基于周期嵌套理论的改进版BL模型可有效提升资产组合的夏普比率及胜率，2026年增配A股、美债，美股仓位逐步下调。
　　改进版BL模型简介。BL模型是将市场隐含的均衡收益与投资者主观观点按信心程度加权合并，得出更稳健预期收益率的资产配置方法。BL模型克服了传统均值-方差模型对参数高敏感的缺点，同时加入投资者主观观点，更具实践意义。我们对于BL模型的改进主要在于主观观点的输入，我们的主观观点是基于周期嵌套理论。模型基于不同周期定位下的大类资产的表现，将市场均衡观点进行贝叶斯修正，输出满足既定条件的最优资产组合，模型输出可显著提升组合夏普比率。结合胜率及收益率数据，在被动去库和主动补库阶段可侧重股票与商品；在主动去库与被动补库阶段则应增加债券配置，以平滑组合波动、把握周期轮动带来的收益机会。
　　BL模型可有效提升资产组合夏普比率及胜率。我们通过海外四资产及国内四资产等多组实证回测，验证了BL模型在提升夏普比率和组合胜率方面的有效性，尤其在控制回撤和优化风险收益比上表现突出；进一步通过参数敏感性测试，明确了风险厌恶系数与观点置信度对模型输出的影响。
　　大类资产展望：2026年增配A股、美债，美股仓位逐步下调。基于我们对库存周期的跟踪与定位，当前经济周期正处在第二库存周期中的主动补库中后期，2026年主要经济体大概率逐步进入去库阶段。未来模型的资产收益率观点输入上，可基于被动补库->主动去库阶段历史均值数据。基于以上周期预判，模型输出2026年配置建议：海外资产中美股仓位逐步下调、美债提升，国内A股维持增配，债券与商品仓位依优化目标灵活调整。
　　风险提示：模型预测风险，海外地缘政治风险不确定性，宏观基本面及政策环境不确定性，历史经验对未来的解释性。