报告核心创新与投资理念 [page::2][page::5]

• 结合动量、波动率和相关性三因子，初始权重设定既保留动量进攻性，也控制组合风险。

- 动量因子采用过去6个月平均收益排序；波动率和相关性因子采用历史回报计算波动率和相关性矩阵后排序。

• 三因子权重合成时，动量因子权重50%，波动率与相关性各25%；筛除负动量资产后按排名分配权重。

策略回测表现对比 [page::3][page::6]

| 组合 | 年化收益率 | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|-------------|------------|---------|----------|-----------|
| 基准 ES | 8.19% | 11.21% | 0.5699 | 39.29% |
| ES 平衡 | 9.15% | 7.52% | 0.9769 | 12.93% |
| 动量优化 ES | 19.00% | 14.65% | 1.1740 | 28.76% |

三因子初始权重策略回测结果 [page::6][page::7]

| 组合 | 年化收益率 | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------------|------------|---------|----------|-----------|
| 基准 | 8.19% | 11.21% | 0.5699 | 39.29% |
| ES 平衡 | 9.15% | 7.52% | 0.9769 | 12.93% |
| ES平衡+三因子权重 | 12.79% | 9.05% | 1.2139 | 14.65% |

• 三因子策略较基础ES平衡收益提升30%，回撤仅小幅上升，夏普率明显增加，风险调整收益表现优异。

- 结合ES平衡机制后，三因子初始权重能有效降低最大回撤，提高组合稳定性。

多因子权重与纯多因子组合对比 [page::7]

| 组合 | 年化收益率 | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|---------------|------------|--------|----------|-----------|
| 多因子 | 12.93% | 10.50% | 1.0594 | 22.94% |
| ES平衡+三因子 | 12.79% | 9.05% | 1.2139 | 14.65% |

• ES平衡机制使得三因子组合风险明显减小，最大回撤降低约8.3个百分点，夏普率提升。

三因子与动量策略月度收益与回撤对比 [page::8]

• 三因子策略虽然局部收益不如动量策略，但回撤明显更低，尤其在2008-2009与2015-2016大幅下跌期间表现稳定。

- 三因子策略显著改善了风险控制，提升组合抗跌能力。

目标ES水平敏感性测试 [page::9][page::10]

| 目标ES水平 | 年化收益率 | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------|------------|---------|----------|-----------|
| 2% | 7.28% | 3.82% | 1.4374 | 6.68% |
| 6% | 12.79% | 9.05% | 1.2139 | 14.65% |
| 10% | 13.80% | 9.84% | 1.2195 | 16.91% |

• 调低目标ES显著降低风险同时收益下降，上调ES指标对风险影响有限，反映三因子组合自身波动与相关性控制的稳健性。

| 目标ES水平 | 年化收益率 | 波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------|------------|---------|----------|-----------|
| 2% | 5.80% | 3.08% | 1.3014 | 4.61% |
| 6% | 9.15% | 7.52% | 0.9769 | 12.93% |
| 10% | 9.40% | 9.04% | 0.8407 | 21.88% |

• 基本ES策略上调目标ES时，最大回撤显著上升，风险控制效果远不及三因子初始权重策略。

结论与未来方向 [page::0][page::10]

• 三因子初始权重ES平衡策略成功融合动量进攻性与波动、相关性风险控制，提升组合整体风险调整收益。

- 相关性结构的加入体现了对金融市场系统性风险的关注，未来将研究该因子在低波动率市场下的应用。

安信金工FOF 和量化配置研究之四：三因子 ES 再平衡策略——详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：安信金工FOF 和量化配置研究之四：三因子 ES 再平衡策略

- 作者：吕思江 分析师（执业证书编号：S1450517040003）

• 发布机构：安信证券研究中心

- 发布日期：2017年10月30日

• 研究主题：金融工程领域中基于三因子模型的期望损失（ES）再平衡策略的资产配置研究，聚焦于多因子初始权重的构建及其风险收益表现，主要分析波动率、相关性和动量三因子在大类资产配置中的作用。

报告核心信息：本报告继承了上一篇基于时序动量与ES平衡策略的研究，提出通过引入波动率和资产相关性因子，实现对初始权重的多因子综合配置，以期兼顾动量的进攻性和更严格的风险控制。作者证明该三因子初始权重策略不仅提升组合收益，同时显著降低风险尤其是最大回撤，实现夏普率的提升。目标是深化量化资产配置模型，尤其是在系统性风险管理框架下实现投资组合优化。

