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研究框架

方法论

计算流程

DLI 流动性评分基于联邦储备体系和资本市场的结构性数据,经过四步量化流程生成复合信号:

No. 01多源数据接入

直连 FRED、US Treasury Fiscal Data 和 NY Fed Markets 三大官方数据源,自动采集并对齐跨频率序列

No. 02方向对齐与稳健基线

每个指标先按经济含义对齐为“越高越紧”;大多数指标使用滚动 5 年紧张度百分位,指标页仍展示 10 年中位数/MAD 的稳健 z-score 作为幅度参考

No. 03分层子指数构建

用于评分的 10 个核心指标按经济传导机制分为 4 个层级:政策/准备金(65%)、融资/管道(10%)、信用/中介(5%)、风险/价格(20%)。政策层直接评分 Fed 资产负债表、TGA 与条件式 ON RRP 耗尽过渡信号;ON RRP 不再被线性塞进净流动性公式,也不会因为低位横盘而持续惩罚。

No. 04复合评分与自适应分类

四个子指数通过 CISS 式二次型 √(s′·(W∘Σ)·s) 聚合(W 为权重外积,Σ 为 60 日滚动相关矩阵):各渠道同向共振时复合分放大,互相抵消时收敛。流动性状态用滚动 5 年 P20 / P80 阈值动态划分;已不再使用 Group A 动量加项。重要说明:DLI 是一个单一 headline 分数,度量数周至数月尺度的美元流动性「立场/状态」;它不是市场压力或危机探测器。

子指数结构与权重

站点追踪 12 个指标,其中 10 个核心指标分为 4 个层级,组权重为:政策/准备金 65%、融资/管道 10%、信用/中介 5%、风险/价格 20%。DLI 保留为一个单一分数,衡量数周至数月尺度的政策与管道宽紧。政策层直接使用 Fed 资产负债表、TGA 与条件式 ON RRP 耗尽过渡信号;ON RRP 只有在余额近期大幅降向低位时才参与计分,若低位已经稳定则退出当日组均值。

净流动性与 M2 仅作背景追踪。DLI 直接评分底层政策杠杆:美联储资产负债表、TGA,以及条件式 ON RRP 耗尽过渡信号。

层级权重指标紧缩方向
政策与准备金65%Fed 总资产↓ 下降 = 流动性收紧
TGA 余额↑ 上升 = 流动性收紧
ONRRP 余额条件式耗尽信号:近期大幅下降才参与
融资与管道10%SOFR-IORB 利差↑ 上升 = 流动性收紧
SRF 使用量↑ 上升 = 流动性收紧
信用与中介5%银行现金缓冲↓ 下降 = 流动性收紧
HY 信用利差↑ 上升 = 流动性收紧
风险与价格20%VIX 波动率↑ 上升 = 流动性收紧
美元指数↑ 上升 = 流动性收紧
10Y 实际利率↑ 上升 = 流动性收紧

DLI 流动性评分分类

DLI 评分使用滚动 5 年分位数自适应阈值,将流动性条件划分为宽松、中性、紧缩三个区间,使信号在不同宏观周期中保持稳定且可比。

百分位流动性状态状态倾向(辅助)含义
≤ P20宽松风险偏好高流动性宽松,风险资产环境总体有利
P20 – P80中性中性流动性处于中间区间,关注边际变化与驱动指标
≥ P80紧缩防御倾向流动性显著收紧,风险资产面临明显逆风

附加指标

  • 7 日动量: DLI 今日值与 7 天前的差值,衡量流动性变化的方向和速度。改善中 / 稳定 / 恶化中。
  • 信号集中度: Top 3 贡献指标占总贡献的比例,越高说明变化来源越集中,信号越"干净"
  • 贡献拆解: 每日变动按指标分解,显示哪些指标在驱动 DLI 变化

DLI 是当期状态指标,不是前瞻预测器

流动性指标本身有 1-7 天的发布滞后;指标每天都在变。t 时点的 DLI 状态,对 t+20 之后的资产表现没有约束力——因为 t+20 时刻的 DLI 已经不是同一个状态了。

当期状态分类

DLI 给出"今天的流动性是宽松、中性还是紧缩"——这是它擅长的事。

同期相关性(≤10 天)

若 DLI 与资产真有关系,应在 10 天以内体现为同期相关性,再往后流动性指标自身就漂移了。

不预测未来

我们刻意不展示"宽松状态下未来 20 / 60 天平均回报"——那种数字会把不相关的状态混在一起,带来虚假信号。

央行级别的金融状况/流动性指数(Chicago Fed NFCI、ECB CISS 等)都以同期口径验证、不做前瞻收益验证。DLI 同理,是政策与管道驱动的同期「状态/立场」指标,应以同期相关性检验,而非前瞻回测——这也是为什么本站资产对比页提供 1 / 5 / 10 / 20 天同期相关性衰减曲线。需说明:DLI 并不等同于市场压力/危机指数;它度量的是流动性立场的宽紧,而非急性压力事件本身。

模型局限性

  • 权重基于历史分析和专家判断,非机器学习优化 — 可能不能完美适配未来市场结构变化
  • Z-Score 使用稳健统计(中位数 + MAD)替代均值/标准差,已大幅减轻极端事件扭曲,但极端罕见事件(如一日内多个标准差的冲击)仍可能暂时影响评分
  • 模型使用日频数据,无法捕捉日内流动性事件(如闪崩或盘中 VIX 飙升)
  • 评分信号有滞后性 — 不是实时交易信号,更适合用于战略资产配置而非短期择时

数据来源

  • FRED — Federal Reserve Economic Data (St. Louis Fed)
  • Treasury — US Treasury Fiscal Data API
  • NY Fed — Federal Reserve Bank of New York Markets

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