如何进行多策略组合及分配各自的仓位配比？
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资产配置理论及其演进
大类资产配置理论研究始于20世纪30年代，传统配置策略包括60/40、等权重投资组合和均值方差模型等。20世纪90年代，为了放宽MPT的假设条件，提高理论在实践中的可行性，以BL、捐赠基金模型、投资组合保险策略、美林时钟等为代表的大类资产配置策略被提出。进入21世纪以后，市场开始用“因子”来解释资产的投资回报，不同因子的开发和基于因子的配置模型逐渐受到市场的关注。随着科技在金融领域的应用，基于MPT、大数据和人工智能的配置模型(智能投顾)正在被广泛使用于个人资产配置上。 未来大数据+机器深度学习或将打破人类认知局限，将我们带入资产配置4.0时代。
资产配置 1.0:恒定混合策略和现代投资组合理论
恒定混合策略:1/N & 60/40
典型的恒定混合策略(constant mix strategy)包括等权重投资组合(equally weighted portfolio)和 60/40 投资组合策略。
资产配置理论基石:现代组合投资理论(Modern Portfolio Theory)
20世纪50年代，诺贝尔奖获得者马科维茨首次提出现代投资组合理论，将资产配置由实践层面的摸索提升到了理论层面。
现代投资组合理论(MPT)是将预期风险和收益进行量化：一旦投资者明确了投资目标，MPT可以帮助投资者形成最优的投资策略，即在既定风险下的最高收益的投资组合或既定收益率下的风险最低的投资组合。
资产配置 2.0: 更贴近机构投资者需求的配置模型
融入投资者观点：Black-Litterman 模型
20世纪90年代，Black&Litterman在高盛公司就职期间提出的Black—Litterman模型(简称 BL 模型)，可以在模型里加入投资人对市场的看法和预测，使得资产配置模型更符合机构投资者的需求。模型从市场的供需出发，认为投资品在整个市场中按其市值的占比体现了当前市场供需关系的均衡状态。
另类资产的配置价值：捐赠模型(Endowment Model)
捐赠模型(Endowment Mode)是在 MPT 模型的基础上拓展了资产类别，更加注重另类资产的配置价值。
资产配置 3.0: 资产配置到因子配置
目前海外的资产配置已经实现了从资产配置到因子配置的进化。所谓因子投资是指将各类基础资产按照因子进行拆分后再按投资目标进行配置。因子可以类比成我们食物中的营养物质(如下图)，是投资回报(身体能量)的最根本来源。
基于因子的配置，相对于传统基于基础资产的资产配置，更精细与精准。目前市场上所开发的因子非常多，如宏观因子(经济增长、通胀、利率等)、风格因子(价值、动量、小市值、质量、波动率等)和市场因子(股市贝塔、债券久期、信用利差、套利等)。
资产配置 4.0: 基于大数据和机器学习的资产配置策略
科技发展下，未来资产配置模型将突破人类认知局限：基于人类认知开发的策略主要基于“假设----检验”或“假设----回测----模拟----实战”，而基于机器学习的策略开发 则是“数据----规律----优化”。所以在深度学习时代，机器通过互联网上大数据的不断训练可以突破人类的认知(不仅仅局限于复制和执行人类所开发的投资策略)，开发新的投资策略。
策略组合
基本假设
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策略长期正收益
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长期来看，策略相关性低。在特定时期，资产间难以保持低相关性
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组合方法
Kelly公式：
BlackRock基于因子的资产配置体系：股权、通货膨胀、实际利率、商品、信用和新兴市场
- 选择因子
- 计算因子的资产暴露
- 确定目标因子暴露
- 匹配目标因子暴露
相关性加权策略权重分配
- 基于策略绩效指标的权重分配
- 基于最大回撤的策略权重分配
- 基于夏普比率的策略权重分配
- 基于波动率的策略权重分配
动态组合（再平衡规则）
轮动策略：优胜劣汰，定期筛选出表现好的策略
羊驼策略：优胜劣汰，定期淘汰表现差的策略
全天候策略
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资产配置模型
均值方差模型
均值方差模型由Markowitz提出，是最经典的量化资产配置 方法。模型以最大化投资者效用函数，或者控制风险基础上收益最大化、 控制收益目标下风险最小化为目标函数下求解各类资产的最优配置
Markowitz均值方差模型的衍生模型
- 最小方差模型
- 最大化分散度模型
- Black-Litterman 模型:融入主观观点
BL 模型是由高盛的 Fischer Black 和 Robert Litterman 在 1992 年提出的资产配 置模型，在均值-方差模型基础上进行了修改和优化。二者的差别主要在收益率的 预测上，BL 模型采用贝叶斯方法，将市场均衡假设下的资产收益率和投资者主观 观点相结合，得到期望收益率的预测值。得到期望收益后，同样是通过最优化的 方法获取各大类资产的权重。
目标风险模型
能有效控制波动率，但资产权重变化相对剧烈
风险预算模型
风险预算模型可灵活配置各类资产风险贡献度，构建不同风险水平组合，权重变动总体平稳。
一般风险预算分成保守预算、稳健预算、激进预算。
目标风险模型与风险预算案模型比较分析
风险平价模型
全天候策略(All Weather)，由全球最大对冲基金——桥水联合(Bridgewater Associates)最早提出。目前，桥水联合管理着超过 1600 亿美元的资产，其中以绝对 Alpha 基金(Pure Alpha，1991 年成立)和全天候基金(All Weather，1996 年成立)最为出名，占公司管理资产规模的估测比重均在 40%以上。其中，绝对 Alpha 基金的投资逻辑是结合经济走势估测各类资产的价值偏离，低买高卖，而全天候基金做的工作是假定不知道未来哪种资产会表现较好，试图买入各种类别的资产来产生更好的分散。
风险平价的意思是通过调整资产的预期风险和收益使得他们更匹配，目的是创造一个更好的分散组合，这个分散组合将有更好的收益风险比率。
根据桥水联合 2015 年的估测，美国的基金中有约 4%的资产配臵于风险平价策略，金额大致在 4000 亿美元。
本文以波动率风险平价和下行风险平价模型介绍：
波动率风险平价
能实现风险分散，权重变动总体平稳，但组合收益相对有限
下行风险平价模型
风险平价模型的风险由组合收益率的标准差来衡量的，事实上，风险主要来源于资产收益率的负向波动，正向波动对投资组合是有利的，因此我们用下行风险(down risk)标准差来代替收益率的标准差，同样运用风险平价模型对投资组合进行权重分配。然后通过风险平价模型，将下行风险平均分配给各个资产，达到降低组合风险的目的。
风险平价模型的不足
资产间相关性的时变性对于以协方差代指风险的做法形成了挑战，以资产历史收益率的协方差矩阵作为“风险矩阵”的代理变量隐含了 4 个假设:
假设 1：资产自身的风险可以用自身收益率的波动率定义； 假设 2：资产间风险的影响可以用收益率的协方差定义； 假设 3：资产自身的风险在观测期内是稳定的； 假设 4：资产风险之间的相互影响在观测期内是稳定的
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视频
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