多资产固收%2b系列报告三：借力资产配置理论透视“固收%2b”的多资产趋势

目录一、经验主义时代：恒定比例配置理论与实践 1恒定配置理论的诞与组合的黄金期 1将再平衡思想制度化，配置方式衍生多种变形 2股债恒定配置依然在全球广泛应用 3股债恒定在固收+”领域的运用验证 5二、定量分析时代：从的提出到Black-Litterman的改良 7开启定量分析新时代，但其对输入参数过于敏感 7持续改进模型创新采用市场观点 9从二级债基持仓反推固收+”视角下的多资产比价 三、宏观驱动时代：美林投资时钟的兴起与挑战 12从静态配置到动态择时 12美林时钟以经济增长与通胀作为资产配置的核心指标 122008年金融危机后适用性在国内外受到挑战 13四、风险管理纪元：风险预算模型与风险平价策略的兴起 15从分配资金到分配风险” 15风险平价模型的提出与风险预算模型 16风险平价模型的雏形来自于桥水基金的全天候策略 162005年钱恩平教授正式提出风险平价概念 17推广至风险预算框架，适用性进一步提高 19国内固收+”视角下的风险平价 19五、因子投资的精细化 20从资产类别的分散化到因子的分散化 20因子配置的主要环节 21六、总结与展望 23风险分析 24图目录图美国十年期国债到期收益率80s期持续下行（%） 1图2:1980s后标普指数经历长期上涨 1图美国股债相关性系数（周度变动率，52周滚动） 2图4:60/40组合表现-模拟 2图5:挪威政府全球养老基金：管理资产规模及各资产占比（单位：十亿美元） 4图6:美国加州公务员退休基金：近20年规模（十亿美元）及每年收益率 4图7:日本政府养老金投资基金：自2001年以来的累计回报和分/利息收入（单位：十亿日元） 5图过去十年中证800红利低波指数与交易所年国债及政金债指数对比 6图红利低波交易所股债10/90指数与相关指数表现对比 7图有效前沿与资本市场线、市场组合、最小方差组合示意图 7图流程示意图 8图模型流程示意图 10图13:从二级债基持仓反推多资产的预期相对收益 11图美林时钟示意图 13图15:2009-2019年美国PMI与心PCE同比增速（%） 14图16:2009-2013年标普500指数走势 14图17:2009-2013年10Y美国国债到期收益率走势（%） 14图18:2020年标普500指数走势 14图19:2020年10Y美国国债到期收益率走势（%） 14图20:2014-2015年上半年国内制造业PMI与同比增速 15图21:2014-2015年上半年权益与债券指数走势（%） 15图22:四象限矩阵图（桥水原版） 17图年报披露的持仓梳理（截至2025年月日） 17图24:全天候单位净值走势图 17图风险平价组合2020年至今累计净值表现相关指数表现情况（截至年9月日） 20图风险平价组合中三资产的权重 20图风险平价组合主要指标对比（单位：%） 20表目录表影响再平衡触发阈值的常见因素 2表2:美国加州公务员退休基金：总体组合法启用前最新一期配置方案 4表模型基础上的多种改进方式 9表传统模型和模型的对比 10表上述资产配置模型转为因子形式（factor-based） 21表常见宏观风险因子示例 22一、经验主义时代：恒定比例配置理论与实践恒定比例配置并非源于学术著作，而是机构投资者在长年实践中“试出来”的经验法则。在18-19世纪，（的财富主要沉淀于农业土地和贵金属，依靠稳定的租金和实物锚定价值。进入2060/40被广泛推崇为“平衡配置的金科玉律”（投资组合中股票占比60%，债券占比40%），曾在特定历史阶段大放光芒：PT（oernPrtlioerMaotz152年提出现代投资组合理论（MPT），为资管行业引入组合配置思维，指出分散化投资的正确边界。其核心逻辑是通过分散投资，在特定风险水平下实现收益最大化，或在目标收益下实现风险最小化的最优投资组合（有效边界），资产配置因此被视为“投资里唯一的免费午餐”，此后分散化的组合管理成为资管行业的“常识”。另一方面，20世纪80年代后60/40组合表现优秀。上世纪80年代后，美国经济经历了反通胀+利率下行时代，10年期美债收益率从1981年16%的高点一路降至1998年的4%，债券资产进入长牛。股市也受益于借贷5001980年至1999年标普500指数累计涨幅1279%，年化涨幅（含股利再投资后）18%60/40500总回报指数和彭博综合债券指数分别代替股票和债券，60/401980199915CAGR14.9%，同时组合净值曲线较为稳08图1:美国十年期国债到期收益率80s期持续下行（%）图2:1980s后标普500指数经历长期上涨图3:美国股债相关性系数（周度变动率，52周滚动） 图4:60/40组合表现-模拟股债恒定比例配置的优缺点均较为明显。优点方面：简单易行，操作极简，避免了主观判断失误导致追涨杀跌的可能，同时简单往往意味着策略容量大，适合大规模资金的长线投资。