定性模型显示，三季度国内市场将继续复苏，风险资产的表现将更占优势，但市场风格会发生变化，在货币政策总量发生变化的情况下，债券资产可能存在交易性机会对于Q3组合，配置模型从控制波动的角度，降低权益金比例，适度提高债券资产比例本文介绍了四种宏观数据驱动的多资产配置和交易策略，重点以宏观预期差交易为案例进行分析和说明

5月以来权益类资产的强劲表现源于流动性充裕和市场风险偏好的回升。

现阶段宏观环境最有利于成长风格，5—6月份创业板领涨权益市场。

第三季度，美国通胀形势继续超出预期，美联储加息可能进一步加快美国经济硬着陆风险加大，美债收益率和美元指数再度走强，国际资本外流风险加大央行连续缩减国内逆回购规模，不会延续二季度极度宽松的政策信号但日益明确的金融增量政策工具推动市场风险偏好继续上升，市场对下半年国内经济复苏的信心增强中美之间的增长和政策周期再次出现分化，中国市场交易恢复，美国市场交易下降，人民币风险资产价格仍然领先全球

房地产项目停工导致的居民自发断供风险，将迫使监管机构和地方政府推动项目复工，从而改善房地产投资的边际状况下半年国内经济重回正轨，意味着基建投资力度将进一步增强在权益市场，市场风格有望从增长型向周期型切换，在大宗商品市场，期价最终将止跌回升在复苏趋势相对确定的背景下，市场收益率将维持震荡上行态势下半年，央行仍可能有RRR降息操作，债券资产将有一定的交易机会

量化配置模型跟踪:二季度大类资产呈现一定的交易复苏特征，权益市场风险偏好大幅恢复据观察，大类资产的波动性达到峰值后下降，相关性下降这种环境有利于多资产分散配置组合的表现年初保守和稳健组合分别取得1.5%和1.4%的正收益，同期二级债基指数收益为—2%多资产组合表现出良好的绝对收益稳定性特征在最新的配置中，从控制波动性和相关性的角度，组合适当降低了a股和黄金的权重，增加了债券类资产的配置权重

宏观数据驱动的多资产交易策略:我们试图在宏观数据的基础上，构建一个系统的，有规律的配置或交易策略典型的模型有宏观定价，宏观趋势，宏观预期差和多市场隐含宏观信息差本文以宏观预期差交易为例，构造了增长和通胀超预期指标，构建了简单定期分配和动态风险预算分配两种交易模型相对等权重或20/80再平衡组合都表现出较好的风险调整后收益特征最新数据显示，目前增长和通胀维度的数据都呈现出超预期的特点模型判断建议增加商品风险敞口，维持权益和黄金风险敞口，与上述定性判断接近

风险:全球疫情，海外货币政策正常化，俄乌局势恶化，稳增长不及预期。