本报告中，我们对四种主流资产配置模型——均值方差模型（MVO）、BlackLitterman模型（BLM）、风险平价模型（RP）和风险预算模型（RB）——在中国市场的效果进行系统性实证研究。研究覆盖2016年1月至2026年6月共126个月的完整市场周期，涵盖A股、国债、商品、黄金和美股五大类资产。通过对模型参数的深入探索及多种变体的对比分析，我们致力于为投资者提供有实证依据的资产配置建议。
　　我们选择11种底层资产构建大类资产配置模型。每种底层资产均有对应的场内ETF产品可供实际交易，确保模型结论具备可操作性。其中，A股资产包括沪深300、中证500、创业板50和红利低波四只指数，覆盖大盘蓝筹、中小盘成长与红利策略等不同风格。债券资产选择30年国债指数，其预期收益与波动率在债券资产中均处于较高水平，有利于贡献分散化效果。商品资产选取豆粕、有色、能源化工三种有ETF产品跟踪的期货指数等权合成。黄金因与其他商品的低相关性，被单独作为一大类资产处理。美股方面，选择标普500和纳斯达克指数，分别代表美股大盘蓝筹与科技成长风格。我们采用等权方式合成同类资产，最终得到A股、债券、黄金、商品、美股五大类资产。我们在回测中采取两阶段策略：首先在不包含商品的四资产（A股、债券、黄金、美股）框架下测试各模型的表现，再将商品纳入形成五资产框架，考察其能否为组合带来额外的分散化收益。
　　在A股、债券、黄金、美股四资产回测框架中，RP模型的夏普比率在四种模型中最高（1.73），波动率仅6.00%，最大回撤压缩至8.89%，体现了其低波动的特征。RB年化收益率最高（12.95%），信息比率0.51为四模型之首，表明其在偏离基准的同时有效获取了超额回报。BLM年化收益率12.38%，与风险预算模型接近，月度胜率在四种模型中最高（56.35%），证明动量择时的观点矩阵对于模型表现有一定提升。MVO年化收益率10.79%为四模型最低，整体表现不及其他模型。
　　五资产模型将商品纳入了资产池，与四资产情景相比，大部分模型的收益提升有限。仅BLM模型的夏普比率从1.20提升至1.41，年化收益率从12.38%升至13.13%，信息比率从0.27翻倍至0.54，月度胜率从56.35%提升至59.52%。这表明BLM的贝叶斯融合框架能够有效利用商品的低相关性优势，将动量信号转化为正超额，而其他模型则受商品自身低收益的拖累。
　　综合来看，风险平价模型在风险控制上表现最优，适合风险偏好较低的投资者；风险预算模型在收益弹性上最优；BLM模型则在胜率和超额收益上表现突出，且对低相关资产的纳入反应积极。
　　风险提示：市场风格转换风险，第三方数据提供不准确风险，历史结果不代表未来收益，本报告不构成投资建议。