简单有效的大类资产配置策略

 

• 历史背景

由于中国金融体制发展的历史原因，国内最大的金融机构主要为商业银行。国内机构投资者的主要资金也来源于银行的资管和自营部门。银行资金风险规避的天然属性又导致过去无论是银行自营还是资管的绝大部分资产配置都集中在固定收益领域。过去几年由于体制上的原因，固定收益领域的刚性兑付和机构凭借自身信誉获得较低融资成本的同时使用了较高的资金杠杆，使得银行体系的金融市场业务和资产管理业务获得了蓬勃的发展。但是，随着国家降杠杆政策的深入，无论是刚性兑付还是资金杠杆的可持续性会受到严重的挑战，再加之“资管新规”要求绝大部分的资产管理产品向净值型转型，各大银行都陆续探索一些新的模式来取代原有的资产配置思路，而这其中大类资产配置策略无疑是其中非常重要的一个环节。 本文主要阐述了如何在大类资产配置领域中构建一个便于理解且长期有效的系统化配置策略。我们一直认为所有的策略配置都会转化成底层的资产配置，策略一般分为BETA和ALPHA（Delta Neutral）。根据现代投资理论，想要长期超越市场上传统的比较基准，比如美国的标普500指数或中国的沪深300指数，我们可以通过杠杆的方式将多个BETA组合在一起并将投资组合的风险提升到基准的风险水平，那么这个投资组合长期的预期收益会高于比较基准。当然，如果在多BETA基础上再加入一些ALPHA，投资组合的预期收益和稳定性将进一步提升。本次讨论的策略更多的是在BETA层面，毕竟BETA的稳定性和可持续性以及可复制性相比ALPHA更有优势。当然，以后有机会可以再讲讲ALPHA层面有意思的策略。

• 大类资产配置策略发展与演化

为了便于理解，我们简单回顾下大类资产配置策略的发展与演化过程。

策略名称	经典策略描述	优点	缺点
恒定混合策略	60/40股债组合	简单分散；再平衡	资产风险分配不均衡
马可维茨投资组合	均值——方差模型	从理论层面验证资产分散化效应	对参数资产预期收益过于敏感；实用性差
Black-Litterman 模型	引入贝叶斯方法在先验分布下融入投资者对资产收益的主观观点	对于主动管理投资者来说是一个非常便利的工具	需要对资产未来预期收益较强的判断能力
捐赠基金模式	引入对冲基金/股权投资等另类资产	底层资产更分散；获取流动性溢价	对主动管理能力要求较高；对挖掘优秀管理人的能力也要求较高
美林投资时钟	引入经济周期和资产轮动的概念	通过经济周期去解释资产收益涨跌	金融危机后，经济周期对金融周期的映射关系不稳定
风险均衡策略	资产的风险贡献一致	不需预测经济周期；只从风险角度出发不需预估资产收益	遭遇金融危机，各类资产同时下跌时回撤较大
因子配置策略	因子配置映射资产配置	因子分散效应强于资产分散效应	需评估因子的长期有效性和稳定性

本文阐述的系统化大类资产配置策略更多借鉴了风险均衡策略和因子配置策略中的一些投资思想，以期获得一个长期稳定有效的系统化配置策略，且不依赖于预测经济周期和各资产预期收益率。

• 资产配置背后逻辑

首先，我们从生产力发展和名义利率两个维度来解释大类资产配置长期有效的逻辑，这两个维度可以分解成三个指标：GDP增长率、CPI和实际利率。我们在资产配置中主要涉及三类资产：股票、利率和商品（外汇我们不认为有长期的BETA，信用是介于股票和利率之间的一类资产，为了便于分析也可暂不考虑）。这三类资产与上述三个指标都有一定的关联性。公司发行的股票与经济增长也就是GDP增长率的关联性更高；政府发行的债券与CPI和实际利率的关联性更高；商品与GDP增长率和CPI的关联性更高。 拉长历史周期看，GDP增长率和名义利率长期大于零。我们可以从经济和政治两方面来解释：经济增长受人力、资本和技术进步三要素的推动；温和通胀是各国央行货币政策的一个重要目标，也是保持政府执政稳定的重要条件之一。 从图一看，从1979年到2017年过去的近40年来，除了2008年金融危机的时候，其他时间美国的名义GDP同比、CPI同比和10年期国债收益率都在零以上。 从图二看，过去近40年美国名义GDP总额、标普500总回报指数和美国综合债券指数都是长期上涨的。其中，长期看股指的涨幅最高，波动也最大，这个和风险溢价理论一致；美国综合债券指数的夏普比最高，这与美国80年代以来长期的利率下行有很大关系；巴克莱CTA指数前期涨幅较高，后期效果越来越差，随着市场制度的健全，参与者的竞争加剧，市场有效性也越来越强，择时的重要性在弱化。 图一：美国名义GDP同比/CPI同比/10年国债收益率历史走势 图二：美国GDP与市场指数历史走势（纵轴对数刻度，初始值归1）  

