金融工程专题：大类资产配置模型的更新与扩充

目 录TOC\o"1-2"\h\z\u研究背景 4大类资配置介绍 4均值方优模型 4Black-Litterman模型 5风险平模与风险算模型 5底层资选择据处理 6底层资选择 6同类资合成 9BLM模型实对比 10风险平与险预算型实现13四资产测果分析 15五资产测果分析 17总结与来望 19图 目 录图1：底层资产历史累收益 8图2：底层资产相关性阵 8图3：大类资产历史累收益 9图4：大类资产相关性阵 10图5：不同种类BLM型历史累计收益 图6：不同种类BLM型历史权重对比 12图7：不同种类风险平与风险预算模型历累收益 13图8：不同种类风险平与风险预算模型历权对比 14图9：四种资产大类资配置模型历史累计益 15图10：四种资产大类资配置模型历史权重比 16图五种资产大类资配置模型历史累计益 17图12：五种资产大类资配置模型历史权重比 18表 目 录表1：大类资产配置模底层资产 7表2：底层资产风险收统计（2013-2026） 7表3：大类资产风险收统计（2013-2026） 9表4：不同种类BLM型收益统计（2016-2026） 表5：不同种类风险平与风险预算模型收统（2016-2026） 13表6：四种资产大类资配置模型收益统计（2016-2026） 15表7：五种资产大类资配置模型收益统计（2016-2026） 17研究背景Markowitz1952MVO到Black-Litterman模型（BLM）（RiskParity，RP）（RiskBudgeting，RB）MVOBLMRPRB——在2016120266月共126A大类资产配置模型介绍均值方差优化模型均值-HarryMarkowitz1952数学上，MVO模型可表述为：max𝑤′𝜇−

𝜆𝑤′Σ𝑤2s.t.𝑤′𝟏=1;𝑤≥0其中𝑤为资产权重向量，𝜇为预期收益向量，Σ为协方差矩阵，𝜆为风险厌恶系数。本报告中，我们使用过去12个月滚动均值作为模型预期收益，协方差矩阵使用iWf（k1SSP，Black-Litterman模型Black-LittermanFischerBlack和RobertLitterman1990BLM模型中后验预期收益的公式如下：𝐸(𝑅)=[(𝜏Σ)−1+𝑃𝑇Ω_1𝑃]−1[(𝜏Σ)−1Π+𝑃𝑇Ω−1𝑄]ΠBLM（A25%+10%+50%50%（3Ω=001∙（4为05（5VO模型相同。模型回测中，我们发现初始的BLM模型短期噪声较大，导致权重频繁跳变。第4章中，我们详细讨论了改进方法，降低了模型换手率，提高了模型稳定性。风险平价模型与风险预算模型风险平价模型（RB）风险平价模型的构建方式如下：基于历史数据或预期值，估算资产波动率σ及资产间相关性矩阵ρ。（MarginalRiskContributionMRC）：𝑖𝑛𝑀𝑅𝐶𝑖=𝜔𝑖∙𝜎𝑖∙∑𝜔𝑗𝜌𝑖𝑗𝜎𝑗𝑗=13) 通过最优化算法（本报告使用循环坐标下降法），调整资产权重𝜔𝑖，使得所有资产的边际风险贡献相等：𝑀𝑅𝐶1=𝑀𝑅𝐶2=⋯=𝑀𝑅𝐶𝑛其中，𝜔𝑖为资产𝑖的权重，3) 通过最优化算法（本报告使用循环坐标下降法），调整资产权重𝜔𝑖，使得所有资产的边际风险贡献相等：𝑀𝑅𝐶1=𝑀𝑅𝐶2=⋯=𝑀𝑅𝐶𝑛风险预算的目标函数为min∑𝑖(𝑀𝑅𝐶𝑖−𝑏𝑖)2,其中𝑏𝑖为目标风险预算。当𝑏𝑖−1/𝑛时,RB模型退化为RP。本报告RB的预算设定为：A股：债券：黄金：商品：美股=3:1:2:2:2（归一化后执行）。RPRBRPRB底层资产选择与数据处理底层资产选择我们选择11种底层资产构建大类资产配置模型。每种底层资产均有对应的场内ETF产品可供实际交易，确保模型结论具备可操作性。其中，A3005030ETF500和表1：大类资产配置模型底层资产资产种类资产名称跟踪ETF代码跟踪ETF简称跟踪指数指数代码A股30050050红利低波510300.SH512500.SH159949.SZ512890.SH500ETF50ETF华泰柏瑞中证红利低波动ETF300收益500收益红利低波全收益H00300.CSIH00905.CSICN2673.SZH20269.CSI债券30年国债511130.SH博时上证30年期国债ETF三十年国债931080.CSI黄金黄金518880.SH华安黄金ETF沪金主连AUZL.SHF商品豆粕有色能源化工159985.SZ159980.SZ159981.SZETFETFETF豆粕价格指数易盛能化ADCEMFI.DCEIMCI.SHF000201.CZC美股500纳斯达克513500.SH159941.SZ500ETF100ETF标普500(净总收益)纳斯达克100总收益SPTR500N.GIXNDX.GI2013202650、纳306.07%5.42%表2：底层资产风险收益统计（2013-2026）年化收益率（%）年化波动率（%）最大回撤（%）夏普比率（倍）月度胜率（%）沪深3007.2921.39-46.060.2