• 量化配置框架分为战略配置和战术配置两层，前者解决约束性问题锚定组合长期收益风险中枢，后者解决预测性问题，基于短期收益与风险预测实现择时和风险控制 [page::1]

• 配置模型关键输入包括标的收益、波动与相关性：

- 长期正收益保障组合增值，资产有相近正向夏普率是风险平价应用前提 [page::2][page::3]


- 精确的波动率和低相关性是实现最优投资组合风险调整收益最大化的关键，尾部相关性变化对系统性风险预警有效 [page::3][page::4]

• 标的变量预测涵盖外生环境（宏观因素）、内生结构（估值、交易热度）和超势动量（趋势延续）三个角度，有机结合增强预测有效性 [page::4][page::5]

• 完整量化配置框架可用优化模型表述，权重动态调节组合风险调整后收益最大化，兼顾收益、波动与相关性三维约束 [page::5]

• 战略资产配置资产选择主要采用经济周期划分法和动量选择法，本文强调后者，结合时序动量、横截面动量及相关性递补构建全球和国内投资备选资产池 [page::6][page::7]

• 回测显示全球投资分别以1年和2年周期选择资产，资产选择流程有效提升组合年化收益及夏普率；国内投资周期以1月及1季度效果更为显著 [page::8][page::9]

• 组合风险中枢通过波动率限制或风险资产比例控制实现。动态调整风险资产比例（由动量风险资产占比和容忍度系数决定），保证风险水平锚定，兼顾收益提升与回撤控制 [page::9][page::10]

• 资产相关性估计面临不稳定性，常用简化方式包括基于外生变量映射和相关性矩阵简化方法（单位化、稀疏化、压缩估计、噪音过滤），实证显示组间单位化处理误差最小，有效提升估计稳定性 [page::10][page::11][page::12]

• 全球量化战略配置实操：年度资产选择、风险资产比例动态调节、组间单位化相关性简化，资产权重通过三级加权计算，实证结果显示该方法明显优于基准组合，提升了长期年化收益和夏普比率 [page::13][page::14]

• 结论指出，量化配置框架系统、结构清晰，战略配置环节重点解决长期约束问题，后续研究将深入战术配置中的短期收益波动与相关性预测模型，助力配置策略持续优化 [page::15]

金融研究报告详尽分析报告——《量化配置框架及其在战略配置中的应用》

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一、元数据与报告概览

报告标题：量化配置框架及其在战略配置中的应用
作者及发布机构：中金公司研究部
发布日期：2021年1月5日
篇幅：约16页，约4.27万字
主题：量化配置的理论构建及其在战略资产配置中的实证应用，重点讨论资产配置中的战略配置与战术配置的建模方法和实施细节。

核心论点：
报告围绕构建一个“系统化”的量化配置框架展开，指出资产配置问题可划分为两个层次——战略配置与战术配置；在配置过程中，核心分析标的是基于收益、波动、相关性三个关键变量；预测这些变量的视角应结合外生环境、内生结构和趋势动量三个角度。报告以全球资产配置的具体案例，证明量化战略配置框架具备较强的实用价值，有效提升配置效率和收益稳定性。

目标价及评级：作为理论与方法论报告，不涉及具体投资评级或目标价，而是强调量化配置框架的搭建和实践指导意义。[page::0,1,15]

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二、逐节深度解读

1. 构建系统化的量化配置框架（引言及框架构建）

报告初始对配置的理解覆盖范围广泛，涵盖从大类资产配置到行业、风格、因子、策略配置，强调“配置问题”的本质在于如何系统捕捉资产间的风险收益特征。明确指出学界及业界已有大量成果，但实务中将整体流程系统化、流程清晰且易落地的量化配置框架仍是稀缺。

配置层次的划分

• 战略配置：解决长期约束性问题，基于投资者目标（收益需求、风险容忍、流动性约束），确定长期的资产投资范围及标的种类，锚定组合的长期风险收益中枢。[page::1]

- 战术配置：在战略框架下，关注中短期预测和择时，改善组合收益或控制短期回撤，调整仓位但不应过度偏离战略配置设定的风险和流动性约束。[page::1]

配置模型的三个核心输入变量

• 标的收益：组合增值的来源。战略配置着眼于标的长期稳定正收益；战术配置则对未来周期收益做预测以实现超额收益。

- 标的波动率：体现资产风险，战略配置中用于设定组合风险水平约束；战术配置则需对未来波动率准确预测以逼近“真实有效前沿”估计。

• 标的相关性：组合分散化关键，低相关性资产入选利于控制风险，简化相关性估计能降低误差；战术配置需监测尾部相关性，预警系统性风险并调整仓位。

三项指标共同决定配置权重。[page::2,3,4]

