如何将择时和目标风险模型相结合起来「风险概率影响矩阵」
本篇是系统化资产配置系列报告的第五篇，详细介绍了如何将择时信号融入到资产配置过程中。
本文使用经典的目标风险以及风险预算模型构建了关于股票、债券和黄金三大类资产的基准配置策略。以这两个模型为基准，我们将兴证金工股票中期择时模型信号融入到资产配置过程中，构建了两种新型资产配置模型：基于择时的目标风险模型和风险预算模型。
基于择时的目标风险模型是以目标风险模型为基准，根据兴证金工股票中期择时模型信号动态调整资产权重。基于择时的风险预算模型是以风险预算模型为基准，根据兴证金工股票中期择时模型信号动态调整资产风险预算，进而间接调整组合中各类资产权重。
我们分别用富国沪深300增强基金（100038.OF）、交银施罗德双轮动债券型基金（519723.OF）和华安易富黄金ETF基金（518880.OF）作为股票、债券和黄金的配置标的。回测结果显示，使用基于择时的目标风险模型配置基金产品可以实现11.31%的年化收益率、1.76的收益风险比以及仅有6.63%的最大回撤。使用基于择时的风险预算模型配置基金产品可以实现10.27%的年化收益率、1.82的收益风险比以及7.55%的最大回撤。从各资产的收益贡献看，相比基准配置模型，加入择时信号的两种配置模型中股票的收益贡献比例均有显著提升。总体来说，本文提出的两种基于择时的资产配置模型能够充分利用股票择时信息并取得了优异的表现。
本篇是系统化资产配置系列报告的第五篇，详细介绍了如何将择时信号融入到资产配置过程中并构建组合。具体来说，本文首先介绍两种经典的资产配置模型：目标风险和风险预算模型。然后以这两种模型为基准，我们提出了两种根据股票择时信号动态调整基准配置权重的方法。第一种方法依据择时信号在组合波动率跟踪误差约束下提高或降低标的资产在组合中的权重；第二种方法则根据择时信号提高或降低标的资产在组合中的风险预算从而间接的改变资产配置权重。最后本文对上述方法进行实证检验后发现我们基于择时的资产配置模型能够取得优异的回测表现。
风险提示：本报告结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。
报告正文
1 经典战略资产配置模型
1.1目标风险模型
基于目标风险的配置方法能够提供明确的收益风险特征，可以构建不同风险水平的资产组合，是海外养老金市场流行的投资方法。目标风险的策略思想是选取适当的风险测度指标，设定相应的风险目标值，并在此基础上以最大化收益为目标，通过优化求解得到组合中各类资产的最优配置权重。因此风险测度的选取成为影响投资组合的关键，不同的风险测度指标相对应的指标设定标准和组合权重求解方法均有差异，最终带来组合资产配置权重的不同。
在本文的研究中，我们选取波动率（Volatility）作为组合风险测度指标，它被定义为组合收益率的标准差，能够衡量组合收益率分布相对于其均值的分散程度，也是经典的马克维茨均值-方差模型中的风险度量指标。实践中，我们可以使用历史收益率均值及标准差作为各资产期望收益率和波动率的估计。为了将组合的风险水平控制在特定范围内，我们通过在给定组合波动率约束下最大化期望收益来得到最优资产权重向量。考虑到目标风险模型对于输入参数较敏感，为防止出现某类资产权重为0的情况，在以下优化问题中我们约束各资产最低权重为2%：
1.2风险预算模型
历史上，共同基金等机构投资者常常选用60/40的股票/债券配置策略，一方面利用权益资产去追逐高收益，另一方面通过债券类资产来降低风险。然而，在2008年全球金融危机中，60/40组合表现惨烈。由于权益类资产的波动率显著高于债券类资产，40%的债券不足以平衡股票资产的风险，组合中绝大部分风险都是股票贡献的，也就是说这种策略并没有做到真正的分散化。经典的马科维茨均值-方差框架需要资产期望收益率作为模型输入，对管理人的大类资产收益率预测能力要求较高。我们当然可以使用各类资产的历史收益率作为其未来收益的期望值，但这种方法可能产生偏差，历史并不一定能预测未来。另一方面有研究表明相比于资产收益率，资产风险特征的可预测性更强，各类资产的波动率具有较强稳定性。
在这样的背景下，基于资产风险进行配置的风险平价策略（Risk Parity）越来越受到投资界的重视。早在1996年，著名的桥水基金便开发了基于风险平价思想的基金产品。风险平价策略是通过使每种资产对组合整体的风险贡献权重相等来达到真正意义上的分散风险。本质上，风险平价策略放弃了对回报率的预测而将重点放在了对风险编制预算的环节。
