资产配置的意义和资产配置策略发展历程
资产配置策略迎来发展机遇
华泰大类资产配置策略投研体系
02华泰资产配置策略体系：Beta策略为主，Alpha、避险策略为辅
Beta策略
Alpha策略
避险策略：华泰全球多资产避险策略（HDGA）
华泰大类资产配置策略体系：Beta策略为主，Alpha、避险策略为辅
Beta策略——包括金融周期、宏观因子、趋势配置三个系列
Beta策略包括金融周期（HYCLE-S1/S2/M1）、宏观因子（HACRO-C1/C2）、趋势配置（HATS-G1/C1）三个系列。其中，HYCLE系列是以周期理论为基础构建的全球资产配置策略，S1/S2策略主要通过周期规律获取大类资产轮动收益，M1策略均衡采用周期、动量双因子构建资产配置模型；HACRO系列是以宏观因子为核心，结合动量、估值双风控机制的境内资产配置策略，C1策略底层资产包括股债商，C2策略底层资产仅含股债；HATSG1策略是以截面动量模型为核心，结合风险平价模型的全球资产配置策略，HATSC1策略则是采用时序动量和风险预算模型的境内资产配置策略。
Alpha策略——期限结构、商品曲线、商品动量、利率动量等策略
Alpha策略包括期限结构（HCOS1）、商品曲线（HCOCS1、HCOCS2）、商品动量（HGAMB）、利率动量（HSTIRM）等策略。HCOS1策略基于期限结构因子，在国内主要的商品资产上进行多空配置。HCOCS策略是境外商品期货的市场中性策略，HCOCS1策略通过做空近月合约、做多次月合约获取回报，HCOCS2策略通过做空近月合约、做多3个月远期合约获取回报。HGAMB策略从商品资产短期趋势中获益，在商品资产波动幅度较大的场景中有较佳的收益表现。HSTIRM策略通过构建利率期货的多空组合，主要在海外利率相对稳定的长期趋势中获利。
避险策略能够在市场突发风险事件时提供避险收益，与Beta策略互补
华泰全球多资产避险策略（HDGA）通过做多避险资产、做空风险资产构建防御型资产组合，并模拟组合的看涨期权多头delta头寸，来捕捉危机收益，同时在非危机期间有效控制回撤。策略在不同自然年度收益表现分化，在2008年、2014-2015年、2020年均获得较高收益，避险属性明显，与常见Beta策略的收益特征形成一定的互补效果。
20世纪30年代以来，资产配置策略的研究在海外迅速发展。随着资产类别的丰富，大类资产配置策略从60/40组合、等权重投资组合、全球市场投资组合等传统策略发展到以收益、风险为基础的量化策略，以及以美林时钟模型为代表的主动策略；大类资产配置理论经历了从静态到动态、从定性到定量、在定量模型中融入主观判断的过程。目前，大类资产配置策略主要可以分为四种类型：基于收益与风险的投资模型，以均值方差模型、Black-Litterman模型等为代表；仅基于收益的投资模型，例如股债风险溢价模型；仅基于风险的模型，例如风险平价模型；以及基于投资者效用的模型。在此，我们构建一个简单的股债商投资组合来证明资产配置策略的有效性：以中美股债和金属、贵金属、原油等大宗商品作为底层资产，在2001-2022年的回测区间内，持有任意单一底层资产的夏普比率都不超过0.5，而简单的等风险策略组合夏普比率为1.01，等权重策略组合的夏普比率为0.77，详见图表1。
华泰证券金融工程组深耕资产配置领域，自2016年始，我们在周期起源、周期规律、资产配置模型等方面展开系列研究，通过系统动力学等数理研究方法探寻周期的起源，创新性地验证了金融经济系统统一周期的存在，发现周期对资产价格和宏观指标普遍具有较高的解释力度，是资产价格运动的主要推动力，并基于周期规律开发了一系列全球大类资产配置策略。
