报告核心观点 - 从最基础的风险平价策略出发，探讨全天候策略的各种可能构建方式，除在大类资产间尝试，也探索在权益资产内部应用全天候思想的可能性 [3][13] - “场景平价”组合构建方式更契合全天候策略思想，在大类资产和权益资产内部配置中效果均优于简单风险平价策略 [33][63] - 宏观暴露或宏观敏感性对行业、个股区分度高，构建的全天候组合易实现风险分散，在宏观波动大、判断方向难时能显著战胜市场 [63] 分组1：全天候策略从风险平价出发 - 2025年3月桥水与道富合作发行全天候策略ETF，截至5月末规模约2.04亿美元，杠杆水平约1.8倍，不同资产3月末配比有具体分布 [8] - 该ETF成立后3个月市场波动，4月8日达最大回撤8.78%，5月末回撤基本修复，净值回到初始值以上，符合Beta策略特征，与风险平价ETF属同类策略产品 [9][12] - 从境内实践看，我国风险平价组合债券平均仓位达80%左右，利率暴露水平偏高，在债市偏弱时表现不佳，与全天候策略分散宏观风险想法有出入 [20] 分组2：从风险平价到“场景平价”、宏观因子平价 - 桥水全天候策略基于增长、通胀两个维度，找到各场景受益组合并按等风险方式配置，即“场景平价”，与美林时钟改进想法有相通之处 [21] - 对9个大类资产标的进行“场景平价”组合构建，动态组合表现更出色，夏普率维持较高水平，债券资产仓位下降，风险分散程度更高 [27][29] - 采用优化方式构建“因子平价”组合，虽收益更高，但波动、回撤放大，未达各宏观状态下表现稳定初衷，结果不理想 [30] 分组3：基于宏观敏感性的风险中性思维 - 可沿用“宏观敏感性”测算方式构建场景组合，再进行风险平价配置，体现全天候风险中性思维，组合更合理、可解释性更强 [34] - 宏观敏感性计算的组合收益略弱于回归计算的组合，但差异不大，2023年前相对更占优，稳定性更高 [34] 分组4：全天候思想的权益资产内部实践 - 将全天候思想推演到股票资产内部，使用行业ETF跟踪的指数和个股构建组合，宏观暴露或敏感性使行业、个股有较大差异 [41] - 行业ETF的全天候组合中，敏感性测算得到的组合有效降低波动和回撤，体现更突出的风险分散效果，收益进一步提升 [55] - 沪深300成分股构建的全天候组合表现优于沪深300指数和风险平价组合，敏感性组合降低回撤能力更突出，超额表现更稳定 [60][63]

资产配置策略 - 风险平价模型对不同资产分配相同的风险权重 [1] - 风险预算模型允许根据风险偏好设定各资产风险权重 风险平价模型是风险预算模型的特例 [1] - 大类资产（权益、债券、商品）相关性较低 债券与权益/商品长期相关性在0至-30%之间 [1] 资产组合构建 - 权益部分可选取沪深300ETF、中证500ETF、创业板ETF、国证2000ETF等宽基指数 [2] - 债券部分可选取国债ETF、政策性金融债ETF、地方政府债ETF [2] - 商品部分可选取黄金ETF、商品期货ETF [2] - 进阶构建可采用核心—卫星方式或行业轮动策略 [2] 市场动态分析 - "股债跷跷板"模式长期存在 因利率逆周期调节与实体经济热度预期差异 [1] - 短期可能出现"股债双杀" 此时贵金属（黄金）避险价值凸显 对冲效应明显 [1]