2 基于择时的资产配置模型
在投资实践中，我们往往会通过构建择时模型来对某类资产的短期走势做出判断。如果我们可以把资产的择时观点融入到资产配置过程中，组合的收益水平理论上可以获得进一步的提升。
下面我们介绍两种基于择时的目标风险和风险预算配置模型，这两种模型在每个调仓日根据兴证金工股票中期择时模型的信号动态调整基准配置权重。关于兴证金工股票中期择时模型的具体细节请参考报告《系统化资产配置系列之四：基于长期、中期、短期择时模型相结合的A股市场择时研究》（2019-11-03）以及《系统化资产配置系列之三：基于AdaBoost机器学习算法的市场短期择时策略》（2019-10-17）。
2.1基于择时的目标风险模型
2.2基于择时的风险预算模型
3 资产配置策略回测
3.1回测数据与方法说明
本文分别以Wind全A指数（881001.WI）、中债-总财富（总值）指数（CBA00301.CS）和SGE黄金9999（AU9999.SGE）作为股票、债券和黄金三大类资产的代表来求解每期最优权重并构建指数配置组合，以等权重组合作为比较基准。
另外，本文还将基于上述大类资产指数得到的最优权重应用于具体基金产品来构建基金配置组合。具体来说，我们分别用富国沪深300增强基金（100038.OF）、交银施罗德双轮动债券型基金（519723.OF）和华安易富黄金ETF基金（518880.OF）作为股票、债券和黄金的配置标的。
我们假设调仓频率为月度，在每月最后一个交易日根据当日收盘价调整组合权重。在每个调仓日，我们依据过去250个交易日数据计算各资产的年化收益率和收益率协方差矩阵，并将其作为资产配置模型的参数输入从而求解得到最优权重。回测的时间范围是2014年12月31日至2019年11月30日。
3.2目标风险模型
我们设定组合目标波动率水平为5%，分别给出基于指数和基金的配置策略回测表现。从图表3看，基于目标风险模型的指数配置策略年化收益率达到7.80%，收益风险比达到1.38，高于指数等权组合5.65%的年化收益率和0.57的收益风险比。另外，指数配置策略的最大回撤为8.65%，远远小于指数等权组合。从波动率水平看，我们的模型能够将组合波动率较精准的控制在目标水平5%附近。
基金配置组合的表现要优于指数配置组合。我们可以看到基金配置策略年化收益率接近9%，而波动率和最大回撤水平却低于指数配置组合。另外，基金配置组合的表现也显著优于基金等权组合。
从资产权重变动看，目标风险模型中的各类资产权重变动幅度较大，其中股票的权重最高达到41%，最低仅有2%。从各调仓日权重均值看，股票平均权重为11%，债券为72%，黄金为17%。
我们还计算了指数配置策略中各类资产的收益风险贡献情况。其中债券贡献的总收益占比最高，达到44.73%，股票和黄金的收益贡献比例分别为16.84%和38.43%。由于我们只在每月底进行换仓，基于月初的权重和当月实现的日度收益率数据可以计算出每个月各类资产的风险贡献比例。我们发现股票、债券和黄金的月均风险贡献率分别为35.90%、31.17%和32.93%。
3.3基于择时的目标风险模型
我们设定本模型中基准组合的目标波动率同样为5%，且最终组合与基准组合的波动率跟踪误差为4%，分别给出基于指数和基金的配置策略回测表现。
从以下图表可以看出，基于择时的目标风险模型表现相比基准目标风险模型有了明显提升。择时指数配置策略年化收益率达到11.90%，远高于基准目标风险模型7.8%的年化收益率，同时收益风险比也提高到了1.68。
择时基金配置策略的表现相比基准目标风险模型也有明显提升，年化收益率达到11.31%，同时波动率水平和最大回撤依然被控制在6.41%和6.63%，表现十分稳健。
从资产权重变动看，基于择时的目标风险模型中股票的权重最高达到55%，最低为1%。从各调仓日权重均值看，相比于基准目标风险模型，基于择时的目标风险模型中股票平均权重提高到18%，债券下降到64%，黄金为18%。
我们计算了指数配置策略中各类资产的收益风险贡献情况。与基准目标风险模型不同，基于择时的目标风险模型中股票贡献的总收益占比最高，达到47.25%，债券和黄金的收益贡献比例分别为27.51%和25.24%。这说明我们的模型成功的融入了股票择时观点，大幅提高了股票在组合中的收益贡献比例。从风险贡献比例看，相比基准目标风险模型，股票的平均月度风险贡献比例提高到了48.43%，而债券和黄金的平均月度风险贡献率分别为20.55%和31.02%。
3.4风险预算模型
