2021年资产配置四大案例复盘 [page::2][page::3][page::4]

• 预测中证500将成为2021年表现最好的指数，因其预期收益远高于沪深300和上证50。

• 七月底基于赔率-胜率框架提示300金融板块具备约10%的收益潜力，金融板块收益表现呈厚尾分布，适合长期绝对收益策略。

• 十一月预测2022年一季度信用企稳，权益资产胜率提升，短期宏观预期存在盈亏同源博弈特征。

• 拥挤度预警系统准确提示2021年三次A股回调风险，结构型情绪指标对于行情顶部风险刻画更精确。

SmartAllocator系统核心架构与理念 [page::5]

• 资产提供包括权益、债券、商品及波动率四大风险来源。

- 配置框架以资产为主体，聚焦中长期（1年），强调空间与重预测。

• 交易框架以策略为主体，聚焦中短期（3个月），重视时机与应对。

- 四个交易信号：赔率（安全边际）、胜率（基本面）、趋势（市场共识扭转）、拥挤度（市场非理性）相辅相成。

量化与系统化资产配置的研究路线转变 [page::6]

• 国内投资环境下，风险平价等超长期量化策略难以满足中短期业绩考核及收益需求。

• 系统化交易强调纪律性和规则化，兼具主观灵活性与量化逻辑，成为量化与主观的过渡形态。

国内股债资产风险分级 [page::7]

• 将中国股债资产划分为四个风险等级：安全资产、中低风险资产、中风险资产和高风险资产。

- 不同风险等级对应不同的市场定价权主体及资产特性，支持多样化策略配置。

投资方法论匹配不同投资期限 [page::8]

• 投资期限分为日度（拥挤交易）、月度（趋势交易）、季度（胜率交易）、年度（赔率交易）。

- 不同策略各有独特难点与应用场景，国内绝大多数绝对收益产品侧重赔率与胜率分析。

赔率和胜率的兼得难题 [page::9]

• 大部分时候，低估值高赔率对应低增长低胜率，高估值低赔率对应高增长高胜率。

- 投资者需根据投资方向和机构能力倾向于其中一端，兼顾两者难以实现。

拥挤度指标与赔率指标的区别判断 [page::10]

• 拥挤度反映市场非理性行为，主要用作风险提示，主要作为卖出信号。

- 赔率指标既是买入信号也是卖出信号，代表价格偏离内在价值的幅度，两者不可互代。

技术分析在多资产组合中的辅助作用 [page::11]

• 技术分析帮助识别市场一致预期，领先宏观经济拐点，反映市场信号。

- 在权益资产中，技术分析更需结合交易结构区分聪明资金与非理性资金，过滤噪声。

四交易信号结合的框架解析 [page::12]

• 基本面分析框架（赔率+胜率）强调自我认知领先市场认知，调仓频率中低。

- 技术分析框架（趋势+拥挤度）强调市场认知领先自我认知，调仓频率较高。

• 两者并无高下，具备互补效应，资产表现弹性最大时两者共振最有效。

国盛证券——资产配置的研究路线思考报告详尽解析

---

一、元数据与报告概览

报告标题：资产配置的研究路线思考：从量化走向系统化
作者：林志朋、刘富兵、梁思涵（国盛金融工程团队）
发布日期：2022年初（根据研究参考上显示）
发布机构：国盛证券研究所
主题：资产配置研究方法论，尤其聚焦于国内股债市场，探讨量化资产配置向系统化交易转变的逻辑和框架。

核心内容与立意

本报告总结了国盛“SmartAllocator”资产配置系统自2021年运行以来的经验，提出量化资产配置应从传统风险平价等量化模型转向涵盖战略和战术两层面的系统化框架，强调预期收益决定战略配置，中短期四大交易信号（赔率、胜率、趋势、拥挤度）决定战术调整。报告通过详实案例复盘、风险分级体系、投资期限匹配的投资方法论以及技术分析的应用，全面展现这套方法如何在国内资产配置环境下取得效果，同时对赔率指标的理解与拥挤度的关系进行了深刻阐释。[page::0,1]

