量化配置基础模型月报（202402）：多资产配置策略表现优异，本年收益最高接近1.8%

2024.03.08 大类资产配置 多资产配置策略表现优异，本年收益最高 大接近1.8% 类 资——量化配置基础模型月报（202402） 产本报告导读： 配 置 月 报 本报告对大类资产走势、多个量化资产配置策略表现进行跟踪。策略表现上，2024年以来，国内资产BL模型1本月收益为0.81%，本年收益为1.79%；国内资产BL模型2本月收益为0.81%，本年收益为1.8%；国内资产风险平价模型本月收益为1.09%，本年收益为1.39%；基于宏观因子的资产配置模型本月收益为1.01%，本年收益为1.05%。 摘要： 国君量化资产配置策略简介：国泰君安量化配置团队专注于资产配置量化模型研究，此前我们已经完成了Black-Litterman、风险平价、 宏观因子3个基础资产配置模型的开发，并使用上述模型在国内股 票、债券、商品、黄金4大类资产上开发了大类资产配置策略，进行样本外跟踪。 证 大类资产走势回顾：上月（2024-02-01到2023-02-29）国内权益资产表现优异。其中，中证1000、沪深300、恒生指数、中证转债、中债 券-国债总财富(总值)指数、中债-企业债总财富(总值)指数、南华商品指 研数和SHFE黄金分录涨幅11.69%、9.35%、6.48%、2.73%、0.91%、究0.7%、0.25%和0.05%。从资产相关性来看，近期沪深300与中债-报国债总财富(总值)指数近一年走势相关性达到-31.3%，中债-国债总财告富(总值)指数与南华商品指数近一年走势相关性达到31.55%，沪深300与南华商品指数近一年走势相关性达到-17.79%。 大类资产配置模型跟踪：2024年以来，国内资产BL模型1已实现收益为1.79%，本月收益为0.81%，最大回撤为0.17%，波动率为0.33%，对应策略落地方案本年收益3.98%，最大回撤2.87%；国内 资产BL模型2已实现收益为1.8%，本月收益为0.81%，最大回撤为0.17%，波动率为0.33%，对应策略落地方案本年收益3.99%，最大回撤2.87%；国内资产风险平价模型已实现收益为1.39%，本月收益为1.09%，最大回撤为0.16%，波动率为0.48%，对应策略落地方案本年收益2.99%，最大回撤2.23%；基于宏观因子的资产配置模型已实现收益为1.05%，本月收益为1.01%，最大回撤为0.36%，波动率为0.65%，对应策略落地方案本年收益2.89%，最大回撤2.70%。 风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险。 大类资产配置研究 廖静池(分析师) 报告作者 0755-23976176 liaojingchi024655@gtjas.com 证书编号S0880522090003 刘凯至(分析师) 0755-23976911 liukaizhi025861@gtjas.com 证书编号S0880522110002 朱惠东(研究助理) 0755-23976176 zhuhuidong028682@gtjas.com 证书编号S0880123070152 张雪杰(分析师) 0755-23976751 zhangxuejie025900@gtjas.com 证书编号S0880522040001 相关报告 行业轮动复合模型2024年1、2月超额收益 5.45% 2024.03.05 食品饮料、消费者服务等板块排名靠前 2024.02.07 多资产配置策略1月均录正收益，BL策略收益接近1% 2024.02.06 1月行业轮动复合模型表现较好，超额收益 4.98% 2024.02.05 食品饮料、家电等板块排名靠前 2024.01.10 目录 1.大类资产走势回顾3 1.1.资产收益表现回顾3 1.2.资产相关性跟踪3 2.大类资产配置模型跟踪4 2.1.国内资产BL模型策略跟踪5 2.2.国内资产风险平价模型6 2.3.基于宏观因子的资产配置模型7 2.4.原报告中BL模型、风险平价策略效果跟踪9 2.5.大类资产配置策略落地方案效果跟踪10 3.附录11 3.1.各模型策略历史表现11 3.2.宏观因子走势跟踪13 3.3.大类资产配置策略落地方案净值走势14 1.大类资产走势回顾 1.1.资产收益表现回顾 上月（2024-02-01到2024-02-29）国内权益资产表现优异。其中，中证1000、沪深300、恒生指数、中证转债、中债-国债总财富(总值)指数、中债-企业债总财富(总值)指数、南华商品指数和SHFE黄金分录涨幅11.69%、9.35%、6.48%、2.73%、0.91%、0.7%、0.25%和0.05%。 表1：本年度各个资产收益表现 本年度资产表现 本年收益 2月收益 本年波动(年化) 本年最大回撤 本年度夏普比率 沪深300 2.48% 9.35% 18.85% 7.33% 0.784 中证1000 -9.22% 11.69% 43.94% 27.08% -1.097 恒生指数 -3.00% 6.48% 25.54% 11.92% -0.783 中债-国债总财富(总值)指数 2.28% 0.91% 1.56% 0.30% 8.544 中债-企业债总财富(总值)指数 1.61% 0.70% 0.36% 0.01% 24.047 中证转债 -1.36% 2.73% 9.40% 5.22% -1.131 SHFE黄金 0.02% 0.05% 4.98% 1.39% -0.420 南华商品指数 -0.14% 0.25% 9.51% 3.22% -0.330 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 图1：权益资产走势近期表现良好 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 图2：债券走势较为强势 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 1.2.资产相关性跟踪 对于投资者而言，投资者希望通过多元化配置资产，实现资产风险间的风险对冲，进而在降低风险的基础上获得较高的超额收益。