Beta策略主要是指承担金融市场系统性风险、获取金融市场长期回报的一类策略，并不是仅仅指代跟踪某个特定的指数的被动策略。Beta策略通常有全球股票、债券、商品等资产的多头敞口，各资产在组合中的配置权重可以通过风险平价、周期轮动或宏观因子等模型进行计算，该类型策略一般具有容量大、成本低、长期业绩表现好、回撤可控等优势。我们开发的Beta策略主要包括金融周期、宏观因子、趋势配置三个系列，每个系列又包含若干个子策略，详见下方图表。
HYCLE-S系列策略是以周期理论为基础构建的全球资产配置策略，该系列策略力图在不同的经济周期环境下配置最为适宜的大类资产、以获取大类资产轮动的收益。因此该类策略会根据周期模型信号，在集中配置某一类大类资产的基础上，在地域或子类标的上进行适当分散化。同时搭配风控机制来防范市场风险和模型风险。
周期模型以资产价格周期为着眼点，发现国内外主要资产均具有与宏观数据类似的周期性。资产价格的周期性实际上也是宏观经济周期在资产上的映射，价格数据是交易所得，表现出的周期性甚至比宏观数据更好。周期性的存在使得资产价格具有了可预测性，HYCLE-S系列策略就采用周期模型对资产价格未来的表现进行预测，从而找到最具有性价比的大类资产。
具体到HYCLE-S1策略上，该策略发布于2020年4月30日，策略可配置底层资产包括全球流动性较好的股票指数、国债期货和大宗商品指数共14个。策略基于周期模型配置大类资产，并借助波动率控制技术、资产价格截断技术、风险指标预警机制、中期择时辅助等手段控制风险。该策略在宏观趋势主导资产价格的环境下往往都能有较好表现，2022年全球多数国家经济走弱同时叠加高通胀影响，导致资产价格主要受制于海外加息政策，因此2022年表现不佳，其余年份策略均获得正收益。全样本回测期间（2010.06.01-2023.04.14），HYCLE-S1策略年化收益率为5.67%，夏普比率1.25，最大回撤13.77%。策略月度胜率60.39%，单月最大涨幅3.98%，单月最大跌幅2.73%，平均月度收益0.47%。
HYCLE-S2策略是在S1策略基础上的升级版本，策略发布于2022年2月14日。S2策略一方面扩充了底层资产，将可投资子类资产扩充至26个；另一方面增加战术配置层面并优化风险控制机制。S2策略配置逻辑由战略配置、战术配置、风险控制三个维度组成。战略配置层面采用周期模型在股债商中选择最具有配置性价比的大类资产，战术配置层面采用动量模型优选上涨动力更强的子类资产，风险控制层面组合应用多种风控措施控制策略回撤。
华泰大类资产周期动量M1型策略（HYCLE-M1）
华泰大类资产周期动量M1型策略（HYCLE-M1）是基于周期和动量理论研发的量化投资策略，发布于2021年8月20日。该策略底层资产包括全球主要金融市场股票、国债和黄金、原油等主流商品，依托华泰周期理论和因子投资方法，将“周期”和“动量”两个相对独立的收益因子在风险预算框架下进行结合，均衡使用。在风控方面，辅以中期择时手段动态调整杠杆水平，以增强观点灵敏性，引入止损模块进行日度监控，规避可能存在的尾部风险。
全样本回测期间（2010.06.01-2023.04.14），HYCLE-M1策略年化收益率为5.86%，夏普比率1.44，最大回撤-5.60%。单月最大涨幅3.86%，单月最大跌幅2.11%，月度胜率64.52%，平均月度收益0.48%。
华泰宏观因子资产配置C1/C2型策略（HACRO-C1/C2）