缺点方面：在“股债双杀”或通胀环境下缺乏防御性。缺乏灵活性，无法应对“股债双杀”的极端环境，忽略了资产估值的高低。引入纪律性的再平衡机制是股债恒定理论的核心贡献之一——通过纪律性再平衡维持预设的资产配置比例，实现风险控制与长期收益的平衡，再平衡的核心逻辑可以归纳为：①控制风险而非追逐收益：市场涨跌会让资产比例偏移（阶段表现占优的资产占比提升，表现较弱的资产②强化投资纪律：再平衡以预设规则倒逼“低买高卖（止盈阶段表现较好的资产，加仓阶段表现较弱资产，把投资行为从“情绪化”转为“制度化③防止过度集中：避免“赢家过度扩张”导致组合过度依赖单一市场。具体操作层面，再平衡的实践方式也逐步分化出定期再平衡与触发式再平衡两种方式。定期再平衡：每季度或者按照约定频率定期再平衡，优点是避免频繁交易、成本低且简单易行；触发式再平衡：当资产权重的偏离达到阈值后（常设置为5%-10%）进行再平衡，优点是反应迅速，更加灵活。一般而言，资管机构会混合运用这两种再平衡的方式，兼顾成本与效率。根据投资的期限选择合适的定期再平衡频率，也依据负债和资产的特性，选择合适的触发阈值。表1:影响再平衡触发阈值的常见因素影响因素对触发阈值带宽的影响逻辑交易成本越高→带宽越宽交易成本高，频繁调仓不划算，容忍更大漂移以减少交易次数。风险容忍度越高→带宽越宽投资者能承受更大偏离，无需过早拉回目标权重。资产与组合其余部分的相关系数越高→带宽越宽资产与其他资产同步波动时，进一步偏离目标权重的可能性更小。anguardResearc在多年的实践过程中，恒定比例模型也由最初的60/40组合衍生出多种变形，这些变形都围绕一个核心问题展开——如何更好地确定资产分配比例以适应投资者的需要。1/N法则：把资金平均分配到N个资产，不做任何加权。优点是极简、无参数，缺点是忽略资产的风险回报差异。年龄法则：权益资产比重动态设置120-年龄，或者100-年龄。伴随年龄的增大，风险偏好逐步下降，对应权益资产的权重也逐步下降，隐含了“年轻时博取高收益，年老时防守本金”的投资理念。优点是规则极简、无参数，缺点则是过于简单，没有考虑个体的真实风险偏好。目标日期滑降曲线：是年龄法则的进一步升级，以目标退休年份为锚，设定一条“权益占比随年限渐降”固定比例投资组合保险策略（CPPI）：动态管理风险资产的投资比例。先设置“保本垫”，风险资产的投资金额=固定倍数*（组合市值-保本垫），当风险资产上涨则顺势加仓，风险资产下跌则触发减仓，尽量确保跌”产品回撤控制/上涨中会加速卖出/买入，同时无法做到“保本”风险资产价格可能跳开），依赖市场的连续性与流动性。类似策略还有时间不变性投资组合保险策略（TIPP）。股债恒定核心逻辑是通过纪律性再平衡维持预设的资产配置比例，实现风险控制与长期收益的平衡，在全球市场中依然应用广泛。许多海外大型机构投资者是恒定混合策略的核心践行者，尤其是养老基金，他们的资金性质决定了其长期主义与风险可控的核心诉求，使得其资产与负债匹配。挪威政府全球养老基金(GovernmentPensionFundGlobal,GPFG是全球规模最大的主权财富基金，截至06年9月11日，管理资产超2万亿挪威克朗（超23万亿美元，自198年以来的年化回报率为.6%。挪威养老金以70%股票/30%债券为固定指数基准，践行恒定混合策略。其构建的组合可以略微偏离指数基准，用于投资地产、可再生能源等，但需将跟踪误差控制在1.25%以内，且当股票占比偏离达到2%，就需要重新调整，使其回到70%的目标权重。图5:挪威政府全球养老基金：管理资产规模及各资产占比（单位：十亿美元）BIM官（lPS026年6月30alPES公共雇员退休基金总资产为631lPSS）审查确定各类资产目标配置比例——卖出超配资产、补入低配资产——lPS董事会已于2025年1（lPrflioApproach）20267月正式启用，投资决策从固定资产类别比例转向全组合视角的灵活配置，但其公开的参照组合仍为75%全球股票/25%美国国债的恒定股债基准，恒定配置的核心逻辑并未改变展开，聚焦长期偿付能力，确保收益能覆盖参保人的退休福利支出。图6:美国加州公务员退休基金：近20年规模（十亿美元）及每年收益率alPERS表2:美国加州公务员退休基金：总体组合法启用前最新一期SAA配置方案资产类别2021年11月批准的资产配置2024年3月批准的SAA调整方案允许波动范围公开股权42%37%±7%私募股权13%17%±6%固定收益30%28%±5%私人债务5%8%±5%实物资产15%15%±5%杠杆−5%−5%alPERS日本政府养老金投资基金（GPIF）是日本公共养老金体系的核心机构，截至2026年6月末，管理资产达317.76万亿日元（约2万亿美元。其核心采用股债恒定配置策略，第五期中期计划明确国内债券、外国债券、国内股票、外国股票的目标配置比例均为25%6%（国内+外国债券）与股票类合计（国内+外国股票）的偏离上限各为±9%；另类资产按风险特性归入上述四类，总配置上限5%。