金工專題報告：CTA思維下的資產配置方法

內容目錄

傳統(tǒng)資配VSCTA 4

GTAA配置組合 6

中信大類資產配置指數 7

Mozaic指數與GAMA指數 8

資產配置策略思路 9

低風險資產收益增強 10

趨勢信號下的高風險資產配置組合 13

長周期均線過濾下的資產配置組合 13

唐安奇通道過濾下的資產配置組合 15

唐安奇通道+長周期過濾下的資產配置組合 17

5.總結 19

圖表目錄

圖1：2007年至今國內幾類資產的走勢 4

圖2：2007年至今風險平價組合與持有CBA02041.CS的凈值對比 5

圖3：2007年至今風險平價組合的持倉分布 5

圖4：GTAA策略效果（1x和2x分別是不同杠桿率下的凈值，截取原文） 6

圖5：中信大類資產配置指數與滬深300指數對比 7

圖6：Mozaic指數凈值與業(yè)績表現(xiàn) 8

圖7：CTA類型資產配置指數產品的收益來源拆分 9

圖8：信用債與貨幣的強弱線具有較強趨勢性 10

圖9：在k=20的唐安奇通道下，不同交易速率均有較強的增強效果 12

圖10：同樣參數下輪動策略收益效果與純指數基準業(yè)績對比 13

圖11：K=120情形下，策略凈值與低風險資產輪動策略對比 14

圖12：K=20情形下，策略凈值與低風險資產輪動策略對比 16

圖13：K1=120,K2=20情形下的策略凈值 17

圖14：K1=120,K2=20情形下的策略持倉分布 18

表1：2007年至今國內幾類資產的走勢統(tǒng)計 5

表2：2007年至今風險平價組合與持有CBA02041.CS的評價指標對比 6

表3：中信大類資產配置指數分年度績效 7

表4：兩類固定交易模型下的大類資產配置指數 8

表5：??=????,??=??下貨幣、中長信用債輪動策略績效 11

表6：??=????,??=??下貨幣、中長信用債輪動策略績效 11

表7：不同參數組下的年化收益（橫軸??，縱軸??） 12

表8：不同參數組下的夏普比（橫軸??，縱軸??） 12

表9：同樣參數下輪動策略業(yè)績統(tǒng)計（基于930780.CSI） 13

表10：??=??????情形下，策略凈值分年度績效 15

表11：不同參數??情形下的業(yè)績表現(xiàn) 15

表12：??=????情形下，策略凈值分年度績效 16

表13：不同參數K情形下凈值績效 17

表14：????=??????,????=????情形下的策略分年度績效 18

表15：不同????，????取值下策略年化收益 19

表16：不同????，????取值下策略夏普比 19

國內持有權益類產品的夏普比遠低于固收類產品，使得被動資產配置策略（如風險平價）的現(xiàn)實意義不大，相關策略組合的風險收益指標相比直接持有純固收產品并沒有提升。

部分研究思路轉向通過宏觀信息的量化來實現(xiàn)股債風險權重的動態(tài)調整。受限于國內資產配置可配品種數量不多，單個產品的定價成因復雜（例如基本的股債配置可能需要深入到信貸周期、流動性、基本面、估值等多個因子的刻畫中），經常造成所需因子變量遠大于實際可配置截面數量的局面；倘若不存在足夠有效、穩(wěn)固的宏觀先驗邏輯，容易陷入過擬合，將實際問題復雜化。

除了風險平價這類被動型資產配置策略，CTA方法也被長期驗證是較為有效的β管理方案。我們嘗試拋開現(xiàn)有的配置框架，完全不采用宏觀信息，基于CTA管理思路來構建配置組合。

本文提供了一種主動資配方案來尋求偏右側的β機會，且實用性、效果穩(wěn)健性強于傳統(tǒng)的主動配置方案。此外，本文提供的方法也適用于二級債基這類固收增強類產品，管理人可以將大量的研究精力聚焦于截面α的挖掘，無需分配額外的投研力量用于大宗、權益、貨幣、長債等幾類重要β的配置和管理。

傳統(tǒng)資配VSCTA

傳統(tǒng)資配思路反對價量信號的滲入，認為所有資產的配置價值在市場有效性的均衡機制下近乎相等，資產配置最后等價于風險權重的劃分。在Qian(2005)的論述中，風險平價運用的前提是各資產的預期夏普比率相等；否則，若各個資產之間收益率序列滿足獨立性要求時，各資產的風險權重占比應是各自產預期夏普的平方之比。

