摘要

第一，“全天候策略”（All Weather）是一種知名的資產配置策略，最早由橋水基金（Bridge Water）在1996年提出。它的主要思路是不依賴於前瞻性預測和擇時，而是試圖通過多元化資產配置和動態調整，使得投資組合能夠穿越週期，在不同經濟條件下均有一定適用性，從而能夠取得相對穩定的回報。

第二，在理解“全天候策略”之前，我們先要解釋的一個概念是“風險平價”。資產配置的邏輯起點是圍繞“風險”展開的。馬科維茨（Harry Markowitz）1952年提出現代投資組合理論（Modern Portfolio Theory，MPT），其核心是均值-方差模型（MVO），用收益率（均值）、風險（方差）兩個維度來描述資產的特徵。從這一框架來看就很簡單，資產配置追求的是單位風險下的最大收益，即夏普比例最優。但均值-方差模型（MVO）在實際運行中的效果並不好，需要對預期回報率進行主觀輸入、過於依賴歷史數據，以及對參數高敏性是其三大缺陷。在上述缺陷的基礎上演化出兩條改進路徑：一是如Black-Litterman 模型 ，通過貝葉斯理論將主觀觀點、量化模型更好結合，優化關於資產預期收益的估計；二是如“風險平價”模型、最小方差模型、最大分散化模型等，放棄對資產預期回報的估計，轉向基於對參數敏感度並沒有那麼高的“風險”進行配置。

第三，風險平價是一個基於“風險”的框架。其核心思想是放棄了難以預測的收益基準，只考慮將風險進行“平價”，即把風險均衡分配到各個資產類別，確保各類資產對於組合波動率的貢獻是相同的，因此它是一種“風險均衡策略”（Risk Balancing）。理論上來說，風險平價通過分散風險降低波動率，同時通過槓桿提高收益率，從而可以提高夏普比率。這一策略在現實操作中也被證明是有效的，以最簡單的資產配置模型股債60/40爲例，運用風險平價以及槓桿，可以找到一個收益相近，但是波動率更小，具有更好風險收益比的組合。在Qian（2005）利用1983-2004年的數據檢驗中，對總波動率貢獻相同的股債77/23組合的夏普比率遠好於股債60/40投資組合（0.87＞0.67），亦高於任何單一資產。疊加槓桿後，風險平價組合在仍有相同0.87夏普比例的基礎上，還能獲得8.4%的年化回報，高於單純股指的8.3%回報率。

第四，“全天候策略”本質上是一種利用風險平價理念的模型，但兩者並不完全等價。風險平價是一種均衡風險的數學模型、並沒有涉及宏觀環境考量，只是相較均值-方差模型（MVO）解決了參數高敏性、倉位易極端性等問題。“全天候”更像是一個宏觀策略模型，它仍從宏觀經濟週期出發，只是不試圖去識別和預測週期，而是利用風險平價理念規避因錯誤判斷週期而造成的損失。全天候策略步驟可總結爲“兩核心，四步走”。兩核心爲“風險平價+動態調整”，四個步驟爲“劃定狀態、篩選資產、引入槓桿進行風險等權、動態再平衡”。“劃定狀態”是指模型假設資產波動由於增長意外、通脹意外產生，四個狀態分別爲增長超預期、增長低於預期、通脹超預期、通脹低於預期。“篩選資產”是指尋找出四個狀態下的佔優資產，且四宮格各自分配25%的風險權重。隨着引入槓桿、風險等權，通過槓桿將不同資產風險收益特徵相近。最後“風險動態再平衡”是指下一期通過重新計算各資產的波動率和相關性，調整資產權重以維持風險平價。

第五，覆盤“全天候策略”的歷史業績規律。Dalio, R（2015）展示在利率下行的1981-2015年期間，全天候年化收益12.1%。2015年以來該策略較少有公開明細，我們可從海外ETF網站（lazyportfolioetf.com）獲得可溯時間更久（自1871年以來的約154年）的業績結果。lazyportfolioetf官網顯示，其過去三十年、十年複合收益分別爲7.68%、4.46%；波動率自7.48%上升至8.45%，夏普比率自0.72下降至0.33。組合內部顯示主要是美債ETF形成拖累、美股黃金是近年的收益支撐。根據Dalio所闡述的配置比例經驗值（美股敞口30%、長期美債40%、中期美債15%、黃金與其餘大宗商品各佔7.5%）進行模擬，其組合過去十年的年複合收益率亦大約爲4.18%，與lazyportfolioetf數據大致相當。兩種方式均顯示近三十年最大回撤出現在2022年經驗，經驗估計最大回撤爲23.8%，lazyportfolioetf官網爲20.58%，亦大致相當。簡單來看，其過去十年的有效性有明顯下降，但更長維度的有效性較高。

第六，進一步覆盤廣義“風險平價類基金”的歷史業績規律。以PanAgora Risk Parity、標普風險平價指數等觀測，同樣發現其“黃金時代”開啓於2008年金融危機後，2013-2015年受到質疑（跑輸US 60/40組合），2016-2017年有所反彈，2018年後又歸於平淡。標普500風險平價指數2009-2012年的年度超額收益（較US 60/40組合）分別爲3.77%、15.27%、8.91%、5.86%，累計爲33.81%。2013年在海外貨幣政策收緊預期下，風險平價指數跑輸US 60/40組合近12個百分點。2016-2017年利率溫和下行，對應的標普500風險平價指數也重新反彈，錄得13.81%、10.81%的年化收益。2018年後疫情衝擊、美聯儲重啓新一輪加息均讓風險平價並不佔優。總結來看，由於風險平價依賴於資產長期收益爲正的前提，當所有資產因外生衝擊波動率均大幅度提升、或利率超預期上行時，簡單的風險平價策略相對脆弱。所以，風險平價策略並非是“放之四海而皆準”、“一勞永逸”的策略，仍需有適合的宏觀和市場環境。

第七，我們進一步來看國內宏觀環境和金融市場環境，風險平價策略的適用性似乎在上升。首先，隨着中國經濟進入高質量發展的新階段，經濟增長彈性、通脹彈性、貨幣週期彈性均更爲平滑，過去利率類“週期品”的屬性有所消退，風險、無風險資產的波動性均或收斂；其次，隨着國內金融市場的不斷發展，在資產選擇多元化、金融工具多樣化方面均有明顯進步，這些都有利於風險平價策略和全天候策略的應用；再次，隨着全球宏觀環境不確定性的上升，以及財富管理市場特徵的變化，投資本身有更多分散風險的需求（更爲重視“夏普比率”），風險平價的“降波”功能亦將具備吸引力。

第八，我們初步嘗試平價模型的搭建。我們進行了基礎全球資產指數（六類）、基礎ETF（七類）、擴展ETF（十一類）三套測試。與MVO測試結果一致，2015年以來，風險收益比最佳的是中債（尤其是信用債）、其次是黃金、美股，然後是紅利資產、滬深300、恒生指數。若進一步縮短至2021年以來，則黃金最佳、紅利排序靠前。資產之間收益率的方差-協方差矩陣是風險平價模型的核心輸入參數。無論看長期還是滾動相關性，中國資產不僅股債呈負相關性，且債商、港股與中債均爲負相關性；具有部分“債性”的紅利資產總體上仍與大盤維持正相關關係，只是在2020年後正相關大幅度減弱。中概互聯網與國內滬深300 ETF具有強且穩的正向聯動；中證REITs全收益指數自2024年以來與純粹股指、純粹國債的相關性均不高。

第九，從回測結果來看，風險平價模型相較簡單等權、簡單波動率倒數加權模型擁有更高的夏普比率、勝率與賠率，該優勢在2022年後更明顯。2009年以來，基礎大類資產風險平價方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲1.79、58.3%、1.06（盈虧比），高於等權重方案下的0.62、53.0%、1.03；2022-2025.02，基礎大類資產風險平價方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲3.37、62.1%、1.35，相應等權重方案下分別爲1.07、51.4%、1.17，波動率加權方案下分別爲2.47、58.9%、1.24。同時段基礎ETF資產池的風險平價方案分別爲2.04、60.6%、1.05，等權方案下爲1.51、54.8%、1.08；擴展ETF資產池的風險平價方案分別爲0.89、57.4%、0.99，等權方案下爲0.88、52.6%、1.07。策略相對錶現不佳的年份是2011、2013、2018、2022。在國內檢驗中，對風險平價不利的歷史情景一是多資產聯動回調（最爲典型的比如股債雙殺、股商雙殺），二是某一資產波動過於劇烈。權重方面，無槓桿的基礎風險平價相對穩定的淨值仍得益於在債券資產上的相對超配。相較於達里奧給出的比重，國內風險平價的債券資產合計比重達到74.4%，是更爲主導以及核心的底倉資產。

第十，我們進一步引入槓桿。如前所述，無槓桿的風險平價組合雖有高夏普比率，但回報卻不具吸引力。引入槓桿存在兩種方式，一是先在資產上加槓桿、再平價；二是先平價、再在組合上加槓桿。前者即橋水做法，後者更簡單直接，即直接在平價後的組合上加槓桿，從資金市場中（將債券資產質押回購）獲得資金繼續買入平價後組合。資金成本爲市場融資成本，與短端利率相關性更爲密切。本文采用一種加槓桿方式，且考慮了國內實際情況，將槓桿限制在80%~140%區間。我們測試了目標波動率爲2%、3%、4%、5%、6%時的效果。三套資產池中，組合年化收益、年化波動率均隨目標波動率提升而提升，而夏普比率略回落。在基礎ETF風險平價方案下，2015以來自不設目標波動至目標波動率爲6%，組合年化收益從5.1%上升至6.4%，年化波動率從2.9%上升至4.8%，夏普比率從1.07下降至0.92。若進一步縮短至2022年以來，則隨着目標波動率的提升，組合年化收益從6.0%上升至8.3%，年化波動率從2.0%上升至3.3%，而夏普比率僅從2.04下降至1.93。

第十一，簡單概括對全天候策略的再認識。歷次金融危機均會讓投資者反思對風險的重視問題，風險管理（risk management）變得更爲重要，風險平價模型、全天候策略正是這種投資理念具象化的一個表達。2008年金融危機後，美國開啓量化寬鬆，海外宏觀面上進入“低利率、低通脹、低增長”的“三低”時代，“風險平價”策略擁有了最爲舒適的成長土壤。隨着疫後通脹中樞走高、美聯儲加息、美債利率的中樞大幅趨勢性抬升，全天候策略也經歷了調整期。再結合海外大蕭條時期的情況，以及基礎風險平價在國內的歷史檢驗，我們理解“全天候策略”的前提是資產有輪動表現，長期收益爲正。簡言之，這一策略隱含着“萬物皆有時”、“東方不亮西方亮”的前提假設。若股債商表現均不佳，那麼策略的有效性也會大幅下降。從上述認識來看，在國內總量增長波動逐漸平穩、通脹彈性下降、利率中樞不高的時段，風險平價策略的適用度和實用性或將上升。

簡版正文

第一

“全天候策略”（All Weather）是一種知名的資產配置策略，最早由橋水基金（Bridge Water）在1996年提出。它的主要思路是不依賴於前瞻性預測和擇時，而是試圖通過多元化資產配置和動態調整，使得投資組合能夠穿越週期，在不同經濟條件下均有一定適用性，從而能夠取得相對穩定的回報。

“全天候策略”（All Weather）的構思來源於達里奧團隊的投資收益分解方程式，基金回報=無風險利率+市場風險收益+主動管理收益，即 R = Rf + β + α。在將β與α分離後，通過全天候方式做到組合對單一資產的Beta相對脫敏，獲得更爲穩健的、穿越週期的長期穩定市場β收益，然後再在這個基礎上進行主觀增強，捕獲α。因此，全天候策略是橋水基金的底層策略，相對“弱化擇時”，注重多元配置、動態調整、風險均衡，使得組合在不同經濟狀態下風險相互抵消，剩下隨時間增長的整體風險溢價。

