資產配置供需不平衡 低相關度資產前景向好

來源：排排網官微

6月28日，由私募排排網、易方達主辦，中信期貨期貨聯合主辦，兆富資本、金原財富、言起投資、凱納資本、厚石天成、雲溪基金、新交所、寬睿、老虎證券協辦，深圳市私募基金協會特別支持的第三屆FOF&MOM基金管理人年會在北京金融街麗思卡爾頓酒店盛大開幕。年會特別邀請到國內頂尖券商、銀行等機構投資者，以及業界優秀的私募基金管理人作為嘉賓齊聚一堂，搭建專業化、開放型的溝通交流與友好合作的互動平台。天風證券金融工程首席吳先興在會上就資產配置供需、低相關度資產配置等主題作了精彩演講。

以下是發言精彩摘要

非常感謝私募排排網以及易方達舉行這個活動，我們主要是從事研究相關的工作，今天我們在討論FOF和MOM，資產配置是FOF與MOM投資過程中無法繞開的話題，因此我們就資產配置相關的研究成果和大家做一個交流。

首先大家今天在這裡探討FOF，到底FOF是為了解決什麼問題而生的？為什麼要有這樣一個產品的存在？我自己的一個理解來看的話，FOF最根本的使命是為了實現資產配置的作用，幫助投資者實現資產的長期穩健的增值，這裡有兩個關鍵詞是：長期和穩健，將是貫穿我們研究的始終。

這是我們做的一張圖，從整個投資績效上來看，決定投資績效最重要的因素就是資產配置，這是針對美國1977-1987的10年時間裡面做的調查，資產配置決定了投資績效中90%的來源。所以資產配置的合理與否，將直接影響收益的關鍵因素。

可能大家會問，什麼是資產配置？資產配置，目前大多數人的理解是可能是一些基礎資產的組合，比方說商品、債券、股票。大家印象中的資產配置還是基礎資產的重新組合。我自己對於資產的理解，我覺得每一項資產就是一個收益曲線，不同的收益曲線就代表著一種類別的資產。因此在實際投資中資產配置應該是對各種收益曲線的組合，達到我們所預期的「長期穩健」增值的目的。

但實際上，國內資產配置的現狀是能夠給家庭提供資產配置的產品是不夠的。目前居民家庭資產主要配置在「房產加股票」上，並沒有多少居民家庭通過FOF或者MOM的方式實現資產配置的目的，而是將家庭資產暴露於高風險的敞口之下，或者說讓普通投資者接觸到並且有認知的資產類別還是太少。

在資產配置過程中，還有一個非常重要的前提，就是資產類別的相關度問題，在配置的過程當中，儘管你的種類很多，包括現在看到的股票性基金、混合性基金，大家的相關性還是太高了，它並不能起到一個分好的分散資產的作用，所以在資產配置當中，兩條非常重要的前提，一個是有足夠多的可供家庭進行配置的產品，第二是產品的相關度要低。只有滿足這兩個條件，我們認為才會滿足我們進行資產配置的前提，才有了資產配置的可能性。

由於我們一會兒會用到很多的實證分析，在展現資產配置的最終效果。在這之前，我給大家介紹一下我們實證過程中的一些模型，包括從等權配置模型到風險平價模型。我們認為，資產配置的核心要素就是風險和收益之間的均衡博弈，如果配置的目的是單純去追求收益的話，其實沒必要提資產配置，因為從長期的角度來看，很多資產從收益的角度來說，一定是遠遠跑贏另外一個資產的。比如用股權和債權的比較來看，如果拉10年的時間，股權的收益率大概率是大於債權的，但我們需要實現的是穩健的增值，也就是說配置是從兩個維度進行理解的，一個是風險，一個是收益，尋求兩者之間的一個平衡。這裡面涉及到兩點，對風險的評估和對收益的預期。根據我們追求的配置目標，將決定我們會納入哪些類別的資產進行配置。

給大家介紹一下我們實證比較中使用的資產配置模型。首先是最典型的是等權重的模型，其次是波動率加權的模型，第三是風險評價模型。從這三個維度來看，對風險的理解的層次越來越深。

這個模型的介紹，我先給大家簡單過一下。等權重模型，每個資產按等比例配置；第二是等波動率配置模型，就是說按照波動率的大小進行加權，波動率高，給它的權重小；波動率低，給它的權重大。還有最小方差模型和風險評估模型。

