• 策略构建核心逻辑 [page::0][page::2]

- 样本空间涵盖24个ETF，主要为中国和美国上市的股票、债券、商品及外汇ETF，结合日本、印度、越南市场代表资产，保证全球分散配置。
- 战略配置基于周期模型预测四类资产未来收益排序，捕捉经济周期下资产轮动规律。
- 战术配置采用多维度、多期限动量因子综合打分筛选强势细分资产，未选资产不配置以防过拟合。
- 组合权重由风险预算模型计算，结合周期及动量观点，考虑资产波动率和风险预算分配权重。
- 风控机制包括日度波控（实时监测组合波动率，超门限即时减仓），及多路径调仓（分三条独立路径调仓，降低交易冲击和过拟合风险）。

• 量化策略及模型详解 [page::2][page::4][page::5][page::6]

- 周期模型利用周期提取和回归拟合预测股、债、商、汇四大类资产的收益排序，周期性2年左右，实现防守与进攻资产轮动。


- 战术动量模型结合多个窗口长度的收益动量因子，复合评分降低单一窗长参数过拟合风险。

- 风险预算模型通过资产波动率与风险预算计算权重，高波动资产权重减小，高风险预算资产权重提升。

- 日度波控机制监测实时波动率，超过8%预警门限时减仓，降低黑天鹅风险敞口。

- 多路径调仓方案分三条路径错峰调仓，优化交易时间分散度，降低交易拥挤和过拟合风险。

• 策略回测及业绩表现 [page::6][page::7][page::8]

| 回测区间 | 累计收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 夏普比 | 最大回撤 |
| ----------- | ---------- | ---------- | ---------- | ------ | -------- |
| 2014/1-2025/1 | 139.34% | 8.20% | 4.08% | 2.01 | -5.51% |
| 2014/1-2019/12| 59.54% | 8.12% | 3.81% | 2.13 | -4.96% |
| 2020/1-2025/1 | 50.02% | 8.29% | 4.37% | 1.90 | -5.51% |
- 策略净值曲线稳健上升，历史最大回撤低于6%，幅度小且恢复迅速，表现符合绝对收益型产品 [page::7]。
- 策略各年度均实现正收益，2022年最低为3.29%，2024年最高达13.43%，月度正收益占比超70%，月均收益0.67%。

• 收益归因及持仓分析 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

- 非现金资产贡献99.3%的收益，股票与债券贡献超过60%，外汇及商品贡献分散风险。
- 周期信号和动量信号均有效提升策略年化收益，分别提升1.08%和0.97%，二者结合提升0.72%~0.83%。

| 测试场景 | 年化收益率 | 波动率 | 夏普比 | 最大回撤 |
| ---------- | ---------- | ------ | ------ | -------- |
| 纯风险平价 | 6.40% | 3.53% | 1.81 | -5.87% |
| 仅引入周期 | 7.48% | 3.83% | 1.95 | -9.04% |
| 仅引入动量 | 7.36% | 3.93% | 1.87 | -5.39% |
| 周期+动量 | 8.20% | 4.08% | 2.01 | -5.51% |

- 策略历史持仓高仓位运作，且持仓分散，表现出明显的进攻与防守资产切换特征，周期扩张期偏多股和商品，防御期偏重债券与外汇。
- 最新组合配置中，2025年2月周期模型转为防守状态，债券和外汇权重高达近72%，股票仅约15%，剔除部分表现弱资产。

华泰金工 | 全球配置ETF组合：策略与应用——深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题： 华泰金工 | 全球配置ETF组合：策略与应用 海外市场产品研究系列之五