报告核心观点 - 港股市场风格切换显著且周期长，不同风格策略各有优劣，风险平价模型结合动量优化能提升多风格策略组合业绩与稳定性 [3] 港股风格复盘 风格切换特征 - 过去十年港股市场风格轮动明显，价值与成长风格频繁切换，成长风格爆发力强但持续性弱，价值风格稳定性高，大盘风格穿越周期能力更强 [3][9] - 成长与价值风格相对强弱变化显著，切换高频且波动大，成长风格行情爆发性强但持续短，大盘占优时累计收益率更高 [10][14] 风格轮动驱动因素 - 流动性主导初期轮动，2015 年与 2016 - 2018 年初，南向资金和系统性流动性提升影响小盘与大盘成长轮动 [16] - 估值压缩与基本面修复促成风格切换，2018 - 2019 年中，小盘价值股因估值修复和政策支持获超额收益；2019 - 2021 年，大盘价值股受益于降息周期 [16] - 宏观政策和市场预期塑造风格趋势，2021 年后，美联储加息使资金偏向大盘价值；2024 年起，市场预期宽松带动大盘成长占优 [16] 风格指数行业分布 - 恒生大型股倾向配置高权重、防御型行业，与恒生指数配置方向一致 [18] - 恒生小型股偏重医疗、科技与制造业，配置具弹性但稳定性和盈利确定性弱 [18] - 恒生科技高度集中于科技与消费，弹性强但波动性大，对宏观预期敏感 [18] - 恒生沪深港通 AH 股溢价配置均衡，偏向金融、工业与传统行业，防御性强 [18] 差异化风格策略构建 港股价值组合 - 以 PB - ROE 定价为基础，结合股息率、市盈率等因子筛选股票，保留 20% 金融板块敞口 [23][28] - 股息率因子表现稳定，与其他价值因子低相关，在组合构建中重要性高 [33] - 回测期内，组合年化收益率 13.91%，超额收益显著，波动较小，行业分布广泛，银行和房地产是核心配置 [37][42][45] 港股成长组合 - 聚焦企业盈利与规模已实现增速，选取营业收入、净利润等年增长率为代理变量构建综合成长因子 [51] - 成长因子表现符合成长风格周期，不同年份择时效果差异大，高成长组股票回报优势明显 [53][60] - 组合年化收益率 22.66%，收益弹性高，行业分布分散，曾以房地产和医药为核心配置，近年房地产持仓下降 [66][69] 港股质量组合 - 从营运能力、收益质量等维度选取 9 个因子构建综合质量因子，优选高评分股票 [79] - 不同质量因子相关性低，综合质量多因子有选股能力，2019 - 2020 年单调性显著 [84][88] - 组合年化收益率 11.48%，2018 年后超额明显，行业分布集中于医药、纺织服装和食品饮料 [92][96] 多策略顶层配置 策略互补性与配置理念 - 风格子策略间互补性强，相关性低，具备分散风险基础 [109] - 以子策略风险视角出发均等配置风格，风险平价模型可动态调整应对风格轮动 [110] 模型表现与优化 - 传统风险平价模型下，组合年化收益 17.02%，超额收益 16.92%，回撤和波动改善 [119] - 动量优化的风险平价模型根据策略波动与动量特征调整风险预算，提升组合回报，年化收益达 19.77%，超额收益 18.30% [124][129] 截面持仓推荐 - 2025 年 4 月 30 日推荐成长风格权重约 42%，价值风格约 27%，推荐 58 只股票，医药板块占比约 22.59% [135]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 上月市场主要指数估值多数下调，创业板指、沪深300市盈率估值历史分位数分别降至4.5%和44.4%，仅科创50市净率估值分位数上涨至36.1%；31个申万一级行业中仅4个行业上涨，涨幅居前的为美容护理、农林牧渔等，跌幅居前的为电气设备、通信等 [1] - 4月新发行基金76只，规模583.80亿元，主动权益型基金份额下降、发行遇冷，被动权益型基金发行份额小幅上升；仅商品型、纯债型基金上涨，分别涨4.53%和0.52%，纯债型基金正收益占比98.30%；成长风格跑输价值风格，大盘风格不及小盘风格，小盘成长风格相对抗跌；权益市场规模较大基金表现更好，100亿以上超大型基金平均跌幅最小；主动权益基金仓位81.17%，较上月降0.69pct. [2] - ETF方面，股票型ETF净流入1829.28亿元居前，整体ETF市场日均成交额2587.12亿元、成交量1632.90亿份、换手率9.72%；宽基指数多数大幅净流入，华泰柏瑞沪深300ETF净流入超400亿元，华泰柏瑞中证A500ETF净流出43.1亿元；金ETF等涨幅居前，标普油气ETF等跌幅居前 [3] - 4月风险平价模型下跌0.09%，风险预算模型下跌0.61% [4] 根据相关目录分别进行总结 1. 