• 风险均衡策略

风险均衡策略只考虑各类资产对于投资组合的风险贡献始终保持一致，而不去预判各资产未来的表现，也就是没有择时的概念，整个投资组合长期通过再平衡持有各类资产。 底层标的选取：从流动性和分散性的角度选取6个股指期货标的、6个国债期货标的和3个商品期货指数。 股指期货：标普500、纳斯达克、欧洲Stoxx50、英国富时100、日经225和恒生指数； 国债期货：2年美国国债、10年美国国债、2年德国国债、10年德国国债、10年英国国债和10年日本国债； 商品期货：彭博贵金属指数、彭博工业金属指数和彭博能源指数； 资金成本和交易成本：由于交易的是期货，需占用一定的保证金，这部分保证金会占用一定的资金成本。此外，交易过程会存在滑点和佣金支付，我们这里假设每个品种的保证金资金成本和总交易成本为千分之一，直接在投资组合中扣除。因此，我们得到的投资组合是扣除资金成本后的净收益结果。 如何衡量风险：根据各资产过去3个月的日度收益率计算的波动率作为风险指标，每日调仓。采用3个月是因为经过我们测试发现用3/6/9/12个月计算的风险指标对投资组合最终结果的影响非常小，参数的稳定性很强，加之期货的流动性又较好，选取短一点的周期会使组合敏感性加强，在极端情况下回撤幅度会相对较小。 是否考虑资产间的相关性：很多投资机构喜欢用一些很华丽的理念来阐述他们的策略在细节上的种种优势。我们自己的研究结论是：考虑资产相关性对投资组合的夏普比有一定的提升，但是非常有限，与为了考虑这个因素所付出的成本相比并不值得。我们从投资组合计算复杂度、组合敏感性和交易成本三个维度来考虑。 1.考虑资产相关性的时候会涉及到资产组合最优化的问题，这个计算量本身就很大，且对投资组合的计算稳定性有一定的影响。 2.资产的自身波动率的稳定性远强于资产间的相关性，因此需要选取较长历史周期比如至少6个月甚至1年以上的日度数据去计算资产间的协方差矩阵，从某种程度降低了投资组合对市场反应的敏感性，会产生更大的回撤，降低投资组合的收益回撤比。 3.考虑资产相关性时，资产的调仓幅度一般会高于不考虑相关性，从某种程度上增加了交易成本。 因此，我们采用的模型是非常简单的波动率平价模型。如果简单的做法和复杂的做法差异性并不大，我们更愿意用简单的做法，毕竟其对于变幻莫测的金融市场来说，适应性会更强。 波动率控制：15%的目标波动率。采用15%的目标波动基于两个方面考虑：标普500指数的长期波动率在15%附近，15%的风险意味着未来可能存在的最大回撤会有近3个标准差，也就是45%的回撤，这已经是一般投资者能够承受的最大回撤了。波动率控制还有一个好处是让投资组合在金融市场的运行过程中始终保持在一定的风险范围内，以防极端事件冲击导致本金的完全损失。 股债商品风险均衡绩效分析：

	标普500指数	股债商品风险均衡
初始日期	1974/7/18	1974/7/18
截止日期	2018/3/21	2018/3/21
几何收益率（年化）	8.29%	15.60%
波动率（年化）	17.12%	15.58%
最大回撤	56.78%	43.95%
最大回撤周期（年）	7.18	5.63
夏普比	0.48	1.00
卡尔玛比	0.15	0.35

