风险预算模型基本框架与资产配置目标 [page::0][page::6]

• 资产配置目标为低风险、低波动、高夏普。

- 采用风险预算模型确定股债金风险贡献比例分别为97%、2%、1%。

• 战术择时包括股债择时指标（ERP+量价）和黄金择时指标（美债实际收益率均线、VIX指数、黄金动量）。

资产相关性与三类资产历史表现 [page::7][page::8]

• 股票、债券、黄金三类资产相关性较低，有良好的分散效应。

- 2005年以来，中证800年化收益8.66%，波动26.61%；中债收益4.44%，波动1.37%；黄金收益7.63%，波动16.29%。

• 等权组合有效降低波动率，实现收益平稳。

股债风险预算与固定比例对比回测 [page::10][page::11]

| 年份 | 固定比例收益率 | 风险预算相对超额收益率 |
|-------|-------------|-------------------|
| 2013 | -0.46% | 1.52% |
| 2015 | 8.44% | 10.75% |
| 2022 | -1.61% | -1.89% |

• 风险预算模型更灵活调整股债仓位，年化收益、夏普均优于固定比例。

量化股债择时模型——ERP及量价指标构建与回测 [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

• ERP模型采用加权滚动五年分位数作为股债性价比指标，发出股债加减仓信号。

- 短期成交量放量+均线突破形成量价指标，提升择时的及时性和胜率。

• 合成信号策略回测年化收益12%，夏普0.73，最大回撤11%，比单独指标更稳健。

黄金择时指标体系构建与回测 [page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28]

• 采用美债实际收益率均线、VIX恐慌指数和黄金价格250日动量指标联合判断黄金买卖信号。

- 合成择时指标策略年化收益率达13%，最大回撤仅10%，显著优于持有黄金。

战略+股债与黄金择时组合绩效提升 [page::29][page::30][page::31][page::32][page::33]

• 加入股债择时后年化收益从6.12%提升至8.38%，夏普由0.79提升至1.37，最大回撤缩小。

- 1%风险预算分配黄金，组合波动率显著下降，夏普提升至0.91。

• 加入黄金择时后，年化收益小幅提升至6.38%，波动率降至4.32%，夏普0.99。

ETF组合构建及表现 [page::34][page::35][page::36][page::37][page::38]

• 境内ETF覆盖沪深300ETF、500ETF、红利ETF，债券ETF分散于短融、国开债、政金债，黄金ETF结合持仓。

- 2013-2022年ETF组合剔除交易成本年化收益8.23%，年化波动率3.69%，夏普1.62，最大回撤4.26%。

• 增加纳斯达克100ETF后，组合年化收益7.97%，波动率下降至2.9%，夏普提升至1.97。

2023年4月最新配置组合与信号总结 [page::37][page::38]

| 资产类别 | 配置权重 | 关键ETF | 权重细分 |
|----------|----------|---------|----------|
| 股票 | 9.2% | 沪深300ETF/500ETF/中证红利ETF | 2.6%/3.0%/3.5%|
| 债券 | 85.0% | 短融ETF/国开ETF/政金债ETF | 10.4%/46.6%/28.0% |
| 黄金 | 5.8% | 华安黄金ETF | 5.8% |

• ETF权限加权股债金配置符合风险预算并结合战术择时信号，黄金加仓5%。

- 股债择时信号ERP指标偏多，但量价信号中性，黄金所有择时指标均看多加仓。

报告名称与概览

本报告题为《如何用 ETF 构造绝对收益组合？基于风险预算的资产配置策略》，由国元证券研究所分析师朱定豪撰写，发布时间在2023年，研究主题围绕以ETF为工具，通过风险预算模型结合战术择时，构建低风险、低波动且高夏普比的股债金资产组合。报告核心目的是构建一个绝对收益的资产配置框架，着重控制组合整体的风险，同时通过股债及黄金的策略性择时实现收益强化和风险缓释。报告通过历史数据回测展示了该方法的有效性，并对2023年4月的最新策略提出实施建议。[page::0,39]

逐节深度解读

1. 引言

报告引用诺贝尔经济学奖得主哈里·马科维茨“资产配置多元化是投资的唯一免费午餐”的著名观点，说明资产配置的重要性。介绍了资产配置模型的发展历程及主流模型：固定比例、均值-方差（MVO）、Black-Litterman（BL）、风险平价/风险预算、美林时钟等。由于风险预算模型避免了对未来收益预测的高度依赖，基于风险贡献分配资产权重，降低模型的参数敏感性，成为构建低风险组合的首选。整体架构强调战略基于风险预算，战术结合基本面和技术面择时指标调整资产权重。[page::5]

