股債框架下的宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置策略

1、2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告第一部分：最新配置建議2021 年 6 月股債框架下的宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置建議：小幅增股減債，提高中證 500 比例宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置組合：就是通過(guò)優(yōu)化的方法將組合風(fēng)險(xiǎn)按照配置系數(shù)分散到不同的宏觀風(fēng)險(xiǎn)上，該方法優(yōu)勢(shì)在于能夠真正實(shí)現(xiàn)宏觀層面的風(fēng)險(xiǎn)分散，而非資產(chǎn)層面的均衡。系統(tǒng)化宏觀風(fēng)險(xiǎn)模型首先將大類(lèi)資產(chǎn)配置的收益理解為背后承擔(dān)的宏觀風(fēng)險(xiǎn)暴露。模型使用的 PCA 方法有其天然的優(yōu)勢(shì)，將宏觀因子用大類(lèi)資產(chǎn)的某種組合刻畫(huà)出來(lái)，相關(guān)性極低。當(dāng)前使用最多的風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型只是簡(jiǎn)單的將資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)率作為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，會(huì)過(guò)多的暴露在利率風(fēng)險(xiǎn)之上。實(shí)測(cè)檢驗(yàn)顯示，通過(guò)對(duì)底層的低相關(guān)性宏觀因子做戰(zhàn)略

2、風(fēng)險(xiǎn)配置，可以提高模型的整體風(fēng)險(xiǎn)收益比。截止 2021 年 5 月底，模型觀測(cè)到的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子的波動(dòng)較前上月略減少，利率因子波動(dòng)略微增加。因此最新一期模型整體小幅增加了對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子暴露最多的股票資產(chǎn)的配置，同時(shí)小幅減少了對(duì)于利率因子暴露較多的長(zhǎng)端債券、信用債配置，整體杠桿比例基本穩(wěn)定。我們構(gòu)建的股債框架下的宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置組合（完全量化，未對(duì)宏觀風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行主觀預(yù)測(cè)）建議如下：滬深 300比例為 0%，中證 500 比例 3.49%，中債 10 年期國(guó)債 45.88%，中債 3-5 年期國(guó)債 48.02%，中債 1-3 年信用債 42.61%，總體杠桿 1.4 倍。讀者可以根據(jù)對(duì)宏觀因素的判斷，參

3、照調(diào)整各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)配置比例。圖表 1：當(dāng)前配置比例及相與上季末值對(duì)比滬深 300中證 500中債 10 年期國(guó)債總財(cái)富中債 3-5 年國(guó)債總財(cái)中債 1-3 年期信用債杠桿2021033103.45%45.86%48.05%42.64%140.00%2021043003.12%45.86%48.32%42.69%140.00%2021053103.49%45.88%48.02%42.61%140.00%來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所第二部分 宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置策略歷史回測(cè)及原理大類(lèi)資產(chǎn)走勢(shì)本模型考慮國(guó)內(nèi)銀行保險(xiǎn)等資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)的中長(zhǎng)期主要資產(chǎn)配置需求，努力探求 A 股股票和債券兩大類(lèi)資產(chǎn)間的配置關(guān)系，并適當(dāng)

4、細(xì)分探求細(xì)分資產(chǎn)或風(fēng)格輪動(dòng)，暫不考慮部分由非投資因素影響配置的現(xiàn)金資產(chǎn)、凈值化程度不高的非標(biāo)資產(chǎn)以及股權(quán)資產(chǎn)，同時(shí)對(duì)于配置尚較少的黃金、原油、海外市場(chǎng)等資產(chǎn)也尚不納入考量。因此，在回測(cè)模型中我們主要用到的資產(chǎn)為 A 股（二級(jí)市場(chǎng)）和債券，具體細(xì)分標(biāo)的資產(chǎn)選擇為：滬深 300、中證 500、中債 10 年期國(guó)債總財(cái)富、中債 3-5 年國(guó)債總財(cái)、中債 1-3 年期信用債，而其他資產(chǎn)暫不做考慮?；販y(cè)時(shí)間起始點(diǎn)：2010-01-01；結(jié)束點(diǎn)：2021-05-31。上述細(xì)分標(biāo)的資產(chǎn)的走勢(shì)圖如下：- 2 -2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告圖表 2：大類(lèi)資產(chǎn)走勢(shì)來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)