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二、逐节深度解读

1. 本篇报告的独到之处

• 核心思想：将动量、波动率及资产间相关性三个因子结合到初始权重生成过程中，充分发挥多因子模型的优势。

- 关键结论：
- 新策略表现优于单纯动量策略，在最大回撤上降低约50%。
- 夏普率显著提升，表现更稳健。

• 理论依据：基于系统性风险的视角，将市场相关性纳入组合构建被视为控制系统性风险的有效途径，且相关性变化本身即为系统性风险的体现[page::2]。

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2. 模型回溯

报告重述了上一期《基于时序动量的大类资产配置模型：风险再平衡》中提出的基础ES平衡策略及其动量优化策略的构建逻辑：

• ES平衡策略流程：

1. 初始权重配置：基础为等权重。
2. 设定组合目标期望损失（ES）。
3. 计算每资产的当期ES。
4. 根据资产ES是否超出目标，调整风险资产和现金权重。

• 动量优化：

- 将初始权重替换为基于过去6个月资产平均收益的动量权重，只配置正动量资产。
- 优化策略在保持原有ES限制的基础上，增强了收益潜力，但风险也同期放大。

• 改进分配方式：

- 对于超出目标ES而需配置现金部分资金，实行再分配以提高资金利用效率。

• 数据覆盖：

- 资产包括万得全A、标普500、中债财富、南华商品、黄金9999和恒生指数，时间范围2004年底至2017年中[page::2][page::3]。

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3. 三因子初始权重设计

3.1 单因子排序

• 动量因子：按过去6个月平均回报排序，大于0的资产按其相对回报赋予权重，排序1至6[page::4]。

- 波动率因子：
- 同期收益计算波动率，波动率小的资产排位靠前，赋予高权重。
- 用排序代替绝对波动率平价权重，兼顾因子间可比性[page::5]。

• 相关性因子：

- 计算6大类资产相关系数矩阵，求每资产与其他资产相关系数之和$\sigmai$。
- $\sigmai$越小资产相关性越低，排位优先，偏好低相关资产降低系统风险[page::5]。

3.2 多因子合成

• 动量因子权重为50%，波动率与相关性各25%，权重加权合成综合排序指标。

- 剔除负动量资产后按排序分配权重，保证仅优质高动量资产获配，同时兼顾波动率和相关性降低风险。

• 例子：三资产权重计算展示了排名对比例权分配的转换方法[page::5]。

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4. 三因子权重ES平衡策略表现回测

• 表现总结：

- 三因子ES平衡组合年化收益12.79%，高于基本ES平衡的9.15%和基准8.19%[page::6]。
- 风险指标：波动率9.05%介于基准和基本ES之间；最大回撤14.65%较基本ES略增但远低基准39.29%。
- 夏普率1.2139远超基本ES 0.9769和基准0.5699。

• 趋势分析：

- 图4显示三因子策略净值曲线稳健上升且超越原ES平衡及基准。
- 相比单纯三因子权重配置，多因子ES策略风险更小，最大回撤显著下降，夏普率显著改善[page::6][page::7]。

• 相比动量因子策略：

- 多因子ES策略年化收益较动量优化的19%略低，但风险控制更优。
- 每月收益回撤图（图7）显示三因子组合在市场大幅回撤（08-09、15-16年）期间表现抗跌能力明显优于动量策略[page::8]。

• 持仓分布：

- 多因子ES组合持仓变化稳定，调整更平滑，体现风险管理功效[page::7]。

• 年度收益表：

- 从2006至2016年，三因子ES组合年收益稳定，唯一2012年负收益，表现稳健[page::8]。

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5. 参数敏感性测试

5.1 目标ES水平调整

• 测试目标ES从基础6%调整至2%和10%带来的影响：

- 2%目标：组合风险极大降低（波动率3.82%，最大回撤6.68%），但收益显著下降（年化7.28%）[page::9]。
- 10%目标：收益提升至13.8%，风险略升，最大回撤16.91%但仍控制合理[page::9]。
- 凸显三因子模型中波动率和相关性因子对风险已有卓越控制，调整目标ES对风险影响有限。