- 作者与发布机构： 林晓明、陈烨、李聪等，华泰证券金融工程团队

• 发布日期： 2025年2月21日

- 主题： 基于周期模型、动量模型和风险预算模型构建的全球ETF组合策略，覆盖全球主要股、债、商品及外汇资产，旨在为投资者提供一键式全球配置解决方案。

核心论点与评级：

• 报告核心强调通过周期+动量双重信号指导的风险预算模型，实现动态、分散配置全球24只优质ETF，涵盖中国、美国及日本、印度、越南等市场。

- 回测结果显示，2014年1月至2024年1月组合年化收益8.20%，年化波动率4.08%，夏普比2.01，最大回撤仅5.51%，净值表现稳定且波动较小，具备明显的绝对收益型产品特征。

• 作者以稳健绝对收益和控制回撤为核心卖点，力求以科学的周期和动量逻辑，配合多路径调仓和日度波控机制，增强策略的风险控制和交易效率。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 研究导读与报告结构

报告分为两大部分：

• 第一部分：详细介绍策略构建逻辑及关键模块：样本空间、周期战略配置、动量战术配置、风险预算模型、日度波控、以及多路径调仓机制。

- 第二部分：实证表现分析，包括业绩、回撤、归因、持仓和最新持仓情况。【重点框架介绍，明确策略动态调整及风险控制体系】[page::1]

2.2 样本空间构建逻辑

• 资产选择：共包含24只ETF，底层资产以中美市场为主（分别为7、14只），并引入日本、印度、越南等市场代表性股票ETF，体现全球分散。

- 资产类型：涵盖股票、债券、商品和外汇。股票跨发达市场与新兴市场均衡分布；债券覆盖中美不同期限国债；商品涵盖贵金属、有色金属、能源和农产品；尤其引入美元指数ETF作为外汇资产弥补滞胀环境下配置不足，强化全天候表现。

• 特殊处理：现金类资产无主动配置，只有在超出权重上限或波动率预警触发仓位降级时才被动配置。

- 数据处理：利用跟踪指数填充ETF成立前数据，统一用人民币计价折算回测，保证样本数据的完整与可比性。

此样本构造保证了策略覆盖主流、流动性较好、代表性强的资产，基础坚实且有全球视野。[page::2]

2.3 策略核心模块拆解

周期模型（战略配置）

• 利用经济周期理论，通过傅里叶变换和周期提取（42个月、100个月、200个月等多周期合成）对股、债、商品、外汇四大类资产做同比序列回归拟合，预测未来收益排序。

- 根据预测排序，将市场划分为进攻（股票、商品）与防守（债券、外汇）资产，周期性地以2年左右频率进行风格切换。

• 预测排序赋权原则明确：排名1、2位配置权重分别为66.6%、33.3%，其余资产不配置。

- 历史表现显示周期模型有效捕捉大类资产轮动，前两名预测资产组合显著跑赢后三名资产，验证周期模型预测能力。

周期模块正是通过对经济长期波动规律的科学建模，为资产的大类轮动提供指导，体现系统化经济周期投资的优势。[page::3,4]

综合动量模型（战术配置）

• 采用多维度、多期限的动量因子复合得分进行资产筛选，理由在于不同年份动量指标窗口表现千变万化，单一窗口易过拟合，复合多窗口动量可分散风险提高稳健性。

- 历史数据表明，不存在最佳单一动量窗口，综合动量模型确保策略在不同市场环境下均具较好适应能力。

动量模型为细分资产的轮动把控提供支持，成为打磨组合战术层面的重要利器。[page::4,5]

风险预算模型（组合权重求解）

• 融合周期（战略配置）与动量（战术配置）信号作为风险预算调整依据。

- 风险预算模型核心思想为风险平价的变种：同等风险预算下，波动率越大的资产权重应越小，波动率小的资产权重相对偏高；而风险预算更高的资产分配权重更大。

• 通过这一模型保证组合动态调仓的稳健性，同时规避波动率较高资产过大权重的风险。

风险预算是连接信号判断与资金配置的桥梁，是实现风险平衡与收益优化的关键步骤。[page::5]

