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月度行情回顾
2023年12月大类资产中,权益市场先下后上,债市收益率有所下行,大宗商品中原油延续大幅下跌态势。权益市场
先下后上,全月依旧下跌,上证综指2023年12月下跌1.81%,沪深300下跌1.86%,创业板指下跌1.62%;债券市场
上,债券收益率明显下行,10年期国开债活跃券12月收益率下行9bps,12月29日收2.71%;大宗商品中黄金价格
上涨1.30%,全年累计上涨17.26%,原油价格大幅下跌7.70%,南华综合指数整体下跌1.12%。
最新配置建议
风险预算模型配置结论基本保持稳定,由于经济增长因子的方差上升,股票的配置减少,结构上偏好中证500,利率
债仓位上加短减长,而信用债仓位有所增加;自适应方法一利率与信用因子动量效应显著,模型全部配置于债券,其
中大部分配置于信用债,利率部分增配短久期;自适应方法二经济增长与期限利差因子的性价比边际提升,股票与短
久期利率债的配置有所上升。
宏观因子配置策略
本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发,为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险,报告将
传统的大类资产层面配置转为宏观因子的配置。模型从战略资产配置的角度出发,在绝对收益的目标下,对各大类资
产间进行长期的、整体性的规划,寻找不同资产价格变化的共同驱动力,从而实现更加稳定的资产配置。模型考虑国
内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配置需求,我们努力探求股票和债券两大类资产间的配置关系,并适当
探求细分资产或风格轮动,最终构建了追求绝对收益的3种宏观因子配置策略。
我们通过主成分分析的方法,构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验,宏观因子具有较明确的经济学
含义,构造出的5个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。
配置策略的构建上,报告首先从宏观风险的角度,构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收
益率的考量,构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率,第一种方法我们直接以预期收
益率作为宏观因子风险预算的权重,第二种方法,我们用单位风险上提供的预期收益率(夏普比)作为宏观因子风险
预算的权重。
本文构建的3种模型,在配置比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长,投资者可以根据自身特定的投资风
格与投资约束,选择符合自身投资目标的模型进行参考。
(1)风险预算模型:由宏观风险角度出发,对宏观因子风险进行约束,拥有较稳定的资产配置比例,适合配置需求
的稳健投资者。
(2)自适应模型方法一:加入宏观因子收益率考量,拥有最大的业绩弹性和较高的股票配置比例,适合风格更积极
的投资者;
(3)自适应模型方法二:以单位风险提供的预期收益率衡量性价比,拥有最高的夏普比例,股票配置比例最低,适
合追求高收益风险比的投资者。
风险提示
历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去稳定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大
类资产同向大幅波动风险。
敬请参阅最后一页特别声明1
基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略
内容目录
一、大类资产行情回顾4
二、策略近期表现及最新配置建议4
(一)风险预算模型4
(二)自适应模型方法一5
(三)自适应模型方法二6
三、策略原理简介7
(一)以宏观因子为框架的大类资产配置7
(二)宏观因子构造方法8
(三)宏观因子经济学含义9
(四)风险预算模型10
风险提示11
敬请参阅最后一页特别声明2
基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略
图表目录
图表1:国内大类资产2023年12月表现4
图表2:国内大类资产2023年12
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