• 对比普通基本ES策略的目标ES调整：

- 10%目标ES的最大回撤显著上升至21.88%，夏普率下降至0.8407，风险上升明显[page::10]。
- 表明多因子策略的波动率和相关性因子对风险的基础控制作用突出，不依赖单一目标ES调节[page::9][page::10]。

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6. 总结和未来研究展望

• 本报告进一步丰富了基于ES的风险再平衡策略，提出了三因子初始权重框架，实证数据显示三因子ES策略能够有效提升收益、控制风险，尤其更好地平衡进攻性与守备性。

- 市场相关性作为系统性风险的核心变量，引入资产配置模型中具有高度理论与实践价值。

• 未来研究将关注低波动率市场中相关性因子的拓展应用，深化系统性风险对资产组合的影响[page::10]。

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三、重要图表深度解读

图1：基本ES平衡、动量优化策略与基准等权组合净值对比

• 展示从2005年起三个策略的累计净值走势。

- “动量优化”策略净值增长最快，明显超越基准和基本ES平衡，体现动量因子的进攻优势。

• 基本ES平衡策略净值稳健持续上涨，优于基准但增长速度低于动量策略。

- 可见动量策略收益提升伴随较大波动，表明风险放大[page::3]。

表1：三个策略关键绩效指标对照

| 指标 | 基准ES | 基本ES平衡 | 动量优化ES平衡 |
|------------|---------|------------|----------------|
| 年化收益率 | 8.19% | 9.15% | 19.00% |
| 波动率 | 11.21% | 7.52% | 14.65% |
| 夏普率 | 0.5699 | 0.9769 | 1.1740 |
| 最大回撤 | 39.29% | 12.93% | 28.76% |

• 动量优化收益提升显著，但风险（波动率与最大回撤）同样上升，风险收益比提升有限[page::3]。

图2 & 图3：基本ES平衡与动量优化策略资产权重变动

• 图2（基本ES平衡）中，现金配置波动较小，风险资产配置相对平稳，显示出策略对下行风险的较强防守性。

- 图3（动量优化）则表现为极端的权重波动，股指等风险资产权重不稳定，最高接近甚至超过100%（表明使用杠杆或资产权重高度集中），现金权重亦大幅波动，反映动量策略进攻特征及其风险陡增[page::3][page::4]。

图4 & 表2：基本ES、三因子ES与基准组合净值和表现对比

• 图4中三因子ES策略净值持续优于基准和基本ES平衡。

- 表2显示：
- 三因子ES策略年化收益12.79%，风险控制优于动量法，最大回撤低于动量动策略。
- 夏普率1.2139显示风险调整后表现最佳[page::6]。

图5 & 表3：多因子权重组合与多因子权重ES组合净值和表现对比

• 图5显示多因子加ES风险控制的组合表现平稳，净值累计多于无ES控制组合。

- 表3强化了ES风险控制对降低最大回撤（14.65%＜22.94%）及提高夏普率（1.2139＞1.0594）的贡献[page::7]。

图7：多因子ES与动量ES收益和回撤柱状图

• 收益柱状显示两策略在多时间段收益相近。

- 回撤柱状显示三因子策略回撤明显小于动量策略，尤其在市场大跌时更优。

• 突出风险调整表现的优越性，反映策略回撤管理能力强[page::8]。

图8 & 表5；图9 & 表6：不同目标ES水平对三因子ES和平衡ES策略的影响

• 图8、表5显示三因子ES策略在目标ES下调至2%时，收益-风险水平同步降低，风险控制更严格；上调至10%时风险变化有限，收益有小幅上升，体现出多因子风险本身已控制风险上升空间[page::9]。

- 图9、表6则显示基本ES平衡策略目标ES调整时风险波动明显，最大回撤甚至翻倍增加至21.88%。

• 两组对比说明三因子ES策略具备更强的风险稳定性和调节容忍度[page::9][page::10]。

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四、估值分析备注

本报告主要为量化策略研究报告，未涉及具体证券估值模型，故无传统估值分析。策略本身通过历史回测进行风险收益表现评估，重点在于期望损失（ES）指标设定和多因子加权的灵活调整。