第二

在理解“全天候策略”之前，我們先要解釋的一個概念是“風險平價”。資產配置的邏輯起點是圍繞“風險”展開的。馬科維茨（Harry Markowitz）1952年提出現代投資組合理論（Modern Portfolio Theory，MPT），其核心是均值-方差模型（MVO），用收益率（均值）、風險（方差）兩個維度來描述資產的特徵。從這一框架來看就很簡單，資產配置追求的是單位風險下的最大收益，即夏普比例最優。但均值-方差模型（MVO）在實際運行中的效果並不好，需要對預期回報率進行主觀輸入、過於依賴歷史數據，以及對參數高敏性是其三大缺陷。在上述缺陷的基礎上演化出兩條改進路徑：一是如Black-Litterman 模型 ，通過貝葉斯理論將主觀觀點、量化模型更好結合，優化關於資產預期收益的估計；二是如“風險平價”模型、最小方差模型、最大分散化模型等，放棄對資產預期回報的估計，轉向基於對參數敏感度並沒有那麼高的“風險”進行配置。

在馬科維茨（Harry Markowitz）之前，系統性探討股債估值的理論主要是貼現現金流模型來理解投資收益，認爲投資過程的核心是拆解收益來源，並沒有給予風險（或波動性）足夠的重視。

資產配置的主要目的是通過資產分散來降低相關性，降低投資風險，獲得單位風險下的最大收益。因此無論採取何種方法，我們均希望能夠通過配置模型來最大化投資組合的夏普比率。

均值-方差模型（MVO）的核心是“兩條線、一切點”。一是投資者偏好的無差異曲線；二是代表投資組合的收益、風險關係的有效前沿。投資者風險厭惡，希望獲得是一個給定風險水平下的收益最大化，以及給定收益情況下的風險最小化。資產配置的過程在該模型下首次被量化爲求解一定約束條件下的“最優化問題”。

該模型缺點是建立在歷史基礎上，只能代表過去。若未來收益與波動性發生變奏，或者與其他市場、其他資產的相關性發生變化，則上述規律也將發生改變。事實上，這就是均值-方差模型（MVO）在實際運行中的效果並不好的核心原因：仍需預測未來、過於依賴過去、對參數高度敏感（V. Chopra and W. Ziemba，1993）。

第三

風險平價是一個基於“風險”的框架。其核心思想是放棄了難以預測的收益基準，只考慮將風險進行“平價”，即把風險均衡分配到各個資產類別，確保各類資產對於組合波動率的貢獻是相同的，因此它是一種“風險均衡策略”（Risk Balancing）。理論上來說，風險平價通過分散風險降低波動率，同時通過槓桿提高收益率，從而可以提高夏普比率。這一策略在現實操作中也被證明是有效的，以最簡單的資產配置模型股債60/40爲例，運用風險平價以及槓桿，可以找到一個收益相近，但是波動率更小，具有更好風險收益比的組合。在Qian（2005）[2] 利用1983-2004年的數據檢驗中，對總波動率貢獻相同的股債77/23組合的夏普比率遠好於股債60/40投資組合（0.87＞0.67），亦高於任何單一資產。疊加槓桿後，風險平價組合在仍有相同0.87夏普比例的基礎上，還能獲得8.4%的年化回報，高於單純股指的8.3%回報率。

我們可以簡單地將大類資產配置理論框架分爲兩條脈絡。一是“基於收益的配置模型”，即Return Based Allocation Models。諸如恆定混合模型、均值-方差模型（MVO）、融入主觀觀點的B-L模型。二是“基於風險的配置模型”，即“Risk Based Allocation Models”。諸如風險平價模型、以及升級版的風險預算模型。經過2008年金融危機後，不少投資人意識到傳統配置模型對“風險”的刻畫與關注仍是不足夠的。

相較之下，Black-Litterman類模型仍是沿着均值-方差的理論展開、僅是輸入更優化的參數，而風險平價是放棄了難以預測的收益基準，只考慮將風險進行“均衡化”，確保各類資產對整個組合的波動率的貢獻相等。理論上來說，風險平價通過分散風險降低波動率，同時通過槓桿提高收益率，從而可以提高夏普比率。

在收益、風險的座標系中，股債60/40的恆定比例組合處於邊界的右上端，靠近全倉股票的組合。無槓桿版本的風險平價組合收益率大幅度降低，但伴隨着波動率的降低獲得了更高的夏普比率（風險平價CML的斜率更陡）。有槓桿版本的風險平價組合相當於沿着風險平價CML直線移動到無槓桿版本的右側，意味着按無風險利率融資加槓桿後，雖然波動率重新增加，但收益增加的更明顯。我們可以找到一個利用槓桿之後，收益與原始股債60/40相同，但是波動率更小，具有更好風險收益比的組合。

錢恩平博士（Edward Qian）於2005年發現，恆定股債組合風險並不均衡。1983-2004，羅素1000貢獻組合中93%波動（方差），而債券只貢獻了剩餘7%，換言之，該組合其實暴露于波動更大的權益資產上。其將23%的頭寸分配於羅素1000指數、剩餘77%均分配給雷曼綜合債券指數，以使得兩者對組合波動率的貢獻相同。在1983-2004年期間，不考慮槓桿的情況下，風險平價組合夏普比例爲0.87，高於任何單一資產組合，真正實現了通過分散化獲得更高的單位風險回報。相比之下，股債60/40投資組合的夏普比率爲0.67，低於單純債券綜合指數的夏普比率0.80，組合的夏普比例低於內部部分資產。進一步，在槓桿比率爲1.8:1的假設下，風險平價組合在仍有相同0.87夏普比例的基礎上，獲得8.4%的年化回報，高於單純股指的8.3%回報率。

第四

“全天候策略”本質上是一種利用風險平價理念的模型，但兩者並不完全等價。風險平價是一種均衡風險的數學模型、並沒有涉及宏觀環境考量，只是相較均值-方差模型（MVO）解決了參數高敏性、倉位易極端性等問題。“全天候”更像是一個宏觀策略模型，它仍從宏觀經濟週期出發，只是不試圖去識別和預測週期，而是利用風險平價理念規避因錯誤判斷週期而造成的損失。全天候策略步驟可總結爲“兩核心，四步走”。兩核心爲“風險平價+動態調整”，四個步驟爲“劃定狀態、篩選資產、引入槓桿進行風險等權、動態再平衡”。“劃定狀態”是指模型假設資產波動由於增長意外、通脹意外產生，四個狀態分別爲增長超預期、增長低於預期、通脹超預期、通脹低於預期。“篩選資產”是指尋找出四個狀態下的佔優資產，且四宮格各自分配25%的風險權重。隨着引入槓桿、風險等權，通過槓桿將不同資產風險收益特徵相近。最後“風險動態再平衡”是指下一期通過重新計算各資產的波動率和相關性，調整資產權重以維持風險平價。

全天候策略與風險平價的相同之處是不從收益預測出發，而是通過槓桿將“各個資產對組合風險的貢獻維持在同一水平”，直接構造一個能應對不同風險的組合。不同是風險平價是一種均衡風險的數學模型、並沒有涉及宏觀環境考量，只是相較於MVO解決了參數高敏性、倉位易極端性問題。

而全天候策略更像是一個宏觀策略模型，仍歸屬於基於經濟狀態出發的宏觀策略流派，只是相對“弱化擇時”，主張將“β與α分離”。與美林時鐘不同，全天候的四種配置狀態並不存在時間維度上的週期輪動，只是客觀劃分四種獨立的配置情景。我們總結全天候策略爲“兩核心，四步走”。兩個核心爲“風險平價+動態調整”，四個步驟爲“劃定狀態、篩選資產、引入槓桿進行風險等權、動態再平衡”。

“劃定狀態”是指模型假設資產波動由於增長意外、通脹意外產生。

“篩選資產”是指策略將尋找出四個狀態下的佔優資產，且四宮格各自分配25%的風險權重。增長超預期時，股商、公司債以及新興市場信用債將表現優異；增長低於預期時，名義債券、抗通脹債券則將佔優；通脹超預期時，抗通脹債券、商品以及新興市場信用債將表現出色；通脹低於預期時，股票、名義債券表現佔優。

“引入槓桿進行風險等權”是指策略需要通過槓桿方式將不同資產的風險收益特徵相近，最終能實現子組合各自25%的風險權重。在完成以上兩步驟後，若是偏主動的配置方式，將會給出對於未來的判斷，即下一階段將會處於何種環境，應該輪動到相應的哪一類資產。而“全天候”策略與之不同的是，其接下來是通過槓桿調節，同時配置多資產，權重由各資產風險貢獻均等來確定。

不加槓桿的風險平價組合會無法完成較高預期收益及較高夏普比率的兩層約束，矛盾點在於：爲實現8%的預期收益，資產選擇會儘可能的靠近“右上角”，即右上角的“非美市場股指”、“私募股權”、“新興市場債券”將會被賦予更高的權重；但這些資產的“波動性”也同樣是更高的，這意味着“風險平價”的過程，它們將會被賦予更低的權重。所以一個不加槓桿的風險平價較難兼顧“預期收益”與“風險分散”，最終可能爲了實現“風險平價”只能向債券指數靠攏，與預期收益相差較遠、較債券指數只有微弱的優勢。也正因此，雖然收益是風險的函數，但不同資產具有不同的風險收益特徵。槓桿具有“縮放”功能，在低波動資產上運用槓桿，把各類資產的預期收益率都調整爲8%水平，我們可以得到一組全新的“資產”——波動不同、而收益均爲8%。最後通過低波資產超配、高波資產低配的“平價”的過程分配權重，我們得到最終收益爲8%，波動率爲10%，夏普比率爲0.8的組合。組合實現了相同夏普下更高收益，實際頭寸更爲分散，而風險貢獻等權。

最後“風險動態再平衡”是指下一期通過重新計算各資產的波動率和相關性，調整資產權重以維持風險平價。

第五

覆盤“全天候策略”的歷史業績規律。Dalio, R（2015）[3]展示在利率下行的1981-2015年期間，全天候年化收益12.1%。2015年以來該策略較少有公開明細，我們可從海外ETF網站（lazyportfolioetf.com）獲得可溯時間更久（自1871年以來的約154年）的業績結果。lazyportfolioetf官網顯示，其過去三十年、十年複合收益分別爲7.68%、4.46%；波動率自7.48%上升至8.45%，夏普比率自0.72下降至0.33。組合內部顯示主要是美債ETF形成拖累、美股黃金是近年的收益支撐。根據Dalio所闡述的配置比例經驗值（美股敞口30%、長期美債40%、中期美債15%、黃金與其餘大宗商品各佔7.5%）進行模擬，其組合過去十年的年複合收益率亦大約爲4.18%，與lazyportfolioetf數據大致相當。兩種方式均顯示近三十年最大回撤出現在2022年經驗，經驗估計最大回撤爲23.8%，lazyportfolioetf官網爲20.58%，亦大致相當。簡單來看，其過去十年的有效性有明顯下降，但更長維度的有效性較高。

Dalio, R(2015)展示了1946-2015年間，全天候年化收益10.4%，較60/40組合平均每年有1.9%的超額收益。尤其是1981年後，隨着利率的下行，全天候策略進入更爲舒適的區域，較60/40組合平均每年有2.6%的超額收益，自身絕對收益年化爲12.1%，也在該時期錄得了0.84的夏普比率。雖然近年少有直接公開信息發佈有關橋水全天候策略業績表現，但根據2014年託尼•羅賓斯(Tony Robbins) 記錄的Dalio自述配置比例經驗值（美股敞口30%、長期美債40%、中期美債15%、黃金與其餘大宗商品各佔7.5%）可以粗略模擬。

