本报告导读：
　　本报告对大类资产走势、多个量化资产配置策略表现进行跟踪。策略表现上，2023年以来，国内资产BL模型1已实现收益为5.17%，最大回撤为0.6%；国内资产BL模型2已实现收益为4.58%，最大回撤为0.36%；国内资产风险平价模型已实现收益为4.39%，最大回撤为0.41%；基于宏观因子的资产配置模型已实现收益为5.31%，最大回撤为0.42%。
　　摘要：
　　国君量化资产配置策略简介：国泰君安量化配置团队专注于资产配置量化模型研究，此前我们已经完成了Black-Litterman、风险平价、宏观因子3个基础资产配置模型的开发，并使用上述模型在国内股票、债券、商品、黄金4大类资产上开发了大类资产配置策略，进行样本外跟踪。
　　大类资产走势回顾：上月（2023-09-01到2023-09-30）国内大类资产整体表现寡淡。其中，南华商品指数录得涨幅1.3%；恒生指数、沪深300、SHFE黄金、中证转债、中债-国债总财富(总值)指数、中证1000和中债-企业债总财富(总值)指数分录跌幅5.49%、2.01%、0.79%、0.67%、0.63%、0.42%和0.03%。从资产相关性来看，近期沪深300与中债-国债总财富(总值)指数近一年走势相关性达到-33.12%，中债国债总财富(总值)指数与南华商品指数近一年走势相关性达到35.9%，沪深300与南华商品指数近一年走势相关性达到-11.43%。
　　大类资产配置模型跟踪：2023年以来，国内资产BL模型1已实现收益为5.17%，本月收益为-0.31%，最大回撤为0.6%，波动率为1.07%；国内资产BL模型2已实现收益为4.58%，本月收益为-0.22%，最大回撤为0.36%，波动率为0lkz.76%；国内资产风险平价模型已实现收益为4.39%，本月收益为-0.34%，最大回撤为0.41%，波动率为0.87%；基于宏观因子的资产配置模型已实现收益为5.31%，本月收益为-0.3%，最大回撤为0.42%，波动率为0.97%。
　　风险提示：量化模型基于历史数据构建，而历史规律存在失效风险

研究报告全文：研究大类资产大类资产配置研究TableMainInfo配TableTitleTableAuthor20231011报告作者置月大类资产多数调整资产配置模型运行刘凯至分析师90755-23976911大liukaizhi025861gtjascom平稳证书编号S0880522110002类资量化资产配置策略月报202310朱惠东研究助理产本报告导读0755-23976176配本报告对大类资产走势多个量化资产配置策略表现进行跟踪策略表现上2023zhuhuidong028682gtjascom置年以来国内资产模型已实现收益为最大回撤为国内资产证书编号S0880123070152月BL151706BL模型2已实现收益为458最大回撤为036国内资产风险平价模型已实现收益报为439最大回撤为041基于宏观因子的资产配置模型已实现收益为531TableDocReport相关报告最大回撤为042多资产配置策略表现均较好本年收益最高摘要超520230907TableSummary国君量化资产配置策略简介国泰君安量化配置团队专注于资产配关注汽车家电等板块的配置机会置量化模型研究此前我们已经完成了风险平价Black-Litterman20230906宏观因子3个基础资产配置模型的开发并使用上述模型在国内股8月行业轮动拥挤度模型表现较好成功规票债券商品黄金4大类资产上开发了大类资产配置策略进行避石油石化板块192下跌幅度样本外跟踪20230903关注汽车非银等板块的配置机会大类资产走势回顾上月2023-09-01到2023-09-30国内大类资产证20230804整体表现寡淡其中南华商品指数录得涨幅13恒生指数沪7月超预期模型超额414汽车新调入本券深300SHFE黄金中证转债中债-国债总财富总值指数中证期组合研1000和中债-企业债总财富总值指数分录跌幅54920107920230803究067063042和003从资产相关性来看近期沪深300报与中债-国债总财富总值指数近一年走势相关性达到-3312中债-国债总财富总值指数与南华商品指数近一年走势相关性达到告359沪深300与南华商品指数近一年走势相关性达到-1143大类资产配置模型跟踪2023年以来国内资产BL模型1已实现收益为517本月收益为-031最大回撤为06波动率为107国内资产BL模型2已实现收益为458本月收益为-022最大回撤为036波动率为0lkz76国内资产风险平价模型已实现收益为439本月收益为-034最大回撤为041波动率为087基于宏观因子的资产配置模型已实现收益为531本月收益为-03最大回撤为042波动率为097风险提示量化模型基于历史数据构建而历史规律存在失效风险请务必阅读正文之后的免责条款部分TablePage大类资产配置半年报目录1大类资产走势回顾311资产收益表现回顾312资产相关性跟踪32大类资产配置模型跟踪421国内资产BL模型策略跟踪522国内资产风险平价模型623基于宏观因子的资产配置模型824原报告中BL模型风险平价策略效果跟踪93附录1031各模型策略历史表现1032宏观因子走势跟踪124风险提示13请务必阅读正文之后的免责条款部分2of14TablePage