多元资产2025年度策略：直面低利率时代的挑战（上篇）：基于多空风险平价的华鑫量化大类资产全天候

多元资产2025年度策略 报告日期：2024年12月29日 ◼分析师：吕思江◼SAC编号：S1050522030001◼联系人：刘新源◼SAC编号：S1050123100011◼联系人：刘新源◼SAC编号：S1050123100011 投 资 要 点 【1】：随着中国逐步进入低利率时代，从哪里寻找新的收益来源成为投资的核心难题。我们认为多资产配置思路，叠加合理的使用杠杆，以及通过多空方式投资于因子溢价，从海外经验来看是一条可行道路。全天候策略的核心是超越对经济形式和市场环境的单一预测模式，通过合理的资产配置，保障在各种复杂的市场条件下均能收获相对稳定的收益。该策略在定量上基于风险平价的理念，根据四类资产：商品、权益、债券、（美股，如国内版可不加入）的风险特征和收益预测来分配权重，动态调整构建能够在不同市场周期中获利的“全天候”策略组合。本文是该思路的上篇，主要使用期货合约落地，优势是杠杆灵活，更接近“风险平价”的本质，劣势是不便于纳入海外资产，以及权益和债券的颗粒度略显不足。这两个劣势我们将在下篇，场内ETF策略版本中加以修正，读者可根据自身交易的喜好加以选择。 投 资 要 点 【2】：商品部分我们使用国内17种商品期货的不复权收盘价，分别对做多、多空的风险平价与夏普率平方的风险预算策略进行了近14年的回测，在基准年化收益为0.21%的情况下，月频调仓下风险预算策略年化收益率（4.54%）远超多空风险平价的效果（2.35%）；最大回撤12.44%，夏普率达0.67。在标的选择层面，我们提出一种“低相关性低夏普率”的反转筛选商品方式，筛选商品过后的“商品CTA策略”在不加杠杆下取得了9.61%的年化收益、夏普比率达0.83，且弥补了原策略在部分年份收益不足的问题。 【3】：黄金是资产配置当中不可或缺的核心持仓，在《系统化定量投资视角下的黄金择时：拾级而上》中我们使用多因子框架对黄金择时，在至今7个月的样本外实现了良好收益。基于模型我们将择时后的“黄金策略”代替黄金，并与“商品CTA策略”完成复合，得到“大宗商品策略”。 【4】：固收部分我们选择10年和30年期国债期货合约，通过风险平价复合得到“债券策略”。由于标的限制，暂时没有纳入信用债和转债策略。 诚信、专业、稳健、高效 投 资 要 点 【5】：基于现有期货合约，我们在A股宽基中进行配置，进而获得市值风格溢价。在《系统化定量策略下的大小盘风格：理解小盘，加入小盘，超越小盘》中我们使用多因子框架对A股小市值风格定价，在至今12个月的样本外实现了良好收益。基于模型信号，我们将中证1000和沪深300期货合约进行复合，得到“A股宽基策略”。 【6】：基于“大宗商品策略”、“A股宽基策略”、“债券策略”三个子策略，我们进一步构造“华鑫量化·全天候国内版”；如果投资者可交易美股标普500指数期货，纳入该资产后我们可以进一步构造“华鑫量化·全天候国际版”。【在无杠杆情形下，两个全天候组合过去十年中无一年亏损，国内版年化收益9.45%，除2016年国债期货波动较大外，其他年份最大回撤仅有2.7%；国际版年化收益9.54%，并没有明显的收益增幅，显示完全可以在不配置美股的情况下获得相类似收益水平。】和其他同类型策略产品相比，华鑫量化全天候两个指数在收益率、最大回撤、稳定性方面都更胜一筹； 【7】：在ETF版本中，虽然没有了杠杆优势，但可以纳入颗粒度更细的风格轮动、行业轮动策略，进一步发挥自下而上的选品Alpha； 诚信、专业、稳健、高效 风 险 提 示 数据全部来自公开市场数据，市场环境出现巨大变化模型可能失效。 0.全天候投资策略介绍1.风险平价与风险预算模型介绍2.从做多到多空——以国内商品期货为例3.商品子策略4.权益和债券子策略5.华鑫量化全天候国内版和国际版6.