资产配置与绝对收益理念 [page::2]

• 大类资产配置通过分散与切换实现稳定正收益。

- 资产配置结合主动投资艺术和组合理论科学，既需市场判断，也必须遵循严密纪律。

传统资产组合模型对比与局限 [page::5][page::7]

| 配置策略 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 月胜率 | 年换手率 |
| ------------- | ---------- | -------- | --------- | -------- | ---------- |
| 均值方差模型 | 5.50% | 1.65 | -3.52% | 71.13% | 35.74% |
| 目标风险模型 | 7.86% | 1.17 | -7.52% | 58.76% | 161.18% |
| 风险平价 | 5.97% | 1.56 | -4.09% | 68.04% | 45.59% |
| 等权组合 | 6.98% | 0.65 | -23.36% | 56.70% | 34.32% |
| 最小风险 | 5.44% | 1.70 | -3.23% | 73.20% | 22.16% |
| 最大分散度 | 5.42% | 1.55 | -3.47% | 68.04% | 31.82% |

• 多数模型高配债券资产，导致风险资产敞口有限，收益增强受限。

- 传统模型未能有效控制回撤路径风险，存在输入参数敏感性问题。

基于回撤控制的随机控制资产组合模型 [page::8][page::11]

• 模型以长期收益率最大化为目标，结合常数相对风险厌恶效用函数，在最大回撤限制下优化组合权重。

- 区分风险资产与无风险资产，利用浮动比例动态调整风险资产敞口。

• 回撤控制采用滚动窗口经济回撤(REDD)，根据资产不同回撤情况单独控制风险资产权重。

- 设置风险乘数(K)调节风险偏好和风险资产配置比例，非杠杆放大风险敞口。

策略回测及改进 [page::13][page::15][page::16]

| 参数组合 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 月胜率 | 年换手率 |
| -------- | ---------- | -------- | ---------- | -------- | ---------- |
| K=1, α=5% | 6.93%-7.71% | 1.52-1.81 | -3.30%至-3.37% | 70.10%-75.26% | 118.21%-129.44% |
| K=2, α=3%-7% | 8.09%-11.38% | 1.18-1.69 | -3.61%至-7.79% | 70.10%-77.32% | 133.99%-297.34% |
| K=3, α=5%-7% | 11.68%-13.70% | 1.12-1.28 | -3.68%至-11.67% | 69.07%-74.23% | 314.89%-538.49% |

• 单资产回撤控制策略优于总体回撤控制策略，降低风险资产暴露被整体抑制。

- 通过风险乘数增强风险资产敞口，实现收益提升但需权衡回撤增加。

• 低调仓频率（季频）下策略依然维持较好收益和风险控制。

- 策略动态捕捉主要资产趋势，合理调整股票、黄金、原油等敞口，实现稳健增长。

“无风险资产”内部轮动策略 [page::17][page::18]

| 回撤阈值 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 月胜率 | 年换手率 |
| -------- | ---------- | -------- | -------- | ------- | ---------- |
| 0.10% | 6.06% | 3.05 | -1.03% | 93.81% | 386.60% |
| 0.30% | 5.74% | 2.52 | -1.78% | 90.72% | 257.73% |
| 0.50% | 5.72% | 2.40 | -1.78% | 88.66% | 231.96% |

• 在无风险资产中引入企业债与货币基金轮动，通过回撤门槛降低债券风险敞口。

- 轮动策略显著降低最大回撤，保持较高夏普比率和收益稳定性。

策略总结与展望 [page::19]

• 策略有效结合风险控制与收益优化，借助随机控制理论和回撤限制保障风险资产敞口合理。

- 利用滚动窗口和风险乘数提高灵活性，实现大类资产趋势机会的捕捉。

• 未来提升空间包括更精准的资产收益和风险动态预测、建模偏离几何布朗运动的价格过程及极端事件预警。

《回撤控制下的最优化大类资产配置策略》深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：《回撤控制下的最优化大类资产配置策略》——数量化专题之九十四

- 作者与团队：金融工程团队，主要撰写分析师包括刘富兵、陈奥林、李辰、孟繁雪等

• 发布机构：国泰君安证券研究所

- 报告时间：2017年（具体发布时间未明确）

• 研究主题：基于回撤风险度量的多资产优化配置策略，讨论如何在风险可控前提下提升资产组合收益，通过科学的随机控制模型实现分层资产配置及动态调整。

核心论点与结论：
报告提出了一种基于最大回撤控制的多资产配置随机控制模型，区分“风险资产”和“无风险资产”，采用动态浮动比例安全垫控制风险，防止组合因某类资产回撤过大而错失风险资产回升机会。对模型进行多项改进，包括单资产回撤控制、风险乘数放大配置比例，以及“无风险资产”内部债券与货币资产的轮动，实证回测结果显示策略在2009年9月至2017年3月期间取得了显著超额回报（最高年化收益可达13.47%），最大回撤显著低于传统组合，夏普比率表现优异，实现风险与收益的有效平衡[page::0,3,10,13,15,17,18]。

