买方投顾模式下的绝对收益型策略构建——基金组合投资策略研究（一）|投顾_新浪财经

来源：华宝财富魔方

分析师：张青（执业证书编号：S0890516100001）

分析师：李亭函（执业证书编号：S0890519080001）

研究助理：余景辉

近日，证监会下发《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》，业内翘首以盼的买方投顾业务正式破冰。买方投顾业务的推出意义重大，顺应了中国财富管理行业变革趋势，对促使公募基金行业从销售导向转向客户资产保值增值导向起到积极作用。

买方投顾业务的核心，是接受客户委托，按照协议约定向其提供基金投资组合策略建议，并直接或者间接获得经济利益，标的应为公募基金产品或证监会认可的同类产品。买方投顾业务的发展，有赖于投资、研究、营销、客服乃至投资者教育的多方发力，但其中基金组合策略是否有效，无疑起着关键性作用。

华宝证券研究创新部金融工程团队主要从事于以金融产品为标的资产的量化资产配置与组合投资策略研究。为了能够对买方投顾这项新兴业务的蓬勃发展做出一点浅薄贡献，近期我们加大了对各类基金组合投资策略的研究与开发力度，计划推出系列基金组合投资策略报告，以资借鉴。

财富管理的大变革时代，绝对收益型策略的市场空间广阔，对这类策略的研究与构建，较具有现实意义。本报告中，我们聚焦于以股债两类资产为配置标的，尝试不同策略理念下的绝对收益型策略开发。我们参考了业内已有的一些绝对收益型策略，重点研究权益阶梯仓位策略、估值区间策略、增强股债恒定配置策略、TIPP避险策略以及CPPI避险策略这5个代表性策略的构建及改进。

为单独考察策略本身的效果，报告中的策略构建与回测部分，我们统一采用指数标的，股票资产采用沪深300指数，债券资产则采用中债总财富指数。手续费率设定上，权益资产单边0.3%，债券资产单边0.1%。测试时间设定为2012年1月4日到2019年9月30日。

在本报告的最后部分，我们还采用了一个简单筛选策略分别构建了权益型与债券型基金组合，然后用于我们构建的各绝对收益型策略组合中，以验证采用主动管理型基金标的后，是否可以显著提升基金组合的投资绩效。

1. 权益阶梯仓位策略

权益阶梯仓位策略的理念是权益资产配置上限与组合净值相关联，当组合净值较低，缺乏安全垫时，则仅配置较少的权益资产，反之当组合净值达到一定比值，具备足够安全垫时，则权益配置的上限可以设定的更高一点。这一策略与CCPI策略思路有相似之处，但可以对权益资产的配置比例区间做更细分的设置，形成不断提升的阶梯，故形象称之为阶梯仓位策略。为了提升策略的效果，我们还在本策略融入了一个动量估值信号系统，即根据组合净值划分可配置的权益资产区间，而在某一个区间内，具体配置多少，则取决于当时市场的动量与估值状态，逻辑上看，市场呈现动量看多且估值偏低时，是最好的状态，此时应按照设定的权益配置区间上限配置，而当市场动量看空且估值高企时，是最差的形态，此时应尽量接近区间的下限进行配置。

具体看，本策略包含两个模块。

一是根据组合净值设定权益资产仓位区间。我们结合设定的权益最大配置比例与净值阈值划分区间。为比较不同权益最大配置比例下的策略状况，我们采用了3个权益最高配置比例值，依次为20%，30%，40%，记为P。（权益资产的最高仓位设定为了40%，这主要是考虑到该策略是偏绝对收益属性的，若权益资产配置比例过高，则组合的波动与回撤会显著加大，不太符合绝对收益策略的属性。我们根据组合净值设定权益资产的仓位区间：当策略净值增长率低于5%时，权益资产配置比例区间为[0%,P*0.50]；当策略净值增长率大于等于5%且低于10%时，权益资产配置比例为[P*0.50,P*0.75]；当策略净值增长率大于等于10%时，权益资产配置比例为[P*0.75,P]。对于剩余资金，我们配置于债券资产。