2. 资产的选择

分析涵盖三个大类资产：股票、债券、黄金，重点强调资产间低相关性。通过全球资产相关性矩阵和国内不同细分指数风险收益表现分析发现：

• 股债关联多为负相关（约-19%），股金正相关较低（16%），债金基本零或负相关（-2%），体现股债金的互补效果，有利于分散风险。

- 黄金作为避险资产和通胀对冲的属性突出，长期收益不错（7.63%年化），波动率适中，最大回撤明显低于股票。

• 单资产风险收益特征分明，单独持股回撤和波动较大，债券波动小但收益也相对较低。

- 三类资产等权组合显著降低波动，提升投资体验。

具体数据：

• 中证800年化收益8.66%，年化波动26.61%，最大回撤71.76%

- 中债综合财富指数年化收益4.44%，波动1.37%

• 黄金年化收益7.63%，波动16.29%，最大回撤44.88%

相关表格（表1-4）和图表（图2-3）辅助解释资产间的收益风险特性及分散效应。[page::6-9]

3. 战略：风险预算模型实践

3.1 风险预算模型介绍

风险预算模型通过对各资产的边际风险贡献进行优化分配，实现组合总风险按预设比例在各类资产间分配。定义组合风险公式和边际风险贡献公式，风险贡献为权重乘以边际风险贡献，优化目标是令风险贡献与预定风险分配比例（b向量）匹配。认为风险预算优于传统收益预测模型，通过纯风险驱动调整资产权重，更有效规避了收益预测误差带来的影响，符合低风险高夏普配置目标。数学表达式清晰说明了风险贡献的计算和优化约束。[page::9-10]

3.2 风险预算模型实践

以中证800指数（权益）与中债总财富指数（债券）为标的，设定股债风险贡献比例为98%/2%，结合60日协方差矩阵实施风险预算资产配置。比较固定20%/80%股债比例，回测2012-2022数据（月频调仓），并限定股票仓位最高30%。

结果显示风险预算模型股票仓位更灵活，在市场波动剧烈时能及时降低股仓，市场稳定时加仓。表现上优势明显，年化收益较固定股债比更高，夏普比得到提升，最大回撤显著降低，全年表现稳定。图4-5和表5-6具体展示仓位变化、净值走势及风险收益比较数据。

• 股票配比均值约22%，波动范围5%-30%

- 风险预算年化收益6.12%，波动5.15%，夏普0.79

• 固定比例年化5.08%，波动4.6%，夏普0.67

- 回撤及卡玛比率均有改善

说明风险预算策略有效提升低风险组合的收益与风险平衡。[page::10-11]

4. 战术：股债择时模型与黄金择时模型

4.1 股债择时模型

引入两个主要战术择时信号：

• ERP股债性价比指标：基于美联储Fed model，股票预期收益采用中证800的市盈率倒数，债券预期收益采用10年国债到期收益率，两者差值即ERP，采用五年滚动分位数衡量相对估值水平。ERP高（>70%分位）时表示股票估值低，适合买入；低于30%分位表示估值泡沫，适合减仓。图7展示ERP对指数顶部预测的有效性。ERP历史回测显示加权后的ERP信号具有较高盈亏比和回撤控制（图8，表7），年化收益率提升至9%，大幅优于单边持有。
• 股票量价指标：短期量价指标结合均线和成交量信息，捕捉行情启动拐点。5日均线回测展示其趋势跟踪能力（图9，表8），成交量突破信号的胜率较高（60%-70%，表9），量价信号共振表现更佳，最大回撤低于13%（表10）。

两指标结合形成“基本面+技术面”合成信号（图10-11，表11），胜率69%，年化收益12%，波动13%，夏普高达0.73，相对于单一指标，风险调整后收益显著提升。

4.2 黄金择时模型

黄金供给相对稳定，价格由需求端主导，择时重点关注：

• 十年期美债实际收益率：黄金价格与美债实际收益率显著负相关（图13），持有黄金成本与美债实际收益率密切相关。利用美债实际收益率移动平均线判断入市时点（图14，表14），择时策略提升年化收益约至11%，能够规避实值上升时黄金回撤。
• VIX恐慌指数：衡量市场波动率。VIX高于20时，市场不稳定，黄金避险需求上涨（图15-16，表15），该信号择时有效降低组合风险。
• 黄金价格动量：通过250日动量捕捉趋势（图18-19，表16），信号只考虑看多或无操作，不做看空，避免错失上涨行情。择时提升收益且最大回撤下降至27%。