大类资产配置半年报1大类资产走势回顾11资产收益表现回顾上月2023-09-01到2023-09-30大类资产整体表现寡淡其中南华商品指数录得涨幅13恒生指数沪深300SHFE黄金中证转债中债-国债总财富总值指数中证1000和中债-企业债总财富总值指数分录跌幅549201079067063042和003表1本年度各个资产收益表现数据来源Wind国泰君安证券研究图1权益资产走势图2商品债券与黄金资产走势数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究12资产相关性跟踪对于投资者而言投资者希望通过多元化配置资产实现资产风险间的风险对冲进而在降低风险的基础上获得较高的超额收益Markowitz称资产配置多元化是投资中唯一的免费午餐但也正如我们在桥水全天候策略和风险平价模型全解析大类资产配置量化模型研究系列之三中所提到的一样当资产间相关性绝对值较低时多元化配置资产才是有意义的出于此目的我们对大类资产走势的相关性进行监测上月2023-09-01到2023-09-30各大类资产间本月相关性如表2所示其中近一个月内恒生指数和中债-企业债总财富总值指数相关性绝对值较低请务必阅读正文之后的免责条款部分3of14TablePage大类资产配置半年报相关性仅有019表2本月各个资产表现相关系数数据来源Wind国泰君安证券研究我们也滚动计算了股债股商债商过去一年资产走势间的相关性如图3所示近期沪深300与中债-国债总财富总值指数近一年走势相关性达到-3312中债-国债总财富总值指数与南华商品指数近一年走势相关性达到359沪深300与南华商品指数近一年走势相关性达到-1143图3股债股商与债商近一年走势相关性变化趋势数据来源Wind国泰君安证券研究2大类资产配置模型跟踪我们汇总本年度各个资产配置策略的表现如表3所示各模型实现细节见下文具体内容请务必阅读正文之后的免责条款部分4of14TablePage大类资产配置半年报表3本文所述各策略本年表现汇总策略表现汇总本月收益本年收益最大回撤波动率夏普比率卡玛比率国内资产BL模型1-03151706010735248563国内资产BL模型2-022458036076419012562国内资产风险平价模型-034439041087342410767原报告中BL模型1-01451506813427827618原报告中BL模型2-021477045095353210486原报告中风险平价模型-029515040101369012992基于宏观因子的资产配置模型-030531042097402612554数据来源Wind国泰君安证券研究表4下月各策略持仓汇总数据来源Wind国泰君安证券研究表5各策略本月持仓变动数据来源Wind国泰君安证券研究相较上月几种BL模型减配中债-国债总财富总值指数减配中债-企业债总财富总值指数基于宏观因子的资产配置模型增配了沪深300与中债-国债总财富总值指数减配恒生指数中证1000与中证转债等资产21国内资产BL模型策略跟踪BL模型是传统的均值-方差模型的改进1990年高盛的FisherBlack和RobertLitterman对MVO进行改进开发了Black-Litterman模型简称BL模型并于1992年将其发表后被业内广泛使用BL模型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通过投资者对市场的分析预测资产收益进而优化资产配置权重BL模型有效地解决了均值-方差模型对于预期收益敏感的问题同时相较纯主观投资具有更高的容错性为投资者持续提供高效的资产配置方案在前面的报告手把手教你实现Black-Litterman模型大类资产配置量化模型研究系列之二中我们在沪深300恒生指数标普500中债-国债总财富总值指数中债-企业债总财富总值指数与南华商品指数的基础上搭建了两种BL配置模型在此基础上我们将前文提到的8类国内资产作为资产池构建了国内资产BL配置模型请务必阅读正文之后的免责条款部分5of14TablePage大类资产配置半年报1认为市场均衡权重未知每月末使用各资产过去五年的历史收益作为市场均衡收益率并指定风险厌恶系数的值比如10由于风险厌恶系数和目标波动率存在对应关系我们指定便相当于指定了目标波动率2对市场均衡权重进行人为指定权重这里采用股债转债商品黄金108052525使用各资产过去五年的历史收益作为市场均衡收益率使用各资产过去五年的历史收益作为反解市场风险厌恶系数此时每一期的是动态变化的相当于每一期的目标波动率也在变化作为对比我们以股债转债商品黄金108052525为固定权重构建了多资产均衡配置模型图4国内资产BL模型走势最近两年数据来源Wind国泰君安证券研究2023年以来国内资产BL模型1已实现收益为517最大回撤为06波动率为107国内资产BL模型2已实现收益为458最大回撤为036波动率为076相比之下均衡配置模型已实现收益为349最大回撤为077波动率为149表6国内资产BL模型本年表现数据来源Wind国泰君安证券研究22国内资产风险平价模型1996年桥水基金Bridgewater提出了全天候策略AllWeatherStrategy其目标是穿越经济周期希望构建一个在经济周期的不同阶段都能获得稳定Bata收益的策略在全天候策略已平稳