战略配置基准组合特点及优化 [page::5][page::7]

• 以均值-方差模型和目标风险（3%年化波动率）确定股票（万得全A）与债券（中债总财富指数）权重。

- BENCH组合2009-2023年年化收益4.25%，波动率2.7%，最大回撤6.54%，风险控制良好。

• 股债风险贡献比因负相关性极端波动，传统风险预算模型存在参数限制，均值-方差模型适用性更强[page::5][page::7][page::8][page::9]。

战术择时体系构建及效果提升 [page::10][page::11][page::12][page::16][page::17]

• 反思并缓解FED模型指标(ERP/DRP)中枢漂移和左侧性问题，加入缓冲区和缓冲天数提升信号稳定性。

- 基于A股特性构建兼顾赔率和胜率的长周期非线性择时体系：胜率信号弥补赔率的方向感不足。

• 宏观因子（国内信用环境、全球风险偏好、主动补库时机）辅助判断胜率，增强择时有效性。

- 融合新择时体系的OPTI组合年化收益从4.99%提升至5.83%，收益波动比和收益回撤比均显著优化[page::10][page::11][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]。

战术择时组合收益风险表现(不同回撤管理参数下) [page::19][page::21][page::23]

| 组合名称 | span | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 最大回撤 | 收益回撤比 | 区间换手次数 | 区间单边换手率 |
|-----------------|---------|------------|------------|------------|----------|------------|--------------|----------------|
| BENCH | - | 4.25% | 2.70% | 1.57 | -6.54% | 0.65 | 4 | 3.81% |
| OPTI | - | 5.83% | 3.00% | 1.94 | -4.81% | 1.21 | 6 | 28.54% |
| OPTITIPP | 0 | 5.70% | 2.93% | 1.95 | -4.39% | 1.30 | 11 | 95.33% |
| OPTITIPPRESET | 0 | 5.78% | 2.95% | 1.96 | -4.97% | 1.16 | 9 | 74.69% |
| OPTITIPP | -2.50% | 5.66% | 2.89% | 1.96 | -4.11% | 1.38 | 13 | 128.79% |
| OPTITIPPRESET | -2.50% | 5.73% | 2.92% | 1.96 | -4.75% | 1.21 | 10 | 101.67% |
| OPTITIPP | 1.25% | 5.74% | 2.96% | 1.94 | -4.56% | 1.26 | 10 | 66.03% |
| OPTITIPPRESET | 1.25% | 5.80% | 2.98% | 1.95 | -5.05% | 1.15 | 8 | 51.93% |

• 采用TIPP资金管理方法结合动态化回撤容忍度（span参数调整激进或稳健管理路径），实现风险资产仓位动态调整[page::19][page::20][page::21][page::23]。

资金管理动态化乘数应用与仓位表现 [page::20][page::22]

• 动态化回撤管理通过回撤容忍度动态调整风险乘数M，使风险敞口随回撤变化灵活缩减。

- 不同span设置对应激进（亡羊补牢）与稳健（未雨绸缪）资金管理心态。

• 回测显示OPTITIPP组合在不同span设置下维持良好的收益风险特征。

• 实盘仓位图展现不同span下股票、债券、无风险资产仓位的动态调整情况[page::22]。

金融研究报告深度解析——《资产配置研究系列之七：再谈基于目标风险的固收+产品设计》

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 《资产配置研究系列之七：再谈基于目标风险的固收+产品设计》
作者与机构： 由信达证券金工研究团队撰写，首席分析师于明明领衔，联席首席分析师钟晓天，金融工程与金融产品分析师吴彦锦参与。
发布日期： 2024年1月9日
主题领域： 固收+产品设计与资产配置，研究以固收+产品中基于目标风险的设计为核心，涵盖战略配置、战术择时和资金管理三大环节点。

核心观点总结：

• 以“战略配置 → 战术择时 → 资金管理”为产品设计路径，结合均值-方差、FED和TIPP策略体系，旨在打造流程化且普适性的固收+产品方案。

- 本篇为该系列7篇中的最新一篇，回顾并优化了2021年首篇报告中的模型及参数，尤其聚焦于如何基于目标波动率框架下的稳健资产配置，战术择时中引入基于A股特性的胜率信号以补充左侧性较强的赔率信号，资金管理环节创新动态回撤管理的策略。