5、策略在利率風(fēng)險(xiǎn)上暴露過(guò)多：使用同樣的資產(chǎn)（股票、債券指數(shù)）進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)配置，會(huì)發(fā)現(xiàn)僅僅使用大類(lèi)資產(chǎn)波動(dòng)率做風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)的其中一個(gè)明顯的缺陷：超高配債券（加入現(xiàn)金的話，現(xiàn)金資產(chǎn)配置比例亦很高）。這是由于傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)本質(zhì)上會(huì)給過(guò)去波動(dòng)最小的資產(chǎn)極高的權(quán)重，僅僅使用資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，無(wú)法客觀的反映風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況。債券資產(chǎn)由于過(guò)去穩(wěn)定的表現(xiàn)具有優(yōu)越的夏普比例，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)會(huì)過(guò)于偏重于債券資產(chǎn)（平均配置比例在 90%左右）?；販y(cè)指數(shù)：滬深 300,中證 500,中債 10 年期國(guó)債總財(cái)富,中債 3-5 年國(guó)債總財(cái),中債 1-3 年期信用債。回測(cè)時(shí)間起始點(diǎn)：2010-01-01；結(jié)束點(diǎn)：2021

6、- 05-31。大類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型回測(cè)收益情況如下：年化收益 6.79%，夏普比例 3.58，最大回撤 4.05%。圖表 3：大類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所- 3 -2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告圖表 4：大類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略資產(chǎn)權(quán)重來(lái)源：國(guó)金證券研究所根據(jù)模型回測(cè)，大類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)配置組合所暴露的宏觀風(fēng)險(xiǎn)為利率風(fēng)險(xiǎn)以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)。從歷史平均情況來(lái)看，該組合暴露 70%-80%的利率風(fēng)險(xiǎn)以及 15%-20%的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)。圖表 5：風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略的宏觀因子暴露來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型能夠改善傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型：由于風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略無(wú)法達(dá)到在宏觀風(fēng)險(xiǎn)上的相

7、對(duì)均衡，甚至在宏觀風(fēng)險(xiǎn)拆解后的均衡性上還不如等權(quán)組合，因此我們可以借助風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)（特殊情況下的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算）的整體理念，以及構(gòu)建的宏觀風(fēng)險(xiǎn)因子，來(lái)實(shí)現(xiàn)宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置的目標(biāo)，即構(gòu)建從大類(lèi)資產(chǎn)到宏觀因子，再到大類(lèi)資產(chǎn)的閉環(huán)。我們保持固定的宏觀因子風(fēng)險(xiǎn)配置系數(shù)不變，通過(guò)以宏觀因子為隱形資產(chǎn)帶入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型中，發(fā)現(xiàn)宏觀因子的動(dòng)態(tài)均衡配置效果比風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型效果更好?；販y(cè)結(jié)果如下：- 4 -2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告圖表 6：宏觀因子風(fēng)險(xiǎn)配置策略 vs 動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所在疊加參照以公募債基投資限制的不超過(guò) 1.4 倍杠桿下，宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型年化收益為 8.16%，對(duì)應(yīng)大

8、類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)為 6.79%，夏普比例分別為 405%、358%，整體風(fēng)險(xiǎn)收益情況有較大改善。效果提升的關(guān)鍵在于宏觀因子風(fēng)險(xiǎn)配置模型能夠做到真正的風(fēng)險(xiǎn)分散投資，而不僅是簡(jiǎn)單的資產(chǎn)分散。圖表 7：策略收益對(duì)比最大杠桿年化收益年化波動(dòng)率夏普比例最大回撤卡瑪比率宏觀因子風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)1.48.16%2.01%405.95%5.22%156.34%大類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)1.46.79%1.89%358.56%4.05%167.61%來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所從歷年風(fēng)險(xiǎn)收益表現(xiàn)看，配置效果保持較好的穩(wěn)定性。圖表 8：宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型的分年度收益如下：宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置策略 杠桿上限為 1.4年份年化收益年化波動(dòng)夏普比

9、例最大回撤卡瑪比率20114.86%2.46%197.99%2.86%170.31%20125.75%1.64%351.41%2.25%255.95%2013-1.57%2.23%-70.42%5.22%-30.12%201416.51%2.52%654.81%1.35%1222.07%201511.89%1.97%604.57%1.22%974.17%20162.80%1.99%140.44%4.35%64.43%20170.30%1.49%19.92%2.00%14.87%20188.31%1.45%572.50%1.06%782.48%20196.91%1.31%527.89%1.22%

10、564.15%20205.34%2.43%219.47%3.17%168.43%20217.00%1.67%419.18%0.65%1080.68%來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所而且，當(dāng)杠桿提升之后，宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型的夏普比例并未顯著下降。- 5 -2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告圖表 9：宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型在不同杠桿下收益表現(xiàn)回測(cè)：杠桿年化收益年化波動(dòng)率夏普比例最大回撤卡瑪比率宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型14.18%1.15%362.58%3.40%122.86%1.15.29%1.45%365.65%3.96%133.50%1.26.47%1.72%376.59%4.51%143.47%1.37.2

