《基金經理投資筆記》一線視野，基金經理主筆分享真知灼見
本文作者：江少坤 鵬揚基金量化及多資產策略部總監(jiān)
隨著國內投資市場的逐漸成熟、投資工具的逐漸完善、公募養(yǎng)老金FOF的逐步推廣，以及針對海外投資市場的逐步開放，投資人有必要正確理解大類資財配置理念及意義。
何為大類資產配置？
我們首先要正確理解大類資產配置理念。
大類資產配置的定義：
大類資產配置是一個嚴謹的投資體系。該體系根據投資人的收益要求、風險承受能力、投資時間框架來建立多資產類別投資組合。大類資產配置策略可以系統(tǒng)性地調整投資組合中各大類資產類別權重以平衡整體組合的風險與回報，同時爭取收益的最大化。
大類資產配置的目的：
在充分考慮到各大類資產收益、風險及其之間相關性的前提下，建立一個完整的多資產類別投資組合。在已定組合目標風險的基礎上追求收益的最大化。
為何要做大類資產配置？
1．在一個多資產投資組合中，絕大部分的投資收益來自于大類資產配置，只有小部分的收益來自于標的選擇。諾貝爾經濟學得主馬可維茲研究表明，資產配置決定了約90%的投資收益，可見其重要性。
2．對于單個資產的擇時遠遠沒有想象中有效。
3．大類資產配置的核心理念是投資的多樣化/分散化（diversification）。而多樣化/分散化是投資中唯一免費的午餐。
4．對于絕大部分投資人來說，以大類資產配置為基礎的投資方式是唯一正確的投資方式。
大類資產配置的誤區(qū)及思考
誤區(qū)1：認為大類資產配置就是告訴投資人應該何時買賣股票/債券/現金或是任何一類風險或者非風險資產。
思考：大類資產配置絕對不是對單個資產做擇時。大類資產配置投資策略的關注點不在于某單一資產，其關注點在于整個多資產投資組合。換句話說，以大類資產配置為基礎的投資人不應該過于關注任何單一資產的情況，而應該把關注點聚焦在組合層面。
誤區(qū)2 ：大類資產配置主要是基于對宏觀經濟的判斷。
思考：大類資產配置有不同的投資理念與思路。既有基于宏觀經濟的戰(zhàn)略性資產配置，也有基于基本面與技術面的戰(zhàn)術性資產配置。
但其核心理念——投資多元化、風險分散化、收益最大化，背后的邏輯與執(zhí)行方式則基于傳統(tǒng)量化投資中的投資組合理論。
誤區(qū)3：大類資產配置投資策略追求絕對收益。
思考：投資有兩種收益
A. Alpha收益（絕對收益）
與各大類資產收益長期相關性低，不指望有牛市才有好回報。無論牛熊都能產生正收益。通常只有能多能空的策略所產生的收益才被稱為Alpha收益。
B. Beta收益（多頭收益）
在各大類資產中只多不空的收益為該類資產的Beta收益。傳統(tǒng)的股票債券收益均為Beta收益。
絕對收益指的是在任何情況下都能獲得正收益，因此在理念上類似于Alpha收益。
大類資產配置策略追求的是各大類資產的Beta收益。大類資產配置將資本配置于各類資產，而每一類資產的收益均為Beta收益，因此組合所獲得的收益依然是Beta收益。既然是Beta收益，那就不能稱為絕對收益。
誤區(qū)4：Black-Litterman模型是大類資產配置模型。
思考：Black-Litterman是一個用于展示投資觀點的框架。 該框架的產出為各個交易標的的預期收益。 這個框架并不是專用于大類資產配置，海外很多傳統(tǒng)量化機構也將其用于量化權益投資。
Fischer Black和Robert Litterman在1992年發(fā)表了一個數學公式，其主要的目的是解決投資組合理論中使用均值方差優(yōu)化所產生的“Corner Solution”的問題。
關于Black-Litterman模型，我們會寫一篇專門的文章來解釋其使用的方式。
大類資產配置的分類
資產配置可以分為戰(zhàn)略性和戰(zhàn)術性兩種。其最大的區(qū)別在于投資時間框架的不同。戰(zhàn)略性資產配置通常為季度到年度調整，而戰(zhàn)術性資產配置通常為周頻到月頻調整。無論是戰(zhàn)略性資產配置還是戰(zhàn)術性資產配置，投資的出發(fā)點都是對投資收益風險目標進行評估。
戰(zhàn)略性資產配置——策略包括：基于投資/風險理論，股票與債券資產比例為70/30，等權重，最小波動，風險平價等。對應英文：Investment view based， 70/30, equal weight， GMV， risk parity
