資產(chǎn)配置模型邏輯與案例展示分析報告

資產(chǎn)配置專題系列配置模型邏輯與案例展示2023年2月22日核心觀點

量化配置模型開發(fā)邏輯：

目標(biāo)：滿足投資者的需求；基于概率分布、追求期望意義上的最優(yōu)。

資產(chǎn)選擇：量化方法捕捉能夠改善投資組合有效前沿的資產(chǎn)。

迎合需求：做特定約束下的最優(yōu)化決策。

配置模型：MVT框架vsRP框架；從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)。

輔助機制：改善績效的紀(jì)律性手段。

量化配置模型案例展示：

宏觀因子模型：合成宏觀因子、劃分經(jīng)濟周期、宏觀因子預(yù)測、指導(dǎo)配置決策。

趨勢動量模型：截面動量+時序動量選資產(chǎn)，風(fēng)險平價模型定權(quán)重。

下滑軌道模型：養(yǎng)老場景下，滿足個性化需求的全生命周期動態(tài)配置方案。2CONTENTS目錄1.

量化配置模型開發(fā)邏輯2.

宏觀因子模型3.

趨勢配置模型4.

養(yǎng)老下滑軌道模型31.量化配置模型開發(fā)邏輯41.1資產(chǎn)配置的完整流程資產(chǎn)配置的完整流程資料：中信證券研究部繪制51.2資產(chǎn)選擇：改善投資組合有效前沿

類別：寬基指數(shù)、策略指數(shù)、基金組合指數(shù)主觀：歷史表現(xiàn)、多樣性、低相關(guān)性量化：基于Mean-VarianceSpanning方法，量化選擇能夠改善有效前沿的底層資產(chǎn)。Mean-Variance

Spanning的幾何含義資料：Kan,

R.and

G.Zhou

(2012).

Testsof

mean-variance

spanning.

Annals

of

Economics

and

Finance,

Vol.

13(1),

145

–

193。61.3迎合需求：特定約束下的最優(yōu)化

配置需求日益多元化，資產(chǎn)配置依賴個性化、定制化的方案設(shè)計，提供更加智能、更有溫度的投資體驗。

需求：進取、多元配置、大類配置、定制化服務(wù)。

難點：降低波動、標(biāo)的選擇、組合優(yōu)化、流動性管理。

配置模型的目標(biāo)：滿足投資者需求（投資約束）的條件下，追求投資目標(biāo)（目標(biāo)函數(shù)）的最大化。

解析法：約束條件以解析形式寫入優(yōu)化器。

模擬法：基于MC模擬遍歷尋優(yōu)。國內(nèi)高凈值人群的配置需求投資者的“五層次需求”資料：《2021年中國私人財富報告》（招商銀行，貝恩公司），中信證券研究部資料：中信證券研究部繪制71.4配置模型：均值方差框架與波動率框架

MVT模型將資產(chǎn)配置問題轉(zhuǎn)化為了最優(yōu)化問題：決策是選擇配置比例，目標(biāo)是權(quán)衡組合的收益和風(fēng)險。

MVT模型的主要缺陷：收益的輕微擾動會為對配置結(jié)果產(chǎn)生重要影響，而資產(chǎn)的收益率往往難以預(yù)測。

MVT后，配置模型主要轉(zhuǎn)為兩條路：

一是沿用均值方差框架，結(jié)合更精準(zhǔn)的預(yù)測收益。

二是采用波動率框架，放棄收益預(yù)測。資料：中信證券研究部繪制81.4配置模型：戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)的結(jié)合（以BL模型為例）

BL模型：先驗信息+觀點信息=后驗信息；基準(zhǔn)配置+投研觀點=決策配置；戰(zhàn)略中樞+投研觀點=戰(zhàn)術(shù)配置。

BL模型：基準(zhǔn)與觀點的融合，在形成主觀觀點后，量化確定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)的偏離。

BL模型的改進：可容納更多形式觀點，從絕對/相對收益率的觀點到更泛化的主觀觀點（排序觀點）。

數(shù)值解法的核心思想：用模擬生成數(shù)據(jù)的離散分布代替真實分布，通過調(diào)整每組數(shù)據(jù)的概率求出后驗分布。BL模型與MVT模型的對比BL模型的學(xué)術(shù)研究成果脈絡(luò)圖資料：中信證券研究部繪制資料：中信證券研究部繪制91.5輔助機制：改善績效的紀(jì)律性手段