從2014年開始，公募FOF掀起了整個資產配置的新篇章。因此認識資產配置我們先從公募基金的被動產品作為配置對象來進行實證分析

我們看一下，這是FOF配置的品種，包括A股的各類風格指數、美股、債券、黃金；算了一下相關性可以看到，除了債以外，其他不同風格的基金，或者不同風格的這些指數之間的相關度非常的高，基本上到了0.8以上的水平，甚至包括房地產的指數，還有貴金屬指數，其實都是很高的相關係數。這些相關係數在配置的時候，會發現它能起到分散風險的一個作用比較小，我們待會會取幾個比較典型的資產，一個是滬深300和納斯達克100，還有上證5年國債以及黃金配置的結果。

這是各個資產收益的表現。假設我們以等權重資產來配，我們看到收益率，基本上還是能夠接受的，年化收益在9%左右，但是我們看到回撤率非常大，回撤在14%，夏普值在0.6左右，如果用等波動率來說，可以看到雖然回撤會變小，但是收益率也越來越沒有吸引力了。再用最小方差和風險評價來做的話，效果更加一般了。這是在每年市場的表現的情況，包括從2009年到2016年，我們測到了2016年的情況，從等權重到風險評價，每年的一個結果，它的回撤值還是太高。用這些簡單的基礎資產進行配置的時候，最終的結果是不太容易被投資者所接受的，我們需要提供更多的夏普值更高、相關度更低的資產類別，

下面這個是展現的是不同資產配置模型在各資產配置結果的權重分布，等波動性模型主要將資產配置到固定收益類資產上去了，國債分配了很高的權重。風險評價一樣，也是在國債分配了很高的權重，在其他方面，分配的比重比較相似，這是整個配置的結果。

這一節給大家展示的結果是說用基礎資產，比如說滬深300、納斯達克100、上證5年期國債和SHFE黃金現貨進行收益統計分析，最終的結果不盡如人意，我們需要新的資產供大家進行配置。

接下來，我們給大家引入了多種策略投資進行配置，每個資產可以理解成一種策略，叫做收益曲線，每種收益曲線代表著一種資產。這是我們自己金工團隊跟蹤的一些策略結果，包括多因子到CTA，這些策略可以明顯感覺到它和剛才的這些資產之間的差異，這種相關性會變的很低。它不像我們之前看到的多頭策略，比純粹的配置指數或者配置股票基金來看相關性明顯變低了，有的出現了負相關，一旦出現了負相關的策略，是我們最期待的。包括之前做的ST摘帽策略和潛伏業績預增策略，一旦出現負相關的策略，我們得到的配置結果會比較好，能很好的平滑我們的收益。

我們看一下按照這種策略來進行一個等權重配置，還有等波動率進行配置，以及最小方差的方式進行配置出現的結果，年化收益率比較有吸引力了，比如像等權配置，這是比較不錯的效果，年化收益到了30%，這些策略我們跟了多年，應該說收益還是相對可靠的，但是缺點就在於資金容量不夠，適合發行一些小產品；在這裡我們並不是想告訴大家這個策略有多麼好，主要是給大家展示多樣化的交易策略帶來的收益曲線，來給大家配置過程當中提供一個分散風險的作用，我們多策略的指數來做的這些風險評價的報告，包括波動率的配置模型，得到的結果都是不錯的。

我們看一下每年的情況，從2011-2016年，年化收益都比較高，最差的是2013年年化收益是18%的情況。關心量化的，可以看一下我們發的報告，都是跟了長達七八年的績效，都是一些量化的結果。在多策略的結果當中，像最小方差的一些模型，它給CTA策略的權重比較大，按照最小方差的模型，也是看了在CTA策略上分配了比較高的權重，在我們這個CTA策略來說，有比較高收益比較低的風險。

這節主要是給大家看用一些多策略的思路去提供一些資產，我認為每種策略都代表了一種策略，收益不錯，缺點是回撤依然沒有很好控制，而且資金容量不足。如果從理財的角度上，回撤6%，很多客戶無法接受。我們期望能夠創造一些能夠容納更多資金存量的策略。

smart beta可以做大資金容量，拿幾個比較常見的因子，比方說PB、反轉、市現率等因子，我們看一下做出來的結果是什麼樣的狀態，在我們資產配置過程中，看看最終實現的結果。大家可以看一下圖上的單因子收益率，市現率能夠到16%，最大回撤能達到51%，還有一個矛盾，雖然說我們已經把它變成了因子資產，但是我們看到，這種因子資產的相關性還非常高，一個月的反轉和PB因子相關係數能夠到0.95，市現率因子跟PB因子更高了，到0.99，這種單因子之間的相關係數還是非常高的，可以從配置的結論上看，並不能取得很好的效果，雖然年化收益率比較客觀，等權收益率有19%，最小方差以及風險評價，都有19%附近的一個收益率，但夏普值只有0.5左右。