基金以被动投资为主，通过月度监控和季度再平衡维持配置纪律，核心目标是实现扣除工资增长率后1.9%的长期实际回报率，确保养老金财政稳定。图7:日本政府养老金投资基金：自2001年以来的累计回报和分红/利息收入（单位：十亿日元）PIF此外，恒定混合策略也是海外高净值个人投资者常使用的投资策略之一，正如巴菲特在伯克希尔官网2013年致股东信中所述：他的投资建议以及给妻子的信托基金的投资策略都是10%的现金用于购买短期政府债券，90%配置于低成本的标普500指数基金。并认为通过这一策略，该信托基金的长期收益，将优于大多数聘请高费率基金经理的投资者——无论是养老金基金、机构投资者，还是个人投资者。1.4股债恒定在“固收从海外股债恒定的典型案例中不难看出，该配置思路更适用于长线、大体量的稳健资金。由于本文主要探回报增强”，所以我们主要考虑股债占比为10/90的股债恒定组合。目前市场上已有多个股债恒定系列指数作为参考，因此我们可以直接通过对应的指数进行研究，我们选择中证红利低波交易所股债恒定比例指数：一方面，“固收+”投资者的风偏较低，目前固收近业务实操；另一方面，虽然红利指数并非纯粹的股票β，但这类因子长期有效（sbeta），可以持续获得风险溢价，也符合长线低风偏资金的配置需求。2025514日发布，选取具有高分红和低波动特征的股票（中证800红利低波动全收益指数）和债券（中证交易所0-10年国债及政策性金融债指数）作为底层资产，采用恒定比例进行股债资产配置，为投资者提供具有不同股债配置比例的资产配置工具。按照股票资产所占比重的不同分为红利低波交易所股债9510/9015/85、20/80前的数字代表权益资产的比重）。指数每季度调整一3月、6月、912月的第二个星期五的下一交易日。（2026831日均保持了长期上行的趋势，其中中证800红利低波指数在过去十年年化收益率1.2%-10国债及政金债指数过去十年年化收益率3.17%。其中的股票指数的长期收益高于债券指数，同时波动也显著高于债券指数。图8:过去十年中证800红利低波指数与交易所0-10年国债及政金债指数对比在股债10/90比例，季度调仓的维度下，我们将红利低波交易所股债10/90指数的表现分别与股票（中证800红利低波指数）、债券（交易所0-10年国债及政金债指数）、以及不考虑定期再平衡的10/90组合进行对比，可以发现：①与债券指数对比，红利低波交易所股债10/90指数在基本维持固收属性的同时有效增强了收益。长期视角下，股票指数表现好于债券指数，同时波动也大于债券指数，因此在组合中加入%的股票组合903.92%、3.94%，均高于债券指数的、3.20%；但组合的年化波动率依然维持低波状态，过去十年、五年10/90组合的年化波动率分别为1.63%、1.58%，虽然较债券指数的0.90%、有所增大，但依然维持低于的低波90组合过去十年的最大回撤，甚至优于债券指数的最大回撤。整体而言，股债10/90组合整体维持了低波的固收特征，同时有效增厚了组合的收益。在当下的低利率环境下，当债券资产的历史高收益难以维持，其对债券组合的增厚意义可能更加宝贵。与不进行定期再平衡的10/90组合对比，再平衡机制有效控制了组合波动，提升持有体验。无定期再平衡的10/90组合在过去十年的年化收益率为3.94%，略高于有定期再平衡的10/90组合，但其年化波1.93%10/901.83显著下降。定期再平衡图9:红利低波交易所股债10/90指数与相关指数表现对比实际上，2025年底相关媒体已有报道，后续可能推出股债恒定ETF，如财联社报道——“已有基金公司收ETF10月底之前完成。有基金公司表示，11月迎来上报。”后续如推出此类产品，预计有望成为固收体系内的重要组成，值得期待。二、定量分析时代：从MVO的提出到Black-Litterman的改良现代投资组合理论（ModrnortoliThory,MPT）是一套由哈里・马科维茨Harryarowtz）于1952年提出的框架，其核心逻辑是通过分散投资，在特定风险水平下实现收益最大化，或在目标收益下实现风（有效前沿。图10:有效前沿与资本市场线、市场组合、最小方差组合（MVP）示意图PortfolioSelection均值方差模型（Mean-VarianceOptimization，MVO）是MPT的核心组成部分，是MPT最核心的方法论。MVO将资产配置优化过程，转化为求解效用函数最大值的过程，效用函数U：𝜆𝑈=𝑤𝑇𝜇−2

𝑤𝑇Σ𝑤其中，w是风险资产的权重向量，是资产的预期超额收益率向量，𝜆是投资者风险厌恶系数，对于风险厌1，中等风险厌恶型(moderaterisk-averseinvestor)4，Risk-neutralinvestors一般。Σw0，即𝜕

(𝑤𝑇Σ𝑤)=2Σ𝑤=0整理得到，𝑤=

1Σ−1𝜆

