2024年ETF市场发展及投资机会 [page::2]

• 2025年Q1，ETF产品突破1000只，总规模超3.5万亿元，涵盖权益、债券、商品及跨境资产。

- ETF提供全方位资产覆盖，实现宏观大类资产和行业、主题轮动投资。

• 不同资产收益风险表现差异显著，债券类夏普高但收益偏低，权益风险较大但弹性强。

传统资产配置方法表现总结 [page::3][page::4][page::5][page::6]

• 固定股债配置中，提高权益比例并未带来收益提升，且夏普比下降明显。

- 资产配置多模型测试显示风险平价组合收益相对较好，但均不足6%年化收益率上限。

• 收益突破6%后，风险迅速上升，存在“收益-风险”非线性增长瓶颈。

- 传统风险平价模型被证实对回撤保护有效但收益受限，需策略创新突破收益限制。

增强风险平价模型构建与优化框架 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 采用改写后的二阶锥规划（SOCP）优化风险平价模型，约束更灵活且可加入收益目标。

- 引入目标收益约束增强保守风险平价策略，提升收益率，最大回撤与波动率可控。

• 通过调节风险约束参数，进一步优化风险控制，平衡收益和风险表现。

- 回测结果显示，在增强倍数 m=2.0 时，年化收益率可达8.37%，夏普比1.61，最大回撤7.43%。

层级结构引入与权益ETF多元化应用 [page::16][page::17][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 为解决资产分布不均问题，设计二层级风险贡献分配结构，顶层和各资产内部分别等权分配风险贡献。

- 应用层级聚类算法对多达200多只权益ETF进行动态分类并挑选代表，构建多元化资产池以提升多样性。

• 引入层级结构的增强风险平价模型，进一步提升年化收益至9.6%，夏普约1.57，风险控制在合理范围内。

- 采用聚类结果和扩充ETF池实现动态适应，防止后视偏差，加速响应市场结构演变。

多元化ETF池增强回测及表现分析 [page::25][page::26][page::27][page::28]

• 纳入多元化权益ETF后，增强风险平价模型表现持续改善，年化收益率提升至10.47%，夏普比达1.8。

- 策略最大回撤主要集中于2020年3月，峰值回撤9.39%，其余时间回撤控制较好。

• 调仓换手率合理，低于市面多数高频量化策略，适合实际投资操作。

- 调整协方差估计窗口和调仓频率，6-36个月回望窗口与月度调仓为最优组合。

策略总结与风险提示 [page::27][page::31]

• 论文系统梳理了基于ETF的绝对收益策略构建路径，验证增强风险平价模型及层级结构引入能有效提升收益且保持风险可控。

- 策略适用于多资产ETF，涵盖权益、债券、商品及跨境领域，实现多维分散。

• 重点强调预期收益率和协方差估计窗口长度对模型表现影响，适中窗口兼顾稳定性和市场反应灵敏度。

- 警示历史业绩不代表未来风险，建议投资者理性判断，结合自身风险偏好应用。

报告极致详尽分析解读——《【华安金工】破局收益风险边界：基于多资产ETF构建高夏普绝对收益策略——基金研究系列之二十》

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《破局收益风险边界：基于多资产ETF构建高夏普绝对收益策略——基金研究系列之二十》

- 作者：华安证券金工团队，具体分析师严佳炜、钱静闲

• 发布机构：华安证券研究所

- 发布日期：2025年9月10日

• 研究主题：多资产ETF组合的绝对收益策略构建，聚焦于突破收益与风险边界，实现高收益率和高夏普率（风险调整收益）的资产配置方法创新。

本报告旨在通过创新的投资组合构建模型，尤其是基于增强型风险平价模型与层级聚类的多元化ETF投资组合，突破传统资产配置策略的收益-风险不足，构建年化收益超 $10\%$，夏普率约1.8的高效绝对收益策略。报告展示了传统方法的局限性，提出了逐步进阶的模型创新，并用实证回测数据详细验证了各策略的优劣表现和实际应用可行性。[page::0,1]

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2. 逐章深度剖析

2.1 报告摘要与核心观点

• 报告指出2024年为基金市场全面被动化的开启之年，ETF成为透明、低费率且交易便利的工具，构建了丰富的全资产类投资标的，支持宏观资产配置、行业轮动与主题投资。[page::1]

- 传统风险平价模型过于保守，限制了组合收益，本报告提出的增强型风险平价模型突破等权风险贡献的严格限制，以目标收益作为牵引，在最大程度上仍趋向风险平价的同时提升组合收益水平。

