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◆ 货币先行指数的提出：国内外对于经济领先指数的构造已有成熟方法，早期的哈佛指数、扩散指数、合成指数，已经现在广泛使用的OECD综合领先指数都是较为经典的经济领先指数。但是对于A股来说，更为直接驱动市场涨跌的是资金流向，因此如果能够从众多统计指标中寻找出领先于货币投放数据的因子，并编制成货币先行指数，对于A股投资具有一定的指导意义。
◆ 领先指数的基准：货币定涨跌，M1定买卖。相比社融相关指标，M1的数据样本时间更长，因此将M1同比作为基准。
◆ 宏观因子库：基础宏观因子库中因子数量超过200个，可分为工业、经济指数指标、消费及投资、外汇因子、财政政策、利率因子、通胀水平、货币供给、房地产九类。在剔除了存在较多缺失值或样本较短的指标后，共汇总95个备选因子，并对其进行了去趋势、去噪等处理。
◆ 领先指标的筛选：在上述指标中，利用时差相关系数统计出领先于M1同比的指标，剔除掉数据或逻辑上不合理的指标后，共保留19个货币领先因子。
◆ 货币先行指数的构造：通过美国合成指数的计算方法，根据上述精选领先指标进行货币先行指数的构造，并通过主成分分析方法进行共线性问题处理。从改进B-B算法对货币先行指数及其基准的拐点识别来看，货币先行指数较明显地领先于M1同比。
◆ 经济学上领先性的逻辑：从经济增速、利率、通胀、货币供给、工业等五个角度，我们分析了领先因子领先于M1同比背后的逻辑。
◆ 宏观择时应用：货币先行指数领先于M1同比，同时也领先于A股指数。在货币先行指数反弹拐点确认后一段时间，开始持仓沪深300指数；在顶部拐点确认后一段时间买入持有中证全债指数。在2008年7月至今的回测中表现良好，年化收益率7.30%。
◆ 风险提示：本篇报告通过历史数据进行建模，但由于市场具有不确定性，模型仅在统计意义下有望获得投资业绩；其次，宏观数据发布滞后时间的不确定性也会影响到模型的跟踪情况；最后，宏观指标存在停止发布更新的风险。
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