资管趋势研究系列（二）：从“全天候”到风险平价思考和展望

1、目录 HYPERLINK l _TOC_250006 前言 3 HYPERLINK l _TOC_250005 桥水的投资组合管理 4 HYPERLINK l _TOC_250004 从全天候到风险平价 7 HYPERLINK l _TOC_250003 定性风险平价模型全天候模型 7 HYPERLINK l _TOC_250002 定量风险平价模型 11 HYPERLINK l _TOC_250001 对风险平价模型的批判和回应 13 HYPERLINK l _TOC_250000 对风险平价模型的思考和展望 17前言自上而下的资产配置体系一般包括战略组合、战术组合以及实际组合三部分。由于战

2、略组合决定了机构长期投资的风险水平、资产范围、以及投资基准等，因此战略组合本质上决定了机构长期投资的业绩水平，是资产配置体系中最为核心的部分。全球来看，大多数机构仍然使用 Nave模型来决定战略组合中各类资产的权重。Nave 模型通常指投资组合中各类资产权重为常数的一类模型，最为常见的是很多养老基金以及主权财富基金经常使用的股债 6/4 原则以及目标日期养老型共同基金经常使用的股债 8/2、7/3 原则等。金融危机前的分散，更侧重于资产层面。在 2008 年金融危机之前，一方面由于美国利率长期下降，另一方面由于 2000 年互联网泡沫后美股的长期上行，股债双牛的行情并未让大多数机构投资者认识到

3、 6/4 原则的问题。因为，那时大多数投资者对风险分散的认知依然停留在资产类别的分散上，只要股票和债券的配置比例相对均衡，股债 6/4 的投资组合依然是一个“充分分散”的组合。图 1：传统 6/4 的资产配置组合的风险有超过 90%由股票贡献数据来源：国泰君安证券研究看似分散的资产并未带来足够分散的风险。2008 年次贷危机爆发后，大家发现 6/4 组合的风险并未分散，事实上组合中 90%以上的风险由股票决定，债券的风险贡献不到 10%（见图 1）。侧重风险的分散使得全天候脱颖而出。在 2008 年金融危机的压力测试中，桥水的投资表现显著的好于传统的股债 6/4 的资产配置组合（见图 2），市

4、场上逐渐将目光聚焦于这种基于风险平衡理念上开发的“全天候模型”，并将这类基于风险平衡的资产配置模型统称为风险平价模型。桥水的“全天候基金”于 1996 年成立，是风险平价模型的先驱者。本篇报告的主要内容如下：我们从桥水的全天候模型开始，深入探讨风险平价模型背后的假设、理论以及优劣，并结合我们对未来宏观状态的展望，给出战术配置建议。图 2：金融危机期间桥水的全天候模型显著的战胜传统的资产配置组合数据来源：Bridgewater, 国泰君安证券研究桥水的投资组合管理桥水投资公司（Bridgewater Associates,后简称为桥水）于 1975 年由Ray Dalio 在美国纽约创立，目前资

5、产管理规模超过 1600 亿美元，总部位于康州的 Westport,主要服务的客户包括养老基金、捐赠基金、外国政府、央行等。建立之初，桥水主要进行大宗商品、现金以及信用市场的主动交易，并为公司客户提供风险咨询服务。1987 年，桥水开始帮助世界银行养老基金开始管理 500 万美元的账户。1989 年，桥水的旗舰基金 “Pure Alpha”成立，该基金在平衡风险的基础上，通过投资不同类型的资产来发掘充分分散的 alpha。截至 2019 年，该基金过去 20 年的平均年化收益率为 12%，仅有三个年份收益为负。1996 年，桥水全天候基金成立，并开创性的运用风险平价的方法进行资产管理。该基金的

6、管理规模超过了 460 亿美元，成立至今的平均年化收益率为 7.6%。2018 年 6 月，桥水在中国成立了全天候私募基金，并于 2018 年 10月发行了桥水全天候私募基金 1 号的产品。桥水采用后现代投资组合理论（Post-Modern Portfolio Theory，后面简称为 PMPT）进行投资组合构建。基于现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory，后面简称为 MPT），传统的投资组合管理一般是运用各类资产的预期收益、风险以及相关系数，根据投资者的预期投资收益或预期风险决定各类资产的权重，进而在每类资产中筛选最优秀的投资管理人。相较于传统的投资组合，PMPT

