股债混合策略及各类目标风险策略概览 [page::2][page::5][page::6][page::7][page::8]

• 股债20/80再平衡策略2006年以来年化收益6.2%，夏普比率1.1，风险控制良好。

- 目标波动率策略通过动态杠杆调整组合波动率，年化收益6.4%，波动率5.3%，夏普比率1.2。

• 风险平价策略实现各资产风险均衡分配，年化收益5.2%，夏普比率2.2。

- 风险预算策略赋予更灵活的风险分配，提高收益率和夏普比率，年化收益6.95%，夏普约2.1。

宏观动量择时模型与股债择时组合构建 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 依据经济增长、通胀、汇率、利率和风险情绪五大维度，构建股票与债券择时指标。

- 择时信号整合后调整股债仓位，策略1（仅股票择时）年化收益9.62%，夏普1.49。

• 结合风险平价与择时，灵活调整股债风险预算，年化收益率最高7.5%，夏普超过2，且大幅降低换手率。

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指数增强及多因子提升策略 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 以风格、行为、财务、预期及行业因子构建预期收益，运用风险管理约束组合偏离基准。

- 沪深300和中证500增强策略分别实现15.79%、23.86%超额收益率，信息比率接近3-4。

• 企业债多因子策略（动量、价值、基本面）选取复合因子排名前10%债券，提升超额收益达1.73%。

- 加入增强策略的风险平价策略年化收益6.96%，夏普3.43。

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多资产配置及另类资产介入策略 [page::17][page::18][page::19]

• 股债黄金15/75/10策略有效降低风险，提高夏普比率至1.31以上，年化收益率达6.09%。

- 风险预算结合黄金择时，灵活配置，全年建仓和收益情况稳定，年化收益7.3%，夏普2.2。

• 股债增强+黄金平价风险+宏观择时策略2011年以来收益8.29%，夏普3.25，综合表现优异。

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市场中性Alpha对冲策略与衍生品方向性策略介绍 [page::21][page::22][page::23]

• Alpha对冲策略通过做空股指期货剔除Beta风险，实现净Alpha收益，剔除期货深度贴水期后年化收益8.58%-8.7%，夏普比率均超过1.7。

- CTA多因子策略自2011年起表现卓越，年化收益13.51%，夏普2.57，最大回撤5.33%。

• 股指期货隔夜策略显著盈利，年化14.28%，夏普2.21，高Calmar比率3.87。

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期权OBPI策略构建及多风险组合表现 [page::28][page::29][page::30]

• OBPI策略通过固定收益资产搭配少量认购期权获取上涨beta收益，风险受限。

- 期权配置比例和期权行权价对组合收益及夏普有显著影响，低风险策略年化6.23%，高风险组合可达15.7%。

• 不同风险组合净值走势体现风险收益权衡。

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复合绝对收益策略构建与效果检验 [page::32][page::33]

• 多子策略相关性低，有效分散组合风险。

- 子策略在复合组合中的仓位动态调整，实现稳定收益。

• 2011年以来复合策略年化收益9.02%，夏普4.01，Calmar3.47，表现优于单一策略。

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《通往绝对收益之路— 股债混合与衍生品运用》研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告标题：《通往绝对收益之路— 股债混合与衍生品运用》
发布机构：海通证券研究所金融工程部
分析师：冯佳睿、姚石
发布日期：2020年5月13日
主题：探讨绝对收益策略，重点围绕股债混合策略与衍生品使用的多维组合优化及绝对收益实现路径。
核心论点：