但現(xiàn)實市場中，非固收類產品的長期持有價值遠弱于固收產品，中長期信用債和貨幣類產品的夏普、Calmar等關鍵風險收益指標明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的黃金和權益市場走勢，這使得傳統(tǒng)的風險平價失去意義。

圖1：2007年至今國內幾類資產的走勢

3.2

2.7

2.2

1.7

1.2

0.7

CBA02041.CS(中長信用) CBA02201.CS(貨幣) 000300.SH 黃金

資料來源：，wind

表1：2007年至今國內幾類資產的走勢統(tǒng)計

黃金

滬深300

CBA02041.CS(中長債)

CBA02201.CS(貨幣)

年化復合收益

6.39

5.21

5.80

3.54

年化波動率

16.40

28.23

1.97

0.31

最大回撤率

-44.88

-72.30

-6.18

-0.53

回撤開始

2011/9/6

2007/10/16

2007/4/3

2013/6/3

回撤結束

2015/7/31

2008/11/4

2008/1/21

2013/6/24

Sharpe

0.46

0.32

2.87

11.12

Sortino

0.65

0.44

4.44

24.64

Calmar

0.14

0.07

0.94

6.74

資料來源：，wind

我們基于CBA02041.CS(中長債)和滬深300兩種資產，以過去240日歷史收益估計協(xié)方差，構建一個簡易的風險平價組合。回測發(fā)現(xiàn)，平價組合相比單純持有CBA02041.CS收益稍有提升，但波動率明顯放大，平價組合的吸引力一般。

圖2：2007年至今風險平價組合與持有CBA02041.CS的凈值對比

2.3

2.1

1.9

1.7

1.5

1.3

1.1

0.9

風險平價組合 CBA02041.CS

資料來源：，wind

圖3：2007年至今風險平價組合的持倉分布

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

000300.SH CBA02041.CS

資料來源：，wind

表2：2007年至今風險平價組合與持有CBA02041.CS的評價指標對比

風險平價組合

CBA02041.CS

年化復合收益

6.20

5.88

年化波動率

2.64

1.97

最大回撤率

-5.72

-6.18

回撤開始

2007/4/30

2007/4/3

回撤結束

2008/8/8

2008/1/21

Sharpe

2.29

2.91

Sortino

3.44

4.53

Calmar

1.08

0.95

資料來源：，wind

部分海外投資機構開始將CTA中趨勢追蹤的管理思路運用于資產配置領域。不少研究

（Antonacci(2014)、Faber(2010)）認為：當下多數風險資產的長期夏普仍然達不到配置要求，適當借助簡單趨勢信號擇時有助于資產配置類產品整體業(yè)績表現(xiàn)的提升。

GTAA配置組合

Faber（2006，2010）利用截面和時序動量，構建了一套全球資產配置方案，在業(yè)內較受歡迎，該配置組合主要分為三個流程：資產篩選、權重分配、以及回撤控制。

其中資產篩選方面：對美國大盤價值、美國大盤動量、美國小盤價值、美國小盤動量、美國10年期利率債、美國30年期利率債、黃金、大宗商品和地產等13組資產按照1月動量、3月動量、6月動量、12月動量分別打分，等權復合后選取排名前6的資產進入組合。

權重分配：等權分配

回撤控制：使用10月均線過濾行情，如果價格在10月均線下即止損。

圖4：GTAA策略效果（1x和2x分別是不同杠桿率下的凈值，截取原文）

資料來源：,Faber(2006)

該策略相比單純持有標普500在收益風險比上有一定的提升，也是價量信號結合資產配置的組合最經典的一類。

中信大類資產配置指數

中信大類資產趨勢策略指數是國內構建的最經典的CTA結合資產配置的綜合指數。它通過動態(tài)選擇資產動態(tài)篩選資產和分配權重，實現(xiàn)全球資產配置。相比Faber的GTAA組合，次組合月度調倉，并沒有實時地跟蹤止損。

資產篩選層面：策略對滬深300、中證500、標普500、德國DAX、中國5年期國債、美國7~10年期國債、黃金和原油等8大品種計算1月累計收益、6月累計收益、1月日度收益均值、6月日度收益均值等動量因子，并基于因子復合打分，選取前5名資產進行配置；

