三大海外趋势跟踪资产配置策略概述 [page::3][page::7]

• Meb Faber策略采用10月均线择时，多周期截面动量筛选资产，分为激进（N=3）与稳健（N=6）版本。

- Keller&Keuning保护性策略以中期债券为保护资产，通过12月均线偏离度判断资产动量并动态调整风险资产仓位。

• Kipnis防御性策略结合多周期加权动量指标，利用均值-方差优化资产权重，动态调节保护性资产比例，兼顾风险管理与收益提升。

三策略海外历史回测表现对比 [page::4][page::5][page::7][page::9]

| 策略名称 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|-------------|------------|------------|----------|----------|
| GTTA Agg 3 | 13.6% | 12.8% | 19.3% | 0.70 |
| GTTA Agg 6 | 12.1% | 10.7% | 20.5% | 0.70 |
| PAA | 10.9% | 7.7% | 8.8% | 1.03 |
| PAA-CRP | 10.3% | 7.4% | 6.7% | 0.98 |
| Kipnis | 12.2% | 8.3% | 9.4% | 1.11 |
| 60-40基准 | 9.1% | 8.8% | 29.5% | 0.68 |

• 三种策略均有效降低最大回撤和提升夏普比率，特别是PAA和Kipnis策略风险控制能力更强。

国内指数基金应用实证分析及策略表现 [page::10][page::11][page::12]

• 选取国内及国际股票、债券、商品ETF组成多样化资产池，覆盖沪深300、中证500、标普500等代表指数。

- Meb Faber策略（Faber3与Faber6）年化收益分别达10%、8.3%，夏普比率提升至0.37-0.42，回撤与波动率略高。

• Keller&Keuning策略年化收益7.4%，最大回撤16%，夏普比率为0.50，体现稳健风格。

- Kipnis策略收益8.9%，波动率11.5%，最大回撤22.3%，夏普比率0.51，略显激进但稳定优于基准。

国内资产配置策略与时序动量择时策略比较 [page::13][page::14]

| 策略名称 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|--------------|------------|------------|----------|----------|
| Faber3 | 10.0% | 19.2% | 38.9% | 0.37 |
| Faber6 | 8.3% | 12.7% | 24.9% | 0.42 |
| K&K | 7.4% | 8.9% | 16.0% | 0.50 |
| Kipnis | 8.9% | 11.5% | 22.3% | 0.51 |
| 时序动量N=4 | 8.3% | 10.8% | 22.6% | 0.49 |

• 三种趋势跟踪资产配置策略与扩展底层的时序动量策略总体收益风险相近，但Faber3表现最激进同时波动最大。

- 国内市场ETF品种限制及数据时长短导致策略难以复制海外完全业绩，股指ETF比重大影响组合风险特征。

量化策略核心要点总结 [page::3][page::7][page::9][page::11]

• 多周期动量指标融合时序动量和截面动量，增强策略的稳定性和适应性。

- 保护性资产（中短期债券或现金）动态配置显著降低极端回撤风险。

• 资产权重采用等权或均值-方差优化，结合动量指标筛选资产池，控制整体风险敞口。

- 国内验证表明，合理选择ETF资产池与风险管理是策略有效性的关键保障。

基于趋势跟踪资产配置策略的海外经验 深度分析报告

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一、元数据与报告概览

报告标题： 基于趋势跟踪资产配置策略的海外经验――金融工程专题报告
作者： 祝涛
发布机构： 渤海证券研究所
发布日期： 2019年6月27日
联系方式： 祝涛 022-28451653，zhutao@bhzq.com
报告主题： 本报告围绕趋势跟踪资产配置策略，梳理了三种海外基于趋势跟踪的资产配置策略（Meb Faber全球战术资产配置策略、Keller&Keuning保护性资产配置策略、Kipnis防御性自适应资产配置）经验，并在此基础上，将这三种策略应用至国内市场的指数基金，进行效果分析和检验，最后总结经验和风险提示。

核心论点：

• 趋势跟踪作为资产配置中的一种有效方法，能够提升配置策略的效果。

- 海外已有多种基于趋势跟踪的资产配置策略并应用于实践，均表现优于传统60/40基准策略。

• 国内应用此类策略同样表现出对基准的显著超越，夏普比率由0.15提升至约0.5，但整体表现不及海外，原因主要在于国内资产池不足与历史数据区间有限。

- 风险提示中强调模型依赖历史数据，未来存在失效风险。

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二、逐章深度解读

1. 基于趋势跟踪资产配置策略的海外经验

核心论点与逻辑

趋势跟踪在资产配置中应用广泛，即使是简单的方法也可提升策略效果。策略设计的两个关键要点：

• 底层资产池的丰富度，保障策略具有较好的对冲能力和环境适应性。

- 资产权重的合理分配，避免均等权重简单化而导致风险管理不足。

此章节引出三种代表性策略。

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1.1 Meb Faber 全球战术资产配置策略（GTAA）