Markowitz称：“资产配置多元化是投资中唯一的免费午餐”。但也正如我们在《桥水全天候策略和风险平价模型全解析——大类资产配置量化模型研究系列之三》中所提到的一样，当资产间相关性（绝对值）较低时，多元化配置资产才是有意义的。 出于此目的，我们对大类资产走势的相关性进行监测。上月（2024-02-01 到2024-02-29），各大类资产间本月相关性如表2所示。其中，近一个月内，中证转债和SHFE黄金相关性（绝对值）较低，相关性仅有4.56%。 表2：2月各个资产表现相关系数 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 我们也滚动计算了股债、股商、债商过去一年资产走势间的相关性，如图3所示。近期沪深300与中债-国债总财富(总值)指数近一年走势相关性达到-31.3%，中债-国债总财富(总值)指数与南华商品指数近一年走势相关性达到31.55%，沪深300与南华商品指数近一年走势相关性达到 -17.79%。 图3：股债、股商与债商近一年走势相关性变化趋势 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 2.大类资产配置模型跟踪 我们汇总本年度各个资产配置策略的表现如表3所示。各模型实现细节见下文具体内容。 表3：本文所述各策略本年表现汇总 策略表现汇总 2月收益 本年收益 最大回撤 波动率 夏普比率 卡玛比率 国内资产BL模型1 0.81% 1.79% 0.17% 0.33% 4.378 10.729 国内资产BL模型2 0.81% 1.80% 0.17% 0.33% 4.389 10.684 国内资产风险平价模型 1.09% 1.39% 0.16% 0.48% 2.186 8.471 基于宏观因子的资产配置模型 1.01% 1.05% 0.36% 0.65% 1.074 2.939 全球资产BL模型1 1.13% 2.29% 0.16% 0.46% 4.179 14.028 全球资产BL模型2 0.94% 1.99% 0.17% 0.34% 4.846 11.922 全球资产风险平价模型 1.07% 1.61% 0.19% 0.43% 2.910 8.439 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 表4：3月各策略持仓汇总 各策略本月持仓汇总 沪深300 中证1000 恒生指数 中债-国债总财富(总 值)指数 中债-企业债总财富 (总值)指数 中证转债 SHFE黄金 南华商品指数 标普500 COMEX黄金 国内资产BL模型1 7.01% 2.99% 0.00% 70.00% 15.00% 5.00% 0.00% 0.00% - - 国内资产BL模型2 9.23% 0.41% 0.36% 70.52% 14.48% 5.00% 0.00% 0.00% - - 国内资产风险平价模型 1.36% 0.86% 1.06% 32.37% 53.76% 2.87% 5.34% 2.38% - - 基于宏观因子的资产配置模型 0.00% 1.04% 1.33% 34.24% 48.63% 8.26% 0.00% 6.50% - - 全球资产BL模型1 10.00% - 0.00% 80.00% 10.00% - - 0.00% 0.00% - 全球资产BL模型2 8.90% - 0.88% 77.56% 12.44% - - 0.00% 0.22% - 全球资产风险平价模型 2.09% - 1.40% - 85.94% - - 3.36% 3.10% 4.12% 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 表5：各策略本月持仓变动 各策略本月持仓变动汇总 沪深300 中证1000 恒生指数 中债-国债总财富(总 值)指数 中债-企业债总财富 (总值)指数 中证转债 SHFE黄金 南华商品指数 标普500 COMEX黄金 国内资产BL模型1 7.01% 2.99% 0.00% 15.00% -30.00% 5.00% 0.00% 0.00% - - 国内资产BL模型2 9.23% 0.41% 0.36% 15.00% -30.00% 5.00% 0.00% 0.00% - - 国内资产风险平价模型 -0.10% -0.27% 0.05% 0.39% -0.36% -0.21% 0.41% 0.08% - - 基于宏观因子的资产配置模型 0.00% -1.57% -0.47% 8.62% -11.53% 3.93% -5.48% 6.50% - - 全球资产BL模型1 10.00% - 0.00% 20.00% -23.06% - - 0.00% -6.94% - 全球资产BL模型2 8.90% - 0.88% 20.22% -27.56% - - 0.00% -2.44% - 全球资产风险平价模型 -0.32% - -0.02% - 0.01% - - 0.12% 0.03% 0.18% 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 2.1.国内资产BL模型策略跟踪 BL模型是传统的均值-方差模型的改进。1990年，高盛的FisherBlack和RobertLitterman对MVO进行改进，开发了Black-Litterman模型（简称BL模型），并于1992年将其发表，后被业内广泛使用。BL模型采用贝叶斯理论将主观观点与量化配置模型有机结合起来，通过投资者对市场的分析预测资产收益，进而优化资产配置权重。BL模型有效地解决了均值-方差模型对于预期收益敏感的问题，同时相较纯主观投资具有更高的容错性，为投资者持续提供高效的资产配置方案。 在前面的报告《手把手教你实现Black-Litterman模型——大类资产配置量化模型研究系列之二》中，我们在沪深300、恒生指数、标普500、中债-国债总财富(总值)指数、中债-企业债总财富(总值)指数与南华商品指数的基础上搭建了两种BL配置模型。在此基础上，我们将前文提到的8类国内资产作为资产池，构建了国内资产BL配置模型。 1)认为市场均衡权重𝑤�未知，每月