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本報(bào)告導(dǎo)讀：
　　基于中周期樣本的MVO模擬組合跑贏市場(chǎng)，回測(cè)年化超額收益6.3%；引入自適應(yīng)的可變周期權(quán)重進(jìn)行第一輪增強(qiáng)后，超額收益提升至8.5%?；谥芷谀Ｐ鸵肟勺冿L(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)進(jìn)行第二輪增強(qiáng)后，超額收益提升至13.7%。10月MVO策略推薦組合包含煤炭、食飲、農(nóng)業(yè)，其中煤炭和AIA-Timing策略10月多頭組合存在共振。
　　摘要：
　　基于1年期樣本的MVO模擬組合表現(xiàn)最佳，年化超額收益6.3%。選擇合適的歷史數(shù)據(jù)樣本長(zhǎng)度是應(yīng)用MVO指導(dǎo)月度行業(yè)輪動(dòng)的第一關(guān)。我們發(fā)現(xiàn)采用長(zhǎng)周期（7年）樣本數(shù)據(jù)的MVO組合跑平市場(chǎng)，采用短周期（60日）樣本數(shù)據(jù)的MVO組合跑輸市場(chǎng)，只有采用中周期（1年）樣本數(shù)據(jù)的MVO組合跑贏市場(chǎng)。
　　引入自適應(yīng)的可變周期權(quán)重進(jìn)行第一輪增強(qiáng)，年化超額收益提升至8.5%。考慮到若只采信中周期MVO，我們會(huì)錯(cuò)失長(zhǎng)周期MVO所能提供的某些有價(jià)值信息，尤其當(dāng)市場(chǎng)階段性更關(guān)注行業(yè)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)收益特征時(shí)。為避免信息浪費(fèi)，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)的可變周期權(quán)重策略，對(duì)不同周期的信息加以靈活利用。
　　引入可變風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)進(jìn)行第二輪增強(qiáng)，年化超額收益進(jìn)一步提升至13.7%。投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好隨著宏觀周期狀態(tài)而波動(dòng)的，我們根據(jù)周期模型相關(guān)結(jié)論設(shè)置可變的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)（tau）；在滯脹和衰退象限中提高tau值，在復(fù)蘇和過(guò)熱象限中降低tau值；采用可變tau的中長(zhǎng)期MVO組合表現(xiàn)更優(yōu)，月勝率接近64%。
　　 10月MVO模型推薦組合包含煤炭、食飲、農(nóng)業(yè)。作為另類視角，MVO行業(yè)輪動(dòng)策略可以和我們的AIA-Timing行業(yè)輪動(dòng)策略形成有效互補(bǔ)，從而使得“配置鐵三角研究框架”（1、資產(chǎn)配置模型，2、投資時(shí)鐘模型，3、多因子模型）在行業(yè)配置層面上實(shí)現(xiàn)了串聯(lián)。基于9月底數(shù)據(jù)的“可變tau中長(zhǎng)期MVO模擬組合”最優(yōu)解包括：煤炭、食品飲料和農(nóng)業(yè)，占比各1/3，其中煤炭和AIA-Timing策略的10月多頭組合產(chǎn)生了共振，短期可繼續(xù)看好。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：模型主觀性，歷史數(shù)據(jù)有偏，回測(cè)時(shí)間較短，模型失效。