三者合成择时信号（图20-21，表17）表现最佳：累计净值达8.76，年化收益13%，波动11%，夏普达0.92，显著提升黄金资产的收益风险表现并控制回撤。

5. 战略+战术综合应用

5.1 风险预算+股债择时

将股债择时信号加入风险预算模型，组合年化收益提升至8.38%，波动率从5.15%降至4.51%，夏普提升至1.37，最大回撤显著改善至6.88%。尤其在震荡与调整市如2015、2018年，战术择时表现出优化作用。权益仓位平均约18.7%，略低于纯风险预算模型，增加灵活性和风险控制能力。图23-26、表18-19详细展示仓位和业绩变化。

5.2 风险预算+黄金择时

将1%风险预算风险分配给黄金（仓位约4%），引入黄金择时后，波动率进一步降低至4.32%，夏普达0.99，收益轻微提升，黄金配置略上升至5%。多年的回测验证黄金择时有效降低组合作为波动，提升夏普比（表20-22，图27-28）。

5.3 风险预算+股债+黄金择时

综合股债和黄金战术择时，2013-2022年期间组合年化收益达到8.22%，年化波动率控制在3.8%，夏普达到1.54，最大回撤仅4.29%。权益仓位均值约15%，债券80%，黄金约5%。整体组合结构表现出极佳风险收益匹配，有效平滑波动并控制回撤（图29-32，表23-24）。

6. ETF组合构建

6.1 境内ETF组合

组合中权益ETF包括华泰柏瑞沪深300ETF、南方中证500ETF、招商中证红利ETF，债券ETF包括海富通中证短融ETF、华安中债1-5年国开债ETF、富国中债7-10年政策性金融债ETF，商品指黄金使用华安黄金ETF。通过风险平价和风险预算方法对权益和债券进行二级风险分配。组合年化收益8.23%，波动率3.69%，夏普1.62，最大回撤4.26%，月度换手率约3倍。ETF仓位波动和历史仓位（图33-35，表25-26）展现标的权重调整情况。

6.2 境外ETF组合

引入纳斯达克100ETF（国泰纳斯达克100ETF），该指数以科技成长股为主，长期表现卓越，年化收益15.5%，波动21.1%。加入境外ETF后，组合夏普提升至1.97，年化收益7.97%，波动率降至2.9%，风险分散效果显著。附带纳斯达克与其他指数对比表（表27-28），及组合结构图（图36）。

7. 最新资产组合建议（2023年4月）

当前整体股债处于中性偏多，ERP信号发出买多，但成交量信号偏弱；黄金择时指标均为看多（美债实际利率下行，VIX上升，黄金价格动量正），因而建议黄金仓位加仓至5%。

权益合计占9.2%，细分为沪深300ETF 2.6%，中证500ETF 3.0%，中证红利ETF 3.5%；债券合计85%，细分为短融ETF 10.4%，国开债ETF 46.6%，政金债ETF 28%；黄金ETF占5.8%；加入纳斯达克100ETF后，权益总权重仍9.2%，其中纳指占2.1%，其余权益占比均调整减少（表29-31）。

8. 总结

本报告系统阐述了利用股债金三类资产，结合风险预算模型及战术择时（基于ERP及量价指标的股债择时、基于美债实际收益率、VIX指数及黄金动量的黄金择时）构建低风险、低波动、高夏普的绝对收益组合的完整路径。

组合在2013-2022年中，年化收益约8.22%，年化波动率约3.8%，夏普比约1.54，回撤控制在4.29%。ETF组合实证也验证了该策略的有效性，境内ETF组合夏普1.62，加入境外纳斯达克100后夏普提升至1.97，波动率进一步降低。

整体方案强调基于风险的战略资产权重分配，加战术择时信号调节，聚焦风险控制，提升组合的稳健性和长期表现。[page::39]

9. 风险提示

历史回测并不代表未来表现，任何基于历史数据和模型的策略均存在未来失效风险，投资者需保持谨慎，报告仅为投资参考。[page::0,39]