华泰宏观因子资产配置C1/C2型策略（简称HACRO-C1、HACRO-C2）以宏观因子研究（包括增长、通胀、信用、货币四个维度）为核心，在不同的经济状态下适应性配置不同的资产组合，以期获取长期稳健投资回报；同时辅以动量、估值两层风控手段作为双保险，在资产处于趋势下行阶段或股票、债券资产过度高估时降低其配置权重，规避市场风险。C1策略底层资产包括境内股、债、商三个大类，C2策略底层资产仅含境内股、债，这两个策略均发布于2022年11月7日。
全样本回测期间（2014.01.03-2023.04.14），HACRO-C1策略年化收益率为9.05%，夏普比率1.81，最大回撤-5.39%。单月最大涨幅4.04%，单月最大跌幅3.67%，月度胜率68.75%，平均月度收益0.72%。HACRO-C2策略年化收益率为8.76%，夏普比率1.74，最大回撤-5.62%。单月最大涨幅4.12%，单月最大跌幅4.43%，月度胜率73.21%，平均月度收益0.69%。
华泰金工的宏观因子体系综合考虑了多个维度的宏观经济指标，包括采购经理指数（PMI）、居民消费价格指数（CPI）、生产者价格指数（PPI）、货币供应量（M1、M2）、社会融资总额、货币市场利率等，通过增长、通胀、信用、货币四个宏观因子，对国内的重要宏观经济风险进行刻画。
华泰全球趋势配置策略（HATSG1）
华泰全球趋势配置策略采用跨资产趋势交易模型和风险平价模型，在全球主要的股票、债券、商品资产上进行动态、多元化配置。
策略以截面动量模型为核心，秉承“强者恒强”的理念，动态配置趋势更强的资产，被选中资产采用风险平价配置，同时辅以日度波控模型平滑组合收益和波动，降低“黑天鹅”冲击下的回撤风险。策略采用月度调仓设计，权重的计算和调整分散在多条相互不重叠的路径上，以此降低交易拥挤风险和参数过拟合风险。
全样本回测期间（2010.01.06-2023.04.14），HATSG1策略年化收益率为5.65%，夏普比率1.52，最大回撤-5.62%。策略月度胜率70.63%，单月最大涨幅3.05%，单月最大跌幅3.46%，平均月度收益0.46%。
华泰中国趋势配置策略（HATSC1）
华泰中国趋势配置策略（HATSC1）采用时序动量和风险预算模型，在国内主要的股票、债券、商品资产上进行动态、多元化配置。
策略秉承“分散投资”的理念，首先在商品资产内部动态优选与股债互补性更强的品种，然后通过时序动量模型调整股票、商品资产的风险权重，最后辅以日度波控模型平滑组合收益和波动，降低“黑天鹅”冲击下的回撤风险。策略采用月度调仓设计，权重的计算和调整分散在多条相互不重叠的路径上，以此降低交易拥挤风险和参数过拟合风险。
全样本回测期间（2014.01.06-2023.04.14），HATSC1策略年化收益率为6.71%，夏普比率1.74，最大回撤-4.33%。策略月度胜率70.54%，单月最大涨幅3.59%，单月最大跌幅1.97%，平均月度收益0.54%。
华泰商品期限结构策略（HCOS1）
华泰商品期限结构策略（HCOS1）基于期限结构因子，在国内主要的商品资产上进行多空配置。
商品期货一般具有多个不同到期日的合约，由于基本面供需、持有成本、季节性特征、套保需求等因素的差异，这些合约往往具有不同的价格，通常把这种期货合约到期日与价格的关系曲线定义为期限结构。如果近期合约价格高于远期合约价格，期货期限结构向下倾斜，称为期货贴水（Backwardation）；如果远期合约价格高于近期合约价格，期货期限结构向上倾斜，这种情况称为期货升水（Contango）。
商品期限结构反映了供需关系，对商品价格有一定的预测作用：短期内供过于求的商品，现货价格低，更容易出现升水结构，期货价格有下跌收敛至现货价格的压力，因此适合持有期货空头；短期内供不应求的商品，现货价格高，更容易出现贴水结构，期货价格有上涨收敛至现货价格的动力，因此适合持有期货多头。
