20161029-中泰证券-量化投资策略报告_工具篇_详解量化资产配置模型的两种思路（创新型基金产品研究之六）_18页_1mb

量化投资策略报告总结

核心内容

本报告围绕量化资产配置模型，重点介绍了两种主要思路：最大化收益模型和风险平价模型。这两种模型分别从收益优化和风险控制的角度出发，旨在实现资产配置的科学性和有效性。报告还对Black-Litterman模型进行了简要介绍，作为对均值-方差模型的改进，它能够将主观观点纳入模型，提升配置的灵活性与适应性。

主要观点

1. 最大化收益模型

• 均值-方差模型是现代资产配置的基础，通过将预期收益和风险（方差）量化，将组合优化问题转化为数学上的最优化问题。
• Black-Litterman模型通过贝叶斯统计方法，将主观观点融入模型，使后验结果由先验分布和主观观点共同决定，提升了模型的实用性。
• **条件在险价值（CVaR）**作为风险测度，更关注可能的损失，适合风险厌恶型投资者。与波动率相比，CVaR在风险区分上略逊一筹，但更符合投资者心理预期。

2. 风险平价模型

• 风险平价策略强调风险的平均分配，追求各资产风险权重的平衡，从而避免单一资产风险暴露。
• 该模型对加杠杆具有天然适应性，通过增加杠杆可提升收益率，但需注意借贷利率对夏普率的影响。
• 在不加杠杆的情况下，策略表现稳定，最大回撤较低，但在高收益机会下表现有限；加杠杆后，收益率和夏普率明显提升。

关键信息

1. 模型特点与优势

2. 风险测度与配置策略

• 波动率：适合风险控制需求较高的投资者，目标风险等级越低，夏普率越高，最大回撤越小。
• 条件在险价值（CVaR）：更直观地反映可能损失，适合风险厌恶型投资者，但风险区分能力略弱。
• 风险平价策略：通过杠杆调节风险等级，适应不同风险和收益需求，表现稳定且风险控制良好。

3. 实证分析结果

4. 实证分析结论

• 最大化收益模型在风险控制和区分上有一定优势，尤其在低风险等级下表现突出。
• 风险平价策略表现稳定，加杠杆后收益率显著提升，但需注意借贷成本对夏普率的影响。
• 两种模型均能有效分散风险，适应不同风险偏好，为FOF投资提供了科学的配置依据。

模型应用与资产选择

1. 资产选择

• 选择的资产包括国内股票、国外股票、债券、商品等四大类，共八小类。
• 选择指数而非基金，以避免主观评价误差，同时确保资产的代表性与多样性。

2. 参数选择

• 最大化收益模型需输入预期收益、协方差矩阵和资产配比上下限。
• 风险平价模型依赖协方差矩阵，且可设定杠杆倍数。
• 数据时间窗口设为过去两年，以保证数据的稳定性与代表性。

总结

本报告系统分析了最大化收益模型和风险平价模型在FOF资产配置中的应用，展示了其在风险控制、收益优化和市场观点表达方面的不同侧重点。通过实证分析，验证了两种模型在不同风险测度和杠杆设置下的表现，为投资者提供了实用的配置参考。