作者 研究员：王帅 / 招银资产管理 研究指导：吴松凯 / 招银资产管理 报告要点 该报告是量化策略配置研究系列报告的第二篇。本报告中，我们研究了量化策略与传统资产的相关性，以及将量化策略与传统资产进行统一配置的绩效。 我们研究了量化策略指数与传统资产的移动相关系数的波动。各策略指数与A股表现出一定的相关性，而且在近期下滑；债券策略与信用债维持一定的正相关；其余情形下，量化策略与传统资产相关性较低，或表现出一定的负相关。 由于量化策略与传统资产保持较低的相关性，我们进一步研究了在将量化策略与传统资产统一配置的效果。我们仍然使用了等权配置（EW）、波动加权（VW）等八个模型。 从回测结果看，各配置模型也取得了优秀的业绩表现。各配置模型也取得了优秀的业绩表现，除等权组合、最大分散化的夏普比率均低于2，其他模型的夏普比率均超过2，最小波动、最大夏普比的夏普比接近3。最大分散化、均值方差-目标风险这两个模型取得较高的年化收益，超过10%。最小波动取得最低年化收益，约为6%。最大分散化、均值方差-目标风险这两个模型取得较高的年化波动率，超过了5%。最小波动取得最低年化波动率，仅1%。 从分年度业绩指标统计中，我们发现全资产配置模型在2016年、2017年的业绩下滑要低于在量化指数范围内的配置情形。这反映出待配置的传统资产表现出了与量化策略指数不同的趋势。 我们建议：扩大传统资产进入配置范围，对配置效果有较大的改善；近期，管理期货、股票多空、套利策略、多策略，A股、H股、商品具备配置价值，但需要关注H股的配置价值下滑的风险。 为了对不同策略的未来配置价值进行更准确的判断，未来我们需要研究各策略的风险因子：流动性、升贴水、波动率、市值等。这是我们未来研究的重点内容。 量化策略与传统资产的相关性 在《量化策略配置思考之一》中，我们发现在量化策略这一另类资产的内部，各策略指数表现出一定的周期性运动，而目前仍然在等待复苏的阶段。 在本报告中，我们将研究，量化策略与传统资产的相关性是否也表现出周期性的波动，或者说，该另类资产的分散作用是否消失。若没有出现这种消失的情况，则量化策略依然有配置价值。如果从构造绝对收益组合的角度，则应当考虑增加传统资产进入配置范围，从而缓解量化策略自身衰退阶段的冲击。 我们将给出不同策略指数与各传统资产的移动相关系数的波动曲线。这里，在传统资产中，我们选择A股、港股、黄金、商品、信用债、金融债作为代表。 我们先给出不同策略指数与传统资产的历史平均相关系数。 从历史平均相关系数来看，管理期货与各传统资产相关系数较低，且与黄金、信用债、金融债表现出负相关；股票多空、套利策略与A股表现出一定的正相关，与其他资产相关性较低；股票市场中性、宏观策略与各资产相关系数较低；多策略与A股表现出较强的正相关，与H股表现出一定的正相关，与其他资产相关性较低；债券基金与A股、信用债表现出一定的正相关，与其他资产相关性较低。 下面，我们将给出不同量化策略指数与其他传统资产的移动相关系数。 从图3中可以看出，管理期货与各资产相关系数较低。2015年3月，管理期货与A股相关性接近0.4，达到高位。目前，管理期货与商品指数相关性到0.3的历史高位，与其他资产相关性低，或者为负相关。 从图4中可以看出，股票多空与各资产相关系数较低。2012年，股票多空与A股相关性接近0.5，达到高位。目前，股票多空与各资产相关性低，或者为负相关。 从图5中可以看出，股票市场中性策略与各资产相关系数较低。2013年5月，股票市场中性策略与A股相关性接近0.4，达到高位。目前，股票市场中性策略与各资产相关性低，或者为负相关。 从图6中可以看出，宏观策略与各资产相关系数较低。2016年1月，宏观策略与A股相关性接近0.3，达到高位。目前，宏观策略与各资产相关性低，或者为负相关。 