报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 聚焦低利率环境下传统风险平价模型“低波低收”的本土化困境，引入“宽松风险平价”框架与动态收益锚定机制，构建不依赖宏观择时、平衡“风险分散”与“收益弹性”的全天候增强策略，实现从本土化适配向全球化配置的逻辑进阶 [1] 根据相关目录分别进行总结 引言 - 低利率时代下，传统单一资产投资框架难以为继，大类资产配置成为核心收益来源，投资者需从“寻找α”转向“科学管理β” [15] - 资产配置方法论形成数理优化和宏观周期两大逻辑体系，风险平价模型和普林格时钟分别是对均值 - 方差模型和美林时钟的改进，但在中国市场面临“水土不服”问题 [16][17][18] - 引入宽松风险平价框架，通过数学层面的松弛改进与本土化参数适配，构建适配中国市场的全球化配置策略，避免因参数噪音导致的过度调整 [18][19] 全球范围内主要资产配置模型介绍 - 主流资产配置模型分为数理优化和宏观周期两大阵营，前者从资本配置向风险配置迭代，后者从状态切分向时序轮动深化 [20][21][22] - 中国版美林时钟在国内市场信号钝化，货币信用模型是其本土化替代，但随着经济底层逻辑变革，该模型也面临“失效”风险，为引入宽松风险平价提供了逻辑必要性 [26][27][29] - 风险平价策略在中国公募市场落地面临缺失杠杆工具、对冲工具箱缺位、极端保守特征等问题，宽松风险平价框架为解决困局提供理论依据 [30][31] 何为风险平价 - 风险平价是基于“风险预算”的资产配置哲学，核心是通过杠杆调整低波资产的风险暴露，使各类资产对组合整体的风险贡献相等，分化为资产/宏观平价和因子平价两种模式 [32] - 风险平价策略的数学基石是欧拉定理，通过优化算法使每类资产对组合整体风险的贡献度相等，ERC 模型具有内生“反相关性”和“反波动性”的调节机制 [33][39][42] 风险平价的宽松改进 - 传统风险平价模型存在对低波动资产过度依赖和均值 - 方差效率丧失的缺陷，宽松风险平价框架将“风险贡献相等”的硬约束松弛为软惩罚项，构建融合收益约束与风险平价松弛的综合优化模型 [43][44] - 基于辅助变量构建重构模型，通过序列最小二乘规划算法求解，具有更优的数值稳定性，能精确控制风险贡献的偏离幅度 [45][54] - 针对中国市场特殊环境，引入杠杆增强模块和动态收益锚定机制，设定符合本土特征的惩罚系数，平滑参数过拟合风险，构筑最优权衡边界 [55][63][64] - 回测结果显示，宽松风险平价模型实现了从“类债券管理”向“绝对收益策略”的跨越，具有绝对收益与夏普的双重质变、胜率层面的“慢坡积雪”、债券杠杆的精准进攻和持仓结构的结构性重塑等优势 [65][70] - 引入海外资产的全球化宽松风险平价组合具有动态绩效更稳健、净值演变更平滑、微观结构机制更优的特点，能有效降低交易摩擦，规避单一市场的系统性风险共振 [76][79][81] - 长周期参数估计下，宽松风险平价模型依然展现出更优的风险收益特征，有效规避“过拟合”风险，证明了策略逻辑的长期有效性 [82][85] 后续策略优化 - 引入深度强化学习框架，构建智能代理，将“政策因子”等宏观预信号纳入状态空间，实现对核心参数的动态调节 [86] - 参考波动率平价思想，结合最小生成树与分层风险平价算法，提升策略在极端环境下的抗噪性和样本外稳定性 [88] - 从资产平价走向因子平价，通过主成分分析或宏观因子剥离技术，对正交因子分配风险预算，构建立体化配置体系 [89]

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]