戰(zhàn)術性資產配置——策略包括：股債輪動，市值輪動，行業(yè)輪動，權益擇時，債券擇時，利率/信用債輪動等。對應英文：Equity bond rotation， size rotation， sector rotation， equity timing， bond timing， interest credit rotation
戰(zhàn)略性資產配置分類
戰(zhàn)略性資產配置又可以細分為兩類：
第一類是基于投資觀點的戰(zhàn)略性資產配置——Investment View Based Strategic Asset Allocation
該類戰(zhàn)略性資產配置主要依靠研究宏觀經濟來判斷各大類資產的趨勢，并以此為依據對戰(zhàn)略性投資組合中各大類資產的權重提出建議。各大投資機構都有自己的宏觀分析框架。某些研究框架例如美林時鐘在業(yè)界廣為流傳，也成為國內許多機構研究的模板。
美林時鐘（或是類似框架）將經濟狀態(tài)劃分為數個周期。按照經濟理論以及歷史依據，先行判斷在不同周期中各大類資產的表現。再追蹤宏觀經濟數據，判斷當前經濟狀況屬于哪類周期，以此為依據給出當前資產配置的建議。
該類資產配置框架的目標并不是幫助投資人建立最終的戰(zhàn)略性投資組合，其核心在于宏觀研究，對于各類資產未來走勢做出判斷。因此其產出一般為投資顧問服務（Investment Advisory Service）。
第二類是基于風險理論的戰(zhàn)略性資產配置——Risk Based Strategic Asset Allocation
該類戰(zhàn)略性資產配置以風險或是按照各大類資產歷史風險溢價為依據，作為建立投資組合的基礎。
A. 目標風險：
在Markowitz投資組合理論中，相對于每一個風險點（波動率）都存在一個預期收益最高的投資組合。
目標風險組合在擬定目標風險的情況下使用均值方差優(yōu)化的方式建立最優(yōu)組合，確保組合收益波動在目標范圍內。
B. 70（股票）/30（債券）：
70/30組合可以說是海外歷史最悠久、最傳統(tǒng)的戰(zhàn)略性資產配置組合。70/30這兩組數字猶如黃金分割線，已經深入人心。其底層的含義，代表的是對股票債券長期風險溢價的信任。
70股票 + 30債券 = 7%長期平均年化收益。
一般機構投資人會將70/30與宏觀研究結合，進一步調整大類資產戰(zhàn)略性配置權重：衰退周期：60/40，增長周期：80/20。
C. 風險平價（Risk Parity）：
風險類資產配置中最為著名的就是橋水的風險平價框架，該框架以資產風險模型（風險矩陣）為基礎，用優(yōu)化的方式建立組合。優(yōu)化的目標為所有資產對于整體投資組合的風險貢獻度（Risk Contribution）都相同。
風險平價理論在2008年之前非常小眾。2008年四季度到2009年1季度的全球股票市場暴跌導致許多以70（股票）/30（債券）為基礎的機構投資人損失慘重。由于股票波動遠遠大于債券，因此70/30 的股票債券組合若以風險來衡量，股票債券的風險貢獻可能在95（股票）/5（債券）。2008年金融危機使得機構投資人開始懷疑以資產權重作為建立投資組合依據的適當性，也因此風險平價理論開始流行。
風險平價資產配置理論將大部分權重配置于債券，小部分權重配置與股票。傳統(tǒng)70/30的組合由此變?yōu)轭?0/70的組合。但是自2012年以后，風險平價在美國的熱度逐漸消退，主要有以下幾個原因。
首先，眾多養(yǎng)老金保險公司等機構投資人需要獲得6%~7%左右的長期平均年化收益。從歷史數據來看，傳統(tǒng)70/30的組合可以達到這個目標。而風險平價組合（30/70）雖然在熊市中可以取得更小的回撤，有更高的收益風險比，但是不能滿足機構投資人對長期收益的要求（絕大多數機構投資人不允許放杠桿）。
其次，2008年金融危機后，美國股市自2009年一季度末開始強勁反彈。作為鮮明的對比，自2011年后，債券泡沫（Bond Bubble）這個話題開始被投資人關注。許多本來信奉風險平價資產配置的投資人突然發(fā)現股票的低配置已經導致其資產配置組合2009年后顯著跑輸傳統(tǒng)70/30的組合。與此同時又要擔心如果債券真的泡沫，組合中高配置的債券又會對組合帶來大幅損失。
