Black-Litterman 模型研究系列之四 ——结合马尔科夫链的行业轮动策略
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摘要
本报告基于Black-Litterman（BL）模型结合隐马尔科夫链（Markov Chain）模型构建行业轮动策略。通过EM算法拟合资产涨跌幅状态参数，将隐马尔科夫链模型的条件均值作为BL模型的主观观点，形成行业权重配置方案。回测结果显示，BL-马尔科夫链组合自2010年至2021年7月累计收益显著优于直接马尔科夫链组合和中证全指基准，且相较等权和市值加权组合表现更优。此外，选取较少行业数能提升超额收益但增加波动风险，体现模型对行业轮动的有效识别能力 [page::0][page::7][page::8][page::9]
