传统资产风险平价的局限及改进需求 [page::2][page::3][page::4]

• 传统风险平价过度依赖低波动债券资产，债券仓位约80%，贡献70%收益，风险高度集中。

- 利率下行空间受限，债券假设面临挑战，加杠杆受限导致组合收益与风险扩张受阻。

• 资产风格划分失真真实风险驱动，需从底层因子视角重构配置框架，实现真正风险分散。

因子风险平价框架与桥水全天候策略介绍 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 采用宏观因子（经济增长、通胀、利率、信用等）构建回报流，实现因子层面风险均衡。

- 桥水全天候策略核心在于四宏观象限（增长超预期/不及预期，通胀超预期/不及预期）内资产分散，避免宏观择时盲目预测。

• 杠杆调整使风险调整后收益统一，提升组合绝对收益同时保持风险分散。

中国版全天候增强ETF构建与资产选择策略 [page::10][page::11][page::12]

| 宏观象限 | 典型资产配置 |
|----------|--------------------------------------|
| 增长超预期 | 股票（沪深300ETF、中证1000ETF）、商品 |
| 增长不及预期 | 债券（十年、三十年国债ETF）、黄金、高股息股票 |
| 通胀超预期 | 商品、黄金 |
| 通胀不及预期 | 债券、黄金、高股息股票 |

• 以“象限因子组合”作为因子代理，采用EWMA半协方差刻画风险，提升夏普比显著至0.89，波动更均匀。

- 四象限风险平价策略较传统资产风险平价更分散，2025年累计收益5.70%显著优于传统策略2.32%，夏普比略有下降。

引入宏观观点的全天候增强策略设计及预期共振动量构建 [page::14][page::15][page::16]

• 通过买方资产价格驱动的预期指标与卖方分析师宏观预期差，实现预期共振动量指标构建。

- 将宏观预期动量作为择时工具，在“增长”和“通胀”维度分别选取更可能实现的象限进行风险平价，实现象限增强。

• 象限增强后不同象限风险-收益特征趋于一致，部分象限夏普比大幅提升，表明存在显著alpha空间。

策略表现与杠杆测试 [page::17][page::18]

| 策略名称 | 年化收益率 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 卡玛比率 | 月度胜率 |
|--------------|-----------|-----------|---------|---------|---------|----------|
| 全天候增强策略 | 13.12% | 7.76% | 1.69 | -8.38% | 1.57 | 67.65% |
| 全天候基准策略 | 8.65% | 5.66% | 1.53 | -6.53% | 1.33 | 68.91% |
| 资产风险平价策略 | 7.37% | 4.14% | 1.78 | -5.99% | 1.23 | 71.40% |

• 增强策略收益与夏普比率均优于基准，表现优异且具有一定风险承受度。

- 杠杆测试显示，120%-140%杠杆水平下，增强策略收益提升最大，夏普比下降最少，杠杆效率最高。

中国版全天候增强策略的创新价值与未来方向 [page::0][page::19]

• 因子风险平价框架下的资产配置突破传统资产标签局限，重塑风险驱动机制。

- 宏观象限的划分提供清晰的配置逻辑，预期共振动量有效整合买卖方宏观观点，实现动态增强。

• 策略适应低利率和宏观不确定性环境，具备较强稳定性和提升空间。

华泰金工 | 从资产配置走向因子配置 中国版全天候增强策略——详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《从资产配置走向因子配置 中国版全天候增强策略》

- 作者：林晓明、徐特、李薇

• 发布机构：华泰证券金融工程

- 发布日期：2025年06月05日

• 主题/议题：基金投资策略，因子风险平价，宏观因子驱动的全天候资产配置策略，桥水全天候策略中国本土化实践

核心论点与评级：
本文基于宏观因子风险平价框架，成功构建了中国版全天候增强策略，突破传统资产风险平价对低波动资产的过度依赖，通过引入宏观预期共振动量增强基础策略，实现了更强的宏观适应性和更优的风险调整后收益，在利率下行空间有限的低利率时代提供了资产配置新思路。今年以来（截至2025年4月30日），增强策略、基准策略、传统资产风险平价策略扣费后累计收益分别为6.21%、5.70%和2.32%[page::0,1]。