11、8%1.93%378.02%4.87%149.49%1.48.16%2.01%405.95%5.22%156.34%1.58.34%2.20%378.84%5.58%149.45%來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所第三部分 宏觀風(fēng)險(xiǎn)配置模型原理近現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)均衡策略和 Barra 風(fēng)險(xiǎn)模型均意識(shí)到資產(chǎn)預(yù)期收益來(lái)自于承擔(dān)宏觀或者風(fēng)格的風(fēng)險(xiǎn)，因此配置理念從資產(chǎn)配置轉(zhuǎn)變?yōu)轱L(fēng)險(xiǎn)配置。風(fēng)險(xiǎn)配置模型往往面臨兩方面比較大的挑戰(zhàn)：第一是需要把握宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)性特征，特別是周期性波動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律；第二是需要建立從宏觀經(jīng)濟(jì)到各類(lèi)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)收益特征的內(nèi)在邏輯關(guān)聯(lián)，并驗(yàn)證其有效性。這兩點(diǎn)是資產(chǎn)配置科學(xué)決策的關(guān)鍵。本篇報(bào)告刻畫(huà)以宏

12、觀風(fēng)險(xiǎn)因子為核心的股債配置策略，主要解決上段描述的第二個(gè)挑戰(zhàn)。通過(guò)建立宏觀風(fēng)險(xiǎn)因子與金融資產(chǎn)之間的映射關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)組合的風(fēng)險(xiǎn)控制以及組合的宏觀風(fēng)險(xiǎn)暴露分析。當(dāng)我們對(duì)宏觀風(fēng)險(xiǎn)因子有高把握預(yù)判，就可以給對(duì)應(yīng)的宏觀因子配置更多風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算；該宏觀因子框架有利于改善風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型在利率風(fēng)險(xiǎn)暴露過(guò)多的情況，提升整體風(fēng)險(xiǎn)收益比。以宏觀因子為框架的大類(lèi)資產(chǎn)配置宏觀因子大類(lèi)資產(chǎn)配置的一個(gè)重要部分就是研究在不同的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、信貸政策以及通脹水平下各類(lèi)資產(chǎn)的相對(duì)強(qiáng)弱變化。以股票、債券、商品、外匯、現(xiàn)金為標(biāo)的的宏觀因子風(fēng)險(xiǎn)體系主要包括：增長(zhǎng)、通脹、利率、匯率、波動(dòng)率、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等宏觀因子。圖表 10：宏觀因子體系來(lái)源：國(guó)金

13、證券研究所以宏觀因子為框架的大類(lèi)資產(chǎn)配置最早出現(xiàn)在海外對(duì)沖基金 SSGA 的因子體系：SSGA 因子體系分為宏觀因子和風(fēng)格因子兩個(gè)維度，其中宏觀因子包括- 6 -2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和通脹風(fēng)險(xiǎn)四大類(lèi)。風(fēng)格因子包括規(guī)模、波動(dòng)率、期限、質(zhì)量、流動(dòng)性、動(dòng)量、價(jià)值、信用等。區(qū)別于部分模型依靠外部變量來(lái)確定宏觀因子，SSGA 的宏觀風(fēng)險(xiǎn)因子體系通過(guò)對(duì)多個(gè)大類(lèi)資產(chǎn)進(jìn)行 PCA 降維分析來(lái)確定的宏觀因子，既將每一個(gè)宏觀因子表示成大類(lèi)資產(chǎn)的組合。宏觀風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置中的超額收益主要來(lái)源于：以宏觀因子體系之間的低相關(guān)性取代大類(lèi)資產(chǎn)中時(shí)變動(dòng)態(tài)相關(guān)性，以及對(duì)于未來(lái)宏觀風(fēng)

14、險(xiǎn)的預(yù)判把握準(zhǔn)確性。資產(chǎn)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性：合理的刻畫(huà)資產(chǎn)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性有利于減少組合的尾部風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)本身相關(guān)性長(zhǎng)期來(lái)看并不一致。在一些極端的經(jīng)濟(jì)狀況下，資產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)性會(huì)大幅提升。下圖分別比較了全樣本數(shù)據(jù)和 NBER 劃分經(jīng)濟(jì)衰退期的差異。權(quán)益屬性資產(chǎn)在金融危機(jī)時(shí)期，尾部風(fēng)險(xiǎn)大幅提高。圖表 11：全樣本資產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)性全樣本黃金原油商品標(biāo)普 300巴克萊美國(guó)國(guó)債指數(shù)LME 銅價(jià)黃金100%原油21.48%100%商品48.67%48.12%100%標(biāo)普 300-8.25%9.48%22.13%100%巴克萊美國(guó)國(guó)債指數(shù)8.60%-13.97%-9.48%-6.38%100%LME 銅價(jià)26.

