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大类资产配置/2024.11.06 大类资产配 置 大类资产配置月报 证券研究报 告 多资产配置策略震荡上行,国内资产BL 策略本月收益1% ——大类资产配置模型月报(202410) 本报告导读: 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策略1的10月收益为1.0%,2024年收益为7.5%;国内资产BL策略2的10月收益为0.95%,2024年收益为6.38%;国内资产风险平价策略的10月收益为0.31%,2024年收益为5.99%;基于宏观因子的资产配置策略的10月收益为0.0%,2024年收益为4.92%。 投资要点: 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。 大类资产走势回顾:上月(2024-10-01到2024-10-31)黄金再创新 高,权益资产波动剧烈。其中,中证1000、SHFE黄金、中证转债 中债-国债总财富(总值)指数和中债-企业债总财富(总值)指数分录涨幅7.14%、6.53%、1.52%、0.32%和0.15%;沪深300、恒生指数和南华商品指数分录跌幅3.16%、2.27%和1.41%。从资产相关性来看沪深300与中债-国债总财富(总值)指数近一年走势相关性为-37.9%,中债-国债总财富(总值)指数与南华商品指数相关性为 40.4%,沪深300与南华商品指数相关性为-23.25%。 大类资产配置策略跟踪:2024年以来,国内资产BL策略1收益为7.5%,10月收益为1.0%,最大回撤为1.35%,年化波动为2.23%;国内资产BL策略2收益为6.38%,10月收益为0.95%,最大回撤 为1.5%,年化波动为2.18%;国内资产风险平价策略收益为5.99%10月收益为0.31%,最大回撤为0.47%,年化波动为1.23%;基于宏观因子的资产配置策略收益为4.92%,10月收益为0.0%,最大回撤为0.63%,年化波动为1.38%。 宏观因子观点:站在2024年10月底,我们认为短期经济在回暖趋 势中;通胀方面,预计四季度通胀水平有望回暖;利率方面,短期 经济回暖预期可能压制利率下行空间,预计短期维持震荡;信用方面,信用利差已降至历史低位,预计未来信用风险将保持低位波动汇率方面,10月人民币汇率小幅贬值,预计未来维持7.0-7.2之间区间震荡,短期可能受到美国大选扰动,不确定性较高;流动性方面政治局会议提到“要降低存款准备金率,实施有力度的降息”,预计 未来资金维度边际趋松。因此分别为增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性设置宏观打分为+1、+1、0、0、0、+1。 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 张雪杰(分析师) 0755-23976751 zhangxuejie025900@gtjas.com 登记编号S0880522040001 朱惠东(研究助理) 0755-23976176 zhuhuidong028682@gtjas.com 登记编号S0880123070152 张涵(研究助理) 0755-23976666 zhanghan029907@gtjas.com 登记编号S0880124070046 相关报告 一体两面铸哑铃,非银成长均衡配置2024.10.31 PEM-VC行业轮动模型2024年超额收益 16.25%,汽车、有色、非银等排名靠前 2024.10.08 国内权益资产表现火热,国内资产风险平价策略本年收益达5.66%2024.10.08 PEM-VC行业轮动模型2024年超额收益 14.80%,医药、电新、有色等排名靠前 2024.09.03 恒生指数8月录正收益,国内资产配置策略收益 最高达5.32%2024.09.02 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.大类资产配置策略跟踪4 2.1.国内资产配置模型5 2.1.1.国内资产BL模型策略跟踪5 2.1.2.国内资产风险平价模型6 2.1.3.基于宏观因子的资产配置策略7 2.2.全球资产BL策略与风险平价策略效果跟踪9 3.附录10 3.1.各模型策略历史表现10 3.1.1.国内资产策略历史表现10 3.1.2.全球资产策略历史表现12 3.2.宏观因子走势跟踪14 4.风险提示14 1.大类资产走势回顾 1.1.资产收益表现回顾 10月(2024-10-01到2024-10-31),黄金再创新高,权益资产波动剧烈。其中,中证1000、SHFE黄金、中证转债、中债-国债总财富(总值)指数和中债 -企业债总财富(总值)指数分录涨幅7.14%、6.53%、1.52%、0.32%和0.15%;沪深300、恒生指数和南华商品指数分录跌幅3.16%、2.27%和1.41%。 表1:本月权益资产涨跌互现 数据来源:Wind、国泰君安证券研究 图1:权益资产近期波动较大图2:黄金屡创新高 数据来源:Wind,国泰君安证券研究数据来源: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2023年5月27日发布的《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。