从图7中可以看出，套利策略与各资产相关系数较低。2013年6月，套利策略与A股相关性接近0.3，达到高位。目前，套利策略与各资产相关性低，或者为负相关。 从图8中可以看出，多策略与A股相关性较高，与其他资产相关系数较低。多策略与A股相关性始终维持在0.4及以上的高位。目前，多策略与A股相关性在0.4，与其他资产相关性低，或者为负相关。 从图9中可以看出，债券策略与各资产相关系数较低。债券策略与信用债的相关性维持在0.3左右的高位。目前，债券策略与信用债相关性在0.3，与其他资产相关性低，或者为负相关。 从历史移动相关系数来看，各策略指数与A股表现出一定的相关性，而且在近期下滑；债券策略与信用债券维持一定的正相关；其余情形下，量化策略与传统资产相关性较低，或表现出一定的负相关。 量化策略与传统资产统一配置的结果 由于量化策略与传统资产保持较低的相关性，若考虑扩大资产类别，则可以考虑将传统资产纳入待配置范围。此外，传统资产也有对应的量化策略。比如，针对各类资产指数，可以发掘对应的指数增强型产品，进行进一步的增强。 在这一节中，我们将研究由量化策略与传统资产组成的全资产组合配置研究，并研究配置模型的回测表现。配置模型、回测框架与量化策略配置下的设置完全相同。 全资产配置模型业绩统计 我们先给出不同配置模型在全资产范围内的回测表现。 从图10中，我们可以看到不同配置模型均取得不错的业绩表现。侧重风险的配置模型（最小波动、风险平价、波动率加权）净值曲线波动较小。这些模型更多配置在量化指数上。从2015年6月开始，这些模型模型也表现出增速放缓的趋势。均值方差模型、等权模型的净值曲线波动较大，但受量化策略在2016年、2017年增速下滑的影响较小。 从表1中可以看出，各配置模型也取得了优秀的业绩表现，除等权组合、最大分散化的夏普比率均低于2，其他模型的夏普比率均超过2，最小波动、最大夏普比的夏普比接近3。 从图11中，可以看出最大分散化、均值方差-目标风险这两个模型取得较高的年化收益，超过10%。最小波动取得最低年化收益，约为6%。这些数据低于只在量化策略范围内配置的结果。原因在于，2012年-2015年量化策略取得了很高的收益，拉高了配置模型的收益。但是在2016年，2017年，全资产的配置模型将表现更优。 从图12 中，可以看出最大分散化、均值方差-目标风险这两个模型取得较高的年化波动率，超过5%。最小波动取得最低年化波动，仅1%。注重风险的配置模型，在全资产上回测的波动率低于在量化策略上回测的波动率，而注重收益的配置模型在全资产上回测的波动率更高。这说明量化策略与传统资产的低相关性起到了分散风险的作用，但更高的收益也带了更高的风险。 从图13中，可以看出等权、最大分散化、均值方差-目标风险最大回撤最高，超过6%，比只在量化策略配置时有所上升。其他配置模型的最大回撤低于3%。 从图14中，可以看出多数模型的夏普比率均超过2。波动率加权、最小波动、风险平价、最大夏普比等模型的夏普比率超过2.5，表现出色。而最大分散化、均值方差-目标波动虽然年化收益较高，但波动也大，从而使得夏普比率低于注重风险的模型。相较于仅在量化策略配置的情形，全资产范围内不同配置模型的夏普比有所下滑。原因在于，2012年-2015年量化策略表现非常出色，拉高了配置模型的夏普比。但是在2016年，2017年，全资产的配置模型将表现更优。 在下一节中，我们将给出分年度的数据统计，以研究策略的变化趋势。 全资产配置模型业绩分年度统计 我们首先给出不同配置模型分年度的收益、回撤等业绩指标的统计。 从图15中可以看出，虽然各配置模型在也是在2014年、2015年达到很高的水平，在2016年、2017年的收益也有缩水的情况，但全资产范围内的配置模型在各年度收益率的差异要远小于在在量化指数范围内的配置表现。