過去數年，美國大部分機構投資人又回到了傳統(tǒng)70（股票）/30（債券）的戰(zhàn)略性資產配置。除去風險平價，70/30等組合方式，一些機構也研究了另外一些配置方式。例如等權（Equal Weight），最小波動（Global Minimum Variance），最大分散（Most Diversified Portfolio）等等。但是這些配置方式大部分被用于研究，并沒有被主流投資機構接受。
戰(zhàn)略性資產配置實例
從以上數據我們可以看到，標普500的年化收益和年化波動是10年國債的大約2.5倍不到，雖然收益風險比相似，但是股票的最大回撤4.5倍于債券。兩大資產的月度相關性為-18%。
可以明顯看出傳統(tǒng)70/30配置相對于風險平價配置來說累積收益更高，但是風險平價配置的回撤更小。
下圖以及數據可以看到傳統(tǒng)70/30配置擁有最大平均年化收益，但是風險平價配置擁有最小波動率以及最小回撤，因此收益風險比更高。
最佳情況：使用風險平價的理念，但是允許放杠桿。
戰(zhàn)術性資產配置分類
戰(zhàn)術性資產配置的目的是在戰(zhàn)略性資產配置的大框架下對各類資產（之間或是內部）做小幅度的戰(zhàn)術性調整，以求增厚收益。有以下幾個特點：
首先，如果戰(zhàn)略性資產配置可以被看成是投資理念的話，戰(zhàn)術性資產配置由于其較短的調倉頻率，應該被稱為投資策略。
其次，戰(zhàn)術性資產配置策略追求絕對收益，所產生的絕對收益對于戰(zhàn)略性資產配置所帶來的基準收益有疊加的功效。
最后，大部分戰(zhàn)術性資產配置策略為量化投資策略。
戰(zhàn)術性資產配置主要分三類：
第一類：各大類資產風格輪動策略，包括股票行業(yè)輪動策略、大小盤風格輪動策略、利率信用輪動策略、久期輪動策略。
第二類：各大類資產擇時策略，包括股票擇時策略，債券擇時策略。
第三類：大類資產類別之間擇時策略，包括股票/債券輪動策略。
戰(zhàn)術性資產配置實例
以A股市場大小盤風格輪動策略為例。滬深300與中證500代表了A股市場大盤和中小盤。其中滬深300市值約占A股總市值的60%，中證500占比不到15%。
下圖可以看到，滬深300和中證500收益風險比相差不大，中證500在過去14年稍占優(yōu)勢。分別設2015年12月1日的中證500指數收盤點數和滬深300指數收盤點數為1元錢，復利使得中證500從2005年底的1元錢增長到了2019年5月的5.5元，而同期滬深300則從1元錢增長到了將近4元。滬深300平均每年跑輸中證500約3.7個百分點。
統(tǒng)計表明，A股市場的大小盤風格明顯。
大小盤風格輪動：用各類宏觀基本面（PMI，CPI，利率，匯率），技術面信號（動能，趨勢）判斷當月大小盤風格。將資金在滬深300、中證500中切換，有望獲取明顯高于前兩者的長期收益。
運用股指期貨做多空策略的結果：
大類資產配置的運用之大類資產配置投資框架
首先和大家分享一下鵬揚量化多資產策略部大類資產配置投資框架。該框架包括：
Step 1. 戰(zhàn)略性大類資產配置 （目標風險型）
首先確定組合目標風險（年化目標波動率 = 5%）
Step 2. 戰(zhàn)術性調整資產內部權重
大類資產配置運用之Fund of Fund （FoF）
公募FoF以大類資產配置為主，基金選擇為輔。在國內公募行業(yè)，養(yǎng)老金公募FoF由于其避稅的功能預計將成為FoF策略主流。最流行的養(yǎng)老金公募FoF策略分為兩類：
第一類：目標日期策略FoF
目標日期FoF策略首先按照年齡鎖定客戶群體，將預期退休日定在未來年份， 例如2060, 2050,2040等。策略在執(zhí)行中將年份與組合風險掛鉤，隨著時間的推移將組合風險逐漸降低。策略本質非常簡單，例如FoF 2060的客戶群體為剛畢業(yè)不久的年輕人，預計40年后退休。從現在開始到40年后，投資組合的風險從激進逐漸變?yōu)楸Ｊ兀缦聢D所示：
從今年到40年后，組合風險逐漸降低，從現在的15%降至40年后的3%。
