大类资产配置模型周报第20期：本周国内权益资产表现亮眼，BL策略本周收益1%

大类资产配置/2024.11.10 大类资产配 置 被动资产配置周报 证券研究报 告 本周国内权益资产表现亮眼，BL策略本周收益1% ——大类资产配置模型周报第20期 本报告导读： 国内资产BL模型1、国内资产BL模型2、全球资产BL模型1、全球资产BL模型2、基于宏观因子的资产配置模型、全球资产风险平价模型和国内资产风险平价模型分录涨幅1.07%、0.99%、0.81%、0.76%、0.46%、0.42%和0.38%。 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。 本周各大类资产表现：本周（2024-11-04到2024-11-08）各大类资 产表现如下：中证1000、沪深300、标普500、中证转债、恒生指 数、南华商品指数、国债总财富指数和企业债总财富指数分录涨幅 8.31%、5.5%、5.09%、2.16%、1.53%、0.92%、0.33%和0.15%；SHFE 黄金录得跌幅-2.26%。 本周各配置模型表现：本周（2024-11-04到2024-11-08）国内资产BL模型1本周收益为1.07%，11月份收益为0.81%，2024年以来已实现收益8.37%；国内资产BL模型2本周收益为0.99%，11月 份收益为0.72%，2024年以来已实现收益7.15%；国内资产风险平价模型本周收益为0.38%，11月份收益为0.4%，2024年以来已实现收益6.42%；基于宏观因子的资产配置模型本周收益为0.46%，11月份收益为0.47%，2024年以来已实现收益5.74%；全球资产BL模型1本周收益为0.81%，11月份收益为0.87%，2024年以来已实现收益6.72%；全球资产BL模型2本周收益为0.76%，11月份收益为0.8%，2024年以来已实现收益5.94%；全球资产风险平价模型本周收益为0.42%，11月份收益为0.47%，2024年以来已实现收益6.41%。 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 上月估值因子超额收益回撤较大，本周高频分钟、价量因子表现较好2024.11.04 美债利率上升，A股周期风格夏普比领涨 2024.11.03 价值红利风格回撤较大，小盘继续强于大盘 2024.11.03 大选将至：海外市场波动显著加剧2024.11.03本周小市值风格占优，价量因子表现较好2024.10.29 目录 1.大类资产表现跟踪3 2.大类资产配置策略跟踪3 2.1.BL模型策略跟踪4 2.2.风险平价模型策略跟踪5 2.3.基于宏观因子的资产配置策略6 3.风险提示7 1.大类资产表现跟踪 本周（2024-11-04到2024-11-08）权益市场表现较为优异，各大类资产表现如下：中证1000、沪深300、标普500、中证转债、恒生指数、南华商品指数、国债总财富指数和企业债总财富指数分录涨幅8.31%、5.5%、5.09%、2.16%、1.53%、0.92%、0.33%和0.15%；SHFE黄金录得跌幅-2.26%。 图1：本周各大类资产收益表现 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 2.大类资产配置策略跟踪 国泰君安量化配置团队专注于资产配置量化模型研究。我们分别针对全球市场与国内市场的权益、债券、商品和黄金4大类选取部分资产作为标的，在此基础上完成Black-Litterman模型、风险平价模型和基于宏观因子的资产配置模型3类基础资产配置模型的开发。具体搭建过程细节如《量化配置基础模型月报》系列所述。本周各模型表现如下： 表1：本周BL策略表现良好 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 表2：当前权益类资产权重有所上涨 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 2.1.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。 在我们于2023年4月5日发布的报告《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针对全球资产的BL配置模型。同时，我们针对国内的股票、债券、转债、商品和黄金选取沪深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、南华商品指数和SHFE作为投资标的，构建了两种国内资产BL配置策略。 图2：BL策略近期创新高 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 国内资产BL模型1本周收益为1.07%，11月份收益为0.81%，2024年以来已实现收益8.37%，年化波动为2.51%，最大回撤为1.35%；国内资产BL模型2本周收益为0.99%，11月份收益为0.72%，2024年以来已实现收益7.15%，年化波动为2.45%，最大回撤为1.5%；全球资产BL模型1本周收益为0.81%，11月份收益为0.87%，2024年以来已实现收益6.72%，年化波动为2.31%，最大回撤为1.36%；全球资产BL模型2本周收益为0.76%，11月份收益为0.8%，2024年以来已实现收益5.94%，年化波动为2.07%， 最大回撤为1.1%。 表3：BL策略本周收益1% 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 2.2.风险平价模型策略跟踪 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。 在我们于2023年5月27日发布的报告《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全球资产风险平价模型。我们也针对国内的股票、债券、转债、商品和黄金选取沪深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、南华商品指数和SHFE作为投资标的，构建了国内资产风险平价策略。 图3：风险平价策略近期走势平稳 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 国内资产风险平价模型本周收益为0.38%，11月份收益为0.4%，2024年以来已实现收益6.42%，年化波动为1.35%，最大回撤为0.47%；全球资产风险平价模型本周收益为0.42%，11月份收益为0.47%，2024年以来已实现收益6.41%，年化波动为1.24%，最大回撤为0.39%。 表4：风险平价策略收益表现 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 2.3.基于宏观因子的资产配置策略 在我们于2023年6月14日发布的报告《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的桥梁，使用此框架我们构造了基于宏观因子的资产配置策略，以将我们对于宏观的主观观点进行资产层面的落地。 我们通过FactorMimickingPortfolio方法构造了增长、通胀等六大宏观风险的高频宏观因子（高频宏观因子走势见附录），并以此为基础，将前文提到的8类国内资产作为资产池，按以下四步构建基于宏观因子的资产配置策略：第一步，每月末计算上述资产的因子暴露水平；第二步，以上述资产的风险平价组合作为基准，计算出基准因子暴露；第三步，根据我们对宏观未来一个月的判断，给定一个主观因子偏离值，结合基准因子暴露，得到资产组合的因子暴露目标；第四步，带入模型反解得到下个月的各个资产配置权重。最终得到的资产组合反应了我们对于增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大宏观风险的主观判断。 我们对主观因子偏离值每月给出，反映了投资者对于下个月宏观状态的主观观点。以通胀因子为例，若认为下个月通胀上行，则通胀因子主观偏离为正；若认为下个月通胀下行，则通胀因子偏离值为负数，若认为通胀不上不下、 或对通胀无观点，则偏离值为0。 在2024年10月底，我们在《量化配置基础模型月报》中根据对当时经济情况的判断，分别为增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性设置偏离值为1、1、0、0、0和1。 表5：近半年来每月主观因子偏离值 数据来源：国泰君安证券研究 我们根据报告《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》中的做法，构建了基于国内资产的宏观因子的资产配置策略。 图4：基于国内资产的宏观因子的资产配置策略近期净值走势 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 基于宏观因子的资产配置模型本周收益为0.46%，11月份收益为0.47%，2024年以来已实现收益5.74%，年化波动为1.48%，最大回撤为0.53%。 表6：基于国内资产的宏观因子的资产配置策略收益表现 数据来源：Wind、国泰君安证券研究 3.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。 本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格 分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻 辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。 免责声明 本报告仅供国泰君安证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当 然客户。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。 本报告的信息来源于已公开的资料，本公司对该等信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报