• 通过股债混合策略和衍生品工具（如股指期货、期权）构建绝对收益组合，提升资产组合的收益-风险表现。

- 股债混合策略包括固定比例、基于风险的再平衡、目标波动率、风险预算以及风格增强等方法，并通过融入择时信号、指数增强与另类资产增强组合效能。

• 衍生品相关策略涵盖Alpha对冲（市场中性）、CTA趋势跟踪式多因子策略、期权保护型策略（OBPI）等。

- 多策略复合组合由于子策略相关度低，能显著提高整体策略的风险调整收益。

• 报告强调历史回测表现良好，但提醒风险因素如因子失效和模型假设偏差的存在。

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二、逐节深度解读

2.1 股债混合策略（第2-19页）

2.1.1 资产配置框架（第2页）

报告首先构建了资产配置的四个主要模式框架：

• 固定比例（如股债20/80），策略结构简单，执行方便。

- 基于风险（如最小方差配置、风险平价），侧重波动率和风险分散。

• 基于收益和风险（Markowitz均值-方差模型、目标收益与风险），兼顾风险与收益目标。

- 主动性资产配置（如Black-Litterman模型、美林时钟），加入主动择时及配置增强策略。
该架构全面覆盖了传统和现代资产配置理念。

2.1.2 股债20/80再平衡策略（第3-4页）

• 核心模型：股票占20%，债券占80%，股票代表沪深300指数，债券为中债总财富指数，且月初进行再平衡。

- 关键绩效指标：2006年以来年化收益率6.2%；年化波动率5.5%；最大回撤13.6%；夏普比率1.1，说明策略稳健且收益风险比适中。

• 风险分析：2008年金融危机期间策略出现负收益，最大回撤明显，是风险敞口直接反映；但整体波动与夏普维持合理水平。

- 重抽样分析：进行10万次重抽样回测以增强统计显著性，结果显示沪深300和不同债券指数配置组合的年化收益率均约7%，波动率约6.5%-7.2%，VaR和CVaR均衡风险容忍度。