再平衡：時間維度、空間維度收益平滑：操作頻率、計提條件&比例、回補條件&標(biāo)準(zhǔn)止盈止損：盯市頻率、觸發(fā)決策、恢復(fù)機制計提條件對績效指標(biāo)的影響測試計提比例對績效指標(biāo)的影響測試買入持有買入持有+收益平滑

再平衡再平衡+收益平滑買入持有買入持有+收益平滑

再平衡再平衡+收益平滑年化收益年化收益計提比例為20%計提比例為30%計提比例為40%計提比例為50%計提比例為60%年化波動3.751%3.751%3.751%3.751%3.751%3.745%3.740%3.734%3.728%3.725%3.801%3.801%3.801%3.801%3.801%3.798%3.797%3.795%3.794%3.792%業(yè)績基準(zhǔn)為3%業(yè)績基準(zhǔn)為4%業(yè)績基準(zhǔn)為5%業(yè)績基準(zhǔn)為6%業(yè)績基準(zhǔn)為7%年化波動3.751%3.751%3.751%3.751%3.751%3.739%3.740%3.740%3.741%3.742%3.801%3.801%3.801%3.801%3.801%3.796%3.796%3.797%3.797%3.797%業(yè)績基準(zhǔn)為3%業(yè)績基準(zhǔn)為4%業(yè)績基準(zhǔn)為5%業(yè)績基準(zhǔn)為6%業(yè)績基準(zhǔn)為7%最大回撤3.608%3.608%3.608%3.608%3.608%2.781%2.816%2.846%2.879%2.906%3.386%3.386%3.386%3.386%3.386%2.602%2.636%2.668%2.699%2.725%計提比例為20%計提比例為30%計提比例為40%計提比例為50%計提比例為60%最大回撤3.608%3.608%3.608%3.608%3.608%3.107%2.846%2.582%2.352%2.151%3.386%3.386%3.386%3.386%3.386%2.919%2.668%2.385%2.175%1.921%業(yè)績基準(zhǔn)為3%業(yè)績基準(zhǔn)為4%業(yè)績基準(zhǔn)為5%業(yè)績基準(zhǔn)為6%業(yè)績基準(zhǔn)為7%-4.626%-4.626%-4.626%-4.626%-4.626%-4.243%-4.252%-4.260%-4.269%-4.292%-3.911%-3.911%-3.911%-3.911%-3.911%-3.682%-3.710%-3.716%-3.721%-3.727%計提比例為20%計提比例為30%計提比例為40%計提比例為50%計提比例為60%-4.626%-4.626%-4.626%-4.626%-4.626%-4.481%-4.260%-4.215%-4.067%-3.727%-3.911%-3.911%-3.911%-3.911%-3.911%-3.749%-3.716%-3.660%-3.643%-3.442%資料：Wind，中信證券研究部；注：具體測算細(xì)節(jié)詳見報告《資產(chǎn)配置專題系列之十六——養(yǎng)老理財收資料：Wind，中信證券研究部；注：具體測算細(xì)節(jié)詳見報告《資產(chǎn)配置專題系列之十六——養(yǎng)老理財益平滑機制的參數(shù)設(shè)計與績效分析（2022-3-25）》。收益平滑機制的參數(shù)設(shè)計與績效分析（2022-3-25）》。102.宏觀因子模型112.1刻畫宏觀周期DFM-MSM兩步法簡介宏觀指標(biāo)選取共同因子提取因子周期劃分尋找投資時鐘根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量、跟蹤時效、可實踐性分組選取宏觀經(jīng)濟指標(biāo)利用動態(tài)因子模型（DFM）從各組指標(biāo)中分別提取共振部分以共同因子為輸入變量，利用馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型（MSM）劃分因子周期狀態(tài)根據(jù)各資產(chǎn)在不同周期狀態(tài)的風(fēng)險收益表現(xiàn)，構(gòu)建投資時鐘馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型基本形式：動態(tài)因子模型的基本形式：?

