量化模型与构建方式 1. 模型名称：基于因子的灵活非决定性资产配置 (FIFAA) 模型构建思路：将量化方案的学术性/规范性与主观方案的前瞻性/灵活性进行组合，使用基于历史数据得到的量化结果与主观观点转换成资产-因子暴露的预期结果进行叠加[15] 模型具体构建过程： 1. 构建宏观因子：选择低相关、数量有限、经济逻辑清晰的宏观因子，要求具有可投资性/简洁性[15][20]。本文选择"经济增长、利率、通胀"三个因子[20][30]。经济增长因子用万得全A指数代表，利率因子用中债国债总财富指数代表，通胀因子用南华工业品/南华农产品/南华能化/南华黑色指数等权复合代表[20][30] 2. 资产向因子映射（计算历史风险载荷）：使用岭回归计算每个资产相对于宏观多因子的风险载荷（beta）[32]。岭回归在传统回归中加入了对于系数的二范数的惩罚项，回归形式为： $y\,=\,X W\,=\,w_{1}x_{1}+\cdots+w_{n}x_{n}$ 其损失函数为： $L(w)\,=\,\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\sum w_{j}x_{i j})+\lambda\sum w_{j}^{2}$ 其中y为资产收益，X为因子收益，w为待求系数，λ为惩罚项系数，本文λ选择1.0[32][34]。使用12个月的日频数据，月度滚动计算[32] 3. 资产向因子映射（计算主观风险载荷）：将主观观点转化为"资产-因子"数值关系[35]。对于单资产单因子的有偏beta*，有如下关系： $\beta_{f}^{*}\,=\,(1\quad F_{f})\,{\binom{\beta_{f}}{\beta_{!f}}}$ 其中Ff为风格f相对于所有其他风格的单因子回归系数向量，βf为资产相对于风格f的多因子回归无偏系数，β!f为资产相对于除f外其他风格的多因子回归无偏系数[35][36]。向量化得到： $\beta^{*}\,=\,F\beta^{*}$ 其中F为m*m矩阵，其ij元素为风格i相对于风格j的回归系数，且对角线为1；β为资产相对于所有风格的多因子回归无偏系数[38]。则可推导出基于主观观点的无偏beta估计： $\beta=F^{-1}\beta^{*}$ 本文简化处理，利用资产价格走势的相对反转特性，对比资产近期动量变化与对应因子的动量变化来调整风险暴露[40]。具体地，对比资产近两个月的历史12个月涨跌幅变动值与对应因子近两个月的历史12个月涨跌幅变动值大小，当资产变动值大于风格变动值，则beta降低，调整系数设为0.8，反之设为1.2[40]。调整系数矩阵A示例为： | 资产/因子 | 万得全A | 标普500 | 中债国债 | 商品指数复合 | |---|---|---|---|---| | 中证红利全收益 | 0.80 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | | 国证成长全收益 | 1.20 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | | 国信价值全收益 | 1.20 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | | 恒生指数 | 0.80 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | | 纳斯达克100 | 0.00 | 1.20 | 0.00 | 0.00 | | 中债新综合 | 0.00 | 0.00 | 0.80 | 0.00 | | 黄金 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.80 | [40] 调整后主观风险载荷矩阵计算为： $\tilde{B}\;=\;(A\cdot B)(F^{-1})^{T}$ 最终采用历史风险载荷矩阵和主观风险载荷矩阵等权结合[43] 4. 组合优化：对风格敞口无偏好，优化目标为在风格敞口差异尽量小的条件下最大化预期收益[44]。优化目标和约束条件为： $m a x(w^{T}r)$ $s.\,t.\,w^{T}I\;=\;1$ $a b s(w^{T}\beta_{i}-w^{T}\beta_{j})<0.1*m a x(a b s(w^{T}\beta_{i}),a b s(w^{T}\beta_{j}))$ 其中r为资产预期收益，w为待求最优权重，β为风险载荷[44]。预期收益设置：对于国内权益和港股使用"乐观-中性-悲观"预期三档，中性预期下年化收益设置为10%，当前价格高于历史95%分位数时预期收益为-15%，低于历史5%分位数时预期收益为25%；其他资产使用历史三年年化收益作为预期收益[44] 5. 再平衡：允许一定程度的因子敞口偏离，以降低调仓频率和费用，本文采用月度再平衡[18][45] 模型评价：该方法将量化和主观优点结合，提供了新的资产配置思路，即使在模型构建时做了较多简化，优化结果相对于多资产等权提供了更高的收益和风险收益比[2][26] 模型的回测效果 1. FIFAA模型（历史载荷优化组合） 年化收益13.63%，年化波动11.47%，最大回撤-18.97%[49][50] 2. FIFAA模型（调整载荷优化组合） 年化收益15.43%，年化波动16.46%，最大回撤-33.86%[49][50] 3. 资产等权组合（基准） 年化收益10.32%，年化波动11.91%，最大回撤-25.27%[49][50] 4. 不同风险载荷调整系数结果对比 - 系数=0.1：年化收益15.16%，年化波动16.42%，最大回撤-37.50%[57] - 系数=0.2：年化收益15.43%，年化波动16.46%，最大回撤-33.86%[57] - 系数=0.3：年化收益15.29%，年化波动16.29%，最大回撤-32.58%[57] - 系数=0.4：年化收益15.39%，年化波动15.95%，最大回撤-31.50%[57] - 系数=0.5：年化收益15.30%，年化波动15.73%，最大回撤-30.51%[57] 5. 不同预期收益设置结果对比 - 基准组合（历史3年年化收益）：历史载荷组合年化收益13.96%，调整载荷组合年化收益15.00%[69] - 中性预期=5%：历史载荷组合年化收益15.27%，调整载荷组合年化收益15.90%[70] - 中性预期=10%：历史载荷组合年化收益13.63%，调整载荷组合年化收益15.26%[71] - 中性预期=15%：历史载荷组合年化收益13.96%，调整载荷组合年化收益14.93%[72]