• 目标风险下均值-方差模型仍具核心价值，尽管存在参数敏感性，但通过策略优化和风控管理，可有效提升固收+产品的风险调整收益表现。

- 结合中国市场特色与宏观信用环境，提出了“长周期非线性择时体系”，并通过TIPP策略实现资金动态回撤控制。

• 本报告指出模型在市场结构或环境根本转变时可能失效的风险，提示投资者理性使用。[page::0,1,4,24]

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2. 逐章详细解读

2.1 再谈战略配置：均值-方差模型的应用与优势

章节总结：
本章回顾并深化了目标风险语境下的均值-方差资产配置方法，重申选用年化3%的目标波动率，使用万得全A指数代表股票资产、中债总财富指数代表债券资产，季度调仓。均值-方差模型构造了股债组合权重，以追求在满足风险限制的条件下最大化预期收益。目标资产配置由股票权重控制，满足正权重且总和为1的约束。

推理依据：

• 由于策略主要考虑两资产（股债）配置，模型对预期收益的绝对值敏感度较低，核心依赖股票相对债券的预期收益率高低。

- 优化约束合理限定了组合达到指定波动率上限，且无杠杆和卖空。

• 历史实证显示，2009-2023年BENCH组合年化收益4.25%，年化波动率仅2.7%，最大回撤-6.54%（发生于2015年），表现稳定，适合作为战略基准组合。

关键数据点解读：

• 表1明确展示了2009年以来每年该组合的收益率、波动率、收益波动比、最大回撤和收益回撤比，整体表现稳健。

- 2023年收益达到3.17%，换手率较低，说明调仓频率适中，有效识别风险。

结论：
均值-方差模型在实操中依然合理且有效的管理组合风险，特别是在基于目标波动率的框架下，成为固收+产品设计的重要基石。[page::4,5]

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2.2 均值-方差模型与风险预算模型的比较分析

章节总结：
本文在风险预算模型与均值-方差组合间建立联系，深刻分析两者区别及对底层资产负相关性的敏感性。风险预算要求各资产的风险贡献率严格按预算比例分配，均值-方差则以全局风险-收益平衡为核心。

逻辑与假设：

• 定义资产风险贡献度公式，风险预算模型需要保证各资产风险贡献度按给定预算比例均衡。

- 负相关资产会导致风险预算模型资产权重的可行域大幅缩窄，甚至出现部分资产风险贡献为负的异常情况。

• 通过多图实证分析（图7-10）展示，在存在负相关时，传统风险预算模型的资产权重可行域受限；均值-方差模型则更灵活，风险贡献比例可调整范围更广。

关键图表解读：

• 图1至图4显示不同目标波动率下，股债权重及股债风险贡献比的动态变化。股债风险贡献比曾高达2000，显示市场极端行情时组合风险主要由股票承担。

- 图5和图6进一步揭示资产相关性（负相关）对组合权重及风险贡献比的影响曲线，证明风险预算模型在资产负相关环境中限制较多。

• 图7-10系列图形直观表现了在不同相关系数参数(协方差矩阵)条件下风险预算可行集的缩窄，特别是负值相关条件导致可交易权重区间变窄。

结论：
尽管风险预算模型可减少收益预期的依赖，但在底层资产负相关情况下可能面临严重的可行集收缩，导致无效或不合理的配置。均值-方差模型在目标风险框架下更为灵活且符合投资直觉，因此本文坚持采用均值-方差组合框架，积极应对参数估计的挑战。[page::6,7,8,9]

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2.3 再谈战术择时：基于A股特性构建长周期非线性择时体系

2.3.1 FED模型指标及其中枢漂移问题

章节总结：
本文指出传统FED模型通过股权风险溢价（ERP）和股息风险溢价（DRP）的滚动百分位判断市场多空信号，但ERP、DRP存在慢慢抬升的中枢漂移，导致信号失准、左侧性明显，并且在新时期表现不佳。

