2025年量化专题报告：利用多资产生息策略穿越资产周期——多策略矩阵系列之一

一、生息策略的逻辑与有效性

1.1 国内为什么要做主动的资产配置

国内绝对收益策略的难点：底层资产风险溢价较低。我们将资产配置分为被动配置与 主动配置，其中被动配置主要是基于“资产具有长期风险溢价”和“资产之间具有低相 关性”两个基本前提来获取长期回报，当市场有效性较强时，被动配置的表现相对较好。 2005 至 2011 年间，国内股债风险平价策略尚且能够实现 1.02 的夏普比率，然而 2012 至 2023 年间，国内股债风险平价策略的夏普比率已然回落至 0.6。股债风险平价策略表 现变弱的底层原因在于 A 股和中债的风险溢价均有不同程度的下降，被动策略难以实现 较高的稳定收益，因此主动型的资产配置策略在国内市场便显得十分重要。

主动型资产配置的两种方法。若投资者想通过主动配置资产组合获得更高的收益风险 比，理论上有以下两种方法。此处我们可以将资产类比为债券，其中下式中?代表资产价 格，?代表市场要求回报率，?代表资产每期所提供的现金流。

资产择时：资产择时本质是利用资产的周期波动属性，在市场要求回报率?较高时买 入或超配，该策略更多是对资产整体的时序择时来获取周期波段的收益，与“别人 恐惧时贪婪，别人贪婪时恐惧”的理念如出一辙。我们已在专题报告《资产配置的 四种范式：赔率、胜率、趋势与拥挤度》对该框架进行过讨论，此处不再赘述。

策略配置：策略配置专注于探索资产内的截面定价，是在相同市场要求回报率下， 寻找“长期存在”、“被市场阶段性忽视”的结构性定价误差，该配置方法更多是关 注资产定价的分子端，寻找分子端超预期的细分品种，本质是利用了市场的结构性 定价低效特征，从而衍生出捕捉不同类型收益的子策略。

1.2 为什么选择生息策略方向

如何理解生息收益？基于海外文献 Koijen(2018)中的定义，资产的总回报可以拆解为： 生息收益、资本利得和预期外的冲击，其中生息收益（Carry 收益）代表当市场环境与资 产价格不发生变化下，持有资产所提供的静态收益率。基于此逻辑，Koijen(2018) 假设 各资产都有对应的期货，并推导出了不同资产的生息收益定义。

生息策略的优势在哪里？生息策略有着如下优势： 收益易预测：持有资产时间越长，生息收益对总收益的贡献越大，资本利得贡献的 周期波动便会被熨平。而且相比于资本利得，生息收益的可预测性较高； 风险溢价丰厚：由于彩票偏好等原因，国内 A 股生息策略风险溢价非常显著，如中 证红利指数相对于全 A 指数具有很强的长期超额收益； 适合配置：相对于其他策略，生息策略不太需要进行预测或择时，因此生息策略一 般而言换手率更低，波动率更低，更适合长期配置； 可投产品多：生息类策略可投的 ETF 更多，如红利类的 ETF；

生息策略有效性的行为金融学解释。若生息策略长期有效，且具有较高的风险溢价， 则说明市场的无效性。从行为金融学的角度来说，生息策略有效主要有以下两个原因： 过度看重资本利得而忽视生息收益：部分投资者认为可以通过宏观、技术分析等方 法对非生息类资产的资本利得进行有效的择时，同时过度自信地认为资本利得的损 失会影响生息资产的收益，从而使得生息资产欠配，具有较高的风险溢价。 非盈利目标的投资需求较大：以商品期货市场为例，若现货投资者长期有较大的对 冲套保需求，则会使得商品期货长期处于贴水状态，产生较高的生息收益。