𝜇或𝜇=𝜆Σ𝑤即MO下的“最优组合w。图11:MVO流程示意图PortfolioSelectionMVO将资产配置引入量化时代，为现代资产管理奠定了理论基础，也成为后续许多模型的理论基础。但其同样存在显著缺点，导致在实务中几乎难以直接运用：缺陷1：对输入参数极为敏感。模型的输出结果对输入参数（如预期收益、方差和相关系数）非常敏感，即“garbagein，garbageout”问题，尤其是对于输入的预期收益率，敏感度极高。此类参数的估计，本身就具备极大难度，往往只能寻求一个模糊的正确，即使如此，也常会导致模型的输出结果大不相同。因此后续针对衍生出多个改进版本（Black-Litterman模型）缺陷2：配置权重容易高度集中。容易高度集中在少数几个资产类别中，尤其在存在投资限制时，更加容低标准差并不等同于实际意义上的分散化（需要对权重分配提出更多限制条件）缺陷3：没有考虑资产收益率的分布情况（偏度与峰度。MVO分析只考察收益分布的预期收益和方差，不考虑偏度或峰度。但实证证据表明资产收益并非正态分布：实际收益中存在显著的偏度和峰度。缺陷：风险分散化不足。如，股票与固定收益证券属于两个不同的资产类别，但它们受一些共同风险因子驱动，在这两类资产之间进行（可以通过基于风险因子的模型进行改进）缺陷：忽视负债。模型忽视了投资组合的负债需求（如定期支付消费需求或养老金等。虽然大量资产配置模型同样只聚焦资产端，而忽视负债端，但更稳健的方法需要计入影响这些负债的因素，以及负债价值变动与资产组合收益之间的相关性。缺陷6：单期框架。MVO是一个单期框架，没有考虑期间现金流，也没有考虑资产收益从一期到下一期的序列相关性。这意味着它忽视了以下潜在成本与收益：当资本市场条件发生变化、资产配置偏离其最优起始点时，对投资组合进行再平衡所带来的成本与收益。持续改进，虽然M存在较多缺陷导致投资实务中难以直接运用，但其基本思路与框架仍然具备极强的指导意义，因此学术界与业界在传统MVO基础上持续改进Black-Litterman模型（BL模型）——Black-Litterman模型也是用来解决对输入参数（预期收益率）过于敏感以及资产配置过于集中的问题，其本质就是reverseoptimization的延伸，在reverseoptimization基础上加入了分析师的主观观点。表3:MVO模型基础上的多种改进方式针对问题 改进方式对输入参数为敏感 ReverseOptimization、Black-Litterman和模型配置权重容高度中 增加更多约束条件等没有考虑资产收益率的分布情况（偏度与峰度）

考虑实际的分布情况，采用：Mean-semivarianceoptimization、Mean-conditionalvalueatriskoptimization、Mean-variance-skewnessoptimization、Mean-variance-skewness-kurtosisoptimization风险分散化足 基于风险因子的模型OptimizationAEstimatorMatricesBlack-Litterman模型（BL模型）由高盛的FischerBlackRobertLitterman1992年正式发表，对均值-方差模型进行了收益率估算的优化BL通过客观市场基准锚定和主观观点结构化融入的双轨框架系统性地纳入投资者观点，降低了对输入参数的敏感性，相较于马科维茨模型（常建议将资金高度集中配置于少数几只资产构建出更合理的组合BL资产配置汇总形成市值加权市场组合，该组合是风险与收益匹配的最优有效组合，为后续收益推导提供客观基准。表4:传统MVO模型和BL模型的对比传统局限性 BL模型的改进以市场均衡收益为起点，用贝叶斯框架融合市场共预期收益率计偏差 完全依赖历史数据参数稳定性 对输入敏感，微小变化致大波

识与个人观点，更具前瞻性实际的组合权重主观观点整合 忽视投资者判断 融入投资者观点，并对同观给予信度配置结果 易产生高度集中且不符市场知的资组合 产生更加分散化的，直的，定的合GlobalPortfolioAEstimatorforCovarianceMatricesBL模型的核心问题集中于三方面：一是主观性强，该模型依赖投资者主观观点进行收益率估值，收益率观点、观点置信水平、风险厌恶系数的取值，容易严重影响收益率的构建；二是假设脱离现实，BL模型沿用资产收益正态分布假设，忽略现实金融数据的肥尾特征，且高度依赖CAPM推导均衡收益，市场失衡或CAPM假设（如理性投资者、有效市场）不成立时，模型先验基准即失效；三是结构缺陷，无观点资产权重固定为市值权重，未考虑资产相关性带来的调整需求。图12:BL模型流程示意图GlobalPortfolioOptimization具体操作环节，BL模型的步骤为：①确定资产池并估计协方差矩阵Σ。划定可投资资产范围（如股票、利率债、信用债、可转债、商品、黄金等），用历史收益率滚动估计资产间的协方差矩阵Σ和各自波动率。②确定市场均衡权重w_mkt（基准组合）。通常取各资产类别的市值权重作为“市场组合”的近似（也可按指数权重或管理人自定义基准）。这一步隐含假设：市场组合是均值方差有效的。③用ReverseMVO反推市场隐含的均衡回报率𝜇𝑖𝑚𝑝𝑙𝑖𝑒𝑑（先验）。用市场组合与协方差反解出市场已经定价

