从多资产配置走向多策略配置——金融工程2025年度中期投资策略

glzqdatemark12025年07月05日 |报告要点|分析师及联系人请务必阅读报告末页的重要声明 传统多资产配置模型因股债负相关性减弱和波动率极端化、资产风险回报性减弱等问题而逐渐失效。国内市场同样面临此类问题。多策略配置通过收益维度拓展、决策层级升维实现了突破。采用国联民生指数工具箱配置多策略风险平价组合年化收益率5.97%、夏普率2.66，显著优于传统多资产风险平价组合。引入动态风控机制进一步优化风险调整收益，最终模型实现年化收益率6.90%，最大回撤仅-2.06%，夏普率提升至2.91。陆豪康作宁陈阅川陆诵韬SAC：S0590523070001 SAC：S0590524010003 SAC：S0590524050004周籽聪 请务必阅读报告末页的重要声明金融工程深度从多资产配置走向多策略配置——金融工程2025年度中期投资策略相关报告1、《红利增强策略表现优异，衍生品择时信号出现空头—周报2025年6月20日》2025.06.222、《困境反转策略：挖掘行业复苏的潜力》2025.06.17扫码查看更多 2/20➢传统多资产配置的理论困境传统资产配置理论建立在股债负相关性和波动率均值回归的核心假设上。然而2008年金融危机后，全球央行超常规货币政策导致资产定价逻辑发生根本性变化。流动性驱动取代基本面驱动，使得股债相关性由负转正；高频交易的普及和市场干预措施则导致波动率呈现极端化和聚集化特征，传统金融模型的预测效力大幅衰减。➢国内市场资产配置逻辑分析以沪深300与中债总指数为例，2011年以来有近半数年份呈现同涨同跌，股债负相关性不显著。权益市场的风险收益补偿能力的持续下滑：2005-2010年沪深300年化夏普比率达2.0，而2019-2024年骤降至0.3。这种"低收益-高风险"特征并非特例，在全球资本流动性充裕的背景下，传统资产配置框架正面临新的适应性调整需求。➢多策略配置的破局逻辑多策略配置通过三个维度实现破局：首先，在收益端突破单一资产β限制，通过策略α获取超额收益；其次，将决策层级从个股维度升维至因子维度，实现更精细化的周期适配；最后，通过构建全天候策略工具箱，覆盖不同市场环境下的收益来源。➢国联民生指数合集：多策略配置工具箱开展多策略组合的核心在于策略的广度与深度——既要覆盖不同市场环境下的收益来源，又要确保各策略间的低相关性。国联民生特色多策略指数体系通过系统化筛选与整合，构建了一套涵盖产业与主题跟踪、风格增强、主动策略、另类与多资产策略等多维度策略“工具箱”。我们在30余条指数中，精选了6条作用于不同标的的低相关性高夏普率指数，构建多策略配置的策略基础。➢多策略风险平价的实践创新将风险平价模型从资产层拓展至策略层，解决了传统模型的两大痛点：一是通过策略α提升收益下限，二是通过策略间的低相关性实现真正的风险分散。测试期内，多策略风险平价组合年化收益率5.97%，年化波动率仅2.24%，最大回撤-3.14%，夏普比率2.66，月胜率74.39%，各项指标均显著优于传统资产风险平价组合。➢动态风控机制的增强方案针对可能存在的黑天鹅风险，提出双重防御机制：日度监控机制触发防御性调仓；窗口剔除机制则动态识别并排除极端事件带来的波动率干扰。这两种机制的协同作用使组合最大回撤压缩至-2.06%，年化波动率2.37%，夏普比率提升至2.91，实现了风险调整后收益的显著优化。风险提示：本报告提供的量化模型和策略基于历史数据和特定假设，可能存在误差。金融市场波动可能导致投资表现与预期不符，模型依赖历史数据和假设，可能无法准确预测未来。此外，不可预见的突发事件可能对市场和策略表现造成重大影响。 正文目录1.传统多资产配置的三大困境..........................................51.1相关性失效..................................................51.2波动率机制的质变............................................51.3收益来源的减弱..............................................62.多策略配置的破局逻辑..............................................72.1收益维度的拓展..............................................72.2决策层级的升维..............................................93.策略配置的实践基础——多资产、多策略投资组合......................113.1国联民生指数合集：构建全天候配置的“策略工具箱”............113.2策略组合选定：低相关性下的收益增强与风险分散................124.策略风险平价：从资产约束到收益增强的跃迁..........................144.1从资产风险平价到策略风险平价...............................144.2多策略风险平价的绩效突破...................................145.基于动态风险调整的风险平价模型增强方案............................155.1日度监控机制...............................................165.2窗口剔除机制...............................................176.