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全天候之殇？多资产组合如何应对回撤——申万金工因子观察第8期20260417

核心内容总结

多资产组合回撤特征与配置红利

• 2018年之后，多资产组合的回撤幅度和持续时间显著降低，主要得益于资产之间相关性下降。
• 多资产组合的回撤与资产相关性提升有关，但并非唯一因素，且相关性提升并不必然导致回撤。
• 传统回撤识别方案存在命中率、召回率和遗漏率之间的矛盾，难以全面应对回撤风险。

回撤控制框架设计

• 提出A+B回撤控制框架：A方案通过动量和RSI提升收益，B方案根据回撤幅度分档执行防御措施。
• B方案分档设计：
  • S1（轻度防守）：无显著因子解释市场时启动，组合向最小波动率组合靠拢，目标波动率1.7%。
  • S2（中度防守）：当回撤超过0.3%时启动，目标波动率1.5%。
  • S3（强防守）：当回撤超过0.6%时启动，目标波动率1.3%。
  • S4（极强防守）：当回撤超过0.9%时启动，目标波动率1.1%。
• A+B方案效果：
  • 年化收益率：5.28%，低于三因子中性方案（5.58%）。
  • 年化波动率：1.41%，显著下降。
  • 最大回撤：-2.00%，略有上升。
  • 回撤超过1%的次数：从11次减少到3次，大幅降低回撤风险。

主要观点与关键信息

资产相关性变化带来的配置红利

• 2018年前后资产相关性显著下降，尤其是A股与债券之间，从弱正相关变为负相关。
• 这种变化使得多资产组合在分散化方面更具优势，回撤表现明显改善。

回撤归因分析

• 多资产组合的回撤并非完全由相关性提升引起，部分回撤由多资产共振导致。
• 通过归因分析发现，超过0.5%和1%的回撤多由A股和中国资产主导。
• 单一因子无法解释所有回撤，需综合考虑多种因子影响。

因子中性化组合构建

• 构建三因子中性化组合：中国增长、美国增长、通胀。
• 年化收益：5.58%，波动率：2.03%，最大回撤：-1.77%。
• 采用半月再平衡机制，以减少单一因子对组合的干扰。

回撤控制策略实施效果

• A+B方案在回撤控制上表现优异，减少超过1%回撤次数至3次。
• 2026年3月回撤由1.26%降至0.51%，显著改善。
• 最大回撤在2020年达到-2.00%，显示策略在极端情况下的应对能力。

风险提示

• 本报告基于历史公开信息，可能存在因指数样本股变化导致的分析偏差。
• 模型根据历史数据构建，历史表现不代表未来，市场环境发生重大变化时可能失效。
• 投资者应结合自身风险偏好与承受能力，审慎评估策略适用性。
• 量化策略具有波动性，需充分理解其风格、历史表现与风险特征。

关键图表与数据

• 图1：简单多资产组合净值走势与回撤。
• 图2：A股与债券相关性显著下降。
• 图3：A股内800成长与中证红利相关性下降。
• 图4：回撤与相关性均值关系。
• 图5：回撤与相关性变化关系。
• 图6：三因子中性组合净值走势。
• 图7：不同配置框架的切入点对比。
• 图8：虚拟因子构建框架。
• 图9：虚拟因子走势特征。
• 图10：三因子中性组合的风险收益特征。
• 图11：A+B方案框架概述。
• 图12：800成长20日动量。
• 图13：800成长RSI数据。
• 图14：方案B的分档划分。
• 图15：A+B方案后的组合净值。
• 图16：A+B方案后的组合回撤明显下降。

表格汇总

表1：代表性资产的区间收益波动特征

表2：各资产之间的相关性

表3：多资产组合超过0.5%和1%的回撤归类

表4：不同方案对回撤的识别

表5：不同方案对收益和回撤的影响

表6：A+B方案发生超过1%的回撤情况

结论

本文提出了一套基于因子中性化与分档回撤应对的多资产组合回撤控制方案，旨在在降低回撤风险的同时保持一定的收益水平。通过A方案提升收益，B方案根据回撤幅度分档执行防御策略，实现了更稳健的组合表现。未来若风险事件频繁，该方案将为多资产配置提供更有效的风险控制手段。