运行数年之后的2005年请务必阅读正文之后的免责条款部分6of14TablePage大类资产配置半年报钱恩平首次正式提出了风险平价的概念提出各类资产在组合中风险贡献相等的思想由此揭开了全天候策略背后的核心思想风险平价模型是传统的均值-方差模型的改进其核心思想是把投资组合的整体风险分摊到每类资产因子中去使得每类资产因子对投资组合整体风险的贡献相等该模型从各资产因子的预期波动率及预期相关性出发计算得到初始资产配置权重下各资产因子对投资组合的风险贡献然后对各资产因子实际风险贡献与预期风险贡献间的偏离度进行优化从而得到最终资产配置权重在前面的报告桥水全天候策略和风险平价模型全解析大类资产配置量化模型研究系列之三中我们分三步构建了风险平价模型第一步选择合适的底层资产第二步计算资产对组合的风险贡献第三步求解优化问题计算持仓权重同时我们基于沪深300指数标普500指数恒生指数中债-企业债总财富总值指数南华商品指数和COMEX黄金构建了基于六类资产的风险平价模型我们同样在此基础上将资产池拓宽到前文提到的8类国内资产构建了更符合国内投资者实际的风险平价配置模型同时我们采用过去五年的日度收益率估计协方差矩阵用于提升协方差矩阵的估计稳定性我们同样以21中构建的均衡配置策略作为对比其净值表现如图5所示图5国内资产风险平价模型近两年走势数据来源Wind国泰君安证券研究2023年以来国内资产风险平价模型已实现收益为439最大回撤为041波动率为087请务必阅读正文之后的免责条款部分7of14TablePage大类资产配置半年报表7国内资产风险平价模型今年以来表现数据来源Wind国泰君安证券研究23基于宏观因子的资产配置模型在之前的报告基于宏观因子的大类资产配置框架大类资产配置量化模型研究系列之四中我们构造了涵盖增长通胀利率信用汇率和流动性六大风险的宏观因子体系并基于此提出了一个通用性的宏观因子资产配置框架该框架建立了一个宏观研究与资产配置研究的桥梁使用此框架我们构造了基于宏观因子的资产配置策略以将我们对于宏观的主观观点进行资产层面的落地我们通过FactorMimickingPortfolio方法构造了增长通胀等六大宏观风险的高频宏观因子高频宏观因子走势见附录并以此为基础将前文提到的8类国内资产作为资产池按以下四步构建基于宏观因子的资产配置策略第一步每月末计算上述资产的因子暴露水平见表5第二步以上述资产的风险平价组合作为基准计算出基准因子暴露第三步根据我们对宏观未来一个月的判断给定一个主观因子偏离值见表6结合基准因子暴露得到资产组合的因子暴露目标第四步带入模型反解得到下个月的各个资产配置权重最终得到的资产组合反应了我们对于增长通胀利率信用汇率和流动性六大宏观风险的主观判断我们使用基于先验信息的Lasso回归计算资产的因子暴露水平为了提高回归结果的稳健性采用滚动重采样Bootstrap的方式在每月末以过去10年为滚动窗口期随机挑选起始日期并取长度为2年的时间序列作为输入变量重复采样3000次最终取回归结果的中位数作为因子暴露值最新一期的资产因子暴露水平如下图表8最新一期的资产因子暴露数据来源Wind国泰君安证券研究主观因子偏离值每月给出反映了投资者对于下个月宏观状态的主观观点以通胀因子为例若认为下个月通胀上行则通胀因子主观偏离为正若认为下个月通胀下行则通胀因子偏离值为负数若认为通胀不上不下或对通胀无观点则偏离值为0站在2023年9月底我们认为经济方面9月PMI回升至荣枯线以请务必阅读正文之后的免责条款部分8of14TablePage大类资产配置半年报上供给修复强于需求需求连续两月好转短期经济底部企稳但是经济拐点仍需等待通胀方面可能持平或缓慢向上暂未看到有超预期的迹象利率方面短期缺乏向下动力上行概率较大但预计上行空间有限信用方面每年四季度信用风险舆情出现的可能性在增加叠加机构降杠杆利差可能有走阔的风险汇率方面美国劳动力市场强劲经济韧性强美通胀或延续美元有望维持强势流动性方面考虑到汇率贬值压力较大宏观流动性可能较前期边际趋紧因此分别为增长通胀利率信用汇率和流动性设置偏离值为00001001001和0近半年来每月主观因子偏离值如下表表9近半年来每月主观因子偏离值数据来源Wind国泰君安证券研究我们根据报告基于宏观因子的大类资产配置框架大类资产配置量化模型研究系列之四中的做法构建了基于国内资产的宏观因子的风险预算模型2023年以来基于宏观因子的资产配置模型已实现收益为531最大回撤为042波动率为097图6基于国内资产的宏观因子的风险预算模型本年走势数据来源Wind国泰君安证券研究24原报告中BL模型风险平价策略效果跟踪在前面提到的把大类资产配置模型运用到国内的基础之上我们也对手把手教你实现Black-Litterman模型大类资产配置量化模型研究系列之二和桥水全天候策略和风险平价模型全解析大类资产请务必阅读正文之后的免责条款部分9of14TablePage大类资产配置半年报配置量化模型研究系列之三所提到的多种策略模型进行了跟踪具体而言2023年以来原报告中BL模型1已实现收益为515最大回撤为068波动率为134原报告中BL模型2已实现收益为477最大回撤为045波动率为095原报告中风险平价模型已实现收益为515最大回撤为04波动率为101图7原报告中BL模型风险平价策略效果跟踪数据来源Wind国泰君安证券研究3附录31各模型策略历史表