以上绩效分析与我们的预想一致，多个BETA的投资组合的收益风险比，无论是夏普比还是卡尔玛比长期看都要强于单一BETA，夏普比长期能勉强在1.0附近。最大回撤单BETA由于左尾肥尾效应会出现3.3个标准差，多BETA组合由于分散效应无论是最大回撤还是最大回撤周期都有明显改善。 图三：标普500与风险均衡策略累计收益率 图四：标普500与风险均衡策略回撤走势 超额收益与利率走势关系：由于债券的波动率明显低于股票和商品的波动率，所以在风险均衡策略中债券的实际持仓占比很高，因此很容易联想到该策略相对标普500有累计超额收益的原因是过去30年来美债的收益率一直震荡下行。为此，我们定义风险均衡策略相对标普500的超额收益为风险均衡策略累计超额收益，并对美债收益率与风险均衡策略累计超额收益进行相关性分析。我们发现从1974/07-2018/03的相关系数为-0.424；在利率上行周期的1974/07-1984/06相关系数为-0.4596。也就是说利率上行确实对于该策略的超额收益有一定负贡献的，但是由于投资组合里面有股指和商品，所以在1974/07-1984/06这段利率上行周期中该投资者组合仍旧获得了正回报。 图五：风险均衡策略累计超额收益与美债走势（1974/07-2018/03）   图六：风险均衡策略超额收益与美债走势（1974/07-1984/06） 利率上行周期（1970-1980）中的表现：由于彭博的历史数据有限，我们从桥水官网披露的文章中去寻找他们的全天候策略（基于风险平价策略）更长的历史回测结果。从图七可以看出从1970年到1980年全天候投资组合仍旧好于传统投资组合策略。这里需要注意的是桥水的全天候策略是全本金投资的，而我们的投资组合的收益是扣除了资金成本的。在利率上行周期中，如果我们的投资组合持有现金或者短久期债券，那么资金成本随着利率的上行将会非常可观，有非常充足的安全垫来对冲利率上行对投资组合超额收益的不利影响。 图七：全天候策略与传统投资组合在等风险下的比较（1970-2011） 资料来源：Bridgewater Associates, Engineering targeted return & risks   更长的历史数据：从图八的四大类资产的历史表现来看，股指是所有指数里面长期表现最好的；债券的名义利率一直大于零，如果从资金成本的角度考虑也是长期有正回报；原油和黄金等商品和风险事件的关联性更高，且受CPI的影响也是长期上涨的。此外，在大萧条期间，股市和原油跌幅较大，但是对债市和黄金是利好的，起到了很好的对冲作用。第一次和第二次世界大战对股市和债市的影响长期看并不大，对原油的影响最明显，这段时间原油价格涨幅迅猛。虽然这些都是过去的历史事件，金融市场的市场结构也发生了很大的变化，但至少对我们还是有一定的参考意义，这几张图还有待进一步深入研究。 图八：股市长期历史走势图 图九：债市长期历史走势图   图十：原油长期历史走势图   图十一：黄金长期历史走势图  

• 动量配置策略

风险均衡的劣势：股债商品风险均衡策略在大部分资产下跌时或者下跌的资产幅度大于上涨的资产幅度时，整个投资组合会面临较大的回撤。一般在两种情况下比较明显：一个是在利率上行过程中，股票受加息的影响也下跌，常常出现股债双杀，这也是为什么利率上行与风险均衡策略的超额收益在-0.40左右。另一种情况是当发生金融危机时，债券和黄金以外的其他风险资产下跌得都非常厉害，导致整个投资组合下跌，这种情况更像是遭遇金融市场的左侧肥尾效应。 引入趋势跟踪策略：为了解决股债双杀或抵御金融市场的左侧肥尾效应，我们可以考虑引入时间序列动量策略，也就是大家所谓的趋势跟踪策略。这个策略类似买入一个长期的跨式看涨期权，当市场单边波动率增大时，策略表现良好，而当市场处于震荡状态时，策略表现欠佳。此外，全球各大类资产管理机构在配置股票和债券两大类资产的同时，也会去配置这类策略来分散投资组合，从而获得一个更高夏普比的投资组合。鉴于此，我们认为可以考虑加入该策略到风险均衡策略中，看是否在收益风险比上有一定的提升。 趋势跟踪策略：趋势跟踪策略有非常多的形式，可以是双均线、MACD、布林通道、时间序列动量等各种指标。但是我们过去几年得研究中发现无论采用哪一种指标来作为趋势跟踪策略的信号，本质还是基于价格的动量效应，所以最终的结果差异并不大。因此，我们采用了最为传统最为简单的双均线策略来应用。 我们的双均线系统中短线都为1个月的均线，长线分别为6-18个月的均线（中间的均线为12个月即1年），间隔为1个月，因此得到了13对均线。当短线在长线上方时计为1，否则为0，再将13对均线的信号相加后取平均值得到信号强度。那么最终每日的信号强度处于0-1之间，信号强度的间隔为1/13。 最后，投资组合中各类资产的权重由资产自身的信号强度和资产自身的波动率两方面来决定，且投资组合中各类资产永远是只做多不做空的。

• 比较风险均衡策略和动量配置策略

股债商品动量配置绩效分析：

	股债商品风险均衡	股债商品动量配置
初始日期	1974/7/18	1974/7/18
截止日期	2018/3/21	2018/3/21
几何收益率（年化）	15.60%	16.79%
波动率（年化）	15.58%	15.73%
最大回撤	43.95%	45.95%
最大回撤周期（年）	5.63	5.11
夏普比	1.00	1.07
卡尔玛比	0.35	0.37