1.3 生息策略是否长期有效

生息策略在全球市场、多品种内均长期有效。Koijen(2018)在全球股债商汇衍各个资 产内部设计了生息策略，即做多高生息收益的组合，做空低生息收益的组合。其中黑色实线代表该生息策略的累计总收益，红色虚线代表总收益中生 息所贡献的累计收益。可以发现以下两个现象： 生息策略在多市场、多品种内长期有效：各个大类资产的生息策略累计收益均为正， 尽管策略收益在短期会有阶段性的波动与回撤，但长期来看策略显著有效。  总回报与生息收益的关系：股债汇的生息收益与总收益较为接近，意味着“所见即 所得”，资本利得损失并未对生息策略造成显著的影响。而对于商品期货与期权卖权 策略来说，资本利得损失较为显著，但生息收益仍可以覆盖资本利得损失。

生息收益与未来净价收益负相关，但和总收益正相关。完全预期假说认为，不同资产 的生息收益+资本利得应完全相同，因此更高的生息收益反映了未来低资本利得的预期。 高生息收益确实与未来资本利 得负相关，但却与未来总收益有弱的正相关性。 其本质为：市场经常性地高估了资本利得的下行风险，低估了生息收益的补偿，从而创 造了长期错误定价的机会，该错误定价便是生息策略风险溢价的主要来源。在本文后续 的国内生息策略实证中，我们将看到这一逻辑贯穿于国内的股债商衍等各种大类资产。

二、权益生息：基于股息+净回购的股东回报策略

2.1 权益生息的定义：股息率+净回购率

在专题报告《A 股收益预测框架》中我们曾介绍过著名的股票收益分解模型：GK 模型， 可以将股票收益分解为股息率、净回购率、盈利增速和估值变化四个分项。进一步的， 我们将股息率+净回购率定义为股票的生息收益，后两项则定义为股票的资本利得。

2.2 净回购的定义、意义和效果

怎么定义净回购率？在专题报告《A 股收益预测框架》中我们曾提及，使得 A 股股本 变动的事件主要可以分为三类： 送股或转增：可能会通过吸引市场关注或者提高股票流动性等方式来影响短期 A 股 的股价，但是这个过程并未引入新的股东，对于现有股东不会造成实质性的稀释。 增发、配股和转债转股：企业可以通过增发、配股和转债转股等股权再融资方式获 取更多的运营资金，但暂且不论企业的再融资是否真的如预期般提升企业的盈利， 但是新的股权资本的引入必然会稀释现有股东的持股比例，从而稀释了股票的收益。 股份回购：企业如果判断当前经营并没有出现问题，但是由于市场原因，股价大幅 低于合理价值，则企业可以通过低息贷款或者当年的经营利润回购一部分自身的股 本，从而实现维稳股价的效果。对于现有股东而言，回购是类似于现金分红的行为， 因此对于现有股东而言，股本回购提高了股票的收益。 综上，我们在股本变动这个维度上只考虑四个事件：增发、配股、转债转股以及回购。 从大类而言，增发、配股和转债转股造成的股本变动率称之为再融资率，股份回购造成 的股本变动率称之为回购率，回购率减去再融资率则称之为净回购率。

为什么说净回购是当前 A 股提升股东回报的关键？对比中美股市 2014-2024 年间的 生息回报率和生息回报的结构，我们可以清楚地看到： 股息率：沪深 300 的股息率中枢逐渐抬升，目前已经显著高于标普 500 指数； 净回购率：尽管沪深 300 长期净增发，但净回购率中枢逐年抬升，目前已接近零轴； 截止 2024 年底，A 股生息收益率为 2.4%，美股生息收益率为 3.0%，两者差异已经不 大，且其主要缺口来自于净回购率。在 2024 年 10 月的股票回购增持再贷款以及 2024 年 11 月的市值管理新规等新政策引导下，未来 A 股或有较大的净回购率提升潜力，从 而进一步提升生息回报率和改善生息回报结构。

净回购的稀缺性和选股能力。在专题报告《超越股息率：从资本配置出发构建股东回 报率指标》中我们详细地测算了净回购率因子的选股效果，具体细节此处不再赘述，但 关于净回购我们认为有三点值得关注：1）回购常见但净回购不常见，2024 年只有 844 只股票全年回购股本大于增发股本；2）净回购因子的分组效果优于原始回购因子，与海 外经验基本一致；3）净回购可以增强高股息的选股能力，两者具有进一步结合的潜力。