现表10国内资产BL模型1历史收益表现数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分10of14TablePage大类资产配置半年报表11国内资产BL模型2历史收益表现数据来源Wind国泰君安证券研究表12国内资产风险平价模型历史收益表现数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分11of14TablePage大类资产配置半年报图8各模型策略近十年走势数据来源Wind国泰君安证券研究32宏观因子走势跟踪图9各宏观因子走势概览数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分12of14TablePage大类资产配置半年报图10宏观因子同比走势数据来源Wind国泰君安证券研究4风险提示量化模型基于历史数据构建而历史规律存在失效风险请务必阅读正文之后的免责条款部分13of14TablePage大类资产配置半年报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国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力保证报告所采用的数据均来自合规渠道分析逻辑基于作者的职业理解本报告清晰准确地反映了作者的研究观点力求独立客观和公正结论不受任何第三方的授意或影响特此声明免责声明本报告仅供国泰君安证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅在相关法律许可的情况下发放并仅为提供信息而发放概不构成任何广告本报告的信息来源于已公开的资料本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利不与投资者分享投资收益也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任投资者务必注意其据此做出的任何投资决策与本公司本公司员工或者关联机构无关本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域部门或关联机构之间的信息流动因此投资者应注意在法律许可的情况下本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等相关服务在法律许可的情况下本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事市场有风险投资需谨慎投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素亦不应认为本报告可以取代自己的判断在决定投资前如有需要投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策本报告版权仅为本公司所有未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发表或引用如征得本公司同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为国泰君安证券研究且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改若本公司以外的其他机构以下简称该机构发送本报告则由该机构独自为此发送行为负责通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息或进而交易本报告中提及的证券本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议本公司本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任评级说明评级说明1投资建议的比较标准增持相对沪深300指数涨幅15以上投资评级分为股票评级和行业评级以报告发布后的12个月内的市场表现为谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于515之间比较标准报告发布日后的12个月内的股票投资评级中性相对沪深300指数涨幅介于-55公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准减持相对沪深300指数下跌5以上2投资建议的评级标准增持明显强于沪深300指数报告发布日后的12个月内的公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪行业投资评级中性基本与沪深300指数持平深300指数的涨跌幅减持明显弱于沪深300指数国泰君安证券研究所上海深圳北京地址上海市静安区新闸路669号博华广场深圳市福田区益田路6003号荣超商北京市西城区金融大街甲9号金融20层务中心B栋27层街中心南楼18层邮编200041518026100032电话0213867666607552397688801083939888E-mailgtjaresearchgtjascom请务必阅读正文之后的免责条款部分14of14