分配權重層面：按照風險平價分配權重。

圖5：中信大類資產配置指數與滬深300指數對比

1.7

1.5

1.3

1.1

0.9

0.7

0.5

GMAT.WI

000300.SH

資料來源：，wind

表3：中信大類資產配置指數分年度績效

年化復合收益

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2010

7.17

3.88

-2.78

2010/11/10

2010/11/18

1.81

2.76

2.58

2011

2.99

3.82

-4.02

2011/9/9

2011/10/20

0.79

1.06

0.74

2012

4.56

2.59

-1.56

2012/10/8

2012/10/25

1.74

2.65

2.92

2013

2.11

4.05

-5.34

2013/5/17

2013/6/24

0.54

0.71

0.39

2014

9.68

3.33

-1.41

2014/6/27

2014/9/12

2.79

4.51

6.88

2015

2.78

4.32

-4.61

2015/4/27

2015/8/25

0.66

0.88

0.60

2016

10.71

3.87

-2.00

2016/7/13

2016/9/14

2.65

4.52

5.37

2017

6.87

3.32

-2.32

2017/3/1

2017/7/6

2.02

3.18

2.96

2018

1.24

4.11

-4.90

2018/1/23

2018/2/9

0.32

0.47

0.25

2019

10.64

3.45

-2.82

2019/9/4

2019/11/12

2.94

5.25

3.78

全樣本

5.78

3.70

-5.34

2013/5/17

2013/6/24

1.53

2.27

1.08

資料來源：，wind

整體上，中信大類資產配置指數相表現(xiàn)相對傳統(tǒng)風險平價有一定提升，年化收益達到5.78，

夏普達到1.53。

Mozaic指數與GAMA指數

趨勢追蹤+配置類產品中當下最知名的是摩根推出的Mozaic指數產品和瑞銀推出的GAMA

指數產品，相關指數所涉及投資標的規(guī)模已達到百億美元。

我們基于已公開資料對兩類指數產品的情況作如下梳理：

表4：兩類固定交易模型下的大類資產配置指數

GAMA

Mozaic

指數創(chuàng)設機構

瑞銀

摩根

指數交易頻率

不定期

月頻調倉+逐日跟蹤止損

投資標的

全球6大工業(yè)國的股指、國債，以及大宗商品期

貨合約

美、德、日的股指、大宗、國債等期貨合約

歷史業(yè)績表現(xiàn)

2002年3月至2019年2月超額4.85，夏普1.2

1996-2018年超額收益5.99

投資策略簡述

不同資產進行趨勢追蹤+風險平價控制波動

定期截面動量優(yōu)選資產+風險平價控制波動+不定

期跟蹤止損控制回撤

資料來源：，wind

將此類指數產品的收益來源進行拆解，主要體現(xiàn)在兩方面：1）保證金的現(xiàn)金管理：由于所投資期貨合約杠桿利用率一般不高，所以通常投資組合有充沛的保證金富余，可配置部分收益穩(wěn)定的低風險資產增強收益；2）期貨標的趨勢追蹤組合管理收益：基于特定信號，選擇不同資產的期貨合約做多，獲取組合管理后的超額β收益。

圖6：Mozaic指數凈值與業(yè)績表現(xiàn)

資料來源：，JPMorgan

跟傳統(tǒng)資產配置方案相比，此類配置策略的特點在于：

此類策略在β趨勢擇時方面更加精細化，相比原始β之間配置效果提升顯著；

采用期貨合約代替現(xiàn)貨進行配置，一方面，由此換手相比傳統(tǒng)策略有所上升，期貨合約何以有效降低交易摩擦，提升策略資金容量上限；另一方面，資金占用明顯降低，可以將大量富余保證金用于配置低風險資產增厚組合收益。

圖7：CTA類型資產配置指數產品的收益來源拆分

資料來源：，wind

當然，此類策略與純CTA型策略存在一些明顯的差異：

1、不開空單，長期來看各個大類資產都是趨勢向上，故模型中禁止做空任意資產；

2、不追求單品種的極致?lián)駮r效果，強調多品種多頭分散化配比后的業(yè)績穩(wěn)健性；(當下不少CTA也在一攬子商品期貨合約中做組合管理的嘗試，但一般做的是多空中性后的α，而此類策略中沒有空頭)；

3、換手程度低于傳統(tǒng)的CTA策略；

總體上，CTA與資產配置相結合是近幾年海外量化配置產品線中較受市場歡迎的一類產品，過去10年不少指數業(yè)績能夠戰(zhàn)勝橋水全天候指數。該類產品具備業(yè)績表現(xiàn)更好（相比傳統(tǒng)被動配置產品）、固定交易模式、充分分散資產類別風險、產品容量大的優(yōu)點，我們認為在國內市場亦有較為寬廣的應用前景。