我们假设组合中股票、债券和黄金的风险预算分别为60%、20%和20%，给出风险预算模型的回测结果。从下方图表看，风险预算模型指数配置组合的年化收益率、收益风险比和最大回撤分别为5.23%、1.50和6.40%，收益风险比显著优于指数等权组合。
基金配置组合的收益率达到6.47%，相比指数配置组合有所提升。同时其收益风险比达到2.16而最大回撤仅有3.81%，整体来说表现非常平稳。
从组合权重看，由于资产收益率协方差矩阵比收益率更稳定，风险预算模型给出的资产权重比较稳定，很少出现大幅波动的情况。另外，由于股票波动率相对于债券和黄金过大，风险预算组合中债券的权重较高，而股票权重较低。从各调仓日权重均值看，股票平均权重为11%，债券为76%，黄金为13%。
我们同样计算了指数配置策略中各类资产的收益风险贡献情况。其中债券贡献的收益占比最高，达到62.83%，股票和黄金的收益贡献比例分别为16.49%和20.67%。从风险贡献看，股票、债券和黄金的平均月度风险贡献率分别为57.53%、17.51%和24.97%。
3.5基于择时的风险预算模型
我们这里给出使用基于择时的风险预算模型得到的指数和基金配置策略的回测表现。
从以下图表可以看出，基于择时的风险预算模型表现相比基准风险预算模型有明显提升。指数配置策略年化收益率达到11.33%，远高于基准模型5.23%的年化收益率，收益风险比也达到1.74。
基金配置策略的表现相比基准风险预算模型也有明显提升，年化收益率达到10.27%，同时波动率水平和最大回撤依然被控制在5.63%和7.55%，表现十分稳健。
从资产权重变动看，基于择时的风险预算模型中股票的权重最高达到61%，最低为2%。从各调仓日权重均值看，相比于基准风险预算模型，基于择时的目标风险模型中股票平均权重提高到19%，债券下降到70%，黄金为12%。
我们同样计算了指数配置策略中各类资产的收益风险贡献情况。与基准风险预算模型不同，基于择时的风险预算模型中股票贡献的收益占比最高，达到59.52%，债券和黄金的收益贡献比例分别为29.48%和11.00%。这说明我们的模型成功的融入了股票择时观点，大幅提高了股票在组合中的收益贡献比例。从风险贡献比例看，相比基准风险预算模型，股票的平均月度风险贡献比例提高到了58.20%，而债券和黄金的平均月度风险贡献率分别为18.71%和23.09%。
4 结论
本文使用经典的目标风险以及风险预算模型构建了关于股票、债券和黄金三大类资产的基准配置策略，取得了较好的回测表现。以这两个模型为基准，我们将兴证金工股票中期择时模型信号融入资产配置过程，构建了两种基于择时的资产配置模型：基于择时的目标风险和风险预算模型。回测结果显示，使用基于择时的目标风险模型配置基金产品可以实现11.31%的年化收益率、1.76的收益风险比以及仅有6.63%的最大回撤。使用基于择时的风险预算模型配置基金产品可以实现10.27%的年化收益率、1.82的收益风险比以及7.55%的最大回撤。从各资产的收益贡献看，相比基准配置模型，加入择时信号的两种配置模型中股票的收益贡献比例均有显著提升。总体来说，本文提出的两种基于择时的资产配置模型能够充分利用股票择时信息并取得了优异的回测表现。
风险提示：本报告结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。
往期链接
《系统化资产配置系列之四:基于长期、中期、短期择时模型相结合的A股市场择时研究》
《系统化资产配置系列之三：基于AdaBoost机器学习算法的市场短期择时策略》
《系统化资产配置系列之二：行业的重新分类及行业轮动策略》
《系统化资产配置系列之一：另类风险溢价的分类以及系统化的配置方法》
注：文中报告节选自兴业证券经济与金融研究院已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
证券研究报告：
《系统化资产配置系列之五：基于择时的目标风险和风险预算配置模型》
对外发布时间：2019年12月27日
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于明明
SAC执业证书编号：S0190514100003
研究助理：
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SAC执业证书编号：S0190119020038
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