量化投资策略报告：基于宏观因子风险预算的资产配置策略

月度行情回顾（2022 年6 月）2022 年6 月大类资产表现排序为权益市场领先债券市场与大宗商品市场，人民币走强。权益市场继续大幅反弹，新能源成长板块热度较高，创业板指大幅上涨16.86%；债券市场上，债券收益率小幅上行；大宗商品则受国外衰退预期影响，出现较大幅度下跌，南华综合指数整体下跌8.27%。

最新配臵建议风险预算模型配臵结论基本保持稳定，股票整体仓位微升至0.83%，长久期利率债边际提升；自适应方法一债券配臵转为均衡，长久期利率债配臵比例增加；自适应方法二减少了长久期利率债配臵，增加了短久期利率债和信用债配臵。受年初股票市场大幅调整影响，两种自适应方法股票的配臵建议仍为0。

宏观因子配臵策略本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发，为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险，报告将传统的大类资产层面配臵转为宏观因子的配臵。模型从战略资产配臵的角度出发，在绝对收益的目标下，对各大类资产间进行长期的、整体性的规划，寻找不同资产价格变化的共同驱动力，从而实现更加稳定的资产配臵。模型考虑国内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配臵需求，我们努力探求股票和债券两大类资产间的配臵关系，并适当探求细分资产或风格轮动，最终构建了追求绝对收益的3 种宏观因子配臵策略。

我们通过主成分分析的方法，构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验，宏观因子具有较明确的经济学含义，构造出的5 个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。

配臵策略的构建上，报告首先从宏观风险的角度，构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收益率的考量，构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率，第一种方法我们直接以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重，第二种方法，我们用单位风险上提供的预期收益率（夏普比）作为宏观因子风险预算的权重。

本文构建的3 种模型，在配臵比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长，投资者可以根据自身特定的投资风格与投资约束，选择符合自身投资目标的模型进行参考。

l 风险预算模型：由宏观风险角度出发，对宏观因子风险进行约束，拥有较稳定的资产配臵比例，适合配臵需求的稳健投资者。

l 自适应模型方法一：加入宏观因子收益率考量，拥有最大的业绩弹性和较高的股票配臵比例，适合风格更积极的投资者；l 自适应模型方法二：以单位风险提供的预期收益率衡量性价比，拥有最高的夏普比例，股票配臵比例最低，适合追求高收益风险比的投资者。

风险提示：历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去稳定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。