多视角变量预测方法

• 外生环境角度：以宏观经济和市场环境指标为核心，影响资产收益与相关性，预测具备同步性。

- 内生结构角度：基于资产自身估值水平、交易活跃度等因素，侧重左侧投资逻辑，判断趋势可能的反转。

• 趋势动量角度：右侧逻辑，利用动量效应捕获超势延续性，高预测胜率。

报告强调综合融合三者信号，目前提出核心思路，具体方法留待后续专题报告深入探讨。[page::4,5]

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2. 量化战略配置三部曲

基于系统框架，报告专门针对战略配置展开深入分析，覆盖投资范围与标的选择、风险中枢控制、相关性估计改进。

2.1 投资范围与投资标的选择

报告指出选定组合投资标的是收益、风险的基础。学术界经典发现指出，大类资产品种选择对组合波动贡献占90%以上。配置方法包含两种主流思路：

• 经济周期划分法：基于宏观经济状态划分选优资产，如美林时钟、桥水全天候。优点是理论逻辑清晰；缺点是模型对宏观周期判断依赖较强，且当前中国市场经济周期特征不明显，导致在中国环境下有效性有限。

- 动量选择法：利用资产价格动量效应，通过计算时序动量和横截面动量，动态选择处于上涨趋势且相对强势的资产，并通过相关性判断纳入递补资产，实现组合夏普率提升。适用性强且更易实现标准化自动化。[page::6]

具体流程包括：

• 确定全球和国内投资备选池（涵盖权益、债券、商品、另类资产等分类）。

- 计算5个时序动量（基于不同历史周期），求加权和得到最终时序动量得分。

• 按时序动量排序后选择主要资产，再基于资产相关性引入递补资产。

回测显示，全球投资视角中1年和2年资产选择周期均能有效提升收益和风险调整收益指标（如夏普率），国内投资由于资产池较小，1年周期有效性差，但缩短周期至1月或季度能改善选优效果。[page::7,8,9]

2.2 组合风险中枢控制

风险中枢：投资组合的风险承受节点，是产品定位的体现。

• 方法一：直接在组合优化问题中设定组合波动率限制，确保组合风险控制在合理范围。

- 方法二：规定风险资产权重比例。报告从风险资产中具有正向动量占比角度设计权益比例动态调整机制，容忍度系数反映对负动量风险资产的接受程度。具体公式效果透过案例回测体现，其对组合波动和回撤控制有明显贡献。[page::9,10]

战略配置阶段建议宜谨慎控制调幅，避免因过度激进调整带来回撤扩大，将灵活调仓留给战术层次。

2.3 组合相关性估计误差降低

资产间相关性估计对配置结果影响重大，但历史样本相关性预测未来存在显著误差。报告详细讨论当前业界常用的四种相关性处理方法：

• 外生变量映射：通过因宏观变量状态驱动资产相关性，利用因果关系预测相关性变化。

- 组间单位化：将资产分组后假设不同组间相关为零，仅保留组内相关，提高估计稳定性并简化计算。

• 稀疏化处理：仅保留显著相关的组间相关，其他归零。

- 压缩估计与噪音过滤：结合先验知识降低样本噪声对估计的影响。

实证比较显示，组间单位化处理的相关性矩阵与未来1年实际相关性矩阵间误差最小，效果优于压缩、噪音过滤与稀疏化处理，兼具简化与提高预测准确性的优势。[page::11,12]

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3. 量化战略配置实践案例（全球资产配置）

报告归纳前述三个战略配置步骤后，以全球多资产配置实证为例：

• 资产选择依据年末资产动量及相关性递补。

- 风险中枢动态控制风险资产比例，分别使用70%和30%两种风险权重基准。

• 使用相关性组间单位化简化估计。

策略权重计算采取三级权重结构：（1）资产组内风险平价权重， (2) 组间基于波动倒数的二级权重， (3) 风险资产与保守资产的三级权重。实证对比了未经资产选择的等权组合、加入资产选择后的组合及加入组合资产选择且动态调控风险权重的组合，与静态配置组合如“风险资产占比70%和30%”的经典参考组合进行比较。

