20171103-招商证券-FOF系列专题报告之五_风险配置模型的思考与实践_24页_1mb

风险配置模型的思考与实践总结

核心内容

风险平价模型是一种基于风险分配的大类资产配置策略，旨在实现资产组合中风险的均衡配置，而不依赖于对收益的预测。该模型在中国市场的回测结果显示，其在风险分散化方面表现良好，具有较高的稳定性，但收益水平相对较低。通过加杠杆和动态风险配置的改进，模型的收益表现得到了提升，同时保持了较低的波动率。

主要观点

• 风险平价策略：该策略强调风险的均衡配置，而非收益最大化。通过调整资产的风险敞口，实现整体风险的平衡。
• 模型构建流程：包括定义风险、定义风险贡献、设定模型参数、计算求解配比等关键步骤。其中，风险贡献的计算是模型的核心。
• 风险配置模型：通过调整资产的风险敞口，实现资产配置的主动化。该模型允许投资者根据市场判断动态调整风险配比。
• 加杠杆后的表现：在债券资产上增加杠杆，可以显著提升模型的收益水平，但也会带来额外风险。
• 动态风险配置模型：结合风险平价与动态配置策略，提高收益水平并保持较好的波动控制。该模型在实际操作中仍存在一定的换手率问题。

关键信息

风险平价模型

• 优点：

  • 实现真正意义上的风险分散化。
  • 降低对资产收益预测的依赖，提高模型的稳定性。
  • 在经济危机中表现较为稳定。

• 缺点：

  • 收益水平一般，偏重债券配置。
  • 参数选择对模型表现有一定影响，需谨慎处理。
  • 风险估计方法可能忽略部分实际风险。

风险配置模型

• 定义：风险配置模型通过调整各资产的风险敞口，实现风险的动态分配。
• 回测结果：
  • 增加某类资产的风险敞口可以提升其资金配置比例。
  • 在不同风险配置比例下，模型表现较为稳定。
  • 债券类资产仍占较大比例，但杠杆调整提升了整体收益。

加杠杆后的表现

• 1.4倍杠杆：

  • 年化收益率：6.61%
  • 年化波动率：1.25%
  • 夏普比率：2.90
  • 最大回撤：1.42%

• 2倍杠杆：

  • 年化收益率：9.12%
  • 年化波动率：1.67%
  • 夏普比率：3.67
  • 最大回撤：1.89%

动态风险配置模型

• 模型Ⅰ：

  • 年化收益率：9.02%
  • 年化波动率：2.65%
  • 夏普比率：2.27
  • 最大回撤：19.14%

• 模型Ⅱ（70%风险平价 + 30%动态配置）：

  • 年化收益率：7.48%
  • 年化波动率：1.42%
  • 夏普比率：3.16
  • 最大回撤：6.55%

模型改进思路

• 因子风险平价：通过因子分解，对风险因子进行均衡配置，从而反解出资产的配比。
• 自下而上的风险平价：精选底层资产，降低相关性，提升模型的稳健性。
• 风险与收益的平衡：模型在风险控制的同时，也应考虑收益的提升，通过动态调整实现两者的结合。

风险与收益的权衡

• 风险平价模型在不依赖收益预测的前提下，实现了较好的风险分散。
• 通过杠杆操作，可以提升收益水平，但需注意额外风险。
• 动态风险配置模型在保持风险控制的同时，提升了收益表现。

模型应用建议

• 参数选择：需结合投资目标，合理设定回溯窗口和调仓频率。
• 资产选择：应考虑资产之间的相关性，避免风险集中。
• 模型优化：可通过引入更准确的风险预测方法和优化配置比例，进一步提升模型表现。

图表目录

• 图1：桥水全天候基金表现
• 图2：原始风险平价模型回测
• 图3：原始风险平价模型资产配置演变
• 图4：不同回测参数估计下表现
• 图5：风险平价模型资产配置演变（6个月）
• 图6：风险平价模型资产配置演变（1个月）
• 图7：1.4倍杠杆风险平价模型回测
• 图8：1.4倍杠杆风险平价模型资产配置演变
• 图9：2倍杠杆风险平价模型回测
• 图10：2倍杠杆风险平价模型资产配置演变
• 图11：不同风险配置比例下风险配置模型的结果
• 图12：放大境外股票敞口时风险平价模型回测
• 图13：放大黄金资产敞口时风险平价模型回测
• 图14：20/80配置下的股票、债券风险敞口历史表现
• 图15：自下而上风险平价策略完整流程
• 图16：美国市场资产长期风险收益表现
• 图17：动态风险配置模型回测
• 图18：动态风险配置模型配置演变
• 图19：动态风险配置模型Ⅱ回测
• 图20：动态风险配置模型Ⅱ仓位图

表格目录

• 表1：各种风险度量与其风险贡献分解
• 表2：原始风险平价模型结果
• 表3：不同参数下风险平价模型表现
• 表4：债券取1.4倍杠杆后表现
• 表5：债券取2倍杠杆后表现
• 表6：风险配置模型表现
• 表7：风险配置模型表现
• 表8：动态风险配置模型Ⅱ表现

结论

风险平价模型是一种有效的风险分散工具，但在实际应用中需注意其保守性与收益水平较低的问题。通过加杠杆与动态配置策略，可以提升模型的收益表现，同时保持较低的波动率。模型的优化与改进需结合市场实际情况，合理选择资产与参数，以实现风险与收益的平衡。