金融工程深度报告：融入资产信号下的风险预算模型解决方案-20230913-华鑫证券-29页_1mb

融入资产信号下的风险预算模型解决方案总结

核心内容概述

本报告提出了一种基于资产信号的结构化风险预算模型，旨在通过引入主观观点（alpha信号）来优化传统的风险平价和结构化风险平价模型，从而提升配置收益和风险调整后的表现。该模型结合了风险平价的原理与层次聚类技术，同时利用ERP、M2折算底部、200日均线以上个股占比和价值成长轮动因子等信号，实现更灵活的资产配置。

主要观点

1. 风险平价模型的局限性

• 风险平价模型仅关注资产风险，未考虑收益率，因此对初始资产选择依赖性强。
• 在不同资产组合下，模型表现差异较大，如“一股两债”与“两股一债”组合的夏普比率差距显著。

2. 结构化风险平价模型的改进

• 通过层次聚类将资产分组，实现风险贡献的平衡。
• 采用K-medoids算法进行顶层聚类，以减少噪声影响，提高聚类的稳健性。
• 使用“手肘法”确定最优聚类数目，如9个资产顶层3分类，30个行业顶层5分类。

3. 结构化风险预算模型的引入

• 在结构化风险平价模型基础上，加入主观观点（alpha信号）以提升收益。
• 使用sigmoid函数将信号转化为风险预算配比，参数c控制风险偏好，c越大表示风险偏好越高。
• 加入ERP信号后，模型年化收益提升至6.46%，夏普比率提高至2.01，表现优于无观点的结构化风险平价。

4. 信号选择与处理

• ERP模型：衡量股债相对性价比，回测年化超额收益达3.26%。
• M2折算底部：用于判断市场底部，与ERP结合可提高配置效果。
• 200日均线以上个股占比：判断市场是否见底，提供股票配置信号。
• 价值成长轮动因子：基于多指标扩散方法，实现A股内部风格轮动预测，回测年化收益为+18.30%，超额收益+9.21%。

关键信息

资产配置

• 使用A股、债券、QDII、商品四大类共9个资产进行回测。
• 顶层分类为4分类，部分情况下调整为2分类（仅股债）。
• 风险调整系数c为3时，表现最佳，年化收益6.46%，夏普比率2.01。

回测结果

• 结构化风险预算模型（4分类）：年化收益6.46%，年化波动3.21%，最大回撤3.66%，夏普比率2.01。
• 结构化风险平价模型（4分类）：年化收益4.75%，年化波动2.76%，最大回撤4.47%，夏普比率1.72。
• 股债配置模型（2分类）：年化收益7.13%，年化波动4.15%，最大回撤4.66%，夏普比率1.72。

风险提示

• 模型基于历史数据，存在失效风险。
• 市场环境发生重大变化时，模型表现可能受到影响。

模型结构与流程

1. 风险平价模型

• 优化目标为风险贡献相等。
• 权重计算基于协方差矩阵和边际风险贡献。

2. 结构化风险平价模型

• 分层聚类将资产分类，逐层进行风险平价配置。
• 通过K-medoids算法进行顶层聚类，避免噪声干扰。
• 利用手肘法确定最优聚类数目。

3. 结构化风险预算模型

• 在结构化风险平价基础上，加入主观观点。
• 使用sigmoid函数将信号转化为风险预算配比。
• 每月调仓，采用750个交易日数据计算波动率。

结论

结构化风险预算模型在引入alpha信号后，显著提升了配置效果，特别是在年化收益和夏普比率方面。模型通过分层聚类和信号调节，有效分散了风险，提高了收益稳定性。对于投资者而言，该模型在不改变原有风险配置结构的前提下，能够更好地反映市场变化，提升投资决策的科学性。