• 通过层级聚类方法将ETF按风险和成分进行分组，实现多元化与策略响应的最优平衡，显著提升组合的收益、夏普比及风险控制能力。

- 同时调节历史回望窗口，提升对市场变化的快速响应能力，在风险可控的约束下实现正收益与低回撤。[page::1]

2.2 ETF市场发展与资产收益风险特征

• 2025年Q1，ETF产品超1000只，总规模超3.5万亿元，涵盖权益、债券、商品、QDII等全资产类别。

- 从资产收益特点看，纳指ETF和黄金收益较高但波动和回撤亦大，信用债波动极低且夏普比最高达5.12，但收益率较低约4.32%。

• 这是典型的收益-波动权衡，指明债券类凭借低风险稳定回报占夏普优势，但限制收益上限；权益与大宗商品弹性大，但损失风险较高。[page::2]

2.3 传统资产配置策略效果检验——高收益&高夏普难得组合缺失

• 回测常见股债固定比例、均值-方差优化、效用最大化、风险平价等多种方法，除极端追求期望收益外，收益率均未能超越约6%年化；

- 多数方法因债券夏普领先而配置集中，导致收益空间受限；

• 资产收益和风险之间存在非线性关系，年化收益突破6%阈值时，风险急剧上升，夏普下降；

- 基于此，报告明确提出当前市场缺乏年化收益达到28%，夏普>1的绝对收益策略，提示传统方法未解决高收益与风险之间的根本矛盾。[page::3-6]

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2.4 理论模型创新：增强型风险平价模型

• 数学建模：通过对传统风险平价优化的放宽，允许资产间风险贡献不等，但引导求解器趋向风险平价，获得更灵活的优化解。

- 优化形式：非凸四次函数目标被转化为高效可解的二阶锥规划（SOCP），方便加入收益目标及风险调整约束。

• 引入目标收益率R，并引入调节风险上界的参数ρ，实现风险与收益的平衡优化。

- 回测表现：增强模型T在不同增强乘数m下，2017年至今年化收益率可达8.37%-10.47%，夏普比1.58-1.80，明显超过传统模型，高收益伴随合理的风险控制。

• 换手率：随着增加收益目标倍数，换手率也上升至合理但可控区间（100%-160%年化）。[page::7-15]

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2.5 层级聚类方法引入，实现资产细分风险贡献

• 动机：原目标风险贡献分配表现出指数数量不均衡导致偏态风险贡献，不利于风险分散害群之马的出现。

- 方法：使用成分股权重欧几里得距离为度量，动态分层聚类（Hierarchical Clustering）复原资产的内在结构，根据切分高度划分簇，将每簇中最大规模ETF作为代表，形成简洁且稳定的ETF备选集合。

• 效果：引入层级结构后，资产风险贡献更加均衡，组合收益提升约1%以上，夏普率稳定，改善了收益与风险的非对称提升问题。

- 纳入多元权益ETF：通过聚类筛选剔除重复ETF，采纳规模最大代表，提高类别多样性并扩大市场机会覆盖。内地权益ETF聚成约33类，港股权益ETF约8类。

• 回测综合验证：层级增强模型表现优异，年化收益最高可达10.47%，最大回撤约9.39%，夏普比近1.80，且2022年回撤显著缓解。[page::16-27]

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2.6 协方差矩阵估计窗口与调仓频率优化

• 长期回望窗口（36个月）估计的协方差稳定但反应滞后，缩短至12、6、24个月可捕捉市场短期变化，提升对风险变动和动量变化的即时响应能力，同时最大回撤降低，尤其6个月窗口下最大回撤2.83%，且所有年份正收益，实现稳健表现。

- 趋势上缩短回望窗口会减少收益、降低波动，但改善回撤，适合风险偏好较低投资者。

• 周度调仓导致换手率骤升（最高可达759%），且组合表现反而下降（与月度调仓相比），表明月度调仓+36个月历史估计最为稳健。高频调仓增加交易成本，同时实际预期收益估计并不显著变化，故不推荐高频调仓策略。[page::29-31]

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3. 图表深度解读

核心图表解析

• 图表3主要资产收益风险特征

详列不同时期主要资产（内地权益细分指数、债券、商品、美股港股）历史收益率、波动率、最大回撤及夏普比。揭示债券资产（尤其信用债）风险低、夏普高，纳指ETF波动大但收益较高，内地权益指数弹性明显，显示各类资产风险收益互补性。[page::2]