理由及支撑：

• ERP/DRP指标在宏观经济结构调整（如人口老龄化、公司分红政策变动）和市场风格切换下产生趋势漂移，指标基准变化导致信号的样本内/外适用性下降。

- ERP指标在各风格间波动剧烈，且风格此消彼长使整体均值回复性减弱。

• DRP则呈现持续上升趋势，各风格间趋同。

相关图表说明：

• 图11-14多幅图展示了不同市场和风格中ERP/DRP指标及其趋势漂移，直观反映指标中枢向上漂移的特征。

结论：
需谨慎使用传统FED模型ERP/DRP指标，考虑指标调整、信号结构的改进，避免左侧性过强带来的误判风险。[page::10]

2.3.2 缓解赔率信号左侧性的方法

主要改进措施：

• 时间维度：引入缓冲天数(h)，避免信号在阈值附近频繁切换，减少换手率且提升信号稳定性。

- 空间维度：在多空阈值基础上增加缓冲区(buffer)，使得信号转换条件更为平滑和弹性，实质性推动买卖信号向右移动（即更确定后才做操作）。

图表证据：

• 图15示意缓冲区设置前后信号划分的对比，可见改进后信号区间更合理。

- 图16和图17展示不同h和buffer设置下的信号净值路径及累积超额收益，验证改进措施提升择时效果。

结果：
经过参数优化，战术择时组合年化收益率和风险调整后指标均得到提升。[page::11,12]

2.3.3 构建长周期方向感的胜率择时指标

核心观点：
仅有赔率指标（ERP）提供“位置感”，而缺乏行情“方向感”，无法有效捕捉趋势。故需要结合胜率判断，基于收益的PE和EPS贡献分解揭示A股估值及盈利周期特征。

详细剖析：

• 通过滚动1年对万得全A和标普500的收益对数分解，发现：

- A股以估值周期振幅大且主导市场走势，盈利周期影响较小；而美股则盈利与估值周期影响较均衡。
- 估值周期领先盈利周期，市场周期处于中间，显示市场预期盈利领先实际盈利。
- A股牛市短暂熊市漫长，周期性行情有其特殊走势逻辑。

• 利用宏观信用与库存周期指标进行胜率信号构造，包括M1-M2剪刀差、信贷脉冲、美债收益率、PPI及库存周期，与A股估值、盈利周期在内的宏观联动逻辑，形成对“方向感”的补充。

图表说明：

• 图18、19展示收益分解趋势。

- 表5总结不同估值盈利组合下的收益表现。

• 图20-23说明信用指标和库存指标与市场趋势的关系。

结论：
基于估值周期（赔率）和盈利及宏观信用周期（胜率）双轨信号，形成多维度“长周期非线性择时体系”，有效解决左侧信号不足，提升择时稳健性。[page::13,14,15]

2.3.4 综合择时体系表现

体系结构：

• 以赔率判断为基础，以胜率补充方向感，关注主动补库时机和信用环境。

- 设定“高赔率+低胜率”态势下不同产品可采取进取或稳健策略。

• 通过历史回测验证新择时体系带来的显著收益风险指标改善。

关键图表：

• 图24展示策略逻辑框架及胜率指标体系。

- 图25、26分别体现赔率与估值、主动补库判断的叠加效果。

• 图27展示新旧策略择时信号及万得全A指数走势的对应关系，增强信号与市场走势粘合性。

- 表6、7显示新择时体系不同风险偏好组合的年度收益、最大回撤、收益风险比等指标，均明显优于原策略。

总结：
新择时体系兼顾宏观逻辑和市场特性，提升策略风控能力与收益稳定性，具备较强适应性和样本外复制能力。[page::16,17,18]

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2.4 再谈资金管理：动态化TIPP资金管理手段

2.4.1 TIPP资金管理逻辑回顾

策略原理：

• TIPP（时间不变投资组合保险）通过定义要保比率\( f \)和风险乘数\( M \)，根据最大回撤\( mdd{target} \)和回撤容忍度\( dd^{*} \)调整风险资产与无风险资产的配置比例。