2.3 股东回报策略的设计

沿着专题报告《超越股息率：从资本配置出发构建股东回报率指标》的思路，我们可以 通过以下步骤构建股东回报组合： 基础池：过去一年日均总市值排名前 80%；过去一年日均成交金额排名前 80%； 连续三年分红；过去三年平均股利支付率和过去一年股利支付率大于 0 且小于 1； 优选池：净回购率>0% 或 债务净偿还>0%； 初始组合：按照股息率大小由高到低进行排序，选择股息率最高的 25 只；最终组合：由于银行股不适用上述的净回购和债务净偿还方案，因此我们按当前中 证红利银行权重，选择银行股中股息率最高的 5 只股票按照股息率加权进行配置； 剩余权重按照原方案选择股息率最高的 25 只股票构建组合； 调仓频率：组合调整日期为每年的 1 月、4 月、7 月、10 月末。

2020 年以来，加入银行股的股东回报组合年化收益 20.4%，夏普比率 1.05。2024 年股 东回报组合录得 24.3%的绝对收益，相比中证红利全收益指数超额 5.5%。尽管最终组 合是按照股息率进行股票筛选，但加入净回购和债务净偿还的筛选标准后，部分股票虽 然股息率较高，但仍被剔出红利股票池，一定程度避免了价值陷阱。

三、债券生息：基于票息+骑乘的久期选择策略

3.1 债券生息的定义：票息+骑乘

在专题报告《利率债收益预测框架》中我们曾介绍过利率债收益分解模型，可以将利率 债收益分解为票息收益、骑乘收益、久期收益和凸性收益四个分项。进一步的，我们将 票息+骑乘定义为债券的生息收益（即远期利率），后两项则定义为债券的资本利得。

3.2 骑乘生息策略的设计

为了更直观地阐述利率债生息收益的概念，我们对中国国债的即期利率曲线和远期利率 曲线进行分析，正如上面所说的，远期利率约等于票息收益+骑乘收益，因此远期利率曲 线代表了不同期限的国债买入并持有一年的生息回报率： 从即期曲线来看，一般是期限越远，国债即期利率越高，但我们可以看到 5Y-6Y 期 限，即期利率曲线会出现比较“陡峭”的下滑，从而带来了接近 70BP 每年的骑乘 收益增厚。陡峭程度往往跟市场对债券流动性的诉求或对债券回报率的诉求有关； 即期利率曲线和远期利率曲线会随着时间和宏观环境而发生变化，比如2024年底， 最高生息回报的期限已经偏移到 7Y 期限，实际上我们在构建骑乘生息策略时也应 根据当前的数据动态选择“远期利率最高”的期限。

基于最大化远期利率（票息+骑乘）的理念，我们设计了基于零息债券的骑乘生息策略： 备选资产：1Y-10Y 十个不同期限的零息债券； 久期选择方案：每月底，计算最新的远期利率曲线，选择十个零息债券中远期利率 最高者，以次月第一个交易日收盘价成交；2011 年-2024 年骑乘生息策略选择的期限都在 5Y 以上，67%的月份选择 了 6Y 期限，19%的月份选择了 7Y 期限。从策略表现来看，骑乘生息策略年化收益为 5.6%，最大回撤为 6.9%，相比于 7-10 年期国债指数，获得了接近 90BP 的年化超额收 益，且最大回撤略有降低，体现了骑乘生息理念的有效性。

零息债券在真实世界中不具有可投资性，我们按照《利率债收益预测框架》中介绍的“久 期+凸性”匹配方法，以零息债券组合来模拟真实世界中的国债总财富指数，最后基于最 大化远期利率（票息+骑乘）的目标，构建了基于国债总财富指数的骑乘生息策略： 备选资产：货币基金指数、国债 1-3 年期总财富指数、国债 7-10 年期总财富指数；总财富指数复制：基于多个零息债券的久期和凸性，通过线性优化匹配目标国债总 财富指数的久期和凸性，得到零息债券组合的权重，总财富指数的远期利率为多个 零息债券远期利率的加权平均； 久期选择方案：每月底选择货币基金指数、国债 1-3 和国债 7-10 三个指数中远期利 率最高者，以次月第一个交易日收盘价成交。