=𝜆Σ

，并且校准风险厌恶系数𝜆=𝐸(𝑅𝑚𝑘𝑡)−𝑟𝑓，得到的𝜇𝜎2𝜎2

是一个稳定、合理、不依赖历史均值的预期收益先验。④设定投资者的主观观点，并与上述先验观点融合，得到后验回报率𝜇𝐵𝐿。把投资者的判断结构化表达为：观点预期回报向量Q、观点矩阵P（刻画各观点涉及哪些资产、绝对水平或相对强弱）、以及观点不确定性矩阵Ω（表示对观点的置信度，越自信Ω越小）。观点可来自宏观判断、估值水平或择时信号，是让配置偏离市场组合的入口。把均衡先验与主观观点按置信度加权结合：𝜇𝐵𝐿=[(𝜏Σ)−1+𝑃𝑇Ω−1𝑃]−1[(𝜏Σ)−1𝜇𝑖𝑚𝑝𝑙𝑖𝑒𝑑+𝑃𝑇Ω−1𝑄]τ𝜇𝐵𝐿等于𝜇𝑖𝑚𝑝𝑙𝑖𝑒𝑑（回到市场组合偏离均衡越远。⑤ 用后验回报率𝜇𝐿与协方差Σ做M𝑤∗=

1Σ−1𝜇𝐵𝐿𝜆采用Black-Litterman模型中反推的方法，从二级债基的实际持仓中“反解”出市场隐含的各类资产的相对预期收益及各类资产在投资人心中的“比价”结果。先验组合：二级债基2020年以来每季度披露的股票、可转债、纯债（不含转债）仓位，归一化后作为市场权重w；资产与代表指数：股票→万得全A，可转债→中证转债指数，纯债→中债-新综合财富（总值）指数；协方差矩阵Σ：滚动3年日频收益估算并年化；风险厌恶系数：λ=6，符合二级债基投资人较为追求稳健的特征。BL反推得到的收益不是对未来收益的预测，也不是历史收益的外推，而是“当前仓位所隐含的、市场用脚投票出来的均衡预期”，将散落在持仓结构里的市场观点，压缩成直观的数字。我们重点关注三类资产的相对结构，反映了对三类资产风险的定价高低。①纯债资产的预期超额收益几乎为0，主要原因是我们采用了中债-新综合财富（总值）指数这一中国债券市场的总回报指数，指数波动率很低，靠近无风险收益。②股票/可转债反推得到的预期超额收益率反映了市场的风险偏好高低，其相对于债券资产的结构反映了投资人对于三类资产的比价。图13:从二级债基持仓反推多资产的预期相对收益如果投资者认为自身具备更准确的前瞻判断，可以在以上反推出的先验预期超额收益中融入自己的主观观点，利用MVO模型求解最佳配置比例，便可完成BL模型的全部配置流程，但MVO及其改进模型整体上依然面临对输入参数敏感的问题，而资产的预期收益率的估计难度极大，尤其是对于宽幅震荡，长期趋势项不明显的资产。三、宏观驱动时代：美林投资时钟的兴起与挑战上述的资产配置模型大多假设资产的风险和收益特征维持静态，但当宏观环境发生改变时，资产的收益与风险特征往往在一定时间内发生动态改变，尤其体现在上世纪70年代至本世纪初：如1970年代石油危机的滞胀、1980年代沃尔克加息后的复苏、1990年代“大缓和”的稳定增长、以及21世纪初全球进入商品大牛市和中国崛起驱动的增长周期，资产价格与宏观指标的相关性极强。多轮经济周期表明，增长与通胀的联动关系清晰，周期定位相对可行。美林（MerrillLynch）200411月发布经典研报《TheInvestmentClock1973年—2004年期间通胀划分周期、指导资产轮动”的框架因此得名，迅速成为宏观配置的经典工具，并被称为“美林时钟”。美林时钟突破以往资产配置的静态框架，将宏观周期引入配置决策，将资产配置从静态优化推向动态择时。2004-2007年：美林时钟在全球市场大放异彩，完美契合了当时的“过热”与“复苏”切换。美林时钟用“经济增长”与“通货膨胀”两个宏观指标的高低组合，把经济周期切成四段，每段对应表现最优的资产：衰退期（经济下行+通胀下行）：经济增速持续下行，通胀回落，央行采取宽松货币政策（降息、降准），收益率曲线向下移动，债券资产表现占优；复苏期（经济上行+通胀下行）：宽松政策见效、企业盈利回升、通胀仍低，股票对经济弹性最大，股票资产表现占优；过热期（经济上行+通胀上行）：经济达到顶峰，通胀快速攀升，央行转向紧缩政策（加息），债券承压，大宗商品直接受益于价格上涨，商品资产表现占优；滞胀期（经济下行+通胀上行）：经济增长动能衰竭，通胀仍处高位，政策左右为难，现金类资产表现占优。图14:美林时钟示意图TheInvestmentClock指标选择方面，美林时钟主要考虑经济增长与通胀两类指标。经济增长指标可以选择GDP增速、工业增加值增速、PMI、产出缺口等；通胀指标可参考CPI、PPI或两者加权等指标。通过两类指标的相对趋势，判断当前所处象限，并据此调整组合配置，实现“顺周期轮动”。2008为何美林时钟近年来有所失灵？美林时钟建立在“货币政策以平抑通胀为目标、且通胀波动滞后于产出缺口”这一前提上。