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月度行情回顾(2023年1月)
2023年1月大类资产中,权益市场上行明显,债市收益率走势较为平稳,大宗商品涨跌互现。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】权益市场整体有所上涨,中小盘股上涨幅度更高,全月来看,上证综指2023年1月上涨5.39%,沪深300上涨7.37%,创业板指上涨9.97%;债券市场上,债券收益率走势平稳窄幅震荡,10年期国开债活跃券1月收益率上行5bps,1月31日收3.05%;大宗商品则涨跌互现,原油价格全月下跌4.18%,黄金上涨2.02%,南华综合指数整体上涨1.01%。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)
最新配置建议
风险预算模型配置结论基本保持稳定,受利率因子方差边际上升与经济增长因子方差边际下降影响,股票整体仓位边际上升,利率债仓位边际下降;自适应方法一中股票超跌反转效应减弱,股票仓位有所下降,但仍显著高于去年平均,信用因子风险预算提升致使债券全部配置于信用债;自适应方法二出现了经济增长因子性价比的提升与利率因子性价比的下降,股票仓位边际增加,债券仓位小幅下降。
宏观因子配置策略
本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发,为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险,报告将传统的大类资产层面配置转为宏观因子的配置。模型从战略资产配置的角度出发,在绝对收益的目标下,对各大类资产间进行长期的、整体性的规划,寻找不同资产价格变化的共同驱动力,从而实现更加稳定的资产配置。模型考虑国内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配置需求,我们努力探求股票和债券两大类资产间的配置关系,并适当探求细分资产或风格轮动,最终构建了追求绝对收益的3种宏观因子配置策略。
我们通过主成分分析的方法,构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验,宏观因子具有较明确的经济学含义,构造出的5个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。
配置策略的构建上,报告首先从宏观风险的角度,构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收益率的考量,构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率,第一种方法我们直接以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重,第二种方法,我们用单位风险上提供的预期收益率(夏普比)作为宏观因子风险预算的权重。
本文构建的3种模型,在配置比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长,投资者可以根据自身特定的投资风格与投资约束,选择符合自身投资目标的模型进行参考。
(1)风险预算模型:由宏观风险角度出发,对宏观因子风险进行约束,拥有较稳定的资产配置比例,适合配置需求的稳健投资者。
(2)自适应模型方法一:加入宏观因子收益率考量,拥有最大的业绩弹性和较高的股票配置比例,适合风格更积极的投资者;
(3)自适应模型方法二:以单位风险提供的预期收益率衡量性价比,拥有最高的夏普比例,股票配置比例最低,适合追求高收益风险比的投资者。
风险提示
历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去稳定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。
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