上月市场回顾 1.1 国内市场情况 - 4月沪深市场主要指数震荡回撤，创业板指跌幅超7%，科创50跌幅最小为1.01%；31个申万一级行业仅4个上涨，涨幅居前为美容护理、农林牧渔等，跌幅居前为电气设备、通信等；债券市场中，中债综合全价指数涨0.95%，中证转债指数跌1.31%，商品市场南华商品指数跌5.01% [12] 1.2 欧美及亚太市场情况 - 4月欧美及亚太市场涨跌不一，美股标普500跌0.37%、道琼斯工业指数跌3.22%、纳斯达克指数涨0.85%；欧洲市场法国CAC40跌2.53%、德国DAX涨1.50%；亚太市场恒生指数跌4.33%、日经225涨1.20% [17] 1.3 市场估值情况 - 上月市场主要指数估值多数下调，创业板指、沪深300市盈率估值历史分位数分别环比降11.5pct.和8.0pct.至4.5%和44.4%；仅科创50市净率估值分位数涨0.2pct.至36.1%，创业板指市盈率和市净率估值历史分位数均处历史低位；申万一级指数市盈率估值历史分位数最高的五个行业为房地产、钢铁等，最低的五个行业为非银金融、农林牧渔等 [20] 2. 公募基金整体情况 2.1 基金发行情况 - 4月新发行基金76只，规模583.80亿元，其中股票型51只、规模204.40亿元，混合型5只、规模10.27亿元，债券型17只、规模298.16亿元，FOF基金2只、规模65.97亿元，REITs基金1只、规模5.00亿元；主动权益型基金6只、规模14.76亿元，指数型基金53只、规模282.19亿元；主动权益型基金份额下降、发行遇冷，被动权益型基金发行份额小幅上升 [28] 2.2 基金市场收益情况 - 4月仅商品型、纯债型基金上涨，分别涨4.53%和0.52%，纯债型基金正收益占比98.30%；成长风格跑输价值风格，大盘风格不及小盘风格，小盘成长风格相对抗跌；权益市场规模较大基金表现更好，100亿以上超大型基金平均跌幅最小 [31][35][37] 2.3 主动权益基金仓位情况 - 2025/4/30主动权益基金仓位81.17%，较上月降0.69pct. [40] 3. ETF基金情况 - 股票型ETF净流入1829.28亿元居前，整体ETF市场日均成交额2587.12亿元、成交量1632.90亿份、换手率9.72%；宽基指数多数大幅净流入，华泰柏瑞沪深300ETF净流入超400亿元，华泰柏瑞中证A500ETF净流出43.1亿元；金ETF等涨幅居前，标普油气ETF等跌幅居前；资金净流入靠前的有沪深300ETF华夏等，资金净流出靠前的有科创50ETF等 [44][45] 4. 模型运行情况 - 选择股票、债券、商品、QDII四类资产构建4种大类资产配置模型，前两种为固定比例，后两种比例根据24个月数据月度调整；4月风险平价模型下跌0.09%，风险预算模型下跌0.61%；2015年以来，风险平价模型年化收益4.46%、最大回撤2.31%，风险预算模型年化收益3.99%、最大回撤9.80%；下月模型资产配置权重不变，风险平价模型股票：债券：商品：QDII =6%：71%：11%：12%，风险预算模型股票：债券：商品：QDII=13%：53%：8%：26% [54][55][56]