主要内容与逻辑

• 资产池选择：

论文中核心资产有标普500、MSCI发达市场指数、10年国债、高盛商品指数、REITs，实际基金中应用超50种资产。
Allocate Smartly跟踪版选了包括美股（smart beta ETF）、国际股票（发达和新兴）、债券（美国和国际）、商品和另类投资13个资产。

• 择时方法：

标准版采用资产价格相对于10个月均线的位置作为买卖信号，简单明了，无参数优化。
激进版结合截面动量（1、3、6、12个月动量均值），在动量排名前的N（3或6）个资产中选择，未通过10个月均线的资产仓位则做现金替代。

• 风险/收益特征：

激进策略有集中单一大资产类别的风险，可能导致极端风险暴露。回测显示，GTAA（Agg 3）年化收益13.6%，波动率12.8%，最大回撤约19.3%，夏普比率0.70，优于传统60-40策略（9.9%收益率，29.5%最大回撤，0.54夏普比率）[page::3,4,5]。

表格及图表说明

• 表1资产池： 展示了13类资产的详细ETF，涵盖股票、债券、商品、另类，体现策略资产多元化。

- 图1回测曲线： 以1980年至今，10,000美元起点的资产增长曲线，Agg3策略线明显领先于60/40基准，体现出优异累积收益表现。

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1.2 Keller&Keuning保护性资产配置策略（PAA）

主要内容与逻辑

• 选择中期债券作为保护性资产，不对其进行择时。

- 计算其他资产当前价格对12月均线的偏离值，若动量资产不足一定数量，则大幅配置保护性资产。

• 动量资产数超过阈值后，保护性资产仓位递减，风险资产权重提升。

- PAA与PAA-CRP版本区别在保护性资产为中期债券或现金。

回测表现

• 夏普比率显著提升至约1，最大回撤降低至8-9%，年化收益约10.3%-10.9%

- 由于保护性资产仓位较高（约52%），策略偏保守，偶有跑输基准的情况[page::5,6,7]。

图表解读

• 图2: 以动量大于0资产个数为横坐标，显示保护性资产（蓝色）和风险资产（橙色）权重的动态调整，反映策略风险控制机制。

- 图3: 1989年至今的回测资产增长曲线，PAA策略整体跑赢60/40基准。

• 表3 & 4: 展示资产池构成和详细业绩指标，佐证上述表现。

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1.3 Kipnis防御性自适应资产配置策略

核心机制

• 融合多周期动量指标（1、3、6、12月动量赋予不同权重），计算综合动量值，构建更为平滑和稳健的动量信号。

- 选择动量>0且排名前5的资产进行均权配置。

• 依据新兴市场股和美国高收益债的动量信号调整保护性资产权重——二者均负时，全仓保护性资产，部分正时部分防御。

- 结合均值-方差模型优化权重，协方差矩阵也采用加权历史数据估计，融入风险相关因素。

业绩特色

• 年化收益12.2%，波动率8.3%，最大回撤仅9.4%，夏普比率1.11，表现兼顾稳健与收益。

- 策略整体略显进攻性强于K&K，风险控制较优于Faber激进版本[page::7,8,9]。

图表

• 表5资产池： 融合股票、债券、另类（美、国际房地产）及商品。

- 图4回测曲线： 1989年至今，显示策略明显优于60/40基准。

• 表6绩效指标： 以详细数字展现策略风险收益改进。

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2. 基于海外经验的资产配置策略检验（国内市场）

策略迁移与适应

• 按照海外经验，重新挑选国内可用ETF，覆盖国内外股票、债券、商品等主要大类资产，多样性不如海外完善，且流动性限制多集中于股指类ETF。

- 回测期拉长至2007年11月至2019年5月，使用相关指数或同类指标数据补全历史数据不足。

• 基于相同海外策略逻辑参数，本地化稍微调整后进行回测验证。

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2.1 Meb Faber策略国内回测

• 选取1、3、6、12月收益率均值作为动量指标，选取动量最高3或6个资产配置。

- 价格跌破10月均线资产仓位调为现金。

• 相比等权基准（年化4.9%，夏普0.15），Faber3和Faber6分别实现10.0%、8.3%的年化收益，夏普提升至0.37、0.42，但波动率和最大回撤仍较高（图5、表8）。[page::10,11]

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2.2 Keller&Keuning策略国内验证

• 保护性资产为国债ETF，动量资产数不超过6时全仓保护性资产，否则递减保护资产仓位。

- 该策略给出比较稳定的风险控制，年化收益7.4%，最大回撤16%，夏普0.50，较基准大幅优化风险收益结构（图6、表9）。[page::11,12]

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2.3 Kipnis策略国内表现

• 采用加权动量值选取前5资产配置，风险资产仓位由1000ETF与城投ETF动量判定，保护资产为国债ETF。

- 策略在本地回测中表现最佳，年化8.9%，最大回撤22.3%，夏普0.51，依然优于等权基准，但风险较K&K略高（图7、表10）。[page::12,13]

