资产配置重要性及发展机遇 [page::2][page::3]

• 资产配置是降低投资风险、获取收益的关键，约90%的基金回报波动由资产配置决定。

- 随着银行理财净值化转型，需求向低波动、稳健收益转变，资产配置策略发展迎机遇。

• 不同大类资产间低相关性有助提升组合夏普比率，实证中股债商品组合表现优于单一资产。

华泰大类资产配置策略体系结构 [page::0][page::5]

• 体系由：Beta策略（周期、宏观因子、趋势配置）、Alpha策略（期限结构、商品曲线、商品动量、利率动量）、避险策略组成。

- Beta策略承担系统性风险，长期收益稳健；Alpha策略与Beta低相关，提供差异收益；避险策略则在市场风险事件中表现优异。

• 多策略融合提高组合夏普比率并减少回撤，示范融合策略风险波动控制目标4%。

量化Beta策略核心 ── 周期与宏观因子系列 [page::5][page::6][page::8]

| 策略名称 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|----------|------------|----------|----------|
| HYCLE-S1 | 5.67% | 1.25 | -13.77% |
| HYCLE-S2 | 6.41% | 1.45 | -6.42% |
| HYCLE-M1 | 5.86% | 1.44 | -5.60% |
| HACRO-C1 | 9.05% | 1.81 | -5.39% |
| HACRO-C2 | 8.76% | 1.74 | -5.62% |

• 以周期理论和宏观经济因子为基础，结合风险控制机制，进行全球及境内资产配置。

- 周期模型反映资产价格周期性可预测性，动量及风险预算进一步提升策略稳健性和收益。

• 宏观因子涵盖增长、通胀、信用、货币四个维度，辅助调整资产权重，规避市场风险。

趋势配置Beta策略：全球及中国多资产动量模型 [page::11][page::12]

• 采用截面动量模型和风险平价分散配置全球及中国股票、债券、商品资产。

- 策略通过多周期动量因子动态挑选趋势强劲资产，月度调仓，权重分散降低交易风险。

• 全球趋势配置（HATSG1）年化收益5.65%，夏普1.52；中国趋势配置（HATSC1）年化收益6.71%，夏普1.74。

Alpha策略：期限结构、商品曲线、商品动量与利率动量 [page::14][page::15][page::16][page::18][page::19][page::20]

| 策略名称 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|----------|------------|----------|----------|
| HCOS1 | 5.84% | 1.66 | -6.04% |
| HCOCS1 | 8.24% | 2.07 | -6.05% |
| HCOCS2 | 8.54% | 1.97 | -9.77% |
| HGAMB | 4.55% | 0.65 | -17.65% |
| HSTIRM | 4.04% | 0.84 | -11.34% |

• 期限结构因子动态做多期货贴水结构商品，做空升水结构商品，获取稳健收益。

- 商品曲线策略保持多空中性，跨月及跨季度合约多空价差套利。

• 全球趋势平衡策略模拟期权多空delta，快速加仓顺应商品短期强趋势，适合剧烈波动市场。

- 利率动量策略跟踪海外利率期货趋势，捕捉货币政策连续性。

• 策略多数在历史回测中表现周期性，但整体收益稳定，夏普表现优异。

避险策略：华泰全球多资产避险策略（HDGA） [page::21][page::22]

• 通过做多避险资产、做空风险资产构建防御组合，模拟看涨期权多头delta捕捉危机收益。

- 策略在2008年金融危机、2014-15年地缘政治危机及2020年疫情期间表现尤为突出，收益大幅超越市场。

• 年化收益率2.61%，夏普0.36，但在非危机期间一般呈现小幅回撤。

多策略融合示例及优势 [page::23][page::24]

| 策略名称 | 占比 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|----------------|------|------------|----------|----------|
| 融合策略示例 | 100% | 8.06% | 2.18 | -4.02% |
| HACRO-C2 | 40% | 8.76% | 1.74 | -5.62% |
| HATSG1 | 30% | 6.51% | 1.75 | -5.22% |
| HCOS1 | 10% | 5.52% | 1.55 | -6.04% |
| HSTIRM | 10% | 4.20% | 1.03 | -7.91% |
| HDGA | 10% | 3.68% | 0.51 | -21.18% |