报告核心观点 - 通过ETF实现多资产多策略配置，使用富国旗下指数基金构建“全天候”策略组合，该组合2021年至今年化收益9.44%，远优于同期沪深300指数的 -7.89%，各子策略也有较好表现 [4][5][6] 系统化定量策略和数据体系 - 投资方式从主观高仓位单资产转变为主动量化分散化多策略，多资产多策略基于全球标准化资产和低相关收益来源，用风险预算技术和定量方法配置，通过高频价量等数据主动管理增强 [10][12] - 系统化定量宏观通过历史压力测试，适应不同宏观场景，不同场景下总有底层资产能表现，要关注资产变动驱动因素 [13][15] - 同一套内核逻辑可针对R1 - R5不同风险等级，介绍了多种策略的波动率、年化收益率、年化换手、最大回撤等指标 [17][19][21] - 投资通过大类资产配置获Beta收益，量化子策略获Alpha增强，系统化打分保证决策客观，定期再平衡增厚收益 [23] - 数据因子包括宏观的经济增速等、中观的行业景气度等、微观的资金和价量 [25] 富国指数基金产品线 - 富国基金是国内首批公募基金管理公司之一，拥有全牌照，资产管理规模达10786.57亿，非货币ETF规模6953.09亿元排名第四，获多项行业大奖 [30] - 富国量化投资团队实力雄厚，在ETF产品线上全面布局，有行业主题、宽基、商品、Smart Beta等多条产品线 [31] - 展示了富国旗下前十五大ETF明细，包括代码、简称、跟踪指数等信息 [32] - 团队ETF营运能力出色，如港股通互联网ETF和富国中证1000ETF规模增长显著 [33] 富国ETF全天候底层子策略详解 黄金择时策略 - 供需框架下金价主要受需求端影响，总需求波动源于私人投资和央行购金，其金融等属性决定投资需求和金价 [38] 港股择时策略 - 以恒生指数为标的，从多维度筛选指标分析，选取有效信号给出看多看空信号，年化收益8.28%，远优于同期恒生指数的 -1.2% [42][44] 红利&成长轮动策略 - 国内基本面等因素对轮动择时指示效果好，每月底选有效信号打分，2024年以来调仓16次，胜率69%，年化收益12.27% [47] 大小盘轮动策略 - 2024年小盘受政策冲击表现不及大盘，模型重视风险端因子，轮动策略2016年以来年化收益8.53%，跑赢沪深300和中证2000指数 [51] 技术面量化绝对收益策略 - 通过K线顶底背离信号在合适标的上做绝对收益，2024年初至今样本外绝对收益29.96%，相对沪深300超额18.89% [54] 多元资产全天候策略 - 核心是合理资产配置获稳定收益，根据三个子策略风险特征和收益预测分配权重构建组合，2021年至今年化收益9.44%，优于沪深300指数，各子策略能跑赢沪深300全收益 [57][60]

唐军的投资框架与方法论 - 唐军采用"配置先行"的FOF投资模式，自上而下把握核心驱动逻辑，再寻找适配的基金产品[4] - 投资框架分为两套：战略资产配置围绕"货币-信用"框架，战术资产配置基于"预期差"框架[4] - 强调"框架"、"逻辑"、"数据"三大核心要素，注重通过定量分析验证宏观判断[7][13] 资产配置逻辑与案例 - 2024年债市：信用扩张受阻+货币宽松形成对债券有利局面，但四季度清空长债避开调整[4][5] - 黄金投资：突破传统利率框架，基于美元信用动摇逻辑长期重配黄金[6][7] - 豆粕ETF：曾利用期货贴水套利机会，后因规模扩大和多空力量反转而退出[9][10] - 多元回报流：引入原油、黄金、美债、转债等低相关性资产，采用风险预算模型管理组合[8][10] 宏观研究体系 - 中泰时钟体系：参与搭建宏观指标数据库，能够快速识别数据失真问题[13][16] - 货币创造理论：强调信用创造货币的本质，否定传统铸币税理论[14] - 历史规律修正：在逆全球化背景下，量化模型需要宏观判断进行修正[16] 行业差异化优势 - FOF产品实现专业化分工：自上而下配置由FOF基金经理负责，自下而上选股由子基金完成[16] - 区别于传统FOF：不过度依赖基金经理调研，而是通过系统框架进行资产配置[4] - 风险控制：借鉴桥水基金理念，通过多个低相关性回报流分散风险[8][10]