資產配置策略思路

本文嘗試結合CTA與資產配置思維探索國內的資產配置策略。首先在品種選擇上，配置資產主要以國內資產為主，包括黃金（S0035819）、南華商品指數（NHF0100.NH）、權益

（000300.SH）、貨幣（CBA02201.CS）、中長期信用債(CBA02041.CS)。

與傳統(tǒng)做法不同的是：1）將低風險資產（信用債、貨幣）與高風險資產（黃金、大宗商品、股票）分開配置，這主要考慮到低風險資產的長期配置價值顯著高于高風險資產，如果疊在一起基于配置模型計算各資產頭寸，往往高風險資產對配置組合會產生明顯的負貢獻；2）不按月度調倉，而是更靈活的不定期調倉，主要考慮到國內風險資產波動程度較大，如果均按照月度調倉往往信號偏滯后，大量文獻已經證明國內月度調倉的趨勢信號資產配置組合如果不加入債券類資產的話波動回撤巨大。

在低風險資產組中，我們設計了一種趨勢信號能夠有效實現(xiàn)貨幣和中長期信用債之間的輪動，且這種輪動效果對趨勢信號參數、交易速率以及所選用指數并不敏感。

在高風險資產組中，我們提供了一些有效的趨勢過濾信號，對幾種風險資產的β稍加過濾，再將過濾后的收益序列按照波動率比例賦予權重，該做法能顯著提升風險資產對資產配置組合的回報貢獻，且我們檢驗了模型對所涉及參數的敏感程度。

實際上，基于簡單明確的趨勢信號下構造配置模型，即能實現(xiàn)較優(yōu)異的配置業(yè)績，且參數敏感程度較低；若沒有足夠強大的宏觀先驗邏輯，我們認為此種配置模型優(yōu)于傳統(tǒng)的基于宏觀信息的配置模型。

低風險資產收益增強

過往模型大多未細化低風險資產選取與配置問題，一般選取某一類或幾類債券指數囊括代表固收類資產，直接納入最終的配置模型中算出配置比例。這類做法似乎忽略了幾種重要固收β之間的輪動規(guī)律。

我們發(fā)現(xiàn)，幾種重要債券品種之間的輪動具有較強的趨勢性規(guī)律，基于趨勢信號即能夠實現(xiàn)低風險資產的收益增強。我們選取貨幣指數(CBA02201.CS)和中長期信用債指(CBA02041.CS)數來構建輪動策略（利率債缺乏票息優(yōu)勢，一般而言配置價值均劣于同久期的信用債，故不予考慮）。

圖8：信用債與貨幣的強弱線具有較強趨勢性

2.15

1.95

1.75

1.55

1.35

1.15

0.95

CBA02041.CS CBA02201.CS 強弱線

資料來源：，wind

我們基于唐安奇通道構建輪動策略，即能夠對低風險資產實現(xiàn)顯著的增強效果，且這種增強對參數敏感程度較低。

策略構建如下：

選用資產：貨幣指數(CBA02201.CS)和中長期信用債指(CBA02041.CS)策略開始時期：2007年1月1日

策略終止時期：2019年10月30日

調倉規(guī)則：構建??日的唐安奇通道，若強弱線突破過去20交易日最高值，則發(fā)出全倉中長

期信用債指(CBA02041.CS)的信號；若強弱線突破過去20交易日最低值，則發(fā)出全倉貨幣指數(CBA02201.CS)。

調倉周期：當發(fā)出信號后，每個交易日勻速調倉（每日交易1/??的倉位占比，考慮到調倉沖擊或者調倉實際情景）至指定狀態(tài)，若中途出現(xiàn)相反交易信號，則按最新交易信號勻速調整。

交易費用：單邊千一交易費1。

策略涉及兩個參數唐安奇通道??和倉位交易速率??。我們先展示??=20,??=1參數下的業(yè)績表現(xiàn)。策略整體13年交易55次，扣費后年化收益7.5、最大回撤1.63，相比單純持有中長信用債CBA02041.CS有明顯提升(年化收益5.8，最大回撤6.10)。