日度波控机制

• 实时监控组合波动率，一旦超过预设预警门限（8%），自动按比例调低仓位，现金仓位由四个现金类资产平均承担。

- 该机制有效应对黑天鹅事件，减少极端波动对净值的影响，强化策略防御能力。

此设计增强了策略的动态风险管理和稳健性，尤其在极端市场环境下避险能力突出。[page::6]

多路径调仓机制

• 将月度调仓细分为3条独立路径，每条路径独立计算权重与调仓日。

- 该设计降低调仓冲击成本、缓解交易拥挤风险和路径依赖，增强参数优化效果，减少过拟合。

多路径调仓创新地平滑调仓过程，兼顾交易效率和风险控制，体现量化策略精细化管理水平。[page::6]

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三、图表深度解读

图1（第2页）

“全球ETF组合构建逻辑概述”

• 图示完整展示六大核心模块，从样本空间到调仓细节依次展开，是整套策略逻辑的浓缩版蓝图。

- 该图结构简单明了，直观反映了策略的流程和模块间的内在联系。

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图3（第4页）

“周期模型预测排序示意图”

• 堆叠面积图展示2009年至2024年四大资产（股票、债券、外汇、商品）周期性轮动。

- 明显看出资产配置在进攻（蓝色股票，紫色商品）和防守（灰色债券，浅蓝外汇）间交替，周期约两年。

• 图形直观说明周期模型将市场状态捕捉到位，助力组合调整资产风险偏好。

该图是周期模型预测有效性的视觉认证，证明轮动规律具有稳定性。[page::4]

图4（第4页）

“周期排名前两名与后两名资产比较”

• 两条净值线对比清晰剖析周期模型预测能力：前两名资产组合净值稳步上涨，后两名资产净值不断下滑。

- 净值最大差距接近40%，验证周期模型在实操中有显著的选股择时能力。

图表强化战略配置模块在组合收益中的价值。[page::4]

图5（第5页）

“动量模型窗长参数敏感性分析”

• 热力图展示不同年份多种动量窗口（10至260天）的排名分布，色彩区分高低排序。

- 出现无明显模式且多变，说明单一窗口易陷入过拟合，复合动量模型设计合理。

图表科学性地反映动量参数选择的挑战，为综合动量模型策略设计提供重要论据。[page::5]

图6（第5页）

“风险预算模型示意图”

• 形象图示通过重量与波动率的除法运算，阐释不同波动率资产在相同风险预算下权重的调整逻辑。

- 左侧高波动资产除以高权重得低配置权重；右侧低波动资产获较高配置权重。

图形通俗易懂，帮助读者更好理解风险预算模型在组合构建中的核心机制。[page::5]

图7（第6页）

“日度波控机制示意图”

• 折线图描绘2014年至2024年组合的实时波动率与8%预警线。

- 波动率多次接近但大多低于8%，极端峰值对应市场剧烈动荡（如2020年疫情市场冲击）。

• 说明波控机制能动态调仓，有效稳定策略风险。

[page::6]

图8（第6页）

“多路径调仓机制示意图”

• 三条时间线明确标示不同路径权重计算日和调仓执行日错开一个交易日，设计优雅。

- 说明调仓资金分层执行，避免因集中调仓而产生交易冲击和拥挤风险。

该设计图体现极为细致的量化操作流程，增强整体策略的实际落地性与风险管理能力。[page::6]

图9~10（第7页）

“策略净值走势与业绩总结表”

• 净值曲线稳健上扬，最大回撤阶段清晰标识，配合表格数据呈现，策略长周期表现优异。

- 年化收益8.20%，波动率4.08%，回撤7.51%且快速恢复，夏普2.01明显优于市场平均。

• 2020年大跌明显对应新冠疫情，后续月内快速修复，体现策略韧性。

[page::7]

图11（第7页）

“历次主要回撤统计”

• 五次超过3%的回撤数据详尽列出，涵盖起止及回弹时间。

- 重点回撤在2020年新冠疫情，跌幅5.51%，持续19天，80天后回升3.13%。

• 回撤损失轻、恢复快，表明策略防御能力与止损效力良好。

[page::7]

