量化资产配置研究之十五:大类资产配置中的均值回复应用

资产配置中的均值回复思想市场回归均衡是长期资产配置的主要利润来源,通俗地讲就是“低买高卖”。然而资产价格波动大,我们很难判断其处于高位还是低位。资产的估值指标与其价格相关性足够高,波动又相对更加平稳。因此,我们可以从相关性与平稳性两方面入手,寻找各类资产最为有效的估值指标,然后通过估值指标的均值回复特征进行组合配置。

    估值指标的发掘本篇报告所研究的大类资产主要包括股票(A 股) 、国内债券和大宗商品(原油) 。我们通过 Pearson 相关系数与 ADF 检验对各资产的估值指标进行筛选。最终,对于股票,我们采用股权风险溢价(ERP)进行估值;

    对于债券,我们采用水平因子进行估值;对于原油,我们采用美国实际利率进行估值。

    利用估值指标的均值回复特征对资产择时采用滚动十年期窗口、季度配置的方式,如果估值指标在观察窗口的a%分位数以下,买入该大类资产,如果估值指 b%分位数以上,卖出该资产。我们分别展示了统一优化参数与单独优化参数下,通过估值指标对各类资产进行择时的表现。

    不同风险偏好下资产配置策略的表现假定存在高风险偏好与低风险偏好两种情况。对于高风险偏好,我们设定基准为 40%股票+40%原油+20%债券;对于低风险偏好,设定基准为10%股票+10%原油+80%债券。在此基础上对各大类资产进行配置,即对于某类资产,如果估值偏低时,按基准权重买入持有,估值过高时,卖出空仓。资产之间的配权独立。从 2012年末回测至今,高风险偏好配置策略累积收益 45.12%,最大回撤率-20.68%;低风险偏好配置策略累积收益37.30%,最大回撤率-3.44%;均较好地战胜基准。

    策略应用于 FOF 中的表现运用上述配置方法对基金产品进行配置,考虑费用的情况下,从 2012年末至今,高风险偏好下 FOF 净值 1.25,低风险偏好下 FOF 净值 1.38,均战胜基准。

    核心假设风险:

    本篇报告通过历史数据进行统计,但由于市场具有不确定性,报告观点仅在统计意义下有望获得良好投资业绩。

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