7、将收益分解为 Beta 和 Alpha,可以提供更加契合投资者目标、更加分散的投资组合。桥水将收益率分解为三部分，无风险收益率，来源于 Beta 的收益率以及来源于 Alpha 的收益率。Beta 的特征有四：Beta 的数目不多，仅存在于为数不多的几个大类资产类别中Beta 之间具有一定的相关性相对于超额风险而言，Beta 的超额收益相对较低，一般 Beta 的夏普比率通常在 0.2 到 0.3 之间但 Beta 是令人信赖的，长期具有显著的超额收益Alpha 特征有三：Alpha 的来源具有多样性且相互之间的相关性通常较低Alpha 的收益并不稳定，长期来看 Alpha 风险调整后的收益甚

8、至为负。Alpha 长期收益略微为负的原因主要有二，首先，Alpha 的收益是一个零和游戏，当一个投资经理赚钱后，另一个必须亏钱；其次是受到交易成本和费率的影响。然而，在同一时间段，不同 Alpha 收益的差距非常大，如何选择投资经理以及如何平衡 Alpha 对投资组合的影响巨大。如果对于 Alpha 的选取较为成功，由这些 Alpha 构建的投资组合的表现将远远好于由Beta 构建的投资组合，因为这些Alpha 之间的相关性更低，有更高的收益，从而让投资组合有效性大大提升。通过混合不同的Beta 和Alpha，桥水可以使得投资组合中 Beta 和Alpha更加的分散。大多数投资者的投资组合的

9、风险主要由 Beta 决定，普遍而言 Beta 的风险大致占到投资组合总体风险的 95%，而来源于 Alpha 的风险仅约 5%。此外，在传统的投资组合中，Beta 的风险也并不分散，主要来源于权益Beta，相应的 Alpha 的风险也主要集中于权益资产中。因此，相较于传统的投资组合，桥水可以通过平衡 Beta 和Alpha 的风险，同时更加分散Beta 和Alpha 的风险来源，构建更加有效的投资组合。图 3：各大类资产预期收益和预期风险数据来源：Bridgewater, 国泰君安证券研究在构建最优的Beta 投资组合时，桥水认为通过杠杆可以获得更加分散、更加有效的投资组合。在不考虑杠杆的情

10、况下，图 3 所示的是各大类资产长期的预期收益和预期风险。当投资者的预期收益为 10%时，在进行组合构建时我们往往被迫只能将绝大多数的权重放在图 4 右上角的资产，从而使得组合非常的集中。在考虑杠杆的情况下，每一类资产的预期风险都可以达到 10%，当然风险也会随之放大。这使得在预期收益为 10%的显著下，我们可以更加均衡的投资更多类别的资产，从而让投资组合更加分散，获得比传统投资组合（不加杠杆）更高的风险调整后的收益（见图 3）。桥水的方法可以显著提高夏普比例，降低风险驱动的集中性，从而提供超额收益。一般而言，传统的投资组合的夏普比例大致为 0.4 且和股票的相关性系数可以高达 0.95。而根

11、据桥水的方法构建最优的 Beta 投资组合，投资组合的夏普比例可以提升到约 0.65，且组合的风险并不由任何一类资产驱动，风险更加的分散，尾部的风险也更小。根据桥水测算，在目标风险为 10%时，相较于传统的投资组合，基于 PMPT 构建的投资组合每年会有约 2.5%的超额收益。图 4：通过杠杆可以获得更加分散的 Beta 投资组合数据来源:Bridgewater 国泰君安证券研究在构建最优的 Alpha 投资组合时，桥水主要有两种方法。第一种方法最为流行，即指数或基准增强；第二种方法则是根据不同的 Alpha 来构建投资组合，并不需要考虑 Alpha 的来源。但无论是哪种方法，Alpha 都是

12、独立于Beta，都是在 Beta 的基础上提供超额收益。对于第一种方法，客户会向桥水提供基准、Beta 和跟踪误差，桥水会对基准以及Beta 进行复制，在跟踪误差的限制下，在此基础上叠加最优的 Alpha 投资组合进行增强。对于第二种方法，桥水会将每一个投资管理人的 Alpha 视为独立的来源，并将他们汇总成一个Alpha 投资组合。和桥水构建 Alpha 组合不同的是，传统的方法中 Alpha 是依附于 Beta 的。例如，传统的投资者通常会将大多数的钱投资在股票资产中，这使得投资组合中绝大多数的 Alpha 来源于股票市场。由于股票市场的竞争非常的激烈，股票市场中的 Alpha非常少，收益

13、也较低，因此传统投资组合中Alpha 的表现并不好。相对的，通过不同来源、相关性较低的 Alpha 构建的 Alpha 投资组合可以比传统的投资组合获得显著更高的风险调整后的收益。例如，图 5 中 AlphaPortfolio1 是基于传统的方法构建的 Alpha 组合，而 Alpha Portfolio2 则是桥水的方法构建的Alpha 组合,其中每个切片中Alpha 的信息比都类似为 0.35。通过更多、相关性更低的 Alpha 构建的投资组合 2 的信息比可以为组合 2 的 2.5 倍。图 5：通过更多、相关性更低的 Alpha 可以构建更优的 Alpha 组合数据来源:Bridgewa