• 策略间相关性低甚至负相关，实现收益风险的分散。

- 组合中Beta策略为核心，占比约70%，Alpha策略作为卫星占约20%，避险策略占约10%。

• 融合后的组合在2014-2023年每年均实现正收益，夏普明显优于任何单一子策略，且最大回撤较低。

- 通过策略互补性增强整体风险调控能力和收益稳定性。

华泰大类资产配置策略体系：全面剖析报告解构

1. 元数据与概览

报告标题：华泰大类资产配置策略体系介绍
作者：林晓明、陈烨博士、李聪、刘志成、韩晳、源洁莹等华泰证券研究团队
发布机构：华泰证券股份有限公司
发布日期：2023年4月18日
报告主题：聚焦大类资产配置策略体系的构建与应用，涵盖Beta、Alpha及避险策略，探讨大类资产配置在当前市场环境下的价值和投资机会。

核心论点与目标：报告强调大类资产配置是长期投资回报获取的重要工具，通过系统性的Beta策略主导，辅以Alpha及避险策略，构建多元、低相关的投资组合，从而实现风险收益的优化。报告详尽介绍策略体系中的各类子策略、其逻辑基础及回测表现，并通过融合示例策略展示组合优势，最终倡导通过多策略融合提升投资组合稳健性与收益表现。[page::0,2,5]

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2. 逐节深度解读

2.1 资产配置的重要性与发展机遇（第2-3页）

• 核心观点：资产配置作为控制风险和实现优良风险调整回报的核心手段，历史研究显示其对基金回报绝大部分波动和差异具有显著解释能力（Ibbotson和Kaplan归因超过90%，40%）[page::2]。
• 市场环境变化推动资产配置发展：银行理财向净值化转型，以及非标资产收益率下降，促使需求转向风控较好、收益风险均衡的配置策略。特别是2019-2021年资管新规推进传统刚兑废除，投资者需求多元化和理性化，推动“固收+”策略兴起，但2022年金融市场股债同步下跌等异常情况挑战传统配置，同时催生多元化资产配置新需求[page::3]。
• 资产配置策略演进：从传统60/40组合，到收益风险建模（均值方差、Black-Litterman）、量化动态策略及“投资者效用”模型，不断深化。报告用股债商品等资产构建等风险及等权重组合示范组合优于单一资产夏普比率，突显资产类别分散性的重要性[page::2]。

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2.2 华泰资产配置策略体系投研框架（第4页）

• 华泰从2016年起在资产价格周期起源、经济周期等基础理论上深耕，创新验证经济和资产价格周期统一存在，资产价格周期甚至优于宏观数据，自此构建周期基础的全球资产配置策略体系[page::4]。
• 投研体系分为四层：

1. 数据层：宏观经济数据（GDP、CPI、PPI、汇率等）、交易数据（日频、高频）、行业及基金数据。
2. 指标层：逻辑加工形成周期指标、景气度、资金流指标、选股指标等。
3. 策略层：结合指标开发Beta（周期轮动、宏观因子、趋势配置）、Alpha、避险及差异化策略。
4. 实践层：将数据、指标和策略层输出用于实际投资应用，包括FOF组合管理[page::4]。

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2.3 Beta策略（第5～13页）

• Beta策略并非单纯被动指数跟踪，而是以承担系统性风险为目标，长周期获取市场回报，容量大、成本低，也是融合策略的核心。三大系列：

- 周期系列（HYCLE-S1/S2/M1）：
- S1：基于周期理论，以全球流动性高的14类资产配置，采用波动率控制和风险预警，2010年起回测夏普1.25，年化收益5.67%，最大回撤13.77%。
- S2：升级版，增至26类资产，加入动量选股，风险控制加强，回撤降至6.42%，夏普1.45，年化收益6.41%。
- M1：结合周期与动量三个层级观点（长期周期，中期动量，短期技术指标），风险平价构建及止损模块，夏普1.44，最大回撤5.60%，年化收益5.86%[page::5-8].

- 宏观因子配置（HACRO-C1/C2）：
- 以增长、通胀、信用、货币四维宏观因子为核心，结合动量和估值风控，中期调整资产权重。
- C1涉及境内股债商品，C2仅股债。
- 2014年起回测，C1夏普1.81，年化收益9.05%，最大回撤5.39%；C2夏普1.74，年化8.76%，最大5.62%[page::8-10].

