Caminho do Caos: Estabilidade e Segurança Tornam-se a Linha Mestra da Alocação｜Plano Mensal de Alocação de Ativos do Grupo Guotai Haitong 202604

（Fonte: Uma Perspectiva sobre as Grandes Tendências）

Autor: Fang Yi / Li Jian / Wang Zi-Yi / Wang He / Guo Jiao-Jiao

Principais ideias: Com base no quadro de alocação de classes de ativos de Guotai Haitong, consideramos que, num contexto em que o panorama da situação geopolítica no Médio Oriente ainda não é claro, os ativos de segurança e estabilidade constituem a linha principal da alocação de classes de ativos. Em abril, valorizamos a vantagem dos ativos chineses, o sobrepeso em ações A/H, bem como ouro e petróleo, e a alocação padrão em metais industriais.

Resumo

▶ Construímos um quadro de alocação de classes de ativos da Guotai Haitong, composto por “alocação estratégica de ativos (SAA) — alocação tática de ativos (TAA) — ajuste por revisão de eventos de grande importância”, para servir como orientação global para decisões de investimento. Com base nesse quadro, consideramos que, no contexto de uma reconfiguração acelerada da ordem global e de uma degradação tendencial das condições geopolíticas, a segurança voltou a tornar-se o recurso mais escasso, e o ouro é a materialização desse tipo de incerteza. Recomendamos um sobrepeso em abril em ações A, ouro e petróleo.

▶ Recomenda-se que a ponderação da alocação de capital próprio em abril de 2026 seja de 40.00%: sobreponderar ações A (10.00%), alocação padrão em ações H (7.50%), alocação padrão em ações dos EUA (12.50%), alocação padrão em ações da Europa (5.00%), alocação padrão em ações do Japão (5.00%). O mercado acionista chinês tem uma resiliência forte; recomenda-se o sobrepeso em ações A. A estabilidade é escassa, e o mercado chinês apresenta um prémio de risco mais baixo. O impacto das transações a nível micro não deve durar muito; no ponto atual, não é adequado vender a descoberto de forma cega. O mercado acionista chinês pode apresentar um fundo importante e uma zona de acerto. A postura monetária expansionista favorável da China e as reservas/ o crescimento diversificados ajudam a quebrar mais rapidamente a narrativa do risco.

▶ Recomenda-se que a ponderação da alocação em obrigações em abril de 2026 seja de 40.00%: títulos do Tesouro de longo prazo (10.00%), títulos do Tesouro de curto prazo (10.00%), títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo (10.00%), títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo (10.00%). Entre os ativos de obrigações, (1) expectativas de inflação a reforçar ou a suprimir o desempenho de obrigações de longo prazo. A procura de financiamento e a oferta de crédito desbalanceada continuam a ser uma realidade objetiva; porém, a tendência de subida do centro de gravidade da preferência pelo risco, bem como a possibilidade de residentes e empresas efetuarem um reequilíbrio de alocação de ativos. A atuação da política monetária é relativamente cautelosa e contida; e, num contexto em que a geopolítica eleva os preços globais da energia, e a inflação endógena sobe acima das expectativas, a relação custo-benefício da alocação em obrigações de médio e curto prazos é superior à das obrigações de maturidade muito longa. (2) Convergência marginal da economia dos EUA, com expectativas de inflação reforçadas a pressionar o desempenho de títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo. O presidente do Fed, Wash, indicado por Trump, defende a redução do balanço (enxugamento quantitativo) e uma descida moderada da taxa de juro da política monetária; posteriormente, as taxas dos títulos do Tesouro dos EUA deverão cair de forma moderada. As políticas implementadas pelo governo Trump enfraqueceram de forma significativa o crédito soberano dos EUA, e bancos centrais globais e grandes instituições de gestão de ativos estão a reduzir os títulos do Tesouro dos EUA de forma tendencial. Sob choques de risco geopolítico, os fundos de refúgio podem fazer uma alocação defensiva, mas ficam limitados pelo “trade” de re-onflation (reinflação).

