宏观投资，呈现的结果是多资产类别，包括权益、商品期货、债券等。在债券投资上，我们只投利率债，不承担信用风险。 在投资框架上，我们把决定这三类资产中长期走势的一些基本面因素，总结提炼出来后，建立相应的数据跟踪体系，长期持续跟踪这些数据指标。

　　研究跟踪的时间长了，就会对哪些因素决定了某一类资产的中期趋势，有比较强的感觉。有了这个大框架后，我们再用量化手段，把数据进行系统性跟踪，并且通过系统化的推送交易信号。

　　举个例子，我们认为对国债利率影响最重要的因素，是对中期宏观基本面的预期。其他像供给的影响，只构成短期价格的扰动。第二级别的影响因素，是中美利差、通胀预期等。我们就会把影响国债收益率最重要的几个指标找出来，构建成数据跟踪的量化模型。

　　再说一下股票，影响股票中期趋势的是企业盈利（基本面趋势）、宏观流动性、风险偏好的变化。基本上这三大因素决定了股票市场的中期走势。

　　最后说一下商品，决定商品价格的主要是中期的基本面供需，以及贸易商囤货的热情（风险偏好），再加上政策冲击。

　　量化能提高我们跟踪数据的效率、广度、客观性。即便再优秀的宏观基金经理，他的注意力都是有限的。在某一段时间中，只能关注五六个因素，两三个资产。这时候，一些悄悄发生变化的因素，可能会被基金经理忽略。我们就要用量化的方式，把一些比较重要的决定因素提炼出来，通过系统性的方法跟踪起来。每天都会推送给相关决策人员和基金经理，甚至有时候会直接发出交易信号。