资产配置方法和实践介绍.docx

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1、资产配置方法和实践介绍工银私人银行成立于2008年，经历8年的快速发展和改革转型，客户AUM突破1.2万亿，直接管理资产已经超过8000亿元。资产投资范围覆盖货币、固收、权益、股权、跨境、另类和绝对收益等七大类资产。作为较早从事专业资产配置的MOM/FOF管理机构，通过对资产配置理论的研究和实践探索，形成符合自身投资目标和投资约束的大类资产配置体系，连续三年取得了7%的组合回报，夏普比始终保持在2左右，将取得的这些成效进行业绩归因，资产配置的贡献大约为80%，即β收益；择时和管理人选择的贡献分别大约为5%和15%，即α收益。资产配置框架包括自上而下的大类资产配置和自下而

2、上的投资策略（管理人）遴选与组合两条主线，前者主要负责β，后者主要负责α，投资组合有效前沿的构建是两条主线的结合落脚点。从管理层次上，资产配置框架包括大类资产配置、策略分配和管理人选择三个层次。（一）大类资产配置大类资产配置层面，需要通过宏观经济走势的研判和模型的因子测算，最终输出大类资产配置的明确比例。这是自上而下大类资产配置主线的起点，却也是整个资产配置框架中最重要的部分。之所以重要，是因为大类资产配置比例的确定决定了占整体收益贡献近80%的β收益来源。因此如果从效益的角度而言，专注于资产配置的机构应该起码把自身80%以上的精力和时间花在这个阶段，而不是在选人或者选

3、基金的层面。1、大类资产配置比例确定的是一个矢量矢量是一种既要有方向，又要有具体大小的量。研究宏观经济的人多，其中能根据宏观研判严谨给出大类资产配置方向的可能只有一部分人，而其中再能给出具体配置大小比例的可能就更少了。比如通过逻辑的宏观研判，你即使得到了超配一类资产的方向，超配是多少比例呢？是5%还是10%？中间的幅度又得拍脑袋吗？这似乎会让前面严谨的推断显得事倍功半。大类资产配置过程表明，投资决策过程中需要将科学和艺术紧密结合起来，因为单纯依赖定性的判断或单独依赖定量分析都不能为投资者带来持续的成功。在很多投资者看来，宏观经济研判中基于经济数据的经验规律总结和推导非常

4、重要，但是由此得到的配置建议大都是方向性的，很难得到比例大小的决策输出。确实需要花比较多的时间做这些工作，但是也需尝试用因子模型把偏艺术性分析的宏观配置刻画出来。从宏观分析到配置落地其实是将组合目标风险预算量分配在经济增长因子（股票）、经济萎缩因子（债券）和通货膨胀因子（商品）的过程，如果用纯科学量化的手段，可以选择用风险平配的方式使风险在三个因子间均衡暴露，但是严谨的宏观研判可以为因子敞口的管理提供更多的支持，从得到符合自身投资目标，在宏观研判配置方向指导下的量化解。2、战术配置及再平衡上述大类资产配置比例的确定是大类资产战略配置（SAA），虽然事实证明择时的收益贡献

5、占比不高，但是适度的战术配置（TAA）可以有效提升整体组合的投资收益。择时之所以贡献不高，是因为从概率论上来说，这是一项50%概率的决策，所以并不是择时越多越好，而是追求高胜率的择时。因此试图通过资金拟合模型、行为金融模型、动量追踪模型等增加择时的胜率，目前加权模型胜率也只能提升到65%的水平，但这已经足够为我们增加5%的整体收益贡献比例。另外，由于资产本身的涨跌以及到期再投资等原因，需要为资产配置组合进行再平衡。再平衡是对实际组合比例偏离资产配置比例的修正，因为长时间的偏离其实意味着组合承担了另一种资产配置方案的风险分配，所以再平衡的根本动机是维持组合的长期目标，目的

6、是控制风险而非增加收益。（二）策略分配1、资产内策略优化策略分配层面是大类资产配置的延伸落地，是投资组合有效前沿的构建和细化。每一项大类资产之下都会有一些更加细化的子策略可供选择，比如债券的利率策略、信用策略等等。在大类资产的既定β分配之下，有专门按资产类别管理的团队负责在该资产内部对不同资产子策略进行风险因子的均衡分配，由此最终形成策略的组合，即投资组合的构建。通过境内实践，希望分享的是近年因为桥水而引起广大关注的风险平配理论其实不仅限于资产间的风险均衡，在资产内部的风险均衡也可以非常有效地提升收益风险比。比如沪深300指数基金是一种很有效方便的β配置工具，但是由于其

7、内在构成中金融行业的风险贡献明显更大，所以从资产内进行策略均衡的角度可以选择有能力提供均衡风险分配的smartβ工具进行优化。2、策略组合的执行策略分配层面的另一项重要工作是找到能够有效执行策略的主体，这些主体在形式上可以是MOM的专户形式，也可以是FOF的基金形式，而资金分配给这些主体的过程也被市场称之为“委外”，所以“委外”也只是一种形式表象，在资金背后隐含的大类资产配置策略分配才是真正的灵魂。如果“委外”缺少了灵魂，那么“委外”的资金方可能就不清楚自身承担了哪些风险，会有哪些风险收益，容易在市场大幅波动的时候发生高买低卖行为；而“委