海外ETF網站“lazyportfolioetf.com” 顯示類似模擬結果。該網站用五隻海外ETF來複現全天候組合：先鋒基金Total Stock Market（VTI）、iShares 20+年國債指數（TLT）、iShares3-7年國債指數（IEI）、SPDR Gold Trust指數（GLD）、iShares商品指數（DBC）。截止2025年1月底，其簡化版全天候組合過去十年的複合年化收益率爲4.46%，低於過去三十年平均7.68%的年複合收益率。近期複合收益下降的主因爲利率上行，導致美債ETF收益率成爲組合拖累，長期美債近十年、近五年、近一年複合收益分別爲-2.03%、-7.38%、-5.48%。而黃金與美股是收益增厚來源，近一年的複合收益分別爲37.2%、26.2%。與之對應，組合年化波動從近三十年的7.48%升至近十年的8.45%，夏普比率從近三十年的0.72下降至近十年的0.33。

我們亦嘗試用Dalio給出的經驗值來構建海外版全天候組合，並且更改其中的股票代表、中期美債代表來考察結果的穩健性，即先鋒基金Total Stock Market（VTI）替換爲SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY)，iShares3-7年國債指數ETF（IEI）替換爲iShares 7-10 年國債指數ETF(IEF)。截止到2025年1月底，自建（更換了美股、中期美債代表）的全天候組合過去十年的年複合收益率爲4.18%，與lazyportfolioetf.com網站大致相當。近年收益下降也因美債ETF拖累，近五年複合收益爲1.9%，近三年爲-2.9%，近一年則恢復至12.5%。觀察細分項，同樣看到近一年的收益恢復主要是美債ETF拖累減輕、美股貢獻了23.4%的漲幅、黃金貢獻了46.4%。

結合回撤，自建組合顯示近十餘年最大回撤爲23.8%，處2022年美聯儲加息週期。“lazyportfolioetf.com”提供更長時間維度的考察，組合表現追溯至1930s美國發生“大蕭條”時期，顯示近三十年歷史上最大回撤亦出現在2022年美聯儲開啓本輪加息週期後，幅度達20.58%。在2008年金融危機至2022年本輪迴撤之前，組合的年度最大回撤基本上控制在8%以內。在更長的歷史中（自1871年以來的約154年），本輪迴撤幅度處於歷史第二，第一爲美國“大蕭條”時期（1929年9月-1932年5月），最大回撤爲37.02%。

由此看到，全天候策略並不始終有效。2022年前後波動、回撤均大幅抬升，這或與美國利率再度上行有關。正如橋水在2024年1月的報告《The Big Picture: Back to the Future》中提到，當前環境與過去二十年有明顯不同，更類似於更久遠的歷史時期——利率、通脹的迴歸。過去海外低利率環境對股票類風險資產整體BETA回報的顯著帶動（Exceptional）將會迴歸正常（Likely More Normal）。

第六

進一步覆盤廣義“風險平價類基金”的歷史業績規律。以PanAgora Risk Parity、標普風險平價指數等觀測，同樣發現其“黃金時代”開啓於2008年金融危機後，2013-2015年受到質疑（跑輸US 60/40組合），2016-2017年有所反彈，2018年後又歸於平淡。標普500風險平價指數2009-2012年的年度超額收益（較US 60/40組合）分別爲3.77%、15.27%、8.91%、5.86%，累計爲33.81%。2013年在海外貨幣政策收緊預期下，風險平價指數跑輸US 60/40組合近12個百分點。2016-2017年利率溫和下行，對應的標普500風險平價指數也重新反彈，錄得13.81%、10.81%的年化收益。2018年後疫情衝擊、美聯儲重啓新一輪加息均讓風險平價並不佔優。總結來看，由於風險平價依賴於資產長期收益爲正的前提，當所有資產因外生衝擊波動率均大幅度提升、或利率超預期上行時，簡單的風險平價策略相對脆弱。所以，風險平價策略並非是“放之四海而皆準”、“一勞永逸”的策略，仍需有適合的宏觀和市場環境。

不僅僅是橋水的“全天候基金”，AQR、PanAgora Risk Parity乃至標普500風險平價指數均有類似的規律。我們對比了標普500風險平價指數與經典US 60/40組合（60%標普500指數、40%美國國債全收益指數）自2004年以來的年度收益，發現與橋水全天候策略在金融危機後表現亮眼一致。

隨着2013年5月美聯儲表示可能縮減購債規模，在貨幣政策收緊的預期下，市場恐慌性拋售美債引致利率節節攀升，風險平價指數當年顯著跑輸US 60/40組合近12個百分點，在“神壇”上受到質疑。

在2014-2015年美聯儲退出QE、進入緊縮週期的背景下，風險平價指數與US 60/40組合相比仍不佔優。雖然2016-2017年美聯儲仍處於加息週期中，但由於美債利率在前期場釋放Taper和加息信號的預期階段已明顯上行，該時段利率反而趨於溫和下行，對應的標普500風險平價指數也重新反彈。

但自2018年以來，隨着疫情衝擊以及美聯儲重啓加息，風險平價指數與上文全天候策略一致，並沒有迎來舒適的環境。疫情衝擊短期增加了股債商等多資產的波動率，資產同時回調讓風險平價通過分散風險獲得高夏普；美聯儲重啓新一輪加息週期又使得對利率風險敏感的風險平價策略承壓。

結合上文所述的風險平價理念，我們可以看到風險平價策略運作中“超配低波動資產、低配高波動資產”的過程天然具有“降波”的功能，但簡單的風險平價策略依賴於資產長期收益爲正的前提。在所有資產因外生衝擊波動率均大幅度提升、或利率明顯上行（超預期上行）時，簡單的風險平價策略相對脆弱，存在回調風險。作爲實戰型的策略，風險平價策略並非是“放之四海而皆準”、“一勞永逸”的策略，也不是完全“過時”、甚至應該退出歷史舞臺的策略，仍需要有適合的市場、宏觀環境。

第七

我們進一步來看國內宏觀環境和金融市場環境，風險平價策略的適用性似乎在上升。首先，隨着中國經濟進入高質量發展的新階段，經濟增長彈性、通脹彈性、貨幣週期彈性均更爲平滑，過去利率類“週期品”的屬性有所消退，風險、無風險資產的波動性均或收斂；其次，隨着國內金融市場的不斷發展，在資產選擇多元化、金融工具多樣化方面均有明顯進步，這些都有利於風險平價策略和全天候策略的應用；再次，隨着全球宏觀環境不確定性的上升，以及財富管理市場特徵的變化，投資本身有更多分散風險的需求（更爲重視“夏普比率”），風險平價的“降波”功能亦將具備吸引力。

我們運用兩套實證案例發現，過去十餘年，國內擇時、選股意義大於配置；而這在未來可能發生改變，核心變量是宏觀面增長、通脹、貨幣週期彈性平滑，資產價格波動或會收斂。

一是構造全球大類資產的有效前沿。切點組合顯示在2015-2024年，一個假定可以自由配置的環境中，橫跨全球股債商匯的組合最優夏普比率爲3.63。其中權重前五的資產分別是中債、黃金、美元、新興市場估值、美股；而中國權益資產滬深300、中證2000、恒生指數的權重相對靠後，意味着在允許做空的情況下，近十餘年最大夏普比率的組合主要是投資於中債、黃金、美元、新興市場國家與美股；而國內A股、港股的風險收益比相對靠後，或需要更爲積極主動的投資（選股、擇時）。

二是比較中美市場完全正確擇時、完全錯誤擇時的回報差異。我們以萬得全A、標普500分別作爲A股、美股的代表，設計年頻擇時、月頻擇時兩種檢驗維度與兩種方案。方案一爲每年買在該年最高點，相當於擇時完全錯誤；方案二爲每年買在最低點，相當於擇時完全正確。在2011-2024年間，A股市場年度完美擇時的年化收益率爲3.9%，完全擇時錯誤的年化收益率爲1.3%，兩者差值2.6%，比值2.94倍。換言之，過去十五年，A股擇時正確與否的收益差異比較大，正確擇時收益是錯誤擇時的2.94倍。同在2011-2024年時段，標普500是否擇時的差異並不大。若更拉長時間來看，標普500在2000-2024年期間，即便無法規避2000年互聯網泡沫，但正確擇時與錯誤擇時的差異也僅爲1.4%，正確擇時的年化收益亦僅比錯誤擇時高1.3倍。若擇時頻率升至月頻，則擇時正確與否的收益差異僅爲0.3%，正確擇時的年化收益爲 5.6%，與錯誤擇時的5.3%相近。

從年度振幅(年度最大股指點位-年度最小股指點位/年度最小股指點位)所反映的波動性來看，國內權益市場年度波動幅度較美股標普 500更爲明顯。國內創業板自2014年以來，除2020外，其餘年份波幅均高於美股。因此，儘管在海外，創建Brinson績效歸因模型的Gary P. Brinson早在1986年的論文中就指出資產配置平均解釋了投資組合季度總回報的91.5%；但對於A股投資者而言，無論主動選股、還是主動擇時，都仍是核心課題，是能夠獲得超額收益的重要來源。

若按照風險平價的思路，國內權益資產波動率較高，自然而然會出現給予股票的配置權重不高、相對低波的類債資產（包括低波紅利資產）配置權重較高。而若未來總量彈性平滑、融資成本降低，疊加股債波動率均有所收斂，風險平價或將迎來更舒適的發展土壤。我們在前期報告《高分紅策略的宏觀邏輯與擇時體系》中曾指出，中長期維度看，伴隨着國內經濟增長不再單純追求速度，以及製造業強國背景下製造業供應能力始終偏強，未來工業品價格彈性、貨幣週期總量彈性均可能偏溫和。

2008年金融危機後美國經歷了下行的利率中樞、偏低的增長以及偏低的通脹，該時期一方面美股估值中樞逐漸趨勢性抬升、波動率收斂，另一方面風險平價等一些依賴於槓桿的配置模型得到認可和長足發展。若未來類似宏觀組合在國內出現，過去利率類“週期品”的屬性有所消退，則我國風險資產、無風險資產的波動性均可能收斂，國內資產組合將可能獲得更好的風險收益比。

第八

我們初步嘗試平價模型的搭建。我們進行了基礎全球資產指數（六類）、基礎ETF（七類）、擴展ETF（十一類）三套測試。與MVO測試結果一致，2015年以來，風險收益比最佳的是中債（尤其是信用債）、其次是黃金、美股，然後是紅利資產、滬深300、恒生指數。若進一步縮短至2021年以來，則黃金最佳、紅利排序靠前。資產之間收益率的方差-協方差矩陣是風險平價模型的核心輸入參數。無論看長期還是滾動相關性，中國資產不僅股債呈負相關性，且債商、港股與中債均爲負相關性；具有部分“債性”的紅利資產總體上仍與大盤維持正相關關係，只是在2020年後正相關大幅度減弱。中概互聯網與國內滬深300 ETF具有強且穩的正向聯動；中證REITs全收益指數自2024年以來與純粹股指、純粹國債的相關性均不高。

