金融工程借鉴Blackrock产品体系的思考：因子投资，资产配置新思路 中信建投_20180605
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报告摘要
战略性＋战术性的资产配置框架下的思考配置模型重视资产价格之间的相对强弱，核心目的不再是预测资产价格的方向，而是把握不同经济状况下，资产价格的相对强弱，战略配置相对强势的资产，该策略关注3-6个月的中期配置，核心目标是控制组合波动率和最大回撤；配置模型层面，我们开发了兼顾经济逻辑和数量逻辑的模型，覆盖了投资时钟、美元时钟和库存周期等，从配置策略的角度，进行资产配置。择时模型相对灵活，从战术层面调整组合内各类资产的权重，决定基础资产的超配与低配。最后战略性配置与战术性择时模型，通过模型进行融合。我们深知组合优化模块中资产配置方法的更新很难真正提升策略的收益风险比。
低相关性因子体系的构造原则完善的因子体系应当具备以下几个特点： 一、隐含因子并非一个因子而是一族因子。该因子组内因子之间尽可能相互独立。特别是在金融危机这种极端时期，依然能够保持相对较低的（尾部）相关性； 二、构造隐含因子的自变量不是宏观经济指标，而是资产价格本身，通过各种资产价格加权降维得到； 三、因为隐含因子本身由资产价格构成，因此要求构成因子的资产价格权重随着时间的变化保持相对稳定； 四、任何资产价格都可以被分解到该族因子体系中。借鉴海外成功经验，增长、通胀、利率、商品、信用和新兴市场六因子是一个很好的因子体系。 因子体系助力协方差矩阵的有效估计研究相关性的核心同样是寻找资产背后的核心驱动是什么，所以资产或者因子之间的相关性都是不同共同因子（同向或负向）影响下的组合。 本文以数值模拟和黄金原油相关性估计的案例，介绍了因子体系对于协方差矩阵估计的意义。 产品体系介绍及未来展望截至2018年3月，贝莱德ishares业务（ETF基金）管理总资产亿美元，平均综合费率0.4%。核心策略共25只基金，平均综合费率仅0.15%。其中最大的iSharesCoreS&P500ETF规模已经达到1524亿美元。在后续报告中，我们将对比基于资产和基于因子配置模型（战略性+战术性模型）的差异和回测效果。
正文
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