20170630-广发证券-互联网大数据挖掘系列专题之（十一）_基于舆情的大类资产配置模型_21页_2mb

报告摘要

基于舆情的大类资产配置模型总结

核心内容

本报告提出了一种基于互联网舆情数据的大类资产配置模型，结合了经典的Black-Litterman（BL）模型与舆情因子，以期提升资产配置的准确性。通过分析不同资产对应的搜索舆情数据，构建舆情因子、动量因子及传统因子，筛选出有效因子并进行多元线性回归，预测资产的预期收益率，从而优化资产配置比例。

主要观点

舆情数据作为投资者情绪代理变量：
投资者情绪与资产价格之间存在双向影响关系。当市场热点出现时，投资者关注度上升，带动资产价格上涨，形成正反馈机制。随着热度达到高点，关注度下降，资产价格随之下跌。通过分析舆情因子的变化趋势，可预判资产收益率变化。
BL模型的改进方向：
传统BL模型要求投资者提供主观预期收益率，但实际操作中投资者难以准确给出，导致模型偏差。本报告通过引入舆情数据，替代或补充投资者的主观观点，从而提高模型的稳健性和可操作性。
资产分类与舆情因子构建：
报告选择了权益类、债券类、商品类和现金类四种大类资产，具体包括：沪深300指数、中证500指数、中证国债指数、万得贵金属指数、南华农产品指数、标普500指数、万得货币基金指数。构建了三类因子：
- 纯舆情因子（如舆情值、增长率、波动率等）
- 结合舆情的动量因子（如加权日收益率、波动率等）
- 传统因子（如市值、收益率、波动率等）
因子筛选与回归方法：
通过计算因子的IC值（相关系数）和IR值（信息比率），筛选出表现优异的因子进行多元线性回归，得到资产的预期收益率，作为BL模型中的投资者主观收益率输入。
模型回测结果：
在2013年至2017年的回测期间，模型取得了较好的表现：
- 年化收益率：16.18%
- 年化波动率：16.02%
- 最大回撤：14.28%
- 夏普比率：1.02
各年度表现如下：
- 2013年：年化收益率10.43%，最大回撤8.46%，夏普比率0.90
- 2014年：年化收益率26.57%，最大回撤1.23%，夏普比率1.99
- 2015年：年化收益率41.58%，最大回撤14.28%，夏普比率1.66
- 2016年：年化收益率-2.54%，最大回撤2.94%，夏普比率-0.07
- 2017年至今：年化收益率0.64%，最大回撤4.55%，夏普比率0.20
模型最新配置建议（2017年6月）：
- 沪深300：40%
- 中证500：5%
- 中证国债：5%
- 贵金属：5%
- 农产品：5%
- 标普500：35%
- 货币基金：5%