---

二、逐节深度解读

1. 前言与2021年四个典型案例复盘

报告首先回顾2021年四个标志性案例：

• 案例一：中证500全年表现突出，沪深300和上证50表现较弱。 通过GK模型预测2021年中证500指数预期收益18.8%，显著高于沪深300（1.9%）和上证50（-6.9%）。其逻辑基于指数收益由股息率、股本变动率、盈利增速和估值变动组成。此判断基于预期过度（沪深300）与预期不足（中证500）的分析，提示长线配置机会常在市场注意力转向后形成买点。[page::2]
• 案例二：7月底底部识别300金融板块配置价值。 GK模型显示2021年8月300金融指数未来一年收益至少10%，其中股息率4%、股本变动率2%、盈利增速8%。胜率策略提示金融板块“易涨难跌”，表明其具有较强类债属性，但短期波动随机且厚尾特征明显，适合长期绝对收益策略而非短线交易。[page::3]
• 案例三：11月宏观量化系统预测2022年一季度信用企稳，权益胜率提升。 基于货币政策指数带动信用的经济周期逻辑（货币领先信用领先经济），且通过10月底货币政策指数确认上行，推断信用于2022年一季度企稳，对应权益市场胜率显著提升。但也提示此行情存在博弈属性，风险与收益相伴随。[page::3]
• 案例四：拥挤度预警系统准确指出2021年A股三次回调风险。 该系统结合成交热度、结构脆弱性、个人和衍生品情绪多个维度，3月、6月、12月均告警行情顶部风险。说明结构型情绪指标在分化市场环境中比总量指标更有效，拥挤度指标有助避免赔率和胜率信号偏差的左、右侧风险。[page::4]

2. SmartAllocator系统框架

系统由两个核心模块构成：

• 配置模块（战略配置）：基于资产定价理论解析收益来源，利用国内特征设计年度收益预测模型，提供战略级配置指导。包括《利率债收益预测框架》等细分研究。
• 交易模块（战术配置）：以投资者需求为出发点，梳理四类投资风格—赔率（偏估值套利，安全边际）、胜率（基本面驱动）、趋势（市场有效性）、拥挤度（非理性行为）—形成中短期交易信号框架。[page::4]

图表5可见系统设计侧重于“资产供给”（权益、债券、商品、波动率风险）和“投资需求”之间的匹配。图表6更直观展现2020年沪深300行情中，各信号如何依次触发，验证预期收益作为战略中枢、四信号作为战术偏差的核心理念。[page::5]

3. 资产配置研究路径转变：量化向系统化

报告指出，传统风险平价策略难以满足当前国内市场需求，因其超长期投资（以桥水全天候为例）与短期业绩考核、非标替代需求及标的有限等矛盾。

系统化交易被提出作为“两端”之间的过渡形态：既强调规则化和纪律性，又注重逻辑持续迭代，适应阶段性工具变化，如信贷指标由M2转向社融。

图表7通过收益、波动、最大回撤和夏普比率对比显示，风险平价策略明显落后于“固定收益+精选组合”及“赔率增强策略”，进一步佐证这一点。图表8对系统化交易和纯量化、主观交易的特征做了深刻对比。[page::6]

4. 股债资产风险分级

基于自2017年以来收益与风险特征划分，报告将国内资产粗分为：

• 安全资产（利率债）：票息、骑乘、久期、杠杆为主要玩法，对象为银行、外资和广义基金，风险最低。

- 中低风险资产（偏债平衡型可转债）：替代部分信用债，含看涨期权特性，绝对收益需求高。

• 中风险资产（价值股等低估值蓝筹）：类债属性明显，盈利稳定，潜在固收+战场。

- 高风险资产（成长股）：长期持有优势明显，依赖系统性研究和投研资源支持，公募有相对优势。

图表9则用年化收益率与年化波动率二维图展示不同资产风险分级和对应定价权，说明国内大资管专业化趋势下不同风险等级资产的功能区隔和潜力发挥空间。[page::7]

5. 投资方法论与投资期限匹配

针对机构资金差异，报告区分四类交易频率对应策略：

• 赔率交易（年频）：抓估值偏离，难点是定价中枢艺术性极强，试错成本和负债匹配要求高。

- 胜率交易（季频）：聚焦基本面边际改善，需要大量投研资源与穿透力识别主要矛盾。

• 趋势交易（月频）：市场共识扭转，依赖技术分析，对阻力支撑位的判断关键。

- 拥挤交易（日频）：市场非理性，通过统计套利和高频策略实现超额收益。

多数绝对收益产品采取年度大调仓与季度小调仓模式，因此赔率和胜率为核心分析工具，趋势与拥挤度为辅助。

图表10生动说明不同期限策略的投资理念和难点。[page::8]

6. 赔率与胜率难以兼得的现象

表1阐述赔率交易和胜率交易各自的难点：赔率陷阱在于定价难定、周期难把握，且思维逆向；胜率迷宫则为指标繁多且需艺术性判断，投研资源要求高。

图表12用PE-TTM与未来一年净利润增速一致预期相关性说明，低估值（高赔率）对应低增长（低胜率），高估值则多对应高增长（高胜率），体现了投资者在两者间的取舍。“高赔率-高胜率”极致机会罕见且集中在极端事件中（如2020年疫情底）。[page::9]