基于国债总财富指数的骑乘生息策略年化收益为 5.0%，最大回撤为 5.8%，同样实现了 更高的收益和更低的回撤，但相比于零息债券骑乘生息策略，基于总财富指数的骑乘生 息策略收益能力明显降低，2018 年后甚至退化为长久期多头策略，如何进一步提升？

3.3 考虑尾部风险的骑乘生息 plus 策略

骑乘生息策略天然更容易选到中长期的国债，而随着最近几年国债利率中枢的下移，骑 乘生息策略除了生息收益外必然还获得了很大部分资本利得的收益。 当前骑乘生息策略的核心挑战在于：如果未来长期处在低利率环境中，那么生息收益对 债券总回报的贡献会进一步降低，而资本利得的贡献则会明显提升，应如何应对？

管理资本利得必然需要预测利率。利率债收益中的久期收益和凸性收益完全取决于未 来的利率变化 ∆r，无论是主观方法还是量化方法，利率债收益预测的核心都在于对 ∆r 的预测。因此，无论是想提升收益还是管理风险，利率预测都是无法回避的重要一环。

基于“利率预测模型+蒙特卡洛模拟”，我们可以对任意期限的国债利率的未来 N 期进行 量化预测，而国债利率的预测一旦确定，买入不同期限的国债持有一年的预期收益也就 可以根据上面的收益分解公式进行计算。

考虑尾部风险的骑乘生息策略改进。既然利率债的远期利率根据当前数据即可计算出 出来，而利率债的资本利得则通过上述的利率三因子模型预测得出，那么我们可以动态 得到买入不同期限的国债并持有一年的预期总回报。因此我们可以基于利率债预期回报 作为基础，在考虑尾部风险的情况下对骑乘生息策略进行改进：  备选资产：货币基金指数、国债 1-3 年期总财富指数、国债 7-10 年期总财富指数； 尾部风险管理：对于上述三个备选资产，分别计算其未来一年的预期回报，只保留 预期回报≥无风险利率的期限作为下一步久期选择方案的资产池； 久期选择方案：在满足上述尾部风险管理标准的期限中，每月底动态选择远期利率 最高者，以次月第一个交易日收盘价成交。

从策略表现来看，相比于原始骑乘生息策略，骑乘生息 plus 策略体现出更强的久期择时 能力和尾部风险管理能力，在历史上国债估值处于整体较高的情况下主动压降了久期， 从而实现了更低的最大回撤（5.8%降低至 2.8%）。2011 年至今策略的年化单边换手率 为 2.6 倍，2018 年至今年化单边换手率为 1.9 倍，整体而言交易费用影响较小。

我们利用市面上规模较大、流动性较好的海富通短融 ETF、博时国开 0-3 年 ETF 和富国政金 债 7-10 年 ETF 分别代表上面的货币基金指数、国债 1-3 年期总财富指数、国债 7-10 年期总 财富指数，ETF 上市前的数据用对应的基准指数替代。短融、国开债和政金债毕竟与国债有 所区别，因此基于利率债 ETF 的骑乘生息策略虽然获得了更高的年化收益，但是最大回撤也 有所提升，但整体而言依然体现了考虑尾部风险的骑乘生息 plus 策略的有效性。

四、商品生息：寻找高展期收益的品种

4.1 商品生息的定义：展期收益

商品期货才有生息的概念。首先持有商品本身并无所谓的生息概念，但有价值和成本 的概念，比如由于有仓储成本因此商品现货很多时候也被认为是“损耗型”的资产，但 持有商品现货在某些情况下也有很高的“变现价值”，即学术中所说的便利收益。因此如 果商品现货的便利收益大于仓储成本，此时持有现货相比于持有期货更有价值，则此时 商品期货便会呈现贴水结构（Backwardation），学术界对此有更丰富和更严谨的论述， 此处我们不再展开。 由于国内公募基金和保险机构的投资范围约束，大多数产品并不能直接投资商品期货本 身，但商品 ETF 仍在部分的产品投资范围之内，因此本章节将聚焦国内三个商品期货 ETF 的投资价值分析。 进一步的，正如上面所说，商品现货本身并没有生息的概念，因此当我们讨论商品 ETF 生息的时候，我们讨论的标的并非黄金 ETF 等“现货 ETF”，而是直接投资期货的商品 期货 ETF，即华夏豆粕 ETF、大成有色 ETF 和建信能源化工 ETF。