- 趋势配置（HATSG1/HATSC1）：
- HATSG1：全球市场，采用截面动量加权风险平价，辅以日度波动率控制，动态调仓，回测从2010年起，夏普率1.52，年化收益5.65%。
- HATSC1：中国市场，增加商品内部优选、时序动量综合评分调整风险预算配比，波控平滑波动，夏普1.74，年化6.71%[page::11-13].

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2.4 Alpha策略（第14～20页）

• Alpha策略辅助产生与Beta策略不同的风险收益来源：

- 商品期限结构策略（HCOS1）：
- 利用商品期货价格期限结构（contango升水、backwardation贴水）进行多空配置。
- 动态做多展期收益率高的品种，做空低的，保持市值中性，分散调整降低拥挤风险。
- 回测夏普1.66，收益率5.84%，最大回撤6.04%[page::14-15].

- 静态商品曲线策略（HCOCS1、HCOCS2）：
- 操作类似于HCOS1，但境外品种，保持市场中性，对固定品种做多远月合约、做空近月合约。
- HCOCS1回测夏普2.07，年化8.24%；HCOCS2夏普1.97，年化8.54%，波动与最大回撤略有不同[page::15-16].

- 全球趋势平衡策略（HGAMB）：
- 捕捉商品短期趋势，模拟期权跨式头寸，快速跟踪大幅波动。
- 策略与商品极端涨跌密切相关，非趋势震荡行情表现有限。
- 回测夏普0.65，年化收益4.55%，且在2008年、2014年、2020年表现优异[page::17-19].

- 短期利率动量策略（HSTIRM）：
- 捕捉海外利率市场趋势，基于央行政策延续性制定动量仓位。
- 1999年以来回测夏普0.84，年化收益4.04%，2022年收益高达26%，反映加息路径清晰捕获能力，但政策转向风险依然存在[page::19-20].

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2.5 避险策略（第21～22页）

• 华泰全球多资产避险策略（HDGA）思路：

- 危机爆发时追踪资金流向做多避险资产（如发达国家国债），做空风险资产（商品、风险股等），并模拟看涨期权多头delta头寸实现快速加仓捕捉危机收益。
- 非危机期时持仓往往较低，保证波动和交易成本控制。
- 回测2007年至今夏普率0.36，年化收益率2.61%，但在2008金融危机、2014-2015克里米亚危机和2020年有较好表现，另外最大回撤达21.18%较大[page::21-22].

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2.6 多策略融合（第22～24页）

• 策略间相关性测算显示：

- Beta策略内相关较高（如周期策略间70%以上正相关），但Beta与Alpha、避险策略相关性较低或负相关，这为多策略融合提供了基础[page::23]。

• 融合建议：

- Beta策略约占70%，作为组合核心；
- Alpha策略约20%，贡献差异化收益；
- 避险策略约10%，作为风险对冲；

• 以HACRO-C2（40%）、HATSG1（30%）、HCOS1（10%）、HSTIRM（10%）、HDGA（10%）五策略融合示例，年化收益8.06%，夏普2.18（优于任何单一策略），最大回撤4.02%最低，且2014-2023年每年均为正收益，表现完整且稳健[page::23-24]。