文章核心观点 - 3月A股震荡偏弱，港股分化，美股下挫，黄金走强，债市回调，中国十年期国债利率偏离历史周期规律，预测美国、日本、欧元区GDP同比高点时间，日元、欧元兑美元走势及黄金走势 [1][2][3] 全球大类资产表现与康波视角下的周期定位 - 3月A股震荡偏弱，港股分化，美股下挫，黄金走强，债市回调 [1][2] - 当前处于康波萧条期，特朗普4月2号加征关税强化黄金等避险资产配置逻辑 [2] - 人口因素自2015年起对股市负面影响显著且增强，中国产能利用率2021年下降，库存周期2023Q2见底回升，PPI回升弱且接近上行周期尾声 [2] 基本面和资产价格展望 - 预测2025Q1万得全A和万得全A非金融ROE为7.38%和6.42%，2025Q2分别为7.23%和6.28%，分析师预期较上月上调，2024Q3的ROETTM为7.77%和6.94% [3] - 基于三周期对万得全A指数2025Q2内在价值估计为5343点 [3] - 预测美国GDP同比高点在2025Q1，日本、欧元区GDP同比高点在2025Q2，日元相对美元弱势将阶段性好转，欧元未来或相对美元强势，美元计价黄金将继续走强 [1][3] 全球多资产配置策略组合跟踪 - 全球多资产配置绝对收益@低风险组合上周回报0.14%，3月回报 - 0.05%，今年以来相对中债（总财富）指数超额收益0.87% [3] - 全球多资产配置绝对收益@中高风险组合上周回报0.20%，3月回报 - 0.46%，今年以来相对万得FOF指数超额收益1.18% [3] A股行业和风格轮动@相对收益 - 基于相关数据构建行业景气度指标，农林牧渔、有色金属、通信、交通运输和非银行金融景气度较高 [4] - 当前机构关注非银行金融和交通运输行业，轻工制造、汽车、消费者服务和综合行业关注度从高位下降 [4] - 最近一周“石油石化”“有色金属”“钢铁”“消费者服务”和“房地产”行业机构关注度提升 [4] - 机械行业处于触发拥挤指标阈值状态，机械、汽车和食品饮料行业处于持续拥挤状态，近期整体拥挤信号和拥挤行业数量高位下降 [4] - 2025年04月看多中证红利、红利指数和深证红利的相对收益 [4]

文章核心观点 - 以全天候策略和风险平价模型为代表的配置模型运用从风险角度配置思想，能控制组合整体波动，结合不同经济周期框架和风险预算模型可保证组合稳健并增厚收益，高风险偏好投资者可结合客观评分体系和风险预算模型 [1] 全天候模型 - 较早引入从宏观环境映射资产价格变化思想，根据经济增长、通货膨胀与投资者预期差异划分宏观环境象限，寻找不同环境下最优资产，通过均衡配置实现穿越周期目标 [2] - 优点是开创从风险角度配置资产思想，相对被动配置确保组合稳健，但组合权重集中在低波动资产，投资者无法融入主观观点 [2] - 给出不同宏观环境下资产配置比例及对应资产，如经济增长上升时股票、商品等占25%风险 [3] - 展示全天候策略（债券加杠杆和不加杠杆）与沪深300、南华工业品等资产的年化收益率、年化波动率、夏普比率对比数据 [4] 风险平价模型 - 弥补全天候策略未给出普适性风险均衡配置解法的缺陷，是接近最优夏普比例的模型，被动化配置特点适合作为优质底层策略 [5][6] - 