研究背景及方法论总结 [page::0][page::3][page::4]

• 传统资产配置主要基于资产市场风险溢价，难以有效分散极端市场风险。

- 研究将风险溢价细分为资产类别风险溢价、风格风险溢价和策略风险溢价。

• 风格风险溢价包括短期低波动、中期动量和长期周期三类，采用大类资产多头策略构建风险平价组合。

- 多元风险溢价间相关性较低，组合分散效果较优。

各类资产及风格风险溢价策略表现 [page::6][page::7][page::8][page::9]

• 选取全球主要国家股票、债券及商品期货作为基础资产标的。

- 短期低波策略：低波资产短期涨势较强，表现与基准等权相当。

• 中期动量策略：兼顾时序和截面动量，股票和债券动量收益及夏普率均优于基准。

• 长期周期策略：基于周期三因子模型选股，稳定超越基准，夏普明显改善。

风格及资产间相关性分析及组合构建 [page::10][page::11]

• 不同风格策略相关性低于0.3，实现多层次风险分散。

- 多资产多风格策略组合的净值及风险调整收益显著优于单纯基准组合。

| 指标 | 基准组合 | 多风格策略组合 |
|----------------|----------|----------------|
| 年化收益 | 2.63% | 4.05% |
| 年化波动 | 3.67% | 3.35% |
| 最大回撤 | -11.30% | -6.42% |
| 夏普比率 | 0.72 | 1.21 |
| Calmar比率 | 0.23 | 0.63 |

资产与风格权重及动态调整 [page::11][page::12]

• 债券风格策略权重较高，整体权重均衡，反映动态市场环境下风格偏好变化。

波动率控制策略效果显著提升组合表现 [page::12][page::13]

• 设置10%及4.5%目标波动率水平，调节杠杆与仓位，实现长期稳健收益与风险平衡。

| 指标 | 基准组合 | 多风格策略组合 |
|----------------|----------|----------------|
| 年化收益 | 10.13% | 19.86% |
| 年化波动 | 12.79% | 11.16% |
| 最大回撤 | -30.00% | -14.38% |
| 夏普比率 | 0.79 | 1.78 |
| Calmar比率 | 0.34 | 1.38 |

| 指标 | 基准组合 | 多风格策略组合 |
|----------------|----------|----------------|
| 年化收益 | 4.66% | 8.69% |
| 年化波动 | 5.76% | 5.02% |
| 最大回撤 | -14.43% | -6.66% |
| 夏普比率 | 0.81 | 1.73 |
| Calmar比率 | 0.32 | 1.30 |

• 杠杆水平波动明显，最高达350%，保证策略适应不同市场环境。

月度收益稳定，年度表现显著优异 [page::14]

• 月度最大单月收益4.12%，最大月度亏损3.50%，年度仅2018年轻微负收益。

- 多数年份收益超过10%，复合收益表现平稳，抗风险性优良。

金工研究报告详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《基于多种风险溢价的配置组合构建——通过模型设计获得风格与策略等风险溢价》

- 报告机构： 华泰证券研究所

• 发布日期： 2020年5月19日

- 作者/分析师： 林晓明、黄晓彬、韩晳、张泽、源洁莹

• 研究主题： 多元风险溢价资产配置策略，涵盖市场风险溢价、风格风险溢价和策略风险溢价，实证分析它们在资产组合中的表现优势，尤其聚焦于全球主要股票、债券和商品资产的多风格风险溢价策略构建及组合配置。

报告主旨是基于不同类别的风险溢价实现组合配置优化，突破传统单一市场风险溢价配置的局限，通过风险平价模型整合三大资产类别在短期低波、中期动量及长期周期三种风格维度的风险溢价，带来更优的风险调整收益和风险分散效果。报告并未单独明确评级和目标价，但从实证结果出发，作者主推基于多样风险溢价的配置组合优于传统资产类别配置组合，提示策略构建的未来潜力。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1）引言与研究背景（第0-1页）

• 报告指出传统资产配置依赖市场风险溢价，即配置大类资产以获取市场平均收益，但容易在黑天鹅等极端市场环境下失效，因为资产间相关性在危机时段显著提升，降低风险分散效能。

- 以国外成熟市场研究成果为参照，风险溢价分类可细分为资产类别、风格和策略风险溢价，三者呈现较低相关性，合理配置能够有效提升组合表现。

• 文中基于国内数据限制，在大类资产标的层面构建多头风格策略，虽无法完全剥离市场风险与风格风险，但包含多样化风险溢价依然对优化组合有显著促进作用。[page::0,1,3]