- 关键公式对应股债组合价值与风险资产配置之间的关系，实现自动风险调整和资本保护。

2.4.2 创新动态化风险乘数设计

改进点：

• 传统TIPP使用固定的风险乘数和要保比率，导致回撤管理路径几乎线性。

- 本文创新性地提出将回撤容忍度与当前回撤程度挂钩，引入可调参数span，形成动态风险乘数。

• span参数正负代表不同回撤管理心态：“亡羊补牢”型（激进，span>0）与“未雨绸缪”型（保守，span<0）。

示意图与参数设置：

• 图28形象展示不同span值对应风险资产占比随当前回撤变化的曲线差异。

- 表8给出参数具体值，包括最大回撤5%、初始容忍度2.5%、span取0 / -2.5% / 1.25%。

2.4.3 回撤管理策略实证分析

实证结果：

• 表9、10展示不同TIPP策略组合2009年以来以及2014年以来的收益风险指标，体现动态回撤管理在最大回撤、收益回撤比方面的优势。

- 动态span不同策略相比，激进策略虽然换手增多，但最大回撤明显减小。

• 动态管理并不显著减少整体收益率，但显著提升了回撤控制能力。

仓位管理图（图29-34）逐一展现：

• 不同span值下风险资产/无风险资产仓位动态调整的历史路径。

- 不同组合（包括OPTI与OPTITIPP重置版）仓位波动显示资金管理的灵活性。

结论：
动态化TIPP回撤管理策略增强了资金安全边际，提高了面对突发风险时的应对能力，同时保持组合潜在收益，特别适合固收+产品资金管理需求。[page::19,20,21,22,23]

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3. 图表深度解读

因篇幅限制，以下重点图表做核心解读：

• 表1（战略基准组合分年统计）：详列2009-2023年每年组合收益、波动、最大回撤等，印证均值-方差模型在目标风险控制框架下的稳健性。

- 图1-4（目标波动率3%和5%下股债权重及风险贡献）：显示标的权重变化趋势，特别股债风险贡献比极端偏离均值，反映市场极端状态和模型风险暴露。

• 图5-6（资产相关率影响）：清晰展示负相关下风险预算模型可行集限制，对权重及风险贡献比产生显著剪切。

- 图7-10（三资产风险预算可行集示意）：以色块显示可行配置区域，负相关条件明显缩窄可行域，告诫风险预算模型局限。

• 图11-14（FED指标中枢漂移）：显示传统指标存在趋势漂移及非稳定性，解释择时信号不理想原因。

- 图15（缓冲区优化示意）：信号平滑化避免频繁变动，提升信号稳定性。

• 图18-19（收益分解）：展示A股估值周期对行情影响大，盈利周期影响小，揭示择时侧重点。

- 图20-23（宏观指标与估值、盈利周期关联）：直观显示策略中宏观信用指标与估值、盈利的对应关系，为胜率信号构建提供依据。

• 图24-27（非线性择时体系示意及绩效）：综合赔率与胜率信号，提升择时有效性，体现回测效果。

- 图28及图29-34（动态TIPP资金管理）：直观展现动态风险乘数的资金管理灵活性及实际仓位布局。

以上均辅以详细数据来源解释与统计区间确认，增强报告实证基础及透明度。[page::5,7,8,9,10,11,13,15,16,17,20,22]

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4. 估值分析

报告主要侧重资产配置与资金管理模型，没有直接涉及个股估值或绝对估值模型。目前估值核心是在资产配置中确定股债预期收益相对关系，均值-方差模型基于协方差矩阵和预期收益向量优化权重。模型依据主要是历史统计的资产收益、波动性与相关性，未采用更高级或复杂的绝对估值模型（如DCF等）。

战术择时部分虽然提到估值指标（市盈率PE等）在择时中的作用，但主要作为信号输入维度之一，而非传统意义的企业估值分析。

因此估值方法核心是基于统计估计的预期收益与风险度量，[page::4,6,13]。

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5. 风险因素评估

作者明确指出：

• 报告模型均基于历史数据，历史的资产收益、风险、相关系数及宏观指标统计对未来不具保证，若市场环境发生根本变化，模型存在失效风险。

- FED指标中枢漂移及宏观结构变化可能使得择时信号失效，信号左侧性和指标非平稳性需引起警惕。

• 风险预算模型对于负相关资产的限制可能导致实际操作中出现配置异常。

- 资金管理虽动态化，但对回撤阈值敏感，策略效果依赖于目标回撤参数的合理设定。

• 高频交易或频繁换手可能带来实际交易成本，需在实施中权衡灵敏度与成本。

并提醒投资者合理对待模型提出的组合表现与风险，尤其在宏观经济或市场结构转折期需谨慎。[page::1,24]