14、ter 国泰君安证券研究从全天候到风险平价桥水：“Risk Parity is about balance”。风险平价模型的种类非常多，但无论是怎样的风险平价模型都有着唯一的原则不同资产或不同风险对组合风险的贡献是均衡的。总体上风险平价模型可以分为两类，第一类为定量风险平价 （Quantitative risk parity，后面简称为 RPN），第二类为定性风险平价模型（Qualitative risk parity, 后面简称为 RPL）。RPN 是基于各类资产或风险的波动率以及相关系数的预测来决定各类资产或风险对组合的风险贡献一致，从而决定各类资产的权重。RPL 则仅依赖于各类资产的波动

15、率的预测（不需要相关系数）以及一定的假设（例如不同宏观驱动因素对不同资产的影响）来决定各类资产的权重。因此，桥水的全天候模型本质上属于 RPL。定性风险平价模型全天候模型RPL 对于各类资产（风险）权重的确定除了需要预测各资产（风险）的波动率以外，还需要假设不同宏观驱动因素对各类资产的影响。桥水的全天候模型的构建主要包括三步：第一步是基本假设：桥水的全天候模型假设驱动资产价格变动最为重要的经济因素是经济增长和通胀，并将宏观情景分为经济上行、经济下行、通胀上行和通胀下行。本质上，任意资产的价格都由其未来现金流以及折现率决定，而现金流和折现率都主要受到经济活动量（经济增长）和经济活动的定价（通胀）

16、影响。因此，资产的收益率主要由经济增长的变化以及通胀的变化决定。桥水的这种划分是基于过去 80 多年的历史数据，1920s 美国的大萧条、 1970s 年的石油危机和通胀、1980s 的通缩；2000 年以后经济增长的放缓等。事实上，当对不同类型的资产进行 PCA 分析时，我们也发现对各资产波动解释最大的前两个主成分也分别代表着经济增长和通胀。图 6：桥水全天候模型的宏观状态与资产表现数据来源:Bridgewater 国泰君安证券研究第二步：找出不同宏观状态下表现较好的各大类资产。根据 1920s 以来各类资产的历史表现以及相关的金融理论，桥水发现：经济增长上行：股票、商品、公司债券以及发展中

17、市场信用债表现出色。经济增长下行：名义债券、抗通胀债券表现出色。通胀上行：抗通胀债券、商品、发展中市场信用债表现出色。通胀下行：股票和名义债券表现出色。第三步：根据每个宏观状态下表现较好的资产构建四个风险贡献一致的子投资组合，各投资组合内部资产的相对权重由各自相对波动率决定（各资产的权重之比为各资产波动率的倒数之比）。桥水认为市场未来的趋势根本无法预测，因此将风险均分给这四个宏观状态，每个状态下投资组合的风险预算各为 25%，正如 Andrew Ang 所说，桥水的全天候模型是一种简化的风险预算模型。此外，桥水的全天候模型和很多风险平价模型最大的区别是其各资产的权重不依赖于各资产之间的相关性系

18、数。桥水认为“各资产之间的相关性系数根本很难预算，例如如果宏观状态仅由经济增长驱动，那么股票和债券的相关性系数应该为负，但如果宏观状态仅由通胀驱动，那么股票和债券之间的相关性系数应该为正。由于未来的宏观状态无法判断，因此我们根本无法预测股票和债券之间的相关系数”。事实上大量的研究表明，由于各类资产的过去的相关性中包含着大量的噪音，因此历史相关性对资产之间未来相关性的预测能力非常弱（见 Wainscott（1990）、Zeng and Zhang（2011）等）；特别是当市场出现结构性的变化时。资产之间的相关性系数也会出现剧烈的变动（见 Bookstaber（1997）、Loretan（2000

19、）等）。我们以下面的例子具体说明如何构建桥水的全天候模型。假设有六大类资产，TIPS、美国长期国债、标普 500 指数、商品、新兴市场信用债券和美国公司信用债券，这四大类资产的波动率分别为 8%、5%、16%、 12%、10%和 9%。首先，我们以美国长期国债为基准，计算各大类资产的调整系数。例如标普 500 指数的调整系数为 0.31，即表示投资 1 美金的标普 500 指数的波动率大约相当于 0.31 美金购买的美国国债的波动率。其次，我们需要根据不同的经济状态构建四个子投资组合，且每个子投资组合的风险贡献需要保证一致。从表 1 我们可以知道，当经济上行时，标普 500 指数、商品、公司信