• 结论：固定比例模式简洁好操作，收益稳定但灵活性较低。

2.1.3 目标风险策略（第5-8页）

• 目标波动率策略（第5页）通过调整杠杆，使组合实际波动率接近期望目标（年化5%），实现风险调控。

- 均值-方差模型（第6页）在约束波动率的同时最大化预期收益，权重优化更灵活，月均换手率相对较低，年化收益率略优于固定比例。

• 风险平价策略（第7页）追求各资产风险贡献均等分配，相对平稳的年化波动率（约2.4%），表现出高夏普比率，风控效果明显。

- 风险预算策略（第8页）允许更灵活的风险分配，可调控股债比，通过风险预算优化实现多样化风险管理。

• 数字上看，风险平价和风险预算策略年化收益率5%-7.5%不等，最大回撤维持较低水平，夏普比率超过1.5，多为主动低风险管理工具。

2.1.4 股债择时策略（第9-12页）

• 宏观动量择时模型（第9-10页）基于五个宏观经济维度：经济增长、通胀、汇率、利率、风险情绪，综合相关指标赋予资产买入、卖出信号。

- 多头与多空策略对比显示择时显著提升收益，选取沪深300和中债指数的择时表现均优于基准，夏普比率明显更高（1.55-1.63）。

• 股债择时的仓位调整方案（第11-12页）根据宏观信号调整股票债券仓位，引入现金头寸以防范风险。

- 不同风险预算参数𝜏对收益有显著影响，合理调控风险预算可平衡收益与波动，最大回撤较低。

2.1.5 股债增强策略（第13-16页）

• 指数增强策略（第13-14页）通过多因子因子模型（风格、行为、财务、预期及行业）预测超额收益，结合风险管理，实现预期收益最大化。

- 增强策略历史上明显优于基准指数（沪深300，中证500）且信息比率高，显示因子模型的有效性。

• 企业债多因子策略（第15页）根据动量、价值及基本面综合排序，选择债券，表现正向超额收益，信息比率达1.15。

- 将增强策略融入风险平价组合后（第16页），表现出更高的收益率及夏普比率，且回撤受控。

2.1.6 加入另类资产（黄金）策略（第17-19页）

• 黄金作为低相关资产引入股债组合（股15%、债75%、黄金10%），提高了夏普比率至1.31以上。

- 应用黄金择时模型，根据黄金行情动态调整风险预算，表现更优，年化收益7.3%，夏普2.2，最大回撤4.9%，表现稳健。

• 进一步结合增强策略和宏观择时，2011年起权重动态调整，年化收益率提升至8.29%，夏普3.25，calmar2.48，表现优秀。

2.2 基于衍生品的绝对收益策略（第20-31页）

2.2.1 Alpha对冲策略（第21-23页）

• 利用量化模型挑选具有Alpha的股票组合，使用股指期货做空市场Beta风险，实现市场中性。

- 股票仓位70%，期货空头等值，月初调仓。

• 2010-2020年间年化收益6.7%-7.0%，夏普约1.06-1.09。

- 去除2015-2016期货深度贴水影响后，收益率提升至8.6%以上，夏普超1.7，风险调整后收益明显提升。

• 回撤主要集中在期货价格异常期间，策略对流动性风险较敏感。

2.2.2 CTA多因子策略（第24-25页）

• 动量、期限结构、基本面等因子综合构建交易信号，周期性调仓，兼顾风险管理与收益最大化。

- 2011年起执行，年化收益率13.5%，夏普2.57，最大回撤相对适中。表现出色，是典型趋势跟踪盈利模型。

2.2.3 股指期货隔夜策略（第26-27页）

• 利用日内、日间不同时间段价格与订单流信息，执行隔夜买卖操作，捕捉统计套利机会。

- 2016年以来收益年化14.3%，夏普2.21，回撤低，风险收益表现突出。

• 策略细节包括VWAP计算、买卖单不平衡度、基差变化率作为关键因子。

2.2.4 OBPI期权策略（第28-30页）

• 使用大比例资金投向低风险债券，少量配置认购期权（不同敞口设计浅实值和平值期权），可实现有限下行风险与标的上涨的无限收益。

- 不同期权配比及行权价带来收益和风险层级：低风险组合（1%配比，浅实值）年化收益6.23%、夏普1.96；高风险组合（3%配比，平值）收益上升至15.7%，但波动和回撤上升。

• 策略灵活，风险可调，适合保护型和激进组合。

2.3 股债混合与衍生品复合策略（第32页）

• 不同子策略间相关性较低（Alpha对冲与CTA、期权策略相关近零甚至负相关），利于多元组合构建。

- 2011年以来复合策略年化收益9.02%，波动率2.25%，夏普4.01，回撤极低（2.6%），表现远优于单一策略。

• 子策略权重灵活调整，整合优势显著，提升组合的稳定性和风险调整收益。

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三、图表与数据深度解读

重点图表解析

1. 股债20/80再平衡策略净值（图3页）：

- 策略净值稳步上升，回撤主要集中在2008年金融危机，之后走势恢复平稳且持续攀升，说明长期可持续。
- 表格显示年均收益6.2%，波动率5.5%，最大回撤13.6%，夏普1.1，表现稳健，适合作为基线配置策略。

1. 目标波动率策略净值（图5页）：

- 净值形态类似再平衡策略但回撤期更短，波动率控制更为紧凑。
- 表显示6.4%年化收益，5.3%波动率，夏普1.2，略优于固定比例，且风险控制更加精准。

1. 风险平价策略净值与收益（图7页及表）：

- 净值逐渐增长但幅度有限，波动率持续低于3%，回撤较少，风险控制扎实。
- 夏普比率为2.2，calmar1.0，换手率较低，适合稳健投资者。

1. 沪深300择时策略净值及收益表（图10页）：

- 择时多空策略累计收益远高于基准，波动控制较好，收益调整后效果显著，表明择时加仓成功。

1. 增强策略净值（图14页）：

- 沪深300和中证500增强组合的净值曲线明显跑赢对应指数，超额收益累积稳定。

1. 企业债多因子策略净值及超额收益（图15页）：

- 多因子策略有效提升了组合表现，信息比率稳定高于1，说明多因子选债有效。

1. Alpha对冲策略净值（图22-23页）：

- 去除期货贴水负面期后，净值曲线趋稳，年化收益与夏普比率明显提升。回撤显著下降，策略有效剥离Beta风险。

1. CTA多因子策略净值（图25页）：

- 策略曲线稳健上涨，表明趋势跟踪及多因子模型一致性强，收益较高且波动可控。

1. 股指期货隔夜策略净值（图27页）：

- 收益线走势持续上升，波动不大，年化收益高，显示短期统计套利效果良好。

1. OBPI策略多组合表现热力图与净值（图29-30页）：

- 参数调优热力图显示，期权配比0.025-0.04、行权价0.98-1.02区间，策略收益率和夏普比率均相对较高。
- 净值曲线按照风险等级逐级上升，高风险组合虽回撤较大，但长期收益突出。