▶ Recomenda-se que a ponderação da alocação em commodities em abril de 2026 seja de 20.00%: sobreponderar ouro (10.00%), sobreponderar petróleo (6.25%), alocar por padrão metais industriais (3.75%). Entre as commodities, (1) há potencial positivo para expectativas de inflação e preços do petróleo, pelo que a volatilidade do preço do ouro poderá aumentar de forma mais acentuada ou de forma segmentada. A longo prazo, o valor estratégico da alocação em ouro mantém-se: uma série de políticas implementadas pelo governo Trump faz com que a ordem global se vá degradando progressivamente após a II Guerra Mundial. Num contexto de reconfiguração acelerada da ordem global e de deterioração tendencial das condições geopolíticas, a segurança voltou a ser o recurso mais escasso, e o ouro é a materialização de combate a essa incerteza. Porém, a retirada de fundos especulativos e a continuidade do “trade” de re-onflation podem representar uma volatilidade de curto prazo ainda mais pronunciada ou mesmo significativamente exacerbada. (2) A situação geopolítica no Médio Oriente deteriora-se continuamente; recomenda-se o sobrepeso em petróleo. A procura global de petróleo é relativamente fraca, e as políticas de produção da OPEC+ são voláteis. Recentemente, a situação geopolítica no Médio Oriente degradou-se rapidamente e tende a alargar-se ainda mais; com o Estreito de Ormuz a ser continuamente bloqueado e com os stocks de petróleo de cada uma das principais economias a baixar gradualmente, o preço do petróleo poderá ainda manter potencial ascendente, mas a incerteza do desenvolvimento geopolítico irá amplificar a volatilidade nos mercados de energia. (3) O “trade” de re-onflation evolui para um “trade” de estagflação, ou poderá suprimir a procura por metais industriais. Nos últimos anos, o desenvolvimento intenso de equipamentos de construção relacionados com energia e de meios de transporte, bem como a expansão de capacidade de computação para IA e a atualização de instalações militares, geraram procura adicional por commodities industriais; os metais industriais, representados pelo cobre, podem estar, por fases, numa situação de desequilíbrio entre oferta e procura. Contudo, no momento atual, o “trade” global de re-onflation está a evoluir para estagflação, ou a suprimir a procura por metais industriais, e a agravar a volatilidade dos preços.

▶ Aviso de risco: Existem limitações nas dimensões de análise, há subjetividade no desenho do modelo, podem existir desvios entre dados históricos e dados esperados, alterações nas expectativas consensuais do mercado e limitações do modelo quantitativo.

Índice

01

Revisão do desempenho dos ativos e acompanhamento macro

Revisitamos, sob a forma de relatório mensal, os acontecimentos e dados importantes que foram alvo de maior atenção do mercado em março de 2026 e que tiveram impacto relevante nos ativos de classes de grande dimensão, e realizamos as devidas revisões e comentários. Em simultâneo, com base no quadro de alocação de classes de ativos de Guotai Haitong, analisamos a forma como as mudanças na margem da economia macro influenciam as previsões para as classes de ativos e o impacto da TAA (alocação tática de ativos). As perspetivas de alocação tática refletem as nossas expectativas sobre a relação risco-retorno de um determinado ativo face a outros ativos nos próximos 1~3 meses.

1.1. Quadro de alocação de ativos da Guotai Haitong

A equipa de alocação de ativos da equipa estratégica da Guotai Haitong concentra-se em estudos de alocação de classes de ativos que combinam ativamente o “passivo” e o “ativo”, e utiliza ativamente análises macro e estratégias de modelos quantitativos. Integramos organicamente as vantagens de ambos: construímos um quadro de alocação estratégica de ativos baseado em paridade de risco de fatores macro e um quadro de alocação tática de ativos impulsionado por expetativas de fatores; além disso, utilizamos ativamente a experiência de avaliação das grandes tendências em estudos estratégicos para rever eventos-chave que afetam o mercado de capitais e captar oportunidades-chave de investimento.