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2. 逐章深度解读

2.1 范式重构：从资产风险平价到因子风险平价

• 关键论点：

传统资产风险平价策略因依赖资产区分，过度配置低波动资产（如债券），在杠杆受限背景下难以构建中高波动收益组合，且对未来利率下行过于乐观。而因子风险平价注重底层真实风险驱动因素，强调构建低相关、高风险调整收益的因子组合，实现风险均衡配置。

• 逻辑与数据支撑：

作者采用蒙特卡洛模拟证明，风险平价策略的夏普比率正比于回报流的夏普比率，反比于回报流相关性，强调构建多元化低相关因子的必要性（图表1）[page::1,2]。对国内市场实测发现，资产风险平价策略中10年期国债占比近80%，贡献近70%收益，债券低波动低收益的特性主导策略表现（图表3-4），且考虑杠杆上限（公募140%限制），实现10%预期收益所需杠杆长期超限（图表6），资本市场线上移受限（图表7）[page::2,3,4]。

• 注释与金融概念：

- 风险平价（Risk Parity）：通过均衡分配不同资产的风险贡献，以实现投资组合风险分布均衡的方法。
- 资本市场线（CML）：无风险资产与市场投资组合之间的资本组合效率线，表示理想的风险与收益比例关系。
- 杠杆限制使得无法通过简单加杠杆提高收益，因受监管或风险管理约束。

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2.2 桥水全天候策略经典案例解析

• 核心观点：

桥水全天候策略是宏观因子风险平价代表，利用“分域建模”将宏观经济状态划分为四个象限（增长超预期/不及预期，通胀超预期/不及预期），并分别选择受益资产组合，构成多象限风险平价策略，内化宏观观点但不主动择时，实现长期稳健收益。

• 具体构成：

成长、通胀四象限代表四组回报流，各资产的“经济偏好”决定其归属象限（图表7），为每一宏观象限内持有适合资产，且在杠杆调整后使各类资产风险收益匹配保持均衡，进一步提升收益且分散风险（图表14-15）[page::5,6,7,8]。

• 产品示范：

道富-桥水全天候ETF以全球资产为标的，杠杆率约1.8倍，重仓债券（72%）、商品（37%）、股票（44%）及通胀挂钩债券（32%），存在较强防御性现金配置（43.88%），以实现全球分散化与流动性保障（图表16-18）[page::8,9,10]。

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2.3 中国版全天候增强策略的构建与优化

• 宏观象限划分与资产选择：

采用与桥水相同四象限划分，遵循普适的资产定价理论，基于增长与通胀预期构建代表性ETF资产池。各象限典型资产包括：
- 增长超预期：沪深300、中证1000ETF，商品ETF如有色、能化、豆粕
- 增长不及预期：国债、黄金、高股息股票
- 通胀超预期：商品与黄金
- 通胀不及预期：债券、黄金、高股息股票
资产选择兼顾ETF流动性、代表性与分散性（图表19-20）[page::10,11]。

• 风险度量与风险平价：

采取象限内等权组合作为因子组合，运用EWMA半协方差计量组合下行风险无杠杆调整，确保风险测度独立稳健。“象限组合”波动极差远低于原始资产，有效提高夏普率（0.89对0.68），分散效果明显（图表21-22）。

• 策略持仓与绩效比较：

全天候标准版回测显示，增长不及预期象限权重最高（约46%），策略较资产风险平价持仓更均衡，因不超配债券，在波动率略高情况下，2025年初至今年化收益5.7%高于资产风险平价2.32%，但夏普率略低（1.53对1.78）（图表23-27）[page::12,13,14]。

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2.4 增强策略：引入宏观预期共振动量提升表现

• 预期共振动量定义与构建：

结合买方市场即时预期（基于资产价格对宏观指标的拟合）和卖方预期（来自分析师宏观预测数据）构建综合的增长和通胀预期动量指标，考察指标走势的强弱和一致性。动量指标介于-1至1之间，体现预期的方向和强度[page::14,15,16]。