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3. 图表深度解读

• 图表1（资产配置效果示范，年化收益及夏普比率对比）：单一资产收益率普遍较低且波动大，如沪深300年化4.59%，最大回撤-72.30%，夏普比率仅0.18，而等风险投资组合夏普率达1.01，对比鲜明凸显资产配置优势[page::2]。
• 图表2（资产相关性热力图）：大类资产之间相关性较低，尤其股票与债券及商品表现多半负相关（蓝色区域），构成风险对冲的内核。示例中，不同国家股指之间相关较高（红色），但债券及商品与股市呈弱负相关，支撑配置多元化效果[page::3]。
• 图表3（策略开发四层结构）：清晰展现数据到指标再到策略，最后到实践应用的闭环，强调从原始数据结合经济模型构建策略，并逐步应用于投资组合构造[page::4].
• 图表5（资产价格周期分解）：形象展现价格序列的不同周期成分，彰显周期性存在基础理论，验证周期模型应用于资产配置的合理性[page::6]。
• 图表6（S2策略构造流程）：展示战略（周期模型选大类资产）、战术（动量择强子类）及风险控制（波动率控制、资产价格截断和风险预警）的三层闭环，说明策略的系统性与风险管理[page::6]。
• 图表7与8（HYCLE-M1三层观点及净值走势）：通过长期周期、中期动量和短期技术指标结合实现稳健收益，净值走势平稳，最大回撤较低，显露多因子协同效果[page::7]。
• 图表11（宏观因子体系映射）：图示增长、通胀、信用、货币影响并指导不同资产配置，说明对应资产的择时策略，策略依据宏观经济变量调整配置[page::8].
• 图表12与13（HACRO净值走势）及图表14（业绩）：净值稳健上涨，回撤缓和，夏普超过1.7，体现宏观因子对资产表现的高度解释力[page::9].
• 图表17-20（宏观因子时间序列）：四大因子轮动周期与经济事件吻合，横纵交替反映经济上、下行周期，为动态配置提供指引[page::10].
• 图表21（HATSG1构建流程）：动量选强资产，风险平价分配权重，并用波控降低极端风险，展示趋势配置组合的稳健构造逻辑[page::11].
• 图表22-24（HATSG1业绩）：夏普1.52，回撤较低，净值连续多年上升，表现均衡，配合动量策略获得相对优质的风险调整收益[page::11-12].
• 图表25-28（HATSC1策略及表现）：以中国境内资产为主，强调商品筛选及时序动量，夏普1.74，最大回撤仅4.33%，显示出中国市场的趋势信号有效利用[page::12-13].
• 图表29-31（HCOS1期限结构示例及构造流程）：

- 展示升水（焦炭示例）和贴水（豆油示例）期限结构形态，
- 通过展期收益率排序做多高展期和做空低展期品种，
- 固定月度调仓及风险平衡，间接反映商品供需预期判断[page::14].

• 图表32-34（HCOS1表现）：连续正收益，稳定性强，夏普1.66，证明期限结构策略的持续有效性[page::15].
• 图表35-37（HCOCS1/2境外商品曲线策略表现）：夏普均超1.9，回撤控制良好，年化收益8.24-8.54%，增强了Alpha策略收益来源多样性[page::16].
• 图表40-45（HGAMB商品短期趋势策略与市场相关性分析）：

- 以跨式期权delta模拟仓位，策略多头空头迅速调节，
- 在极端商品涨跌时表现更好，年化收益4.55%，表现周期性明显[page::18-19].

• 图表46-48（HSTIRM短期利率动量业绩）：低波动，年化收益4.04%，2022年加息周期收益爆发，表明策略对利率周期依赖度高且捕捉能力强[page::19-20].
• 图表49-53（HDGA避险策略逻辑及效果）：

- 模仿看涨期权多头delta，危机时快速加仓避险资产，
- 平时持仓降低，降低波动。
- 2008金融危机、克里米亚、COVID19爆发等危机收益显著，对冲效果明确[page::21-22].

• 图表54-55（策略收益对比与相关性矩阵）：

- Beta策略年化收益5.65%-9.05%，夏普1.25-1.81不等；
- Alpha策略波动略大，避险策略收益最低夏普0.36；
- 相关矩阵显示Beta内相关高，三类策略相关性低，利于组合多元化[page::22-23].

• 图表56-58（融合策略组合业绩）：

- 目标4%波动率，组合年化8.06%，夏普2.18，远优于单一策略，
- 2014-2023年收入均为正，跨年稳健；
- 各年度策略表现差异明显，且互补性强，彰显精选融合策略的优势[page::23-24].

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4. 估值分析

本报告主要聚焦资产配置策略的框架构建及业绩回测展示，未涉及传统意义的公司估值或股票价格目标。通过多因子模型和风险管理技术，实现对大类资产的动态配置和对冲，实际业绩数据体现了模型的估值效用。明显使用的投资模型包括：

• 风险平价（Risk Parity）：为平衡组合中各资产风险贡献，分配权重，降低单资产波动对组合的影响。
• 动量模型（Momentum Models）：基于截面动量、时序动量的资产轮动预测。
• 周期模型：捕捉经济及资产价格周期规律，进行周期性资产配置。
• 跨式期权Delta模拟：策略中模拟期权多空头寸以捕捉趋势与风险时机。

