本报告导读：
　　本报告作为入门文章，旨在介绍Black-Litterman模型的基本原理和编程实现。首先，介绍BL模型的基础——MVO模型。然后，详细介绍BL模型的基本理论和计算过程；其中市场均衡收益、后验分布的计算是重点，主观观点的预测准确性是模型效果的关键。最后，将资产最近一个月收益率作为主观观点，构建一个简单的适用于“固收+”产品的资产配置策略；结果表明BL模型策略整体优于MVO和固定比例模型。
　　摘要：
　　均值-方差模型是现代投资组合理论的基石，是Black-Litterman模型的基础。1952年Harry Markowitz提出了著名的“均值-方差模型”（Mean-Variance Model），给出了刻画预期收益和风险的一套范式，开启了量化配置时代。MVO模型在理论上具有开创性意义，但在实践中遇到了诸多问题。BL模型对MVO模型进行改进，采用贝叶斯理论将主观观点与量化配置模型有机结合起来。
　　Black-Litterman模型的实现过程主要分为四步。（1）通过逆向优化从市场均衡条件出发得到关于资产预期收益的先验估计；（2）将投资者的主观观点作为新的信息，计算观点分布；（3）将先验收益分布和主观观点分布结合，使用贝叶斯方法计算得到资产预期收益的后验估计；（4）将后验收益和后验协方差矩阵输入均值-方差模型中进行优化求解，得到具体的资产配置权重。其中，市场均衡收益、后验分布的计算是重点，参数设置的合理性、主观观点的预测准确性是模型效果的关键。
　　BL模型效果整体优于MVO模型和固定比例模型。为了讲解模型的使用和编程实现，我们将资产一个月收益率作为主观观点，使用BL模型构建一个简单的适用于“固收+”产品的资产配置策略。策略业绩比较基准设定为10%股票+80%债券+10%商品。历史回测发现，给定的参数取值和约束条件下，2012年以来BL模型策略1的年化收益为6.58%，最大回撤为3.13%，收益回撤比为2.1；明显优于均值方差基准策略（年化收益5.82%、最大回撤3.86%、收益回撤比1.51）和固定权重基准策略（年化收益5.41%、最大回撤3.55%、收益回撤比1.52）。
　　风险提示：黑天鹅事件等可能导致大类资产相关性增加，资产配置组合表现不佳；量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险；市场情况不满足模型假设，模型存在失效风险。