大类资产量化配置之一：经济时钟结合BL模型大类资产配置-20201126-山西证券-21页_1mb

金融工程：经济时钟结合BL模型大类资产配置总结

核心内容

本报告探讨了如何将宏观经济周期与量化资产配置模型相结合，以提高资产配置的效率和收益。重点分析了两种经济周期划分方法——美林时钟和纯GDP波动划分法，并验证了Black-Litterman（BL）模型在资产配置中的优越性。最终提出了一种结合经济周期和BL模型的优化配置方法，取得了较好的回测效果。

主要观点

1. 经济周期划分方法对比：

   • 美林时钟划分法在中国市场表现不佳，其配置效果不稳定。
   • 纯GDP波动划分法更贴合中国实际，且大类资产表现特征明显，规律性强。

2. 资产配置模型选择：

   • 均值-方差模型虽然理论成熟，但存在输入参数误差大、结果不稳定的问题。
   • Black-Litterman模型通过引入市场均衡假设和投资者主观观点，有效解决了均值-方差模型的缺陷，具有更高的稳定性和精确性。

3. 周期与BL模型结合的优势：

   • 结合经济周期和BL模型，能够更准确地反映市场预期，优化配置权重。
   • 回测结果表明，该方法在夏普比率和年化收益率上优于均值-方差模型和主观配置模型。

关键信息

经济周期划分方法

• 美林时钟：

  • 将经济周期分为四个阶段：衰退、复苏、过热、滞胀。
  • 该方法在中国市场应用效果不理想，主要原因是通胀与资产收益相关性不显著。

• 纯GDP波动划分法：

  • 采用傅里叶级数拟合GDP数据，通过一阶导和二阶导划分周期阶段。
  • 划分出五个完整的经济周期，时间范围为2001年3月至2020年6月。
  • 各阶段大类资产表现特征明显，例如复苏期股票表现最佳，衰退期债券表现较好。

大类资产表现特征

• 复苏阶段：

  • 股票收益高，波动率大。
  • 黄金、信用债、利率债表现相对平稳。

• 过热阶段：

  • 原油和黄金表现较好，股票波动率下降。

• 衰退阶段：

  • 股票和原油收益较差，债券表现较好。

• 触底阶段：

  • 黄金和债券收益较好，股票波动率下降。

BL模型原理

• BL模型通过贝叶斯方法，将市场均衡收益率（先验）与投资者主观观点（后验）结合，计算出更合理的期望收益率。
• 公式为：
  $$
  \pmb{\mu}_p = [ (\tau \pmb{\Sigma})^{-1} + \pmb{P}^T \pmb{\Omega}^{-1} \pmb{P} ]^{-1} [ (\tau \pmb{\Sigma})^{-1} \pmb{\mu}_0 + \pmb{P}^T \pmb{\Omega}^{-1} \pmb{Q} ]
  $$
  其中，$\pmb{\mu}_0$ 为市场均衡收益率，$\pmb{Q}$ 为投资者观点收益，$\pmb{\Omega}$ 为观点的不确定性矩阵，$\tau$ 为参数。

回测效果

• 优化配置组合：

  • 持有期年化收益率为27.26%。
  • Sharpe ratio为1.16。
  • 优于均值方差模型（年化收益率17.53%，Sharpe ratio 1.13）和主观配置模型（年化收益率26.99%，Sharpe ratio 1.15）。

• 配置权重：

  • 权益：82.05%
  • 原油：9.60%
  • 黄金：8.03%
  • 信用债：0.11%
  • 利率债：0.19%

后续研究方向

• 引入更多维度的经济数据，对经济周期划分方法进行优化。
• 对BL模型进行改良，提高其在实际应用中的灵活性和适应性。
• 扩大配置资产类别，提升资产配置的全面性和有效性。

图表目录

• 图1：美林时钟
• 图2：GDP季同比/CPI月同比
• 图3：CPI月同比/PPI季同比
• 图4：五个完整的经济周期划分
• 图5：GDP拟合曲线
• 图6：GDP拟合函数导数和经济周期划分
• 图7：纯GDP经济周期实证结果
• 图8：Black-Litterman模型示意图
• 图9：优化配置组合与均值方差组合净值

表格目录

• 表1：经济时钟一阶导划分
• 表2：经济周期对应大类资产收益率
• 表3：GDP波动周期划分方法
• 表4：经济周期对应大类资产年化收益率期望
• 表5：经济周期对应大类资产日频胜率
• 表6：大类资产在每个阶段收益年化协方差矩阵结果

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