展期收益的重要性。Lombard Odier(2017)对 2001-2016 年的部分商品期货进行了测算， 发现贴水结构出现频率较高的商品期货一般会获得更高的长期收益。Barry Feldman, Hilary Till(2006)回顾了1950-2004年的农产品期货，发现展期收益可以解释商品期货未来五年 64% 的收益，如果是对未来八年的长期收益解释度将进一步提升至 75%。这两篇论文的核心结论 较为一致：展期收益是商品期货长期回报的重要来源之一。

4.2 商品收益分解：现金收益、展期收益和期货波动

上面我们论述了商品期货的生息原理，同时也论证了展期收益是商品期货的长期收益的 重要来源之一。下面我们聚焦国内可直接投资的三个商品期货 ETF，对其生息能力和运 行特征进行分析。首先，商品期货 ETF 的运作模式大致如下（以豆粕 ETF 为例）： 被动管理：跟踪大商所豆粕期货价格指数，通过持有豆粕期货合约实现跟踪； 资金分配：资金包括期货账户和固定收益投资两部分，期货账户提供风险暴露，保 证金外多数投资于货币市场，提供流动性和增强收益； 展期操作：豆粕 ETF 会根据大连商品交易所豆粕期货价格指数编制规则，对应豆粕 期货市场实际表现，进行合约的展期操作，通常涉及 1 月、5 月和 9 月合约的切换。

对于其他两个商品期货 ETF，我们也做了类似的收益分解，其中细节如下：大成有色 ETF 的基准为上期有色金属指数，由于该基准并不包含期货的展期收益， 因此我们直接用 ETF 价格/上期有色金属指数作为有色 ETF 的展期收益+现金收益 的估计，不再单独剥离其展期收益和现金收益； 建信能源化工 ETF 的基准是易盛能化 A 指数，该基准包含期货的展期收益，因此为 了剥离出该品种的展期收益，我们利用能源化工 ETF 的季报的合约持仓权重以及动 力煤、甲醇、PTA 和玻璃四个品种的历史复权价格和不复权价格，构建了一个模拟 的“易盛能化 A 主力合约价格指数”，基于此近似估计该指数的展期收益。 通过比较三个商品期货 ETF 的收益来源，我们可以看到豆粕 ETF 赚的更多是生息的钱， 有色 ETF 赚的更多是资本利得的钱，而能源化工 ETF 较为均衡，生息收益和资本利得 均有所贡献，这也比较符合我们第一章节所阐述的生息策略的特征，高生息回报往往意 味着低资本利得。综上，如果只是从生息的角度进行筛选的话，显然豆粕 ETF 更符合生 息策略的要求，因此我们也把豆粕 ETF 视为商品中的生息品种。

4.3 展期收益对商品择时的有效性探索

上面我们已经论述了，商品的长期回报与展期收益密切相关，因此从战略配置的角度来 看，我们应该长期持有展期收益高的品种。但如果从战术配置的角度出发，展期收益是 一个动态变量，隐含了市场情绪和预期。因此，下面我们尝试基于展期收益动态调整商 品期货的仓位，验证展期收益能否作为一个普适性的择时指标，具体规则如下： 展期收益监控：每日基于主力合约和次主力合约计算展期收益并进行年化处理； 仓位调整规则：若展期收益大于 3%，商品仓位为 100%；若展期收益处于[0%,3%]， 商品仓位为 67%；若展期收益处于[-3%,0%]，商品仓位为 33%；若展期收益小于 -3%，商品仓位为 0%。剩余仓位配置货币基金。