20、用债券和新兴市场信用债券的表现会较好。由于需要确保各子组合中各类资产的风险贡献一致，因此子组合中标普 500 指数的权重为 1/16 乘以调整系数 0.31 为 1.95%，商品的权重为 1/16乘以调整系数 0.42 为 2.6%，同样的我们可以得到新兴市场信用债券的权重和美国公司信用债券的权重封面别为 6.25%和 3.47%。根据同样的原理，我们可以分别计算其他三个子投资组合中各资产的权重，据此可以保证每个子投资组合的风险贡献一致。最后，为了使得各资产的权重加总为 1，各大类资产的最终权重需要为各子组合权重之和乘以权重的调整系数。例如，标普 500 指数的最终权重为 1.95%加上 1.

21、95%后乘以 6/（0.63+1+0.31+0.42+0.5+0.56），最终标普 500 指数在组合中的权重为7.96%。表 1：不加杠杆条件下，桥水全天候模型的权重资产类别波动率调整系数经济上行经济下行通胀上行通胀下行权重TIPS8.00%0.635.21%7.81%26.55%美国国债5.00%1.004.17%6.25%21.24%标普 500 指数16.00%0.311.95%1.95%7.96%商品12.00%0.422.60%5.21%15.93%新兴市场信用债券10.00%0.506.25%4.17%21.24%美国公司信用债券9%0.563.47%7.08%数据来源:国泰君安

22、证券研究同样的，根据桥水对最优 Beta 投资组合的管理，我们可以通过杠杆的方式让每类资产的波动率均等。在这样的情况下，原先波动率较高的商品、股票的权重会随之大幅度上升。表 2：加杠杆条件下，桥水全天候模型的权重资产类别波动率调整系数经济上行经济下行通胀上行通胀下行权重TIPS16.00%1.008.33%12.50%20.83%美国国债16.00%1.008.33%12.50%20.83%标普 500 指数16.00%1.006.25%12.50%18.75%商品16.00%1.006.25%12.50%18.75%新兴市场信16.00%用债券1.006.25%8.33%14.58%美国公司

23、信16.00%用债券1.006.25%6.25%数据来源:国泰君安证券研究需要说明的是，由于是对冲基金，桥水全天候组合的真实配置比例无法获得。目前大多的全天候模型的配置比例是基于 Tony Robbins 撰写的Money Master The Game中对全天候组合的描述：美国中期债券 15%、美国长期债券 40%、股票 30%、黄金 7.5%、商品 7.5%。图 7：通过更多、相关性更低的 Alpha 可以构建更优的 Alpha 组合数据来源: 国泰君安证券研究桥水认为分散风险和目标收益之间并不需要取舍，全天候模型下更加平衡的投资组合可以比传统的资产配置模型获得显著更高收益风险比。根据 1

24、970-2013 年的历史数据，在目标收益一致的前提下，全天候模型下更加均衡的投资组合的波动率为 4.5%，而同一时期全球股票指数的波动率为 15.2%，这使得全天候模型下投资组合的波动率不到全球股票指数波动率的 1/3。图 8：全天候组合的波动率仅不到全球股票指数波动率的 1/3（预期收益一致）数据来源:Bridgewater 国泰君安证券研究桥水：“We do not believe that All Weather approach is the only goodapproach to balanced beta。But it is the most reliable approach

25、 that we knowof, and its longterm track record speaks to its quality”。桥水认为很多风险平价模型都建立在对资产相关性以及未来波动率的预测上，并叠加了太多复杂、精细的定量的测度，而这些往往是不可靠的。而桥水的全天候模型是建立在对资产定价本质的理解以及对资产长期风险的大致估算的基础上，因此桥水的全天候模型是更加的稳定并令人信赖的。样本外，从 1996 年成立开始，桥水的全天候基金经历了牛熊股市、地产泡沫、两次美联储货币宽松和收紧、全球金融危机等，该基金的夏普比例长期保持在 0.6，该表现和超过 85 年的回测的结果基本保持一致。定

26、量风险平价模型RPL 风险平价模型最早是Edward Qian 于 2005 年在 PanAgora 资产管理公司提出，这类模型对于各资产或因子权重的确定不仅需要依赖于各资产的波动率，还取决于各资产之间的协方差矩阵。下面我们给出这类模型的基本原理和重要的特性。假设：RPL 风险平价模型中各类资产（风险因子）的边际风险贡献一致。在 RPL 风险平价模型中，资产的边际贡献等于资产的权重乘以该组合的波动率对该资产权重的偏导:2 + = = 其中为资产的权重，为组合的波动率因此，组合的波动率可以拆分成各资产（风险因子）的边际风险贡献之和： = RPL 风险平价模型最为重要的性质是：当各资产的夏普比例一