估值假设重在稳健考虑风险与机会，且通过多重风控（波动率控制、资产价格截断、风险预警）限制最大回撤。目标波动率管理也是估值模型稳定性重要工具。[page::5-24]

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5. 风险因素评估

• 历史规律与未来有效性风险：报告多次强调基于历史数据模型可能失效，历史相关性/周期性无法保证将来持续出现。[page::0,24]
• 市场短期波动及政策冲击：经济政策、货币政策突变、地缘政治风险或新危机可导致策略表现波动，尤其对动量和避险策略影响显著。[page::0,3,19,21]
• 模型风险：周期模型及多因子选择可能存在参数敏感或过拟合风险，策略回测表现未必完全映射未来实际。[page::6,23]
• 流动性风险：部分商品及衍生品市场流动性风险可能限制策略执行，尤其商品期限结构策略需满足流动性检测。[page::14]
• 策略融合特有风险：避险策略占较小比例以降低负收益暴露，但避险收益不稳定，融合策略仍面临整体市场剧烈波动风险。[page::23]
• 交易成本及实施风险：频繁调仓和期权模拟可能增加交易成本，降低实际收益，策略设计中通过调仓频率和仓位平滑予以控制。[page::18,21]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体偏重量化及历史数据验证，对于经济周期等假设信心较高，未深度探讨模型失效后应急措施。
• 避险策略的最大回撤和波动率较高，其在正常市场周期下可能影响整体组合表现，报告虽提及权重控制，但具体的风险缓释手段描述较少。
• 报告数据主要截止至2023年4月，市场环境持续变化，尤其近年高通胀、加息节奏等对动量及周期模型效果影响存在潜在风险。
• Alpha策略中HGAMB表现夏普较差且波动大，策略依赖于商品大幅波动时获利，震荡行情时效果较弱。
• 图表数据细节强大，然而对模型参数调节、调整频率、交易成本详细影响描述有限，实际执行可能存在差异。
• 融合策略示例虽体现风险收益优势，但选取的权重配置属于示范性质，实际投资者可能需根据自身风险偏好动态调整。
• 多数策略回测起点时间不统一，跨不同市场环境的可比性有所限制，短期表现异动时策略差异较大。

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7. 结论性综合

总体来看，报告系统地介绍了华泰证券构建的大类资产配置策略体系，核心亮点在于以Beta策略为基础，融合Alpha和避险策略，形成低相关、风险分散的资产配置框架。通过周期理论、宏观因子、动量及期限结构等多维模型，策略组合得以适应不同市场周期与风险态势。各个子策略均经过多年的历史数据回测，表现出较高的夏普比率和良好的最大回撤控制，体现量化方法的稳健性。

图表数据充分显示：

• 不同资产类别及策略间显著的低相关或负相关特性是构建组合的关键。
• Beta策略作为基础部分，贡献稳健的长期正收益，其中宏观因子策略表现尤为突出（9%以上年化收益，夏普近1.8）；
• Alpha策略提供差异化收益和风险来源，尤其商品期限结构策略表现优异（夏普2.07+），跨期套利能力明显；
• 避险策略能在危机时刻有效提供正收益，与其他策略形成补充，尽管长期表现波动较大且回撤风险较高。

多策略融合不仅提升了组合夏普比率至2.18，还显著降低最大回撤至约4%，并在连续9年中保持正收益，表现弹性和风险管理均优于单一策略。此表明多维度策略的协同效果显著，有效应对不同市场环境的挑战。

策略研究结论强调，尽管历史表现优良，未来收益不保证且需关注市场及政策突发性变化。对于投资者而言，采用华泰量化资产配置策略体系，尤其结合多策略融合方法，有助于构建更稳健、韧性强的长期投资组合，适应复杂多变的全球市场环境。

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参考标注

本报告中所有论述依据页码已标注，具体如下示例：

• [page::0,2,5] 引述Beta策略体系核心观点

- [page::2,3] 资产配置历史及重要性

• [page::5-8] 华泰周期系列Beta策略

- [page::8-10] 宏观因子策略解析

• [page::11-13] 趋势配置策略详述

- [page::14-16] Alpha策略(商品期限结构与曲线)

• [page::17-20] 商品动量与利率动量策略

- [page::21-22] 避险策略与其表现

• [page::23-24] 策略融合效果与示例

- [page::0,24] 风险提示及策略有效性警示

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（全文完）

报告