二是根据权益资产的动量与估值信号确定最终配置仓位。在这里我们根据动量与估值两个维度进行配置，并设定动量为主，估值为辅（其他几个绝对收益型策略中，我们也用到了动量与估值信号，为有所区分，本策略中我们设定动量为主、估值为辅的择时信号系统，动量策略的好处在于可以及时把握市场的趋势性机会）。当动量发出看多信号且估值不为看空信号时，权益资产配置比例为当前上限比例；当动量发出看空信号且估值信号不为看多信号时，权益资产配置比例为当前上限比例的N1；其他情况配置比例为当前上限比例的N2。

我们对该策略进行了全样本时间区间回测。此外，考虑到该策略的配置仓位与组合的安全垫高度相关，而组合安全垫又较易受起始入场时点影响，为检验策略的稳定性，我们还考虑了滚动时间区间回测结果，即每个回测时间区间设定为3年，回测的起始时间点每次向右前推1年。

相应的，每款策略的比较基准设定为P/2*沪深300指数+（1- P/2）*中债总财富指数。

1.1. 阶梯仓位策略历史回测（20%权益仓位上限）

1.2. 阶梯仓位策略历史回测（30%权益仓位上限）

1.3. 阶梯仓位策略历史回测（40%权益仓位上限）

从回测结果看，不同权益仓位上限设定下，阶梯策略均跑赢同期基准指数，年化收益率依次为5.74%、6.41%及6.78%。此外，从滚动区间测试结果看，不同时间区间内策略均取得了绝对正收益，这说明策略是可行的。

2. 估值区间策略

阶梯仓位策略的构建与组合的安全垫有较大关联，这导致策略很容易受起始建仓时点的影响。从上述回测就可以发现，不同时间区间下的年化收益率差别较大。鉴于此，我们考虑另一种策略思路，即不再根据组合净值设定权益资产配置上下限，而是基于市场自身状态。

实践中，一种常用的投资逻辑是根据权益市场的估值水平分配仓位。当权益资产估值偏低时，往往意味着未来投资收益风险比的提升，此时价值投资者应提升权益资产配置比例，反之估值高企则意味着投资风险的上升，此时逻辑上则应降低权益配比。

本策略根据上述理念，根据估值历史分位数，将市场估值由低到高划分为4个档位，由此设定权益资产配置的初始区间比例。不过，仅采用估值水平，也即仅采用左侧交易可能无法较好把握市场的短期运行趋势，为提升策略效果，我们依旧引入了一个右侧动量交易系统。动量系统仅有看多看空两个状态。此外，为检验不同权益仓位最大设置比例下的策略绩效表现，我们与阶梯策略保持一致，设定了3个权益的最高配置比例，记为P,依次取值为20%，30%，40%。结合动量与估值，就共计8种状态，设定具体策略如下：

当估值位于第1档，动量发出看多信号时，权益资产配置比例设定为P；

当估值位于第1档，动量发出看空信号；或估值位于第2档，动量发出看多信号；权益资产配置权重为P*75%；

当估值位于第2档，动量发出看空信号；或估值位于第3档，动量发出看多信号；权益资产配置权重为P*50%；

当估值位于第3档，动量发出看空信号；或估值位于第4档，动量发出看多信号；权益资产配置权重为P*25%；

当估值位于第4档，其动量系统发出看空信号时，权益资产配置权重为0%。

相应的，每款策略的比较基准设定为P/2*沪深300指数+（1- P/2）*中债总财富指数。

2.1. 估值区间策略历史回测（20%权益仓位上限）

2.2. 估值区间策略历史回测（30%权益仓位上限）

2.3. 估值区间策略历史回测（40%权益仓位上限）

从回测结果看，不同权益资产上限设定下，策略表现均好于基准。20%仓位上限设定下，策略组合录得5.78%的年化收益率，同期基准（90%中债总财富指数+10%沪深300指数）年化收益率4.60%，策略组合Calmar比率4.08，比较基准Calmar比率1.76；30%仓位上限设定下，策略组合年化收益率6.61%；同期基准（85%中债总财富指数+15%沪深300指数）年化收益率4.86%，策略组合Calmar比率3.34，比较基准Calmar比率1.31；40%仓位上限设定下，策略组合录得年化收益率7.40%；同期基准（80%中债总财富指数+20%沪深300指数）年化收益率5.10%；策略组合Calmar比率2.81，比较基准Calmar比率1.24。