图12~13（第8页）

“年度与月度收益率分布”

• 11年均为正收益，最低3.29%，最高13.43%，近年表现更佳。

- 月收益正月占比70%以上，月均收益0.67%，最长连涨9个月，最长连跌仅5个月。

• 数据体现策略收益稳定且波动适中，符合绝对收益产品特征。

[page::8]

图14~15（第8页）

“滚动1年收益表现”

• 几乎100%滚动1年收益为正，最低也只是稍微负0.1%，展现极佳的收益稳定性。

- 与银华日利、10年中债、沪深300回测ETF年化收益比较，策略均显示较高胜率，超过90%、82%、64%概率跑赢。

[page::8]

图16~18（第9页）

“底层资产收益贡献与年化收益排序相关性”

• 纳斯达克、标普500、美元指数、30年中债、10年中债贡献超过50%，确认核心资产驱动策略回报。

- Brent原油、沪深300、铜等贡献较低，符合其回测中表现偏弱状态。

• 大类资产层面，股票、债券贡献合计超过70%，商品、外汇共同填补风险分散功能。

图表验证组合多元分散且收益贡献合理分布，策略耐风控且稳收益。

[page::9]

图19~21（第10页）

“四种策略形态对比”

• 纯风险平价年化6.40%；仅周期7.48%；仅动量7.36%；周期+动量8.20%。

- 同时引入周期和动量提升明显，尤其远超纯风险平价模型。

• 年度数据表明，多信号融合提升全年绩效平稳性，且周期和动量信号互补性强。

图示与统计清晰体现本策略设计优势，验证多信号因子驱动的必要性。

[page::10]

图22~23（第11页）

“持仓权重与细分资产入选频次”

• 权重随周期变化呈现明显进攻（股票+商品）与防守（债券+外汇）切换。

- 大多资产被选中率较高，且平均与最高权重合理分布，10年中债和美元指数权重接近上限20%。

• 持仓高度分散，避免集中风险爆发。

[page::11]

图24~25（第12页）

“最新周期预测与持仓权重配置”

• 2025年2月周期由进攻切换防守，债券、外汇领涨，股票、商品权重降低。

- 动量模型剔除印度NIFTY50、20+年美债和Brent原油，组合权重分布股债配比分别为15.35%、64.81%、7.30%、6.79%。

• 10年中债波动率低，权重触顶截断，多余部分平均分配至现金资产。

最新调仓体现模型顺应宏观周期变化，强化避险能力。

[page::12]

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四、估值分析

报告中并不涉及股票或债券具体估值的传统DCF、市盈率等模型，而是采用基于风险预算的资产权重分配方法。该方法通过调整周期和动量信号影响下对应风险预算，结合资产波动率确定最终权重，这是一种量化资产配置中常见且有效的权重求解方式。其优点在于：

• 兼顾风险相对平衡和信号驱动，力求在风险受控的前提下追求收益最大化。

- 避免直接依赖可比估值或利率模型带来的误差，更关注历史波动与因子信号。

• 通过多路径调仓和日度波控增强风险管理，兼顾理论与实际交易可操作性。

总结估值层面，这是典型量化资产配置策略的风险预算权重分配方法，无需单独估值模型，重点在于参数的合理性和模型稳健性。[page::5,6]

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五、风险因素评估

• 历史规律失效风险： 策略依赖经济周期和动量回归规律，若宏观经济周期或市场动量表现突然失常，模型预测可能失效。

- 市场波动风险： 极端事件（如新冠疫情）导致组合波动骤升，触发波控减仓，可能带来短期损失。

• 交易拥挤风险： 尽管多路径调仓降低了拥挤风险，但市场大幅调整仍可能引发流动性不足。

- 资产风险限额约束： 波动率波动和权重上限限制，可能导致资产未充分配置，从而损失潜在收益。

• 模型过拟合风险： 虽强调整合多因子、多路径减少过拟合，但不可完全排除历史数据对未来的局限。

- 外汇风险： 尽管引入美元指数ETF增强分散，但外汇波动不可控，仍可能影响整体表现。

风险提示明确指出模型基于历史数据，强调投资者须谨慎投资，避免盲目跟随。[page::12]