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6. 审慎视角与细微差别

• 模型的参数敏感性： 目标波动率、回撤容忍度和缓冲区设置均对结果影响显著，参数优化需充分考虑样本外表现和实际交易摩擦。

- 左侧信号偏弱的问题： 报告明确描述赔率信号偏左侧，需通过胜率和缓冲缓解，但择时本质之外仍有不确定性，存在一定策略偏强乐观风险。

• 负相关资产约束下风险预算模型的局限性： 报告深入分析，但实际资产组合中负相关普遍存在，风险预算模型可能局限操作空间，提示继续依赖均值-方差模型可能增加参数估计误差风险。

- 换手率与实际交易成本权衡： 部分攻击性参数配置显著提高换手率，报告中换手率指标变化明显，损耗与费用不是重点讨论，但实际应用时需留意。

• 风险披露与监管合规透明： 报告附带详尽的声明与免责声明，符合法规要求，但对策略失效临界条件缺少进一步量化分析，是未来改进空间。

总体，报告在较大力度优化策略基础上，公开分析内在限制，彰显专业诚实，但策略本身仍依赖多重假设，未来需关注真实交易与样本外验证表现。[page::1,6,10,24,25]

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7. 结论性综合

本文作为资产配置研究系列第七篇，深刻回顾并优化了基于目标风险的固收+产品设计，贡献显著：

• 战略配置层面， 经过均值-方差框架下，构造了稳定高效的股债战略组合，目标年化波动3%，历史表现出色，适合作为基准配置。

- 战术择时层面， 引入并优化了FED模型的赔率指标，重点解决其左侧性及中枢漂移问题，通过缓冲区和缓冲天数调整提高信号稳定性；更为创新的是结合A股特性，构建了基于估值周期和盈利周期的胜率信号体系，显著提升择时的方向感和收益回撤性能比。

• 资金管理层面， 设计了动态化的TIPP资金管理策略，创新将回撤容忍度与实时回撤挂钩，实现风险乘数动态调整，形成既激进又有保守选项的回撤路径管理框架，有效控制最大回撤并提升风险调整后的收益表现。

- 实证验证 显示新体系在2009-2023年表现明显优于传统策略，具有较强的样本外适用性。

• 风险提示及模型局限： 明确模型依赖历史统计及参数选取，市场结构根本变动时策略风险显著。对模型假设的局限性保持审慎态度。

整体而言，本报告严密、详尽地揭示了基于目标风险框架下固收+产品设计的全局思路、具体数学模型及优化路径，融入中国A股市场特性与宏观信用周期信息，结合策略信号解读与资金动态管理创新，构成了一套具有较高实操价值和长期适应性的资产配置工具包。

投资者可据此在价值投资和风险管理之间取得合理的平衡，提升固收+类产品的回撤控制和收益稳定性，符合当前资管监管新规背景下产品设计的市场需求。

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参考图片摘要（示例）

• 图1展示了在年化3%目标波动率下，股票权重长期维持低位（约10%-15%）稳定区间，债券权重占主导地位。[page::7]

- 图2柱状图显示股票与债券风险贡献动态变化，右轴线条显示股债风险贡献比，整体呈现上升趋势，2023年显著飙升。

• 图15示意通过增加缓冲区，信号区间由离散变为平滑，减少信号误判和换手率。

- 图24通过矩阵示例结合宏观信用周期、全球风险偏好和库存周期三大维度，展示胜率信号如何与赔率信号结合做出精准判断。

• 图28将动态风险乘数对应风险资产仓位与当前回撤关系图示，多条曲线代表不同回撤管理策略，直观反映策略的灵活弹性。

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综上所述

信达证券《资产配置研究系列之七：再谈基于目标风险的固收+产品设计》报告，是一份结构完善、数据详实、方法严密的资产配置与策略设计研究，对固收+产品的设计与优化提供了系统的理论与实证支持。报告通过多角度、多模型融合的方式，有效识别并应对了投资过程中的多种风险因素，为资产管理机构在当前复杂市场环境下设计符合目标收益和风险要求的组合提供了宝贵参考。学习和理解报告中的均值-方差模型优化、非线性择时系统构建及动态回撤管理策略，对于提升资产配置的科学性和效率具有重要意义。[page::全篇]

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报告