虽然我们设定的择时规则较为机械，但从上面简单的统计结果来看，基于展期收益对 12 个商品期货品种进行择时优化，只有豆粕一个品种是没有同时实现收益和胜率的改善的， 其他的 11 个品种均有一定程度的收益提升和胜率提升。因此我们认为展期收益是可以 作为商品期货的一个简单但有效的时间序列择时指标进行使用，这也跟我们在第一章节 所阐述“生息收益与未来总回报正相关”的逻辑基本一致。

五、转债生息：偏债生息和偏股生息

5.1 可转债的收益来源

在讨论转债的生息类策略之前，我们想先介绍转债的收益来源。我们依照专题报告《可 转债定价模型与应用》中的收益拆解模型，可以将转债的收益拆解为债底收益、股票拉 动收益与转债估值收益：

债底收益：债底收益包含转债所支付的票息，以及随着利率变化、剩余期限减少所 产生的资本利得。对于偏债转债来说，由于其大部分价值来自于债底，因此债底收 益较高，与信用债 YTM 接近。而偏股转债的债底收益主要来自于票息。

股票拉动收益：为股票涨跌对转债价格的拉动，分成线性的 delta 收益与非线性的 gamma 收益。偏股转债的 delta 较高，因此股票涨跌对其影响较大。

转债估值收益：为波动率、到期时间等其他因素或者模型无法解释的价值变化所产 生的收益，主要由时间价值损耗与估值的均值回复组成。

我们按照如上的收益来源，可以概括出以下两种“泛生息”类策略： 可转债偏债低估策略：由收益分解可见，偏债转债往往能获得最多的债底收益，债 底收益是转债主要的“生息”来源之一。因此我们可以在偏债转债的基础上叠加低 估值因子选券，从而降低转债期权端的估值损耗，生成可转债偏债低估策略。可转债高股息策略：该策略与高股息股票策略类似，分红属于股票所提供的生息， 而高股息的平衡偏股转债也能够获得 delta×股息率的“生息”收益。

5.2 偏债生息：规避高 YTM 陷阱

可转债偏债低估策略的主要目标在于，通过持有偏债转债来获得显著且稳定的债底收益， 筛选低估转债来降低期权端的估值损耗，通过埋伏虚值看涨期权博取未来的弹性。由此 我们可以通过如下步骤构建策略： 筛选基础转债池：每双月月底调仓，筛选满足如下限制的转债，如评级 AA 及以上、 余额 3 个亿以上、剩余期限大于 3 个月、正股价 2 元以上、非 st、非停牌， 筛选偏债转债池：我们在基础池中进一步筛选偏债转债池，需要满足偏债转债（平 价/债底-1<-15%），且将其中 YTM 最高的 20%只转债去除，因为极高 YTM 的转债 易隐藏价值陷阱。 筛选偏债低估转债：在偏债转债池中，我们根据报告《可转债退市风险的量化与应 用》中的 ccb_out 定价偏离度（转债价格/ccb_out 定价-1）选择定价偏离度选择相 对低估的 50%只转债，从而等权构建了偏债低估转债策略，其中交易费用与冲击成 本设置为单边 0.2%。

从收益分解角度来看，转债债底收益每年能贡献 3.8%的绝对收益，与直接投资信用债接 近。由于转债偏债以及非线性的特征，正股拉动收益对转债的负向影响较为有限。同时 策略选债时要求估值较低，使得策略也无显著的估值损耗。

5.3 偏股生息：个股高股息+转债低估值

基于前文的收益分解模型，我们可以得到高股息转债的生息收益如下公式。可见策略若 想获得尽量多的股息率所产生的生息收益，则需保持转债 delta 较大，即转债偏股。同时 策略表现会受到转债估值波动的影响，因此需尽量选择较为低估的转债，防止过高的转 债估值对策略产生拖累。

