量化信号与评分
宏观周期同步性
用于衡量交易信号或内幕活动模式与当前宏观经济周期（增长、滞胀、通缩、衰退）的一致程度，以评估预测有效性并降低周期依赖型误报。
宏观周期同步性强调内幕交易模式、行业动量和量化信号的表现受经济周期影响。扩张期产生超额收益的信号，在收缩期可能变为风险。实务中，分析师通过收益率曲线斜率、失业率、通胀数据和信用利差构建周期分类器，对信号输出加权或设限。与早周期扩张同步的内幕增持信号，较同样行为出现在晚周期或衰退期更具说服力。将宏观经济背景叠加于原始内幕及量化信号，有助于提升命中率并降低回撤，避免周期错配。
实施上，通常采用隐马尔可夫模型或状态切换框架，实时为宏观状态分配概率权重。每笔内幕交易、申报或因子暴露均获得周期同步性加权，经济环境有利时提升得分，不利时抑制得分。这防止平台对结构上合理但与经济周期错位的信号过度加权。结合信息系数测量和信号衰减跟踪，宏观周期同步性确保信念评分能适应周期变化。