資產(chǎn)配置方法論系列之十二：資產(chǎn)輪動(dòng)模型的溫故知新

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1、大類資產(chǎn)研究2017年12月18日大類資產(chǎn)配臵資產(chǎn)配臵方法論系列之十二：資產(chǎn)輪動(dòng)模型的溫故知新馬爾可夫狀態(tài)切換組合業(yè)績(jī)回顧和歸因分析個(gè)股回報(bào)率好于基準(zhǔn)組合和任一單一資產(chǎn)，并且夏普比率較高。我們?cè)谫Y產(chǎn)配臵方法論系列之一中以滬深300、中證500、中債總財(cái)富指數(shù)以及滬分析員王慧，CFA金Au9999構(gòu)建了馬爾可夫狀態(tài)切換（MRS）進(jìn)取和保守組合。從2016SAC執(zhí)證編號(hào)：S0080514120001年8月至2017年11月，進(jìn)取組合年化回報(bào)率為8.9%，好于60/40組合，hui.wang@cicc.com.cn也好于任一單一資產(chǎn)；波動(dòng)率為8.

2、8%，高于60/40組合，但低于股票。從更長(zhǎng)的時(shí)間區(qū)間來看，2013年8月以來，進(jìn)取組合年化回報(bào)率為聯(lián)系人彭一夫22.6%，好于60/40組合和任一單一資產(chǎn)，經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的回報(bào)率僅次于SAC執(zhí)證編號(hào)：S0080116110008信用債。SFCCERef：BJU855yifu.peng@cicc.com.cnMRS模型通過非線性預(yù)測(cè)較好地把握了股票市場(chǎng)的拐點(diǎn)模式。歸因分析顯示，正確識(shí)別動(dòng)量貢獻(xiàn)了54.2%的收益，正確識(shí)別反轉(zhuǎn)貢獻(xiàn)了60.7%的收益。分解單一資產(chǎn)對(duì)組合收益的貢獻(xiàn)顯示，大盤股貢獻(xiàn)了最多的收益，占比為48.3%，其次是小盤股的47.

3、0%，債券貢獻(xiàn)了5.0%，而黃金的貢獻(xiàn)則為負(fù)。模型規(guī)避表現(xiàn)最差資產(chǎn)的概率達(dá)到79%。MRS模型在應(yīng)用時(shí)也存在不足：首先，待估參數(shù)過多需要消耗大量樣本，且容易導(dǎo)致模型估計(jì)的參數(shù)不夠穩(wěn)健，我們?cè)谀Ｐ椭性O(shè)臵了4種資產(chǎn)、6種狀態(tài)，每增加一期測(cè)試數(shù)據(jù)重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)后，狀態(tài)的內(nèi)涵就會(huì)隨之發(fā)生改變；其次，向量自回歸無法很好地表示回報(bào)率生成過程；第三，轉(zhuǎn)移矩陣設(shè)定為常數(shù)過于簡(jiǎn)化。對(duì)馬爾可夫狀態(tài)切換模型實(shí)踐的改進(jìn)方向針對(duì)模型在前述應(yīng)用中存在的不足，我們嘗試了三個(gè)改進(jìn)方向：1）減近期研究報(bào)告少模型待估參數(shù)；2）改變回報(bào)率生成過程；3）將狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣做了時(shí)變處

4、理：?大類資產(chǎn)

5、大類資產(chǎn)配臵月報(bào)：債券利率上行對(duì)股票意味著什么？(2017.12.01)減少待估參數(shù)能增強(qiáng)模型的穩(wěn)健型，但組合表現(xiàn)也被削弱。我們將狀態(tài)?大類資產(chǎn)

6、資產(chǎn)配臵方法論系列之十一：再談風(fēng)數(shù)量從原來的6種簡(jiǎn)化為2種，資產(chǎn)上去掉了黃金，并且僅預(yù)測(cè)滬深300險(xiǎn)平價(jià)(2017.11.13)及中證500的超額收益率，構(gòu)建了MRS簡(jiǎn)化向量自回歸組合。從實(shí)踐效?大類資產(chǎn)

7、2018年大類資產(chǎn)配臵策略：向“險(xiǎn)”果來看，雖然模型穩(wěn)健性有顯著增強(qiáng)，但是在預(yù)測(cè)最優(yōu)資產(chǎn)、回報(bào)率、而興(2017.10.29)夏普比率方面均不如未改進(jìn)的MRS進(jìn)取組合。?大類資產(chǎn)

8、

9、大類資產(chǎn)配臵月報(bào)：關(guān)注資產(chǎn)間相對(duì)吸引力的變化(2017.10.08)改變回報(bào)率生成過程，可使?fàn)顟B(tài)含義清晰直觀，預(yù)測(cè)最優(yōu)資產(chǎn)的準(zhǔn)確率也有所提升。在減少待估參數(shù)的基礎(chǔ)上，我們把回報(bào)率生成過程由向量?大類資產(chǎn)

10、大類資產(chǎn)配臵月報(bào)：格局未改，何懼?jǐn)_動(dòng)(2017.09.04)自回歸改為均值殘差的方式，構(gòu)建了MRS均值殘差聯(lián)立方程組合。均值殘差的回報(bào)率生成過程使得狀態(tài)含義清晰直觀，而基于此種數(shù)據(jù)生成過?大類資產(chǎn)

11、大類資產(chǎn)配臵月報(bào)：波動(dòng)上升，以靜程的狀態(tài)識(shí)別也基本能把握市場(chǎng)的漲跌。模型在預(yù)測(cè)最優(yōu)資產(chǎn)準(zhǔn)確率上制動(dòng)(2017.08.01)較MRS進(jìn)取組合有所

12、提高，但是回報(bào)率及夏普比率依然不及MRS進(jìn)取組合。MRS時(shí)變轉(zhuǎn)移矩陣組合各項(xiàng)指標(biāo)均有顯著增強(qiáng)。在前兩步基礎(chǔ)上我們進(jìn)一步將狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣參數(shù)化，使其具有時(shí)變性。如此改進(jìn)后的組合穩(wěn)健性強(qiáng)，并且每期最優(yōu)資產(chǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到50%，組合年化回報(bào)率達(dá)到了28%，夏普比率為1.35，三項(xiàng)指標(biāo)均顯著高于MRS進(jìn)取組合、簡(jiǎn)化向量自回歸組合和均值殘差聯(lián)立方程組合。請(qǐng)仔細(xì)閱讀在本報(bào)告尾部的重要法律聲明中金公司研究部:2017年12月18日目錄狀態(tài)切換組合業(yè)績(jī)回顧及歸因分析...............................................

13、......................................................................................3業(yè)績(jī)回顧：回報(bào)率好于基準(zhǔn)組合和任一單一資產(chǎn)，夏普比率較高...................................................................................3業(yè)績(jī)歸因：組合善于把握拐點(diǎn)，大盤股的貢獻(xiàn)最大....................................................

14、.......................................................4MRS模型實(shí)踐的優(yōu)缺點(diǎn)......................