15、73%24.06%47%17.26%-19.10%100%來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所圖表 12：NBER 經(jīng)濟(jì)衰退期資產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)性全樣本黃金原油商品標(biāo)普 300巴克萊美國(guó)國(guó)債指數(shù)LME 銅價(jià)黃金100%原油36.22%100%商品53.99%59.56%100%標(biāo)普 300-12.51%12.42%35.26%100%巴克萊美國(guó)國(guó)債指數(shù)16.82%-36.48%-7.54%-2.70%100%LME 銅價(jià)88.28%57.15%70.92%33.31%-20.87%100%來(lái)源：wind，國(guó)金證券研究所換到國(guó)內(nèi)來(lái)看，2006-2008 年間，股票的走勢(shì)和原油的走勢(shì)均為同向波動(dòng)，且相關(guān)性較

16、強(qiáng)，其背后的主要驅(qū)動(dòng)因子為對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)期，經(jīng)濟(jì)強(qiáng)增長(zhǎng)時(shí)，權(quán)益類(lèi)資產(chǎn)的預(yù)期增長(zhǎng)率上升推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)格上升，同時(shí)由于活躍的生產(chǎn)活動(dòng)推高對(duì)大宗商品的需求導(dǎo)致商品價(jià)格上漲，而反之亦然。但股票和商品之間的強(qiáng)相關(guān)性在 2014 年下半年至 2015 年下半年間卻出現(xiàn)了明顯的失效，該段時(shí)間眾所周知是 A 股的大牛市，美股同樣穩(wěn)步上漲，但商品的表現(xiàn)卻明顯走弱。而回顧該段時(shí)間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)卻是沒(méi)有出現(xiàn)明顯的改變，換言之在該窗口期內(nèi)，原有的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期已不再是影響該段時(shí)間股票-商品的核心影響因子。而是在供給持續(xù)加大的背景下，美元的暴漲導(dǎo)致需求大幅下行引起商品價(jià)格暴跌，因而匯率因子取代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子在其中起到了主導(dǎo)作用

17、。- 7 -2021 年 6 月量化投資策略報(bào)告主成分分析原理介紹刻畫(huà)宏觀因子走勢(shì)有兩種途徑：一是使用真實(shí)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建的宏觀因子。但是由于各種經(jīng)濟(jì)變量之間存在并不穩(wěn)定的領(lǐng)先滯后期，所以這一方法下的宏觀因子刻畫(huà)對(duì)于投資時(shí)間窗口的影響也難以精確把握。二是通過(guò)主成分降維（PCA）提取資產(chǎn)價(jià)格背后對(duì)應(yīng)的宏觀因子，這也是本模型使用的方法（海外投資機(jī)構(gòu)道富、高盛等主要采取此種方法）。由于宏觀因子本身由資產(chǎn)價(jià)格構(gòu)造，因此屬于同步同頻的高頻因子，對(duì)于短期的情緒也能有較好的把握。資產(chǎn)降維就是采用量化方法將大類(lèi)資產(chǎn)走勢(shì)中共性的驅(qū)動(dòng)因子提取出來(lái)，且有效地去除自身的噪音。使用 PCA 的方式構(gòu)建宏觀因子有其特有的優(yōu)勢(shì)

18、：每一個(gè)宏觀因子都是大類(lèi)資產(chǎn)的組合，避免了由于真實(shí)宏觀因子低頻、滯后性帶來(lái)的麻煩。PC 因子的正交性天然滿足了底層配置模型對(duì)于輸入變量低相關(guān)性的要求，通過(guò)轉(zhuǎn)向宏觀因子的風(fēng)險(xiǎn)控制更容易降低組合在極端情況下的波動(dòng)。宏觀因子的收益矩陣與風(fēng)險(xiǎn)矩陣Step1:建立宏觀因子到大類(lèi)資產(chǎn)的映射：降維后的主成分 RF 均為原有輸入變量 X通過(guò)特征矩陣 E 映射得到的線性組合： RF1 e11e1n X 1 X RFn en1enn n 定義E= e1 ,e2 ,.,en 為 n 維特征向量組成的特征矩陣，則RF=ET X,R E R因此，通過(guò)特征矩陣 E,我們可以實(shí)現(xiàn)由大類(lèi)資產(chǎn)到宏觀因子的拆解。收益率矩陣定義比較簡(jiǎn)單：Trisk _ factorasssetStep2:從大類(lèi)資產(chǎn)的協(xié)方差矩陣到風(fēng)險(xiǎn)因子的協(xié)方差矩陣的轉(zhuǎn)換，則再一次需要用到 PCA 的特殊性質(zhì)：正定性。已知大類(lèi)資產(chǎn) Rassset的協(xié)方差矩陣 ，由于協(xié)方差