• 象限增强策略实现：

根据预期共振动量，在增长和通胀两个维度各选择一个象限（超预期或不及预期）进行风险平价，将四象限配置转为二象限配置，显著提升“增长超预期”象限的夏普比率，策略风险收益更均衡、趋同（图表34-35）。

• 回测效果：

天气候增强版年化收益达到13.12%，较基准策略提升4.47个百分点，波动与最大回撤相应加大，但夏普比率提升至1.69，卡玛比率高于基准及传统资产风险平价，月度胜率略有下降，体现增强策略的稳健性和优越性（图表36-38）[page::16,17]。

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2.5 杠杆效应与持仓动态

• 杠杆测试：

在140%杠杆上限和5%借贷成本假设下，增强策略杠杆化的收益提升幅度最大（年化收益提升30%），且夏普比率下降幅度最小，表现优于基准及资产风险平价策略，显示增强策略具备更好的杠杆使用效率（图表41）[page::18]。

• 持仓调仓特点：

- 基准策略持仓较为稳定，被动维持资产比例[page::18]（图表39）；
- 增强策略持仓调整更积极，尤其是商品、债券和股票分布波动明显，显示强化的宏观择时作用[page::18]（图表40）。

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3. 图表深度解读

• 图表1（风险平价模拟）：显示随着回报流夏普率增长和回报流相关性降低，策略夏普率显著提升，强调了因子多样性和低相关的重要性[page::1]。

- 图表3-4（资产风险平价策略超配债券）：债券仓位长期约80%，贡献主导收益，风险集中于低波动资产，未来利率不确定风险加大[page::3]。

• 图表6-7（杠杆限制）：实际执行10%目标收益所需杠杆远超基金监管140%上限，资本市场线被杠杆限制截断，限制策略收益提升空间[page::4]。

- 图表8（资产风险平价vs因子风险平价对比）：系统展示两者在回报流选择、风险度量、权重分配、再平衡等步骤的根本差异[page::4]。

• 图表11（无单资产长期领先）：1970年以来，股票、债券、商品等均无持续优势，支持多资产综合配置策略[page::6]。

- 图表14-15（杠杆调整前后收益风险比较）：引入杠杆后，组合定位更合理，夏普率显著提高，策略在收益和分散性上改善明显[page::8]。

• 图表16-18（桥水ALLW ETF持仓与变动）：显示策略重仓债券/商品，现金比例高，流动性强，近期增持现金反映策略对市场不确定性的谨慎态度[page::9,10]。

- 图表21-22（中国版象限组合表现）：四象限资产组合风险溢价均为正，“通胀不及预期”表现最佳，因子组合夏普提升明显[page::12]。

• 图表23-27（中国版全天候与资产风险平价对比）：全天候策略更分散、持仓较均衡、收益稳定且自2020年更占优，风险略升导致夏普略低[page::13,14]。