表5：??=????,??=??下貨幣、中長信用債輪動策略績效

復合收益

中長信用債收益

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2007

0.18

-5.43

1.41

-1.52

2007/9/3

2007/9/21

0.14

0.14

0.12

2008

13.51

14.47

2.65

-0.97

2008/7/22

2008/8/1

4.80

12.03

13.92

2009

1.92

0.21

1.14

-1.24

2009/1/12

2009/1/22

1.68

2.18

1.55

2010

8.25

4.50

1.25

-0.74

2010/9/6

2010/12/27

6.36

14.03

11.13

2011

7.14

4.49

1.77

-0.95

2011/1/11

2011/1/28

3.91

9.89

7.53

2012

8.78

8.58

1.31

-0.59

2012/7/23

2012/8/8

6.44

18.38

14.94

2013

4.57

1.99

1.19

-1.46

2013/6/3

2013/7/24

3.75

5.17

3.13

2014

15.51

13.66

1.72

-1.63

2014/11/13

2014/12/9

8.38

16.60

9.50

2015

12.10

13.22

1.33

-0.58

2015/11/3

2015/11/12

8.59

18.36

20.94

2016

6.94

2.78

0.91

-0.84

2016/10/24

2016/12/20

7.37

14.63

8.22

2017

3.08

0.81

0.90

-0.81

2017/4/13

2017/4/24

3.39

5.25

3.81

2018

9.42

9.01

1.06

-0.73

2018/4/25

2018/5/18

8.52

22.65

12.98

2019

7.88

8.92

0.85

-0.82

2019/2/22

2019/4/11

8.89

19.64

9.66

全樣本

7.55

5.80

1.45

-1.63

2014/11/13

2014/12/9

5.03

9.59

4.63

資料來源：,wind

且輪動信號的衰退特性并不強，在參數??=20,??=5的情形下（5個交易日逐步調倉），依舊可以獲取年化7.04，最大回撤2.68的業(yè)績。

表6：??=????,??=??下貨幣、中長信用債輪動策略績效

復合收益

中長信用債

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2007

0.03

-5.43

1.39

-1.55

2007/9/3

2007/9/21

0.03

0.03

0.02

2008

13.35

14.47

2.64

-0.88

2008/7/22

2008/8/7

4.77

12.06

15.21

2009

0.65

0.21

1.18

-1.86

2009/1/12

2009/7/22

0.55

0.68

0.35

2010

8.19

4.50

1.24

-0.77

2010/9/6

2010/12/28

6.36

14.50

10.59

2011

6.08

4.49

1.55

-0.97

2011/1/11

2011/1/31

3.82

8.52

6.29

2012

8.56

8.58

1.33

-0.73

2012/7/23

2012/8/10

6.19

17.51

11.72

2013

4.46

1.99

1.21

-1.39

2013/6/3

2013/7/25

3.60

5.03

3.21

2014

14.03

13.66

1.99

-2.68

2014/11/13

2014/12/18

6.62

10.15

5.25

2015

11.77

13.22

1.33

-0.80

2015/3/23

2015/3/31

8.39

17.49

14.64

2016

6.46

2.78

0.96

-1.04

2016/10/24

2016/12/20

6.55

11.99

6.22

2017

2.23

0.81

0.82

-1.20

2017/1/16

2017/4/25

2.69

3.78

1.86

2018

9.16

9.01

1.03

-0.73

2018/4/25

2018/5/18

8.48

22.72

12.54

2019

7.73

8.92

0.82

-0.71

2019/2/22

2019/4/17

9.06

20.28

10.94

全樣本

7.04

5.80

1.46

-2.68

2014/11/13

2014/12/18

4.68

8.37

2.63

資料來源：，wind

圖9：在??=????的唐安奇通道下，不同交易速率均有較強的增強效果

27500

25500

23500

21500

19500

17500

15500

13500

11500

9500

m=1,k=20 m=3,k=20 m=5,k=20 中長信用債

資料來源：，wind

接著我們遍歷不同參數組下，策略效果表現(xiàn)如下表所示。整體上，在不同參數組下均有穩(wěn)健增強的收益表現(xiàn)。

表7：不同參數組下的年化收益（橫軸??，縱軸??）

1

3

5

7

9

10

7.90

7.71

7.42

7.20

6.99

15

7.51

7.20

6.95

6.81

6.66

20

7.55

7.23

7.04

6.92

6.77

25

7.34

7.17

7.09

6.99

6.81

30

7.04

6.88

6.78

6.68

6.54

資料來源：，wind

表8：不同參數組下的夏普比（橫軸??，縱軸??）

1

3

5

7

9

10

5.23

5.17

5.00

4.86

4.67

15

4.83

4.69

4.54

4.43

4.29

20

5.03

4.83

4.68

4.58

4.46

25

4.94

4.84

4.79

4.74

4.58

30

4.68

4.59

4.54

4.50

4.39

資料來源：，wind

我們認為，信用債與純貨幣之間的輪動關系具備較強的趨勢性特征，主要源于：債券市場存在大量的配置型機構，對市價趨勢敏感度不高，故為信用債與純貨幣之間的輪動提供了較大的獲利空間。

