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本報(bào)告中，我們對(duì)四種主流資產(chǎn)配置模型——均值方差模型（MVO）、BlackLitterman模型（BLM）、風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型（RP）和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型（RB）——在中國(guó)市場(chǎng)的效果進(jìn)行系統(tǒng)性實(shí)證研究。研究覆蓋2016年1月至2026年6月共126個(gè)月的完整市場(chǎng)周期，涵蓋A股、國(guó)債、商品、黃金和美股五大類(lèi)資產(chǎn)。通過(guò)對(duì)模型參數(shù)的深入探索及多種變體的對(duì)比分析，我們致力于為投資者提供有實(shí)證依據(jù)的資產(chǎn)配置建議。
　　我們選擇11種底層資產(chǎn)構(gòu)建大類(lèi)資產(chǎn)配置模型。每種底層資產(chǎn)均有對(duì)應(yīng)的場(chǎng)內(nèi)ETF產(chǎn)品可供實(shí)際交易，確保模型結(jié)論具備可操作性。其中，A股資產(chǎn)包括滬深300、中證500、創(chuàng)業(yè)板50和紅利低波四只指數(shù)，覆蓋大盤(pán)藍(lán)籌、中小盤(pán)成長(zhǎng)與紅利策略等不同風(fēng)格。債券資產(chǎn)選擇30年國(guó)債指數(shù)，其預(yù)期收益與波動(dòng)率在債券資產(chǎn)中均處于較高水平，有利于貢獻(xiàn)分散化效果。商品資產(chǎn)選取豆粕、有色、能源化工三種有ETF產(chǎn)品跟蹤的期貨指數(shù)等權(quán)合成。黃金因與其他商品的低相關(guān)性，被單獨(dú)作為一大類(lèi)資產(chǎn)處理。美股方面，選擇標(biāo)普500和納斯達(dá)克指數(shù)，分別代表美股大盤(pán)藍(lán)籌與科技成長(zhǎng)風(fēng)格。我們采用等權(quán)方式合成同類(lèi)資產(chǎn)，最終得到A股、債券、黃金、商品、美股五大類(lèi)資產(chǎn)。我們?cè)诨販y(cè)中采取兩階段策略：首先在不包含商品的四資產(chǎn)（A股、債券、黃金、美股）框架下測(cè)試各模型的表現(xiàn)，再將商品納入形成五資產(chǎn)框架，考察其能否為組合帶來(lái)額外的分散化收益。
　　在A股、債券、黃金、美股四資產(chǎn)回測(cè)框架中，RP模型的夏普比率在四種模型中最高（1.73），波動(dòng)率僅6.00%，最大回撤壓縮至8.89%，體現(xiàn)了其低波動(dòng)的特征。RB年化收益率最高（12.95%），信息比率0.51為四模型之首，表明其在偏離基準(zhǔn)的同時(shí)有效獲取了超額回報(bào)。BLM年化收益率12.38%，與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型接近，月度勝率在四種模型中最高（56.35%），證明動(dòng)量擇時(shí)的觀點(diǎn)矩陣對(duì)于模型表現(xiàn)有一定提升。MVO年化收益率10.79%為四模型最低，整體表現(xiàn)不及其他模型。
　　五資產(chǎn)模型將商品納入了資產(chǎn)池，與四資產(chǎn)情景相比，大部分模型的收益提升有限。僅BLM模型的夏普比率從1.20提升至1.41，年化收益率從12.38%升至13.13%，信息比率從0.27翻倍至0.54，月度勝率從56.35%提升至59.52%。這表明BLM的貝葉斯融合框架能夠有效利用商品的低相關(guān)性優(yōu)勢(shì)，將動(dòng)量信號(hào)轉(zhuǎn)化為正超額，而其他模型則受商品自身低收益的拖累。
　　綜合來(lái)看，風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型在風(fēng)險(xiǎn)控制上表現(xiàn)最優(yōu)，適合風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的投資者；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型在收益彈性上最優(yōu)；BLM模型則在勝率和超額收益上表現(xiàn)突出，且對(duì)低相關(guān)資產(chǎn)的納入反應(yīng)積極。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：市場(chǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換風(fēng)險(xiǎn)，第三方數(shù)據(jù)提供不準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)，歷史結(jié)果不代表未來(lái)收益，本報(bào)告不構(gòu)成投資建議。