1.2. Acompanhamento das mudanças marginais das expetativas macro consistentes com o mercado

As mudanças nas expetativas macro consistentes com o mercado afetam a fixação de preços e a valorização dos ativos. Consideramos que, ao orientar a alocação de ativos com análise macro, deve-se dar importância às mudanças nas expetativas consensuais do mercado. Estados económicos importantes, como expectativas de crescimento e inflação, quando sobem ou descem rapidamente, influenciam o preço dos ativos através da mudança de valorização, e assim afetam os retornos dos ativos.

02

Alocação estratégica: diversificação de risco com o modelo de paridade de risco de fatores macro

A equipa de alocação de ativos da Guotai Haitong desenvolveu, para a etapa de alocação estratégica de ativos (SAA), um modelo de paridade de risco de fatores macro. Esse modelo permite aproveitar de forma eficaz as vantagens da configuração de fatores e, ao mesmo tempo, evitar as dificuldades na construção e aplicação de fatores macro.

Diferente do que é usado em alguns estudos com modelos de fatores macro, o modelo de paridade de risco de fatores macro da Guotai Haitong dá mais ênfase ao controlo do risco macro, ou seja, ao risco de dados reais macro ficarem acima ou abaixo das expetativas. Os preços dos ativos refletem principalmente expetativas sobre informação futura; apenas choques “surpresa” que excedem as expetativas desencadeiam volatilidade nos preços. Em modelos multi-fator macro, os retornos provêm do prémio de risco para a economia macro. O vencedor do Prémio Nobel de Economia de 2013, o autor de Eugene F. Fama (Fama-French, modelo de três fatores), publicou em 1970 “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work” (“Mercados de Capitais Eficientes: Revisão da Teoria e da Evidência Empírica”), propondo a Hipótese de Mercados Eficientes (EMH), que aplica expetativas racionais diretamente à valorização dos ativos. A teoria sustenta que, num mercado eficiente, os preços dos ativos refletem instantaneamente toda a informação pública; os investidores só conseguem obter retornos normais que correspondem ao risco, não sendo possível superar o mercado a longo prazo. Isto também sugere que expetativas macro alinhadas com o mercado dificilmente geram retornos superiores aos do mercado.

Na seleção de fatores, usamos indicadores macro reais para construir fatores macro originais. Esta abordagem evita interferências de fatores de negociação e de outros fatores que não sejam preços de ativos macro. Na etapa de SAA, o objetivo do modelo é procurar diversificação do risco e relativa estabilidade das posições alocadas. Isto evita problemas de frequência dos fatores macro. A frequência de ajustamento da própria SAA é muito inferior à frequência de publicação dos indicadores; assim, atrasos de dados quase não contam para investimentos de longo prazo. Embora fatores de indicadores macro não sejam investíveis diretamente, na etapa de SAA o alvo é usar as proporções de referência de cada classe de ativos dentro da carteira-alvo calculada, o que não entra em conflito com a utilização de instrumentos de investimento diretos de fatores ou de ativos; e também pode ser efetivamente conectado com metodologias de investimento como a análise macro.

Assim, processamos os dados macro originais, e usamos os valores previstos obtidos após tratamento sazonal STL como expetativas de mercado; usamos a diferença entre valor real e valor previsto como fatores de risco macro; e, em seguida, padronizamos todos os tipos de fatores.

Na seleção dos fatores macro originais, o modelo de paridade de risco de fatores macro da Guotai Haitong escolhe fatores da economia doméstica e fatores de prémio de ativos no exterior. Entre os fatores macro domésticos que controlam a exposição ao risco incluem-se os fatores de crescimento, inflação, taxas de juro, crédito, câmbio e liquidez. Os fatores de ativos externos incluem fatores dos EUA, Europa, Japão e Índia. No processo de estimativa do modelo utilizamos um método semelhante ao do modelo Barra. As vantagens de um modelo explícito de fatores estão em que, ao partir das características dos ativos, os fatores construídos são mais consistentes com o significado económico; e a direção do modelo de paridade de risco dos fatores é mais clara, ou seja, evita uma concentração excessiva de exposição ao risco da parte não antecipada dos fatores macro.

