根据研报内容,以下是关于量化模型和因子的总结: 量化模型与构建方式 1. 模型名称:Black-Litterman模型(BL模型)[26] * 模型构建思路:BL模型是对传统均值-方差模型(MVO)的改进,采用贝叶斯理论将投资者的主观观点与量化配置模型结合起来,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[26] * 模型具体构建过程:报告跟踪了两种国内资产BL策略[27] * BL策略1:认为市场均衡权重未知,每月末使用各资产过去五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δ的值(例如δ=10)由于风险厌恶系数和目标波动率存在对应关系,指定δ便相当于指定了目标波动率[33] * BL策略2:对市场均衡权重进行人为指定(股:债:转债:商品:黄金=10:80:5:2.5:2.5),使用各资产过去五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δ此时每一期的δ是动态变化的,相当于每一期的目标波动率也在变化[33] 2. 模型名称:风险平价模型[32][35] * 模型构建思路:风险平价模型的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[35] * 模型具体构建过程:构建过程分三步第一步,选择合适的底层资产(报告中使用8类国内资产)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,采用过去五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[35] 3. 模型名称:基于宏观因子的资产配置策略[40][41] * 模型构建思路:该框架建立了一个宏观研究与资产配置研究的桥梁,通过构造涵盖增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大风险的宏观因子体系,将对于宏观的主观观点进行资产方面的落地[40] * 模型具体构建过程:按以下四步构建策略第一步,每月末计算资产的因子暴露水平第二步,以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在计算因子暴露时,使用基于先验信息的Lasso回归,并采用滚动重采样(Bootstrap)的方式提高稳健性,即在每月末以过去10年为滚动窗口期,随机挑选起始日期并取长度为2年的时间序列作为输入变量,重复采样3000次,最终取回归结果的中位数作为因子暴露值[41] 模型的回测效果 1. 国内资产BL策略1,2025年收益3.58%[4][31],9月收益0.19%[4],最大回撤1.31%[4][31],年化波动2.19%[4][31],夏普比率1.177[19],卡玛比率2.732[19] 2. 国内资产BL策略2,2025年收益3.18%[4][31],9月收益0.20%[4],最大回撤1.06%[4][31],年化波动1.99%[4][31],夏普比率1.096[19],卡玛比率2.992[19] 3. 国内资产风险平价策略,2025年收益3.12%[4][39],9月收益0.18%[4],最大回撤0.76%[4][39],年化波动1.34%[4][39],夏普比率1.582[19],卡玛比率4.098[19] 4. 基于宏观因子的资产配置策略,2025年收益3.42%[4][46],9月收益0.48%[4],最大回撤0.65%[4][46],年化波动1.32%[4][46],夏普比率1.837[19],卡玛比率5.235[19] 5. 全球资产BL策略1,2025年收益0.99%[50],9月收益0.26%[50],最大回撤1.64%[50],年化波动1.98%[50],夏普比率-0.005[19],卡玛比率0.604[19] 6. 全球资产BL策略2,2025年收益2.07%[50],9月收益0.25%[50],最大回撤1.28%[50],年化波动1.63%[50],夏普比率0.656[19],卡玛比率1.616[19] 7. 全球资产风险平价策略,2025年收益2.58%[50],9月收益0.21%[50],最大回撤1.20%[50],年化波动1.47%[50],夏普比率1.075[19],卡玛比率2.160[19] 量化因子与构建方式 1. 因子名称:宏观因子体系[40][41] * 因子的构建思路: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[40] * 因子具体构建过程:通过Factor Mimicking Portfolio方法构造了增长、通胀等六大宏观风险的高频宏观因子[41] 因子的回测效果 (报告中未提供宏观因子本身的独立测试结果,如IC值、IR等)
大类资产配置模型月报(202509):黄金再创新高,基于宏观因子的资产配置策略本月收益0.48%-20251016