7. 拥挤度能否代替赔率？

报告解释赔率是资产偏离内在价值幅度，有买入和卖出逻辑，属于估值分析；拥挤度仅反映市场非理性程度，拥挤时常伴高估值，但冷清不一定是低估，可能是价值陷阱。二者属于不同逻辑信号，难以替代。

图表13展示了赔率指标（反向，越大代表估值越贵）与拥挤度指标的互动，强调低拥挤不构成买入依据，2013年1月低拥挤并未带来持续行情，2020年3月低估值加中等拥挤才是优质买入时机。[page::10]

8. 技术分析在多资产研究中的作用

报告针对技术分析的两层功用做深入阐述：

• 识别市场一致预期：通过跨资产组合（股票、大宗商品、房地产）构建的经济隐含增长因子，能够领先并准确捕捉经济周期拐点（图表14），辅助理解宏观经济预期。
• 理解市场交易结构，甄别资金类型：权益内部技术分析结合趋势、拥挤度判别聪明资金（强趋势+低拥挤）与非理性资金（弱趋势+高拥挤），如图表15所示，进而区分行业投资信号的可靠度。

两者均体现技术分析不是简单信号交易，而是深入反映市场参与者心理和动能的复杂结构工具。[page::11]

9. 四个交易信号的结合可能性

报告将四个信号分为：

• 基本面分析框架（赔率+胜率），属“以我为主”的市场定价者，更信赖自我认知，调仓频率较低，依赖深入研究和逻辑判断。
• 技术分析框架（趋势+拥挤度），属“以他为主”的市场跟随者，更依赖市场共识，调仓频率较高。

两者争议并存，但在共振阶段可相互借鉴形成优势，成为资产弹性表现阶段。基本面与技术分析并非孰优孰劣，而是收益来源和侧重点不同的互补体系。

图表16与17分别清晰勾画了两种分析框架的思想逻辑和投资动作。[page::12]

---

三、图表深度解读

图表1（案例一）展示了2021年初中证500指数收益预测，18.8%的远高于沪深300和上证50的收益。股票指数收益构成细化为股息率、股本变动率、盈利增速和估值变化等。交互式图形印证了市场对预期差异的反应滞后和波动，强化了利用模型指导买卖的有效性。[page::2]

图表2（案例二）体现7月300金融指数的赔率处于历史极高，预计年化收益不低于10%。曲线走势与主要公告时间节点文本结合，突出赔率信号与后续胜率信号的配合，表现了较强配置价值但伴随显著短期波动风险。[page::3]

图表3（案例三）通过两个柱状图分别验证信用及经济环境对相关资产的表现影响（“信用下+经济下”为负收益，“信用上+经济下”为正收益），右侧折线则用货币政策指数领先信用指数证明宏观时间传导机制。指示信用企稳会带动权益胜率提升，辅助宏观视角资产配置操作。[page::3]

图表4（案例四）显示A股拥挤度指标多维度覆盖情况，且三次明显回调前均触发红色预警。结构性脆弱性与成交热度等指标的运用，强调情绪指标应由量化向结构化转型的必要性，提升回撤风险识别能力。[page::4]

图表5和6系统架构图体现供给与需求侧的互动，左侧资产类别风险来源归纳准确，右侧按投资者需求划分交易方法，预期收益决策战略中枢，分四交易信号调控战术偏离，构建框架逻辑清晰。[page::5]

图表7对比风险平价策略与国内匹配型策略性能，风险平价年化收益和夏普显著落后，最大回撤更大，体现国内资产配置背景下调整模型适合性的重要性。[page::6]

图表8呈现主观交易、系统化交易与量化交易三者对比，系统化交易兼顾逻辑与纪律，可动态调整策略模型，适合当前环境，合理定位量化研究新阶段。[page::6]

图表9年化收益率与波动率二维分布明确了四类风险等级资产各自代表标的和投资特征，为基金定位和组合构建提供参考。[page::7]

图表10四投资期限对应策略峰值图，强调不同频率对应不同投资工具，调仓速率与投资理念息息相关，中长期更关注赔率和胜率，短频率偏重趋势和拥挤度。[page::8]

图表12用PE-TTM与未来一年利润增长一致预期验证赔率与胜率不可兼得的统计规律，明确投资取舍的理论依据。[page::9]

图表13通过赔率指标与拥挤度指标对比，展示两指标相关但不可替代，拥挤度作为非理性行为表现，更多用于卖出信号识别。[page::10]

图表14和15分别从宏观经济隐含增长因子和行业内部交易结构两个角度，诠释技术分析方法如何在大类资产及权益策略研究中的应用，尤其在辨识市场情绪、过滤非理性波动方面价值突出。[page::11]

图表16与17展示基本面与技术分析两框架的认知模型及交易动作，体现投资者对于自我和市场认知的不同侧重，深化了四信号框架的策略底层逻辑。[page::12]

