极致风格下的高BETA策略探讨(二)：高BETA策略的组合配置

　　极致风格高beta策略配置方案

    　　我们之前在“极致风格下的高beta策略探讨”这篇报告对于不同风格的强势因子、弱势因子做了梳理。成长、预期、盈利质量、价量因子在不同分域中的延续性较高、且呈现出互补特征。我们分别做了剔除低增速的红利低波策略（大盘价值）、剔除高波动的盈利预期平衡策略（大盘成长）、剔除低盈利的低波反转策略（小盘价值）、剔除短期动量的低盈利高预期组合（小盘成长）。这篇报告主要通过两类传统的资产配置模型来对四个极致风格策略进行配置。平价模型关注如何均衡四个极致风格策略的风险贡献，以实现稳定的风险管理。BL模型主要关注如何在给定市场信息和投资者观点的基础上生成合理的预期回报，从而确定最优的资产配置。

    　　风险平价、BL模型

    　　我们发现四象限风格增强策略超额收益互补明显。在风险平价模型中我们分别尝试以相对动量、最大回撤、Calmar、最大回撤等指标作为风险平价的调整项。其中相对动量的风险平价组合年化收益21.2%，信息比2.49。在BL模型中我们使用过往动量作为主观观点输入，并且将最优权重中最差的两个风格收益移动到最好的风格上，年化收益26.11%，相对于风险平价有较大提升。从持仓结构上来说BL模型更加集中且变化快。

    　　经济指标的构建&经济状态的划分

    　　经济指标构造：选取中国:PPI、GDP和PMI 当月同比作为中国经济指标细分项目，采用36个月为滚动窗口，在每个窗口内对36个月内的指标值进行百分比计算，并对三个指标的百分位取平均，当前拟合的经济指标趋势向上。我们把经济状态划分为中国上行前期、上行中期、上行后期、下行前期、下行中期、下行后期等状态。经济状态处于上行初期与下行末期时各风格收益率最高,小盘成长在各状态下波动率最大，且对下行初期的胜率最低，大盘价值在各状态下收益较稳键，上行时期的胜率高于下行时期，在上涨中期和下降初期的配置价值较高。大盘成长在上升初期、上升末期具有一定配置价值。小盘价值在除了上行末期、下降初期其他区间有配置价值。根据宏观状态构造的策略年化收益25.05%。

    　　宏观驱动与BL模型结合

    　　2017年6月至2024年7月31日，宏观驱动收益和BL模型收益相关性下降，走势开始出现分化。融入了宏观因素的BL模型的年化收益虽略微下降，但由于相关性下降，波动率和最大回撤显著下降，信息比和卡尔玛比显著上升。2011年至2024年7月31日策略年化收益26.11%，信息比2.86。宏观+BL的收益于2024年为3.76%，大于BL模型，在今年状况下利用宏观+BL效果更好。BL模型结合宏观模型的资产权重相对更加分散。2024年8月对银行行业权重分配最大，占比达到41.7%，其次是非银行金融行业，占比10.5%，其次是家电，食品饮料和医药行业。

    　　风险提示

    　　本报告所有分析均基于公开信息，不构成任何投资建议；报告中采用的样本数据有限，存在样本不足以代表整体市场的风险，且数据处理统计方式可能存在误差；报告中结论均基于对历史客观数据的统计和分析，但过往数据并不代表未来表现。

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