我们一直有在尝试丰富我们的择时武器库，这方面贵精不贵多，指导我们做基金投资的择时武器，只用在少数时刻和买入、赎回的选择中能够提供有效帮助就足够了，但可惜的是，即使是这么低的要求，我们目前选入和采信的择时标准也仅有两个。
有没有更多的？当然有，菜馆的尝试是每天都在进行的，今天为大家介绍一个很有意思的视角，它现在还没什么用，但是若干年后可能是很有效的。
这个择时信号叫AIAE。
最早接触到这个信号是在一篇券商的研报摘要中，但没有详细研究，最近雪球论坛热议AIAE，我们又重新检测了一下。
AIAE，就是全市场权益配置比例。
AIAE =股票总市值/（股票总市值+债券总市值+现金总市值），最早是一位散户向公众展示的一篇博文/帖子，这个指标的逻辑和计算方法都十分简单，逻辑也很朴素。
具体来说，原作者认为市场投资者的配置结构是有固定比例的，假设股票涨得多了，配置比例上升，人们会主动降低股票的配置，比如一些养老金、投资机构等，这样就会被动导致股票被卖出，不用管你估值如何，只要卖的人多了，股票价格自然下跌。股票配置比例少于平均值，自然也会被动上升，这是一种“配置比例的吸引力”。而股票市场的涨跌就反复在比例上下反复变化，直到回到市场的平衡状态。
也就是说，这个指标是研究投资者“资产配置”变化方向的一个参数，是属于市场行为分析的视角，在这个视角中，股票质地、估值、经济状况、市场变化、火星殖民进度等等都不重要，唯一重要的是大众心中应该有的配置比例和现在的差别有多大。
怎么界定应该有的股票/债券/现金的配置比例呢？
原文其实总共用了过去20年的数据来计算，先用头10年来计算beta（理解成市场涨幅就行），后10年来计算预期收益率和平均资产配置比例。
根据美股的测算情况，AIAE的变化完美解释了股票上涨与下跌，他们之间的相关性非常高，换而言之，美股的特征是大家股票买少了，马上就会增配股票，买多了就换成债券。而只要我们跟着这种变化来择时，似乎就可以在美股抄底和逃顶，以下是根据这个指标进行的收益测算，和很多简单策略做了历史收益的对比，比如经典的股6债4等等：
如果我们在美股运行AIAE，择时投资的的年化回报率达到11.81%，在所有股票比例大于50%的策略中，AIAE的夏普比率是最高的，同时换手率也很低，确实是出色的策略，0.6的夏普是啥概念？几乎等于主观股票策略的顶级基金经理。
好像....完美无缺！！！
再也不用看股票了，再也不用看宏观变化了，再也不用看新闻了，只要简单求证一下现在投资者的股票比例有没有偏离平均值，根据这个来加减仓就可以了，但实际上这是一个典型的散户弱效策略，尤其在A股暂时没有适用性。
我们采取以下数据进行A股的回测：
1）02年至今的股票总市值，季度变化；
2）02年至今的债券存续余额，季度变化；
3）02年至今的M0，季度变化（不能采用M2数据，会和债券余额冲突，因为存款本身多数情况下等价于购入存续债券）
以上数据均从WIND数据库提取。
回测A股业绩曲线如下：
（没办法回测08年，没有过去20年数据）
这是糟透了的回测结果。为何在A股上，这种择时效果很差，我们认为与A股的特点有关。
我们的数据从2002年1月开始，我们要用2002年的AIAE指标与2002到2012十年的股市收益率进行回归，得到AIAE指标和股市未来10年收益率的方程，然后我们在2012年1月开始使用这个方程得到我们对2012年到2022年股市10年收益率的预测。A股市场变化极快，1991年中国股票市场成立，至今31年，A股的31年走过了美股200年的道路，在这种环境中成长起来的A股自然是日新月异的，过去10年AIAE与股市收益率的关系和未来10年AIAE与股市收益率的关系自然是大相径庭的，这种算法是暂时不适合A股的。
换句话说，中国的经济变化和资本市场的变化非常迅速，投资者的资产配置比例变化速率很快，同时各种资产的变动情况也很大，举例来说，债券的余额在季度和年度都会出现很大的变化（主要是扩张）。而且早期的数据还有缺失和无效情况.....
更别提其中的过度敏感的特性了，在这个指标A股的运用中，有几个关键时间点的失效是完全不能接受的，比如
1）14年下半年股票仓位为0；
2）18年年底股票仓位没满，离重仓都差得远。
AIAE在A股太敏感了，但敏感又没有带来最佳的极端时刻判断，简而言之，没啥用，我们中国的投资者不讲究配置比例。
但与此同时，悖论出现了，这个择时信号确实和股市涨跌的相关性是很强的：
那为什么实际使用没有用？我们的解读如下：
1）AIAE本身是脆弱的，他的逻辑基于：投资人对市场的资产配置结构没有发生大幅改变，或者这种改变是缓慢的；
2）AIAE对相关性的表述是表面的，看似这个指标和美股的表现高度相关，其实是因为美股的股票价值一直在增值，而任何一个好的可以交易的东西，供给的变化和价格变化高度相关是一个基本常识，这种相关性在酒、米、车甚至数字货币都可以得到验证，但是你我都肯定知道，如果酒糟了、米劣了、车坏了，他们的价格会直线清零，供给再少，配置再少，他的价格也不会上涨了；
3）AIAE有很强的时代局限性，和某个时代的人群配置习惯有强烈关系，简单来说，如果把其中股票总市值的部分换成房地产总市值，其本身的逻辑仍然是生效的，但现实是在80S后，居民的配置比例基本上地产是独挑大梁的，如果用AIAE“谁超配谁降低比例的惯性”早20年，我们手上就应该没有房子或者少很多，事实上这会错过很多，这代表我们仍然需要明白什么东西是更有溢价可能性的。
这其实是一个很明显的案例，很多投资决策大家都考虑得简单了一些，市场上和股市有关系的，高度相关的数据是非常多的，思路也很广，什么口红销量、新闻次数、热搜榜单、房子销量等等，高度相关不等于能用来投资决策，这是一个逻辑中因和果的问题。
实际上就和量化挖掘因子的过程一样，像这种看起来很好的投资策略那是数不胜数的，但是否适合本地市场、是否有额外变量、是否背后的逻辑经得起考验，都至关重要，我们如果要向大家提供这样有用的判断，这个考虑过程是每一天都在做的，同样的，优秀的基金管理人每天也会做这样的“信号研究”，不管是量化还是主观都是如此。
你有时间每天做这些破事吗？
不过这个视角是确凿无疑有用的方向，我们在关注股票和公司价值的同时，还是不要规避市场投资者行为的客观存在，视若无物总是不好的。
这个结果还有一点可以说明：A股投资者的资产配置比例不太理想，美股已经固定化了规律化了，股票债券现金刚性配置，比例平稳效果显著，我们嘛任重道远。
这个“大家买了多少股票比例”的视角其实挺好的，我们也会持续观察，当他开始有效果的时候，完全可以和FED（债股性价比，也就是我们武器库每天更新的市场性价比指标）同步对照来进行更好地择时。
有意思的是，“当前投资人的股票占总资产比率约为50%，根据AIAE模型，算出当前的美股股市回报率是负1.96%，而国债收益率是3.28%，风险溢价为负5.24%，标准化后的z-score分数远小于负1，投资人应该全仓国债”，美股如果AIAE继续有效的话，现在依然得空美股。
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