此外，本文嘗試使用更高流動性、更低信用風險的信用指數（興業(yè)中證高等級信用930780.CSI）替代CBA02041.CS，回測發(fā)現(xiàn)策略仍然比單純持有信用債具有顯著提升。整體上在各類情形下，策略趨勢信號頻率較低，推薦投資者可置留部分倉位用于信用債與貨幣之間的輪動，來增厚低風險資產組合帶來的收益。

圖10：同樣參數下輪動策略收益效果與純指數基準業(yè)績對比

策略凈值

930780.CSI

1.9

1.8

1.7

1.6

1.5

1.4

1.3

1.2

1.1

1

資料來源：，wind

表9：同樣參數下輪動策略業(yè)績統(tǒng)計（基于930780.CSI）

年化復合收益

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2009

0.87

1.68

-1.24

2009/6/2

2009/6/23

0.53

0.72

0.70

2010

6.55

1.97

-0.79

2010/10/14

2010/11/26

3.22

5.55

8.27

2011

4.87

3.21

-1.40

2011/2/1

2011/2/12

1.50

2.39

3.47

2012

7.27

1.20

-0.68

2012/7/24

2012/8/23

5.86

16.60

10.68

2013

4.83

1.34

-0.92

2013/7/8

2013/7/24

3.53

5.34

5.27

2014

11.18

1.76

-1.67

2014/12/2

2014/12/10

6.04

9.61

6.69

2015

10.54

1.11

-1.19

2015/1/26

2015/2/11

9.05

18.53

8.84

2016

4.35

0.84

-1.08

2016/11/8

2016/12/20

5.09

8.32

4.03

2017

3.62

0.34

-0.22

2017/8/22

2017/8/30

10.54

23.31

16.42

2018

6.69

0.80

-0.37

2018/8/7

2018/8/20

8.11

21.61

18.10

2019

8.16

0.74

-0.28

2019/4/2

2019/4/18

10.57

28.26

29.59

全樣本

6.31

1.57

-1.67

2014/12/2

2014/12/10

3.91

6.50

3.78

資料來源：，wind

趨勢信號下的高風險資產配置組合

單純長期持有高風險資產一般而言會對配置模型的最終績效產生負向貢獻，通常投資者會基于宏觀層面信息對其高風險資產的風險配比進行動態(tài)調整，形成更優(yōu)的績效，但這會帶來過擬合困擾。實際上我們認為，基于簡單的趨勢信號對高風險資產β稍加過濾，即可為資產配置組合帶來穩(wěn)健提升。

接著，我們嘗試基于某些趨勢信號來構建配置組合，對比基準是完全按照低風險資產輪動策略進行配置。

長周期均線過濾下的資產配置組合

長周期均線往往用于市場周期的劃分。我們嘗試采取長周期均線來過濾趨勢，具體配置策

略如下：

選用資產：黃金（S0035819）、南華商品指數（NH0100.NHF）、權益（000300.SH）、貨幣

（CBA02201.CS）、中長期信用債(CBA02041.CS)。

策略開始時期：2007年1月1日

策略終止時期：2019年10月30日

調倉規(guī)則：構建所有高風險資產的??日移動均線，若高風險資產突破??日移動均線向上，且當期組合中沒有配置該資產，則第二日加入該資產按照波動率配比重新調整風險資產頭寸；

