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本報(bào)告導(dǎo)讀：
　　本文針對(duì)資產(chǎn)配置策略標(biāo)的指數(shù)不可直接投資的痛點(diǎn)，利用ETF、LOF等場(chǎng)內(nèi)基金，構(gòu)建了一個(gè)將大類資產(chǎn)配置策略轉(zhuǎn)化為可投資組合的框架性方法。在該框架下，我們對(duì)團(tuán)隊(duì)的BL模型1、BL模型2、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型和基于宏觀因子的資產(chǎn)配置策略進(jìn)行了具體投資落地，并構(gòu)建了對(duì)應(yīng)的增強(qiáng)方案。2021年至今，在扣除交易費(fèi)用后各模型對(duì)應(yīng)的落地方案年化收益分別為4.86%、4.76%、3.81%和3.87%，對(duì)應(yīng)的增強(qiáng)方案年化收益為5.14%、5.39%、4.14%和4.18%。
　　摘要：
　　大類資產(chǎn)配置策略回顧：國(guó)泰君安量化配置團(tuán)隊(duì)專注于資產(chǎn)配置量化模型研究，此前我們已經(jīng)完成了Black-Litterman、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)、宏觀因子3個(gè)資產(chǎn)配置基礎(chǔ)模型的開(kāi)發(fā)，并使用上述模型在國(guó)內(nèi)股票、債券、商品、黃金4大類資產(chǎn)上開(kāi)發(fā)了大類資產(chǎn)配置策略，進(jìn)行樣本外跟蹤。本文希望通過(guò)建立一個(gè)大類資產(chǎn)配置策略落地的框架性方法，以實(shí)現(xiàn)上述模型策略的落地。
　　使用場(chǎng)內(nèi)基金擬合單資產(chǎn)指數(shù)：針對(duì)資產(chǎn)配置策略標(biāo)的指數(shù)不可直接投資的痛點(diǎn)，我們首先構(gòu)建場(chǎng)內(nèi)基金投資組合對(duì)標(biāo)的指數(shù)進(jìn)行擬合，具體分為兩步：第一步：針對(duì)標(biāo)的指數(shù)選定目標(biāo)基金類型：在對(duì)某一指數(shù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的基金投資組合之前，首先要確定該標(biāo)的指數(shù)對(duì)應(yīng)的場(chǎng)內(nèi)基金類型。對(duì)于某些特殊類別標(biāo)的（如商品類），我們?cè)谶x擇商品類場(chǎng)內(nèi)基金的基礎(chǔ)上，增加了股票型基金作為補(bǔ)充。第二步：確定場(chǎng)內(nèi)基金的配置權(quán)重。本文以最優(yōu)化跟蹤誤差為目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)不同的約束條件和優(yōu)化規(guī)則，利用場(chǎng)內(nèi)基金構(gòu)建單指數(shù)落地方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同資產(chǎn)指數(shù)的擬合。除了考察跟蹤誤差之外，我們還重點(diǎn)考慮了累計(jì)收益折損的影響，對(duì)基金組合在樣本內(nèi)的累計(jì)收益折損進(jìn)行了限制。
　　大類資產(chǎn)配置策略落地效果：使用單指數(shù)落地方案進(jìn)一步合成資產(chǎn)配置策略對(duì)應(yīng)的落地方案。在扣除萬(wàn)分之五的雙邊交易費(fèi)率后，2021年至今，BL模型1對(duì)應(yīng)的策略落地方案年化收益4.86%，最大回撤為2.43%；BL模型2對(duì)應(yīng)的策略落地方案年化收益4.76%，最大回撤1.76%；風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型策略落地方案年化收益3.81%，最大回撤1.55%；基于宏觀因子的資產(chǎn)配置模型年化收益為3.87%，最大回撤1.76%。整體而言，策略落地方案相較原資產(chǎn)配置指數(shù)策略年化收益折損1%左右，2023年各個(gè)策略夏普比率均在1.5以上。
　　策略落地收益增強(qiáng)：為了減少較原模型的收益折損，我們可以通過(guò)構(gòu)建對(duì)單個(gè)資產(chǎn)標(biāo)的指數(shù)的增強(qiáng)落地方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)大類資產(chǎn)配置策略落地組合的收益增強(qiáng)。通過(guò)這種方法，針對(duì)債券類指數(shù)構(gòu)建的落地方案增強(qiáng)累計(jì)收益折損有顯著降低。BL模型1、BL模型2、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型和基于宏觀因子的資產(chǎn)配置策略年化收益分別為5.14%、5.39%、4.14%和4.18%，較原有方案有顯著的收益提升。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：量化模型基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，而歷史規(guī)律存在失效風(fēng)險(xiǎn)