10月(2024-10-01到 2024-10-31),各大类资产间本月相关性如表2所示。其中,近一个月内,恒生指数和中债-企业债总财富(总值)指数相关性(绝对值)较低,相关性仅有0.38%。 表2:黄金与债券类资产相关性上升 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。从资产相关性来看,沪深300与中债-国债总财富(总值)指数近一年走势相关性为-37.9%,中债-国债总财富(总值)指数与南华商品指数相关性为40.4%,沪深300与南华商品指数相关性为-23.25%。 图3:股债、股商与债商近其走势相关性绝对值提升 数据来源:Wind、国泰君安证券研究。数据区间:2021年7月4日至2024年10月31日。 2.大类资产配置策略跟踪 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 数据来源:Wind、国泰君安证券研究 表4:下月各策略持仓汇总 数据来源:Wind、国泰君安证券研究 表5:各策略本月持仓变动 数据来源:Wind、国泰君安证券研究 2.1.国内资产配置模型 图4:各国内资产配置策略走势近期波动较大 数据来源:Wind、国泰君安证券研究。数据区间:2021年12月31日至2024年10月31日。 2.1.1.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2023年4月5日发布的《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配置策略。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配置策略。 1)认为市场均衡权重𝑤�未知,每月末使用各资产过去�年的历史收益作为市场均衡收益率Π,并指定风险厌恶系数�的值,比如�=10。由于风险厌恶系数�和目标波动率𝜎𝑚𝑎�存在对应关系,我们指定�便相当于指定了目标波动率。 2)对市场均衡权重𝑤�进行人为指定权重,这里采用股:债:转债:商品:黄金=10:80:5:2.5:2.5,使用各资产过去�年的历史收益作为市场均衡收益率Π,反解市场风险厌恶系数�。此时每一期的�是动态变化的,相当于每一期的目标波动率也在变化。 作为对比,我们以股:债:转债:商品:黄金=10:80:5:2.5:2.5为固定权重构建了多资产均衡配置策略。 图5:国内资产BL策略走势近期波动较大 数据来源:Wind、国泰君安证券研究。数据区间:2021年7月4日至2024年10月31日。 2024年以来,国内资产BL策略1收益为7.5%,最大回撤为1.35%,年化波动为2.23%;国内资产BL策略2收益为6.38%,最大回撤为1.5%,年化波动为2.18%。相比之下,均衡配置策略收益为6.52%,最大回撤为0.91%,年化波动为2.44%。 表6:国内资产BL模型本年收益为7.5% 数据来源:Wind、国泰君安证券研究 2.1.2.国内资产风险平价模型 1996年,桥水基金(Bridgewater)提出了全天候策略(AllWeatherStrategy),其目标是穿越经济周期,希望构建一个在经济周期的不同阶段都能获得稳定Bata收益的策略。在全天候策略已平稳运行数年之后的2005年,钱恩平首次正式提出了风险平价的概念,提出各类资产在组合中风险贡献相等的思想,由此揭开了全天候策略背后的核心思想。 风险平价模型是传统的均值-方差模型的改进,其核心思想是把投资组合的整体风险分摊到每类资产(因子)中去、使得每类资产(因子)对投资组合整体风险的贡献相等。该模型从各资产(因子)的预期波动率及预期相关性 出发,计算得到初始资产配置权重下各资产(因子)对投资组合的风险贡献,然后对各资产(因子)实际风险贡献与预期风险贡献间的偏离度进行优化,从而得到最终资产配置权重。 在2023年5月27日发布的《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,我们分三步构建了风险平价模型:第一步,选择合适的底层资产;第二步,计算资产对组合的风险贡献;第三步,求解优化问题计算持仓权重。同时,我们基于沪深300指数、标普500指数、恒生指数、中债-企业债总财富(总值)指数、南华商品指数和COMEX黄金构建了基于六类资产的风险平价策略。我们同样在此基础上,将资产池拓宽到前文提到的8类国内资产,构建了更符合国内投资者实际的风险平价配置模型。同时,我们采用过去�年的日度收益率估计协方差矩阵,用于提升协方差矩阵的估计稳定性。 我们同样以2.1中构建的均衡配置策略作为对比,其净值表现如图6所示: 图6:国内资产风险平价策略走势 数据来源:Wind、国泰君安证券研究。数据区间:2021年7月4日至2024年10月31日。 2024年以来,国内资产风险平价策略收益为5.99%,最大回撤为0.47%,年化波动为1.23%。 表7:国内资产风险平价模型今年以来表现 数据来源:Wind、国泰君安证券研究 2.1.3.基于宏观因子的资产配置策略 在2023年6月14日发布的《基于宏观因子的大类资产配置框架——大类资产配置量化模型研究系列之四》中,我们构造了涵盖增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大风险的宏观因子体系,并基于此提出了一个通用性的宏观因子资产配置框架。该框架建立了一个宏观研究与资产配置研究