若高風險資產突破??日移動均線向上，且當期組合中有配置該資產，則第二日刪去該資產按照波動率配比重新調整風險資產頭寸；

調倉周期：信號發(fā)出后的第二日調倉，高風險資產配置后的剩余頭寸，完全按照低風險資產輪動策略(??=20,??=5)進行配置.。

交易費用：雙邊千三

首先，我們展示??=120的實證結果：

圖11：??=??????情形下，策略凈值與低風險資產輪動策略對比

34900

29900

24900

19900

14900

9900

策略凈值 低風險資產輪動

資料來源：，wind

表10：??=??????情形下，策略凈值分年度績效

年化復合收益

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2007

15.49

6.79

-3.49

2007/11/7

2007/11/20

2.15

3.20

4.43

2008

9.57

5.17

-6.95

2008/3/4

2008/8/4

1.79

2.50

1.38

2009

14.43

5.94

-2.94

2009/8/5

2009/9/2

2.30

3.55

4.91

2010

12.80

6.84

-5.03

2010/11/10

2010/11/17

1.80

2.57

2.55

2011

5.62

4.98

-4.20

2011/8/22

2011/9/26

1.12

1.61

1.34

2012

5.37

3.45

-2.32

2012/9/17

2012/11/5

1.53

2.23

2.31

2013

-2.33

3.44

-5.98

2013/2/6

2013/12/23

-0.67

-0.96

-0.39

2014

22.65

3.94

-1.51

2014/3/17

2014/4/2

5.20

10.94

14.97

2015

7.00

4.17

-3.41

2015/6/9

2015/7/3

1.64

2.45

2.05

2016

17.15

5.52

-3.71

2016/5/3

2016/5/25

2.90

4.87

4.62

2017

0.82

5.24

-3.98

2017/9/6

2017/12/8

0.18

0.26

0.21

2018

2.63

4.36

-7.05

2018/1/25

2018/6/22

0.62

0.85

0.37

2019

16.09

6.82

-3.04

2019/4/11

2019/5/10

2.22

3.84

5.29

全樣本

9.50

5.25

-7.56

2017/9/6

2018/6/22

1.76

2.66

1.26

資料來源：，wind

可以看出，盡管經過長周期均線過濾后的資產資產配置組合相對單純的低風險資產輪動組合年化收益有顯著提升，但同樣也帶來了更高的回撤和波動；我們認為單一長周期均線的過濾在止損方面過于緩慢，我們嘗試使用更靈敏的趨勢信號。

此外，我們對均線參數??進行遍歷，測試其參數敏感程度：整體上，策略對均線周期??的敏感程度不高，在80-140的取值范圍內業(yè)績表現(xiàn)穩(wěn)定。

表11：不同參數??情形下的業(yè)績表現(xiàn)

80

90

100

110

120

130

140

年化復合收益

8.96

8.72

8.37

9.13

9.50

9.40

9.60

年化波動率

5.08

5.14

5.15

5.21

5.25

5.23

5.28

最大回撤率

-7.39

-8.26

-9.19

-7.49

-7.56

-6.90

-6.96

回撤開始

2018/1/25

2017/9/6

2017/9/6

2017/9/6

2017/9/6

2018/1/25

2008/3/4

回撤結束

2018/7/18

2018/7/18

2018/7/13

2018/6/22

2018/6/22

2018/6/22

2008/8/4

Sharpe

1.72

1.65

1.59

1.70

1.76

1.74

1.76

Sortino

2.56

2.47

2.36

2.56

2.66

2.64

2.68

Calmar

1.21

1.06

0.91

1.22

1.26

1.36

1.38

資料來源：，wind

唐安奇通道過濾下的資產配置組合

唐安奇通道在觸發(fā)、止損方面比長周期均線更加靈敏，我們嘗試采用唐安奇通道來過濾趨勢，具體配置策略如下：

選用資產：黃金（S0035819）、南華商品指數（NHF0100.NH）、權益（000300.SH）、貨幣

（CBA02201.CS）、中長期信用債(CBA02041.CS)。

策略開始時期：2007年1月1日

策略終止時期：2019年10月30日

調倉規(guī)則：構建所有高風險資產的??日唐安奇通道，若高風險資產突破過去??日最大值向上，且當期組合中沒有配置該資產，則第二日加入該資產按照波動率配比重新調整風險資產頭寸；若高風險資產突破??日移動均線向下，且當期組合中有配置該資產，則第二日刪去該資產止損按照波動率配比重新調整風險資產頭寸；

