1. 仅供内部参考，请勿外传 证券研究报告 固收 初识资产配置框架 华泰研究 2022 年 9 月 20 日│中国内地 深度研究 核心观点 随着理财转型、 “固收+”等产品类型兴起，资产配置理念再受关注。资产配 置解决的核心问题是如何分散化投资，在风险最小化的同时实现收益最大 化。理论研究显示，资产配置是决定投资组合收益的最关键因素之一。由于 单一资产无法兼顾低风险、高流动性、高收益等特征，组合配置可以更好满 足投资需求，并且资产配置能够优化风险回报比，持有体验也更佳。资产配 置的理论框架不断丰富和完善，从最初的固定比例投资策略逐步演化到形式 各异、模型化的量化资产配置策略。本文从概念、理念出发，帮助投资者构 建对资产配置的基本框架和认知。 研究员 SAC No. S0570518110002 SFC No. AMB145 联系人 SAC No. S0570120090141 张继强 zhangjiqiang@htsc.com +(86) 10 6321 1166 何颖雯 heyingwen@htsc.com +(86) 10 6321 1166 点击查阅华泰证券研究团队介绍和观点 什么是资产配置？“不把鸡蛋放在一个篮子里” 资产配置实际上是将资金按照不同比例投资于各类资产，在风险最小化的同 时实现收益最大化。资产配置是一个包含多个环节的工作体系，涵盖从明确 投资约束（自我认知） 、目标设定、长期战略资产配置（SAA）、中短期战术 资产调整（TAA）、底层资产与工具选择、组合构建、再平衡与业绩归因等 多个环节。组合投资收益=战略资产配置+战术资产配置+市场择时。“组合 多数回报来自于资产配置”的提法广为流传。自马科维茨在均值方差的框架 下提出投资组合理论以来，资产配置开启了数量化研究的新时代，也逐步发 展成为微观金融领域最为重要的方向之一。 为什么做资产配置？优化风险回报比，持有体验更佳 首先，由于资产属性差异，单一资产存在不可能三角，即低风险、高流动性、 高收益难以同时存在，需要通过组合的形式实现；其次，持有相关性弱的多 资产组合可以兼顾各类资产的优势，实证研究表明分散化+再平衡可以优化 风险回报比，实现风险收益目标；再次，择时策略带来正收益的难度较高， 也容易出现频繁交易陷阱；最后，资产配置能够有效管理风险与控制波动， 投资者具有损失厌恶心理，资产配置可以降低持有单一资产的风险，投资的 体验更佳。 怎么做资产配置？体系和理论模型 资产配置是定量与定性有机结合的投资决策体系，流程上包括设定投资目 标、制定投资策略、底层资产选择、投资组合构建、业绩归因与再平衡等主 要环节。理论层面，资产配置的理论框架不断丰富和完善，其中马科维茨的 均值方差模型是数量化模型的鼻祖，用均值衡量预期收益、用方差衡量风险， 从而实现风险和收益的平衡，但无法将样本外信息纳入决策，参数高度敏感； Black-Litterman 模型在均值方差的基础上以 Bayes 概率统计等理论基础进 行优化，引入主观观点，降低模型参数的敏感性；美林时钟将资产轮动和宏 观经济周期相结合，构造不同的资产配置方案。 风险提示：资产间相关性抬升导致分散化失效、历史数据分析存在误差对回 测结果会产生影响。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1

2. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 正文目录 什么是资产配置？ ......................................................................................................................................................... 3 战略资产配置 SAA ................................................................................................................................................ 3 战术资产配置 TAA ................................................................................................................................................. 3 为什么做资产配置？ ..................................................................................................................................................... 5 单一资产存在不可能三角 ...................................................................................................................................... 5 “分散投资是唯一的免费午餐” ................................................................................................................................ 5 优化风险回报比，实现风险收益目标 .................................................................................................................... 6 择时难度与频繁交易陷阱 ...................................................................................................................................... 6 管理风险与平滑波动 ............................................................................................................................................. 7 如何做资产配置？ ......................................................................................................................................................... 9 恒定混合策略 ...................................................................................................................................................... 11 60/40 投资组合模型：最简单的风险分散 .................................................................................................... 11 基于收益与风险的量化资产配置模型 .................................................................................................................. 11 均值方差模型：优化收益和风险.................................................................................................................. 11 Black-Litterman 模型：引入主观观点 .......................................................................................................... 13 基于获取收益的量化资产配置模型 ...................................................................................................................... 14 动量模型：强者恒强理念 ............................................................................................................................ 14 基于风险考量的量化资产配置模型 ...................................................................................................................... 16 风险平价模型：平衡风险贡献 ..................................................................................................................... 16 风险预算模型：实现主观调整风险分布 ....................................................................................................... 17 融入经济周期和主观判断的配置模型 .................................................................................................................. 18 大学捐赠基金模型：多元配置与主观判断 ................................................................................................... 18 美林时钟模型：资产轮动与经济周期 .......................................................................................................... 19 风险提示.............................................................................................................................................................. 20 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2

3. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 什么是资产配置？ 资产配置是一种投资理念，简单说就是将资金按照不同比例投资于各类资产，解决的核心 问题是如何分散化投资，从而在风险最小化的同时实现目标收益。对于很多投资者而言， 资产配置是既熟悉又陌生的概念。熟悉在于，大家都知道“不要把鸡蛋放在一个篮子里”； 而陌生在于，如何结合资产配置理论和市场实际表现，形成资产配置观点配比。近年来， 理财净值化+房地产去金融化使得资本市场面临的机会成本明显降低，从居民端到机构端， 国内投资者都越发重视资产配置。本文从概念、理念再到实践，试图在波动的市场中，回 归常识，帮助投资者做好资产配置。 战略资产配置 SAA 资产配置策略主要包括战略资产配置和战术资产配置。组合投资收益=战略资产配置+战术 资产配置+市场择时。自马科维茨 1 在均值方差的框架下提出投资组合理论以来，资产配置 开启了数量化研究的新时代，也逐步发展称为微观金融领域最为重要的方向之一。根据指 导思想、投资目标的差异，资产配置策略可以分为战略资产配置（Strategic Asset Allocation， 简称 SAA）和战术资产配置（Tactical Asset Allocation，简称 TAA） ，其中战略资产配置着 眼于长期投资目标（通常为 5 年以上） ，战术资产配置着眼于短期投资目标。 通常来说，组合多数回报来自于资产配置。资产配置对于基金表现贡献方面，Brison、 Hood 和 Beebower 2 在研究中使用 1974-1983 年美国 91 只养老基金的数据进行实证研究，发现 战略性资产配置能够解释 93.6%的基金业绩变动，解释程度远超择时和选股（虽然对这一 看法存在争议）。 图表1： 组合投资收益=战略资产配置+战术资产配置+市场择时 资料来源：华泰研究 战术资产配置 TAA 战术资产配置着眼于市场短期变化或相对价值变化带来的短期投资机会。战术资产配置通 过对资产风险和收益的预测，短期内对战略资产配比实现某种偏离，便于及时抓住投资机 会，在风险可控的前提下尽可能地增强投资业绩。战术资产配置侧重择时能力，战略资产 配置的研究意在量化资产配置模型对投资组合业绩的解释能力。因此，市场研判和机会把 握是战术资产配置成功的关键。 1 Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91. Brinson, G. P., Hood, L. R., & Beebower, G. L. (1986). Determinants of portfolio performance. Financial Analysts Journal, 42(4), 39-44. 2 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 3

4. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 战略资产配置和战术资产配置虽然只有一字之差，但二者具有显著的不同：1）先有战略资 产配置，后有战术资产配置，战术资产配置是战略资产配置的补充。如果对市场预测没有 明确的把握，甚至可以不进行战术资产配置；2）战略资产配置着眼于长期的自上而下资产 配置，而战术资产配置是着眼于短期市场机会对战略配比进行调整；3）战略资产配置往往 是基于系统的数量化方法来分析预测长期的预期收益、风险和相关性，根据合适的模型运 行得到目标配置比例。而战术资产配置往往是通过基本面分析、技术分析和量化分析的中 的一种或几种方法对未来市场进行短期预测，并对战略资产配置比例进行某种偏离。 图表2： 战略资产配置 vs 战术资产配置 资料来源：华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 4

5. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 为什么做资产配置？ 单一资产存在不可能三角 由于资产属性的差异，存在“不可能三角” ，低风险、高收益、高流动性难以兼顾。单一类 别的资产不能兼备高收益、低风险、高流动性的特征，投资单一资产则需要在这三者中进 行取舍，既要、又要、还要很难做到：1）高流动性+低风险的资产，收益不一定高，比如 利率债、货币基金等；2） 高流动性+高收益的资产，相应承担高风险，比如商品期货等； 3）低风险+高收益的资产，则可能牺牲流动性，比如曾经的非标和结构化产品等。 图表3： 资产和资管机构的不可能三角 资料来源：华泰研究 “分散投资是唯一的免费午餐” 资本市场变幻莫测，投资单一资产或单一策略难做“常胜将军” ，资产配置分散化投资的重 要性逐渐提升。1990 年诺贝尔经济学奖得主马科维茨曾提出，“分散投资是在市场上唯一 的免费午餐”。分散化在投资收益和投资体验上都有明显提升。一方面，单一资产不能同时 满足高收益、低波动、高流动性的特点，由于市场会不断出现新的未知影响因素，存在空 间和时间上的不确定性，投资者难以精确挑选出一定时期内表现最好的资产。 另一方面，简单的分散化配置组合也可以明显优化投资体验，投资者不需要频繁的择时来 获得超额回报。使用国内股债主要指数构造有效前沿，固收产品作为底仓配置品种，能够 平滑整体持仓的波动率；商品、黄金等波动较大，不适合长期高杠杆操作；理财、一线城 市房价过去受追捧，但在理财破刚兑、房住不炒下，二者未来或不再特殊。利用资产间不 完全相关的特征，可以获得更好的“预期回报-预期风险”组合。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 5

6. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 图表4： 国内大类资产的有效前沿 (年化回报,%) A股:消费 14 A股:成长 12 10 A股:金融 一线城市房价 8 6 理财 信用债 利率债 4 REITs 伦敦金 A股:稳定 A股:周期 可转债 南华商品指数 2 (年化波动率,%) 0 0 5 10 15 20 25 30 35 资料来源：Wind，华泰研究 优化风险回报比，实现风险收益目标 不同于单一资产的风险收益特征，持有相关性弱的多资产组合可以兼顾各类资产的优势， 并且有效分散投资风险。资产配置好比“健康饮食” ，需要荤素搭配。一种资产不能满足投 资者的所有要求，持有相关性弱的多元资产组合，会进一步降低某种资产的系统性波动。 Ibbotson 和 Kaplan 3 分析得出，资产配置的对业绩表现起到决定性作用，从时间序列、横 截面和整体收益水平三个维度上看，资产配置的平均解释力分别为 90%、 40%以及 100%。 通过分散化和再平衡，可以有效改善配置组合的风险收益特征。我们用简单的股债均衡比 例模型模拟分散化和再平衡的效果，使用 2007 年 1 月 1 日至 2021 年 12 月 31 日中证 800 指数和中债-总财富（总值）指数的历史数据进行回测，再平衡周期定为 6 个月。从 9 种股 票和债券的不同配比的恒定混合模型来看，股债 60/40 组合的风险收益比适中，再平衡操 作能够在降低风险的情况下进一步提高收益。因此，分散化往往需要通过牺牲收益来降低 风险，再平衡策略可以有效改善风险收益比。 图表5： 资产配置改善风险收益特征 图表6： 再平衡操作进一步优化风险收益比 复合年化收益率 波动率(右) 0.12 0.30 0.10 0.25 0.08 0.20 0.06 0.15 0.04 0.10 1.0 0.02 0.05 0.5 2.5 股票 债券 股债60/40，无再平衡 股债60/40，有再平衡 2.0 1.5 0.00 0.00 股 债 股 债 股 债 股 债 股 债 股 债 股 债 股 债 股 债 纯 债 纯 股 资料来源：Wind，华泰研究 0.0 (0.5) 07 09 11 13 15 17 19 21 资料来源：Wind，华泰研究 择时难度与频繁交易陷阱 择时（Market Timing）本质是对市场以及未来资产表现的短期走势的预测，通过择时带来 正收益稳定性不佳。择时成功的闭环需要在低点买入，在高点卖出，决策胜率的要求较高。 3 Ibbotson, R. G., & Kaplan, P. D. (2000). Does Asset Allocation Policy Explain 40, 90, or 100 Percent of Performance? Financial Analysts Journal, 56(1), 26–33. 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 6

7. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 William Sharpe 用统计学研究证明 4 ，准确率要达到 74%以上，才可以通过择时策略获取正 收益。有研究 5 对 91 个养老金计划十年业绩进行分析，发现择时策略导致其业绩下降了 0.66%。当前国内股债市场处于震荡期，市场尚未形成方向一致的主线，完成在理想状态下 的低买高卖难度更增。 投资者通常倾向于高估自己的择时能力，但实际上择时难度大，频繁交易的成本也会增加。 精准择时建立在对市场走势的预判，需要在市场形成共识之前找到共识，在未知的基础上 寻找未知。此外，投资者往往会对自己的判断过于自信，试图精准择时。过度自信容易形 成控制错觉（illusion of control），即当交易者连续盈利后产生的一种错觉，认为自己的交 易系统或者策略发现了市场内在运行规律，而后出现不顾风险控制、干预策略、盲目加仓 等行动。 图表7： 资产配置可以平滑波动，持有体验较好 (%) 万得全A (%) 偏债混合型基金指数(右) 800 400 700 350 600 300 500 250 400 200 300 150 200 100 100 50 0 0 (100) (50) 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22 资料来源：Wind，华泰研究 管理风险与平滑波动 金融市场的本质是多变又复杂的，具有信息不完备性与市场不确定性。不同投资时期、不 同资产类别的表现大不相同，重大市场经济事件更是可能令某些资产类别出现巨幅波动。 仅配置单一资产，其表现很有可能比持有平衡的资产组合波动更剧烈。同时，市场变化难 以预料，单一资产的信息也不一定准确完备，因此执着于揣测时机反而可能错失机会。 投资者在不同的收益或亏损状态下对风险的偏好不同，具有典型的损失厌恶心理。盈利给 投资者带来的效用提升幅度，远低于同等亏损给投资者造成的效用损失。当个人投资者被 “套牢”时，很多人宁愿承担更大的潜在风险也不愿意退出，这实际上表现出了他们在承 担风险而非回避风险；许多投资者不设“止损线”或者在实际运作中不愿意按照既定的“止 损线”进行操作，都显示了对风险的追逐。这种损失厌恶心理在行为金融中被称为“处置 效应”，往往会导致投资单一资产的投资者承担较大的亏损风险。 资产配置可以降低单一资产的非系统性风险。系统性风险往往是难以避免的，而非系统性 风险可以通过分散化投资对冲来降低。例如投资者在进行资产配置时可以同时持有股票、 债券、黄金、房地产等多种资产，如此可以降低单一资产波动带来的净值大幅波动的风险， 还可以通过配置相关性较低的不同行业，以减少行业的系统性风险，能够有效地管理风险、 控制波动。 William Sharpe, “Likely Gains from Market Timing”, Financial Analysts Journal, Vol. 31, No. 2, March-April, 1975, pp. 60 - 69 5 Gary P. Brinson, L. Randolph Hood, and Gilbert L. Beebower, “Determinants of Portfolio Performance”, Financial Analysts Journal, Vol. 51, No. 1, January-February, 1995, p. 135 4 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 7

8. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 图表8： 一个所有资产波动率=10%的简单世界 图表9： 盈利带来的效用提升远低于亏损带来的效用损失 (组合年化波动率,%) 10 (效用) 80% 9 60% 8 赚钱带来的效用提升幅度… 40% 7 6 20% 5 (损益) 4 10% 3 两两资产间相关性=0% …远低于亏同样的钱带来的效用损失 2 1 (10%年化波动率的资产类别数) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 资料来源：华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 资料来源：华泰研究 8

9. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 如何做资产配置？ 资产配置是定量与定性有机结合的投资决策体系，流程上包括设定投资目标、制定投资策 略、底层资产选择、投资组合构建、业绩归因与再平衡等主要环节： 1）基于投资约束设定投资目标。资金来源差异导致投资约束的不同，一般包括资产规模、 负债管理、投资期限、风险偏好、法规要求等。基于投资的约束条件，形成预期收益率、 预期波动性、流动性等方面的回报要求，刻画用户画像，设定投资目标。 2）基于业绩目标制定投资策略。中长期视角的战略资产配置形成基准仓位，即股、债、商 等大类资产的中枢位置，短期内不进行调整。短期视角的战术资产配置根据市场变化进行 小幅调整，力图增强短期收益而规避短期风险，操作上包括风格切换、行业配比等。 3）根据投资理念、风险预算进行流程操作。由于影响资产表现的因素多元，在投资约束、 投资目标的基础上，建立基本面策略、相对估值策略、事件驱动策略、主题性策略等多策 略投资体系，从而便于在基本面、政策面、资金面、估值等维度挖掘投资机会。 4）选择具体底层资产。在投资策略框定的范围内选择实现收益目标的具体产品，大类资产 的风险收益特征、流动性、相关性不尽相同，一般会采用定性和定量结合的筛选规则。股 票参与的门槛低，流动性高，影响因素相当复杂，获得回报需要承担相应的风险。债券一 般是机构投资者直接参与，受宏观经济影响较大，整体表现稳健，但也需要提防信用违约 的风险。商品高杠杆、高波动、高风险特征明显。此外，有特殊投资需求的产品也会选择 另类产品或 ETF 作为资产配置的标的。 5）投资组合构建运行，业绩归因与再平衡。资产配置方案制定后，通常需要根据目标设定 和实际表现进行追踪调整，确保组合不偏离既定目标，也有助于控制风险。再平衡重新配 比是很重要的一环，使得投资组合的各部分重新回到合理的目标比率，有助于降低资产过 度集中的风险。在基金层面绩效回顾也有助于考察基金是否完成了预设投资目标并进行适 时调整。 图表10： 大类资产配置的主要流程 资料来源：华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 9

10. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 理论层面， 资产配置的理论框架不断丰富和完善，从最初的以恒定混合投资策略逐步演化 到量化资产配置模型和融入经济周期与主观判断的资产配置策略。20 世纪 50 年代之前， 资产配置方式主要是简单固定比例策略来分散风险，例如等权重投资策略、经典的股债 60/40 策略。随着可投资资产的类别不断丰富，资产配置策略从原来的传统组合，发展到以 GEYR 模型和动量模型为代表的追求组合收益最大化的量化配置模型以及以均值-方差模型、 Black-Litterman 模型为代表的追求组合风险最小化的量化配置模型。由于均值-方差模型未 考虑内部风险均衡，因而对于参数较高的敏感度会导致风险过度集中的问题，以风险平价 模型和风险预算模型为代表的注重风险管理与内部均衡的资产配置策略逐渐演绎。由于风 险平价与风险预算模型在出现流动性危机等极端情况时，股债负相关性的打破使其面临回 撤，而后以大学捐赠基金模型和美林时钟为代表的更为注重实体经济与宏观底层逻辑的投 资策略逐步映入眼帘。 图表11： 大类资产配置模型分类 资料来源：华泰研究 图表12： 部分资产配置模型流变 模型 特点 优势 劣势 等权重模型 固定比例投资，风险分散化 简单方便、易于理解和操作 无差别对待各类资产，预期收益、预期风险、相 60/40 投资组合模型 固定比例投资，风险分散化 简单方便、易于理解和操作、长期收益高 均值方差模型 基于收益和风险，以均值衡量预期 平衡风险与收益，理论基础强 难理解、权重集中、参数预测可信度不高，对参 收益、以方差衡量风险 数过于敏感，估计误差被放大 关系数相同时才最优 波动大、风险集中，股债相关性较低时效果才好 Black-Litterman 模型 加入投资者主观观点 部分解决 MV 对参数敏感的问题，组合权重 应用复杂、假定资本市场是均衡的、输入变量较 风险平价模型 固定风险贡献比例投资，以波动率 部分解决 MV 带来的风险过度集中问题 ， 对流动性较为敏感，估计资产未来相关系数及其 较为分散，引入主观观点和不确定性 多、主观随意性强 衡量风险实现风险 应对周期变化，平滑市场波动 风险预算模型 实现风险的自主灵活分布 部分解决由风险平价模型高配低风险资产 同样对流动性较为敏感， 波动率方面难度较大 动量模型 基于行为金融学反应不足的现象来 简单方便、易于理解和操作，收益可观 波动大，在特定行情下或面临“动量崩溃问题” 追求收益 而导致的大幅回撤 导致的收益牺牲 大学捐赠基金模型 美林时钟模型 长期投资导向，联系经济周期多元 可以投资于部分流动性低、周期长的资产， 对资金的时间维度等具有严格要求，适用性较窄 资产配置 实现全球范围内多元资产的宏观对冲 实体经济与资产配置相联系 根据对经济周期拐点的判断，投资者可以做 随着基本面和资产价格的映射关系发生变化，增 出大类资产投资决策，获得投资收益 长和通胀并不能反映宏观基本面的全部信息，模 型有可能会被削弱 资料来源：华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 10

11. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 恒定混合策略 60/40 投资组合模型：最简单的风险分散 基于股债的收益率特征，20 世纪 30 年代出现了 60/40 组合的配置模型。60/40 投资组合策 略最初含义为将资产的 60%配置 S&P500 指数股票，资产的 40%配置 10 年美国国债。由 于当时普遍观点认为股票收益和债券收益的相关关系几乎为零，因此 60/40 配置资产的策 略被认为能够达到分散风险的目的。 𝑅 𝑝 = 𝜔 𝑆 × 𝑅 𝑆 + 𝜔 𝐵 × 𝑅 𝐵 2 2 2 𝜎 𝑝 = 𝜔 𝑆 × 𝜎 𝑝 + 𝜔 𝑆2 × 𝜎 𝑝2 + 2 × 𝜔 𝑆 × 𝜔 𝐵 × 𝜎 𝑆 × 𝜎 𝐵 × 𝜌 其中根据 60/40 投资组合的假设𝜔 𝑆 = 0.6 ， 𝜔 𝐵 = 0.4，𝜌 = 0。在股债相关性较小或负相关 时，60/40 投资组合可以实现较好的风险分散效果，该模型简单易行、长期策略有效性高的 投资策略，至今仍被大量机构广泛使用，挪威全球养老基金便士是经典的 60/40 投资组合 的典范。 随着时间和资产变化，股债资产仍有一定的跷跷板效应以及经济危机时代资产的相关性大 幅提高导致 60/40 投资组合遭遇大幅回撤。由于模型的前提要求为股票和债券的相关关系 几乎为 0 才能实现风险分散，当流动性推动资本市场时，股票和债券同时受益相关性也相 对一致，60/40 投资组合或表现不及纯股票类资产；当遭遇金融危机时，股债双杀，该组合 模型亦无法避免大的回撤。 股债 60/40 组合可能带有“时代烙印”，当时债券收益率较高，60/40 的仓位分配可以实现 风险平衡。而当前主要国家国债收益率均不高，导致直觉上看，股债 60/40 组合显然风险 更集中于股。 基于收益与风险的量化资产配置模型 均值方差模型 6 ：优化收益和风险 马科维茨（Markowitz）的均值方差模型（MVT 模型）是基于风险和收益管理的数量化资 产配置模型，是现代投资理论的基础。1952 年，马科维茨在《金融学杂志》上发表了论文 《资产组合的选择-投资的有效分散化》，标志着现代投资组合理论的正式诞生。他的理论主 要包括均值方差分析方法和投资组合有效边界模型。主要思路是根据每类资产的预期收益 率和协方差矩阵，计算得到投资组合的有效边界，再根据投资者的风险和收益预期，定量 计算最佳投资组合。具体而言，是求在给定风险约束下收益最大的投资组合，或求在给定 收益水平下风险最小的投资组合，有效前沿曲线（efficient frontier）是最优投资组合移动的 轨迹。 构建投资组合就是在收益和风险之间权衡取舍。著名经济学家约翰.威廉姆斯曾在 1938 年 出版的《投资价值论》一书中表达自己对于投资的观点： “证券价格反映了其内在价值，而 证券的价值就是其未来股息的折现价格”。马科维茨在认同威廉姆斯的观点的同时，发现这 一理论缺少了对于“风险”的分析：投资者固然要最大化预期折现收益，同时也应该考虑 收益的波动，应当在“预期收益”和“收益的波动”之间做权衡取舍，以构建最优的投资 组合。 6 Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91. 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 11

12. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 图表13： 均值方差模型实现步骤 参数基本设置，计算资 产的预期收益率、方差 和协方差矩阵 使用模型计算，在风险 一定时最大化收益，在 收益一定时最小化风险 输出各类资产的基本配 置比例 资料来源：华泰研究 理论和假设方面，马科维茨投资组合理论分别使用均值和方差来描述收益率和风险。未来 的收益是一个随机变量，一般通过概率分布的均值和方差来描述。均值方差分析方法使用 概率分布的均值来描述收益率，称为期望收益率；使用概率分布的方差来描述风险，方差 代表分布的离散程度，以刻画收益的不确定性。 𝑛 𝐸(𝑟 𝑝 ) = ∑ 𝜔 𝑖 𝐸(𝑟 𝑖 ) = 𝜔 𝑇 𝜇 𝑛 𝑖=1 𝑉𝑎𝑟(𝑟 𝑝 ) = ∑ 𝜔 𝑖 𝜔 𝑗 𝐶𝑜𝑣(𝑟 𝑖 , 𝑟 𝑗 ) = 𝜔 𝑇 𝛴𝜔 𝑖,𝑗=1 其中，𝑟 1 , 𝑟 2 , … … , 𝑟 𝑛 表示𝑛种风险资产的收益率，𝜇 = (𝜇 1 , 𝜇 2 , … … , 𝜇 𝑛 ) 𝑇 为对应的期望收益率 向量，𝛴为对应的协方差矩阵，𝜔 = (𝜔 1 , 𝜔 2 , … … , 𝜔 𝑛 ) 𝑇 表示投资组合权重向量。 给定𝑛种风险资产，马科维茨的均值方差模型是选择𝜔以极大化二次效用函数。风险厌恶系 数𝛿是用来刻画投资者风险厌恶程度，𝛿越大表明投资者的风险厌恶程度越高。当给定预期 收益率𝜇 𝑝 时，最优投资组合即为风险最小的组合，也称为有效组合。 𝛿 𝑈(𝜇, 𝛴, 𝜔) = 𝜔 𝑇 𝜇 − 𝜔 𝑇 𝛴𝜔 2 𝑚𝑖𝑛 𝜔 𝜔 𝑇 𝛴𝜔 𝑠. 𝑡. 𝜔 𝑇 𝜇 = 𝜇 𝑝 𝜔 𝑇 𝑒 = 1 其中𝑒是一个所有元素全为 1 的𝑛维向量。当预期收益率𝜇 𝑝 在一定范围内变化时，相应的有 效组合构成了有效前沿。有效前沿的顶点是一个方差最小的组合，称为最小方差组合，通 过无风险利率的直线与有效前沿的切点为切线组合，由于切线组合的夏普比率最高，因此 又称最大夏普比组合。 图表14： 投资组合有效边界 资料来源：Markowitz《Portfolio Selection》，1952 年，华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 12

13. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 马科维茨的均值方差模型是投资组合理论的重大突破，是最早基于风险和收益管理的数量 化配置模型。同时，该理论对市场的假设也较为理想化： 1）风险是基于收益率波动进行 衡量的；2）投资者是风险厌恶的；3）投资者倾向于提升效用；4）投资者是理性的：固定 风险，选择更高收益；固定收益，选择更低风险；5）效用函数是凹函数，边际效用呈现递 减趋势，效用随风险增加而增加；6）分析基于单一投资期；7）证券市场是有效的；8）证 券收益率服从正态分布。 均值方差模型树立了行业的标杆，但在实际应用中也存在较多不足之处，单纯使用历史数 据容易造成过度集中、参数过度敏感等局限：1）理论建立在大量估计样本的基础上，存在 误差放大效应，难以取得较好的样本外表现；2）没有考虑市场组合自身的权重，容易得到 极端的分配结果；3）结果对参数输入非常敏感，某个资产的预期收益的一个小变化可能会 产生完全不同的投资组合；4）换手率高，交易成本大。 Black-Litterman 模型 7 ：引入主观观点 在均值方差模型的基础上，Black-Litterman 模型（简称 BL 模型）构建的资产收益率与协 方差融合了市场均衡收益与投资人观点，包含了主观的预测信息。1992 年高盛的 Fisher Black 和 Robert Litterman 在均值方差模型的基础上， 以 Bayes 概率统计等理论进行了优化， 降低了参数敏感性，并在期望收益的计算中引入了主观观点和不确定性，在协方差矩阵的 计算中加入不确定性。 BL 模型以市场均衡权重为起点，通过投资者对市场的主观观点调整预期收益，再使用马科 维茨的优化框架得到投资组合。投资者关于大类资产的走势观点和市场均衡回报能够在模 型中体现出来，产生优化的预期回报。 图表15： Black-Litterman 模型实现步骤 确定市场均衡状 态；计算资产隐 含收益率 生成资产的主观 观点；确定主观 观点的信心水 平；主观观点的 预期收益率 根据主观观点计 算资产新的预期 收益率 优化组合，寻找 最优投资权重 资料来源：华泰研究 BL 模型从市场的供需出发，认为投资品的市值占比 𝜔 𝑒𝑞 体现了当前市场供需关系的均衡 状态。在这个基础上，模型进一步假设各投资品的在市场组合中的配置比例𝜔 𝑒𝑞 是由投资 者追求效用的最大化所致，并由 𝜔 𝑒𝑞 反推出市场均衡状态下各投资品的收益率，把它作为 先验收益率： 𝜇 0 = 𝛿𝛴𝜔 𝑒𝑞 对于先验期望收益率的协方差矩阵，模型假设它和样本收益率的协方差矩阵 𝛴 有着同样的 结构，以标量 𝜏 = 1/𝑇 作为缩放尺度，得到先验期望收益率的协方差矩阵𝜏𝛴。收益率预测 方面，BL 模型的核心是在贝叶斯框架下使用先验收益率以及主观观点得到后验收益率： 𝜇 𝑝 = ((𝜏𝛴) −1 + 𝑃 𝑇 𝛺 −1 𝑃) −1 ((𝜏𝛴) −1 𝜇 0 + 𝑃 𝑇 𝛺 −1 𝜇̅ ) 7 Black, F., & Litterman, R. (1992). Global Portfolio Optimization. Financial Analysts Journal, 48(5), 28–43. 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 13

14. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 其中，𝜇 0 ，𝜇 𝑝 及 𝜇̅ 表示先验、后验、主观观点期望收益率向量；𝑃 是涉及主观观点的资 产矩阵；𝜏 = 1/𝑇 为样本数量的倒数，𝜏𝛴 为先验期望收益率的协方差矩阵；𝛺 为主观观点 置信度矩阵。最后将融合的观点，也即后验收益率𝜇 𝑝 ，代入均值-方差模型得到最优投资组 合。 图表16： Black-Litterman 模型 资料来源：华泰研究 BL 模型本质上是从收益率估算、输入到输出的映射两个方面对均值方差模型进行改进。 1） 收益率估计方面， MVT 模型通过历史数据预测收益，而 BL 模型在均衡收益的基础上引入 主观判断，通过贝叶斯收缩的方法提高收益率预测的准确性；2）输入到输出的映射方面， MVT 理论中预期收益率直接影响配置比例输出，但模型对于收益率向量的变动极敏感。BL 模型在均衡收益的基础上，通过观点引入影响配置比例输出，因此权重变动几乎只受到观 点的影响，模型结果更加稳定和准确。 BL 模型的缺陷主要在于设计参数较多，对主观观点的质量要求高，主观误差容易导致预测 的不准确。一方面，模型所设的输入性参数较多，因此模型效果与主观信息的准确性高度 相关，主观观点的预判错误会给模型带来较大的风险；另一方面，模型假设资产收益分布 平稳，并未考虑经济周期变化的影响。 基于获取收益的量化资产配置模型 动量模型 8 ：强者恒强理念 动量模型认为，过去表现好的资产将在未来继续表现相对较好，过去表现差的资产未来仍 将表现相对较差，于是选择做多前者做空后者。1967 年 Robert Levy 提出将股票价格变化 的相对强弱作为股票筛选的重要标准是动量模型最早的来源。但同时期受追捧的有效市场 理论使得动量模型陷入至暗时刻。1993 年，Jegadeesh 和 Titman 正式提出了动量效应， 将股票分为 10 组，按照过去几个月的股票收益率进行排序，按照等权方式做多排名最高的 一组股票并做空排名最低的一组股票，并且通过多个子策略规避路径依赖的影响进行投资， 取得较为显著的超额投资收益。2008 年，有效市场假说的鼻祖 Eugene Fama 在接受 American Finance Association 的采访时曾表示“除了日本，动量效应在全球范围内广泛存 在” 。 8 Jegadeesh, N. and S. Titman (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. Journal of Finance48(1), 65 – 91. 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 14

15. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 动量效应可以从两方面来解释，基于风险溢价的理性解释与基于投资者行为偏差的行为金 融学解释。理性解释认为投资者通过动量模型获取收益是因为其承担了额外风险如宏观经 济风险、信息风险冲击以及尾部风险等。从行为金融学解释，动量模型从人是非理性角度 出发对有效市场理论提出挑战，认为投资者的过度自信与反应不足带来了动量溢价，即投 资者通常对自己决策较为自信，当处理信息时通常基于自己认为正确的理念选择不变或者 缓慢改变，这种反应不足会使得价格缓慢向正确价值变动，造成“好消息会缓慢反应在股 价中”的现象。 图表17： 动量模型实现步骤 确定交易资产范 围与调仓频率 选择合适的业绩 评价期并计算资 产期间收益率 对资产收益率进 行排序并选出做 多（做空）标的 根据调仓频率更 新仓位进行投资 资料来源：华泰研究 首先，可以根据需求确定交易资产的范围与调仓频率。动量效应不仅存在于股票市场上， 在其他资产中亦存在显著的动量效应。Asness 等（2013） 9 发现政府债券市场、大宗商品 市场和外汇市场存在显著的动量效应；Andrei 和 Cujean（2017） 10 认为动量效应在不同国 家和不同资产类别的股票市场上广泛存在。因此，可供选择的交易资产几乎可以覆盖市场 上所有资产，调仓频率根据个人需求，一般以月度为单位居多。 其次，选择合适业绩评价期并其计算资产的期间收益率。选择合适业绩评价期本身就是一 个构造动量因子的过程，1993 年 Jegadeesh 和 Titman 曾基于过去 3 ~ 12 个月美股收益率 构造动量模型发现了显著的动量效应。针对不同种类或是不同市场上的资产，其动量效应 有所差异，例如 Rouwenhorst（1998） 11 采用与 Jegadeesh 和 Titman（1993）同样的方 法分析欧洲 12 国的中期股票收益表现，当 12 国作为一整个经济体时，动量效应与美国相 当，当 12 国分别实施 6/6（业绩评价期 6 个月，持有期 6 个月的投资组合策略）的动量策 略时，各国动量效应存在差异，因此针对不同资产应具体问题具体对待并可以考虑构造多 个动量因子进行组合。 再次，对资产的期间收益率进行排序，并确定持仓资产与投资策略。根据动量模型的理念， 应该做多排名靠前的资产，如果存在做空机制可以做空排名靠后的资产。针对可能存在的 多个动量因子，使用业绩归因或机器学习方式赋予每种动量因子合适的权重，并根据因子 权重计算持仓资产的仓位水平形成投资策略。 最后，根据预先确定的调仓频率按时更新持仓资产与投资策略。由于选择的资产的期间收 益率为滚动计算，因而需根据调仓频率不断更新以调整组合的资产和仓位。 9 Asness C S, Moskowitz T J, Pederson L H. Value and Momentum Everywhere[J]. Journal of Finance, 2013, 68(3):929-985. 10 Andrei D, Cujean J. Information percolation, momentum and reversa[J]. Journal of Financial Economics, 2017, 123(3):617-645. 11 Rouwenhorst K G. International momentum strategies[J]. Journal of Finance, 1998, 53:267-284. 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 15

16. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 图表18： 动量因子主要分类与常见举例 资料来源：华泰研究 动量效应并不普遍适用于各种市场上的各类资产，特定行情下亦会导致“动量崩溃” （Momentum Crash）。鲁臻和邹恒甫（2007） 12 分析了 1998 至 2005 年的 A 股数据，发 现中国股市存在动量效应与反转效应且反转效应较为强烈，其中对于小公司与交易量小的 股票动量效应不显著。动量虽然能长时间获取不错的回报，但特定时期会遭遇崩盘危机， 尤其在市场由熊市转为复苏时期时，前期表现相对较差的资产出现“补涨”行情或反弹幅 度更大，做空此类资产将引发较大回撤 ，从而导致“动量崩溃” 。Barroso and Santa-Clara （2015） 13 曾采取直观的波动率管理策略剔除部分波动较大资产以部分解决此类问题，后 续可以考虑利用动量模型得出的反转效应并加入更多例如监测熊市行情的指标以缓解动量 崩溃问题。 基于风险考量的量化资产配置模型 风险平价模型：平衡风险贡献 达里奥的全天候模型是风险平价的雏形，磐安基金的钱恩平首次提出风险平价的概念。 1996 年，桥水基金的创始人达里奥等人研发“全天候”资产配置策略来管理家族信托，其核心 是构建在不同经济环境下都有稳健表现的投资组合， 至此风险平价模型形成雏形。 2005 年， 磐安基金首席投资官钱恩平提出“风险平价”的概念 ，即使每类资产在组合中风险贡献相 等的策略。通过均值方差最优构建的组合对收益与风险都高度敏感，优化结果往往是高度 集中的。 风险平价的核心理念是放弃对经济象限和收益的预测，把重心放到风险预算的规划上，组 合权重直接反映资产的风险属性。因此，风险平价基金的特征是低配高风险资产，高配低 风险资产，并通过加杠杆的方式达到更高的夏普比。 风险平价模型构建分为以下三步： 第一步，选择底仓。 钱恩平博士在《Risk Parity Fundamentals》中指出，资产背后的风险溢价分为三种，权益 风险溢价、利率风险溢价和通胀风险溢价。从理论上看，选择相关性较低、资产属性差别 较大、流动性较好的资产，有助于完善风险平价的配置图谱。对低波动资产加杠杆，以及 通过定期调仓进行再平衡，构建风险平价组合。 第二步，计算资产对组合的风险贡献。 定义资产对组合的边际风险贡献为组合波动率对权重的偏导数，资产对总风险的贡献为该 资产权重与其边际风险贡献的乘积： 𝑇𝑅𝐶 𝑖 = 𝑤 𝑖 𝜕𝜎 𝑝 𝜕𝑤 𝑖 其中， 𝑤 𝑖 表示 资产分配权重， 𝜃表示资产的协方差矩阵，𝜎 𝑤 = √𝑤 𝑇 𝜃𝑤 衡量组合风险。 鲁臻，邹恒甫. 中国股市的惯性与反转效应研究[J]. 经济研究, 2007(09):145-155. Barroso, Pedro, and Pedro Santa-Clara. "Momentum has its moments." Journal of Financial Economics 116.1 (2015): 111-120. 12 13 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 16

17. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 第三步，优化组合风险贡献，计算资产权重。 对于风险平价组合，资产对总风险的贡献水平相等，即： 𝑇𝑅𝐶 𝑖 = 𝑇𝑅𝐶 𝑗 权重求解本质上是二次优化问题，求资产对组合风险贡献差值的最小值： 𝑛 𝑛 𝑚𝑖𝑛 ∑ ∑(𝑇𝑅𝐶 𝑖 − 𝑇𝑅𝐶 𝑗 ) 2 𝑖=1 𝑗=1 𝑠. 𝑡. ∑ 𝑤 𝑖 = 1, 0 ≤ 𝑤 𝑖 ≤ 1 图表19： 风险平价模型实现步骤 选择相关性低、流动性 好的资产作为底仓，并 通过加杠杆、再平衡等 方式构建风险平价组合 计算资产对组合的风险 贡献 通过二次优化求解资产 对组合风险贡献差值的 最小值确定资产权重 资料来源：华泰研究 流动性危机下，股债负相关性被打破，风险平价或面临较大回撤风险。当流动性出现问题 时，风险平价基金面临抛售引发的连锁反应：抛售缺乏买盘→流动性下降→价格暴跌→波 动率增加→继续减仓。该策略对于 ETF 持仓和杠杆的使用亦是“双刃剑” ，加剧了流动性萎 缩。2020 年新冠疫情+石油价格战引发流动性危机，股票和债券不再呈负相关，动摇了风 险平价模型的基本假设。资产波动率骤然升高，风险平价策略从控制风险的角度不得不减 仓。在此阶段，风险平价模型遭遇史无前例的大幅回撤、资产缩水，仅有少数风险平价策 略的基金跑赢市场。 风险预算模型：实现主观调整风险分布 风险预算模型基于风险偏好和风险容忍度提前设定各个资产对组合的风险贡献，并最小化 各个资产风险的跟踪误差，计算得到各个资产的组合权重以达到主观调整风险分布。风险 预算模型与风险平价模型一样基于风险贡献确定资产权重的理念，但是不再要求风险贡献 相同而是基于投资者的需求、风险偏好设定风险贡献占比，因而可以认为风险平价模式其 实为风险预算模型的特例。由于可以自主调整各个资产风险贡献，风险预算模型可以更好 地解决风险平价模型因高配低风险资产导致牺牲组合收益的问题，可以根据投资者需求适 当提升高风险资产权重增强组合进攻性。 与风险平价模型构建步骤类似，风险预算模型第一步为确定各个资产对组合风险贡献占比 并选择底仓，第二步计算资产对组合的风险贡献： 𝑇𝑅𝐶 𝑖 = 𝑤 𝑖 𝜕𝜎 𝑝 𝜕𝑤 𝑖 其中， 𝑤 𝑖 表示 资产分配权重， 𝜃表示资产的协方差矩阵，𝜎 𝑤 = √𝑤 𝑇 𝜃𝑤 衡量组合风险。 第三步，最小化各资产的风险贡献的跟踪误差，计算资产权重。 对于风险预算组合，资产对总风险的贡献等于提前设定值，即： 𝑇𝑅𝐶 𝑖 = 𝑏 𝑖 其中权重 𝑏 𝑖 为提前设定的资产对组合风险贡献占比。 求解本质上也是二次优化问题，求资 产对组合风险贡献差值的最小值： 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 17

18. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 𝑛 𝑚𝑖𝑛 ∑(𝑇𝑅𝐶 𝑖 − 𝑏 𝑖 ) 2 𝑖=1 𝑠. 𝑡. ∑ 𝑤 𝑖 = 1, 0 ≤ 𝑤 𝑖 ≤ 1 ， ∑ 𝑏 𝑖 = 1, 0 ≤ 𝑏 𝑖 ≤ 1 图表20： 风险预算模型实现步骤 基于投资者需求确定资 产对组合风险贡献占 比；选择底仓构建组合 计算资产对组合的风险 贡献 通过二次优化最小化各 资产风险贡献的跟踪误 差确定资产权重 资料来源：华泰研究 由于风险预算模型是风险平价模型的一般化，所以风险平价模型更为灵活，但当出现流动 性危机亦会面临甚至比风险平价模型更大回撤风险。此外，由于模型始终是基于风险角度 出发而未考虑收益最大化目标，并且对风险贡献的确定带有主观色彩，或存在主观判断失 误导致的亏损。 融入经济周期和主观判断的配置模型 大学捐赠基金模型：多元配置与主观判断 大学捐赠基金模型是典型的融入经济周期与主观判断的大类资产配置，因其具备永续性与 资金体量等特点，可以全球范围内多元配置。大学捐赠基金来源于校友或是社会捐赠，目 的是为了解决学校部分支出或是作为奖学金的来源，所以其资金相较于传统的共同基金具 备更长的时间属性，所以其为真正的长期导向型基金，这为其投资流动性低、投资周期长 但回报率高的资产种类提供了可能；另一方面，大学捐赠基金由于资金体量一般较大，这 可以通过全球范围内多品种资产配置实现宏观风险对冲。 耶鲁基金是全球运作最为成功的大学捐赠基金，采用均值方差模型+多元化配置+再平衡策 略以实现长期稳定的资产配置。据耶鲁大学统计，2010-2020 年的 20 年间耶鲁基金的年回 报率为 11.3%，超过股票 9.1%和债券 4.6%的回报率。相较于传统捐赠基金按照 6/4 标准 基准配置大类资产，耶鲁基金通过马科维茨有效前沿决定具体资产比例，投资资产类型涵 盖绝对收益、国内收益、固定收益、国外权益、杠杆收购、自然资源、房地产和风险投资 八大类，在配置策略上强调长期投资，重仓低流动性的另类资产。耶鲁基金亦较为注重定 性因素在资产配置中的作用，在选择外部经理人时，耶鲁基金会充分了解经理人的历史业 绩、声誉以及能力之后再做决策，并且通过业绩分红激励经理人。最后，耶鲁基金通过再 平衡策略以实现长期投资目标，即卖出上涨的资产买入下跌的资产以维持最初配置比例。 图表21： 耶鲁捐赠基金配置步骤 根据均值方差理 论，对收益与风 险进行合理取舍 采取主动型多元 化投资策略 加强对经理人审 查监控 再平衡以实现长 期投资目标 资料来源：华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 18

19. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 大学捐赠基金因其天然具备的属性，所以适用范围较窄，操作难度也较大。由于大学捐赠 基金覆盖完整的经济周期，对管理者的主动管理能力要求也较高。此外，并不是所有资产 管理机构都可以采取此类投资方法，大多数投资资金的时间维度相较于大学捐赠基金要短 很多，因而无法实现投资流动性低、周期长的资产，但是对于周期较长的养老金或具有一 定的参考意义。 美林时钟模型 14 ：资产轮动与经济周期 美林时钟将资产轮动和宏观经济周期结合，通过识别经济运行周期中的拐点，将经济周期 划分为复苏、过热、滞胀和再通胀四个阶段，构造不同资产配置方案，从而实现目标收益 最大化的目标。美林在 2004 年发表的研究《The Investment Clock》中，首先提出投资时 钟理论，该框架可以同时指导股票、商品、债券和现金等大类资产的战术配置。 图表22： 美林时钟划分的四个阶段 阶段 经济增长 通胀 资产表现排序 股市风格 收益率曲线 再通胀 ↓ ↑ ↑ ↓ ↓ ↓ ↑ ↑ 债券>现金>股票>大宗商品 防御性、成长股 牛平 股票>大宗商品>债券>现金 周期性、成长股 - 大宗商品>股票>现金>债券 周期性、价值股 熊平 现金>债券 / 大宗商品>股票 防御性、价值股 - 复苏 过热 滞涨 资料来源：《The Investment Clock》，2004 年，华泰研究 图表23： 美国市场上的美林投资时钟框架 资料来源：《The Investment Clock》，2004 年，华泰研究 1）再通胀阶段（增长下行+通胀下行），债券表现较好。GDP 增速下行甚至转负，商品价 格、企业利润、资产价格接连下降，央行实行宽松货币政策使得债券表现最为突出，短端 下行快于长端，股市风格偏防御性。 2）复苏阶段（增长上行+通胀下行） ，股票表现较好。宽松政策刺激逐步奏效，经济由衰退 转向复苏，企业盈利开始恢复。此阶段利率仍处于较低水平，央行不急于收紧货币政策， 宽松的流动性利于股市估值扩张，股票对经济复苏弹性更大，相对债券和商品表现更突出。 14 Merrill Lynch, "The Investment clock". Special Report #1: Making Money from Macro. 10 November 2004. 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 19

20. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 3）过热阶段（增长上行+通胀上行） ，商品表现较好。经济增长推高通胀，企业利润、商品 价格、资产价格等持续走高，融资扩张需求旺盛，利率上行，央行边际收紧货币政策，债 券转熊，而流动性开始向上游大宗商品传导。高通胀环境下商品表现更好，股票、债券等 抵御通胀的能力较弱，周期性股票表现相对较好。 4）滞涨阶段（增长下行+通胀上行） ，现金表现较好。经济增速放缓，而商品价格上涨带来 通胀，宏观流动性在此背景下难以转松。央行采用紧缩型货币政策，首先作用于经济增长， 企业生产力下降。股票由于企业利润下滑而表现不佳，债券在加息环境下表现较差，持有 现金资产反而相对较好。 简言之，经济增长和通胀在惯性和微观主体顺周期行为的强化下很可能偏离潜在水平，货 币政策通过松紧调节引导其向潜在增速回归。在此过程中，大类资产形成了债-股-大宗-现 金等轮转。 风险提示 1、资产间相关性抬升导致分散化失效。黑天鹅事件等可能会导致大类资产之间的相关性抬 升，配置组合表现不佳； 2、历史数据分析存在误差对回测结果会产生影响。资产配置模型基于历史数据进行回测， 误差可能会对回测结果和配置策略产生影响。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 20

21. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 免责声明 分析师声明 本人，张继强，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见；彼以往、现在或未 来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。 一般声明及披露 本报告由华泰证券股份有限公司（已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格，以下简称“本公司”）制作。本 报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料。本报告仅供本公司及其客户和其关联机构使用。本公司不因接收人收到 本报告而视其为客户。 本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制，但本公司及其关联机构(以下统称为“华泰”)对该等信息的准确 性及完整性不作任何保证。 本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰可能会发出与本报告所载意见、 评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现 并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。 华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本公司不是 FINRA 的注册会员，其研究分析师亦没有注册为 FINRA 的研究分析师/不具有 FINRA 分析师的注册资 格。 华泰力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成购买或出售所述证券的要约或招 揽。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私 人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯 一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华泰及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收 益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。 除非另行说明，本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现，过往的业绩表现不应作为日后回报的预示。华泰不 承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影 响所预测的回报。 华泰及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况 下，华泰可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产 品等相关服务或向该公司招揽业务。 华泰的销售人员、交易人员或其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本 报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。华泰没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。华泰 的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。投资者 应当考虑到华泰及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突。投资者请勿将本报告视为投资或其 他决定的唯一信赖依据。有关该方面的具体披露请参照本报告尾部。 本报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布的机构或人员，也并非意图发送、发布 给因可得到、使用本报告的行为而使华泰违反或受制于当地法律或监管规则的机构或人员。 本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人 (无论整份或部分)等任何形式侵犯本公司版权。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并需 在使用前获取独立的法律意见，以确定该引用、刊发符合当地适用法规的要求，同时注明出处为“华泰证券研究所”， 且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权利。所有本报告中使用的商标、 服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。 中国香港 本报告由华泰证券股份有限公司制作,在香港由华泰金融控股（香港）有限公司向符合《证券及期货条例》及其附属法 律规定的机构投资者和专业投资者的客户进行分发。华泰金融控股（香港）有限公司受香港证券及期货事务监察委员 会监管，是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。在香港获得本报 告的人员若有任何有关本报告的问题,请与华泰金融控股（香港）有限公司联系。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 21

22. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 香港-重要监管披露  华泰金融控股（香港）有限公司的雇员或其关联人士没有担任本报告中提及的公司或发行人的高级人员。  有关重要的披露信息，请参华泰金融控股（香港）有限公司的网页 https://www.htsc.com.hk/stock_disclosure 其他信息请参见下方 “美国-重要监管披露”。 美国 在美国本报告由华泰证券（美国）有限公司向符合美国监管规定的机构投资者进行发表与分发。华泰证券（美国）有 限公司是美国注册经纪商和美国金融业监管局（FINRA）的注册会员。对于其在美国分发的研究报告，华泰证券（美 国）有限公司根据《1934 年证券交易法》 （修订版）第 15a-6 条规定以及美国证券交易委员会人员解释，对本研究报 告内容负责。华泰证券（美国）有限公司联营公司的分析师不具有美国金融监管（FINRA）分析师的注册资格，可能 不属于华泰证券（美国）有限公司的关联人员，因此可能不受 FINRA 关于分析师与标的公司沟通、公开露面和所持 交易证券的限制。华泰证券（美国）有限公司是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限 公司的全资子公司。任何直接从华泰证券（美国）有限公司收到此报告并希望就本报告所述任何证券进行交易的人士， 应通过华泰证券（美国）有限公司进行交易。 美国-重要监管披露  分析师张继强本人及相关人士并不担任本报告所提及的标的证券或发行人的高级人员、董事或顾问。分析师及相关 人士与本报告所提及的标的证券或发行人并无任何相关财务利益。本披露中所提及的“相关人士”包括 FINRA 定 义下分析师的家庭成员。分析师根据华泰证券的整体收入和盈利能力获得薪酬，包括源自公司投资银行业务的收入。  华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司, 及/或不时会以自身或代理形式向客户出售及购买华泰证券研究 所覆盖公司的证券/衍生工具，包括股票及债券（包括衍生品）华泰证券研究所覆盖公司的证券/衍生工具，包括股 票及债券（包括衍生品） 。  华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司, 及/或其高级管理层、董事和雇员可能会持有本报告中所提到的 任何证券（或任何相关投资）头寸，并可能不时进行增持或减持该证券（或投资）。因此，投资者应该意识到可能 存在利益冲突。 评级说明 投资评级基于分析师对报告发布日后 6 至 12 个月内行业或公司回报潜力（含此期间的股息回报）相对基准表现的预期 （A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数），具体如下： 行业评级 增持：预计行业股票指数超越基准 中性：预计行业股票指数基本与基准持平 减持：预计行业股票指数明显弱于基准 公司评级 买入：预计股价超越基准 15%以上 增持：预计股价超越基准 5%~15% 持有：预计股价相对基准波动在-15%~5%之间 卖出：预计股价弱于基准 15%以上 暂停评级：已暂停评级、目标价及预测，以遵守适用法规及/或公司政策 无评级：股票不在常规研究覆盖范围内。投资者不应期待华泰提供该等证券及/或公司相关的持续或补充信息 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 22

23. 仅供内部参考，请勿外传 固收研究 法律实体披露 中国：华泰证券股份有限公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为： 91320000704041011J 香港：华泰金融控股（香港）有限公司具有香港证监会核准的“就证券提供意见”业务资格，经营许可证编号为： AOK809 美国：华泰证券（美国）有限公司为美国金融业监管局（FINRA）成员，具有在美国开展经纪交易商业务的资格，经 营业务许可编号为：CRD#:298809/SEC#:8-70231 华泰证券股份有限公司 南京 南京市建邺区江东中路 228 号华泰证券广场 1 号楼/邮政编码：210019 电话：86 25 83389999/传真：86 25 83387521 电子邮件：ht-rd@htsc.com 北京 北京市西城区太平桥大街丰盛胡同 28 号太平洋保险大厦 A 座 18 层/ 邮政编码：100032 电话：86 10 63211166/传真：86 10 63211275 电子邮件：ht-rd@htsc.com 深圳 深圳市福田区益田路 5999 号基金大厦 10 楼/邮政编码：518017 电话：86 755 82493932/传真：86 755 82492062 电子邮件：ht-rd@htsc.com 上海 上海市浦东新区东方路 18 号保利广场 E 栋 23 楼/邮政编码：200120 电话：86 21 28972098/传真：86 21 28972068 电子邮件：ht-rd@htsc.com 华泰金融控股（香港）有限公司 香港中环皇后大道中 99 号中环中心 58 楼 5808-12 室 电话：+852-3658-6000/传真：+852-2169-0770 电子邮件：research@htsc.com http://www.htsc.com.hk 华泰证券（美国）有限公司 美国纽约哈德逊城市广场 10 号 41 楼（纽约 10001） 电话：+212-763-8160/传真：+917-725-9702 电子邮件: Huatai@htsc-us.com http://www.htsc-us.com ©版权所有2022年华泰证券股份有限公司 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 23