大类资产配置跟踪报告：基于收益与风险的资产配置策略表现对比

大类资产标的选择与近期走势股票2026年以来，全球权益市场呈现显著的区域分化格局，三地主要股指走势明显背离。美股市场在科技龙头盈利韧性与AI产业周期驱动下领涨全球，纳斯达克100指数自年初以来整体维持上行趋势，累计涨幅居于三地首位，但年中高位震荡显示估值压力与政策不确定性已引发部分获利回吐；A股市场在年初短暂调整后逐步企稳，沪深300指数整体呈现温和修复态势，结构性行情与政策托底预期交织，累计收益居中；印度Sensex30指数则表现相对疲弱，受国内经济增速放缓预期及全球资金再平衡影响，指数自年初起持续承压，累计跌幅明显，与美股形成鲜明反差。三地市场在驱动逻辑、估值水平与资金面上的显著差异，使得其阶段性走势呈现低相关性甚至负相关性，为跨市场分散化配置提供了有效的风险对冲基础。1股票资产2026年累计涨跌幅Wind债券2026-国债总财富指数与中债-企业债总财富指数均录得正收益，继续发挥组合压舱石作用。从走势来看，国债表现略优于企业债，年初至今累计涨幅居于前列；企业债同样保持正向收益，但上行斜率相对平缓，两者在4月后出现一定的收益分化，国债在避险需求与货币政策宽松预期支撑下逐步拉开领先优势。在低利率、低波动的宏观环境下，企业债凭借相对稳定的信用利差和更低的利率敏感度，其风险贡献特征仍使其在模型中占据较高权重；而国债在阶段性避险驱动下收益表现更佳，恰恰体现了债券资产内部风险收益特征的动态演化。对于配置模型而言，两类债券走势的高度相关性确保了债券大类资产风险贡献的整体稳定，而品种间的细微分化则为风险平价模型提供了持续优化内部结构的依据。2债券资产2026年累计涨跌幅Wind商品2026年以来，大宗商品市场内部呈现显著的结构分化。南华商品指数整前期受益于工业金属与能源品种的景气支撑表现偏强，年中随着宏观预期修正有所回落，但后续在基建发力与库存周期切换预期下逐步修复，累计收益保持正向；黄金则走出截然不同的路径，年初在全球避险情绪与央行购金逻对于风险平价模型而言，黄金的高波动特征意味着模型需通过较低的资金权重来平衡其对组合总风险的贡献，而南华商品指数相对稳健的走势则使其在风险预算分配中占据更有利位置。3大宗商品资产2026年累计涨跌幅Wind基于收益的资产配置模型均值方差模型均值方差模型（MVO）是现代投资组合理论的基石。本策略采用过去5年的资产收益率数据作为长期视角下预期收益分布的估计样本，结合资产收益率的协方差矩阵刻画各类资产间的联动关系，通过求解既定风险水平下收益最大化的优化问题，得到最优资产配置权重。为增强模型的实操性，优化过程中引入换手率约束及高波动资产（股票与商品）的权重上限。该模型的核心优势在于充分利用长期历史统计规律，配置结果相对稳定、趋势清晰，适合作为战略性资产配置的基准框架。Black-Litterman模型Black-Litterman（B-L）模型在MVO框架基础上引入贝叶斯推断，旨在缓解传统均值方差模型对输入参数过度敏感、优化结果易极端化的问题。策略以过去5年资产收益率构建市场均衡收益的先验分布，同时将近1个月的资产收益表现作为投资者短期观点，通过观点矩阵与置信度结构生成后验收MVO际信息的融合，在保持配置纪律性的同时，赋予组合对市场阶段性变化的响应能力。2026年以来，均值方差模型延续其偏债型配置底色，资产比例保持高度稳定，企业债、纳斯达克100与黄金构成组合的核心持仓。然而，受债券收益率空间收窄、权益市场结构性分化加剧的共同影响，策略收益较历史中枢出现明显回落，波动与回撤阶段性抬升，夏普比率承压下行。尽管如此，模型凭借长期趋势跟踪的纪律性，在极端市场环境中仍展现出相对可控的风险暴露，未出现配置逻辑的系统性偏离。图4均值方差模型的资产配置比例 图5均值方差模型的年度表现Wind WindB-L2026年遭遇显著逆风，收益由正转负，波动与回撤急剧放大至历史极端水平，风险调整后收益表现大幅下滑。