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二、逐节深度解读

1. 大类资产配置讨论

1.1 绝对收益之路

• 关键观点：强调绝对收益策略关注资产价值的路径表现，不依赖于市场方向，追求市场涨跌均实现正收益，适用于年金、保险、主权基金等需稳定匹配收支的机构投资者。

- 回报源泉多元化：除了固定收益，还包括对冲、套利、CTA、多资产、多策略，尤其我国市场卖空限制多，衍生品不完善，大类资产配置成为绝对收益实现的主力。

• 大类资产配置价值体现在切换与分散风险、资产组合理论优化降波动、扩大资金容量三方面。

- 挑战：选择筛选有效资产、把握时机困难，尚无单一模型或理论能洞察全部资产动态，需多层次研究支撑[page::2]。

1.2 艺术还是科学？

• 耶鲁基金案例：从1985年20亿美元扩张至2016年254亿美元，采用主动判断+均值方差理论，凸显主动投资艺术与科学组合的必要性。

- 资产配置演变：股票债券传统占比由80%降至11.5%，资金大转向私募股权、风投与非传统资产，体现专业判断挖掘非公开市场收益机会。

• 图1（耶鲁基金资产配置变化）解读： 反映传统传统资产持续缩水，非传统资产比重攀升，适合长期资本增长需求。

- 图2（资产配置框架）说明：主动投资艺术包括基本面研究、市场判断、收益挖掘；组合理论科学包含量化分析、组合构建和投资纪律，二者结合是资产配置成功关键[page::3]。

1.3 配置标的筛选

• 策略适用主体：大规模机构及中小投资者，通过公募FOF参与大类资产组合。

- FOF产品设计框架：从大类资产配置→细类资产→策略设计→基金选择，覆盖股票、债券、货币、贵金属、原油、海外市场等。

• 筛选标准：流动性规模>1亿、申购赎回灵活、跟踪误差低。

- 筛选结果：选取沪深300、恒生指数、标普500、黄金、原油、中债企业债总财富指数作为回测标的，忽略货币资产主要因其低收益表现。

• 均值方差模型回测验证：假设可准确预测未来20日资产收益及协方差，年化收益13.59%，最大回撤0%，夏普比率5.46，高换手率207.73%。由于企业债低风险高夏普，长期高配企业债，其他风险资产作收益增强。[配图4、5]显示组合收益显著优于企业债，权重动态灵活但频繁调整[page::4,5]。

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2. 资产组合模型比较

2.1 现代投资组合模型

• 均值方差模型优势及缺陷：捕捉均值与方差关系，构建有效边界，但对输入参数极其敏感，预测误差放大。

- Black-Litterman模型：结合市场均衡与投资者观点，调整预期收益率，更稳健配置，但需额外市场观点输入。

• 其他非收益依赖模型：目标风险模型、风险平价模型、等权最小风险最大分散度模型，均强调风险控制，但往往忽视收益目标或需杠杆。

- 回测对比（表3、图6、7）：
- 目标风险模型年化收益最高7.86%，但回撤、风险也最大；
- 最小风险组合风险指标最优，夏普率最高，但收益较均值方差低；
- 风险平价与最大分散度组合收益稳定性较低；
- 多数模型配置高比例债券，收益提升有限，因债券可预测性强但限缩风险资产敞口。

• 结合问题点：传统模型同视风险资产和固定收益资产，长期高配低风险资产过度限制收益空间，需区分“风险资产”与“无风险资产”并动态调整[page::5,6,7,8]。

2.2 随机控制组合模型

• 起源与发展：Merton 1970年提出连续时间消费投资模型，Black 和Perold 1987年提出CPPI固定比例保险策略，Grossman和Zhou 1993年首次引入基于最大回撤约束的长期效用最大化投资模型，Cvitanic和Karatzas将单资产模型推广到多资产。

- 模型描述（公式详解）：
- 设定无风险资产收益率常数r，风险资产几何布朗运动形式，财富随资产组合权重动态调整；
- 关键约束为保证财富路径不低于其历史折现最大财富的一定比例（回撤控制系数$\alpha$）；
- 目标为长期最大化期望效用的对数增长（使用HARA效用函数，风险厌恶系数$\gamma$）；
- 模型区别于传统波动率风险衡量，更加重视路径风险（最大回撤），符合投资者实际心理和资金安全需求。

• 模型优势：

- 明确区分“风险资产”与“无风险资产”，剔除低风险资产参与风险部分配置，避免长期高配低风险资产影响收益；
- 动态调整投资比例，依回撤程度设定安全垫确保组合资本保护；
- 结合长期收益追求及风险控制，提升策略绩效及稳健性[page::8,9,10].