风险提示.........................................................19图表目录图表1：年度收益率（沪深300与中债总指数）............................5图表2：沪深300与中债总指数的滚动1年相关系数........................5图表3：沪深300年度夏普率(截至2025年6月20日)......................6图表4：股、债、金多策略指数vs多资产组合净值曲线（2017年4月10日至2025年3月14日）.........................................................7图表5：股、债、金多策略指数vs多资产组合绩效（2017年4月10日至2025年3月14日）............................................................8图表6：行业轮动多策略组合净值曲线（2018年5月2日至2025年6月13日）8图表7：行业轮动多策略组合绩效（2018年5月2日至2025年6月13日）....9图表8：风格指数不同周期累计收益(2017年1月1日至2024年12月31日)...9图表9：风格指数不同周期净值曲线.....................................10图表10：国联民生多策略指数合集......................................11图表11：国联民生多策略指数风险收益特征（2017年4月10日至2025年3月14）.....................................................................12图表12：国联民生精选策略指数相关性矩阵..............................13图表13：多策略风险平价组合vs多资产风险平价组合（2018年5月2日至2025年3月3日）.........................................................15图表14：多策略风险平价组合vs多资产风险平价组合绩效.................15图表15：日度监控机制作用示意图......................................16图表16：日度监控机制提升多资产风险平价组合绩效（2018年6月1日至2025年3月3日）............................................................17 3/20 4/20图表17：窗口剔除机制提升多资产风险平价组合弹性（2018年6月1日至2025年3月3日）............................................................17图表18：两种提升方案风险平价净值曲线（2018年6月1日至2025年3月3日）.....................................................................18图表19：最终组合分年度绩效（2018年6月1日至2025年3月3日）......18 1.传统多资产配置的三大困境1.1相关性失效传统多资产配置的核心假设——股债负相关性，在2008年全球金融危机后逐渐减弱。出现这一现象的原因之一在于全球央行长期超常规货币政策干预，间接改变了资产定价的底层逻辑。在经典金融理论中，股票代表风险资产，债券代表避险资产，二者因经济周期轮动而呈现负相关性：经济向好时股票上涨、债券下跌，经济衰退时则相反。然而，2008年后主要央行（美联储、欧央行、日本央行等）通过量化宽松（QE）和零利率政策（ZIRP）大规模注入流动性，使得流动性成为资产价格的重要影响因素。当央行成为债券市场最大买家时，债券收益率对经济周期的反应有所减弱；与此同时，市场流动性的持续充裕对股票估值产生了显著的支撑作用。这使得股债资产更加倾向于同涨同跌。这个现象在国内市场同样存在，沪深300与中债总指数的收益相关性在2013、2016、2017等年度显著为正，且2011年以来，有近半数年份两标的表现为同涨同跌。图表1：年度收益率（沪深300与中债总指数）图表2：沪深300与中债总指数的滚动1年相关系数资料来源：Wind，国联民生证券研究所资料来源：Wind，国联民生证券研究所1.2波动率机制的质变传统资产定价模型（如Black-Litterman）的另一核心假设之一是波动率均值回归，即市场波动会围绕长期均衡水平上下震荡，最终回归稳定。然而，现代金融市场波动 5/20 请务必阅读报告末页的重要声明 率不再遵循温和的周期性规律，而是呈现出极端化、聚集化的特征。高频交易的广泛应用改变了市场流动性的特性，使其更容易出现非平稳的突然变化。算法交易的自我强化机制导致波动率聚集效应（Volatility Clustering）——微小的初始冲击可能被程序化交易放大为剧烈波动，例如2020年2月新冠疫情初期，VIX指数在三周内飙升341.86%，远超传统模型预测范围。与此同时，涨跌停板等市场干预措施虽然旨在抑制过度波动，但也产生了波动率截断效应：价格在触及涨跌停限制时交易暂停，导致未能释放的波动压力在后续交易日集中产生，这种机制使得波动率的统计特性从连续平滑分布转向跳跃-扩散模式，传统风险管理工具（如GARCH模型）的预测效力大幅衰减。1.3收益来源的减弱资本市场的黄金定律——风险与收益成正比，正面临新的市场环境挑战。以沪深300指数为例，2005-2010年间其年化夏普比率（Sharpe Ratio）高达2.0，意味着每承担一单位风险可获得可观的超额收益；然而到了2019-2024年，这一比率已骤降至0.3，收益补偿风险的能力衰减超过80%。图表3：沪深300年度夏普率(截至2025年6月20日)资料来源：Wind，国联民生证券研究所 6/20 2.多策略配置的破局逻辑2.1收益维度的拓展策略配置是指在不同资产中运用不同的策略来实现超