各种类型的投资者，在投资实践当中，很早就认识到了那种特别重要的资产配置情况，从理论研究开始，一直到实际操作，都在持续不断地进行探索，包括银行、券商等在内的好多家机构，也都把权益资产、债券、商品等当作底层要素，涵盖了多种不同策略，去做权重配比，研究分析结束之后发布自己的大类资产指数，期望能够用一个指数就涵盖各大类资产的趋势波动情况，进而进行配置。
往前而言，我们对其做过某些介绍，我们可不可以依据几大指数的调仓，去提前预测市场后续一阵子的涨跌走向呢？ 参考谁才是资产配置指数的极端高度？三大指数进行全面对比呈现出来了！
分析指数持仓的方法
咱们先来介绍一下测定计算的方法，用于基金定量分析的对象范畴，归结起来，大体有主要的两大类，其中一类是建立在持仓状况基础之上的分析，还有另外的一类则是基于净值情况的分析，句号。
要获取持仓数据，其难度颇高，就算是公募基金的持仓数据，半年才更新一回，并且还存在着一定滞后性。净值分析并非单纯进行风险评价指标计算，更多的是针对基金展开风格分析，以及仓位暴露剖析和收益拆分 。
背后的理论原理是：
利用fund去展现一个经计算得出的在每日中所呈现的收益比率状况，运用market来指代沪深300指数所具备的收益效率水平，假定通过某种方式寻得了一个能够堪称完美的用于解析各自彼其间呈现的关联关系的方程式，此方程式所表达的意义为，fund之每日收益比率，与用来表示沪深300指数收益效率水平的market，以及α、β这两个具备特定含义的值，存在着相互关联的关系。
假设α为0，β分为两种情况：
β等于2，当沪深300收益率出现了上涨幅度为1%的情况时，基金收益率随之出现上涨了2%的状况。
β等于1，若沪深300收益率出现了上涨了1%这种情况，那么基金收益率随之上涨了1% 。
于是，这个β体现出基金收益率针对市场指数的敏感程度，β越大，表明对市场指数越敏感 。有关β的绝对值，在一定程度上反映了fund于market所配置仓位的大小 。
再一个所运用的是多资产测算，此测算依据净值数据，把基金收益剖析至各异的资产指数收益之上，借助有约束回归模型，去估量基金于不同资产方面的暴露情形。
把股、债、商品这三类指数的日收益率用作回归模型里的自变量，将大类资产指数的日频收益率当作因变量，借助多元线性回归的方式，来开展大类资产指数基于底层资产的仓位测算。其中，股票选取中证800指数，债券选用中证全债指数，商品选用中证商品期货指数。
公式： = 11 + 22 + 33 +
从2015年1月开始进行测算，时间截止到2023年5月，所测算是90天净值的窗口长度，测算是按照30天的步长来进行的。
五大指数配了什么资产？
这次进行的测算分析所选取的，是名为华泰宏观因子C1型策略的指数，以及招商证券境内大类资产配置指数，还有广发全球资产动量，另外还有中信证券大类资产趋势MAX，以及国泰君安全天候指数，这五个指数，具体呈现出来的结果如下：
能够通过观察总结得出，中信证券的大类资产呈现出趋势MAX的情况，其波动程度是众多大类资产之中最大的，这意味着它在风险资产方面的配置比例位居高位，而反观招商证券呢，其境内大类资产配置指数显现出波动程度最低的态势，这表明它在固收资产的配置比例方面居最高水平。
进一步对各指数进行归因分析，结果如下：
能看得出，不一样的指数，对于不同样式的资产收益贡献程度，以及敏感度，差异显著。
从仓位变动能否预判市场走势？
依据前面所进行的那些相应分析，能够计算测量得出各大类指数于中证800（股票权益类资产）之上的暴露程度水平。细节情况如下：
那么，对测算出的包含在权益层面的这些大类资产指数，其仓位变动作出的衡量，是否具备指导意义呢？能否依据这些指数展现在权益类资产范畴内的仓位增加或者减少的变动情况，来实施择时方面的预判呢？也就是凭借此来判定究竟是要增加权益资产的仓位，还是要减少权益资产的仓位。
我们可以来做一个测算，检测方法如下：
依托各时间节点，5家大类资产配置指数于中证800指数的暴露情况，来计算当期跟前一期相比的变动情形：
暴露增加——权益配置增加，看好权益市场
暴露减少——权益配置减少，不看好权益市场
根据5家的配置变动，形成参考指标：
0家看好——强弱指数0
1家看好——强弱指数1
2家看好——强弱指数2
3家看好——强弱指数3
4家看好——强弱指数4
5家看好——强弱指数5
五个大类资产指数里头，被看好的数量越少，强弱指数就愈发趋向于0，这标明处于极度不看好权益资产的状况；反过来讲，越趋向于5，那就表明处于极度看好的态势。
据此进行初步的测算从而发现，当强弱指数处于2以及以下这个范围的时候，市场会出现下跌的情况，而当强弱指数处于3以及以上这个范围的时候，市场会呈现出上涨的态势。
可是呢，经由依据数据样本展开测算进而得到的正确率仅仅只有52.4%，这是和数据处理方面的问题存在关联的呀，通过排查发觉上述90天窗口、30天步长在每次测算的时候会出现重叠区间，或许会对结论造成干扰作用呢。于是就重新进行调整啦，测算区间同样是从2015年1月到2023年5月，测算窗口长度：90天净值没有变化，测算步长：30天调整成为90天，这表明数据量大约减少了2/3，具体情况如下：
因此依据检测指标的有效性来判断，所得到的结论照旧是：当强弱指数处于2及以下的情况时，市场呈现下跌态势；当强弱指数处于3及以上的情形时，市场呈现上涨态势。在这个时候，数据的正确率处于75%，显著地有所提高。除此之外，当强弱指数越是趋近于0的时候，正确率就越高；当强弱指数越是趋于5的时候，正确率则会下降，然而即便如此，在强弱指数为5的时候，正确率依旧至少有50% 。
结论
凭上述净值剖析，能够初步算出基金或指数于各类资产之上的显露状态。中信证券大类资产趋向MAX指数的波动程度是最大的，招商证券境内大类资产配置指数的波动程度是最低的，回归得出的结果跟观察情形是相符的。从拟合相关系数R2这方面而言，模型得出的结果是能够被接纳的。
依循5家大类资产配置指数于底层权益类那仓位进行变动，此变动分季度观察以及回测，据此构建市场强弱指数，该指数于弱势市场环境里具备一定参考意义，它可作为判断市场趋势的有效依据里其中之一 。
最后需要提醒的是，模型本身其实包含着局限性，它是受到资产之间相关联系性、基金仓位情况、测算开始起始时间、测算所用窗口、步长等多种因素影响的 。
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