积极的风险均衡（Active Risk Parity）策略
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摘要
2008年金融危机的爆发，使得风险均衡的理念迅速在资产管理实务界流行开来。那些致力于通过分散化投资来获取绝对收益的基金经理，纷纷将其作为资产配置的核心方案。但是，诸多实际案例也发现，纯粹的、不加任何杠杆的风险均衡策略很难产生具有吸引力的收益表现。为此，越来越多的研究者试图在经典的风险均衡策略中加入一些主动的管理，本文也是其中的一个尝试。首先，通过风险均衡策略给出中性配置，随后在相对中性组合一定跟踪误差的约束下，采用Black-Litterman模型完成资产配置。
风险均衡（Risk Parity）策略
首先，本文以国内资产的例子分析风险均衡组合的特征。为了和传统的分散化组合进行对比，还测试了其他三种简单的配置方案，分别为：
防御型（20%权益类资产，80%债券类资产）；
平衡型（50%权益类资产，50%债券类资产）；
积极型（80%权益类资产，20%债券类资产）。
具体地，以中证1000指数和中证企业债指数分别代表权益类和债券类资产，回测区间为2008年1月2日至2017年9月30日。同样是每个月对组合再平衡一次，并采用一年期的滚动窗口计算经验协方差矩阵。下图是这一动态的风险均衡配置策略之下，两类资产的权重变化。
由上图可见，权益和债券类资产的权重随时间呈现显著的变化。其中，债券类资产的权重始终保持在80%以上，具体的变化区间为82.43%~98.67%，权益类资产权重相应的变化范围为1.33%～17.57%。在整个回测区间上，债权类资产的平均权重高达91.34%，而权益类资产的平均权重仅为8.66%。
造成这一结果的直接原因是，国内权益类和债券类资产的波动率之比竟然达到了9:1。这使得风险均衡组合更像是一个持股上限为20%的二级债基，资产配置的意义大大削弱。
进一步考察风险均衡组合的业绩表现。比较对象除了前文罗列的防御型、平衡型与积极型组合外，还增加了静态策略和加杠杆的风险均衡策略这两个类型。前者使用风险均衡组合中债券类和权益类资产的平均权重（91.34%和8.66%），后者则以10%作为目标波动率来确定每次组合再平衡时的杠杆倍数。下表展示了包括风险均衡策略在内的6个组合的风险收益特征。
加杠杆的风险均衡策略的年化收益为7.84%，与平衡型组合相当。但波动和回撤都要小得多，夏普比率也达到了0.82。即使将其作为一个绝对收益基金来衡量，这样的业绩也可算得上优秀。但遗憾的是，由于种种约束，在国内市场的投资中，想要灵活运用杠杆较为困难。因而，加杠杆后的风险均衡策略的业绩也只能暂时停留在纸面上。
这一矛盾也道出了纯粹的风险均衡策略在国内实务应用中的困境。由于海外市场能够方便、廉价地施加杠杆，因此，对策略的关注点通常落在夏普比率之上。即便原始收益不够高，但只要组合业绩的波动足够小，即夏普比率足够高，就可借助杠杆获取较为令人满意的业绩。然而，在国内市场上，以牺牲部分收益换取更高夏普比率的思想，却因杠杆机制的掣肘，很难得到投资者的认同与青睐。所以，在纯粹的风险均衡策略之上，加入一些主动管理的成分，应当更加符合国内的市场环境和需求。本系列第一篇报告中介绍的“风险预算模型”就为这两者的结合提供了一条途径，下文则将介绍另一种思路。
积极的风险均衡（Active Risk Parity）策略
所谓积极的风险均衡（Active Risk Parity）是在保证不过多偏离风险均衡配置的基础上，适当加入一些主动管理。根据Bhansali（2012）的定义，它是一种以风险均衡组合作为中性配置的投资策略。在实际应用中，当基金管理人没有什么市场观点时，积极的风险均衡组合就是纯粹的风险均衡组合。而如果基金经理人对权益类资产持正向观点，并对债券类资产持负向观点，那么他就会倾向于增加权益类资产的权重，同时减少债券类资产的配置比例。在这种情况下，选择风险均衡作为中性配置就很有意义，因为它在风险贡献度和业绩贡献度之间达成了某种平衡。而从事前的角度来看，风险均衡则是一种不含积极投资特征的策略，很适合作为战略层面的中性配置方案来使用。