其中，注重风险的波动率加权、最小波动、风险平价、最大夏普比在2016年、2017年的缩水幅度依然很大，等权、最大分散化、均值方差模型的缩水程度要小很多。这反映出注重风险的模型主要在配置量化策略，而其他模型则会纳入其他传统资产。 从图16中可以看出，全资产范围内的各配置模型的波动率分布较均匀，多数也是在2015年达到峰值，但均值方差-目标收益模型在2015年最低，反应出配置的差异。 从图17中，可以看出等权、最大分散化、均值方差-目标风险最大回撤最高，超过6%，比只在量化策略配置时，有所上升。其他配置模型的最大回撤低于2%。可以看出，在全资产的背景下，注重风险的配置模型的最大回撤会更小，其他模型的最大回撤会上升。 从图18中可以看出，各配置模型在2014年、2015年均获取了最高的夏普比率。其中，2014，2015年，各配置模型的夏普比接近5。这反应出底层策略指数过热的状态。而且这些较大的值，由注重风险的配置模型获取。均值方差-目标收益模型也在2015年取得较大的夏普比。注重风险的模型在2016年、2017年的夏普比大幅下跌至0，甚至转负，波动非常大。而等权、最大分散化、均值方差模型的年度差异较小，且在2017年也能获得超过1的夏普比率，仍然能配置到有超越无风险收益的资产。 从前面的分析，我们发现全资产配置模型在2016年、2017年的业绩下滑要低于在量化指数范围内的配置情形。这反映出待配置的传统资产表现出了与量化策略指数不同的趋势。 传统资产配置价值分析 下面，我们将计算传统资产的滚动夏普比率以及250日移动均线，以研究传统资产配置价值的趋势性变动特征。 从图19中可以看出，A股的移动夏普比率在2015年6月达到峰值后进入下跌趋势，在2016年6月后反弹。2017年后，A股的移动夏普比、长期均线均反弹至1附近，并表现出向上的趋势。 从图20中可以看出，H股的移动夏普比率表现出多个周期的上下波动。在2016年4月，H股的夏普比持续反弹，而且目前夏普比、长期均线均已经到了近5年的高点，在具备配置价值的同时，应当关注该资产业绩下滑的风险。 从图21中可以看出，商品指数的移动夏普比率经历了较长的涨跌周期，在2014年9月触底反弹后，在2016年11月达到峰值，之后进入震荡。目前，商品夏普比仍在震荡中，但近期走平，长期均线也已经走平。资产配置价值在等待市场的选择。 从图22中可以看出，黄金的移动夏普比率同样经过了长周期的波动。在2013年11月触底反弹后，黄金的移动夏普比进入上升趋势，且在2016年7月见顶回落。目前，黄金的夏普比仍在下跌中，长期均线同样向下移动，其配置价值需要等待。 从图23中可以看出，信用债的移动夏普比率在2013年11月触底反弹，在2016年4月达到峰值，之后进入下跌趋势，且在2016年12月跌至0以下。目前，信用债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势，其配置价值需要等待。 从图24中可以看出，金融债的移动夏普比率在2014年1月触底反弹，在2014年11月达到峰值，之后进入下跌趋势，且在2016年12月跌至0以下。目前，金融债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势，其配置价值需要等待。相较于信用债，金融债的见顶时间更早，下行周期更长。 从近期的配置价值看，A股的移动夏普比、长期均线均反弹至1附近，并表现出向上的趋势，具备配置价值；H股的夏普比、长期均线在上涨趋势中，但均已经到了近5年的高点，在具备配置价值的同时，应当关注该资产业绩下滑的风险；商品夏普比仍在震荡中，但近期走平，长期均线也已经走平，资产配置价值在等待市场的选择。