調倉周期：信號發(fā)出后的第二日調倉，高風險資產配置后的剩余頭寸，完全按照低風險資產輪動策略(??=20,??=5)進行配置：

交易費用：雙邊千三

我們展示??=20情形下的業(yè)績表現(xiàn)：

圖12：??=????情形下，策略凈值與低風險資產輪動策略對比

34900

29900

24900

19900

14900

9900

策略凈值 低風險資產輪動

資料來源：，wind

表12：??=????情形下，策略凈值分年度績效

年化復合收益

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2007

10.54

5.33

-2.51

2007/2/27

2007/3/6

1.91

2.67

4.20

2008

11.47

4.98

-3.26

2008/3/4

2008/8/4

2.21

3.51

3.52

2009

8.43

4.42

-1.81

2009/12/3

2009/12/11

1.85

2.73

4.65

2010

8.95

4.85

-3.14

2010/11/10

2010/12/17

1.79

2.50

2.84

2011

8.36

4.26

-2.02

2011/8/22

2011/8/30

1.90

3.03

4.15

2012

10.79

3.51

-2.64

2012/7/17

2012/8/30

2.93

5.13

4.09

2013

2.92

3.09

-2.86

2013/5/31

2013/8/2

0.95

1.50

1.02

2014

16.91

4.20

-1.74

2014/6/16

2014/7/18

3.74

7.40

9.74

2015

6.73

3.75

-2.13

2015/5/18

2015/5/29

1.75

2.61

3.15

2016

16.25

4.74

-2.39

2016/5/3

2016/6/14

3.21

5.44

6.81

2017

6.42

4.16

-2.40

2017/2/27

2017/4/26

1.52

2.31

2.67

2018

4.47

3.58

-1.94

2018/4/20

2018/8/3

1.24

1.81

2.30

2019

14.37

5.10

-1.65

2019/2/26

2019/4/29

2.66

4.74

8.73

全樣本

9.62

4.35

-3.26

2008/3/4

2008/8/4

2.13

3.34

2.95

資料來源：，wind

在??=20的情形下，策略效果顯著，年化收益9.62相比長周期均線策略提升不明顯，但是波動率和最大回撤有了明顯降低，我們認為效果提升主要源于更加靈敏的止損。但是，相比長周期均線策略，組合的換手率有所提升，尤其是風險資產的下跌周期中錯誤信號偏多，我們認為有必要利用長周期均線控制換手，過濾低效信號。

我們對均線參數??進行遍歷，測試其參數敏感程度：整體上，策略對均線周期??的敏感程度不高，除了??=10之外，策略效果優(yōu)異，相比純粹的低風險資產輪動，組合業(yè)績有了明顯提升。

表13：不同參數K情形下凈值績效

10

15

20

25

30

年化復合收益

8.10

9.42

9.62

9.05

9.46

年化波動率

4.42

4.39

4.35

4.31

4.30

最大回撤率

-4.36

-3.58

-3.26

-3.30

-4.22

回撤開始

2018/2/27

2010/11/10

2008/3/4

2010/11/10

2010/11/10

回撤結束

2018/10/9

2010/12/9

2008/8/4

2011/2/23

ge2011/2/23

Sharpe

1.78

2.07

2.13

2.03

2.12

Sortino

2.77

3.23

3.34

3.12

3.26

Calmar

1.86

2.63

2.95

2.74

2.24

資料來源：，wind

唐安奇通道+長周期過濾下的資產配置組合

我們希望適當減少換手，且將開倉信號點更多集中在風險資產的長周期向上趨勢中以提升勝率，故將唐安奇通道與長周期均線過濾相結合。具體配置策略如下：

選用資產：黃金（S0035819）、南華商品指數（NHF0100.NH）、權益（000300.SH）、貨幣

（CBA02201.CS）、中長期信用債(CBA02041.CS)。

策略開始時期：2007年1月1日

策略終止時期：2019年10月30日

調倉規(guī)則：構建所有高風險資產的??1日唐安奇通道和??2日均線，若高風險資產突破過去??日最大值向上且價格在??2日均線之上，當期組合中沒有配置該資產，則第二日加入該資產按照波動率配比重新調整風險資產頭寸；若高風險資產突破??2日移動均線向下，且當期組合中有配置該資產，則第二日刪去該資產止損按照波動率配比重新調整風險資產頭寸；

調倉周期：信號發(fā)出后的第二日調倉，高風險資產配置后的剩余頭寸，完全按照低風險資產輪動策略(??=20,??=5)進行配置.

我們展示??1=120，??2=20情形下的業(yè)績表現(xiàn)：

圖13：????=??????,????=????情形下的策略凈值

34500

29500

24500

19500

14500

9500

策略凈值 低風險資產輪動

資料來源：，wind

表14：????=??????,????=????情形下的策略分年度績效

年化復合收益

年化波動率

最大回撤率

回撤開始

回撤結束

Sharpe

Sortino

Calmar

2007

8.80

5.27

-2.51

2007/2/27

2007/3/6

1.63

2.26

3.51

2008

12.16

4.47

-2.94

2008/3/4

2008/8/4

2.59

4.04

4.13

2009

7.95

4.35

-1.81

2009/12/3

2009/12/11

1.78

2.61

4.39

2010

8.54

4.61

-3.14

2010/11/10

2010/12/17

1.80

2.47

2.72

2011

9.06

4.02

-2.01

2011/8/22

2011/8/30

2.18

3.46

4.51

2012

11.05

2.72

-1.22

2012/2/29

2012/3/21

3.87

6.74

9.08

2013

2.92

2.74

-2.82

2013/5/31

2013/12/19

1.06

1.71

1.04

2014

23.48

3.90

-1.40

2014/6/