高股息转债的生息收益 = 债底收益 + ??? ? × 股息率

由此，我们可以按照如下步骤生成高股息低估转债策略： 筛选高股息转债：每个月月底调仓，筛选出当前股息率 ttm≥2%且过去三年股息率 ttm 中位数≥0.5%的正股对应的转债，同时转债需满足基础限制，如评级 AA-及以 上、余额 3 个亿以上、剩余期限大于 3 个月、正股价 2 元以上、非 st、非停牌。 筛选平衡偏股且低估转债：在高股息转债中，我们选出平衡偏股转债池（平价/债底 -1>-15%）。在该池子内我们按照 ccb_out 定价偏离度（转债价格/ccb_out 定价-1） 选择相对低估的 50%只转债，从而等权构建了高股息低估转债策略。其中交易费用 与冲击成本设置为单边 0.2%。 高股息低估转债策略走势与中证红利相似，除 2022 年外每年均获得正收 益。同时策略年化收益为 10.2%，高于中证红利，但波动与回撤均远小于中证红利，该 策略从 2021 年开始平均持有转债个数约 20 只。

从策略的收益分解角度来看，该策略有如下的收益特征：债底收益：尽管策略选取的是平衡偏股转债，但策略每年仍可获得稳定的 2.1%债 底收益。 正股拉动收益：高股息正股所提供的股票拉动收益同样具有绝对收益属性，每年可 贡献 4.9%的收益，因此债底收益与正股拉动收益为该策略主要的“生息”来源。 转债估值收益：转债估值每年可以为策略贡献 5.4%的收益，但需要注意的是，若策略不限制转债低估值，则高股息转债并不会获得显著的估值收益，因 此转债低估值在该策略中也尤为重要。 自 2022 年以来，由于转债整体市场估值的压缩，策略并未获得显著为正的估值收益，使 得策略表现略弱于中证红利。当前转债估值已由深度低估逐渐恢复，转债资产表现较优。 若未来权益市场继续好转，则转债市场情绪与估值便会继续上升，那么高股息低估转债 策略或有更高的配置价值。

六、期权生息类策略

6.1 海外期权生息类 ETF

卖出期权获得期权费也是一种“生息”策略，其中最常见的策略之一为备兑策略。备兑 策略在持有标的现货的同时，卖出对应的看涨期权。该策略旨在牺牲标的一部分上行空 间的同时，通过卖出看涨期权来获取确定的期权费，从而构成主要的生息来源。早在 2013 年时美国市场便已经推出了期权备兑策略 ETF 方便投资者配置该策略，发展到现在已有 多种 ETF。

6.2 期权备兑生息策略

我们可以类似按照上述方式从 2016 年开始构建期权备兑策略，具体步骤如下：  持有现货：由于当持有现货时，备兑交易时期权端不需要支付保证金，因此可以满 仓持有上证 50ETF 基金。 备兑卖出看涨期权：每个月滚动卖出近月看涨期权合约，直至该合约到期后展期到 下个月的看涨期权，其中为了尽可能的获得期权的时间价值，备兑期权的执行价为 虚一档。

前文策略在执行时会将备兑的看涨期权空头持有到期再进行展期，然而策略表现会对展 期时间存在一定的路径依赖，持有到期再展期可能不是最优的选择。我们将提前 0 个交 易日至提前 10 个交易日展期的策略结果均进行了计算，可见提前 4 个交易日以上展期 的策略有着相对较好的效果。

由此我们可以对策略调仓进行如下的动态调整，策略在持有现货 50ETF 的同时，每 10 个交易日查找当前市场上 Theta 值最大的看涨期权合约并备兑卖出，若合约距离已不足 10 个交易日，则持有该合约到期。该策略每年能够实现 7.6%的年化收益，同时分别将 波动与回撤降低至 11.0%与 14.7%。

七、基于生息逻辑的绝对收益策略设计

上文我们已经详细地介绍了权益、利率债、商品、可转债和期权的生息逻辑和生息子策 略，从实证结果我们可以看到单一资产的生息策略改造虽然有效，但依然会受到该大类 资产的系统性风险影响，无法实现长期稳健的收益。因此本章节将着眼于多个生息子策 略的叠加和融合，利用多个低相关的生息风险溢价，试图构建出穿越单一资产周期的多 资产绝对收益策略。