在資產選擇層面，我們首先將“滬深300指數、恒生指數、標普500指數、中債企業債總指數、期貨收盤價_COMEX黃金、南華綜合指數”作爲基礎的全球大類資產池，分別涵蓋了A股、港股、美股、中債、黃金、商品共六大市場。此外我們亦將傳統大類資產更改爲“ETF產品”來測試風險平價模型，並且鑑於代表中概互聯網指數的KWEB ETF、REITs等發展始於2020年後，我們對ETF資產池劃定了“基礎版”與“擴展版”兩套。“基礎版”ETF資產池涉及資產相對少，但回測時間可以追溯至2015年1月1日；“擴展版”ETF資產池則在“基礎版”的架構上增加了港股、中概股、可轉債、中證REITs四個品類。“擴展版”ETF資產池由於增加了肇始近年的產品，因此回測時間只能追溯至2021年8月以來。

首先是基礎的全球大類資產指數池中，2005年至2025年2月5日期間，風險收益比最佳的是中債企業債總指數，夏普比率爲1.90。由於近年黃金形成一定上漲趨勢，其風險收益比位列第二佳，夏普比率爲0.47。風險收益比相對靠後的是南華綜合指數、滬深300以及恒生指數。這一結果與第一部分MVO中的結果一致。

ETF資產池中，2015-2025年2月5日期間，風險收益比最佳爲國內信用債，城投500 ETF期間的夏普比率爲0.99，最大回撤爲5.5%。其次是美股與黃金。回顧週期縮短至近十年後，美股、黃金的夏普比率分別提高至0.69、0.64，而滬深300 ETF、商品類ETF的夏普比率則降至0附近。A股權益資產中，紅利資產的夏普比率明顯高於滬深300，但仍低於國債、信用債。若回顧週期進一步縮短至2021年8月以來，則風險收益比最佳的爲黃金ETF，夏普比率爲1.34；紅利資產的夏普比率相較滬深300的優勢進一步擴大，提升至0.28。

從長期相關性來看，2005年至2025年2月5日期間，中國資產不僅股債呈負相關性（滬深300指數與中債企業債總指數相關性爲-0.28），而且債商、港股與中債均爲負相關性（中債企業債總指數與南華綜合指數、恒生指數相關性分別爲-0.35、-0.33）。相應地，A股與港股、國內商品均存在一定聯動關係，滬深300與恒生指數區間相關性爲0.54、與南華綜合指數區間相關性爲0.28。港股不僅與A股聯動，亦與美股存在0.61的區間相關性。從滾動6個月的窗口期亦看到，國內大盤與債券在2018年後總體呈負相關性關係，2020-2021年經歷了一輪負相關關係的明顯減弱，2022年後“蹺蹺板”迴歸。其中，國債與股指的負相關性更明顯，信用債與股指的相關性基本上在[-0.2，0.2]之間運行。而相較之下，僅具有部分“債性”的紅利資產總體上仍與大盤維持正相關關係，只是在2020年後正相關大幅度減弱，近年均保持在比2020年之前更低的相關性中樞上震盪。

第九

從回測結果來看，風險平價模型相較簡單等權、簡單波動率倒數加權模型擁有更高的夏普比率、勝率與賠率，該優勢在2022年後更明顯。2009年以來，基礎大類資產風險平價方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲1.79、58.3%、1.06（盈虧比），高於等權重方案下的0.62、53.0%、1.03；2022-2025.02，基礎大類資產風險平價方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲3.37、62.1%、1.35，相應等權重方案下分別爲1.07、51.4%、1.17，波動率加權方案下分別爲2.47、58.9%、1.24。同時段基礎ETF資產池的風險平價方案分別爲2.04、60.6%、1.05，等權方案下爲1.51、54.8%、1.08；擴展ETF資產池的風險平價方案分別爲0.89、57.4%、0.99，等權方案下爲0.88、52.6%、1.07。策略相對錶現不佳的年份是2011、2013、2018、2022。在國內檢驗中，對風險平價不利的歷史情景一是多資產聯動回調（最爲典型的比如股債雙殺、股商雙殺），二是某一資產波動過於劇烈。權重方面，無槓桿的基礎風險平價相對穩定的淨值仍得益於在債券資產上的相對超配。相較於達里奧給出的比重，國內風險平價的債券資產合計比重達到74.4%，是更爲主導以及核心的底倉資產。

基於資產收益率的滾動相關性（協方差矩陣），我們以所有資產等權作爲初始權重，然後對風險平價目標函數進行非線性優化，求解能使得風險貢獻均等的數值解權重。並且鑑於市場環境變化，我們以月頻進行再平衡，以此來保證大體上始終符合風險平價狀態。爲了能更客觀地看待風險平價結果，我們設計了另外兩種基準方案，一是全部資產按照初始等權方式貫穿始終的運行，二是全部資產直接利用過去6個月的波動率倒數加權，並不涉及根據資產之間相關性來進行優化。

2022-2025年2月，原始基礎資產在等權重方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲1.07、51.4%、1.17（盈虧比）；波動率加權方案下同時段分別爲2.47、58.9%、1.24；而在風險平價方案下分別爲3.37、62.1%、1.35。若視野拉長到2009年以來，則原始大類資產的風險平價方案夏普比率爲1.79，高於簡單等權的0.62、亦高於簡單波動率加權的1.62；勝率亦從等權下的53%上升到波動率加權下的58.3%，進一步上升到風險平價方案下的59.7%；賠率（盈虧比）亦有上升。

若觀察基礎ETF資產池，2022-2025年2月，等權方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲1.51、54.8%、1.08（盈虧比）；波動率加權方案下同時段分別爲1.96、58.9%、1.10；而在風險平價方案下分別爲2.04、60.6%、1.05。進一步到擴展ETF資產池，2022-2025年2月，等權方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲0.88、52.6%、1.07（盈虧比）；波動率加權方案下同時段分別爲0.61、54.6%、1.04；而在風險平價方案下分別爲0.89、57.4%、0.99。

整段區間上，風險平價回撤相對明顯的時段爲2015年三季度、2022年四季度。而從每年收益波動表現看，風險平價回撤相對大、夏普比率不高的年份分別是2011年、2013年、2018年、2022年。再結合淨值曲線可知，基礎風險平價模型不利的資產情景一是多資產聯動回調（最爲典型的比如股債雙殺、股商雙殺），二是某一資產波動過於劇烈。2011年是因通脹走低、歐債危機、流動性收緊、風險偏好回落，權益、港股、商品進入下行週期；2013年“錢荒”下股債均調整、2015年下半年股市大幅回調、2018年實體去槓桿下股市明顯調整以及2022年疫情擾動以及美聯儲加息環境下股市低迷。

從月初權重來看，國債 ETF的配置權重高於信用類債券 ETF，2015年至今的權重平均而言爲43%、31.4%。其次是黃金類資產，相較於達里奧給出的“美股30%、長期美債40%、中期美債15%、黃金與其餘大宗商品各佔7.5%”比重，國內風險平價的債券資產合計比重達到74.4%，是更爲核心的底倉資產。

若觀察2022年以來的擴展ETF資產池中各資產的權重。重點倉位仍在於債券，國債ETF在2022年至今平均權重爲43.6%，最低時候權重也有25.9%；其次是公司債ETF，平均權重28.4%；中證REITs、黃金平均權重分別爲5.1%、7.5%，剩餘七種資產共佔比14.4%。這一方面說明國內ETF落地風險平價方案會因權益資產的高波動而給予其更低比重，相應債券成爲絕對主導的底倉。另一方面，也意味着當前簡單的風險平價在國內應用會被暴露在更大的利率風險上，對利率上行的脆弱性更明顯。

第十

我們進一步引入槓桿。如前所述，無槓桿的風險平價組合雖有高夏普比率，但回報卻不具吸引力。引入槓桿存在兩種方式，一是先在資產上加槓桿、再平價；二是先平價、再在組合上加槓桿。前者即橋水做法，後者更簡單直接，即直接在平價後的組合上加槓桿，從資金市場中（將債券資產質押回購）獲得資金繼續買入平價後組合。資金成本爲市場融資成本，與短端利率相關性更爲密切。本文采用一種加槓桿方式，且考慮了國內實際情況，將槓桿限制在80%~140%區間。我們測試了目標波動率爲2%、3%、4%、5%、6%時的效果。三套資產池中，組合年化收益、年化波動率均隨目標波動率提升而提升，而夏普比率略回落。在基礎ETF風險平價方案下，2015以來自不設目標波動至目標波動率爲6%，組合年化收益從5.1%上升至6.4%，年化波動率從2.9%上升至4.8%，夏普比率從1.07下降至0.92。若進一步縮短至2022年以來，則隨着目標波動率的提升，組合年化收益從6.0%上升至8.3%，年化波動率從2.0%上升至3.3%，而夏普比率僅從2.04下降至1.93。

在中國的ETF實證案例，若不使用槓桿，組合超七成的倉位在低波動的債券資產上（國債約四成、信用債約三成），組合夏普的來源主要是波動率低（2.0%附近），回報的吸引力更有必要提升。

我們測試了目標波動率爲2%、3%、4%、5%、6%時的策略效果。由於存在槓桿限制，最終實際組合年化波動率並不能完全與設定的目標波動率匹配，但呈單調正相關關係。

基礎大類資產指數的風險平價方案下，2009以來，自不設目標波動的基礎方案到目標波動率爲6%，組合年化收益從6.6%上升至7.8%，年化波動率從2.6%上升至3.3%，夏普比率從1.79下降至1.74。

在基礎ETF風險平價方案下，2015以來，自不設目標波動的基礎方案到目標波動率爲6%，組合年化收益從5.1%上升至6.4%，年化波動率從2.9%上升至4.8%，夏普比率從1.07下降至0.92。擴展ETF的方案也有類似效果，年化收益提升0.4個百分點，年化波動率提升1.1個百分點，夏普比率回落0.2。

槓桿引入雖然帶來了新的風險——對短端資金利率的敏感，也同時放棄了部分風險收益比。但對於存在一定風險偏好的投資者來說，槓桿機制使得在其願意承擔的風險範圍內，能夠通過風險平價獲得更高的投資收益。

第十一

簡單概括對全天候策略的再認識。歷次金融危機均會讓投資者反思對風險的重視問題，風險管理（risk management）變得更爲重要，風險平價模型、全天候策略正是這種投資理念具象化的一個表達。2008年金融危機後，美國開啓量化寬鬆，海外宏觀面上進入“低利率、低通脹、低增長”的“三低”時代，“風險平價”策略擁有了最爲舒適的成長土壤。隨着疫後通脹中樞走高、美聯儲加息、美債利率的中樞大幅趨勢性抬升，全天候策略也經歷了調整期。再結合海外大蕭條時期的情況，以及基礎風險平價在國內的歷史檢驗，我們理解“全天候策略”的前提是資產有輪動表現，長期收益爲正。簡言之，這一策略隱含着“萬物皆有時”、“東方不亮西方亮”的前提假設。若股債商表現均不佳，那麼策略的有效性也會大幅下降。從上述認識來看，在國內總量增長波動逐漸平穩、通脹彈性下降、利率中樞不高的時段，風險平價策略的適用度和實用性或將上升。

風險提示：一是迴歸模型構建基於歷史數據，可能在未來有較大經濟衝擊或者市場改變時可能存在誤差；二是模型仍有待將各類參數進行敏感性分析，提高策略的穩健性；三是基本面層面可能存在明顯改變預期的事件，比如國內地產政策效果不及預期；新一輪地方政府化債影響超預期；後續財政政策力度超預期等。

正文

PART1 引子：初識全天候策略（All Weather）

“全天候策略”（All Weather）是一種知名的資產配置策略，最早由橋水基金（Bridge Water）在1996年提出。它的主要思路是不依賴於前瞻性預測和擇時，而是試圖通過多元化資產配置和動態調整，使得投資組合能夠穿越週期，在不同經濟條件下均有一定適用性，從而能夠取得相對穩定的回報。