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階??Markov過程?為動態(tài)因子的自回歸滯后階數(shù)???為從狀態(tài)i轉(zhuǎn)換為狀態(tài)j的概率12資料：中信證券研究部繪制2.2通脹-剩余流動性劃分投資時鐘基于“通脹+剩余流動性”視角的周期劃分13資料：中信證券研究部繪制2.3宏觀因子預(yù)測的最新結(jié)果

增長因子：

一致預(yù)期預(yù)測值：逐步上行，23年6月開始下滑，10月再度開始上行。

模型外推預(yù)測值：未來12個月持續(xù)上行。通脹因子：

一致預(yù)期預(yù)測值：延續(xù)下行趨勢，23年4月見底，此后開始上行。

模型外推預(yù)測值：延續(xù)下行趨勢，23年4月見底，此后開始上行。增長因子最近一期預(yù)測情況通脹因子最近一期預(yù)測情況資料：Wind，中信證券研究部資料：Wind，中信證券研究部142.3宏觀因子預(yù)測的最新結(jié)果

流動性因子：

一致預(yù)期預(yù)測值：未來12個月逐月小幅上升。

模型外推預(yù)測值：未來12個月逐月小幅上升。剩余流動性因子：

一致預(yù)期預(yù)測值：開始下行，23年5月開始震蕩上行，此后再度下行。

模型外推預(yù)測值：開始下行，23年下半年開始企穩(wěn)。流動性因子最近一期預(yù)測情況剩余流動性因子最近一期預(yù)測情況資料：Wind，中信證券研究部資料：Wind，中信證券研究部152.4宏觀資產(chǎn)配置模型設(shè)計宏觀資產(chǎn)配置模型的參數(shù)設(shè)定16資料：中信證券研究部繪制3.趨勢配置模型173.1環(huán)境變化催生大類資產(chǎn)配置指數(shù)需求

資管新規(guī)過渡期+理財子成立初期，多家商業(yè)銀行、理財公司發(fā)布量化配置指數(shù)。

轉(zhuǎn)嫁投研壓力，做自身擅長的部分；

自由度高，靈活調(diào)整掛鉤比例

指數(shù)可跟蹤、可追溯，彰顯研究能力，具有“名片效應(yīng)”。代表性大類資產(chǎn)配置指數(shù)表現(xiàn)跟蹤指數(shù)名稱年化收益15.52%2.37%4.92%6.19%8.71%6.49%6.46%5.01%6.15%6.14%6.15%6.44%4.63%4.63%5.46%年化波動16.06%5.41%4.78%3.89%7.64%4.88%5.08%4.78%4.69%4.40%5.21%3.87%4.29%4.27%4.02%夏普比率0.970.441.031.591.141.331.271.051.311.401.181.671.081.091.36最大回撤-19.30%-15.97%-9.01%-4.56%-9.32%年初至今3.15%2.11%0.63%1.43%2.41%2.15%2.26%1.67%1.61%2.82%2.46%1.08%1.06%2.02%2.17%2023M13.15%2.11%0.63%1.43%2.41%2.15%2.26%1.67%1.61%2.82%2.46%1.08%1.06%2.02%2.17%工銀量化股債輪動指數(shù)民生銀行全球資產(chǎn)輪動指數(shù)郵銀理財境內(nèi)大類資產(chǎn)輪動指數(shù)中郵理財穩(wěn)健策略中郵理財平衡策略招銀理財全球資產(chǎn)動量指數(shù)招財全球多資產(chǎn)輪動指數(shù)浦銀周期輪動配置指數(shù)浦銀周期輪動配置指數(shù)2號浦銀理財全球輪動指數(shù)信銀全球多資產(chǎn)動量指數(shù)信銀全球多資產(chǎn)動量指數(shù)2.0版JP

MorganMOZAIC-8.52%-13.02%-13.85%-11.99%-11.90%-11.77%-4.76%-10.71%-12.27%-9.99%JP

MorganMOZAICⅡ中信全球大類資產(chǎn)趨勢策略指數(shù)資料：Wind，Bloomberg，中信證券研究部；注；數(shù)據(jù)截至2023/1/31。183.2趨勢配置模型底層資產(chǎn)