Antes de regressar sobre a exposição aos fatores, definimos primeiro, com base em informação prévia subjetiva, quais os fatores macro que cada classe de ativos pode relacionar, por exemplo: neste artigo, consideramos que o fator de crédito só afeta os preços dos títulos de crédito (credit bonds) e dos ativos de dívida corporativa; portanto, outros ativos não incluem o fator de crédito no cálculo de regressão multivariada para exposição aos fatores. Ao calcular a matriz de exposição aos fatores dos ativos no fim de cada mês, usamos regressão linear multivariada para determinar os coeficientes de regressão; a janela de regressão é de 5 anos passados em modo rolante, e a semivida (half-life) do peso de regressão é de 1 ano.

Os resultados da retrospetiva (backtest) da estratégia validaram a eficácia do modelo de paridade de risco de fatores macro. Usamos sete classes de ativos como representantes: CSI 800, índice Hang Seng, S&P 500, títulos do Tesouro de taxa de juro (interest rate bonds), obrigações corporativas (enterprise bonds), commodities de Nanhua e ouro internacional; realizamos retrospetivas mensais de rebalanceamento, e usamos também o modelo de paridade de risco para as mesmas sete classes de ativos como referência de benchmark.

Os resultados da retrospetiva da estratégia mostram que o modelo de paridade de risco de fatores macro melhorou de forma significativa a taxa de retorno face ao modelo de paridade de risco de fatores; porém, os indicadores de Sharpe reduziram-se. Tendo em conta que este modelo, na etapa de SAA, tem como objetivo diversificar o risco macro, o efeito é satisfatório.

Pela situação de posições, ao não impor limites de alocação, apesar de, em comparação com o modelo de paridade de risco, a volatilidade da mudança de posições da estratégia de paridade de risco de fatores macro ser um pouco maior, as proporções de alocação nas diferentes classes de ativos ainda se mantêm relativamente estáveis e equilibradas. A proporção de ativos de obrigações fica entre 40-50%, os ativos de capital próprio ficam cerca de 50%, e a proporção de alocação de commodities é inferior a 10%, o que pode satisfazer, de forma geral, as necessidades do investimento mainstream.

Com base nos modelos acima e na análise integrada do ambiente macro e da alocação de ativos efetuada pelas equipas de estratégia e alocação de ativos da Guotai Haitong, utilizamos as proporções de ativos calculadas pelo modelo SAA de paridade de risco de fatores macro como referência, definindo as proporções de referência de capital próprio, obrigações e commodities em 45%, 45% e 10%, respetivamente, com um limite para a amplitude de desvio definido em 10%.

03

Alocação tática: integração da estratégia BL para reforçar a abordagem ativo-passivo e aumentar retornos

3.1. Da modelização de fatores macro de um único ativo ao giro entre múltiplos ativos

A metodologia TAA no quadro de alocação de ativos da Guotai Haitong baseia-se na compreensão de um modelo com “investment clock” e ciclos aninhados; a estratégia de rotação BL depende da metodologia de ciclos. Para modelização quantitativa de um único ativo, quantificamos o grau de pressão do ambiente de um determinado ciclo para um dado tipo de economia, obtendo assim vários fatores macro subjacentes com características de ciclo distintas. Em seguida, tratamos esses fatores macro subjacentes de forma reversa por percentis para obter um indicador de pontuação macro de ciclo para aquele tipo de ciclo. Por fim, combinamos vários indicadores de pontuação macro de ciclo relacionados; com base na relação e na lógica da economia, consolidamos para formar um indicador integrado de pontuação macro de ciclo para um certo tipo de ativo ou estilo. Em suma, desenhamos indicadores de base macro quantificados, específicos para cada tipo de ativo, que se tornam uma base importante para interpretarmos o desempenho dos preços dos ativos e para formarmos uma matriz de perspetivas subjetivas.