2）风险溢价分类及其构造（第4-5页）

• 报告从CAPM模型角度切入，说明系统性风险和特异风险的划分，重点强调特异风险中的一部分实际上能产生稳定的超额收益（即风险溢价）。

- 风险溢价分为资产类别风险溢价（市场Beta）、风格风险溢价（如市值、价值、动量等因子风格），和策略风险溢价（多空策略实现）。

• 图表细致列示了不同资产类别下对应风格及策略风险溢价，比如股票市场的价值、市值，固定收益中的动量、信用利差，策略如套利、套息交易等。

- 通过构造多头/空头多空组合（如做多价值指数做空成长指数）实现风格及策略的风险溢价捕捉，确保纯净性。

• 历史数据表明，不同风险溢价间低相关性有助分散风险。例如图表5“风险溢价组合与60/40组合”所示，风险溢价组合年化波动率更低（2.9% vs 9.7%），夏普比率大幅优化（1.00 vs 0.28），最大回撤显著下降，表现更为稳健。[page::4,5]

3）实证设计和资产选择（第6-7页）

• 实证部分采用全球主要国家市场的代表性股票指数（如沪深300、标普500、日经225等）、债券市场主要国债（中国、美国、日本、英国、德国、澳洲10年期国债），商品类别覆盖能源、工业金属、农产品和贵金属。

- 采用期货序列数据确保可交易性，以等权组合作为基准资产类别组合。

• 图表8展示各资产的风险收益表现，股票年化收益率在1.64%-8.11%间，债券风险较股票低且收益略低，商品表现波动大、整体年化收益偏负。以此验证资产基本风险收益特征。

- 在大类资产的基础上，构建短期低波、中期动量和长期周期三类风格风险溢价策略，聚焦不同时间维度因子特征展开风格构造。

• 短期低波策略实证中股债表现稳健，商品低波策略表现较差，反映资产内部低波因子影响。[page::6,7,8]

4）风格风险溢价具体表现（第7-10页）

• 短期低波策略显示股债类年化收益及夏普指标与等权基准接近，体现低波因子在大类资产内的抗周期性特征，但商品部分表现不佳（年化收益为-3.24%，夏普为-0.18）。

- 中期动量策略强调“强者恒强”，通过兼顾截面和时序动量捕捉资产未来涨幅机会。股票动量年化收益5.88%，明显优于基准4.27%，夏普比率从0.29提升至0.37，债券动量表现稳健，商品动量仍负面。

• 长期周期策略运用华泰金工的周期三因子模型预测资产长期走势，周期策略对股票和债券表现均优于基准，特别是债券周期策略夏普达0.98，高于基准0.85。商品周期策略同样表现弱势。

- 综合三类风格策略，观察总体反映出风格风险溢价在丰富资产风险属性上对提高组合表现功效明显一致，尤其股票和债券资产维度表现突出。[page::7-10]

5）多资产多风格风险溢价组合表现（第10-14页）

• 报告首先分析不同资产和风格间相关性：大类资产间相关性中，股票与商品为0.45，股票与债券为-0.38，债券与商品为-0.28，展现资产组合风险分散成效有限。

- 然而，不同资产对应风格策略相关性普遍下降，特别是跨资产类别的风格策略相关性显著减弱（风格之间相关性均低于0.3），风格维度的多元化更有效实现分散效果。

• 采用风险平价模型，构建基准等权资产组合和多资产多风格风险溢价组合：

- 风险溢价组合年化收益4.05%，高于基准2.63%；
- 年化波动3.35%，低于基准3.67%；
- 最大回撤-6.42%，远优于基准-11.3%；
- 夏普比率1.21，远优于基准0.72；
- Calmar比率0.63相较基准0.23优势明显。

• 风险溢价组合在策略权重分布上，债券风格权重占比较高且风格权重均衡，但权重亦随时间动态调整，显示模型灵活性。

- 进一步引入波动率控制（目标波动率10%和4.5%）对组合表现升华：
- 在10%波动率目标下，组合年化收益达19.86%，夏普1.78，最大回撤减至-14.38%；
- 在4.5%模式下，组合收益为8.69%，最大回撤约-6.66%，夏普同样显著提升。

• 杠杆水平动态调节（最高接近3.5倍，最低不超过50%仓位），在不同市场环境中实现收益与风险的平衡，表现稳健且优于基准组合。

- 月度回报稳定，多数年份正收益，凸显策略柔韧性与实用性。[page::10-14]