相反，黄金的夏普比仍在下跌中，长期均线同样向下移动；信用债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势；金融债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势。这三类资产的配置价值需要等待。 从图19-图24中，我们给出了不同传统资产的移动夏普比的趋势变动。从图中可以看出，各资产遵循着自身的波动周期进行运动，并未表现出高度一致的周期，这对资产配置有十分重要的分散作用。这也说明，传统资产并未出现拥挤的状态，与量化策略有较大的差异。 最后，我们给出2017年中，在量化策略范围内配置的有效前沿与在全资产范围内配置的有效前沿，对比二者的差异。 从图25中可以看出，全资产范围下的有效前沿更加开阔、陡峭，而量化策略范围内的有效前沿更加狭窄、扁平。这也能反应出，在不能使用杠杆的背景下，量化策略范围内的配置所面临的困难。 研究总结 在本报告中，我们研究了量化策略指数与各传统资产的相关性，以及在全资产范围内的配置问题。 我们用A股、H股、黄金、商品、信用债、金融债表示传统资产。从历史移动相关系数来看，各量化策略指数与A股表现出一定的相关性，而且在近期下滑；债券策略与信用债券维持一定的正相关；其余情形下，量化策略与传统资产相关性较低，或表现出一定的负相关。 由于量化策略与传统资产保持较低的相关性，若考虑扩大资产类别，则可以考虑将传统资产纳入待配置范围。 我们进一步研究了在全资产范围内的配置效果。从回测结果看，各配置模型也取得了优秀的业绩表现。最大分散化、均值方差-目标风险这两个模型取得较高的年化收益，超过10%，而最小波动取得最低年化收益，约为6%。除等权组合、最大分散化的夏普比率均低于2，其他模型的夏普比率均超过2，最小波动、最大夏普比的夏普比接近3。在分年度统计中，发现全资产配置模型在2016年、2017年的业绩下滑要低于在量化指数范围内的配置情形。这反映出待配置的传统资产表现出了与量化策略指数不同的趋势。 同样，我们计算各传统资产的移动夏普比和长期均线，以研究传统资产配置价值的趋势性变动特征。 从近期的配置价值看，A股的移动夏普比、长期均线均反弹至1附近，并表现出向上的趋势，具备配置价值；H股的夏普比、长期均线在上涨趋势中，但均已经到了近5年的高点，在具备配置价值的同时，应当关注该资产业绩下滑的风险；商品夏普比仍在震荡中，但近期走平，长期均线也已经走平，资产配置价值在等待市场的选择。相反，黄金的夏普比仍在下跌中，长期均线同样向下移动；信用债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势；金融债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势。这三类资产的配置价值需要等待。 分析表明，各资产遵循着自身的波动周期进行运动，并未表现出高度一致的周期，这对资产配置有十分重要的分散作用。这也说明，传统资产并未出现拥挤的状态，与量化策略有较大的差异。对比两种资产范围下的有效前沿，可以发现，全资产范围下的有效前沿更加开阔、陡峭，而量化策略范围内的有效前沿更加狭窄、扁平。这也能反应出，在不能使用杠杆的背景下，量化策略范围内的配置所面临的困难。 结合全文分析，我们对组合操作给出如下建议： 1) 由于量化策略指数的配置价值出现同步波动的趋势，扩大传统资产进入配置范围，对配置效果有较大的改善； 2) 从近期的配置价值看，传统资产中的A股、H股、商品，具备配置价值。相反，黄金、信用债、金融债的夏普比仍在0以下延续下跌，长期均线仍呈现下行趋势，配置价值需要等待。值得注意的是，H股的夏普比、长期均线均已经到了近5年的高点，在具备配置价值的同时，应当关注该资产业绩下滑的风险。