Num relatório temático “Do macro-friendly scoring ao BL model viewpoint matrix — novas ideias para alocação de classes de ativos com combinação ativo-passivo”, publicado em 11 de março de 2024, transformamos o indicador de pontuação macro integrada dos ativos, de modo simplificado, em perspetivas subjetivas e o combinamos com o modelo Black-Litterman na estrutura de modelos de alocação quantitativa. O processo específico começa por converter as expetativas consensuais dos indicadores macro em expetativas sobre o indicador integrado de pontuação macro; depois, converter para taxas de retorno esperadas dos diversos grandes ativos; por fim, incorporar na matriz de perspetivas BL. Na presença de ativos elegíveis incluindo capital próprio (AH EUA Japão Índia e outros), obrigações (China EUA), commodities, dólar, ouro, a estratégia global de alocação de classes de ativos BL (ou seja, uma estratégia BL que introduz perspetivas subjetivas integradas de pontuação macro dos ativos, incluindo taxas de câmbio) alcança uma taxa de retorno anualizada de 23.1% no período de backtest de cinco anos (2019/01/2-2024/02/29), com desempenho significativamente superior a outras estratégias de comparação, refletindo a eficácia da combinação de pesquisa subjetiva e quantitativa.

No desempenho fora da amostra desde março de 2024, a estratégia BL global de alocação de classes de ativos também tem sido estável e até mais brilhante. O retorno da estratégia em 2024 foi de 24%; em 2025 foi de 52%; e o Sharpe de todo o período de backtest, atualmente, chega a 1.76. Observando as posições em cada fase, vê-se que a estratégia captou com sucesso o histórico bull market do ouro no primeiro trimestre de 2025, bem como a recuperação e a fase de novas máximas no segundo trimestre do mercado A. Como estratégia de rebalanceamento mensal e orientada por lógica macroeconómica, o desempenho pode ser considerado excelente. No novo enquadramento, utilizamos a estratégia BL global de alocação de classes de ativos como método de reforço de retorno na etapa TAA; embora a concentração de posições desta estratégia seja elevada, após a etapa SAA estabelecer as proporções de referência das diferentes classes de ativos com o modelo de paridade de risco de fatores macro, a estratégia, na etapa TAA, apenas se afasta de forma limitada do benchmark da posição, o que pode resolver eficazmente este problema.

O modelo TAA, isto é, a estratégia global de alocação de classes de ativos BL, obteve 43.3% de retorno no ano 2025 fora da amostra, e 5.2% de retorno em YTD 2026.

3.2. Combinação com a “coluna central” da SAA e o reforço de ganhos da TAA: desempenho notável

Adotamos, como processo quantitativo padrão da solução de alocação de ativos, a “coluna central de alocação determinada pelo modelo SAA de paridade de risco de fatores macro + melhoria do retorno por rotação de ativos pela TAA”. Definimos como benchmark do portefólio a alocação estratégica de ativos calculada pelo modelo de paridade de risco de fatores macro, em que os pesos das grandes classes de ativos são: capital próprio 45.00% (Ações A 7.50%, ações H 7.50%, ações dos EUA 15.00%, ações da Europa 5.00%, ações do Japão 5.00%, ações da Índia 5.00%); obrigações 45.00% (China government bonds 22.50%, US government bonds 22.50%); commodities 10.00% (ouro 5.00%, petróleo 2.50%, índice de commodities de Nanhua 2.50%).

Definimos os limites superior e inferior de desvio dos grandes ativos em ±10%. Dentro dessa decomposição, os pesos dos ativos detalhados baseiam-se principalmente nos resultados de funcionamento do modelo tático de alocação de ativos Black-Litterman e, em conjunto, com análises subjetivas ajustadas. A estratégia, combinando a coluna central de SAA e o reforço de ganhos da TAA, consegue controlar de forma eficaz a volatilidade e o drawdown máximo e aumentar o retorno da estratégia original de alocação estratégica de ativos. Em 2025, este modelo atingiu uma taxa de retorno anualizada de 21.7%; o rácio de Sharpe chegou a 2.29, o rácio de Calmar foi de 3.84 e o maior drawdown no ano foi de 5.6%.