分別選取了中國、美國、歐洲、日本等全球主要經(jīng)濟體的權(quán)益、債券資產(chǎn)，以及覆蓋農(nóng)業(yè)、工業(yè)、貴金屬、能源等領(lǐng)域的商品資產(chǎn)，總計有20類，其中8類權(quán)益、6類債券、6類商品，從而實現(xiàn)跨國別、跨資產(chǎn)的分散化。大類資產(chǎn)趨勢配置模型底層資產(chǎn)資產(chǎn)類別權(quán)益資產(chǎn)名稱滬深300中證500恒生指數(shù)恒生國企標(biāo)普500納斯達克100歐洲STOXX50日經(jīng)225中國10Y國債美國10Y國債德國10Y國債英國10Y國債法國10Y國債日本10Y國債豆粕標(biāo)的指數(shù)滬深300全收益中證500全收益恒生全收益指數(shù)代碼數(shù)據(jù)源WindWindWindWindBloombergBloombergBloombergBloombergWindDataStreamDataStreamDataStreamDataStreamDataStreamWindH00300.CSIH00985.CSIHSI1.HI恒生國企全收益標(biāo)普500全收益納斯達克100全收益歐洲STOXX50全收益日經(jīng)225全收益中債10年期國債財富DS美國10年期國債全收益DS德國10年期國債全收益DS英國10年期國債全收益DS法國10年期國債全收益DS日本10年期國債全收益南華豆粕指數(shù)HSI21.HISPXT

INDEXXNDX

INDEXSX5T

INDEXNKYTR

INDEXCBA04501.CSBMUS10YBMBD10YBMUK10YBMFR10YBMJP10YNH0015.NHFNH0700.NHFNH0800.NHFNH0500.NHFAU(T+D).SGESPGSCLTR

INDEX債券商品有色金屬黑色商品能源化工黃金南華有色金屬南華黑色商品南華能源化工黃金（T+D）標(biāo)普高盛原油WindWindWindWind原油Bloomberg資料：Wind，Bloomberg，DataStream，中信證券研究部193.3趨勢配置模型構(gòu)建流程

時序動量：要求近一個月絕對收益為正。截面動量：過去1個月、3個月、6個月的絕對收益、夏普比率共6個指標(biāo)，等權(quán)打分。資產(chǎn)選擇：選擇打分靠前的10個資產(chǎn)，不足10個則全部選入。加權(quán)方式：等權(quán)；波動率倒數(shù)加權(quán)（1/3/6個月的歷史波動率的最大值）；風(fēng)險平價（1/3/6個月的協(xié)方差矩陣，三個權(quán)重取平均）。大類資產(chǎn)趨勢配置模型主要框架資料：中信證券研究部繪制203.4趨勢配置模型表現(xiàn)跟蹤大類資產(chǎn)趨勢配置模型的凈值曲線與績效指標(biāo)組合名稱累計收益241.55%268.31%361.56%182.90%年化收益7.41%7.88%9.31%6.24%年化波動7.02%夏普比率1.06最大回撤-14.24%-14.77%-28.79%-37.29%最長回撤期

年初至今2023

M10.78%1.46%3.94%3.42%風(fēng)險平價組合波動率倒數(shù)加權(quán)組合等權(quán)組合37837110147600.78%1.46%3.94%3.42%7.57%1.0410.44%9.07%0.89基準(zhǔn)組合0.69資料：Wind，Bloomberg，DataStream，中信證券研究部。注1：基準(zhǔn)組合為全部20類底層資產(chǎn)的等權(quán)組合，月度調(diào)倉；注2：交易費率為雙邊千分之一，不考慮匯兌損失；注3：最長回撤期指發(fā)生回撤后至累計收益再創(chuàng)新高的最長持續(xù)交易日數(shù)。214.養(yǎng)老下滑軌道模型224.1個人養(yǎng)老金產(chǎn)品梳理