6）总结与风险提示（第15页）

• 报告总结强调，基于多种风险溢价的组合相较仅采用市场风险溢价的传统资产配置可有效提升风险分散及风险调整收益。

- 多维风格风险溢价对大类资产的风险补充明显，结合短期低波、中期动量和长期周期风格实现多时间维度立体配置。

• 由于研究手段和数据所限，未能完全分离市场风险溢价和风格风险溢价，组合中仍然混合有部分市场风险成分，但实证业绩表现依然明显优于基准。

- 未来研究方向指向扩大风险溢价种类和丰富投资标的，深化投资策略，以追求更优异且稳健的组合表现。

• 报告严肃提示历史回测结果不代表未来表现，模型假设可能失效，投资须注意潜在风险。[page::15]

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三、图表深度解读

图表1：传统市场风险溢价与各资产风格风险溢价策略对比（第3页）

• 此表清晰区分了传统等权配置仅基于市场风险溢价，而本报告设计的多种风险溢价策略（低波、动量、周期）如何在股票、债券、商品三个资产类别内部构建。

- 从结构层面上体现了报告的核心创新点：多风险溢价同时配置，增强非相关性和分散效果。

图表2：资产组合收益分解（第4页）

• 图示清楚展示组合收益由资产类别收益、风格收益、策略收益以及alpha组成，强调风险溢价收益多维度来源。

- 链接理论深入阐释，表征配置多元风险溢价对组合收益的重要性。

图表3-5（第4-5页）

• 分类表列举不同资产及其对应风险溢价，后续多空组合构建框架具体示范。

- 图表5实证展示风险溢价组合相比传统60/40组合，在回报率（2.9% vs 2.7%）、波动率（2.9% vs 9.7%）、夏普（1.00 vs 0.28）及最大回撤（-5.62% vs -34.14%）均显著优越，强化多风险溢价配置价值。

图表6（第6页）组合构建流程图

• 图示直观展现了两类风险平价组合构建流程——单纯基于资产类别与基于多种风险溢价（资产x风格）。

- 强调了从单一资产风险配置向多维风险溢价配置的升级过程。

图表7-8（第6-7页）资产明细及风险收益表现

• 资产列表涵盖全球主要市场代表，保证策略国际化和多样化。

- 风险收益表现表明股票波动高收益平均水平，债券波动显著较低，呈现不同投资特征，商品整体表现较弱，体现组合多元性和必要性。

图表9-14（第7-10页）风格策略净值及风险指标

• 净值曲线图显示短期低波、中期动量、长期周期策略中，股票策略表现最优，显著跑赢等权策略。

- 风险指标如夏普及Calmar比率均支持上述结论，各风格均不同程度提升风险调整后收益。

• 商品策略多为负收益，成为组合需要注意的潜在拖累。

图表15-17（第10页）相关性分析

• 大类资产相关性表明股票与商品正相关偏高（0.45），风险分散有限。

- 各资产风格之间相关性能显著下降，风格间相关性更低（低于0.3），增加了组合分散效能。

图表18-19（第11页）多资产多风格组合表现

• 净值明显跑赢基准，风险指标展现出收益提升的同时波动及最大回撤降低，夏普比率翻倍增长。

- 数据直观体现策略有效性。

图表20-22（第11-12页）策略及资产权重分布

• 权重动态变化体现风险平价模型的自适应性，债券权重相对较高并均衡分配各风格，符合债券低波动特性。

- 各风格权重均衡，保证组合风格多元。

图表23-27（第12-13页）波动率控制下策略表现及权重

• 目标波动率控制使策略杠杆和仓位动态调整，实现收益和风险的更优平衡。

- 收益显著提升，最大回撤进一步缩小，夏普比率达到1.78-1.73水平。

• 杠杆率波动性较大，说明模型具备前瞻性调仓能力。

- 表现突出，具备实际运作潜力。

图表28（第14页）月度收益表

• 多数月份为正收益，单次亏损较小，体现策略稳定性。

- 年度收益多为正，2018年轻微负收益，反映策略抗周期性良好。

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四、估值分析

本报告没有针对某一公司或证券进行估值，因此未涉及传统的估值方法（如DCF、市盈率等）。核心在于风险溢价策略的构建、组合优化和风险收益表现的实证分析，侧重于量化策略绩效幅度和风险指标优化，而非企业价值评估。