从配置行为来看，模型资产配比呈现高频、大幅切换特征：年初集中于美股与黄金，随后快速转向印度权益与企业债，继而又在纳斯达克、国债、南华商品之间进行剧烈的仓位腾挪。这种高换手、高集中的调仓模式，反映出短期观点在宏观叙事快速切市场预期反复逆转时，基于近一个月收益构建的观点矩阵容易将阶段性噪声误判为结构性信号，导致策略反复承受调仓损耗与方向错配风险。图6B-L模型的资产配置比例 图7B-L模型的年度表现Wind Wind两类模型的表现差异再次印证了前期报告的核心结论：在限制高波动资产权重的偏债型配置框架下，均值方差模型依赖长期历史统计规律的配置逻辑更具稳定性，能够有效过滤短期市场扰动；而B-L模型对短期边际信息的高度敏感，在趋势清晰、风格延续的阶段可捕捉超额收益，但在市场预期频繁反转、单一资产难以形成持续主线的年份中，其信息叠加效应反而可能放大配置误差。2026年的市场环境对B-L模型的观点准确性提出了极高要求，策略表现也相应呈现出更大的不确定性。。基于风险的资产配置模型风险平价模型风险平价模型的核心理念并非追求资金权重的均等，而是追求各类资产对投资组合总风险贡献的均衡。策略通过数学优化，使每类资产的总风险贡献（TRC）相等，从而避免传统配置中单一高风险资产（如股票）主导组合波动的弊端。由于债券类资产波动率显著低于权益和商品，模型天然呈现超配债券、低配权益的资金特征，以实现风险平衡而非资金平衡。策略采用日120基于夏普平方的风险预算策略基于夏普平方的风险预算策略在风险平价基础上引入收益效率维度，实现从风险均衡向风险效率的跃迁。策略以各资产历史夏普比率的平方作为风险预算分配权重，将更多风险预算配置给风险调整后收益表现更优的资产，通过优化求解使各资产对组合总风险的贡献比例等于预设的风险预算。该模型本质上融合了风险分散与动量增强的双重逻辑，但其有效性高度依赖于历史夏普比率对未来表现的预测能力，存在路径依赖与风格反转的潜在风险。2026年以来，风险平价模型延续其稳健防守本色，收益保持正向，最大但仍维持在合理区间。从资产配置来看，模型继续呈现以资金换风险平衡的典型特征：企业债构成组合的绝对核心，国债占据次要仓位，权益类资产和商品类资产的合计权重被压缩至极低水平。这一极端偏债的结构，反映出在2026年股债商风险收益特征分化加剧的环境下，权益与商品资产的波动率显著高于债券，模型为达成各类资产对组合总风险贡献相等的目标，被迫通过延续了前期报告中金融去杠杆后企业债利率敏感度更低、波动率相对可控的逻辑。图8风险平价模型的资产配置比例 图9风险平价模型的年度表现Wind Wind2026年以来，夏普平方风险预算模型延续了近年来的高效率运行状态，回撤控制达到观测期内最佳水平。结合配置数据来看，这种极致的风险效率源于模型对债券资产的深度集中配置，尤其是企业债的配置比例极高，当企业债在滚动窗口内持续展现出最优的夏普比率时，模型通过数学优化将绝大2026图10夏普平方风险预算模型的资产配置比例 图夏普平方风险预算模型的年度表现Wind Wind投资建议对于以养老金、保险资金为代表的长期稳健型投资者，建议以风险平价模型作为核心配置底仓。该类资金对回撤容忍度极低、投资期限跨越周期，风险平价模型通过多资产风险贡献均衡构建的反脆弱系统，能够有效抵御各种经济环境的冲击，提供穿越波动的平滑收益体验。同时，可适度降低对短期收益弹性的预期，接受权益与商品资产的低配比状态，以换取组合整体的确定性。对于风险承受能力中等、追求风险调整后收益最优化的投资者，可在风险平价核心仓位的基础上，以夏普平方风险预算策略作为增强。但需设定严强制触发再平衡，防止过度集中。此外，建议控制夏普平方策略在整体组合的权重，避免路径依赖风险对整体资产的冲击。对于具有一定风险承受能力、希望捕捉结构性机会的投资者，建议以均值方差模型作为战略性配置的锚，维持偏债型组合的稳健底色，同时以极小仓位参与B-L模型的战术性调仓。但需明确，仅