第二類：目標風險型FoF
相對于目標日期FoF，我們更傾向于開發(fā)目標風險型FoF。目標風險FoF將策略風險定在保守（年化波動3~5%），穩(wěn)?。昊▌?~10%），進取三個檔次（年化波動12~15%）?？蛻艨梢宰杂蛇x擇想承擔的風險。
按照剛剛給出的投資組合實例，我們可以構建以下保守型FoF組合：
大類資產配置運用之——智能投顧
智能投顧的本質其實就是將資產配置模型的最終成果呈現給客戶，智能投顧的資產配置方案也就是基于傳統(tǒng)的資產配置理論。
相對于傳統(tǒng)投顧，智能投顧嚴格執(zhí)行大類資產配置模型給出的資產配置方案，不會為了業(yè)績或傭金收入而誤導客戶，因此更加客觀公證。
智能投顧基于資產配置理論，可以根據客戶風險偏好以及投資期限為其定制個性化的最佳投資組合，并為客戶呈現投資組合的詳細方案。
一個完整的智能投顧服務流程包含了以下幾個步驟：
Step 1. 個人信息收集
智能投顧系統(tǒng)首先收集個人的年齡，收入，負債，資產，對于投資的預期收益，預期風險等詳細信息作為分析起點。
Step 2. 投資組合建議
系統(tǒng)根據收集的信息分析投資人的風險承受能力，并且提出精確到各類資產權重的投資組合建議。不僅如此，系統(tǒng)還應該提供組合的歷史回報歸因分析等詳細數據，幫助投資人了解收益風險特征。
Step 3. 投資組合執(zhí)行
按照呈現的信息，組合應該提供基金投資的選擇，并幫助投資人買入。
Step 4. 組合循環(huán)跟蹤
系統(tǒng)隨時跟蹤投資人組合現狀，并隨著時間推移或者個人情況的改變逐漸調整各大類資產權重，在滿足客戶風險暴露的前提下爭取收益的最大化。
智能投顧在國內最主要的問題：國內散戶投資人更關注短期回報，對于長期投資的接受度不高，與智能投顧偏重的長期投資的理念不符。
結 論
大類資產配置不是對任何單一資產作擇時，而是根據個人情況，通過投資組合理論構建最優(yōu)化的多資產投資組合。
對于絕大部分投資人來說以大類資產配置理論為基礎，構建多資產組合是唯一正確的投資方式。
以1990年因投資組合理論獲譽諾貝爾經濟學獎的哈里??馬科維茨的話結束：“一個好的投資組合不僅僅是一長串的好股票和好債券。它是一個平衡的整體，為投資者提供應對各種突發(fā)事件的保護和機會。”
【了解作者】
江少坤：鵬揚基金量化及多資產策略部總監(jiān)，19年量化投資經驗，美國哥倫比亞大學統(tǒng)計學碩士、美國倫斯勒理工學院計算機碩士，美國石溪大學計算機學士。2000-2004年先后任職于投資銀行Jefferies &； Co. 對沖基金 Millburn Ridgefield Corp以及Traxis Partner。2005-2014任職于路博邁集團（Neuberger Berman Group）及其前身，雷曼兄弟資產管理部（Lehman Brothers Asset Management ）量化投資部，歷任資深副總裁，全球宏觀基金經理。2014-2015任職于對沖基金威禧資產管理公司美國總部，歷任量化投資總監(jiān)，全球宏觀投資經理。2015年11月加盟前海開源基金管理有限公司，任量化投資部、FOF投資部總監(jiān)。2018年3月加入鵬揚基金，任量化及多資產策略部總監(jiān)、鵬揚元合量化大盤優(yōu)選股票基金基金經理。
【專家點評】
華寶證券研究創(chuàng)新部首席基金分析師李真：鵬揚基金江少坤理工背景，擁有近20年海內外量化投研經驗，歷經市場牛熊階段。相較于多數公募基金主觀分析判斷進行類屬資產配置，江少坤增加了海外成熟量化模型進行資產的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術配置，戰(zhàn)略層面以各大類資產歷史風險溢價為依據，作為建立投資組合的基礎，追求各大類資產的Beta收益，戰(zhàn)術層面，主要采用量化手段以追求戰(zhàn)略配置帶來的基準之上的絕對收益，在各類資產之間或內部做小幅度的調整。江少坤于2018年加入鵬揚基金，今年7月開始管理鵬揚元合量化大盤優(yōu)選股票基金。
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