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五、风险因素评估

• 模型风险：模型基于历史数据构建，可能在市场结构发生重大变化时失效，因而报告提醒风险提示[page::0]。

- 参数敏感性：目标ES水平调整显示模型对风险控制参数敏感，不同市场环境下表现可能异。

• 因子选择风险：动量、波动率、相关性因子虽被验证，但因子稳定性及未来有效性可能存在不确定性。

- 市场结构风险：相关性结构变化本身也是系统性风险的体现，复杂市场动态或导致因子效果降低[page::10]。

• 资金再分配风险：改进分配方式涉及现金及资产权重调整，操作和流动性风险存在。

- 数据限制：历史回测依赖标的指数和收益数据，数据质量与完整性影响策略结论。

报告虽未具体提出缓解方案，但通过参数调节提供了风险控制手段。

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六、批判性视角与细微差别

• 本报告强调三因子综合考虑的优势，然而：

- 动量因子占比50%，高于波动率与相关性25%权重，存在一定进攻偏好，风险风险控制未完全中和，且在单因子排序阶段剔除负动量资产，可能导致部分市场状态下的因子适用性下降。
- 排位式权重设置方法虽便于多因子兼容，却可能弱化绝对风险及收益信息的利用。
- 历史回测窗口设定及标的选择为6大类资产，涵盖面有限，策略对其他资产类别或全球市场的泛化能力未验证。
- 图表中波动率和最大回撤指标部分年度存在波动，策略稳健性还有提升空间。
- 目标ES调整结果显示10%目标下三因子策略风险上升空间有限，但超出10%可能仍带来风险，报告未覆盖更极端情况分析。

整体来看，报告分析严谨，结论力求稳健，但因子权重设定和历史数据依赖是需要持续关注的重要假设。

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七、结论性综合

本报告系统介绍并验证了基于三因子初始权重——动量、波动率、相关性——的ES平衡策略，重点贡献如下：

1. 策略设计创新：引入含波动率和相关性考虑的三因子排序，权重合成兼顾进攻性与风险控制，突破了纯动量单因子策略的风险瓶颈。

2. 风险收益分析深刻：
- 三因子ES策略表现出年化收益12.79%、波动率9.05%、最大回撤14.65%、夏普率1.2139的优异指标。
- 相较基础策略与单因子动量策略，三因子ES明显降低最大回撤并提升夏普率。

1. 参数稳定性：目标ES调整测试显示三因子初始权重策略本身具有良好风险控制能力，调控空间更灵活且风险上升受限。

4. 图表和数据支持有力：
- 图1-9及表1-6详实呈现了策略的动态净值、资产配置、收益波动及风险指标走势。
- 特别是收益与回撤柱状对比，清楚展示了三因子策略在关键市场下跌期风险缓释效应。

1. 理论支撑合理：将市场相关性作为系统性风险的代理因子，引入资产配置体现理论前沿，具备较好学术及实务联系。

6. 未来潜力巨大：报告结尾指明将在低波动率市场下进一步深入相关性因子应用，扩展研究广度。

综上，报告展现了以三因子ES再平衡策略为基础的量化多因子资产配置模型的有效性和稳健性，为资产管理者提供了强有力的策略参考。其明确阐明了多因子策略不单纯追求收益提升，而是建立在严苛的风险控制和系统性风险管理之上，体现了科学的金融工程应用思路。

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参考图片展示

图1：基本ES平衡、动量优化策略与基准等权组合净值对比


图4：基本ES平衡、三因子权重ES策略与基准等权组合净值对比


图7：多因子ES与动量ES收益、回撤对比


图8：更改目标ES水平的三因子初始权重ES平衡策略净值


图9：更改目标ES水平的基本ES平衡策略净值


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【溯源所有分析内容对应页码】：[page::0],[page::2],[page::3],[page::4],[page::5],[page::6],[page::7],[page::8],[page::9],[page::10]

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总结

报告通过严谨的模型构建、多维度的实证数据及详实的图表分析，证明了三因子ES再平衡策略在大类资产配置中的显著优势。该策略不仅在收益上较传统方法提升，在风险控制尤其最大回撤控制上也展现出极强竞争力，具有重要的实际应用价值和推广意义。风险管理视角和系统性风险因素的引入进一步提升了策略的学术深度和实际针对性。投资者和资产管理者可参考该策略设计思想，在量化配置中寻求收益和风险的最优平衡。

报告