1. 复合策略净值与相关性（图32页）：

- 子策略之间相关性低，复合组合净值爬坡平稳，最大回撤低至2.6%，夏普4.0，表现极具吸引力。

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四、估值分析

报告未涉及时点个股或行业的估值目标价，聚焦于策略和组合构建的收益风险表现分析，估值侧重于相对收益与风险指标（如夏普、Calmar比率、波动率、最大回撤）等。利用重抽样、均值-方差优化、风险预算等现代投资组合优化理论方法实现资产配置权重的最优分配，核心输入为收益预测（因子跑赢）与风险协方差（波动率矩阵），运用数学模型如均值方差优化、风险平价模型、风险预算最小化问题等工具。

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五、风险因素评估

报告在最后章节明确风险提示：

• 因子失效风险：历史因子模型表现良好，但未来可能失效，影响模型稳定性。

- 模型假设错误：投资组合优化基于统计假设与市场行为，若假设失真，效果下降。

• 历史数据代表性局限：过去表现不代表未来行情，宏观冲击或突发事件可能突破策略防线。

报告强调以上风险隐含了投资的不确定性，投资者应谨慎应对，且报告内容不构成具体投资建议。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基于历史数据进行回测，展示策略表现，但多依赖历史市场规律，未充分探讨突发极端风险及策略在不同市场周期的适用性与稳健性。

- 多项策略表现优异，但夏普及Calmar比率在某些年份（如2015-2016）出现较大下滑，提示策略可能面临模型失效或市场环境短期变异。

• 股指期货深度贴水问题明显影响Alpha对冲策略回撤，表明策略对交易成本和市场微结构变化较敏感，流动性风险需进一步强化管理。

- 期权策略存在交易成本和流动性隐忧，期权隐含波动率和成交活跃度波动大可能影响实际执行。

• 报告对行为金融、心理风险等非量化因素缺乏讨论，假设投资者完全理性。

- 报告强调多策略复合优势，但未详述动态资产配置模型在快速市场波动期的适应性和可能的交易摩擦成本累积。

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七、结论性综合

本报告系统性介绍了股债混合及衍生品两大类绝对收益策略的理论框架与实操效果。

股债混合策略展现为多元子策略集合，涵盖：

• 固定比例再平衡（股债20/80策略年化6.2%收益、夏普1.1，稳健基础）；

- 目标风险配置（波动率目标、风险平价、风险预算）实现更精准风险控制，夏普上升至约2左右；

• 宏观择时模型有效整合宏观经济指标提升配置时效性；

- 指数增强、多因子债券策略及另类资产黄金整合提升夏普比率和收益回撤指标；

• 综合股债增强和择时策略组合表现优异，年化收益超8%，夏普3.2以上，风险管理更佳。

基于衍生品的市场中性与方向性策略：

• Alpha对冲策略实现Beta风险剥离，净化Alpha收益，调整后夏普达1.8以上；

- CTA趋势跟踪多因子策略年化收益13.5%，夏普约2.6，适合捕捉趋势机会；

• 股指期货隔夜套利策略自2016年以来表现优异，风险调整后回报良好；

- OBPI期权策略可灵活调节风险偏好，斜率收益平衡较佳，低风险组合夏普近2.0。

复合策略通过有效整合上述不同类型子策略（低相关性）显著提升组合的风险调整收益，年化收益稳定在9%，夏普比率高达4，最大回撤控制良好，体现绝对收益策略构建的核心优势。

图表系数据明确显示，资产配置、因子增强、择时叠加及衍生品策略协同作用共同塑造绝对收益路径，促进收益最大化和风险最小化的平衡。报告最终指出，策略设计需关注因子稳定性与模型风险，且历史表现不代表未来收益。

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综上所述，海通证券此份研究报告全面、系统地揭示了多种股债混合及衍生品绝对收益策略设计理念和实证效果，为投资者构建和优化绝对收益组合提供了丰富且实用的理论和数据支持。报告在细节上充分展现了策略风险调整表现，结合多维度配置和衍生品灵活运用，体现了绝对收益策略的科学性和多样化方向。

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报告