“全天候策略”（All Weather）的構思來源於達里奧團隊的投資收益分解方程式：

基金回報=無風險利率+市場風險收益+主動管理收益，即 R = Rf + β + α。

在將β與α分離後，通過全天候方式做到組合對單一資產的Beta相對脫敏，獲得更爲穩健的、穿越週期的長期穩定市場β收益，然後再在這個基礎上進行主觀增強，捕獲α。因此，全天候策略是橋水基金的底層策略，注重多元配置、動態調整、風險均衡，使得組合在不同經濟狀態下風險相互抵消，剩下隨時間增長的整體風險溢價。而整個橋水基金理念既不是完全主動的（明確宏觀風險與底層佔優資產後主觀配置），亦不是完全被動的。

在對沖基金策略類別中，由於“全天候策略”（All Weather）看待資產運行的本質規律是宏觀風險（增長、通脹），因而其歸屬於“宏觀策略”中偏被動配置，弱化擇時的一種流派。宏觀對沖策略本質上即利用宏觀信息進行大類資產輪動、配置的策略。進入21世紀後由於全球宏觀不確定性增多，使用該策略的基金快速崛起。根據HedgeList數據，截止2024年底，全球管理規模TOP250的對沖基金中約有13.6%通過宏觀策略來落地配置。

海外宏觀策略因各自在擇時與配置的側重點不同，而分流爲兩大派別：

一則更偏主動擇時，依賴於主觀預判的準確性。以索羅斯量子基金、Brevan Howard爲代表，積極發現錯誤定價，進行多空交易、自由配置；

二則更偏被動配置，依賴於模型構建的有效性。以橋水“全天候”爲代表，弱化宏觀擇時，並不注重對宏觀風險進行提前預判，始終保持多元資產的倉位，在不同宏觀情景中均因某一子組合可能上漲而收穫一定收益。

PART2 資產配置的邏輯起點

（一）從均值-方差模型（MVO）談起

縱覽整個“資產配置”演進史，其底色與邏輯起點即圍繞“風險”展開。談及資產配置，多數人腦海中可能會浮現出一句諺語是：“不要將雞蛋放在一個籃子裏”（“Don't put all your eggs in one basket”）。這本質上是一種投資上需要分散風險的哲學認識。但在馬科維茨（Harry Markowitz）1952年[1]提出現代投資組合理論（Modern Portfolio Theory，MPT）之前，這一理念僅以樸素的定性認識存在。

此前系統性探討股債估值的理論主要是約翰·伯爾·威廉姆斯（John Burr Williams）[2]的《The Theory of Investment Value》，其通過內在價值、貼現現金流模型來理解投資收益，認爲投資過程的核心是拆解收益來源，並沒有給予風險（或波動性）足夠的重視。

在切入關於“風險平價策略”的正題之前，我們先溯源至馬科維茨（Harry Markowitz）1952年的均值-方差模型（MVO），其用收益率（均值）、風險（方差）兩個維度來描述資產的特徵，顯示資產配置的主要目的就是通過資產分散來降低相關性，降低投資風險，獲得單位風險下的最大收益——最大化夏普比率。

均值-方差模型（MVO）的核心是“兩條線、一切點”：

一端是代表投資者（收益、風險）偏好的無差異曲線；

另一端是代表投資組合的收益、風險關係的有效前沿。

兩者切點即爲單位風險的收益最大化的最優組合。

模型核心假設認爲投資者是風險厭惡的，人們的效應函數同時受到收益與風險的交互影響。投資者心中最希望獲得是一個給定風險水平下的收益最大化，以及給定收益情況下的風險最小化。資產配置的過程在該模型下首次被量化爲求解一定約束條件下的“最優化問題”。

但均值-方差模型（MVO）在實際運行中的效果並不好的核心原因：仍需要預測未來，過於依賴過去並對參數高度敏感。

該模型對於輸入參數（收益、協方差矩陣）極爲敏感（V. Chopra and W. Ziemba，1993）[3]，參數的微小估計誤差可能會完全改變設計的投資組合。模型的一大輸入是投資者對於未來資產收益率等的預測，這並非易事：

若採用主觀預測，需要投資者對未來世界的底層變量有很好把握、存在預測難度。而其默認投資者可以精準估計預期回報（Black與Litterman,1992）[4]。

而若採用時間序列模型（ARMA等）、或直接利用歷史數據作爲替代變量，隱含的假設都是“歷史可重複”、“未來變化不大”等。近年來宏觀環境複雜，正處於百年未有之大變局，簡單的建模方式、簡單的歷史收益率作爲未來代理變量的方法有失偏頗。在實際操作中，MVO模型給出的理論配置方案或許並不是真正意義上的“最優組合”。

因此，改進的兩條路徑亦分爲兩條。一是諸如Fischer Black 和 Robert Litterman 提出的Black-Litterman 模型[5]，通過貝葉斯理論將主觀觀點、量化模型更好結合，優化關於資產預期收益的估計；二是諸如“風險平價”模型、最小方差模型、最大分散化模型，放棄對資產預期回報的估計，轉而基於“風險”進行配置。

（二）風險平價是基於“風險”的框架

上文中，我們提到改進經典均值-方差模型的兩條路徑分別是更準確的估計未來（Black-Litterman 模型）與“跳出”預測，轉而追求風險均衡（Risk Balancing）。

路徑一（Black-Litterman 模型）實際上仍是沿着均值-方差的理論展開、僅是輸入更優化的參數，而路徑二是一種從“配置資產”向“配置風險”的跨越與創新，更是類似於均值-方差模型的並行分支。

路徑二（“風險平價”模型等）則是放棄了難以預測的收益基準，只考慮將風險進行“平價”，確保各類資產對整個組合的波動率的貢獻相等。簡單舉例來說，在只有股債的組合中，若整體組合的波動率目標設定爲5%，股債都應貢獻其中的二分之一，即2.5%的波動率。鑑於股票作爲風險資產的波動率高於債券，則風險平價組合中的股票權重將較爲明顯地低於債券。從策略的底層邏輯出發，風險平價理念是從“配置資產”向“配置風險”的跨越與創新，更是類似於均值-方差模型的並行分支。

由此，我們可以簡單地將大類資產配置理論框架分爲兩條脈絡。

一是“基於收益的配置模型”，即Return Based Allocation Models。諸如恆定混合模型、均值-方差模型（MVO）、融入主觀觀點的B-L模型。

二是“基於風險的配置模型”，即“Risk Based Allocation Models”。諸如風險平價模型、以及升級版的風險預算模型。

雖然“風險平價”的底色，是對“風險”進行重新審視，進而呈現從“配置資產”向“配置風險”的跨越；但若我們將視野放寬，“風險平價”更像是在投資理念的演化中（特別是經歷過2008年金融危機這樣大的系統性風險後），從單純追求收益、到“風險”意識的啓蒙、再到更好地均衡“風險”的探索過程。

風險平價（Risk Parity）概念的首次提出始於2005年。彼時磐安資產管理公司（PanAgora）首席投資官錢恩平博士（Edward Qian）對恆定股債組合（羅素1000指數、雷曼綜合債券指數分別佔60%、40%）的歷史表現進行了歸因[6]。其發現，儘管組合構造簡便、頭寸分散，被廣泛接受爲基準組合，但風險並不均衡。1983-2004年間，羅素1000貢獻該組合中93%的波動（方差），而債券只貢獻了剩餘的7%，換言之，該組合其實暴露于波動更大的權益資產上。

其構造了一個簡單的風險平價組合，即將23%的頭寸分配於羅素1000指數、剩餘77%均分配給雷曼綜合債券指數，以使得兩者對組合波動率的貢獻相同。

理論上來說，風險平價通過分散風險降低波動率，同時通過槓桿提高收益率，從而可以提高夏普比率。

若我們將Qian(2005)的風險平價組合、恆定比例組合（股債分別爲60%、40%）畫在收益、風險的座標系中，可以看到，股債60/40的恆定比例組合處於邊界的右上端，靠近全倉股票的組合。

無槓桿版本的風險平價組合收益率大幅度降低，但伴隨着波動率的降低獲得了更高的夏普比率（風險平價CML的斜率更陡）。有槓桿版本的風險平價組合相當於沿着風險平價CML直線移動到無槓桿版本的右側，意味着按無風險利率融資加槓桿後，雖然波動率重新增加，但收益增加的更明顯。我們可以找到一個利用槓桿之後，收益與原始股債60/40相同，但是波動率更小，具有更好風險收益比的組合。

簡單來說，收益是對風險（波動率）的補償，風險平價策略將“風險”進行“平價”處理的過程是一個天然超配低波動資產、低配高波動資產的過程。

進一步對比該組合與基礎指數、以及股債60/40投資組合的一些回報特徵，可知，在1983-2004年期間，不考慮槓桿的情況下，風險平價組合夏普比例爲0.87，高於任何單一資產組合，真正實現了通過分散化獲得更高的單位風險回報。

相比之下，股債60/40投資組合的夏普比率爲0.67，相較單純股指的0.55改進有限，且仍明顯低於單純債券綜合指數的夏普比率0.80，這意味着股債60/40具有一定分散性，但分散程度並不高，整個組合的夏普比例低於內部部分資產。

同時，Qian(2005)同樣指出有槓桿的風險平價投資組合可以在保持高夏普比率的同時，獲得更高的回報。在Qian(2005)的案例中，無槓桿版本的風險平價組合雖有較高夏普，但回報並不高，年化只有4.7%，僅略高於債券指數。

一種解決方案即利用槓桿來實現更高水平的回報。在槓桿比率爲1.8:1的假設下，風險平價組合在仍有相同0.87夏普比例的基礎上，獲得8.4%的年化回報，高於單純股指的8.3%回報率。

PART3 解構全天候策略內核

（一）全天候≠風險平價

“全天候策略”本質上是一種利用風險平價理念的模型，但兩者並不完全等價。風險平價是一種均衡風險的數學模型、並沒有涉及宏觀環境考量，僅是根據過去一段時間的資產波動率來設計更具風險分散性的資產配比權重。作爲一種理念，其基礎架構仍具有滯後性、需要依賴於歷史數據，只是相較於均值-方差模型（MVO），波動率的歷史代表性較收益率對於簡單的未來預測更有意義，解決了參數高敏性、倉位易極端性等問題。

“全天候”更像是一個宏觀策略模型，本質上仍是從宏觀經濟週期出發，只是不試圖去識別和預測週期，利用風險平價理念規避因錯誤判斷週期而造成的損失。因此“全天候”策略是與橋水基金中的阿爾法策略互爲配合。

（二）策略構思：“兩核心，四步走”

我們總結全天候策略爲“兩核心，四步走”。兩個核心爲“風險平價+動態調整”，四個步驟爲“劃定狀態、篩選資產、引入槓桿進行風險等權、動態再平衡”。

步驟一：“劃定狀態”是指模型假設資產波動由於增長意外、通脹意外產生。

值得注意的是，表觀上看，美林時鐘與全天候有些近似，兩者均將宏觀環境劃分爲四宮格象限，但美林時鐘是一種主動對經濟週期的刻畫，其四宮格是增長-通脹的兩兩配對，分別對應復甦、過熱、滯脹和衰退，是試圖確定和預判未來所處的宏觀象限，進而找到對應的佔優資產。

而反觀全天候的四宮格，增長、通脹是根據是否超預期劃分爲“增長超預期、增長低於預期、通脹超預期、通脹低於預期”四個象限。

換言之，如果宏觀世界是可以被增長、通脹所理解，那麼每個時刻總會處於四個象限中的一個狀態，比如增長、通脹均出現意外超預期等。這四種配置狀態並不存在時間維度上的週期輪動，只是客觀劃分四種獨立的配置情景。