图表深度解读

图1（资产配置框架，page 6）

图示从资产历史价格出发，经过战略部分的风险预算模型计算长周期风险预算比例，基于过去60日收益率协方差矩阵，配置股债金比例（97%股、2%债、1%金），之后接战术部分分解为股债择时和黄金择时，股债择时考虑ERP和量价指标，黄金择时考虑黄金性价比、美债实际收益率，VIX指数和黄金动量，最终输出资产组合配置权重。

该图清晰展现了战略+战术层层递进的逻辑结构，强调“战略+战术->输出最终权重”主线。[page::6]

图2（细分资产风险收益，page 7）

散点图以年化波动率(横轴)和年化收益率(纵轴)展示了细分资产风险和收益关系。股票指数（CSI 800、红利等）集中在高收益高波动区域；债券指数靠近低波动低收益左侧底部；黄金折中，收益较债券高但波动低于股票。说明不同资产特征差异，黄金作为平衡资产提升组合效果。[page::7]

图3（股债金历史净值，page 8）

净值曲线展示了2005年至今三类资产的累计增长曲线。中证800指数波动最大，早期快速上涨后经历多次大幅回撤，黄金稳步上涨但中间也出现震荡，债券长期平稳增长。等权组合曲线平滑，涨幅适中，验证资产多样化降低波动的观点。[page::8]

图4-5（风险预算vs固定比例净值与仓位，page 11）

净值图（4）显示风险预算策略累计收益明显跑赢固定的20/80分配，且回撤更小，仓位图（5）展示风险预算股债仓位波动范围更大，在股市不稳时降低股票仓位，在市场转好时加仓，体现模型灵活性与风险控制效果。[page::11]

图7-8（ERP指标及回测表现，page 13-14）

ERP分位数走势图表明ERP指标高低能较明显预测市场顶部和底部，回测净值相较指数净值提升明显，特别是加权ERP的平滑处理提高表现，累计净值达到3倍，说明估值指标结合历史定位具备择时能力。[page::13-14]

图9（均线信号效果，page 15）

5日均线信号净值显示较指数有超额收益，但局部波动和回撤较大，反映趋势跟踪能辅助短期择时，右侧入场优势明显。[page::15]

量价信号相关图表（量价信号的整合与胜率表现，page 15-17）

量价信号胜率较高（约70%），盈亏比1.3，最大回撤低，结合ERP得到的合成信号进一步提升整体表现，年化收益及回撤控制均优于单一指标，体现基本面+技术指标共振的策略优势。[page::16-18]

黄金择时相关图表（2004-2022年黄金价格走势及择时指标表现，page 20-28）

• 黄金价格长期上涨但局部震荡明显（图12），相应持有期年化收益差别大（表13），择时尤为重要。

- 黄金与美债实际收益率呈明显负相关（图13），美债实际收益率移动均线策略能有效择时（图14，表14）。

• VIX指数提升市场风险厌恶，黄金避险需求上升，VIX择时信号在黄金上表现良好（图15-16，表15）。

- 黄金价格动量指标捕捉趋势，上涨期显著提高胜率，空头信号影响不佳故只发看多信号（图18-19，表16）。

• 三指标合成择时信号表现最佳，最大回撤大幅降低，年化收益与夏普均提高（图20-21，表17）。[page::20-28]

组合收益风险对比图（图29-30，page 33）

合成战略+战术策略净值远超固定比例和纯风险预算，回撤显著降低；结合图31-32的仓位情况显示，加入战术择时的组合权益仓位调整幅度更大，反映策略灵活且风险控制更好。[page::33]

ETF组合结构与表现（图33-36，表25-28，page 34-36）

境内ETF组合权重分配覆盖沪深300ETF、500ETF、红利ETF、短融ETF、国开债ETF、政金债ETF及黄金ETF，利用风险平价和风险预算方法优化权重，剔除交易费用后年化收益8.23%，波动3.69%，夏普1.62，成交换手3倍。

加入纳斯达克100ETF后，进一步提升夏普至1.97，波动降低至2.9%，投资国际成长资产有效提升组合表现。

仓位展示清晰反映出动态调整过程（图34-35、36），说明整体资产配置和仓位风控执行落地。[page::34-36]

最新配置与信号（表29-31，page 37-38）

2023年4月，股债信号处于中性偏多状态（ERP看多，量价尚无强信号），黄金信号全面看多（美债利率下降，VIX上升，黄金动量向好），配置建议权益9.2%，债券85%，黄金5.8%，加入纳指ETF后权益权重微调但整体不变。[page::37-38]