27、样，且各 资产之间的相关性系数一致时，RPL 风险平价模型下的投资组合可以有 最高的夏普比例，即 MPT 中的切线投资组合（Tangency Portfolio）。虽 然短期各资产的表现差异巨大，但长期来看各资产的夏普比例几乎一致，这是RPL 风险平价模型长期表现优异的最为重要的原因之一（此外，由于资产之间的相关性难以估计，机构经常假设资产之间的相关性为 0，这使得 RPL 风险平价模型在风险管理以及模拟时经常能够非常逼近切线组合）。图 9：全球大类资产的长期夏普比例基本保持一致数据来源:AQR 国泰君安证券研究由于边际风险自身为非线性函数，因此除了少数特殊的形式有解析外（例如仅有 2 类资产

28、、资产之间的相关性系数相同等），大多数情况我们需要进行优化求解。Mailard et al（2010）建议采用 SQP 的算法根据下面的形式对RPL 风险平价模型求解。 = () . . 1 = 1 0 1() = ( ( ) ( ) )2=1 =1当然，在上述优化中无法得到求解时，可以采用下面的优化方程求解： = ln . . =1 0 = / =1理论上，由于并没有加上非线性的限制条件，第一种优化方法比第二种优化方法更容易求解，但解并不是唯一。而在协方差矩阵为正定矩阵时（大多数情况都符合），第二种方法的解为唯一解。相较于 RPN，RPL 可以看成是 RPN 的一个特殊形式，即资产之间的相关

29、性相同。作为 RPN 的拥护者，Qian（2017）称 RPL 为”Nave Risk Parity”模型。他认为当 RPL 忽视了资产的相关系数以后，RPL 各资产的风险贡献并不相同，特别是当同各类资产的相关性较高时（例如债券资产中包括长期债券、短期债券；股票资产中包括大盘股、小盘股等），各资产的风险贡献的差距会急剧的拉大。但回测表明，这两种方法下投资组合的表现几乎一致。表 3：RPN 和 RPL 的历史表现几乎一致数据来源: PanAgora 国泰君安证券研究对风险平价模型的批判和回应桥水全天候基金以后，AQR、贝莱德等大批全球顶级资管机构发行了一系列基于风险平价的产品，并获得了巨大的成功

30、。然而依然有很多投资者或学者对于风险平价模型抱以一定的质疑：杠杆所加的资产长期并没有风险溢价。风险平价模型需要通过对风险较小的资产（例如债券）加杠杆以匹配传统资产配置模型的预期收益。但很多研究认为，债券、商品长期并没有显著的风险溢价。例如，GMO（2010）发现 GSCI Reduced Energy 指数在 1969-1992 年期间的平均收益为 11%，但 2001 年以后的平均收益为-6.6%。他们认为造成这种现象的一种较为合理的解释是：在早期，商品市场的投资者主要为需要对冲的投资者，他们是市场的定价者，因此商品的远期价格会上行。而当前，市场中多商品的投资者要远多于对冲型投资者，这会驱动

31、商品远期价格的下行。因此，只要市场中多商品的投资者的比例远大于对冲型投资者，商品长期价格下行的趋势将很难改变。此外，美国 10 年期国债在 1940 年-1981 年的 40 年期间的收益为负。这主要由于 1940 年是美国长端利率最低的时期，随着 1940-1981 年美国利率的长期上行，美国长债的收益率长期向下，甚至为负。而当前美国债券利率已经接近历史最低，基本没有下降的空间。因此预期未来很长一段时间美国长期债券的收益率将会显著的下降。因此，长期来看将杠杆加在债券以及商品上，风险平价模型在增加风险的情况下并不能获得相应的、显著的风险溢价。因此，如果商品市场的交易结构不再改变，未来利率持续上

32、升，那么商 品和债券的收益率将会长期下行。当风险平价模型对债券和商品加杠杆，同时空现金后，风险平价模型的长期表现可能会弱于传统的 6/4 组合。图 10：商品指数长期向下数据来源: GMO 国泰君安证券研究图 11：债券收益可能长期为负数据来源: GMO 国泰君安证券研究Edward Qian 在 2014 年对此回应：“These critics miss the forests for the trees”。上述对风险平价模型的批判是建立在资产收益率预测的框架上。事实上，大量的文献已经证明单个资产的收益率，特别是长期收益率难以被预测，而风险平价模型的基础则是建立在“由于资产收益无法预测，我