推导附录 目录CONTENTS 00全 天 候 投 资 策 略 介 绍 全天候投资策略介绍 全天候投资策略由雷·达里奥及其公司桥水基金提出，旨在通过科学的资产配置，使投资组合在不同经济环境下（如经济增长或衰退、通胀上行或下行）都能保持稳定表现。其核心理念是基于资产与经济环境的结构性关系，平衡资产组合分散风险，从而减少经济意外事件对投资组合的冲击。市场参与者可能遭遇意外的通胀涨跌或经济增长滑坡，但全天候投资组合依然能稳步前进，取得令人满意和相对稳定的回报。 1.经济增长时期：股票、商品、企业债、新兴市场债券。 2.经济衰退时期：国债、通胀挂钩债券。 3.通胀上行时期：通胀挂钩债券、商品、新兴市场债券。 4.通胀下行时期：股票、国债。 资产权重在组合设计之初已经固定好，并不会根据经济冷热再去做大幅调整，只会随着资产收益率的波动去做再平衡。全天候投资策略是在不预判未来经济周期的前提下，等权分配风险贡献至各个经济周期。 复盘下来特点有：低回撤、易于加杠杆、大类资产选择方面可以灵活调整权重，适合求稳的投资者 资料来源：Bridgewater Associate，华鑫证券研究 布 朗 永 久 投 资 组 合→美 林 时 钟+全 天 候 1.经济增长时期：股票2.经济衰退时期：现金3.通胀上行时期：黄金4.通胀下行时期：债券 1.经济增长时期：股票、商品、企业债、新兴市场债券。 2.经济衰退时期：国债、通胀挂钩债券。 3.通胀上行时期：通胀挂钩债券、商品、新兴市场债券。 全天候策略历史回测数据优于纯股配置(1970-2015)。在相同的收益率下，全天候策略的波动率仅为纯股票配置的三分之一，且前者的夏普比率为后者的近3倍。从回撤来看，全天候策略最大回撤为20%以内，而纯股配置最大回撤近60%。而从重大历史事件分析，在面对1970s的石油危机，2000年的科网泡沫及2008年的次贷危机、甚至2019COVID大流行（-6%vs-33%）时，全天候策略皆有较为良好的应对，但纯股配置却出现了明显的回撤和净值下跌，可以看出全天候策略应对极端市场冲击的能力更强。 0 1风险平价与风险预算模型介绍 风险平价与风险预算模型介绍流程 为 什 么 会 有 经 典 的 股4债6策 略？为 什 么 不 是 股2债8？ 核心结论：基于风险平价，当所有资产拥有相同的夏普率（SR）且资产间相关系数为0时，此时风险平价组合达到夏普率最优。 风 险 平 价 模 型 的 局 限 性 局限性1：高相关性导致风险分散效果降低 当资产i与资产j之间的相关性较高时，协方差Ʃ𝑖𝑗会较大，这意味着：由于高相关性资产之间的协方差项较大，它们对组合的总风险贡献增大，这使得总风险σp=wTƩw更加依赖于这些高相关性资产，降低了风险平价模型的风险分散效果。 局限性2：单个资产间夏普差较大导致风险平价无法达到夏普率最优 对于风险平价模型来说，只有当资产间相关性较低、夏普率接近时才能使模型接近最优，而在每个配置期内的夏普率随着收益率的变化而不可能保持稳定，因此，风险平价模型的效果会受到市场环境的极大影响。 局限性3：过于被动，缺乏进攻性 风险平价模型的唯一输入项是资产的协方差矩阵，在其他地方不能做出任何改变，因此是一种完全被动式的资产配置模型。由于其过于被动，过于依赖固定收益类资产，既无法抓住趋势，也无法融入主观观点，业界进一步开发了风险预算模型。 诚信、专业、稳健、高效 风 险 预 算 组 合 的 优 势 优点：更灵活、适应性强的风险分配 风险预算策略相比风险平价策略更具灵活性，因为它允许投资者根据自身的风险偏好设定每种资产的风险贡献目标，而不是严格要求所有资产的风险贡献相等。这样一来，投资者可以在市场环境变化时，动态调整高风险或高收益资产的风险贡献比例。例如，在市场风险偏好较高或牛市环境下，可以增加权益类资产的风险贡献，以增强组合的进攻性；而在市场波动加剧或不确定性增加时，可以降低高风险资产的权重，加强组合的防御性。 