以上绩效分析表明引入动量效应后对整个组合的收益率有1个百分点的提升，夏普比和卡尔玛比也有略微的改善，但是这种改善是非常微小，并不显著。因此，我们进一步研究不同历史阶段两个策略的表现情况。 不同历史阶段的比较分析：图十二表明这两个策略长期的走势非常接近，不过分阶段看90年之前股债商品风险均衡策略的表现更好，90年以后动量配置策略的走势更稳健。图十三的净值回撤图表明动量配置策略的最大回撤发生在1987年黑色星期一闪崩的那段时间，当时发生了一种现象叫做动量崩溃（Momentum Crash），由于趋势下跌，动量配置策略在资产中的权重会降低，当资产又重新上涨的时候，其恢复净值的速度并不如风险均衡策略。但是如果市场崩盘是持续半年甚至一年以上的时间，动量配置策略的优势就体现出来了。比如在2000年的互联网泡沫和2008年的金融危机中，动量配置策略相对风险配置策略表现抢眼，基本上没什么回撤，而此时风险均衡策略却都遭受了比较大的回撤。随时各国金融市场制度的完善以及市场参与者更有效地竞争，未来如果市场出现大跌，其下跌形式类似金融危机的情形要比出现1987年闪崩的概率更高些。因此，长期看我们认为动量配置策略相对风险均衡策略还是有比较优势的。 图十二：风险均衡策略和动量配置策略累计收益 图十三：风险均衡策略和动量配置策略净值回撤 2008年金融危机后绩效分析：

	标普500指数	股债商品风险均衡	股债商品动量配置
初始日期	2009/3/9	2009/3/9	2009/3/9
截止日期	2018/3/21	2018/3/21	2018/3/21
几何收益率（年化）	16.63%	22.49%	15.43%
波动率（年化）	15.85%	14.81%	14.53%
最大回撤	19.39%	25.87%	19.21%
最大回撤周期（年）	1.13	1.20	1.17
夏普比	1.05	1.52	1.06
卡尔玛比	0.86	0.87	0.80

以上绩效分析的初始点选取的是2008年金融危机后标普500指数下跌后的最低位的时间点，危机后股指商品风险均衡策略的表现最好，标普500指数与动量配置指数的绩效接近。也就是说当风险事件发生以后，风险均衡配置由于所有仓位都配置在资产中，所以恢复的速度会比动量配置策略更快。动量配置策略更多像一种附带保险机制的策略，每次判断可能产生危机的时候会减仓，如果危机并没发生会损失一部分的收益。这些损失收益更像是在支付保费，一旦发生大规模的金融危机，他能够很好地抵御危机带来的重大损失。而风险均衡策略最好的入场点则在发生危机后，所有的资产都在下跌，这个时候去执行这个策略会在未来获取非常可观的回报。 图十四：标普500指数、风险均衡策略和动量配置策略累计收益（金融危机后）

• 如何坚守资产配置策略

资金规模、收益、风险存在三角不等效应，也就是只能选择三个里面的两个。大类资产配置策略在资金规模上存在很大的优势，那么必然要从收益和风险中有所取舍，选择其一。一旦选择了收益，就意味着你需要去承受一定的风险，这也是为什么大类资产配置策略的长期夏普比只能在1.0附近。如果有接近2.0的夏普比的大类资产配置策略，那么市场上聪明的资金会很快发现并将其消灭。同样我们根据过去40年的回测，大类资产配置的最大回撤会有接近3个标准差，最大回撤周期（从最高点到最低点再回到最高点）会有近5年多，当然最近20年情况要好很多，最大回撤只有1.3个标准差，最大回撤周期不到1年半。当身处回撤时，投资者者需要非常强大的信念去承受的，这也是投资的魅力所在。我们一直认为，一个出色的投资者与普通的投资者最大的不同不在于赚钱的时候，而在于投资组合在回撤的时候是否还有足够强大的定力与勇气去坚守自己当初的投资信念。 回测和实盘的最大不同在于，花几分钟跑个程序就出来几十年的结果，看着一路飙升的净值曲线，非常自豪且洋洋得意。但是如果一旦切入实盘模式，一旦进入到回撤周期中，即使是过去回测中出现的回撤周期中，你会发现时间变慢了，每一天的回撤都是对你心理巨大的折磨，特别是过了半年后，你的投资信仰很可能也发生了变化。我们一般称这段时间叫做时间膨胀（Time Dilation）。因此，我们认为投资中最重要的两件事就是： 一、找到一个你觉得一辈子可以信赖的投资理念，这个需要各种理论和数据的论证还有时间的考验。 二、当你遭遇逆境的时候，特别是处于较大的回撤或较长的回撤周期中，你是否还能保持当初的信念与理想。