557.41中证5008.2024.82-64.140.2551.85创业板5015.2032.92-74.590.4052.47红利低波12.2719.91-42.490.5260.4930年国债6.075.42-16.750.7561.73黄金13.7116.97-36.610.6953.09豆粕8.3718.42-32.250.3554.32有色3.8516.30-42.610.1151.85能源化工2.2819.96-50.080.0148.77标普50015.2516.78-33.830.7970.99纳斯达克20.5420.86-38.690.8967.28图1：底层资产历史累计收益相关性方面，大类资产内部相关性较高，而大类资产之间相关性较低。图2：底层资产相关性矩阵同类资产合成A（5.42%）13.18%（A表3：大类资产风险收益统计（2013-2026）年化收益率（%）年化波动率（%）最大回撤（%）夏普比率（倍）月度胜率（%）A股综合11.4422.33-54.100.4257.41债券6.075.42-16.750.7561.73商品综合5.6213.18-31.570.2754.32黄金13.7116.97-36.610.6953.09美股综合17.9618.50-33.880.8671.60图3：大类资产历史累计收益图4：大类资产相关性矩阵BLM模型实现对比Black-LittermanBLM66126[-1,1]Q表4展示了上述四种方案在2016年1月至2026年6月期间的完整回测结果。从数据来看，BLM原始版本在收益端表现最优，年化收益率达12.54%，夏普比率1.23，信息比率0.30，均领先于三种改进方案。但原始版本的月均权重变动高达16.96%，反映出较高的换手成本。方案A（阈值触发）虽然将月均变化大幅压缩至5.47%，但年化收益率下降至0.04力。方案B（1210.15%12.38%1.2117.88%BLM表4：不同种类BLM模型收益统计（2016-2026）模型年化收益率（%）年化波动率（%）最大回撤（%）夏普比率（倍）信息比率（倍）月均变化（%）BLM_原始12.548.54-15.211.230.3016.96BLM_vA(阈值)11.518.38-12.261.140.045.47BLM_vB(12月)12.388.62-15.191.200.2710.15BLM_vC(平滑)11.958.23-14.501.210.1617.88图5：不同种类BLM模型历史累计收益图6：不同种类BLM模型历史权重对比风险平价与风险预算模型实现对比RP（RP_volRB_vol））5RPRP_volRB_vol13.93%8.13%RBRPRB表5：不同种类风险平价与风险预算模型收益统计（2016-2026）模型年化收益率（%）年化波动率（%）最大回撤（%）夏普比率（倍）信息比率（倍）A股权重（%）RP12.396.00-8.891.730.2813.19RP_vol12.606.15-8.821.720.3714.62RB12.956.72-10.471.630.5118.18RB_vol13.938.13-12.031.470.9926.19图7：不同种类风险平价与风险预算模型历史累计收益图8：不同种类风险平价与风险预算模型历史权重对比四资产回测结果分析A2016120266126A25%+40%+10%+25%RB0.51BLM5MVO10.79%为表6：四种资产大类资产配置模型收益统计（2016-2026）模型年化收益率（%）年化波动率（%）最大回撤（%）夏普比率（倍）信息比率（倍）月度胜率（%）MVO10.797.34-10.151.20-0.1049.21BLM12.388.62-15.191.200.2756.35RP12.396.00-8.891.730.2850.00RB12.956.72-10.471.630.5150.79基准11.387.71-11.201.22----图9：四种资产大类资产配置模型历史累计收益图10：四种资产大类资产配置模型历史权重对比五资产回测结果分析3.1201320265.62%，A20%+黄金10%+10%+20%7BLM模型的夏普比率从1.20提升至1.41，年化收益率从12.38%升至13.13%0.270.5456.35%59.52%。这表明BLM表7：五种资产大类资产配置模型收益统计（2016-2026）模型年化收益率（%）年化波动率（%）最大回撤（%）夏普比率（倍）信息比率（倍）月度胜率（%）MVO9.866.88-9.621.14-0.2646.83BLM13.137.91-13.631.410.5459.52RP12.035.58-8.461.800.2950.00RB12.416.18-9.591.680.4850.79图11：五种资产大类资产配置模型历史累计收益图12：五种资产大类资产配置模型历史权重对比总结与未来