估值方法

本报告侧重资产配置模型，非传统企业估值模型，主要采用风险预算模型（Risk Budgeting）实现资产权重优化，数学上通过组合风险边际贡献匹配预设风险贡献比例b向量，通过最小化风险贡献差异的目标函数求解权重：

$$
\minw \sum{i,j} \left(\frac{wj (\Sigma w)j}{bi} - \frac{wj (\Sigma w)j}{bj}\right)^2, \quad s.t. \sumj wj =1, 0\leq w_j \leq 1
$$

其中，$\Sigma$是过去60日协方差矩阵，$w$为资产权重，$b$为风险预算比例。

战术择时结合基本面（ERP，十年美债实际收益率）和技术面（均线、成交量、VIX、动量）指标，通过阈值判断买卖信号，调整股、债、黄金权重。

整体估值框架为资产组合风险动态控制而非标的估值定价模型。[page::9-14,20-28]

风险因素评估

报告明确风险提示包括：

• 历史回测风险：所有模型基于历史数据，市场未来环境变化可能导致回测结果不再适用。
• 模型失效风险：包括风险预算模型对协方差估计的依赖、择时指标对市场结构变化敏感。
• 流动性风险：ETF虽具备流动性优势，但高频调仓可能影响交易成本及执行效率。
• 市场风险：极端市场波动或系统性风险事件可能超出模型预测。

报告未详细量化风险发生概率，也未给出缓解策略，投资者需结合自身风险偏好审慎使用。[page::0,39]

批判性视角与细微差别

• 报告对风险预算对协方差矩阵估计高度依赖，若过去60日样本不足或市场突变时，可能导致配置失真。
• ERP指标虽有效，但基于估值与收益的历史分位数，受限于市场结构和估值方法局限性，并非绝对买卖信号。
• 量价指标的择时胜率虽高，但在极端行情或快速反转时可能滞后。
• 黄金动量指标只做单边信号，虽减少错误卖出风险，但可能忽略部分及时止损机会。
• 对于境外纳斯达克纳入，报告强调其长期表现优异，但未深入讨论汇率风险和政策限制等外部风险。
• 所有择时指标参数均为经验设定，缺乏对模型参数敏感性的系统测试，这可能影响策略稳健性。
• 报告强调夏普比提升，但夏普假设收益正态分布，极端风险和尾部风险未详细评估。

这些细节表明，策略适合稳健偏好投资者，需警惕模型依赖假设的潜在不足。[全篇]

结论性综合

本报告系统阐明了利用ETF通过风险预算策略结合多维战术择时指标构建绝对收益资产组合的途径。主张在股债金三类资产间运用风险贡献分配资本，灵活调整权益和黄金仓位，充分利用股债负相关及黄金避险属性实现风险分散和收益稳健提升。具体实现方法包括：

• 战略层面运用风险预算模型，基于60日历史协方差控制股债金风险比例（97%/2%/1%）。
• 战术层面引入股债ERP五年分位数、成交量及短期均线等指标捕捉股债市场估值与趋势拐点，同时结合美债实际收益率均线、VIX恐慌指数及黄金价格动量对黄金择时。
• 单独的择时信号均表现出色，组合信号胜率和盈亏比显著优于盲目持有。
• 综合应用后，2013-2022年回测区间，资产组合实现年化收益率8.22%、波动率3.8%、夏普1.54，最大回撤4.29%，良好控制下的高收益率。
• 推出基于上述模型的境内外ETF组合，实盘交易成本后，境内ETF年化收益8.23%、波动率3.69%、夏普1.62；加入纳斯达克100后，波动降至2.9%，夏普提升至1.97。
• 最新配置在2023年4月提现当前判断：股债中性偏多，黄金看多，配置权益9.2%、债券85%、黄金5.8%。

整体方案为投资者打造了一个结合量化风险管理和多维择时信号的绝对收益ETF组合策略，强调长期稳健、低波动以及风险调整后优良回报，适合保守及中等风险偏好投资者作为核心资产配置方案。

报告也提醒历史表现不代表未来，模型功能受限于市场环境、数据准确性及参数设置，投资者需注意上述风险，结合自身实际情况审慎决策。[page::0-40]

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以上分析基于报告全文结构和所有图表数据进行细致剖析，力求最大限度还原报告内涵及其数据支撑逻辑，确保观点完整严谨且客观立场明确。

报告