0 2从 做 多 到 多 空— —以国内商品期货为例 国 内 商 品 期 货 的 多 空 风 险 平 价 策 略 回测部分，我们使用Wind商品指数2010年12月31日至2024年10月16日的日频数据进行以上策略权重的配置，使用各商品期货的主连合约收盘价作为交易价格。Wind商品指数对于商品，按照当前该商品的每个合约最新价按照持仓额加权平均实时计算，因而是连续的，使用该指数可免于考虑因使用近月合约而带来的价格跳空问题。 在回测时段内，选择有完整数据且活跃交易的17种商品如下： 回测商品池：豆一、沪铝、沪金、豆二、郑棉、玉米、沪铜、塑料、豆粕、棕榈油、螺纹钢、橡胶、白糖、PTA、PVC、豆油、沪锌。 以上商品在2010.12.31到2024.10.16期间日收益率相关系数如下： 大部分品种间相关系数在0.5以下，但仍有品种间相关系数大于0.5：沪铝沪铜、沪铝沪锌、豆二豆粕、豆二豆油、沪铜橡胶、沪铜沪锌、塑料PTA、塑料PVC、棕榈油豆油。 对于商品，做多风险平价策略采取全部做多不设空仓（做多权重和为1），多空风险平价策略采用过去三个月的平均月收益（三个月动量）作为多空信号𝜇𝑖，𝜇𝑖小于0时做空（多空权重绝对值和为1）；使用三个月的日频数据计算协方差矩阵；选择月频和周频两种调仓方式。17种商品的做多风险平价、多空风险平价与等权基准净值、表现对比如下： 资料来源：Wind，华鑫证券研究 商品期货多空风险平价策略回测结果 当风险平价策略被扩展到多空之后，策略效果明显提升，年化收益、夏普比率有所增加，最大回撤降低尤为明显。 近年来周频调仓的多空风险平价策略较月频在年化收益上表现更为强势。 诚信、专业、稳健、高效 R B如 何 分 配b u d g e t 即使资产间相关性为0，风险平价组合夏普率最优的条件还有各资产夏普率相同，这对功能各异的大宗商品显然很难达到，因此我们考虑使用风险预算组合。 此前，我们已经提出，当资产间相关性为0时，风险预算按照各自夏普率的平方的比例设置时，风险预算组合为夏普率最优组合。 因此，对于以上17种商品期货，我们使用每个资产过去一个月的夏普率作为预测夏普率，对于预测夏普率大于0的资产，按照预测夏普率的平方之比设置风险预算，预测夏普率小于0的资产不予配置（做多权重和为1），构建做多风险预算组合； 同时，使用预测夏普率作为多空信号𝜇𝑖，全体资产按照预测夏普率的平方之比设置风险预算，𝜇𝑖大于0的资产做多，𝜇𝑖小于0的资产做空（多空权重绝对值和为1），构建多空风险预算组合。两个组合与等权基准组合在回测时段的净值、表现如下： 诚信、专业、稳健、高效 商品期货多空风险预算策略回测结果 多空风险预算组合较之做多组，最大回撤大大降低，且年化收益较此前多空风险平价组合也有较为明显的提升。 近年来月频调仓的多空风险预算策略较周频在年化收益上表现更为强势。 诚信、专业、稳健、高效 多 空 风 险预算策 略“最优“回看期 探 索 鉴于多空风险预算策略良好的表现，我们将对其进行进一步探索，看一看在不同的回看期下是否能将其进一步优化。 此前，我们使用三个月的日频数据计算协方差矩阵，过去一个月的夏普率作为预测夏普率产生多空信号，但实际上我们可以调整协方差矩阵和预测夏普率的回看期，探索何时我们可以达到多空风险预算策略“最优”。 我们将协方差矩阵的回看期(月)设为C，预测夏普率的回看期(月)设为S，周频和月频调仓下的结果如下： 多空风险预算策略“最优“回看期探索(周频调仓) 周频调仓下取预测夏普率的回看期为1/2/11个月时，多空预算策略兼具相对“高收益、低回撤、高夏普、低波动”的特点。 诚信、专业、稳健、高效 多空风险预算策略“最优“回看期探索(月频调仓) 月频调仓下取预测夏普率的回看期为1个月时，多空预算策略同样兼具相对“高收益、低回撤、高夏普、低波动”的特点，且整体来看最大回撤与夏普比率优于周频调仓下最优回看期的表现，故我们以S=1，C=2下的月频调仓为例，观察其净值及分月的表现如何。