33、们需要 通过分散来均衡每种特殊情景下的风险”之上。Edward Qian 根据 GMO 的预测以及市场实际走势，分析了 GMO 批判以后风险平价组合和传统 组合的模拟表现和实际表现，风险平价模型的表现依然能够显著的战胜 传统组合。图 12：2009 年以来风险平价组合显著由于传统资产配置组合数据来源: PanAgora 国泰君安证券研究杠杆是危险的。很多投资者对杠杆的态度经常是非黑即白，加杠杆是错的，不加杠杆就 是好的。这主要的理由在于，很多资产的加杠杆是和金融衍生品相联系，当市场出现急剧的状况，投资者经常会需要追缴大量的保证金，从而导 致流动性危机，触发清盘；而当没有杠杆的情况下，持有股票和

34、债券，虽然短期市场可能会有急剧下跌，但资产价格长期最终还是会均值回复。回应 1：桥水认为合理的使用杠杆并不是问题。第一，对低风险的资产使用杠杆，可以使得组合的风险分散程度更好。例如，在不适用杠杆时，构建一个股票和债券各占 50%的组合；在使用杠杆时，将债券的波动率提升到和股票一样的波动率。在第一个不加杠杆组合中，组合的风险主要由股票驱动，而第二个加杠杆的组合由于风险的分散，组合的波动率要显著的低于第一个不加杠杆的组合。而这一结论在金融危机的压力测试中已经被验证。第二，全天候组合并没有使用太多的杠杆。全天候组合的杠杆率大约在 2 倍，而这一杠杆率要低于标普 500 指数公司杠杆率的平均水平，更远

35、低于美国银行的平均杠杆率。第三，当前的杠杆是具有高度流动性，当资产的价格下降能够迅速的清空和再平衡。第四，通过对交易对手的挑选，能够保证充足的融资源头，减少流动性风险和交易对手风险。回应 2：AQR 也在“Leverage Aversion and Risk Parity”中指出：合理的利用杠杆本质上是一种套利行为。这主要根据 Frazzini and Pedersen（2010）提出的杠杆厌恶理论。该理论认为，由于投资者对杠杆的厌恶，这将导致高 Beta 的资产具有较低的风险调整后的收益，而低 Beta 的资产则具有较高的风险调整后的收益，因而投资组合能够获得较高的风险调整后的收益并不是依靠

36、持有市场投资组合，而是在组合中超配安全资产。因此，当投资者自身对杠杆的厌恶程度较低（或具有较小的杠杆限制），可以适当的利用杠杆来低配风险资产、高配安全资产，从而提高组合风险调整后的收益，大量实证也表明 BAB（多低 Beta 股票，空高 Beta股票）因子具有显著的风险调整后的收益（见 Frazzini（2014）。根据AQR 的测试，长期来看风险平价模型的表现（以夏普比例来衡量）也确实要显著的好于市场投资组合（市值加权）和传统的 6/4 投资组合。图 13：风险平价组合的长期表现优于市场组合和传统资产配置组合数据来源:AQR，国泰君安证券研究风险平价模型仅使用波动率来衡量组合的风险，忽视了尾

37、部风险。大多数机构以及研究经常用波动率来作为风险的代理变量。作为最为常用的风险测度指标，波动率是一致性风险测度，因此通过分散化可以显著的分散组合的风险。但由于金融资产的收益率具有显著的尖峰肥尾的特征，在“黑天鹅”事件频发的年代，投资者越来越关注尾部风险的控制。然而，由于常用的尾部风险测度指标 VaR 本身并不具有可加性（Additive），因此通过分散并不能完全的减少尾部风险（但 Expected shortfall 满足此性质，因此目前有很多风险平价模型的风险是基于波动率以及 Expected shortfall 来控制组合的波动和尾部风险）。由于风险平价模型对风险的衡量是基于波动率，因此，

38、对于风险平价模型无法分散尾部风险的担忧随之而来。回应 1：风险平价模型并不是风险分散的充分条件，机构在资产管理中需要额外的注重尾部风险管理。著名的全球养老基金管理公司 ATP 认为 “尾部风险管理对于资产管理尤其的重要，ATP 通过购买下行风险保护（Downside protection，一般可以通过衍生品对冲尾部风险）来抵御巨大负面冲击的影响”。Wegelin 资产管理公司自身也开发了多维度的尾部风险控制模型来检测和控制尾部风险。回应 2：桥水认为全天候组合在过去数次的压力测试中都展现了比传统资产配置组合更小的尾部风险。在数次的历史危机中，包括 70 年代的石油危机，90 年带的海湾战争、2