很顯然，單純的使用smart beta的因子類資產進行配置效果也不理想，雖然能夠給大家配置過程中提供一些工具，但單純用因子資產角度配置，效果並不能達到大家預期的效果。所以我們後來想到一個新的方式，因為這些資產之間的相關性太高了，背後的資產原因是beta的作用，我們想用對沖的方式進行剝離，把beta剝離之後，用因子本身的收益率成為一種收益率產品。用300對沖之後，一個月反轉22%的年化收益，PB因子在18%的年化收益，因子本身的收益率倒沒有發生太大的變化，但是我們看到回撤有所降低，但依然很大。

在PB和市現率上面的回撤降低了很多，由50%降低到26%，這不是我們最關心的，我們基本的想法是提供一些市場上相對來說相關度比較低的資產。所以更加重視的是相關係數，相關係數之前的0.95、0.99，可以降低到0.87、0.90，相關係數降低了，但還遠遠不夠。經過這種剝離之後，最大回撤還是偏高的，是30%左右的回撤，顯然不是我們能接受的。

我們看一下每年的一個情況。剛才我們用到300指數進行對沖，由於它是比較特殊的一個指數。金融股的佔比過大，相當於是用一種風格跟其他的因子進行對沖，對沖的效果可能不太好，並不能很好的剝離beta。我們嘗試用行業分布更加分散的中證500指數進行對沖，年化收益有所降低，反轉因子年化是17%，市現率是在11%，但我們看到最大回撤降低了很多，最大回撤是10%，PB也是10%，市現率11%，更為重要的是整個相關係數大幅降低，最初從0.99、0.95的相關性，現在變成了0.3、0.2，一月反轉和其他兩個因子的相關性比較低。

這幾類資產配置的效果是什麼樣的狀況，現在年化的收益率大概在13%，這是等權的，如果說等風險的，也是在13%，收益率沒有太大的變化，但夏普值再提高了一倍。剛才提到的是是在1附近，現在提高到了接近2。實際上即使是相似的一個資產，經過不同的剝離，在上面可以挖掘的東西是非常多的，可以挖掘出通過各種組合能夠形成一些低風險的結果。

從配置上的權重來看，基本上在各個資產上的配置權重比較接近，風險過濾掉之後，效果就不會出現那麼集中的配置在某一類資產之上。所以我們看到，我們構建了這種單因子經過對沖之後，可以形成新的資產。也就是說大家資產的概念上面，不僅僅局限於基礎資產或者某一類策略，是通過策略的重新構建，也形成了很多資產。另外就是說我們通過風險剝離之後，能夠產生我們需要的資產形式。後面把這幾大類資產，指數類的產品以及把剛才講的策略和因子類的資產，全部再放到一起進行配置，來做這種FOF的配置情況。這樣的話，年化收益能夠做到10%以上的水平，最大的回撤顯著降低了，目前最大回撤只有4%，夏普值能夠到2.8-2.9的水平。

所以，即使在我們現有的這些品種之上，經過一些簡單的風險剝離，在我們FOF的配置過程當中，還能取得一個比較好的效果。這是每年的收益率情況。

剛才舉的例子是都是我們做的策略和因子，在這裡，從私募真實產品的角度再做一把實證，我們從私募基金中，不同類別的產品都選取一些，股票多頭選取了一些，還有CTA策略，股票中性策略，多策略的產品，我們也把基本的大類資產也放進來了。做出來的效果，大概年化收益能夠在10%附近，最大的回撤是在4%到3%左右，夏普值在2.3到2.6之間，這些產品都是大家可以看到的績效，所以這個結果判斷來說，具有一定的可實操性。因此，私募產品的多元性給資產配置提供了很大的空間。

總的來說，目前整個國內做FOF配置過程當中，遇到的制約，主要的問題是剛才講的，第一是投資的品種還很不足，第二是各類產品之間的相關性還是比較高，所以我們需要在配置過程當中，或者說我們將來在做我們產品設計的過程當中，我們希望能夠有多策略的這種方式來進行分散風險，實現長期穩健增值。此外，我們想對大家說，一個好的私募不僅僅是追求更高的收益曲線（當然有的話更好），還有一個重要的方面，就是你跟別人形成差異化，哪怕收益率差不多，你產品的收益曲線是低相關度的，我想也會獲得一個很大的市場空間。

最後，我們期待我們的公募基金、私募基金未來能夠提供更多的優秀的低相關度的資產，通過FOF或MOM的方式給普通家庭實現資產的長期穩定的持續回報。謝謝。

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