报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2018 年后资产相关性下降为多资产组合提供配置红利，股债负相关为股债配置提供更好基础 [2][8] - 大类资产相关性提升常伴随组合回撤，但组合回撤不一定因相关性提升，传统回撤识别方案有局限 [2][15] - 采用虚拟宏观因子构建框架，选取中国增长、美国增长、通胀为主要三因子构建中性组合 [2][45] - 采用 A+B 方案控制回撤，A 方案提升收益，B 方案监控回撤应对，可大幅减少回撤超 1%次数 [2][64] 根据相关目录分别进行总结 1. 多资产组合的回撤由何而来 - **多资产组合的分散化效果在 2018 年后更好**：选择 7 类资产构建简单多资产组合，发现 2018 年后回撤整体降低且持续时间缩短，原因是资产相关性下降，股债从弱正相关变为负相关，A股内部成长和红利相关性也下降 [5][8][13] - **多资产组合的回撤从何而来**：大类资产相关性提升常伴随组合回撤，但组合回撤不一定因相关性提升，大部分超 0.5%和 1%的回撤由多资产一起下跌导致，从已发生回撤识别原因可行 [15][20] - **“两步走”的框架**：先减少单一风险对组合的影响，打造因子中性化组合；再应对多资产共振带来的回撤，给出应对方案 [23] 2. 因子的“全天候”组合构建 - **从传统全天候框架到因子全天候**：传统全天候框架关注增长和通胀不同环境，实现场景平价；本文对风险因子进行“中性化”，降低单一因子对组合的影响 [27][30] - **虚拟宏观因子的构建**：采用抽象的虚拟因子模式，定义 6 个虚拟因子，用简单权重分配法构建因子，因子历史表现可复盘回撤，但单一因子解释不了所有回撤 [34][35][41] - **因子中性化组合**：选取中国增长、美国增长、通胀作为主要三因子，构建三因子中性组合，年化收益 5.58%，波动率 2%，最大回撤 1.77%，完成剥离单一风险目标，后续以减少回撤超 1%次数为目标 [45][49][50] 3. 回撤控制方案 - **回撤的识别和预测难度较高**：传统回撤识别方案有局限，命中率、召回率和遗漏率指标不理想且难以兼顾，选取基于已发生回撤的手段进行控制 [51] - **A+B 回撤控制框架的构建**：A 方案通过动量+RSI 提升收益，B 方案监控当前回撤应对，分 4 档不同强度应对，A+B 方案年化收益比原始三因子中性低，但波动率下降，回撤超 1%次数大幅下降 [54][60][64]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2018 年后资产相关性下降为多资产组合提供配置红利，股债负相关为股债配置提供更好基础 [4][10] - 大类资产相关性提升常伴随组合回撤，但组合回撤不一定因相关性提升，仅关注相关性无法完全解决回撤问题 [4][17] - 采用“两步走”框架，先构建因子中性化组合降低单一风险影响，再应对多资产共振带来的回撤 [25] - A+B 方案可大幅减少回撤超 1%的次数，虽年化收益降低，但波动率下降 [68] 根据相关目录分别进行总结 1. 多资产组合的回撤由何而来 1.1 多资产组合的分散化效果在 2018 年后更好 - 选取 7 类资产构建简单多资产组合，2018 年后回撤整体降低且持续时间缩短 [7][8] - 2018 年后资产相关性下降，股债从弱正相关变为负相关，A股内部 800 成长和红利相关性也下降 [10][12][15] 1.2 多资产组合的回撤从何而来 - 大类资产相关性提升常伴随组合回撤，但组合回撤不一定出现相关性提升，仅关注相关性无法完全解决回撤问题 [17] - 超过 0.5%和 1%的回撤大多由多资产一起下跌导致，1%回撤到 0.5%时原因大多已确定 [21] 1.3 “两步走”的框架 - 先减少单一风险对组合的影响，打造“全天候”组合；再应对多资产共振带来的回撤 [25] 2. 