华泰商品期限结构策略通过构建展期收益率因子来定量刻画商品期限结构形态，动态做多展期收益率高（贴水结构）的品种，做空展期收益率低（升水结构）的品种，获取长期稳健向上的回报。策略采用月度调仓设计，权重的计算和调整分散在多条相互不重叠的路径上，以此降低交易拥挤风险和参数过拟合风险。
全样本回测期间（2010.01.06-2023.04.14），HCOS1策略年化收益率为5.84%，夏普比率1.66，最大回撤6.04%。策略月度胜率67.50%，单月最大涨幅2.58%，单月最大跌幅2.03%，平均月度收益0.48%。
华泰静态商品曲线策略（HCOCS1、HCOCS2）
华泰静态商品曲线策略1、2（HCOCS1、HCOCS2）与华泰商品期限结构策略（HCOS1）原理较为相似，主要有两点区别：1、HCOS1策略主要在国内的商品资产上进行配置，而HCOCS1、HCOCS2策略主要在境外的商品资产上进行配置；2、HCOS1策略通过动态做多展期收益率高（贴水结构）的品种、做空展期收益率低（升水结构）的品种来获取长期稳健回报，而HCOCS1、HCOCS2策略则在每个品种上都保持多空中性，对于指定的品种通过做多远期合约、做空近期合约来获取回报。
在无套利假设下，期货价格等于现货价格加上持有成本，持有成本包括仓储费用、交割费用、资金成本等，通常大于零，因此一般商品期限结构曲线会呈现升水结构（Contango），做多远期合约、做空近期合约是有利可图的。HCOCS1策略通过做空近月合约、做多次月合约获取回报，HCOCS2策略通过做空近月合约、做多3个月远期合约获取回报，理论上这两个策略的收益与商品自身的涨跌无关，但当商品期限结构曲线的形状发生大幅变化时可能会承受风险。
全样本回测期间（2002.01.08-2023.04.14），HCOCS1策略年化收益率为8.24%，夏普比率2.07，最大回撤-6.05%。策略月度胜率75.78%，单月最大涨幅4.88%，单月最大跌幅3.70%，平均月度收益0.67%。HCOCS2策略年化收益率为8.54%，夏普比率1.97，最大回撤-9.77%。策略月度胜率72.27%，单月最大涨幅4.92%，单月最大跌幅4.99%，平均月度收益0.69%。
华泰全球趋势平衡策略（HGAMB）
华泰全球趋势平衡策略构建一篮子商品期货的资产组合，并模拟组合的跨式期权多空delta头寸，来跟踪组合的短期趋势。跨式期权可以分解为行权价、历史波动率等参数一致的看涨期权与看跌期权，跨式期权的delta等于看涨期权delta与看跌期权delta之和。若底层资产大幅上涨，则看涨期权delta大幅上涨，看跌期权delta为负值，极限为上升至0；若底层资产大幅下跌，则看跌期权delta大幅下降，看涨期权delta为正值，极限为下降至0。映射到策略持仓上，体现为资产上涨时持仓为多头且迅速加仓，而资产下跌时持仓为空头同时迅速加仓。
华泰全球趋势平衡策略主要受益于商品的短期趋势，在商品资产短期呈现震荡的行情中可能表现不佳。由于策略每日根据跨式期权delta值进行头寸调整，为保证持仓相对平滑，避免过多交易费用的损耗，华泰全球趋势平衡策略模拟多个剩余期限不一的期权的delta值，以平均值作为持仓。其中剩余期限较短的期权，delta变化更灵敏。每个期权在期初均模拟为虚值期权，使得策略在趋势不明显的场景中仓位较低且波动相对较小，可有效降低成本。
华泰全球趋势平衡策略在全样本回测期间（2007.03.02-2023.04.14）年化收益率为4.55%，夏普比率为0.65。策略在2008年、2014年、2020年收益表现较佳，年度收益均超过20%。
华泰短期利率动量策略（HSTIRM）