04

Revisão de eventos macro relevantes e plano de alocação

4.1. Revisão de eventos macro relevantes recentes

A equipa de estratégia e de investigação sobre alocação de ativos da Guotai Haitong procura uma combinação eficaz entre modelos quantitativos e análise subjetiva. No processo real de investimento, a revisão e o ajuste de eventos importantes também são etapas-chave. Embora, no quadro altamente quantitativo de alocação de ativos, pareçam “subjetivos”, na aplicação prática, ao serem combinados com estratégias quantitativas, conseguem aumentar de forma eficaz a precisão e a adaptabilidade das decisões de investimento. A avaliação subjetiva e os ajustes são também a “rede de segurança” do investimento quantitativo, especialmente indispensável em eventos extremos, mudanças de política e quando o modelo falha. Ao rever os eventos nesta secção, analisamos principalmente os acontecimentos de grande importância que poderão afetar a tendência mensal.

4.2. Plano de alocação tática de classes de ativos para fevereiro de 2026

No que respeita a capital próprio: O mercado acionista chinês tem uma resiliência forte; recomenda-se sobreponderar ações A. A estabilidade é escassa; o mercado chinês tem um prémio de risco mais baixo. O impacto dos trades a nível micro não deve durar muito; no ponto atual, não é adequado vender a descoberto de forma cega. O mercado acionista chinês tem a possibilidade de apresentar um fundo importante e uma zona de recuperação. A postura monetária expansionista favorável da China e a diversificação das reservas/ crescimento diversificado ajudam a quebrar mais rapidamente a narrativa do risco.

No que respeita a obrigações: (1) expectativas de inflação a reforçar ou a suprimir o desempenho de obrigações de longo prazo. A procura de financiamento e a oferta de crédito desbalanceada continuam a ser uma realidade objetiva, mas a tendência do centro de gravidade da preferência pelo risco está numa subida contínua; residentes e empresas podem proceder a um reequilíbrio de alocação de ativos. A política monetária está a atuar com relativa cautela e contenção; e, num contexto em que a geopolítica eleva os preços globais da energia e a inflação endógena sobe acima das expectativas, a relação custo-benefício da alocação em obrigações de médio e curto prazo supera a das obrigações de muito longo prazo. (2) A economia dos EUA converge marginalmente, e expectativas de inflação a reforçar pressionam o desempenho das obrigações do Tesouro dos EUA de longo prazo. O presidente do Fed, Wash, indicado por Trump, defende a redução do balanço (enxugamento) e uma descida moderada das taxas de juro da política monetária; posteriormente, as taxas dos títulos do Tesouro dos EUA poderão cair de forma moderada. As políticas implementadas pelo governo Trump fizeram com que a credibilidade do crédito soberano dos EUA fosse fortemente enfraquecida, e bancos centrais globais e grandes instituições de gestão de ativos reduziram de forma tendencial a sua posição em títulos do Tesouro dos EUA. Com o choque do risco geopolítico, os fundos de refúgio podem fazer uma alocação defensiva, mas ficam limitados pelo “trade” de re-onflation (reinflação).