步驟二：“篩選資產”是指策略將尋找出四個狀態下的佔優資產，且四宮格各自分配25%的風險權重。比如：

增長超預期時，股商、公司債以及新興市場信用債將表現優異；

增長低於預期時，名義債券、抗通脹債券則將佔優；

通脹超預期時，抗通脹債券、商品以及新興市場信用債將表現出色；

通脹低於預期時，股票、名義債券表現佔優。

步驟三：“引入槓桿進行風險等權”是指策略需要通過槓桿方式將不同資產的風險收益特徵相近，最終能實現子組合各自25%的風險權重。

在完成以上兩步驟後，若是偏主動的配置方式，將會給出對於未來的判斷，即下一階段將會處於何種環境，應該輪動到相應的哪一類資產。

而“全天候”策略與之不同的是，其接下來是通過槓桿調節，同時配置多資產，權重由各資產風險貢獻均等來確定。換言之，其底層想法是，長遠看，由於組合在面對客觀世界的四種配置情景已經做到了風險均衡，那麼四類經濟環境的風險都將被抵消，而剩下的是隨着時間推移四宮格均會增長的收益，即整體的風險溢價。

而這一過程中，橋水全天候通過槓桿方式將各類資產的風險收益特徵調整爲“基本相近”。若不考慮槓桿，即便組合的夏普比率是吸引人的，但會因爲波動過於低而收益遠不及預期。如下圖所示，若預期收益爲8%，那麼0.8的夏普比率對應可以承受的波動率爲10%，但不加槓桿的風險平價組合會無法完成8%預期收益以及0.8%夏普比率的兩層約束，矛盾點在於：

爲實現8%的預期收益，資產選擇會儘可能的靠近“右上角”，即右上角的“非美市場股指”、“私募股權”、“新興市場債券”將會被賦予更高的權重；

但這些資產的“波動性”也同樣是更高的，這意味着“風險平價”的過程，它們將會被賦予更低的權重。

所以一個不加槓桿的風險平價較難兼顧“預期收益”與“風險分散”，最終可能爲了實現“風險平價”只能向債券指數靠攏，與預期收益相差較遠、較債券指數只有微弱的優勢。也正因此，錢恩平博士（Edward Qian）在2011年的論文《Risk parity and diversification》中指出資產擁有相近夏普比率是風險平價的前提。

而引入槓桿即可解決這個矛盾。雖然收益是風險的函數，但不同資產具有不同的風險收益特徵。槓桿具有“縮放”功能，在低波動資產上運用槓桿，把各類資產的預期收益率都調整爲8%水平，我們可以得到一組全新的“資產”——波動不同、而收益均爲8%。

進一步，通過低波資產超配、高波資產低配的“平價”的過程分配權重，我們得到最終收益爲8%，波動率爲10%，夏普比率爲0.8的組合。組合實現了相同夏普下更高收益，各個資產實際頭寸更爲分散，而風險貢獻等權（風險貢獻=資產權重×波動率）。

步驟四：“風險動態再平衡”是指下一期通過重新計算各資產的波動率和相關性，調整資產權重以維持風險平價。

PART4 覆盤全天候歷史業績

首先回顧橋水全天候策略的歷史表現。在長曆史維度，Dalio, R(2015) [8]展示了1946-2015年間全天候策略的歷史回測效果。從全時段來看，全天候年化收益10.4%，較60/40組合平均每年有1.9%的超額收益。在1946-1981年長期利率震盪上行時期，超額收益率略遜色，較60/40組合平均每年有1.1%的超額收益；1981年後隨着利率的下行，全天候策略進入更爲舒適的區域，較60/40組合平均每年有2.6%的超額收益，自身絕對收益年化爲12.1%，也在該時期錄得了0.84的夏普比率。

其中在2007年7月-2011年8月爲全天候策略經受住危機考驗的重要證據，也正是這場危機後的優良表現，讓風險平價關注度提升。據橋水官網披露[9]，該時段，全天候資產組合的累計總收益爲43.2%，而全球股票仍處於負收益（-17.2%），傳統的資產組合僅獲得1.4%的微弱正收益。

雖然近年少有直接公開信息發佈有關橋水全天候策略業績表現，但根據2014年託尼•羅賓斯(Tony Robbins)[10]記錄的Dalio自己表述的配置比例經驗值（美股敞口30%、長期美債40%、中期美債15%、黃金與其餘大宗商品各佔7.5%），我們可以粗略模擬全天候組合的業績表現，海外ETF網站“lazyportfolioetf.com” 也直接給出了類似結果。

該網站利用五隻海外ETF來複現全天候組合。美股、長期美債、中期美債、黃金、大宗商品的代表性ETF分別爲先鋒基金Total Stock Market（VTI）、iShares 20+年國債指數（TLT）、iShares3-7年國債指數（IEI）、SPDR Gold Trust指數（GLD）、iShares商品指數（DBC）。

首先來看lazyportfolioetf官網結果，截止2025年1月底，其簡化版全天候組合過去十年的複合年化收益率爲4.46%，低於過去三十年平均7.68%的年複合收益率。近期複合收益下降的主因爲利率上行，導致美債ETF收益率成爲組合拖累，長期美債近十年複合收益僅爲-2.03%，近五年複合收益僅爲-7.38%，近一年僅爲-5.48%。

而黃金與美股貢獻了更多的收益增厚，近一年的複合收益分別爲37.2%、26.2%。與之對應，組合年化波動率亦從近三十年的7.48%上升至近十年的8.45%，夏普比率從近三十年的0.72下降至近十年的0.33。

其次我們亦嘗試用Dalio給出的經驗值來構建海外版全天候組合，並且更改其中的股票代表、中期美債代表來考察結果的穩健性，即先鋒基金Total Stock Market（VTI）替換爲SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY)，iShares3-7年國債指數ETF（IEI）替換爲iShares 7-10 年國債指數ETF(IEF)。截止到2025年1月底，自建（更換了美股、中期美債代表）的全天候組合過去十年的年複合收益率爲4.18%，與lazyportfolioetf.com網站相近。近年收益也因爲美債ETF的拖累而明顯下降，近五年複合收益僅爲1.9%，近三年爲-2.9%，近一年則有所恢復爲12.5%。觀察細分項，同樣可以看到，近一年的收益恢復主要是美債ETF拖累減輕、美股貢獻了23.4%的漲幅、黃金貢獻了46.4%。

結合回撤，自建組合顯示近十餘年的最大回撤爲23.8%，出現在2022年10月美聯儲加息週期中，亦於lazyportfolioetf.com網站結果相近。相比之下，“lazyportfolioetf.com”可以提供更長時間維度的考察，組合表現追溯至1930s美國發生“大蕭條”時期。

據lazyportfolioetf.com顯示，近三十年歷史上最大回撤亦出現在2022年美聯儲開啓本輪加息週期後，回撤幅度一度達到20.58%；其次是金融危機期間，回撤幅度爲11%附近。2022年年底以來，全天候組合的回撤已大幅度減輕，持續回升了約28個月。在2008年金融危機至2022年本輪迴撤之前，組合的年度最大回撤基本上控制在8%以內。

回溯更長的歷史（自1871年以來的約154年），本輪迴撤幅度處於歷史第二，第一爲美國“大蕭條”時期（1929年9月-1932年5月），最大回撤爲37.02%。由此看到，全天候策略並不始終有效。2022年前後波動、回撤均大幅抬升，這或與美國利率再度上行有關。

縱覽154年的歷史後，我們對於全天候策略更應辯證評估，其在2008年金融危機後被譽爲“聖盃”、“皇冠上的明珠”等均有很強的“時代特徵”：一方面2008年金融危機的讓投資者進一步反思對風險重視程度的缺失，風險管理（risk management）在整個組合優化過程中變化比業績管理（performance management）更爲重要，風險平價策略成爲這種投資理念具象化的一個“表達”；另一方面，金融危機後美國開啓量化寬鬆，宏觀面上進入“低利率、低通脹（相對溫和）、低增長”的“三低”時代，隱藏“風險平價”風險的同時，其擁有了最爲舒適的成長土壤。

但隨着美聯儲貨幣政策的收緊、疫情爆發以及疫後美債利率的中樞趨勢性抬升，全天候策略也經歷了調整期。

再結合更久遠的美國1930s大蕭條時期表現，我們可以更爲深刻地認識到“全天候策略”的前提是資產有輪動表現，隱含“東方不亮西方亮”的假設，若股債商均表現不佳，那麼整體組合也將面臨大幅回撤。

正如橋水在2024年1月的報告《The Big Picture: Back to the Future》中提到，當前環境與過去二十年有明顯不同，更類似於更久遠的歷史時期——利率、通脹的迴歸。過去海外低利率環境對股票類風險資產整體BETA回報的顯著帶動（Exceptional）將會迴歸正常（Likely More Normal）。

PART5 覆盤廣義“風險平價類基金”歷史業績

若我們視野放寬到其他“風險平價類基金”的歷史表現，則發現不僅僅是橋水的“全天候基金”，AQR、PanAgora Risk Parity乃至標普500風險平價指數[14]均有類似的規律：

2008年金融危機後迎來“高光時刻”；

2013-2015年後跑輸US 60/40組合（60%標普500指數、40%美國國債全收益指數）；

2016-2017年有所反彈；

2018-2024年均再度平淡。

具體而言，我們對比了標普500風險平價指數與經典US 60/40組合（60%標普500指數、40%美國國債全收益指數）自2004年以來的年度收益，發現與橋水全天候策略在金融危機後表現亮眼一致，標普500風險平價指數也在2009-2012年顯著跑贏US 60/40與單純股票組合，年度超額收益（較US 60/40組合）分別爲3.77%、15.27%、8.91%、5.86%，累計爲33.81%。

隨着2013年5月美聯儲表示可能縮減購債規模，在貨幣政策收緊的預期下，市場恐慌性拋售美債引致利率節節攀升，風險平價指數當年顯著跑輸US 60/40組合近12個百分點，在“神壇”上受到質疑。在2014-2015年美聯儲退出QE、進入緊縮週期的背景下，風險平價指數與US 60/40組合相比仍不佔優。雖然2016-2017年美聯儲仍處於加息週期中，但由於美債利率在前期場釋放Taper和加息信號的預期階段已明顯上行，該時段利率反而趨於溫和下行，對應的標普500風險平價指數也重新反彈，錄得13.81%、10.81%的年化收益。但自2018年以來，隨着疫情衝擊以及美聯儲重啓加息，風險平價指數與上文全天候策略一致，並沒有迎來舒適的環境。疫情衝擊短期增加了股債商等多資產的波動率，資產同時回調讓風險平價通過分散風險獲得高夏普；美聯儲重啓新一輪加息週期又使得對利率風險敏感的風險平價策略承壓。

結合上文所述的風險平價理念，我們可以看到風險平價策略運作中“超配低波動資產、低配高波動資產”的過程天然具有“降波”的功能，但簡單的風險平價策略依賴於資產長期收益爲正的前提。在所有資產因外生衝擊波動率均大幅度提升、或利率明顯上行（超預期上行）時，簡單的風險平價策略相對脆弱，存在回調風險。

作爲實戰型的策略，風險平價策略並非是“放之四海而皆準”、“一勞永逸”的策略，也不是完全“過時”、甚至應退出歷史舞臺的策略，仍需要有適合的市場、宏觀環境；作爲投資組合優化的理念，其基礎架構仍對於投資者認識、管理組合風險具有深刻意義，只是其中的風險度量方式、優化路徑等仍可以進一步改良。