全样本回测期间（1999.12.13-2023.04.14），华泰短期利率动量策略年化收益率为4.04%，夏普比率0.84。华泰短期利率动量策略在2022年全年收益达26.02%，主要原因在于2022年美联储与欧央行快速加息且后续加息路径相对清晰，利率期货动量信号能明确捕捉货币政策的连续性，策略获得较佳收益表现。需要指出，在货币政策可能发生转向、海外利率趋势相对模糊的场景中，策略可能发生一定回撤，2023年3月策略跌幅5.23%。
华泰全球多资产避险策略构建防御型多资产头寸，策略目标是在危机爆发时提供避险收益。风险事件突然爆发时，进攻资产通常下跌，防御资产则明显上涨。举例而言，工业金属、能源等商品较为迅速反映需求端的悲观预期而下挫；资金从新兴市场撤出导致新兴市场货币贬值、美元升值；避险资金流入发达国家市场推升发达市场债券资产。
华泰全球多资产避险策略通过做多避险资产、做空风险资产构建防御型资产组合，并模拟组合的看涨期权多头delta头寸，来捕捉危机收益。策略的核心包括两个部分，其一是防御型资产组合能在危机期间实现较好的收益表现，其二是看涨期权多头delta能在危机时迅速上涨，从而映射到策略持仓的快速加仓。另一方面，在非危机时刻防御型资产组合通常呈现下跌走势，看涨期权多头delta头寸也会下跌，且最小值为0，反映为策略持仓的下降，且最低持仓为0。华泰全球多资产避险策略旨在危机期间获取可观收益，同时在非危机期间有效控制回撤。
为避免持仓的剧烈波动导致交易费用的大幅损耗，华泰全球多资产避险策略模拟多个剩余期限不一的期权的delta值，以平均值作为持仓。其中剩余期限较短的期权，delta变化更灵敏。每个期权在期初均模拟为虚值期权，使得策略在非危机期间仓位较低且波动相对较小，可有效降低成本。
从策略构建逻辑与业绩表现来看，华泰全球多资产避险策略在突发事件驱动的危机中收益表现较佳。全样本回测期间（2007.01.02-2023.04.14），华泰全球多资产避险策略年化收益率为2.61%。策略在不同自然年度收益表现分化，在2008年、2014-2015年、2020年均获得较高收益，避险属性明显，与常见Beta策略的收益特征形成一定的互补效果。
危机事件通常较难对区间的具体起点和终点进行确认，上表中的危机区间大体按月份进行划分，然后根据MSCI全球股票指数的局部顶底点进行微调，从而考察全球股票市场回撤较大的区间内HDGA策略的收益表现，仅供参考。
以下融合策略示例由HACRO-C2、HATSG1、HCOS1、HSTIRM、HDGA构成，目标波动水平为4%，各策略占比及业绩详见下表（以下为示意性测试，结果仅供参考）。
融合策略示例在全样本回测期间（2014.01.03-2023.04.14）的年化收益率为8.06%，夏普比率2.18，最大回撤-4.02%。融合策略的夏普比率和最大回撤相对于五个子策略均有明显改善。
在2014-2023年间（2023年数据截至2023.04.14），五个子策略的年度收益有比较明显的差异，例如2022年HSTIRM（利率动量）策略的年度收益为26.02%，HCOS1（期限结构）策略的年度收益为5.70%，其余三个子策略均为负收益，HSTIRM策略弥补了其它策略在2022年的弱势，反而该策略在其它策略较为强势的2014年并没有突出表现。也就是说，这些逻辑互不相同的策略形成了有效的互补。融合策略最终在2014-2023年每个年份收益均为正，表现相对稳健。
风险提示：
研究观点基于历史规律总结，历史规律可能失效；市场存在短期波动与政策冲击，策略无法保证未来获得预期收益，对依据或使用该规律所造成的后果由投资者自行承担。
研报：《金工：华泰大类资产配置策略体系介绍》2023年4月18日