因子的“全天候”组合构建 2.1 从传统全天候框架到因子全天候 - 传统全天候框架关注增长和通胀不同环境，实现场景平价 [29] - 国内可拓展到流动性、信用等环境，打造符合中国市场特征的全天候组合 [30] - 采用因子“中性化”方案，降低单一因子对组合的影响 [33] 2.2 虚拟宏观因子的构建 - 采用抽象虚拟因子模式构建因子框架，定义 6 个虚拟因子，用简单权重分配法构建因子 [37][38][41] - 虚拟因子与组合净值回撤对照可复盘回撤，但单一因子无法解释所有回撤 [44] 2.3 因子中性化组合 - 选取中国增长、美国增长、通胀作为主要三因子，实现因子中性化，降低组合对单一风险的暴露 [48] - 三因子中性组合年化收益 5.58%，波动率 2%，最大回撤 1.77%，回撤超 1%的次数为 11 次 [52][54] 3. 回撤控制方案 3.1 回撤的识别和预测难度较高 - 传统回撤识别方案有局限，命中率、召回率和遗漏率不理想，且难以兼顾 [55] - 选取基于已发生回撤的手段进行回撤控制，采用靠前看回撤等方法减少遗漏 [56] 3.2 A+B 回撤控制框架的构建 - A 方案通过动量+RSI 提升收益，B 方案以监控当前回撤进行应对 [58][59] - B 方案分 4 档应对不同程度回撤，将部分仓位向“波动率最小组合”靠拢 [64] - A+B 方案年化收益比原始三因子中性低，但波动率下降，回撤超 1%的次数从 11 次减少到 3 次 [68][71]

公司创始人与投资理念 - 公司总经理拥有从电厂技术员到券商自营部门总经理的丰富从业经历，并于2022年创业成立私募机构 [1] - 创业初衷是将券商自营投资中被证明有效的多资产多策略投资理念服务于更多客户 [1] - 核心投资理念强调防御性第一位，在尽量避免较大回撤的基础上追求超额收益，认为多资产多策略模式是较坚硬的防御盾牌 [1] 多资产多策略模式 - 多资产多策略模式旨在把握各类资产趋势性投资机会，并通过资产间对冲机制控制整体风险水平，实现平稳收益 [2] - 该模式在不同资产相关性较弱时可有效分散风险，避免低位卖出的尴尬 [2] - 单一资产策略需要深度，而多资产多策略需要广度，后者更容易实现绝对收益并打造收益曲线的韧性以应对黑天鹅事件 [2] 公司核心产品策略 - 公司已形成四大主打产品线：多资产组合、定增组合、可转债组合和跨市场套利策略 [1][2] - 多资产策略通过自上而下宏观分析和自下而上资产估值分析相结合，调整风险权重实现分散化配置 [3] - 定增组合策略基于折价保护，保证折价收益与流动性风险平衡，2025年加大了对询价转让项目的投资，持仓询转项目已超过定增仓位的一半 [3] - 可转债组合策略利用金融工程工具构建多因子驱动投资策略模型，涵盖高、中、低风险的投资策略体系 [3] - 跨市场套利策略涵盖可转债、股票、商品、海外等多个要素组合，2025年重点拓展了股票要约收购、跨境套利等多方面业务 [3][4] 策略迭代与优化 - 定增策略通过分析3000多个定增项目，提炼出70多项有效因子，并结合上市公司调研提升选股胜率 [3] - 可转债策略根据市场变化，从清偿回售博弈转向强赎下修博弈，从周期反转逻辑转向"反内卷"受益逻辑，策略进化为综合指标评估 [4] - 套利策略在2024年重点开展可转债套利，2025年在此基础上拓展了股票要约收购、异议股东现金选择权等多项业务 [4] 市场观点与资产配置 - 看好沪深300指数股息率在低利率时代的投资性价比，持续看好民营企业活力释放后的A股行情 [5] - 考虑到货币政策宽松、债券收益率走低及政策强化分红预期，当前比较看好高股息的红利品种 [5] - 特别看好可转债资产的攻守平衡投资价值，因其既有股性也有债性，可平滑波动并分享股市机会，且随着供给减少其投资价值凸显 [5] 可转债投资方法论 - 在可转债投资上遵循分散原则，单一可转债占比不超过5%，单一行业占比不超过15% [5] - 公司搭建了可转债投资的七个子策略：双低策略、单低策略、逆境反转策略、下修预期策略、小市值高波动策略、价值驱动策略、套利策略 [5]