给出风险平价模型（债券加杠杆和不加杠杆）与全天候策略的年化收益率、年化波动率、夏普比率对比数据，以及不同资产在加杠杆和不加杠杆情况下的最大、最小、平均权重 [7] 基于经济周期轮动的动态风险预算模型 美林时钟 - 原理简单直接，对资产价格有较好指示作用，认为宏观周期经历复苏、过热、滞涨、衰退阶段，大类资产表现相应切换，可据此进行资产配置 [8] - 在中国市场应用时因选择指标“水土不服”，如用GDP表征经济增长效果欠佳，用CPI表征通胀解释能力不足，用PPI可弥补部分缺陷 [8] - 2015年以来，基于中国版美林时钟的风险预算年化收益率和年化波动率分别为5.59%和2.99% [9] 债务 - 通胀周期 - 借鉴美林时钟思路，用债务 - 通胀周期划分宏观环境并指示资产配置，通胀周期对实体经济和资产价格有较好指示作用 [12] - 理想状态下根据债务周期和通胀周期错位划分四个象限，不同阶段资产表现不同，如周期早期股票表现好，中场商品表现好，晚期债券表现好 [12] - 相较于风险平价模型和美林时钟模型，收益和模型整体效果有进一步提升 [12] 货币 - 信用周期 - 降低对经济景气度关注，更关注货币供需与流通，货币周期变化取决于央行货币政策基调，难以提前预判，依赖投资者主观判断 [22] - 是最适用于中国市场、综合效果最佳的模型 [22] 基于评分体系的风险预算模型 - 基于经济周期的风险预算模型利用经济周期增厚收益，用风险预算模型控制波动，债券在组合中权重较高 [23] - 股债性价比适合用作动量指标调整股债仓位，可结合评分体系与风险预算模型确定大类资产内部细分资产权重 [23]

全球资产表现与黄金配置 - COMEX黄金2024年收益率达27.65%，仅次于纳斯达克指数[2] - 中泰资管FOF基金经理唐军在2023年至2024年三季度期间黄金持仓占比最高接近18%，2024年四季度降至13.71%[3][4] - 组合前十大重仓基金占比80.7%，涵盖A股、港股、美股及多类债券资产，呈现高度多元化特征[4] 唐军的投资框架与逻辑 - 强调"逻辑"为核心，量化工具需服务于清晰的投资逻辑，以应对市场变化[12][26] - 采用"一镜到底"配置方法，直接从底层资产中匹配宏观观点，如精准配置美债QDII捕捉通胀拐点[13][14][79][80] - 通过剥离风格因子严格筛选基金α，确保组合资产低相关性[15][89] 宏观驱动与资产配置策略 - 货币维度（包括信用创造）是当前最重要的宏观因素，政府政策对流动性影响显著[43][44] - 资产划分基于驱动因子而非类别，例如通胀末期配置农产品以降低相关性[46][47] - 战略调整结合风险预算模型（类似桥水风险平价），战术调整限制在5%以内以控制风险[48][51][52] 黄金与地域多元化观点 - 黄金作为战略底仓长期看好，但短期因涨幅过高战术性回避，关注美元信用与财政赤字变化[57][58][59] - 地域配置聚焦美股、港股，暂未深入新兴市场因金融工具与投研资源有限[60][61][62] 桥水"回报流"理念的应用 - 资产配置需按相关性划分"回报流"，如REITs与债券同步性强则不应单独归类[64] - 低相关性子策略可降低组合波动，桥水通过14-20个子策略实现广义资产配置[65][67][68] ETF与主动管理产品筛选 - ETF作为β工具需匹配明确投资观点，如汽车领域细分权重偏好零部件而非电池[76] - 主动管理产品筛选注重与配置逻辑一致性，如沪港深基金因港股比例调整而减仓[85] 2025年配置展望与框架总结 - 国内配置核心看信用扩张，决定权益（顺周期）或债券机会[101][102] - 海外关注美元流动性，美国财政赤字变化影响通胀与风险资产表现[103] - 配置框架分三层：宏观驱动因素、中观预期差、微观低相关性回报流[106]