根據(jù)目前的政策安排，個人養(yǎng)老金參加人可以通過個人養(yǎng)老金資金賬戶購買個人養(yǎng)老儲蓄、個人養(yǎng)老金理財產(chǎn)品、個人養(yǎng)老金保險產(chǎn)品、個人養(yǎng)老金公募基金產(chǎn)品等個人養(yǎng)老金產(chǎn)品。個人養(yǎng)老金產(chǎn)品梳理資料：銀保監(jiān)會、證監(jiān)會官網(wǎng)，中信證券研究部；注：數(shù)據(jù)截至2023/2/17。234.2基于MC模擬法的定制化配置方案設(shè)計MC模擬法的流程示意圖定制化設(shè)計：基于MC模擬法遍歷尋優(yōu)，在滿足個性化需求的條件下，找到能使投資者效用最大化的配置方案。

目標(biāo)日期基金是美國養(yǎng)老金融市場中最具代表性的產(chǎn)品，目標(biāo)日期策略的核心是下滑軌道設(shè)計，而MC模擬法在養(yǎng)老場景下可用與開發(fā)下滑曲線。

五個模塊有機結(jié)合：

生成隨機配置方案

生成隨機收益率

加入資產(chǎn)流調(diào)整

約束條件檢驗

投資者評價24資料：中信證券研究部繪制4.3養(yǎng)老場景下，模型輸入示例模型輸入示例變量類別變量名稱變量符號F設(shè)定值3.540備注初始財富（萬元）投資期限（年）投資計劃的初始投資額（參考人均可支配收入）假設(shè)20歲工作到60歲T_w財富及工資初始工資（萬元/年）工資預(yù)期增長率Wagew_g10參考平均工資收入8%10%20參考近年來平均工資增長率收入投資比例R_invT_d每年工資收入拿出來進行投資的比例假設(shè)預(yù)期壽命為80歲，退休后平均生存20年退休后每年的養(yǎng)老缺口，用來計算投資目標(biāo)要求計劃結(jié)束時有R_win的概率覆蓋養(yǎng)老缺口投資者變量預(yù)期退休后生存年期（年）退休后的基本開銷（萬元/年）投資勝率要求退休后的預(yù)期投資目標(biāo)F_needR_win40.99假設(shè)投資者效用函數(shù)為CRRA型，用于評價期末賬戶財富分布的效用值。風(fēng)險厭惡系數(shù)gamma3股票資產(chǎn)Wind全A指數(shù)StockBondrf————0.02400005%2006/12/29至2021/12/31的數(shù)據(jù)資產(chǎn)變量模擬變量債券資產(chǎn)中債-新綜合財富(總值)指數(shù)無風(fēng)險收益率2006/12/29至2021/12/31的數(shù)據(jù)無風(fēng)險資產(chǎn)資產(chǎn)收益模擬用于計算歷年養(yǎng)老需求缺口的貼現(xiàn)值從歷史的股債收益率中有放回的抽取N1次T期權(quán)重的隨機空間為T-1期權(quán)重+/-

w_adj股債資產(chǎn)收益的模擬次數(shù)資產(chǎn)配置方案的權(quán)重調(diào)整力度N1w_adj配置方案模擬隨機模擬生成N2個配置方案，其中每個配置方案為T_w*1維的矩陣資產(chǎn)配置方案的模擬次數(shù)N2100000資料：中信證券研究部；注：表格中所列參數(shù)為模型輸入示例，不代表對未來情境的預(yù)測。254.4下滑軌道的模擬測算結(jié)果

利用Monte-Carlo模擬的方式生成10萬個配置方案以及4萬組股債收益率序列，同時考慮部分工資收入的定期投入，剔除掉滿足養(yǎng)老缺口概率較低的配置方案，在剩余配置方案中找到能夠使得投資者效用函數(shù)最大的配置方案。上述算法可以得到下滑軌道：隨著年齡的增長，最優(yōu)的權(quán)益配置比例不斷降低，期初約81%，期末約26%。下滑軌道的設(shè)計流程下滑軌道的模擬測算結(jié)果資料：Wind，中信證券研究部資料：Wind，中信證券研究部測算264.5參數(shù)穩(wěn)定性好，變動方向符合經(jīng)濟學(xué)直覺初始投入資金對最優(yōu)權(quán)益配置比例的影響風(fēng)險厭惡系數(shù)對最優(yōu)權(quán)益配置比例的影響資料：Wind，中信證券研究部資料