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3. 基于回撤控制的资产组合策略

3.1 模型解与改进

• 核心方案：基于Grossman-Zhou模型，结合CVaR风险约束，回撤测度改为滚动窗口的滚动经济回撤（REDD），更灵活反映短中期风险。

- 参数设定创新：风险厌恶系数$\gamma$与回撤控制系数$\alpha$设为相等，使得模型直观体现投资者风险承受度。

• 风险资产与无风险资产权重计算公式：

- 风险资产权重$\pi(t)$为协方差矩阵逆乘以超额收益漂移向量，并由回撤控制项动态缩放，回撤越大，风险敞口越小，回撤达到控制阈值即清空风险资产头寸；
- 无风险资产权重为余额保证组合总权重和为1。

• 模型中天然融入动量效应机制，资产预期收益估计含历史趋势，回撤控制在资产价格下滑时自动削减风险敞口，体现动态调仓[page::11]。

3.2 模型回测与改进分析

基础回测设置与结果

• 数据输入：

- 资产预期收益使用滚动窗口年化收益率估计；
- 资产波动率与协方差使用日频数据计算，保证估计稳定性（图8显示日频波动率更稳定）；
- 企业债作为“无风险资产”，其余五类资产为“风险资产”。

• 回撤控制系数$\alpha$取值检验（表4）：

- 控制阈值越宽松，收益率越高（最高10.39%），但夏普比率下降（最高1.78）；
- 最大回撤基本受控，维持在设定回撤阈值以下；
- 月度胜率和换手率随阈值变化调节[page::12,13,14]。

改进一：基于单独资产的回撤控制

• 传统模型统一控制整体组合回撤导致“风险资产”暴露一刀切，影响仍有潜力资产，故改为单个风险资产分别独立回撤控制；

- 实现资产级的回撤警戒和清仓，提升灵活度，避免低效清仓；

• 回测显示，年收益率及夏普均有所提高，风险指标得到优化；

- 收益率曲线更平滑，控制能力更有效（图9表5）[page::13,14]。

改进二：风险乘数

• 为克服回撤系数限制风险资产暴露比例过低问题，借鉴CPPI设置风险乘数K显著放大风险敞口；

- 设置后风险资产配比在达到1时等比例缩减，非加杠杆，实际更灵活和激进；

• 回测展示随着K增大，收益稳步提升，最大回撤随之增加，但仍维持较低水平，整体风险收益比提升（表6，图11）；

- 兼顾了风险容忍度与收益之间的权衡[page::14,15]。

改进三：无风险资产内部回撤控制及轮动

• 考虑企业债风险仍存在，提出债券与低风险货币资产轮动机制；

- 当债券回撤超阈值时切换到货币资产，降低回撤风险；

• 轮动策略实现了最大回撤明显下降，收益与夏普率有所提升（表8图14）；

- 两级回撤控制策略创建更完善风险管理体系，组合稳定性和收益均优于单一资产配置（表9图15）。

• 标志着本策略向多层次风险管理与资产类别精细化管理迈进[page::17,18,19]。

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三、图表深度解读

• 图1（耶鲁大学捐赠基金资产配置）：

展示1985-2015年耶鲁资产配置演变，股票与债券占比大幅下降，杠杆收购、风险投资与房地产等非传统资产显著增加，反映分散风险与追求超额收益的策略演变，强化主动投资与多元配置优势[page::3]。

