2025年多元资产策略：直面低利率时代的挑战（上篇），基于多空风险平价的华鑫量化大类资产全天候

全 天 候 投 资 策 略 介 绍

全天候投资策略由雷·达里奥及其公司桥水基金提出，旨在通过科学的资产配置，使投资组合在不同经济环境 下（如经济增长或衰退、通胀上行或下行）都能保持稳定表现。其核心理念是基于资产与经济环境的结构性 关系，平衡资产组合分散风险，从而减少经济意外事件对投资组合的冲击。市场参与者可能遭遇意外的通胀 涨跌或经济增长滑坡，但全天候投资组合依然能稳步前进，取得令人满意和相对稳定的回报。

风险平价与风险预算模型介绍

为什么会有经典的股4债6策略？为什么不是股2债8？

核心结论：基于风险平价，当所有资产拥有相同的夏普率（SR）且资产间相关系数为0时，此时风险平价组 合达到夏普率最优。

风 险 平 价 模 型 的 局 限 性

局限性1：高相关性导致风险分散效果降低。 当资产i与资产j之间的相关性较高时，协方差 Ʃ?? 会较大，这意味着：由于高相关性资产之间的协方差项较大， 它们对组合的总风险贡献增大，这使得总风险 σp = wTƩw 更加依赖于这些高相关性资产，降低了风险平价 模型的风险分散效果。

局限性2：单个资产间夏普差较大导致风险平价无法达到夏普率最优。 对于风险平价模型来说，只有当资产间相关性较低、夏普率接近时才能使模型接近最优，而在每个配置期内 的夏普率随着收益率的变化而不可能保持稳定，因此，风险平价模型的效果会受到市场环境的极大影响。

局限性3：过于被动，缺乏进攻性。 风险平价模型的唯一输入项是资产的协方差矩阵，在其他地方不能做出任何改变，因此是一种完全被动式的 资产配置模型。由于其过于被动，过于依赖固定收益类资产，既无法抓住趋势，也无法融入主观观点，业界 进一步开发了风险预算模型。

风险预算组合的优势

优点：更灵活、适应性强的风险分配。 风险预算策略相比风险平价策略更具灵活性，因为它允许投资者根据自身的风险偏好设定每种资产的风险贡 献目标，而不是严格要求所有资产的风险贡献相等。这样一来，投资者可以在市场环境变化时，动态调整高 风险或高收益资产的风险贡献比例。例如，在市场风险偏好较高或牛市环境下，可以增加权益类资产的风险 贡献，以增强组合的进攻性；而在市场波动加剧或不确定性增加时，可以降低高风险资产的权重，加强组合 的防御性。

从做多到多空—— 以国内商品期货为例

国内商品期货的多空风险平价策略

回测部分，我们使用Wind商品指数2010年12月31日至2024年10月16日的日频数据进行以上策略权重的配置， 使用各商品期货的主连合约收盘价作为交易价格。Wind商品指数对于商品，按照当前该商品的每个合约最新 价按照持仓额加权平均实时计算，因而是连续的，使用该指数可免于考虑因使用近月合约而带来的价格跳空 问题。 在回测时段内，选择有完整数据且活跃交易的17种商品如下： 回测商品池：豆一、沪铝、沪金、豆二、郑棉、玉米、沪铜、塑料、豆粕、棕榈油、螺纹钢、橡胶、白糖、 PTA、PVC、豆油、沪锌。

回测商品池商品收益率相关系数

大部分品种间相关系数在0.5以下，但仍有品种间相关系数大于0.5：沪铝沪铜、沪铝沪锌、豆二豆粕、豆二 豆油、沪铜橡胶、沪铜沪锌、塑料PTA、塑料PVC、棕榈油豆油。 对于商品，做多风险平价策略采取全部做多不设空仓（做多权重和为1），多空风险平价策略采用过去三个 月的平均月收益（三个月动量）作为多空信号??，??小于0时做空（多空权重绝对值和为1）；使用三个月的 日频数据计算协方差矩阵；选择月频和周频两种调仓方式。