No que respeita a commodities: (1) existem ganhos no sentido ascendente para expectativas de inflação e preços do petróleo; a volatilidade do preço do ouro poderá aumentar, de forma mais acentuada ou por etapas. A longo prazo, o valor estratégico da alocação em ouro mantém-se: uma série de políticas implementadas pelo governo Trump fez com que a ordem global se vá desmoronando gradualmente após a II Guerra Mundial. Num contexto de reconfiguração acelerada da ordem global e de deterioração tendencial das condições geopolíticas, a segurança volta a ser o recurso mais escasso, e o ouro é a materialização do combate a essa incerteza. Contudo, a retirada de fundos especulativos e a continuação do “trade” de re-onflation, quando se desenvolvem ou se intensificam significativamente, podem exacerbar a volatilidade de curto prazo. (2) A situação geopolítica no Médio Oriente deteriora-se continuamente; recomenda-se sobreponderar petróleo. A procura global de petróleo encontra-se relativamente fraca e as políticas de produção da OPEC+ são voláteis. Nas últimas semanas, a situação geopolítica no Médio Oriente deteriorou-se rapidamente, com tendência para se alargar ainda mais; no contexto em que o Estreito de Ormuz continua bloqueado e os stocks de petróleo das principais economias caem gradualmente, o preço do petróleo poderá ainda manter potencial ascendente, mas a incerteza do desenvolvimento geopolítico irá amplificar a volatilidade nos mercados de energia. (3) O “trade” de re-onflation evolui para o “trade” de estagflação, ou pode pressionar a procura por metais industriais. Nos últimos anos, o desenvolvimento intenso de equipamentos de construção e de veículos relacionados com eletricidade, bem como a expansão da capacidade de computação de IA e a atualização de instalações militares, geraram procura adicional para commodities industriais; os metais industriais, representados pelo cobre, podem estar por fases em desequilíbrio entre oferta e procura. Porém, atualmente, quando o “trade” global de re-onflation evolui para o de estagflação, ou pressiona a procura por metais industriais, e agrava a volatilidade dos preços.

Com base no quadro de investigação descrito no “Breve análise do sistema de investigação de alocação ativa de classes de ativos” publicado em março de 2025, e de acordo com os resultados das medições do modelo TAA da 3.ª secção e as conclusões da revisão de eventos da 1.ª secção da 4.ª secção, atualizamos o plano de alocação tática de classes de ativos para fevereiro de 2026 da seguinte forma:

Peso de alocação em capital próprio: 40.00%: sobreponderar ações A (10.00%), alocação padrão em ações H (7.50%), alocação padrão em ações dos EUA (12.50%), alocação padrão em ações da Europa (5.00%), alocação padrão em ações do Japão (5.00%).

Peso de alocação em obrigações: 40.00%: títulos do Tesouro de longo prazo (10.00%), títulos do Tesouro de curto prazo (10.00%), títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo (10.00%), títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo (10.00%).

Peso de alocação em commodities: 20.00%: sobreponderar ouro (10.00%), sobreponderar petróleo (6.25%), alocar por padrão metais industriais (3.75%).

05

Aviso de risco

Existem limitações nas dimensões de análise: o quadro de investigação baseia-se nas perspetivas dos analistas, e as dimensões de análise podem não refletir completamente os fatores de fixação de preços do mercado.

Existe subjetividade no desenho do modelo: a seleção de fatores e de pesos do modelo de fatores macro resulta de uma combinação de componentes objetivos e subjetivos; a componente objetiva provém de testes retrospetivos quantitativos, enquanto a componente subjetiva provém de experiência e julgamentos, podendo haver alguns desvios.

Existem desvios entre dados históricos e dados esperados: os dados históricos e os dados esperados utilizados no relatório poderão não representar com precisão as expetativas reais do mercado.

Ajuste das expetativas consensuais do mercado: as conclusões do relatório baseiam-se em pressupostos neutros de expetativas consensuais do mercado; se ocorrerem eventos que excedam as expectativas e provoquem ajustes nas expetativas de mercado e nos correspondentes fatores macro, ou que alterem as conclusões do modelo.

Limitações dos modelos quantitativos: esta conclusão deriva apenas do modelo quantitativo; não coincide com as perspetivas de outras equipas de investigação do mesmo instituto. Quanto às perspetivas de outras equipas de investigação do instituto sobre a indústria referida acima, consulte os respetivos relatórios de investigação já publicados.

Declaração de exoneração de responsabilidade

Equipa de estratégia da Guotai Haitong

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