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六、批判性视角与细微差别

1. 周期模型假设依赖较强：策略以2年以上周期视角驱动资产配置，短期波动和突发事件可能导致策略反应滞后，此外经济周期结构性变化对模型长期有效性提出挑战。
2. 动量因子窗口选择的折衷：虽采用多窗口动量降低单因子风险，但也增加了模型复杂度和调参不确定性，未来实时表现受宏观环境异动影响较大。
3. 风险预算模型对波动率估计敏感：基于历史波动率调整权重可能低估未来市场风险，尤其在波动率突然攀升时，权重调整存在延迟风险。
4. 现金资产被动分配限制灵活性：策略现金配置仅被动触发，缺少主动避险或套利现金管理机制，或影响整体收益弹性。
5. 缺乏对费用及税务效应的深入讨论：虽报告提及单边万三交易费率，但未详细分析费率对策略净收益和换手率的长期影响。

整体而言，报告在逻辑和实证方面较为严谨清晰，但对极端风险和模型局限的深入讨论较少，投资者需保持审慎。[page::0-12]

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七、结论性综合

华泰证券金融工程团队打造的全球配置ETF组合策略，通过周期模型主导战略配置，动量模型深度筛选细分资产，配合风险预算模型进行权重求解，重视流动性和全球多资产配置。结合日度波控和多路径调仓机制，风险管理与交易效率兼备，策略实现了历史上稳健的绝对收益表现：

• 净值与收益表现： 过去十年年化8.20%，波动4.08%，夏普2.01，最大回撤5.51%，净值平稳提升，年度收益全部为正，充分验证绝对收益特征。
• 周期与动量信号价值： 战略（周期）与战术（动量）信号均显著提升策略收益，二者互补有效增强配置灵活性和稳健性。
• 资产分散优异： 覆盖中美主流及亚洲新兴市场，多类别资产全面纳入，且现金被动控制，确保整体运行的低波动、低关联风险。
• 动态仓位调整合理： 根据周期信号灵活调整风险偏好，最新周期状态示警转向防守，债券和外汇资产占主导地位。
• 风险控制完善： 机制严密，实时波动监控日控仓位，多路径调仓降低交易成本及拥挤风险，模型稳健。
• 收益贡献清晰： 股票与债券为主要贡献来源，商品与外汇体现协同分散功能，细分资产表现差异体现在收益贡献中。

整体来看，该策略设计科学、实证数据扎实、风险控制周全，符合寻求全球多资产稳健配置及绝对收益的投资者需求。报告结构严谨，数据详实，图表丰富且配合文字对关键模块逐一解析，极大提升了理解和说服力。[page::0-12]

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附件示意图（部分）

• 图1：全球ETF组合构建逻辑概述

• 图3：周期模型预测排序示意图

• 图4：周期模型预测排名前两名与后两名资产净值比较

• 图7：日度波控机制示意图

• 图9：组合净值走势

• 图16：资产收益贡献条形图

• 图22：持仓权重变化

• 图25：最新持仓权重分布

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综合评价

该报告内容丰富、逻辑清晰，深度结合量化模型与市场实证，结合图表有效呈现策略逻辑和实证表现，适合专业投资者或机构参考。风险提示明确且中肯，符合量化投资产品报告专业要求。

通过周期+动量双信号动态驱动风险预算权重，结合完善风险管理措施，实现了低波动、高夏普、低最大回撤的稳健表现，策略在当前复杂多变的全球宏观环境下具备较强的应用和推广价值。

报告