结果显示：

• 量化战略配置方案显著提升长期风险调整后收益，如夏普比率和Calmar比率；

- 动态调整风险资产配置在控制风险同时略微提高年化收益，但过大调整幅度可能带来波动率和最大回撤的上升；

• 该配置框架无需复杂模型和过度参数优化，具备较好的可操作性和推广性。[page::13,14]

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4. 总结与展望

报告作为中金量化配置系列的首篇，系统提供了量化资产配置的理论框架与实证方法论，明确战略与战术配置的划分，系统分析了收益、波动、相关性三变量及其多视角预测方法，并结合实际策略案例展现量化战略配置可行性。

后续报告将聚焦于战术配置，对标的收益、波动率、相关性进行更为精细的中短期预测建模，重点探讨如何融合外生环境、内生结构和趋势动量信号构建更高效的预测体系。

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三、图表深度解读

图表1~2：（配置基本流程与战略-战术关系）

图表1示意配置的6步流程，覆盖目标设立、约束定义、范围划定、变量预测、权重计算与执行，是构成系统配置的流程基础。图表2通过均值波动区间和长期趋势曲线，形象化展现了战略配置对长期风险收益定位的锚定，与战术配置对中短期波动的调节关系，两者共同作用实现稳定增长。[page::2]

图表3~9：（收益、波动率与相关性分析）

• 图表3标明配置模型中收益、波动、相关性三变量作为输入的重要性。

- 图表4用标普500、美债、黄金指数的长期累计收益曲线证明多数主流资产拥有长期正收益，是战略配置的核心前提。

• 图表5展示不同资产间相近正向夏普比率的动态趋势，支撑风险平价模型的应用合理性。

- 图表6通过投资有效前沿理论，演示了精准波动率预测如何使估计前沿接近真实前沿，降低配置偏差。

• 图表7呈现资产相关性降低如何有效提升投资组合夏普率，直观说明分散化的风险调节作用。

- 图表8通过历史上尾部相关性变化与市场系统性风险事件（如2008金融危机）数据对比，显示尾部相关性是风险预警的有效指标。

• 图表9总结这三变量对战略与战术配置的不同意义及用法。[page::3,4]

图表10~11：（变量预测与完整量化配置框架）

图表10以三角模型展示收益、波动、相关性预测源于外生环境指标、内生结构估值/交易指标与趋势动量信号，反映预测的多元角度综合方法。
图表11分层次、分类别罗列战略配置（约束性问题）与战术配置（预测性问题）所需输入参数、相关数学模型表达最大化风险调整收益的核心优化目标，提供了完整框架的结构化视图。[page::5]

图表12~19：（投资标的及选择流程与有效性验证）

• 图表12区分经济周期法和动量选择法的资产选择机制。

- 图表13~14展示全球与国内待选资产池的具体分类。

• 图表15以阶梯流程图形象说明计算时序动量、挑选正动量资产并结合相关性递补资产的具体操作流程。

- 图表16~19回测显示该资产选择流程对组合收益、夏普率和Calmar比率的提升效果，特别是在不同资产选择周期、全球与国内配置环境下的适用性差异。[page::8,9]

图表20~22：（风险中枢控制效果）

图表20显示不同风险资产比例对组合年化收益、波动率和最大回撤的影响，直观而明确地揭示风险资产权重与组合风险回报关系。
图表21和22通过实证回测展示动态风险资产比例调整策略在1年和2年资产选择周期中分别对组合收益和风险指标的影响，表明适度动态调整风险资产权重可提高表现，但需防范过度调整导致风险波动。[page::9,10]

图表23~25：（相关性估计误差处理）

• 图表23用关联结构图式阐释外生变量通过相互关系作用于资产相关性的内在逻辑。

- 图表24分类总结相关性降维或处理方法及其简要原理。

• 图表25以实证曲线比较各种处理后与未来1年实际相关性矩阵之间的平均误差，突出组间单位化的处理效果优于其他方法。「组间单位化」使估计更稳健且简化统计量，利于实际应用。[page::11,12]

图表26~30：（战略配置实证案例与结果）

• 图表26阐明实证策略流程各阶段权重计算思路及相关性简化约束关键步骤。

- 图表27与29分别展示风险资产中值为70%和30%状态下量化战略配置组合的累计收益曲线对比基准策略及易实现的等权配置，表现出量化策略的显著领先。

• 图表28与30给出两种风险资产权重配置下的关键统计指标（年化收益、夏普率、Calmar比率）表明量化战略配置提升稳定性与收益效率。[page::13,14]