构建积极的风险均衡策略有很多方法。基金管理人可以自主决定投资或采用量化技术，也可以通过目标跟踪误差对偏离中性配置的程度进行控制，还可以加入做空的机制。由此可见，积极的风险均衡策略的业绩表现更多地依赖于基金经理人的投资能力，而非风险均衡组合本身。
继续使用中证1000指数和中证企业债指数代表权益和债券类资产，以过去一年的累计收益率作为预期收益的估计。相对中性配置的跟踪误差上限为4%，基于Black-Litterman模型每周对组合进行再平衡。目标波动率设定为4.5%，以控制风险资产的整体头寸。下表前两行给出了风险均衡（RP）组合与积极的风险均衡（ARP）组合的风险收益特征。
相比风险均衡策略，积极的风险均衡策略的年化收益提高了40个bps，波动率却降低了0.7%。因而，夏普比率进一步上升至0.94。此外，颇受关注的最大回撤也从8.68%下降至6.09%，组合的收益回撤比提升至1以上。
上文提及，积极的风险均衡策略的业绩依赖于基金管理人的主动管理能力。在这个过程中，必然涉及到一系列的主观决策或模型参数。例如，使用趋势跟踪策略是否合理、跟踪误差和目标波动率的选择又是否恰当，等等。囿于篇幅，本文仅对后一个问题进行简单的探讨，考察在不同的跟踪误差和目标波动率之下，积极的风险均衡策略的风险收益特征变化。具体结果列于上表后四行。
四组参数在收益上的表现差异不大，均超过了6%。最大值为6.44%，对应的参数为“3%的跟踪误差+4.5%的目标波动率”。若从风险或收益风险比的角度来衡量，越低的波动率目标，能获得更低的波动和回撤以及更高的夏普比率。整体来看，尽管对国内的权益和债券类资产构建积极的风险均衡组合，效果不如使用海外资产那般美好。但较为详细的实证和敏感性分析也表明，即使是在资产属性不那么优良（权益类资产的波动过高）、杠杆机制有所欠缺的国内金融市场，积极的风险均衡策略依然能够在不降低、甚至提高收益的前提下，进一步减小风险、提升收益风险比。
加入黄金资产后的积极的风险均衡策略
进一步将商品类资产加入国内的资产组合，分析积极的风险均衡策略的业绩。考虑到国内商品市场起步较晚，初期品种并不丰富、成交也较为寡淡，如果用商品综合指数来代表这个资产类别，不免有失偏颇。因此，本文选择了商品类资产中极为重要的一个品种——黄金，作为暂时的替代，对应的价格序列为上海黄金交易所的AU9999指数。
假设权益、债券和黄金资产的风险预算分别为40%、40%和20%，采用和上个例子完全相同的方法来实现积极的风险均衡策略，唯一的不同之处来自于三个资产的预期收益是根据过去6个月的动量估计的。
下表从组合的风险收益特征角度，展示了加入黄金资产以及积极的风险均衡策略的效果。
不论是哪种策略，组合的波动率在黄金资产加入前后基本没有发生变化，但收益却实实在在地提升了1%以上。而采用积极的风险均衡策略，在进一步增强收益的同时，还有效降低了风险。在所有的组合中，包含权益、债券和黄金三类资产的积极的风险均衡策略业绩最优，年化收益为7.64%，夏普比率更是高达1.23。
总结与讨论
虽然面临着可投资的资产种类不够丰富、杠杆及做空机制不够完善等诸多暂时的困难，但从本文的一系列案例分析中依然可以发现，风险均衡策略在国内的金融市场上同样具备很强的理论与实践价值。无论是仅包含权益和债券类资产还是进一步加入黄金资产，风险均衡策略都能获得优秀的夏普比率和还算不错的收益。而在这基础上建立的积极的风险均衡策略，则在不增加风险的前提下，产生了更加吸引人的业绩。
对那些以绝对收益为目标的基金管理人而言，风险均衡策略是一个十分理想的中性配置方案，它可以在一定程度上实现分散投资、风险控制和追求业绩这三方面的统一。另一方面，积极的风险均衡策略也为风险均衡这一略显刻板的理念注入了更多灵活的元素。所谓的“积极性”，既可以体现在资产类别和基础资产的挑选上，例如桥水基金的全天候策略；也可以根据某些市场规律重新分配现有资产的权重，例如本文的趋势跟踪策略。而在实务中，投资者完全可以设计各种风格独特的积极的风险均衡策略，去获得想要的风险收益结构。
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特别声明：本篇报告的结果均由数量化模型自动计算得到，研究员未进行主观观点调整；数据源均来自于市场公开信息。