7.1 生息 FOF 策略的构建与效果

在设计具体的生息 FOF 策略之前，我们需要明确策略的核心目标和产品的投资约束：组合定位：偏债混合型 FOF。为了发挥多个资产的分散化优势，我们需要尽可能使 得不同资产对组合的风险贡献接近，因此与偏债混合型 FOF 的投资目标比较接近；

7.2 生息固收+策略的构建与效果

对于固收+策略而言，其投资范围与 FOF 产品有一定的差异，具体投资约束和定位如下： 组合定位：二级债基组合。为了发挥多个资产的分散化优势，我们需要尽可能使得 不同资产对组合的风险贡献接近，因此与二级债基的投资目标比较接近；

7.3 可能存在的风险和挑战

全球衰退危机下的尾部风险。Koijen(2018)以不同国家的 GDP 为权重，加权 NBER 对 不同国家的经济衰退状态（0/1 哑变量），从而得到全球衰退代理指数（Global recession indicator）。进一步的，Koijen(2018)发现全球生息策略因子（Global Carry Factor）的最 大回撤与 Global recession indicator 具有较高的相关性。

事实上，上文我们反复强调生息策略的风险溢价来自于：市场经常性地高估了资本利得 的下行风险，低估了生息收益的补偿，从而创造了长期错误定价的机会。但全球衰退危 机下，资本利得的下行风险真实发生且往往发生的烈度远超寻常，这就打破了生息策略 的底层收益逻辑，因此我们也就不难理解为什么生息策略的最大回撤往往发生在全球经 济衰退的宏观情景中。另外，回顾上文我们设计的生息 FOF 策略 3.0 的表现，我们也可以发现其最大回撤发生在 2020 年 3 月，同样验证了上述的逻辑。

阶段性的排名压力。由于生息策略的进攻性不强，这也就意味着当市场出现“持续时 间长”且“上涨强度大”的牛市行情时，生息策略往往会显著跑输市场。我们回顾了生 息 FOF 策略和生息固收+策略的历史同类排名情况，其中生息 FOF 策略对标的是每年初 已上市的偏债混合型 FOF 产品，生息固收+策略对标的是每年出已上市的二级债基产品。无论是生息 FOF 策略还是生息固收+策略在 2020 年均跑输了对应的基 准指数，FOF 策略排名落后较多，有较大的排名压力，主要有两个原因：1）2020 年权 益市场表现较强，万得全 A 上涨 25.6%，而生息策略相较于同类产品低配了权益；2） 2020 年成长风格显著优于价值风格，国证成长 R 上涨了 50.6%，权益生息策略天然更 加偏向于价值风格，因此相较于同类产品低配了成长风格。

低利率背景下策略回报率压力。2018 年以来生息 FOF 策略年化收益 8.7%，最大回 撤 2.8%，生息固收+策略年化收益 6.9%，最大回撤 2.2%，两个策略均获得了不俗的表 现，但我们也必须意识到 2018 年以来利率债对组合的收益贡献不容小觑。2018 年以来 7-10 年期国债总财富指数年化收益高达 5.6%，而利率下行至今，10Y 利率的到期收益 率已经只有 1.6%左右的水平，未来对利率债的收益不宜抱有太高的预期。

在当前低利率的背景下，我们做了以下的收益冲击测算，核心假设有三：  未来 10Y 国债的预期收益等于当前的到期收益率； 其他资产的收益风险特征和协方差矩阵不发生改变； 策略收益冲击 = 策略的利率债平均配置仓位*利率债收益缺口；在上述假设下，生息 FOF 策略的年化收益将从 8.68%降至 6.03%，生 息固收+策略的年化收益将从 6.93%降低至 3.71%，由于固收+策略对利率债的配置仓 位更高，因此也预期会遭受到更大的收益冲击。FOF 产品可投的品种更多、策略自由度 更高、组合风险分散化程度更强，这些组合管理的优势在低利率环境下愈发凸显。

编辑：火腿肠