39、000 年的互联网泡沫、2008 年的金融危机等，全天候组合的回撤更小，回撤的时间更短，频率也显著更低。这很大程度上展现了全天候组合出色的尾部风险的控制能力。图 14：全天候组合比全球股票指数有更小的回撤和尾部风险（预期收益一致）数据来源:Bridgewater 国泰君安证券研究对风险平价模型的思考和展望风险平价模型没有唯一的模板，很多机构都根据自己的理解构建了不同的风险平价模型。我们对机构在构建风险平价模型时有以下的建议。建议 1： 当资产类别较多时，风险平价模型应建立在因子的基础上，而不是资产类别。从传统资产配置模型到全天候模型以及风险平价模型，在资产配置的方法上最大的进化是将投资组合的风

40、险从集中于某一类资产逐渐演变成将组合的风险来源充分的分散。但我们在使用风险平价模型需要警惕的是，我们分散的是风险，而不是分散投资不同类型的资产。当投资组合的资产类别较少（例如仅考虑股票、债券、商品），分散资产和分散风险的差别不大。这主要由于长期来看，股票、债券、商品分别代表着不同的风险因子，相关性较低。然而，当投资组合中资产的类别显著增加后（例如在股票资产中分大市值、小市值；在债券资产中分长久期债券、信用债券等），分散资产和分散风险差别会非常的显著。例如很多机构会经常单独把PE 归为一类，但事实上 PE 的风险归因等同于一个由买入加杠杆的权益和空债券的投资组合。下表中的组合 1 包括 60%的

41、股票和 40%的债券，组合超过 90%的风险来源于股票。在组合 2 中，组合包括 31%的股票和 69%的资产A。仅考虑各类资产的风险贡献，股票和资产 A 的风险贡献均等。但由于资产 A 和股票的相关性高达 0.96，因此组合的主要风险来源依然是股票。我们将在资管趋势研究系列三中重点探讨如何基于因子进行风险平价和风险预算。表 4：风险平价模型需要建立在风险因子上，而不是资产类别资产波动率股票债券资产 A组合 1 权重风险贡献组合 2 权重风险贡献股票19.210.010.9660%13331%68%债券4.30.01140%30%0%资产 A8.50.960.310%69%68%汇总100%1

42、36%100%136%数据来源:国泰君安证券研究建议 2：风险平价模型并不是一劳永逸，提高收益还需要结合战术配置。本质上桥水的全天候模型或风险平价模型是用于 Beta 投资组合管理。在PMPT 中，Alpha 投资组合的构建是叠加在Beta 投资组合之上。因此，从原理上，风险平价模型主要为机构提供长期的资产配置服务，分散主要的 Beta 风险；而 Alpha 投资组合主要向机构提供中短期的投资机会，提高投资组合的投资表现。很多长期投资机构，例如养老基金、家族财富办公室、捐赠基金等经常将风险平价模型应用在战略组合的构建上，而风险平价模型的应用主要是为了分散风险，同时锁定战略组合的长期风险水平。因

43、此，风险平价模型并不是一劳永逸，机构进行资产配置时，可以运用风险平价模型分散风险，通过杠杆以及战术配置来提高收益。建议 3：在运用风险平价模型配置中国资产时，要充分利用中国债券波动小，收益高的特征，敢于对中国债券加杠杆。为了提高收益，在风险平价模型中最为核心的是通过对低风险资产加杠杆，通过分散风险，从而获得更高的风险调整后的收益。杠杆本身并不是坏事，合理的利用杠杆可以在控制风险的前提下，提高组合的收益（具体见 3.3）。例如在相同的风险水平下，桥水的全天候模型在 1970-2011期间的收益为 13.9%，而传统的 6/4 组合的平均收益仅为 9.8%。过去这些年，得益于中国的高速发展，中国的

44、利率水平显著的高于相同信用平价的发达国家，中国债券的风险调整后的收益要远高于股票，也显著的高于全球其他地区的债券。此外，中国债券和其他资产的相关性也极低。因此，从历史数据来看，中国债券具有显著高收益、低波动的特征，且风险来源相对独立，是风险平价模型中加杠杆的最优选项。此外，在资管趋势研究系列（一）中我们也讨论到，随着中国老龄化趋势的加剧、经济增长速度的下降、市场的开放等因素的驱动，中国债券利率长期向下。相较于传统的资产配置模型，由于风险平价模型对债券超配和加杠杆，利率的长期下行会显著的提高风险平价模型的长期收益。例如很多人将 1980 年以来全球利率的长期下行归结于风险平价模型表现优异的一个重

45、要因素。因此，中国利率长期向下的预期也进一步支撑风险平价模型对中国债券的超配和加杠杆。图 15：等风险下，全天候组合的长期表现显著由于传统组合数据来源:Bridgewater 国泰君安证券研究表 5：全球大类资产长期表现中国债券中国股票全球债券全球股票现金券券债券平均收益率4.27%6.02%2.80%4.16%2.47%2.62%5.62%2.66%标准差1.95%27.15%5.10%4.91%4.94%7.12%20.83%0.05%全球公司债全球政府债全球抗通胀数据来源:WIND，Bloomberg，国泰君安证券研究图 16：各大类资产相关性系数数据来源:WIND，Bloomberg，