• 图2（资产配置框架）：

表现资产配置需结合“主动投资艺术”和“组合理论科学”，两者相辅相成，尤其数量化为资产配置提供纪律和工具支持[page::3]。

• 图4-5（均值方差模型回测与权重动态）：

收益曲线显著优于企业债基准，暗示风险资产在组合中虽为增强剂，长期配置占比较低，换手频繁[page::5]。

• 图6-7（多模型回测对比与配置）：

多模型拉开业绩表现层次，目标风险模型收益较优但风险偏高，最小风险组合平衡性能较好；配置均集中于债券资产，动态权重反映风险控制压力[page::7,8]。

• 图8（不同频率波动率估计）：

明显显示高频（日频）波动率测量更稳定，有利于科学估计资产风险曹虑[page::12]。

• 图9（单资产回撤基控策略收益曲线）：

相较组合整体回撤控制，有效提高策略收益和风险控制[page::14]。

• 图10（改进一7%回撤控制资产权重随时间变化）：

多资产权重动态切换，风险资产平均配置偏低，需进一步调节风险敞口[page::14]。

• 图11（风险乘数策略收益对比）：

随风险乘数升高，策略收益显著提升，回撤有所扩大但可控，夏普比率仍保持合理[page::15]。

• 图12-13（季频调仓策略及权重变化）：

低调仓频率下收益风险表现近似月频，说明策略对调仓频率适应良好，组合能捕捉关键趋势[page::16,17]。

• 图14-15（无风险资产轮动策略表现）：

明显降低最大回撤，增加收益稳定性，强化了对固定收益资产风险的管理[page::18,19]。

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四、估值分析

本报告重点为资产配置策略设计与风险收益特性优化，无单个证券估值。模型估值依赖资产预期收益与协方差估计，应用动态权重调整机制，非传统估值方法如P/E、市净率等。策略表现通过年度收益率、夏普比率、回撤指标以及换手率量化展示，实现对收益风险的平衡，模拟优化模型效果。

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五、风险因素评估

• 模型假设风险：资产价格服从几何布朗运动，实际市场厚尾风险更显著；模型对结构性危机及极端事件预警能力有限。

- 参数估计风险：预期收益率与协方差主要基于历史数据，受动量效应影响大，市场快速变化时预测失准。

• 策略实施风险：高换手率可能导致交易成本增加，流动性风险和模型执行偏差风险。

- 市场风险层面：违背无风险资产定义的企业债风险，需要引入资产间轮动管理。

• 极端市场风险应对缺失：策略仍需加强对小概率极端事件的检测与防范机制[page::12,15,19]。

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六、批判性视角与细微差别

• 本策略强调回撤控制优于传统波动率指标，符合投资者资本保护需求，但过度依赖历史回撤及波动率估计可能存在滞后反应风险。

- 风险乘数调节提高收益但显著增加换手率，未充分讨论交易成本及市场冲击，实际应用成本较高。

• “无风险资产”并非绝对无风险，债券和货币资产的轮动机制虽然创新，但增加策略复杂度，参数灵敏度分析不足。

- 风险厌恶系数与回撤控制系数简单等同的设定虽便于理解，但不一定适合所有投资者偏好。

• 模型未充分涵盖流动性约束、交易费用、税费等现实限制，限制模型的直接实用性。

- 组合回撤控制基于滚动窗口，窗口参数的选择对控制效果影响较大，未深度讨论窗口长度的确定依据。

• 最大回撤方法重视路径风险，但忽略了潜在收益分布的偏态及峰度问题。

- 需要补充对极端市场事件及非正态分布的风险管理手段[page::11,13,19]。

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七、结论性综合

本报告系统评估了现代资产组合理论与随机控制理论在大类资产配置中的应用差异，指出传统均值方差及风险平价模型长期配置低风险资产导致收益受限的不足，并创新性地将最大回撤风险控制引入资产组合优化框架中。新模型通过区分“风险资产”和“无风险资产”，利用浮动比例安全垫机制，实现风险控制与收益增强兼顾。进一步通过三个改进方案：单资产回撤控制提升灵活度，风险乘数机制放宽保守限制，和“无风险资产”内部债券与货币轮动降低组合基底风险，显著提升策略表现。

详尽回测覆盖2009-2017年，结果显示该策略在严控最大回撤的同时实现较高年化收益率（最高13.47%）、良好夏普比率（最高2.31）及较高的月度胜率，有效捕捉风险资产的趋势性机会而非简单放弃风险资产，实现风险和收益的动态平衡。图表全面展示了资产配置权重动态调整规律、策略风险控制路径以及收益优势，突出动量效应及稳健的风险管理对策略成功的贡献。

报告同时理性指出模型在收益预测依赖历史、极端风险管理不足、参数敏感及实施成本方面的局限，提出未来需结合更精准的资产预测模型、极端事件预警机制和流动性约束来提升实操效果。

综上，本报告以科学理论与实际市场特征相结合的方式，提供了一套基于最大回撤控制的先进资产组合策略，具备较强的理论创新性和应用价值，为大类资产配置尤其是机构资金的稳健增值提供了有力工具和借鉴[page::0~20]。

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参考文献（报告内标注页码对应）

• [page::0,3,10,13,15,17,18,19]，国泰君安证券金融工程团队《回撤控制下的最优化大类资产配置策略》，2017年

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总结

本报告详尽介绍了基于回撤控制的多资产动态配置模型的理论基础和实证表现，通过丰富图表和数据验证了策略优势，同时明确指出了改进方向和风险要素，非常适合专业资产管理机构、量化投资团队及研究机构参考借鉴。

报告