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2.4 与时序动量择时策略比较

• 增加底层风险资产至12类，进行多策略绩效对比。

- 结论：时序动量N=4策略与较保守的K&K、Kipnis、Faber6整体收益风险表现相近，Faber3因激进而波动最大。

• 国内版策略收益均不及海外版本，主要因资产多样性降低及数据历史区间局限（图8、表11）[page::13,14]。

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三、图表深度解读

• 图1（Meb Faber回测表现）：展现1980年至今，Agg3策略资产曲线远超60-40基准，实现本金由1万美元增长至约128万美元，策略表现出较强的上涨趋势和较小的长期回撤风险。Agg6版本表现略逊Agg3，但依然优于基准。
• 图2（Keller&Keuning权重调节机制）：随着动量大于0资产数量增加，保护性资产权重线性递减，风险资产权重对应递增，体现风险控制的动态调整；
• 图3（K&K回测成果）：自1989年至今，PAA策略持续跑赢60/40，显著优于基准，且后期收益相对平稳，稳定的低风险收益策略特征明显；
• 图4（Kipnis策略回测）：1989年起资产曲线长期保持领先，最大回撤明显小于基准，体现策略兼顾收益和风险；
• 图5-7（国内回测）：均体现三种策略相较等权基准提升明显，特别是夏普比率提升接近3倍，但最大回撤仍相对较高，显示国内资产组合固有限制和市场波动影响；
• 图8（海外策略与时序动量比较）：Faber3策略的极端弹性表现明显，其他策略表现相对均衡，显示多策略组合与纯动量择时相辅相成，强调资产组合配置的重要性。

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四、估值与策略方法解析

本报告核心集中于策略回测与检验，未涉及公司或行业估值，故无典型DCF、PE等估值模型解析。
策略基于动量概念，结合趋势跟踪原理，通过简单均线信号（如10月均线）、多周期动量加权指标、以及均值-方差优化模型进行资产权重分配，力求在捕捉资产价格趋势同时降低波动风险。

• 均线法： 利用资产价格相较过去若干月的平均价格水平，判断多空趋势。

- 多周期加权动量： 综合短期至长期不同时间窗口收益率，避免过度优化和短期噪声。

• 风险资产与保护资产比例动态调整： 根据整体市场趋势动量信号调整组合风险暴露。

- 均值-方差模型： 用于风险优化配置，根据资产协方差和预期收益确定最佳权重。

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五、风险因素评估

• 模型完全基于历史数据，存在未来市场结构、政策等变化导致模型失效的风险。

- 国内资产池较海外受限，流动性和数据完整性不足影响模型有效性。

• 策略激进版本可能带来较大最大回撤，投资者需适度配合风险承受能力。

- 不同市场环境下，趋势跟踪策略表现波动，非持续有效。

报告未提供系统性的风险缓解方案，提示投资者需谨慎执行，并留意策略局限性。[page::0,15]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告多次强调“参数未过度优化”，强调策略的稳健性和信号普适性，但实际具体参数调优过程未详述，仍需关注策略设计中的参数敏感性。

- 国内回测期及资产池有限，可能对回测结果产生较大样本偏差，投资者应注意结果的局限性。

• 各策略设计包含保护性资产，但在极端市场中保护资产并非无风险，应评估相应信用风险与利率风险。

- 报告以历史回报和波动率作为效果衡量，未明确纳入交易成本、税费及实际操作流动性限制，这可能限制策略实际可操作性。

• 多策略回测结果间差异展示了资产池构成和风险容忍度对策略收益风险的重要影响，但报告未深入讨论策略间的组合潜力和多策略融合可能。

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七、结论性综合

本报告系统介绍了三类海外基于趋势跟踪的资产配置策略的构建逻辑、策略实施细节及其长期回测表现，均显示了显著优于传统60/40基准策略的风险调整后收益能力。这些策略的共通经验包括：

• 动量信号计算结合时序动量和截面动量，利用多周期加权指标降低过拟合风险；

- 利用中短期债券等保护性资产，动态调节风险资产仓位以防范下行；

• 坚持简单、逻辑清晰且未被过度优化的原则，保障策略稳定有效。

将三类策略以相同逻辑应用于中国市场流动性较好的ETF时，均实现了对等权基准策略的显著超越，夏普比率从0.15提升至约0.5。然而，回测表现仍不及海外版本，根本制约因素在于国内资产池种类较少，股指ETF占比过重，导致策略承受更高波动以及历史数据期限相对较短，回测结果敏感度高。
报告最终提醒，模型基于历史数据，面对未来不确定性存在失效风险，策略应用需谨慎，结合投资者风险偏好和市场流动性实况做动态调整。

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以上内容引用页码汇总

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报告