与阶梯仓位策略相比，同等最大权益配置比例设定下，估值区间策略的年化收益率均高于阶梯仓位策略，而滚动一年的最大回撤水平又有明显下降，从而策略的收益风险比得到明显提升。

3. 增强股债恒定配置策略

实践中，还有一种简单的股债配置组合用于构建绝对收益策略，即维持股债恒定比例，常用组合如股债2:8配置，1:9配置组合。

传统股债恒定配置组合并不涉及主动资产配置，仅通过定期的再平衡（如月、季频率）进行被动择时。这一策略的好处是大道至简，通过恒定比例录得资产长期收益。但由于未采用主动择时操作，一旦资产（尤其是权益这类高风险资产）面临重大系统性风险，可能对组合的净值侵蚀也较大。鉴于此，我们考虑对策略进行一定程度的改进，引入大类资产的相对价值衡量指标，当相对价值明显倾向于某类资产时，才对股债恒定比例组合进行主动配置调整，其他情形则维持初始比例不变。

股债相对价值衡量指标构建为：1/沪深300指数市盈率-10年期国债到期收益率。本指标中，权益指数的倒数本质代表的是权益资产的潜在回报，而10年期国债收益率则代表的是债券资产回报，两者的差值衡量的正是两类资产的性价比比较。我们采用历史分位数研判股债相对价值的指向，当相对价值指标处于历史较高分位水平时，则意味着股票潜在回报吸引力的大幅提升，此时增配权益资产，反之当相对价值指标处于历史较低分位水平时，则意味着股票潜在回报吸引力的大幅降低，此时减配权益资产，其余情况则维持初始配置比例。

我们设定权益资产的初始比例为10%、20%，记为P，当相对价值指标指向增配权益时，则权益资产上调至P*1.5，相应减少债券配置；当显示为低配权益时，则权益配比下调至P*0.5，相应增加债券配置；当指标无指向时，则权益维持初始配置P。

3.1. 增强股债恒定配置策略历史回测（10%权益初始权重）

3.2. 增强股债恒定配置策略历史回测（20%权益初始权重）

从回测结果看：10%权益初始仓位设定下，策略组合回测期内录得累计收益率47.75%，折合年化收益率5.14%；同期基准（90%中债总财富指数+10%沪深300指数）累计收益率41.97%，折合年化收益率4.60%；策略组合最大回撤为6.24%，滚动1年平均最大回撤2.60%；同期基准指数最大回撤为5.68%，滚动250天平均最大回撤2.62%；策略组合Calmar比率1.98，比较基准Calmar比率1.76。

20%权益初始仓位设定下，策略组合累计收益率59.17%，折合年化收益率6.15%；同期基准（80%中债总财富指数+20%沪深300指数）累计收益率47.31%，折合年化收益率5.10%；策略组合最大回撤为8.28%，滚动1年平均最大回撤3.88%；同期基准指数最大回撤为9.19%，滚动250天平均最大回撤4.12%；策略组合Calmar比率1.58，比较基准Calmar比率1.24。

4. CPPI避险策略

CPPI避险策略在绝对收益型组合构建中占据重要地位，该策略通过安全垫与风险乘数的精准设计，确保组合最大亏损幅度在可控制范围内。为提升该策略的效果，我们对原始策略做一定改进。一是加入最大权益配置比例。CPPI策略中，权益资产的可配置比例与安全垫关联度较大，一旦积累了足够安全垫，权益资产理论可配置比例甚至可以达到60%以上，倘若不加以限制，如此高的权益配比，很难再称之为一个绝对收益型策略了，故我们设定权益资产的最大配置比例。本策略中我们设定为20%（这样以来债券类资产配比将会再80%以上，从而该策略就可以作为一个固定收益策略了，风险特征类似于二级债基）。二是引入策略的重置的机制。传统CPPI策略的终止机制为到期结束，即时间周期机制。这忽略了市场本身的特性，而且实践中，当下很多绝对收益型组合只是借用CPPI的理念，而不是发行一个完全意义上的CPPI型产品，从而这些组合就没有了明确终止时间，基于时间周期的策略终止机制也就无法实施。我们引入了一个基于市场自身状态的策略重置机制，即根据当时的净值重新设定安全垫。简单起见，同时不失有效性，我们依旧采用市场估值指标，当市场估值过高时（此外市场往往已经经历了一波大幅上涨，典型性如2015年上半年），则启动策略的重置机制，重新开始策略运行。策略的保本比率上，我们设定为0.95，风险乘数设定为2倍。策略回测如下：