R B 如 何 分 配 b u d g e t

即使资产间相关性为0，风险平价组合夏普率最优的条件还有各资产夏普率相同，这对功能各异的大宗商品 显然很难达到，因此我们考虑使用风险预算组合。 此前，我们已经提出，当资产间相关性为0时，风险预算按照各自夏普率的平方的比例设置时，风险预算组 合为夏普率最优组合。 因此，对于以上17种商品期货，我们使用每个资产过去一个月的夏普率作为预测夏普率，对于预测夏普率大 于0的资产，按照预测夏普率的平方之比设置风险预算，预测夏普率小于0的资产不予配置（做多权重和为 1），构建做多风险预算组合； 同时，使用预测夏普率作为多空信号??，全体资产按照预测夏普率的平方之比设置风险预算，??大于0的资产 做多，??小于0的资产做空（多空权重绝对值和为1），构建多空风险预算组合。

多空风险预算策略“最优“回看期探索

鉴于多空风险预算策略良好的表现，我们将对其进行进一步探索，看一看在不同的回看期下是否能将 其进一步优化。 此前，我们使用三个月的日频数据计算协方差矩阵，过去一个月的夏普率作为预测夏普率产生多空信 号，但实际上我们可以调整协方差矩阵和预测夏普率的回看期，探索何时我们可以达到多空风险预算 策略“最优”。

商品子策略

筛 选 部 分 商 品 多空风险预算策略

此前，我们运用了(多空)风险平价、 (多空)风险预算策略，对17种商品期货进行了配置实测，并探索了“最 优”回看期，可以看到以原17种商品期货为例的多空风险预算策略在历史时段的的确确可以获取一定的收益， 但在大部分的年份中其年化收益却并不突出。 于是，我们试图找到一种策略，在每年选取一批商品，优化多空风险预算组合在每年的各项指标，提升其表 现。这里，我们在剔除黄金后，按照“低相关性低夏普率”、 “低相关性高夏普率”、 “高相关性低夏普 率”、 “高相关性高夏普率”四种排序方式分别选取排序前10的品种取交集，得到我们每年选取的商品。记 S为夏普回看期，C为相关性回看期，以S=1，C=5 （月，下同），月频调仓下2013.12.31——2024.12.12不 加杠杆回测结果如下： （以“低相关性低夏普率” 为例，将16种商品滚动过去3年的日频收益率数据算出相关性与夏普率，按相关 性从小到大排序选取前10个商品，按夏普率从小到大排序选取前10个商品取交集，得到最终选取的商品）。

权益和债券子策略

信 号 映 射 到 3 0 0 和 1 0 0 0 之 后 ：

系统化定量轮动策略信号在映射 到300和1000后，较等权基准有 2.89%的年化超额收益以及7.47% 的最大回撤增幅。

基于10年期和30年期国债期货风险平

10年期和30年期国债期货风险平 价组合较等权基准而言，年化收 益小幅下跌、最大回撤小幅下降 整体表现几乎相同。

华 鑫 量 化 全 天 候

结构化风险平价 :

对于商品大类，我们首先对16种商品(无黄金) 逐年选择品种进行多空风险预算分配权重， 进而得到“纯商品净值指数”。再将该指数 与黄金择时净值指数进行风险平价得到 “商 品大类净值指数”。 对于权益资产，我们使用系统化定量轮动策 略的净值作为“权益类净值指数”。 对于固收资产，我们对10年期与30年期国债 期货进行风险平价分配权重，进而得到“固 收类净值指数”。 对于美股，使用标普500指数。（仅在国际 版中使用美股） 最后，我们将以上四类指数进行风险平价分 配权重，最终得到“华鑫量化全天候策略指 数”。

报告节选：

编辑：火腿肠