20250521-华安证券-_学海拾珠_系列之二百三十六_基于层级动量的投资组合构建_17页_1mb

基于层级动量的投资组合构建方法总结

报告主题

本报告提出了一种结合股票价格动量与层级聚类（Hierarchical Clustering）的投资组合构建方法，称为HM策略（Hierarchical Momentum），用于解决高维资产组合选择中的问题。该方法通过层级聚类降维，并选择高动量股票，旨在捕捉动量溢价并实现稀疏分散化投资。

方法概述

• 层级聚类：基于资产收益率的Pearson相关系数计算距离矩阵，使用平均连接标准递归合并距离最近的资产对，形成树状图结构。
• HM组合构建：在树状图上指定切割高度，形成n个聚类；从每个聚类中选择动量得分最高的资产，赋予等权重，而动量得分负的资产权重为零。仅做多操作，避免空头风险。

对比策略

• 最大动量（MM）：仅基于动量得分选择top n资产。
• 动量阈值（TM）：选择所有动量得分为正的资产。
• 分层拉菲诺（HR）：基于层级聚类财富分配，但表现不佳。
• 均值方差（MV）：传统Markowitz优化，权重集中问题。
• 回测基于1997-2022年MSCI ACWI指数数据，涵盖全球股票。

实证结果

• 回测区间：1997年6月至2022年8月，使用无幸存者偏差数据。
• 绩效：扣除交易成本后，HM策略在累计收益、夏普比率、索提诺比率等方面优于所有对比策略。
• 风险：回撤显著降低（相比MM策略减少919%），波动率较低，且Alpha（187%）显著。
• 因子分析：HM策略explained超额收益中，动量因子贡献显著。

结论

层级聚类结合动量策略有效提升收益、降低风险和回撤，提供一种稳健的高维投资组合优化方法。适合中国市场多种资产组合构建，如股票、ETF等。

风险提示：报告结论基于历史数据总结，不构成投资建议。