PART6 風險平價策略在國內的適用性似乎在上升

首先，隨着中國經濟進入高質量發展的新階段，經濟增長彈性、通脹彈性、貨幣週期彈性均更爲平滑，過去利率類“週期品”的屬性有所消退，風險、無風險資產的波動性均或收斂。這種環境下，國內的風險平價策略不需要大量使用槓桿，亦會分配更多的權重至風險資產上，進而整體預期收益存在更高的提升可能。

其次，隨着國內金融市場的不斷發展，在資產選擇多元化、金融工具多樣化方面均有明顯進步，這些都有利於風險平價策略和全天候策略的應用；

再次，隨着全球宏觀環境不確定性的上升，以及財富管理市場特徵的變化，投資本身有更多分散風險的需求（更爲重視“夏普比率”），風險平價的“降波”功能亦將具備吸引力。

我們運用兩套實證案例發現，過去十餘年，國內擇時、選股意義大於配置；而這在未來可能發生改變。

我們利用2015-2024年的18類資產表現數據，以歷史年化收益率、波動率作爲模型參數，初步構造了大類資產的有效前沿。其中，我們假設投資者效應函數爲二次函數，風險厭惡係數爲2，目標波動率爲2%，組合可以配置無風險資產，無風險收益率年化設置爲2%，並且允許做空。資本市場線（CML）與大類資產有效前沿的相切點即爲最大夏普比率的市場組合M。

從切點組合的結果來看，在一個假定可以自由配置的環境中，橫跨全球股債商匯的組合最優夏普比率爲3.63。其中權重前五的資產分別是中債、黃金、美元、新興市場估值、美股，對應中證10年國債指數、倫敦黃金現貨、美元指數、印度Sensex30、越南VN30、標普500的權重分別爲100%、28.4%、25.9%、25.9%、13.6%、13.1%；而中國權益資產滬深300、中證2000、恒生指數的權重相對靠後，分別爲10.5%、0.04%、-0.02%。

這意味着在允許做空的情況下，近十餘年最大夏普比率的組合主要是投資於中債、黃金、美元、新興市場國家與美股；而國內A股、港股的風險收益比相對靠後，需要更爲積極主動的投資（選股、擇時）。

但值得注意的是，這一結論是建立在歷史數據基礎上的，只能代表過去。若未來中國資產的收益與波動性發生變奏，或者與其他市場、其他資產的相關性發生變化，則上述規律也將發生改變。

另一個比較中美市場的數據實證亦可以說明這一點。

我們以萬得全A、標普500分別作爲A股、美股的代表，設計年頻擇時、月頻擇時兩種檢驗維度。每種頻率層面，均設計兩個方案。以年度擇時爲例，假設每年定投1萬元，方案一爲每年買在該年最高點，相當於擇時完全錯誤；方案二爲每年買在最低點，相當於擇時完全正確。月度擇時類似，亦構造完美正確擇時與錯誤擇時那種方案。

在2011-2024的十五年間，A股市場年度完美擇時的年化收益率爲3.9%，完全擇時錯誤的年化收益率爲1.3%，兩者差值爲2.6%，比值爲2.94倍。換言之，過去十五年，A股擇時正確與否的收益差異比較大，正確擇時的收益是錯誤擇時的2.94倍。若擇時頻率升至月頻，則完美正確擇時的年化收益是2.5%，錯誤擇時的年化收益是1.0%，正確擇時的收益是錯誤擇時的1.29倍。

若2015年的頂部未能及時撤退，則2015-2024年期間，年度擇時完全錯誤的年化收益率爲-0.5%，完美擇時的年化收益率也降至2.8%，兩者差值則上升至3.3%。擇時正確可以避免虧損。若擇時頻率升至月頻，則完美正確擇時的年化收益是1.3%，錯誤擇時的年化收益是0.5%，正確擇時的收益是錯誤擇時的2.78倍。

相比之下，同在2011-2024年時段，標普500是否擇時的差異並不大。首先從年頻擇時的兩種方案來看，正確擇時的年化收益高出2.0%；若考慮到美股收益率的量級，則正確擇時的年化收益是錯誤擇時的1.3倍，遠小於A股的2.94倍數。

並且，若更拉長時間來看，標普500在2000-2024年期間，即便無法規避2000年的互聯網泡沫，但正確擇時與錯誤擇時的差異也僅爲1.4%，正確擇時的年化收益亦僅比錯誤擇時高1.3倍。若擇時頻率升至月頻，則擇時正確與否的收益差異僅爲0.3%，正確擇時的年化收益爲 5.6%，與錯誤擇時的5.3%相近。

同樣以2015年以來進行觀察，仍可以看到美股擇時完美正確的收益僅是完全錯誤的1.5倍。按過去的歷史經驗看，中美權益市場的環境有較大不同，不同的策略和投資理念在兩國市場上具有不同的適用性。

這背後或與過去A股波動性相對更高有關。市場並不存在相對持續的單邊行情；而相應地，國內債券市場則恰好是一個鏡像，反而因爲單邊行情的持續性，配置的意義大於擇時。

從年度振幅(年度最大股指點位-年度最小股指點位/年度最小股指點位)所反映的波動性來看，國內權益市場年度波動幅度較美股標普 500更爲明顯。國內創業板自2014年以來，除2020外，其餘年份波幅均高於美股。

因此，儘管創建Brinson績效歸因模型的Gary P. Brinson早在1986年的論文中就指出資產配置平均解釋了投資組合季度總回報的91.5%（分析82個大型養老金計劃在1977年12月至1987年12月期間的表現）；

但對於A股投資者而言，無論主動選股、還是主動擇時，都仍是核心課題，是能夠獲得超額收益的重要來源。

然而，我們在前期報告《高分紅策略的宏觀邏輯與擇時體系》中曾指出，中長期維度看，伴隨着國內經濟增長不再單純追求速度，以及製造業強國背景下製造業供應能力始終偏強，未來工業品價格彈性、貨幣週期總量彈性均可能偏溫和。這將對應着表觀讀數上偏低的利率中樞、偏低的增長以及偏低的通脹，進入類似於2020年疫情之前美國所面臨的宏觀環境。

該時期（金融危機後）既是美股估值中樞逐漸趨勢性抬升、持續偏離歷史均值位置的開端時期，亦是風險平價等一些依賴於槓桿的配置模型得到認可和長足發展的時期。

若未來類“三低”的宏觀組合在國內出現，過去利率類“週期品”的屬性有所消退，則我國風險資產、無風險資產的波動性均可能收斂，國內資產組合將可能獲得更好的風險收益比。這一方面諸如2008年後的美股，降低了偏高頻擇時的必要性；另一方面亦類似於美國量化配置模型發展，提升了多元資產配置、風險平價策略在國內的適用性。

PART7 風險平價模型的初步搭建

本節我們初步嘗試對傳統的大類資產進行基礎風險平價模型的搭建、並且運用國內日益豐富的ETF進行擴展與落地。

（一）資產篩選、風險收益特徵及相關性分析

在資產選擇層面，我們首先將“滬深300指數、恒生指數、標普500指數、中債企業債總指數、期貨收盤價_COMEX黃金、南華綜合指數”作爲基礎的全球大類資產池，分別涵蓋了A股、港股、美股、中債、黃金、商品共六大市場。

此外，ETF爲指數投資工具，本質是通過複製標的指數來構建跟蹤指數變化的組合證券，成本低、透明度高，投資者可以非常便捷地通過買賣單隻ETF實現對該類資產的配置。國內ETF市場從2004年開始，早期發展較爲緩慢，但自2020年以來，進入了發展“快車道”。截止2025年2月15日，境內ETF市場產品數量已至1079只，資產淨值爲3.83萬億。疊加2024年4月新“國九條”對ETF的支持，未來國內ETF將品種愈發豐富，是潛在落地大類資產配置的有效抓手。

因此，我們亦將傳統大類資產更改爲“ETF產品”來測試風險平價模型，並且鑑於代表中概互聯網指數的KWEB ETF、REITs等發展始於2020年後，我們對ETF資產池劃定了“基礎版”與“擴展版”兩套。

“基礎版”ETF資產池涉及資產相對少，但回測時間可以追溯至2015年1月1日，主要爲7類：滬深300ETF、華泰柏瑞紅利ETF、博時標普500ETF、國債ETF、城投債500ETF、黃金ETF、中信保誠全球商品主題ETF，涉及A股、A股紅利、美股、利率債、信用債、黃金、商品共七個品類。

“擴展版”ETF資產池則在“基礎版”的架構上增加了港股、中概股、可轉債、中證REITs四個品類，代表性ETF分別爲華夏恒生ETF、KWEB中國互聯網ETF、可轉債ETF；另外，鑑於國內以REITs爲標的的ETF仍在探索中，我們在“擴展版”ETF中仍暫用“中證REITs全收益指數”作爲國內REITs ETF的代理指標。“擴展版”ETF資產池由於增加了肇始近年的產品，因此回測時間只能追溯至2021年8月以來。

進一步，我們觀察了各品種在不同歷史階段內的風險收益特徵。

首先是基礎的全球大類資產指數池中，2005年至2025年2月5日期間，風險收益比最佳的是中債企業債總指數，夏普比率爲1.90。其年化收益爲5.1%處中間位序，但年化波動率僅爲1.6%，最大回撤爲8.6%，爲各類中風險相對最可控的資產。由於近年黃金形成一定上漲趨勢，其風險收益比位列第二佳，夏普比率爲0.47。風險收益比相對靠後的是南華綜合指數、滬深300以及恒生指數。這一結果與第一部分MVO中的結果一致。

接着看ETF資產池。在2015年至2025年2月5日期間，風險收益比最佳爲國內信用債，城投500 ETF期間的夏普比率爲0.99，最大回撤爲5.5%。其次是美股與黃金。回顧週期縮短至近十年後，美股、黃金的夏普比率分別提高至0.69、0.64，而滬深300 ETF、商品類ETF的夏普比率則降至0附近。A股權益資產中，紅利資產的夏普比率明顯高於滬深300，但仍低於國債、信用債。

若回顧週期進一步縮短至2021年8月以來，則風險收益比最佳的爲黃金ETF，夏普比率爲1.34，其中年化波動率率仍有11.7%，遠高於利率債的1.6%、信用債的2.3%以及可轉債的9.5%，但其年化收益較高，爲17.7%，明顯高於其他資產，僅次於同時段的全球商品主題ETF。美股夏普比率繼續小幅提升至0.71，滬深300 ETF則回落至-0.4，紅利資產的夏普比率相較滬深300的優勢進一步擴大，提升至0.28。

進一步考察大類資產相關性。從附錄的推導可知，資產之間收益率的方差-協方差矩陣是風險平價模型的核心輸入參數。關於相關性的測算可以採用不同的收益率統計時段（日度、周度、月度等），以及不同的滾動窗口期（3個月、6個月、9個月等）。我們考察的短期動態相關性主要是考察6個月滾動窗口期內資產之間日度收益率的關聯程度；長期相關性是將滾動6個月的日收益率相關性進行了平均處理。

從長期相關性來看，2005年至2025年2月5日期間，中國資產不僅股債呈負相關性（滬深300指數與中債企業債總指數相關性爲-0.28），而且債商、港股與中債均爲負相關性（中債企業債總指數與南華綜合指數、恒生指數相關性分別爲-0.35、-0.33）。相應地，A股與港股、國內商品均存在一定聯動關係，滬深300與恒生指數區間相關性爲0.54、與南華綜合指數區間相關性爲0.28。港股不僅與A股聯動，亦與美股存在0.61的區間相關性。