但2008年金融危机后，多个前提被打破：1、央行目标多元化：主要央行把“金融稳定”纳入货币政策目标，货币政策体现出前瞻性和逆周期性，产出缺口对通胀的领先性消退甚至逆转。2、非常规货币政策（QE）：量化宽松后，流动性成为影响大类资产价格的关键变量，增长和通胀已不能反映宏观基本面的全部信息。例如日本央行大量买入ETF，直接影响股市，使其与中国、美国的增长/通胀脱钩。、宏观波动性大幅下降：08年金融危机后美国长期处于“增长不温不火、通胀低迷”的状态，经济周期波动减弱，美林时钟的周期轮动并不明显。以美国市场为例，一方面，2009年以来经济的轮动周期并不明显：参照标准的美林时钟，物价的变动与经济增速有所错期，往复循环，但基于2009年-2019年美国经济数据，历史经验并未很好再现。另一方面，资产价格角度，QE政策注入大量流动性，使得流动性成为资产定价的重要基础。如2009-2013年美国市场的“股债双牛”、以及2020年新冠爆发后，美联储再次注入大量流动性。图15:2009-2019年美国PMI与核心PCE同比增速（%）图16:2009-2013年标普500指数走势 图17:2009-2013年10Y美国国债到期收益率走势 图18:2020年标普500指数走势 图19:2020年10Y美国国债到期收益率走势政策目标多元，且政策考量更加全面（如前瞻性和逆周期性等）；另一方面，大宗商品的定价依然受到全球影2014-2015年上半年为例，国内宏观经济指标阶段承压，PMICPI下行，但受益于央行连续降息降准释放流动性，A股在流动性和杠杆助力下大幅上涨，期间债券资产同样上涨，但涨幅远小于股票资产。图20:2014-2015年上半年国内制造业与CPI同比增速 图21:2014-2015年上半年权益与债券指数走势美林时钟的兴起，是多资产配置理论从“静态分配”迈向“动态择时”的标志，但它以宏观周期为核心变量，也把资产配置的难题从“参数估计”升级为“周期预测”。而在2008年金融危机后，经济周期的判断难度美林时钟可以视为依据宏观研究、自上而下进行大类资产配置框架下的一个典型策略，此类配置框架对于国内“固收”产品极为常见，是主流的择时工具之一，核心原因在于债券投资人往往具备较好的自上而下宏观研究能力，当其能力圈从纯固收向多资产拓展时自然优先从最擅长的角度切入。将美林时钟框架嵌入固收+的管理范畴内，优点在于①宏观环境对于资产配置的重要性无法被反驳，只是宏观预测的难度极高；②发挥管理人在固收领域的积累优势和主观能动性，同时份额持有人往往也是希望管理人可以通过宏观研究进行大类资间的沟通成本较低。而缺点依然落在预测——对宏观环境准确预测的难度极高，身处周期之中极易产生“只见树木，难见森林”的预测谬误基于以上配置框架均难以解决主观预测的难题，放弃预测周期、只分配风险的风险平价策略在2008年金融危机后快速兴起。四、风险管理纪元：风险预算模型与风险平价策略的兴起无论是MVO模型及其改进版本，还是美林时钟为代表的宏观驱动模型，都面临预测的难题——难以准确预测资产的收益率或难以预测宏观周期未来的变化趋势。在市场波动加剧、宏观逻辑频繁切换的环境中，收益预测、周期预判的误差往往会给组合带来显著回撤，如2000年互联网泡沫破裂和2008年次贷危机证明，传统的分散化组合在极端风险面前“并不分散”。在此背景之下，资产配置的范式发生重要转向：不再优先分配资金市值权重，而是对组合的总风险进行拆解与分配，风险预算、风险平价策略应运而生。传统按照市值权重分散配置资产，看似多资产分散，但实则风险高度集中于高波动资产。以经典60/40股债组合为例，60%权重的股票往往贡献组合90%以上的波动率风险，债券仅承担极小部分风险敞口，看似分散的组合实质风险来源高度单一。风险预算框架的核心思想：投资组合的整体风险，可以分解为每一类资产（或因子）带来的风险贡献。管理人预先给不同资产设定目标风险贡献占比，再反向求解各类资产应当配置的市值权重。风险预算属于通用性2:6:2，（ERC）：要求每一类资产对组合的风险贡献完全相等，不做主观的风险偏好倾斜，不预测各类资产未来收益高低，仅依靠资产波动率、资产间协方差矩阵求解配置权重。风险平价模型的雏形来自于桥水基金的全天候策略风险平价的实践雏形来自桥水基金1996年创立的全天候（AllWeather）策略，资产配置从“分配钱”转向“分配风险”。年金融危机中，由于风险平价组合超配了债券且风险均衡，表现远优于传统股债组合，引发全球机构效仿。全天候策略：将经济环境分为四个象限——经济增长超预期、经济增长低于预期、通胀超预期、通胀低于预期，每个象限分配25%的风险，而不是资金等权。全天候策略实际上与风险平价的宏观因子形式更为接近，后续在此基础上逐步发展起风险平价、风险预算及因子形式的完整框架与配置模型。