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五、风险因素评估

• 报告明示模型基于历史规律总结，存在未来市场规律变动导致模型失效风险。

- 策略回测不等同实盘表现，实际交易成本及流动性问题可能影响表现。

• 商品资产表现较弱，可能拖累组合整体收益。

- 多空策略构建受限，无法完全剥离市场风险与风格风险，导致策略性质并非完全纯净的风格风险溢价。

• 杠杆使用增加潜在波动和下行风险，实际操作需谨慎控制杠杆。

- 总体风险提示强调对历史数据依赖的谨慎性和不确定性。[page::0,15]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告虽然强调多元风险溢价配置优于传统配置，但由于数据样本和投资手段限制，未能实现理想的纯风格与策略风险溢价的分离，存在部分市场风险的混杂，可能导致风格策略表现受市场整体波动影响。

- 商品资产风险溢价策略长期负收益，可能表明该部分策略设计尚需优化，或商品市场的风险溢价内涵复杂难以简化，需关注其在组合中的负面影响。

• 再者，报告中波动率控制策略处于回测阶段，实际交易成本与杠杆风险在实盘中需予以严格管理，不能简单复制。

- 各项回测以等权为基准，不排除通过其他基准或主动择时可能有不同的表现。

• 组合的杠杆调整幅度较大，突显策略波动管理和风险承受能力的重要性，也提示在极端市场环境下系统性风险暴露仍不能忽视。

总体上，报告结构合理，思路清晰，对理论和实践结合可靠，是一份扎实的策略研究报告，但其结论依赖于相当程度的历史数据与模型假设，投资者仍需结合实际市场环境严谨评估决策。

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七、结论性综合

本报告系统构建并实证分析了基于多种风险溢价（市场风险溢价、风格风险溢价及策略风险溢价）组合的资产配置策略，采用全球主要股票、债券和商品资产，以短期低波、中期动量、长期周期三个时间维度切入，利用风险平价模型进行组合构建。关键洞见包括：

• 不同风险溢价间具备较低相关性，通过多元风险溢价配置，有效提升组合风险分散性能，缓冲传统仅依赖市场风险的局限性。

- 风格风险溢价策略（低波、动量、周期）整体上优于基准等权资产配置，尤其在股票和债券领域表现突出。

• 多资产多风格策略组合相比传统基准组合，在年化收益、最大回撤、夏普比率和Calmar比率均有显著改善，显示策略在风险调整后的表现卓越。

- 通过波动率目标控制引入杠杆调整，实现风险与收益的动态均衡，显著提升风险溢价组合的整体表现，最大回撤降低，收益稳定性增强。

• 尽管实证覆盖了较长历史周期，策略表现稳健，但仍需警惕模型与市场规律的未来不确定性。

- 菜单式严格的风格构建流程和详尽的量化参数呈现为后续策略优化和扩展提供坚实基础。

总结而言，报告突出多维风险溢价配置的研究价值，为资产配置领域提供了具有较高实践指导意义的创新路径，尤其适合追求长期稳健收益和风险分散的机构投资者。图表丰富且层层递进的走势和指标分析，使结论具有扎实的量化支持和理论支撑。[page::0-15]

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总结展示示范

图表2直观地说明，资产组合收益由资产类别风险溢价、风格风险溢价、策略风险溢价和alpha组成，强调了整合多种风险溢价的必要性和收益来源多样化。



图表5展示多空风险溢价组合相较传统60/40组合，在年化超额收益相当的情况下，整体波动率与最大回撤大幅降低，夏普提升超过3倍，体现配置多元风险溢价的风险分散优势。



图表18清晰展示实证中多资产多风格风险溢价组合的净值持续跑赢基准组合，体现策略多年稳定的超额收益能力。



在引入波动率控制的背景下，图表23反映策略净值波动平滑，更加平稳的资本增长路径，验证了通过动态仓位调整提升收益与风险控制的有效性。

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参考文献及数据来源

• 华泰证券研究所编制，参考《Portfolio of Risk Premia：A New Approach to Diversification》等国际学术与实务界成果。

- 数据覆盖2006年8月至2020年4月，涵盖全球主要股票、债券及商品市场。

• 风险收益指标计算严格，涵盖年化收益、波动率、最大回撤、夏普比率、Calmar比率等核心指标。

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此次详解完成了报告的全方位解读，剖析了报告的核心论点、数据趋势、模型构造、实证结果、风险提示及研究的创新性和局限性。该报告充分展示了多元风险溢价组织资产配置的卓越潜力和方向价值。[page::0-17]

报告