• 图表5到7资产配置策略回测净值与指标

展示股债固定比例和传统资产配置策略净值走势与绩效总结，直观体现股债仓位提升虽带来波动上升但收益未同步提升，风险溢价有限。风险平价显示收益领先于其他方法，但权重集中导致潜在收益瓶颈。[page::4-5]

• 图表8收益-波动散点图

清晰标示传统模型收益与风险分布，收益在4%-6%区域表现成熟，超过6%收益的策略缺失明显，揭示高夏普高收益组合难以实现的行业痛点。[page::6]

• 图表13和14增强风险平价策略净值及绩效变化

不同增强倍数m对应收益与波动的逐步增加趋势，资产配置多样化提升现代资产组合配置效率，表明模型的实用操作空间。[page::10-11]

• 图表16至18资产配置历史路径可见资产轮动

增强模型较朴素风险模型更加灵活，显著且合理地在权益主题、债券期限等领域产生配置变动，说明增强模型对多变市场的适应性。[page::11-12]

• 图表21增强ESOC模型风险贡献与传统风险平价距离

量化模型与传统风险平价的距离月度波动显示策略在市场动荡时会自动回归传统风险平价，表现出良好的风险自适应能力。[page::13]

• 图表29、30引入层级结构前后风险贡献对比

层级结构优化后某些资产风险贡献显著调整（特别是权益与债券），使资产结构更均衡，促进更有效的风险分散。[page::17]

• 图表33-35层级结构对策略净值影响

说明增强模型下引入层级结构有助于提升收益，层级结构打破过度集中，促进策略收益弹性改善及超额回报能力提升。[page::19-20]

• 图表39-41层级聚类结果与ETF分类数动态变化

通过动态分类反映ETF数量和属性随时间变化，验证指标选取科学合理，减少后视偏差，提升策略的市场适应性。[page::22-23]

• 图表45-46引入多元化ETF后的策略净值与绩效表

实证表明纳入多元权益ETF后，年化收益提升显著，达到10.47%，夏普1.80，回撤和波动控制合理，极大丰富了配置维度和机会。[page::25-26]

• 图表51新旧模型收益波动散点图

显示创新模型大幅摆脱传统模型的收益束缚区域，以较低波动换取明显更高年化收益，保证夏普率提升，达成高收益高风险调整收益的突破。[page::28]

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4. 估值与模型方法分析

• 风险平价模型：传统风险平价通过令每个资产的风险贡献相等分配风险，实现组合风险分散；其优化为非凸四次函数，转为凸的二阶锥编程（SOCP）优化，提高求解效率和可操作性。

- 增强型风险平价：基于引入目标收益约束，破坏严格的风险贡献平等条件，允许风险差异，引导解趋向风险平价但容忍调整，提升收益。

• 层级结构：针对资产类别分布严重不均的缺陷，采用先在大资产类别间等权分配风险贡献，进而在细分指数内等权分配，理论上分层优化，更符合资产风险特征与市场结构。

- 层级聚类方法：使用资产成分股权重欧氏距离构造距离矩阵，通过动态层级聚类得到合理ETF分组，聚焦规模最大代表资产，基于最新市场数据周期性更新，生成自适应池内资产，有效降低多重共线，提高策略稳健性并抗衡后视偏差。

整体回测依赖历史市场数据进行预期收益及协方差估计，基金月度调仓。报告对模型参数进行了详尽的灵敏度分析，包括回望窗口长短、增强收益倍数m调节、调仓频度，确认不同参数设置下均能实现稳健高效的多资产绝对收益组合。[page::7-31]

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5. 风险因素评估与缓解机制

• 历史回测数据风险：报告多次强调组合表现基于历史持仓与净值数据，提示历史收益与风格不必然代表未来，存在未来路径依赖及市场环境改变风险。

- 参数敏感性风险：较大的增强乘数对应较高换手率，增加交易成本及实施难度，短回望窗口虽提升及时反应但过度频繁可能引发过度交易。

• 模型假设风险：传统风险平价假设资产风险贡献均等、稳定，现实中市场环境及资产相关性动态变化，增强模型通过放宽部分限制改善保守性，但仍存在行业和时点特异性风险。

- 资产覆盖范围风险：尽管引入了多元化ETF与层级结构，资产池依然有限，且未来ETF产品创新可能影响策略适用性，需持续更新分类与估计方法。

• 市场流动性与实施风险：部分小规模ETF权重极低或被剔除，技术复制实际可能受限，需注意大规模资金运作的流动性冲击与滑点。

- 回撤风险：尽管最大回撤均低于10%，但周期性调整仍可能导致较大资金波动，投资者需在风险容忍度范围内配置。

• 缓解措施：灵活调节增强参数与回望窗口，动态调仓且层级结构分散风险，月度调仓降低交易频率保证策略稳定性。[page::1,31]

