（来源：申万宏源融成）

在《求同存异：宏观量化与因子动量的左右侧配合》中，我们将宏观量化给出的因子选择观点与因子动量的观点进行结合，选择产生共振的因子，而对其他因子，除了成长因子任意方法选择即配置，其他因子若为市值、基本面因子则参考宏观结果，若为价量、分析师预期因子则参考因子动量结果。

在具体根据宏观给出观点时，我们将经济、流动性、信用的宏观实际结果与各自在权益市场中的微观映射结合，若宏观实际与微观映射形成偏差，则使用市场微观映射对宏观指标进行修正：

按照定量指标的结果（后续将在第二部分详细介绍各维度目前情况），目前经济回落、流动性略偏松，信用指标转好，微观映射中经济（盈利预期）维持中等，信用转向略偏弱但尚未触发修正，微观流动性偏紧，因此仅流动性触发修正，修正后的方向为经济下行、流动性偏紧而信用转好，修正后的方向继续与上期维持一致：

由于流动性与信用产生明显背离，我们主要按照对经济不敏感、对信用敏感来选择得分前三的因子，由于经济指标维持偏弱，各股票池配置风格仍偏向成长，沪深300、中证1000中成长都成为共振因子；经济偏弱下沪深300、中证500更侧重基本面，而中证1000更偏向低波：

7月沪深300中的分析师预期因子表现回落，成长因子维持强势，而中证500中的低波动率、短期反转表现出色：

2. 各宏观指标方向与资产配置观点

2.1  经济前瞻指标：后期可能出现上升

根据本月更新的经济前瞻指标模型提示，2025年8月迎来短期下降周期底部，未来将小幅上升，随后再次进入下降周期。

观察具体的细分指标周期曲线和数据，最新披露的2025年7月PMI和PMI新订单指标相比上月有所下降，分别为49.3和49.4，对应周期项与模型预期值一致，经济前瞻指标位置（2025年8月预测值）预计处在2025年4月以来的下降周期中。分析各项领先经济指标对于前瞻综合指标出现2025年4月以来的下降趋势的原因，销量:零售:狭义乘用车:当月同比、产量:粗钢:当月同比、M2:同比、社会消费品零售总额:当月同比均位于下降周期中，分别预计在2026年1月、2月，2025年9月，2026年2月到达底部拐点后进入新一轮周期。综上所述，受以上指标的影响，预计2025年8月指标处于2025年4月以来的下降周期中。不过，后续外推的趋势出现一定变化，提示可能出现3个月左右的回升，后续变化值得关注：

除了得到前瞻综合指标之外，我们对前瞻综合指标背后的15个领先指标的所处周期位置以及外推得到的未来12个月指标周期位置可能的变化情况以表格的形式进行展示。表格最后一列的图表中，蓝线代表未经平移的指标周期项曲线，红点标注位置为指标2025年4月所处周期位置；灰线代表向过去平移相应领先期后的指标周期项曲线，对应GDP同比周期项位置；2条曲线的时间跨度均为24个月，其中蓝色曲线前12个月数据为实际值，后12个月数据为根据前60月的测试集得到的外推数值（预测值）。

以工业生产代表指标产量:粗钢:当月同比为例，通过对其周期项的提取以及利用ARIMA模型对未来12个月周期变化的外推，我们判断2025年8月指标位于2025年1月以来的下降周期中部，目前下降趋势放缓，预计10月又将大幅下降。

以信贷指标金融机构:新增人民币贷款:居民户:短期:当月值为例，我们判断2025年8月指标位于2025年3月以来上升周期的末期，预计9月达到峰值，随后进入下降周期。

以M2:同比指标为例，我们判断2025年8月指标位于2025年6月以来的小下降周期的末期，预计于2025年9月达到底部。

以社会消费品零售总额:当月同比为例，我们判断2025年8月指标位于2025年6月以来的下降周期的初期，预计未来将持续缓慢下行，到2026年2月达到底部。

2.2 流动性：利率相对平稳

对于流动性，我们每月末根据利率（1年期国债、10年期国债、1年期企业债）水平、货币净投放、测算超储率共同判断当前的流动性环境，近三个月的指标情况如下，其中综合信号为-3~3的整数，数值越大越紧缩：

7月我国利率小幅回升，短端利率略低于均线，长期利率仍与均线有较大距离，利率指标仍为明显宽松，但趋势已趋于平稳：

货币量方面，投放数据回落，但仍在0以上，信号维持宽松，超储率水平仍然处在较低位置，综合流动性指标维持略偏松。

2.3 综合信用指标

在2024年下半年，信用各维度指标都偏弱，信用量、结构持续维持低水平，近2个月信用指标有所回落，社融存量同比指标有所回落，信用结构也转向偏弱，但综合信用指标仍维持正向：

2.4 大类配置观点：增加股票配置

结合当前指标，目前经济下行、流动性偏紧、信用较好，和此前观点一致，但由于权益趋势改善较为明显，本期对股票的仓位有较明显的提升，其余资产仓位都有所下调。各大类资产的定性观点和定量权重如下：

3. 市场关注点：流动性关注度仍最高

此前我们持续通过Factor Mimicking模型跟踪市场关注点，近期我们对该模型的计算进行了更新，使用有代表性的一组股票来计算代理组合，并依然观察波动上升最快的代理组合，该变量即为目前最受关注的变量。事实上，这一模型利用的就是波动与宏观变量之间的关系：在权益市场整体层面，整体流动性、资金总量的大幅波动会引起指数整体波动；而当下沉到股票层面时，资金在股票之间的流动带来股票的波动变化，当宏观变量的预期发生明显变化或不确定性增加时，与变量相关联的资产会发生波动的提升。

根据我们的计算结果，2023年以来信用、通胀（通缩）的关注度较高，而近阶段流动性持续为最受关注的变量，尤其是9月末的上涨行情以来，说明当下市场受流动性驱动较多，近期宏观、微观流动性强度都不高，权益市场表现呈现震荡；经济、PPI相关的关注度近期持续回升，但流动性关注度仍然最高：

4. 宏观视角下的行业选择

结合各宏观维度指标观点，本期经济指标下行，流动性指标修正为略偏紧而信用指标维持乐观，由于流动性和信用背离，我们在行业配置上倾向于选择对经济不敏感、对信用敏感的行业。在对敏感程度的判断上，我们根据各变量对行业收益的区分度排序进行测算，根据最新的数据，当前估算的对经济最不敏感、对信用最敏感及综合得分最高的行业如下：

对经济不敏感、对信用敏感的行业都有一定的成长属性，整体配置行业的成长属性较高，本期与上期选择变化不大。

5. 风险提示

风险提示：模型根据历史数据构建，历史表现不代表未来，市场环境发生重大变化时可能失效