从回测结果看，2012年1月4日至2019年9月30日，策略组合累计收益率59.06%，折合年化收益率6.22%；同期基准累计收益率41.99%，折合年化收益率4.66%；策略组合最大回撤为6.06%，滚动250天平均最大回撤2.05%；同期基准指数最大回撤为5.68%，滚动250天平均最大回撤2.62%；策略组合Calmar比率3.04，比较基准Calmar比率1.78。

相较于20%仓位上限的估值区间策略，该策略虽然滚动1年的平均最大回撤幅度有所扩大，但策略的收益率有了一定提升，从年化5.78%提升至6.22%。

5. TIPP避险策略

TIPP较之CPPI策略，是一类更保守的绝对收益型策略。该策略的安全垫随着组合净值的提升动态调整。我们对原始也做了一定改进，一是与TIPP策略一致，设定权益资产最大配置比例为20%；二是引入动态风险乘数。风险乘数越高，可用于配置权益资产的仓位也就越多，从而市场向好时，策略可获取的潜在回报也越大，但无疑策略的风险也会相应加大。为平衡收益与风险，我们对风险乘数采用动态设定，考虑根据估值对风险乘数进行调整。我们根据估值所处历史分位，设定为低估、合理或者高估三档，风险乘数则相应设定为3、2、1。其他参数设定上，考虑到TIPP策略较为保守，为了能够与TIPP策略具有可比性，我们适度下调TIPP策略的保本线为0.93。

测试时间从2012年1月4日至2019年9月30日。策略组合累计收益率66.33%，折合年化收益率6.84%；同期基准累计收益率41.99%，折合年化收益率4.66%；策略组合最大回撤为5.98%，滚动250天平均最大回撤2.39%；同期基准指数最大回撤为5.68%，滚动250天平均最大回撤2.62%；策略组合Calmar比率2.86，比较基准Calmar比率1.78。

与CPPI策略相比，改进后的TIPP策略年化收益率提升了62个BP，而波动率并未明显提升，从而策略组合的夏普比率高于CPPI策略，不过策略的滚动1年最大回撤幅度有所扩大，这主要是由于TIPP策略在市场低估值区间可以配备较之CPPI策略更高的风险资产所致，但组合的历史单一最大回撤幅度并未较CPPI策略扩大，反而有所缩小。

6. 加入微观基金标的后的策略绩效回测

上述策略构建中，为客观衡量策略本身的绩效优劣，在微观标的上我们采用的是市场宽基指数，但在实际组合构建中，往往我们会配置于具体基金标的，这在理论上会对组合的收益有进一步增厚。

为了检验加入主动管理型标的后是否可以提升策略绩效，同时也是出于策略开发完整性的考虑，本报告中我们也对加入微观基金标的后的策略组合表现进行了回测。微观标的上，权益型基金我们采用沪深300指数增强基金，对于债券型基金，则采用中长期纯债基金。

微观标的配置必然涉及微观基金筛选，为此我们引入三个基于区间排名的衍生指标用于基金标的筛选。具体思路为，我们于每年1月、4月、7月、10月进行基金标的遴选（此时可以确保基金季报数据披露完毕），计算滚动过去3年每3个月作为区间的区间净值收益率均值、区间净值收益率标准差及区间净值收益率各期位于前50%占比，然后采用这三个指标分别对指数增强基金与纯债基金进行筛选打分，并配置于排名靠前的基金标的（指数增强基金每期配置3只，纯债基金每期配置5只，采用等权配置）。