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6. 关键细节与批判性视角

• 本报告一贯强调基于“增强倍数”的动态目标收益设定，用以平衡收益和风险，但对目标收益的绝对水平预设较为敏感，因动态计算依赖历史收益，较大程度取决于回测期市场行情。

- 报告对风险平价模型创新的数学处理较成熟，但增强模型放宽等风险贡献限制可能导致风险集中度短期上升，虽然层级结构部分缓解。

• 层级聚类方法创新点显著，但群内仅选择规模最大的ETF代表可能导致部分利基或新兴ETF被忽视，潜在令模型错失特殊Alpha。

- 回测周期局限于2017年至2025年，宏观经济和市场结构变化幅度有限，模型对极端市场（如灰犀牛、黑天鹅事件等）的适应性未充分测试。

• 换手率虽然在合理范围内，但高目标收益倍数时涨幅与换手带来的交易成本需要进一步量化分析。

- 数据和选取ETF重度依赖Wind以及基金份额流行度，可能存在样本选择偏差及后视预测风险。

• 报告未显著提及税费、滑点及市场冲击成本，但对实际ETF投资影响不可忽视。

- 调仓频率提升反而收益下滑，体现模型对参数选择的稳健性依赖及模型复杂度与现实交易限制的矛盾。[page::1-31]

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7. 结论性综合

本报告围绕如何在多资产ETF环境中构建高夏普高收益绝对收益策略，展开了详实的理论创新与实证验证。从传统股债配置到经典风险平价优化，皆存在收益提升空间的瓶颈和风险集中问题。通过引入增强型风险平价模型，可在保障风险贡献趋同的同时，放开严格限制，实现收益与风险的更优权衡。

进一步，通过资产层级结构设计和针对此结构重新优化风险贡献目标，实现了资产之间风险分配的合理分层，使多资产投资组合收益率在结合风险控制的前提下获得显著提升。

更重要的是，采用基于成分股的动态层级聚类方法引入大量多元化股票类ETF，不仅补强了资产多样性，还摆脱了手工选取指数带来的主观偏差和后视偏差，策略的年化收益进一步攀升至约10.5%，夏普率接近1.8，且最大回撤低于10%，整体风险得到合理控制。

策略参数灵活，通过增强乘数调节收益目标，回望窗口缩短提升市场响应，调仓频率保持为月度，有助于缓解交易成本，提高策略实用性。回测历史覆盖多年，展现了策略抗周期波动和市场动荡的能力。

各大关键图表清晰体现了策略构造、资产风险贡献演变、组合净值增长等具体过程，报告结构严谨，逻辑自洽，验证了多资产ETF环境下构建高夏普绝对收益策略的可行路径。

综上所述，华安证券金工团队的该研究报告系统创新并实践了多资产ETF绝对收益组合的构建方法。其提出的“基于多资产ETF的层级增强风险平价模型”不仅突破了传统资产配置的收益风险限制，而且通过科学的资产分类与动态聚类显著提高了策略的稳健性和收益能力。该模型为当前基金行业寻求被动管理下的绝对收益解决方案提供了重要启示和操作范例。[page::1-31, 33]

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附录：部分关键图表Markdown显示

• 图表1 ETF数量走势图

• 图表3 主要资产收益风险特征

(原文HTML表格详见第2页)

• 图表5 股债固定比例组合净值曲线

• 图表13 不同增强乘数的策略净值对比（模型A）

• 图表39 ETF层级聚类结果

• 图表51 新资产配置模型的收益、波动散点图

• 图表52 多元化ETF层级增强风险平价策略净值与回撤

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总体评价

该报告内容详备、数据丰富、模型严谨，成功将理论数学优化与多资产ETF市场结构结合，开拓高夏普绝对收益策略新方法。报告也充分体现了量化金融对投资管理的深度支撑和实践价值，适合量化投资经理、风险管理人员及金融工程研究人员深入研读。

报告