---

四、估值分析

报告主要采用收益分解和赔率（估值偏离）作为估值基础，其中权益收益来源于 “股息率 - 股本变动率 + 盈利增速 + 估值变动”的分解模型（GK模型），结合胜率（基本面）、赔率（估值回归）、趋势（市场共识）和拥挤度（非理性程度）四维交易信号，共同构成资产配置定价与交易的闭环。

无传统DCF模型详细说明，但通过收益分解和风险补偿模式呈现符合中国特色与市场结构的估值模型，更强调估值中枢的动态校准和以市场行为信号指导战术调整的逻辑，体现估值和行为结合的系统化资产定价框架。

敏感性方面，报告重点强调模型基于历史数据和统计模型，警示未来环境变化可能导致模型失效，提示了必要的模型风险管理和动态修正机制。[page::0,2,4,5,9]

---

五、风险因素评估

• 模型失效风险：所有结论基于历史数据统计，未来若市场环境发生剧烈变化，模型可能失灵。

- 估值与基本面矛盾：赔率和胜率难以兼得，投资者做出错误选择则风险增加。

• 拥挤度与非理性风险：高拥挤度伴随价格回落风险，低拥挤不意味买入底。

- 技术分析误导风险：错误判断趋势和资金结构可能导致交易失误。

• 流动性与市场波动风险：国内资产相关性及流动性限制使分散风险能力受限。

报告强调风险提示基于模型框架内，且没有具体缓解策略，但通过多信号结合及系统化动态调整减少单一指标误差带来的风险。[page::0,10,12]

---

六、批判性视角与细微差别

• 报告强烈推崇SmartAllocator系统，论述较为乐观，对模型的外部适用性及结构性监管风险未充分展开。

- 预期收益与四信号对应战略战术框架合理但执行层面具体参数与调仓机制不够透明，缺乏量化细节指导。

• 对赔率指标的“艺术性”认知说明估值中枢极其难精准把握，报告未提出如何动态修正或多模型融合的方案。

- 拥挤度虽作为卖出信号强化，低拥挤不买入观点合理，但对拥挤度量化构造及时效性的具体实践细节有待披露。

• 技术分析重要性强调准确，然而高频拥挤度信号依赖强大机器算力及数据，报告未详述硬件和监管环境限制。

- 评级说明部分未见具体资产配置产品推荐和风险调整收益表现，缺少直接的实战操作指导。

总体来看，此报告提供了一个系统化、动态调整的资产配置框架和理念，但实际应用时注意模型与市场适应性的监控和多维风控体系的完善至关重要。[page::0,6,9,10,12]

---

七、结论性综合

国盛证券这份关于资产配置从“量化”走向“系统化”的专题报告，系统地总结了自2018年以来，尤其2021年SmartAllocator系统的实践成效，提出以“预期收益决定战略中枢，赔率/胜率/趋势/拥挤度四个信号推动战术调仓”为核心的资产配置新范式，显著区别于传统的风险平价与单一量化模型。

报告以四个典型案例生动证明策略的前瞻性和实战效果，精准捕捉市场结构变化（如中证500配置价值、300金融底部识别、信用企稳预判及三次拥挤度回调警示）。基于国内资产供给与需求差异，报告创新性提出股债资产风险四级分类，为资产管理体系精细化运作提供理论支持。

投资方法论部分，报告强调了不同投资期限对应不同核心策略，清楚区分赔率交易的估值安全边际与胜率交易的基本面判断，同时用趋势和拥挤度补充市场有效性和非理性行为，构建动态、纪律、逻辑兼备的系统交易框架。实证显示赔率和胜率难以兼得，拥挤度不可替代赔率，两者更是买卖信号互补而非替代。

技术分析作用的深入剖析，特别是跨资产经济预期因子的领先性，以及行业内部多维度交易结构的过滤作用，为系统化分析工具添加了实用维度。四个信号的基本面与技术分属两种市场参与者认知框架，和谐共生保证市场生态的健康和策略收益的源泉。

图表清晰展现了数据和理论结合的路径，强化了报告观点，值得深度理解和复制。整体报告逻辑严谨系统，围绕中国资本市场特点提供了切实可行的资产配置框架，但同时对模型难点、执行细节及风险管理也做出了坦诚披露，为投资者预留合理预期和操作警觉。

综上，报告提出了一套科学而人性化的资产配置思路，支持投资者在复杂变化的宏观环境与市场结构中，通过合理的战略判断和战术灵活调整实现长期稳健收益，值得国内机构投资者深度关注和实践参考。[page::0~12]

---

说明

本分析严格依据报告全文内容，结合图表数据进行深度解析，并采用[page::页码]进行溯源标注，力求专业、客观、系统、全面，满足1000字以上详尽解读要求。

报告