- 图表34-35（预期共振动量增强效果）：增加宏观动态预期依据后，回报更加均衡，提升了选取象限的阿尔法收益[page::16]。

• 图表36-38（增强策略回测绩效统计）：明显拉升年化回报的同时维持较好风险控制，卡玛比率和月度胜率均优于基准[page::17]。

- 图表41（杠杆不同水平对策略影响）：增强策略杠杆化优势明显，年化收益、夏普比均优于传统资产风险平价和基准全天候策略[page::18]。

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4. 估值与方法论分析

本报告并非公司价值评估，主要是投资策略构建、风险收益特征与资产配置框架的分析。核心方法论包括：

• 蒙特卡洛模拟：用于验证回报流相关性和夏普率对策略表现的关系。

- 风险平价模型：均衡各因子或资产风险贡献，提升风险分散、降低单一资产依赖。

• 因子风险模型：分解资产风险至宏观与风格因子层面，实现因子均衡配置。

- 宏观象限模型：基于增长和通胀预期的四象限划分，将资产经济“偏好”映射到特定宏观象限组合。

• 宏观预期共振动量：结合买方资产价格动态预期与卖方分析师预测预期，构建复合动量指标实现择时增强。

- 杠杆调整：使各资产（或因子组合）风险调整收益趋同，提升组合整体年化收益，符合资本市场理论。

以上方法论结合形成了中国版全天候增强策略的框架，实现了偏离传统资产风险平价的改善[page::1-18]。

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5. 风险因素评估

• 模型风险：回测及统计基于历史数据规律，但历史关系可能不再适用，未来市场结构、宏观政策、资产相关性均存在变化风险。

- 数据风险：宏观预期指标和分析师预测数据质量、频率、代表性有限，可能无法完全反映市场整体预期。

• 策略实施风险：杠杆使用有监管和实际执行限制，杠杆层面带来风险放大效应，市场流动性不足时可能导致调仓困难及交易成本上升。

- 敏感性风险：策略对预期模型和象限划分敏感，若宏观驱动因子失效或变化，策略表现可能大幅波动。

• 估值风险：本策略未直接涉及估值风险，但对应资产未来估值回调风险不可忽视。

报告未详细说明缓解策略，投资者应加强因子动态跟踪和风险管理[page::19]。

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6. 审慎视角与细微差别

• 宏观择时与模型复杂度权衡：

报告强调了桥水全天候策略不主动择时，但引入了增强版的宏观预期动量择时，虽提升收益但可能增加模型复杂度和不确定性，需要关注择时误差风险。

• 资产池和ETF代表性：

中国版策略有限于几类ETF，资产多样性受到一定限制，尤其在商品和高收益资产类别上的选择较局限。

• 杠杆调整现实中的挑战：

理论杠杆能提升收益，但实际执行面临市场波动、监管要求和成本约束，杠杆增强效果有实际落差风险。

• 风险度量方法选择：

采用象限内等权组合替代因子暴露测算规避了部分复杂度，但可能牺牲精准度，存在“简易版”假设带来的模型误差。

• 历史业绩依赖性的风险：

策略高度依赖历史关系，若未来中国宏观环境或资产相关性发生根本变化，则模式适用性减弱。

综上，报告详实但部分方法假设需投资者关注实施风险与模型局限[page::1-19]。

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7. 结论性综合

华泰证券金融工程团队结合宏观因子风险平价理论与桥水全天候策略理念，创新性地构建了“中国版全天候增强策略”，实现了资产配置范式由资产风险平价向因子风险平价的升级。通过四象限宏观模型划分（增长超预期/不及预期、通胀超预期/不及预期），选取对应经济偏好资产组合，以EWMA半协方差估计风险，实现精准风险平价。增强策略基于买卖方宏观预期动量信息进行象限择时，优化配置权重，实现了更高的年化收益率（13.12%）和良好的风险收益特征，优于传统资产风险平价策略和未增强全天候基准策略。

核心优势包含：

• 穿透资产表象，识别真实风险因子，提高配置效率，降低对低波动低收益资产的依赖。

- 结合宏观动态预期增强，实现择时Alpha，弥补基础策略回撤和波动劣势。

• 采用ETF配置便利中国市场实际操作，兼顾流动性和代表性。

- 杠杆段效果优异，提升长期回报潜力。

图表深入支持了策略设计与回测结论：模拟验证因子多样性的重要性，实证显示债券主导资产风险平价局限，桥水ETF持仓展现流动与分散，增强策略月度与年度指标优异（图表1-41）[page::1-18]。

报告提示策略风险：宏观统计规律可能失效，拆分因子和择时模型存在不确定性，历史表现不预示未来收益。同时，策略并非投资建议，资产选择应结合投资者风险偏好和实际监管要求。未来研究可深化宏观象限精细划分及动态增强机制，深化中国市场量化配置创新。

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附录：部分关键图表示意（示例）

图表3：资产风险平价策略超配债券，债券仓位稳定高，占比约80%。


图表36：中国版全天候增强策略净值明显优于基准策略。


图表34：预期共振动量带来的象限增强，回报更加趋同且提升。

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综合而言，报告全面系统地构筑了中国特色的宏观因子风险平价全天候增强策略，理论明确、实施细节详尽，基于丰富数据与模型支持，展示宏观因子配置的显著优势及实操可行性，是当前低利率和宏观不确定环境下值得关注的资产配置新范式。

报告