与同样关注宏观周期的美林时钟相比，美林时钟是预测当前处在周期哪个阶段；全天候策略则放弃预测，一次性把四种情景全部配齐，风险均等，不再预测未来将处于哪个周期/哪个资产涨，而是通过结构性配置来对抗不确定性，内涵的配置思想与《黑天鹅》作者塔勒布具有相似性——均主动放弃预测，转向被动配置。全天候策略均等配置风险，而塔勒布则更倾向于“哑铃型”的配置结构（反脆弱，重点配置“低概率”的双尾）。025年3月5PDRrdgeaterAlWeatherETF(ALWETF形式面向公众。从ALLW年报披露的持仓中发现（202510月末ETF在持有股、债之外，还持有较多的衍生品（主要为收益互换合约与期货）。图22:四象限矩阵图（桥水原版） 图年报披露的持仓梳（截至2025年10月日）TheAllWeatherStory LLW年图24:全天候ETF—ALLW单位净值走势图2005年钱恩平教授正式提出风险平价概念风险平价模型是由钱恩平博士于2005年正式提出的理论框架，其核心思路是摆脱传统策略对资产市值或预期收益的依赖，通过权重调整使组合中每类资产对组合整体风险的贡献相等，最终实现风险维度的分散而非单纯资产维度的分散。风险平价模型本质是将恒定策略的“恒定资产权重”变为“恒定风险贡献”，解决恒定策略（如恒定市值权重、恒定行业权重、恒定股债配比）的风险分配不均的弱点（高波动资产贡献过量风险），并通过风险分配和持续动态调整实现优化。风险平价目前可以分为——基于资产的风险平价和基于因子的风险平价：①基于资产的风险平价（传统版本）：直接以股、利率债、信用债、商品、黄金、可转债等可投资资产基于资产的风险平价优点是直观易懂、输入数据易得；缺点是分散停留在资产表层：若多项资产底层②基于因子的风险平价（进阶版本）：不再直接对资产做风险均等，而是穿透到底层风险因子，例如增长、通胀、利率、信用、流动性，约束各个宏观因子的风险贡献均等，之后再将因子权重映射回可交易的资产权重。基于因子的风险平价能够缓解资产相关性突变带来的分散失效问题，但对因子识别、因子—资产映射关系的建模能力提出更高要求。以基于资产的风险平价为例，其组合的构建方式为——①确定资产池。选定要配置的资产类别——通常是股、债、商品（或“固收+”语境下的利率债、信用债、红利/权益、转债、黄金等）。②估计风险参数。常采用历史收益率数据，估计每类资产的波动率，以及资产两两之间的相关系数，组成协方差矩阵（无需估计收益率参数），资产权重向量记为w，资产协方差矩阵记为Σ。③计算各资产的风险贡献。把组合总风险拆解到各类资产上。单类资产i的边际风险贡献𝑀𝑅𝐶𝑖代表该资产权重微小变化，给组合整体风险带来的变动：𝑖𝑀𝑅𝐶𝑖=𝜕𝑤𝑖

(𝛴𝑤)𝑖=𝜎𝑝资产i的总风险贡献𝑇𝑅𝐶𝑖衡量资产i对整个组合波动率的实际贡献：𝑇𝑅𝐶𝑖=𝑤𝑖·𝑀𝑅𝐶𝑖④求解“等风险贡献”的权重。风险平价约束条件：令全部资产总风险贡献彼此相等，即𝑇𝑅𝐶1=𝑇𝑅𝐶2=⋯=𝑇𝑅𝐶𝑛同时满足权重约束：∑𝑛 𝑤=1(𝑖=1)𝑖⑤模型求解输出各资产市值权重，组合的总方差为：𝑝𝜎2=𝑤𝑇𝛴𝑤𝑝⑥定期再平衡。杠杆——风险平价不可回避的关键点。从组合的构建过程可以直观得到结论：波动率越低的资产，为达到同等风险贡献，需要配置更高的市值权重。债券、利率债波动率远低于权益，因此风险平价天然会高配债券资放大整体组合风险（不改变内部风险贡献均等的结构）。杠杆将整个组合的收益风险曲线整体向上平移，以解决“低波动资产占比过高导致收益不足”的痛点。但在国内背景中，低利率环境下杠杆成本虽有所下降，但我”语境下的落地需要结合杠杆的使用限制和具体的收益率目标。推广至风险预算框架，适用性进一步提高风险平价隐含了一个较强的前提——各类资产的风险对于投资者是相同的。然而在实务中，投资者对不同资产的风险偏好可能并不相同：有的投资人可能希望多承担一些权益风险以博取收益，有的投资人则希望对某类风险严格设限。因此，风险平价理论进一步推广到更一般的风险预算框架。在风险预算框架下构建组合，整体步骤与风险平价类似，但在求解配置比例环节不再要求各类资产的风险贡献相等，而是要求各类资产的风险贡献满足预先设定的比例，从而求解配置比例，比如股/债/商=3:1:1。同样的，如果是基于风险因子形式的风险预算框架，不再要求各类因子的风险贡献相等，而是要求各类因子的风险贡献为预先设定的比例。因此可以说，风险平价是风险预算在“各资产风险预算相等”情形下的一个特例，风险预算框架具备更好的适用性：①可主动表达风险偏好。投资者可以根据自身风险偏好选择各类资产/因子的风险暴露程度，从而能贴合不同投资者的风险诉求。在资产配置领域，主动方式与被动方式均存在各自的优缺点，主动与被动结合往往能达到更优的效果。②适配更多的约束条件。对于国内“固收+”而言，各类资产的权重、产品的风险管理存在独特约束，风险预算框架更容易帮助组合适配此类独特约束，提供了比风险平价更具操作性的落脚点。整体而言，风险平价与风险预算模型解决MVO和美林时钟的预测难题——收益率或经济周期的预测产生偏差会导致配置权重截然不同。风险平价与风险预算完全绕开了收益预测，只需估计波动率与相关性（即协方差矩阵），被动配置风险。