Инвестирование -- использование экономических циклов

Классическая задача инвестирования: как распределить веса в портфеле между набором доступных инструментов (акции, облигации, драгоценные металы, сырьё, недвижимость, криптовалюта).

Подход в стиле Марковица мне не нравится тем, что он не учитывает макроэкономическую ситуацию, а только лишь поведение самих активов.

Что если попробовать применить какую-нибудь из теорий экономических циклов? Например, кейнсианская теория предполагает такие циклы:

Фаза цикла	Описание	Процентные ставки	Подходящие инвестиции
Восстановление (Recovery)	Экономика начинает расти после спада. Растущая занятость, спрос и прибыль.	Низкие	Акции циклических компаний (технологии, промышленность, потребительский сектор), малые компании
Экспансия (Expansion)	Сильный экономический рост, высокая деловая активность, растущая инфляция.	Постепенно растущие	Акции роста, сырьевые товары (commodities), недвижимость (REITs), высокодоходные облигации
Пик (Peak)	Экономика перегрета, инфляция высокая, рост замедляется.	Высокие	Защитные (defensive) акции, акции стоимости (value stocks), краткосрочные облигации
Спад (Contraction / Recession)	Снижение активности, рост безработицы, снижение прибыли компаний.	Высокие/начинают снижаться	Казначейские облигации, золото, защитные сектора (здоровье, коммунальные услуги), кэш
Дно (Trough)	Экономика достигает минимума, готовится к восстановлению.	Низкие	Облигации, недвижимость (особенно прямая покупка), дивидендные акции, REITs (на перспективу роста)

Предлагаемый подход заключается в том, чтобы определять текущую фазу экономического цикла (восстановление, экспансия, пик, рецессия, дно) с опорой на макроэкономические индикаторы (PMI, инфляция, безработица, ставки, кредитная активность) и в зависимости от неё пересчитывать веса классов активов в портфеле. Например, в фазе экспансии увеличивается доля акций роста и сырья, а в рецессии — облигаций и защитных секторов.

Можно реализовать на питоне простую модель (для начала — линейную зависимость весов от положения в цикле; с перекладыванием портфеля раз в месяц или раз в три месяца; можно усложнить с помощью машинного обучения), и протестировать ее доходность на исторических данных.

Можно также подключить другие циклические теории (например, Financial Cycle Theory).

Как думаете, имеет ли это смысл? Есть ли работы/книги в этой области, чтобы мне не изобретать велосипед? Гуглятся некоторые источники:

www.amazon.com/Factor-Investing-Asset-Allocation-Perspective/dp/1944960147

www.amazon.com/Investment-Timing-Business-Frontiers-Finance/dp/0471188794

ДОБАВЛЕНИЕ: Возможно, будет логичнее закинуть макроиндикаторы сразу в ML (machine learning) модель, чтобы она рассчитала веса в портфеле, минуя теорию циклов...