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四、估值分析

本报告主要界定量化资产配置框架与战略配置的方法论，对估值方法未展开专门章节，核心仅涉及基于风险调整后收益最大化的资产权重优化问题，形式化为：

$$
\max{\omegat} \{\omegat R{t+1} - \lambda \sqrt{\omegat^T \sigma{t+1}^T \rho \sigma{t+1} \omegat}\}
$$

其中：

• \( \omegat \) 为资产权重向量

- \( R{t+1} \) 资产的未来期望收益

• \( \sigma_{t+1} \) 为未来资产波动率矩阵

- \( \rho \) 为资产相关性矩阵

• \( \lambda \) 为风险厌恶系数

该优化框架体现了传统现值最大化基于风险调整收益的配置思想，输入参数均通过前述变量预测及相关性矩阵估计得到。报告特别强调相关性矩阵简化和风险中枢控制，体现出估值过程更关注风险调整与预测准确性而非价值评估模型本身。

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五、风险因素评估

报告主要识别几类对应风险：

• 宏观经济及市场波动风险：战略配置中的经济周期划分模型预测难度大，尤其中国市场经济周期效应弱导致模型风险。

- 参数估计风险：特别是相关性矩阵估计存在显著误差，可能导致配置偏离真实风险，报告提出多种简化方法缓解此风险。

• 系统性风险转变风险：通过尾部相关性监测预警，战术配置层面动态调整，防范波动剧烈和相关性大幅变动带来的突发风险。

- 动量失效风险：动量策略作为资产选择核心，存在周期性失效风险，报告提及结合内生结构角度来预警趋势反转风险。

• 流动性风险：战略配置明确流动性约束，战术配置调仓频率控制，有效限制流动性风险对组合冲击。

报告虽未长期展开缓解策略，但强调将风险控制体现在组合的风险中枢设定和动态风险资产比例调整机制中。[page::1,9,10,15]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型假设限制：报告假定标的收益长期为正且夏普比率相近，适用于成熟市场，可能对中国等新兴市场的适用性不足，这在报告第6页有章节论述。

- 相关性简化带来的潜在信息损失：虽然组间单位化简化降低估计误差，但可能损失资产间细微关联，尤其在极端市场环境下相关性结构复杂多变，此点未完全展开讨论。

• 动量策略依赖性潜在风险：策略严重依赖动量效应，报告虽提及利用内生结构警示反转，但实操中动量信号偏误的影响不容忽视。

- 风险资产比例动态调控：报告建议战略配置阶段幅度不宜过大，强调战术层调节，这种二分思路合理但若战术层调整失效则有潜在风险。

• 对战术配置部分后续拓展有限：报告重心为战略配置，战术配置部分内容留存后续报告，现阶段框架实用性得以保证，但细节仍待深化。

整体而言，报告分析较为严谨，结合理论与实证，充分考虑实务中的执行难题，适当警示假设与参数的不确定性，显示较强的应用导向和策略完备性。[page::6,10,15]

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七、结论性综合

《量化配置框架及其在战略配置中的应用》报告深入阐释了量化资产配置的系统框架，核心在于战略配置与战术配置两个层次和收益、波动、相关性的三变量分析。通过外生环境、内生结构及趋势动量三视角的综合预测，为配置权重提供动态且科学的输入基准。以资产动量为核心的投资范围与标的选择流程，结合风险资产比例动态调整和相关性矩阵简化技术，构建了切实可行且操作性强的量化战略配置方案。

案例回测显示，所提方案在控制风险中枢的同时显著提升组合年化收益及风险调整性能，大幅优于传统静态配置。组间单位化处理的相关性简化在减少估计误差方面表现突出，兼顾了精度和简便性。报告既具备理论创新，又强调落地适用性，提供了量化资产配置领域内较为先进且系统的解决方案，为后续细化战术层中短期收益波动预测提供了坚实基础。

综合图表数据、理论模型与实证结果，报告明确展现量化配置尤其是量化战略配置框架在现代资产管理中的核心价值和实践意义，具备广泛推广前景。[page::14,15]

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图片示例

图表11：完整的量化配置框架


图表25：简化处理后的相关性矩阵拥有更小的平均估计误差


图表27：量化战略配置实例收益曲线（风险资产中值70%）


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综上所述，该报告系统且深入地构建并验证了量化资产配置框架，提炼了可操作的战略配置方法论，为资产配置领域提供了具备前沿性的理论与实务结合蓝图，值得资产管理、量化投资及风险控制领域专业人士认真研读。

报告