相较于预期收益率，协方差矩阵具有更强的可估计性与稳定性：波动率和相关性可风险平价与风险预算从根本上规避了——资产配置的视角从配置资金扩展为配置风险/波动。国内“固收+我们考虑“固收+”视角下的风险平价配置，主要考虑债券（纯债）、可转债、股票作为投资标的，分别简化采用中债-新综合财富(总值)指数、中证转债指数、中证红利低波指数三个指数作为三类资产的价格代理，基于资产角度构建风险平价（ERC）组合。波动率采用滚动协方差，60交易日窗口（约3个月）；交易成本设置为每次调仓按换手率扣10bp；调仓频率为每季度初调仓。整体来看，三资产的风险平价组合风险收益表现占优。收益率方面，风险平价组合自2020年至今的累计收益率33.71%，年化回报率4.43%，优于万得二级债基指数的3.43%。风险方面，组合年化波动率1.68%，组合最大回撤1.97%（纯债最大回撤2.43%发生在2020年年中，彼时权益资产表现较好，对冲了债券的亏损），依然维持低波水平。具体仓位角度，股票平均仓位4.6%，可转债平均仓位7.5%，纯债平均仓位87.9%，且股票最大仓位11.3%，严格满足二级债基的投资规定。因此风险平价组合整体维持了低波产品的主要风险特征，同时收益率占优。考虑到杠杆的放大效应：杠杆是风险平价无法回避的问题，以上三资产风险平价组合风险回报良好，但整体属于典型的低波稳健产品，收益率的绝对值较为有限。考虑到公募基金1.4倍杠杆的限制，我们对风险平价组合采用1.2倍杠杆，则2020年至今组合的年化收益率提升至5.33%，年化波动率2.02%，最大回撤-2.36%，在依然满足“低波”的风险预算下，有效放大了收益。但风险平价的缺点同样体现在此，如果投资者期待的是高波产品，在公募基金的杠杆约束下，风险平价策略可能难以达到预期效果。图25:风险平价组合2020年至今累计净值表现vs相关指数表现情况（截至2026年9月15日）图26:风险平价组合中三资产的权重 图27:风险平价组合主要指标对比（单位五、因子投资的精细化因子投资的核心，是穿透资产外壳、直接配置底层风险因子，是前述各类资产配置模型的重要演化方向。如果仅从资产类别层面进行分散化，各类资产可能并非独立，看似实现分散化的背后可能效果有限；在因子层面进行分散化配置则有望获得更好的效果，尤其当资产层面的相关性发生突变（如股债双杀阶段），因子层面的相关性往往更加稳定。因子投资的理论根基来自CAPM与APT套利定价理论：各类资产的收益并非独立生成，而是若干底层风险因子收益的线性组合。资产只是风险因子的载体，资产配置本质上是对风险因子敞口的配置。因子投资并非独立于前述模型的新框架，而是一套统一的配置语言：前述各模型均可转换为对应的因子模式，即把配置对象由资产替换为因子、并沿用原模型的逻辑。表5:上述资产配置模型转为因子形式（factor-based）模型 对应的因子式model）恒定比例配置 因子恒定比例配置：对险因设定定权并定再衡Black-Litterman 点后再进行均值-方差优化美林时钟 宏观因子择时：依据宏环境态调因子露风险平价 因子风险平价：令各因的风贡献等信建投证券因子配置的主要环节一般而言因子可分为两类：一是风格因子（价值、动量、质量、低波等），源自Fama-French研究，属股票单资产内部的收益来源；二是宏观因子（增长、通胀、利率、信用、流动性等），驱动股、债、商品、黄金等大类资产的整体回报。在进行大类资产配置研究时，往往更关注宏观因子。因子配置的流程可概括为四步：①选定风险因子。确定能够解释大类资产回报的核心宏观因子；筛选标准要求经济含义清晰、解释力强、因（PCA）从资产价格序列中统计提取隐含宏观因子。常用因子包括经济增长、通胀、利率、信用、流动性。②测算资产的因子暴露。对每一类资产做滚动回归，得到资产对各个宏观因子的暴露系数β，刻画资产收益由各个因子驱动的程度。资产的因子暴露并非静态，会随市场环境漂移，需滚动更新。表达式为：𝑅𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡=𝛼+𝛽1𝐹1+𝛽2𝐹2+⋯+𝜖MVO、因子Black-Litterman（各因子风险贡献相等④将因子权重映射回资产权重。利用资产因子暴露矩阵反推资产配置权重，并叠加实务硬约束：权益及可转债上限、久期约束、权重非负、公募杠杆限制。完成后校验组合实际因子暴露与目标是否匹配，存在偏差则迭代调整。与直接配置资产相比，因子配置先保证风险来源的分散，再映射至资产，可避免“资产分散而风险未分散”的情形，分散更为彻底，归因更为清晰。需要指出的是，因子化配置的结果与资产层面往往相近，其价值不在于得到截然不同的结果，而在于“风险来源更清晰、收益归因更明确、分散更彻底”，可规避不同资产受同一因子驱动所致的“伪分散”。桥水基金的全天候策略，将宏观经济分为四个象限，每个象限平均分配风险，