46、国泰君安证券研究桥水的全天候模型不仅让我们知道风险平衡的重要，也让我们知道资产的收益和宏观状态之间确实存在着相对稳定的关系，而这些关系不仅基于理论、常识，也经历了过去超过 80 年全球历史数据回测的检验。那么基于桥水的全天候模型，在战术层面上我们该如何进行配置呢？我们对全球经济增长和通胀这两个维度有以下的预期：经济增长：中国和全球的经济增长都将放缓，但中国经济增长要显著的好于美国和其他发达国家。在 2019 年年底时，大多机构对 2020 年的经济展望是较为积极的，这主要是基于全球制造业周期指标回暖（特别是欧洲）、美国较低的失业率和持续上涨的工资等。然而正如我们在如何将“黑天鹅”洗白的报告中指

47、出，由于新冠病毒超强的传染能力和较长的潜伏期，新冠疫情已经逐渐演化成全球性的疫情。从疫情基本面上，中国好于美国及其他发达国家。目前中国的疫情已经基本得到控制，海外疫情开始爆发，海外的新冠确认病例的新增人数已经远超中国。而资本市场已经逐渐开始 price in 这次“黑天鹅”，是美 10 年期国债收益率已经跌至 0.5%；标普 500、欧洲以及日韩的股指均出现了大幅度下跌；原油单日跌幅接近 30%。但目前疫情还在继续的发酵，对经济的影响存在着很大的不确定性，而不 确定性又很大程度上取决于各国央行的财政及货币政策。从政策空间上，中国的政策空间也远大于美国及其他发达国家。目前美国、欧洲 MP1、MP

48、2 的空间均不大，相对而言中国货币政策的调节空间更大。因此，综合而言，中短期来看，全球的经济都会受到此次疫情的影响，但中国受到的影响程度要小于美国及其他发达国家。表 6：各类病毒潜伏期、致死率和传染率病毒类型潜伏期（典型病例）致死率传染率新冠病毒2-14 天2%世界卫生组织估计为 1.4-2.5%;最新的研究预测为4.08、2.24-3.58SARS2-7 天10%2中东呼吸综合症5 天34%0.7猪流感1-4 天0.02%1.2-1.6季节性感冒2 天0.011.3数据来源：世界卫生组织, W, 国泰君安证券研究图 17：中国较全球各国货币政策空间更足数据来源：中美股市脱钩的可能：再次审视冲

49、击，国泰君安证券研究通胀：全球通胀上行的概率不大，但中国有一定通胀上行的概率。为了促进经济的复苏，应对疫情的影响，各国央行都不断的扩充资产负债表，大量的放水，来为市场提供充足的流动性，这在一定程度上会引起投资者对未来通胀的担忧。但事实上，我们需要明确目前全球主要发达国家央行以及美联储主要采用通胀目标制下的货币政策机制，因此在 各国央行的调节机制下，全球主要发达国家出现通胀冲击的概率并不大。然而，由于中国央行的货币政策和政府的财政政策更倾向于以稳经济增长为核心，因此这在一定程度上加大了对中国未来通胀的担忧。例如， Diana Choyleva 认为 08 年中国的 4 万亿投资计划导致了 201

50、0-2011 年消费品价格、房价上涨等通胀现象。因此，根据以上的展望和桥水的全天候模型宏观状态与资产表现之间相对固定的关系，我们对战术资产配置有以下建议：在资产类别上，建议减配股票和商品，超配债券和黄金。由于全球通胀的概率较小，因此战术配置主要由未来经济下行的宏观状态影响，因此建议减配股票和商品，超配债券和黄金。在地域上，由于中国的经济下行好于海外发达国家，并有一定的通胀概率，建议在股票组合中多中国股票，空境外发达国家股票；在债券组合中，更加看好中国债券。表 7：战术资产配置建议宏观状态判断股票全球主要国家经济下行，但中国相对乐观减配股票，但在地域上，更看好中国股票全球主要国家通胀概率不大，但中国有一定通胀的概率中性，略微低配中国股票总体配置建议总体减配股票，空海外发达国家股票，多中国股票总体超配债券，特别是中国债债券超配债券，特别是中国债券中性，略微低配中国债券券商品减配，但可以超配黄金中性，略微超配中国境内商品总体减配，但可以超配黄金数据来源:国泰君安证券研究本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格分析师声明作者具有中