2015年至2025年2月5日期間，國內股債負相關性繼續保持，滬深300 ETF與國債ETF、城投債ETF相關性爲分別爲-0.28、-0.16；

國內紅利資產過去十年與大盤平均相關性達到0.76，強於國債ETF與城投債ETF的相關性（0.56）；

黃金ETF在該時段與國內大盤、紅利資產、信用債、美股相關性均較弱（接近0），與商品指數、國內利率債相關性略高，分別爲0.11、0.26。

回顧區間進一步縮短至2021年8月以來，國內大盤與國債呈穩定的負相關性，滬深300指數與國債ETF相關性爲-0.26，與前兩個時段基本相近；

國內大盤與公司債相關性下降至0附近，但與可轉債高度正相關（區間相關性達到0.66）；

港股（華夏恒生ETF）、中概股（KWEB中國互聯網ETF）與A股（滬深300）區間相關性分別達到0.72、0.76；中概股與港股兩者則幾乎高度相關，KWEB中國互聯網ETF與華夏恒生ETF相關性達到0.92；

國內紅利資產與A股大盤的相關性降至0.41；

黃金ETF在近年仍與商品指數相關性最高（0.47），與其餘資產仍處於中等偏下的相關性（＜0.20）；

中證REITs從整個區間相關性看與多數資產均呈負相關關係，與商品指數不相關。

從滾動6個月的窗口期也可以看到，國內大盤與債券在2018年後總體呈現負相關性關係，2020-2021年經歷了一輪負相關關係的明顯減弱，2022年後“蹺蹺板”迴歸。其中，國債與股指的負相關性更明顯，信用債與股指的相關性基本上在[-0.2，0.2]之間運行。而相較之下，僅具有部分“債性”的紅利資產總體上仍與大盤維持正相關關係，只是在2020年後正相關大幅度減弱，近年均保持在比2020年之前更低的相關性中樞上震盪。

國內大盤與國內商品指數的相關性波動較大，自2016-2020年，2022-2023年以及2024年下半年以來均經歷正相關性的強化；而與COMEX黃金相關性並不高，常年維持在[-0.2，0.2]之間。從ETF視角，滾動相關性的變化序列更具有周期規律性，自2024年以來均處於一輪商品與股指正相關性加強的趨勢中。

而因爲股指與商品的正向聯動性存在，商品與國內債券更多是反向聯動關係，並且與利率債的負相關性更明顯，其次是信用債，再次是紅利資產（呈弱正相關性）。

國內大盤與美股的相關性亦波動較大，從2020年以來正相關性明顯減弱。從ETF視角更爲明顯，2024年下半年以來，滬深300 ETF與博時標普500 ETF的相關性甚至轉負。

在加入代表中概互聯網指數的KWEB ETF、中證REITs全收益指數之後，可以看到中概互聯網與國內滬深300 ETF具有強且穩的正向聯動，與國債基本上是穩定在[-0.3，-0.2]的負相關性；中證REITs全收益指數自2024年以來與純粹股指、純粹國債的相關性均不高。

（二）策略回測表現及比較

基於以上三套資產收益率的滾動相關性（協方差矩陣），我們以所有資產等權作爲初始權重，然後對風險平價目標函數進行非線性優化，求解能使得風險貢獻均等的數值解權重，詳細優化過程、原理見附錄4.1。並且，鑑於市場環境變化，我們以月頻進行再平衡，以此來保證大體上始終符合風險平價狀態。

此外，爲了能更客觀地看待風險平價結果，我們設計了另外兩種基準方案，一是全部資產按照初始等權方式貫穿始終的運行，二是全部資產直接利用過去6個月的波動率倒數加權，並不涉及根據資產之間相關性來進行優化，即不考慮資產間的風險聯動和外溢，是最爲樸素的“低配高波、超配低波”的踐行方案。

從回測結果來看，簡單等權分配權重的模型雖表觀上實現了分散，但年化波動率較高、夏普比率明顯低於簡單波動率倒數加權、風險平價模型。風險平價模型相較之下擁有最高的夏普比率、勝率與賠率，該優勢在2022年以來更爲明顯：

比如2022-2025年2月，原始基礎資產在等權重方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲1.07、51.4%、1.17（盈虧比）；波動率加權方案下同時段分別爲2.47、58.9%、1.24；而在風險平價方案下分別爲3.37、62.1%、1.35。若視野拉長到2009年以來，則原始大類資產的風險平價方案夏普比率爲1.79，高於簡單等權的0.62、亦高於簡單波動率加權的1.62；勝率亦從等權下的53%上升到波動率加權下的58.3%，進一步上升到風險平價方案下的59.7%；賠率（盈虧比）亦有上升。

若觀察基礎ETF資產池，2022-2025年2月，等權方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲1.51、54.8%、1.08（盈虧比）；波動率加權方案下同時段分別爲1.96、58.9%、1.10；而在風險平價方案下分別爲2.04、60.6%、1.05。

進一步到擴展ETF資產池，2022-2025年2月，等權方案下夏普比率、勝率、賠率分別爲0.88、52.6%、1.07（盈虧比）；波動率加權方案下同時段分別爲0.61、54.6%、1.04；而在風險平價方案下分別爲0.89、57.4%、0.99。

因此，總體來看，風險平價模型或許並不能獲得超過簡單等權、波動率倒數加權的回報率，但是基本上可以擁有更高的夏普比率。結合勝率、賠率，風險平價相較傳統配置模型亦是一種同時提高勝率以及賠率的方向。

觀察各方案在整段區間上的最大回撤時段可知，風險平價回撤相對明顯的時段爲2015年三季度、2022年四季度。而從每年收益波動表現看，風險平價回撤相對大、夏普比率不高的年份分別是2011年、2013年、2018年、2022年，這些年份夏普比率均低於0.2、甚至爲負。

再結合淨值曲線可知，基礎風險平價模型不利的資產情景一是多資產聯動回調（最爲典型的比如股債雙殺、股商雙殺），二是某一資產波動過於劇烈。前者因爲風險平價是低配高波、超配低波，若資產共振下跌，則可能超配的對象並不具有性價比，而只是倉位被動提升；後者則是因爲風險平價假設資產波動（風險）在預測期內相對穩定，並不會明顯偏離過去的波動區間。

2011年是因通脹走低、歐債危機、流動性收緊、風險偏好回落，權益、港股、商品進入下行週期；2013年“錢荒”下股債均調整、2015年下半年股市大幅回調、2018年實體去槓桿下股市明顯調整以及2022年疫情擾動以及美聯儲加息環境下股市低迷。

從月初權重來看，無論是基於傳統大類資產的風險平價、還是基於基礎版、擴展版ETF的資產池，風險平價相對穩定的淨值仍得益於在債券資產上的相對超配。其中國債 ETF的配置權重高於信用類債券 ETF，2015年至今的權重平均而言爲43%、31.4%。其次是黃金類資產，2015年至今的平均權重爲8.3%；全球商品ETF平均佔比4.4%；紅利ETF平均佔比3.9%，而滬深300ETF的平均佔比則爲3.6%，標普500ETF權重平均爲5.3%。由此可見，相較於達里奧給出的“美股30%、長期美債40%、中期美債15%、黃金與其餘大宗商品各佔7.5%”比重，國內風險平價的債券資產合計比重達到74.4%，是更爲核心的底倉資產。

若觀察2022年以來的擴展ETF資產池中各資產的權重。重點倉位仍在於債券，國債ETF在2022年至今平均權重爲43.6%，最低時候權重也有25.9%；其次是公司債ETF，平均權重28.4%；中證REITs、黃金平均權重分別爲5.1%、7.5%，剩餘七種資產共佔比14.4%。

這一方面說明國內ETF落地風險平價方案會因權益資產的高波動而給予其更低比重，相應債券成爲絕對主導的底倉。

另一方面，也意味着簡單的風險平價在國內應用會被暴露在更大的利率風險上，對利率上行的脆弱性更明顯。

（三）加入槓桿、縮放目標波動率後的策略比較

正如前文所述，無槓桿版本的風險平價組合雖有較高夏普，但回報不具吸引力。利用槓桿是一個提高策略靈活度、可兼顧夏普與回報的必經手段。特別從上文實證亦可看到，在中國的ETF實證案例，若不使用槓桿，組合超七成的倉位在低波動的債券資產上（國債約四成、信用債約三成），組合夏普的來源主要是波動率低（2.0%附近），回報的吸引力更有必要提升。

引入槓桿存在兩種方式，一是先在資產上加槓桿、再平價；二是先平價、再在組合上加槓桿。

前者即前文提到的橋水做法。在低波動資產上運用槓桿，比如在債券上加槓桿，改變低波資產的風險收益比，拉平各資產的預期收益。然後根據不同的波動進行平價，因爲槓桿的“縮放”功能，低波資產的收益增加的同時波動也增加，從而能降低債券倉位。再通過平價方式或者新預期收益率下的最優夏普比率。

後者更爲簡單直接，即直接在平價後的組合上加槓桿，從資金市場中（將債券資產質押回購）獲得資金繼續買入平價後的組合。資金成本爲市場融資成本，與短端利率、監管政策相關性更爲密切。槓桿在組合上發揮“縮放”功能，組合作爲一個整體的“低波資產”收益、波動被同時放大。

本文采用後一種加槓桿方式，並且考慮了國內實際情況，將槓桿限制在80%~140%區間[15]。我們測試了目標波動率爲2%、3%、4%、5%、6%時的策略效果。由於存在槓桿限制，最終實際組合年化波動率並不能完全與設定的目標波動率匹配，但呈單調正相關關係。同時，爲了進行對比，我們同時將不設置目標波動率（即不引入槓桿）的風險平價策略作爲基準進行考察。

從結果可以看到，在三套資產池中，組合年化收益、年化波動率均隨着目標波動率的提升而提升，而夏普比率略有回落。

基礎大類資產指數的風險平價方案下，2009以來，自不設目標波動的基礎方案到目標波動率爲6%，組合年化收益從6.6%上升至7.8%，年化波動率從2.6%上升至3.3%，夏普比率從1.79下降至1.74。

在基礎ETF風險平價方案下，2015以來，自不設目標波動的基礎方案到目標波動率爲6%，組合年化收益從5.1%上升至6.4%，年化波動率從2.9%上升至4.8%，夏普比率從1.07下降至0.92。若進一步縮短至2022年以來，則隨着目標波動率的提升，組合年化收益從6.0%上升至8.3%，年化波動率從2.0%上升至3.3%，而夏普比率僅從2.04下降至1.93。擴展ETF的方案也有類似效果，年化收益提升0.4個百分點，年化波動率提升1.1個百分點，夏普比率回落0.2。

槓桿引入雖然帶來了新的風險——對短端資金利率的敏感，也同時放棄了部分風險收益比。但對於存在一定風險偏好的投資者來說，槓桿機制使得在其願意承擔的風險範圍內，能夠通過風險平價獲得更高的投資收益。

最後簡單概括對全天候策略的再認識。

歷次金融危機均會讓投資者反思對風險的重視問題，風險管理（risk management）變得更爲重要，風險平價模型、全天候策略正是這種投資理念具象化的一個表達。

2008年金融危機後，美國開啓量化寬鬆，海外宏觀面上進入“低利率、低通脹、低增長”的“三低”時代，“風險平價”策略擁有了最爲舒適的成長土壤。隨着疫後通脹中樞走高、美聯儲加息、美債利率的中樞大幅趨勢性抬升，全天候策略也經歷了調整期。再結合海外大蕭條時期的情況，以及基礎風險平價在國內的歷史檢驗，我們理解“全天候策略”的前提是資產有輪動表現，長期收益爲正。

簡言之，這一策略隱含着“萬物皆有時”、“東方不亮西方亮”的前提假設。若股債商表現均不佳，那麼策略的有效性也會大幅下降。從上述認識來看，在國內總量增長波動逐漸平穩、通脹彈性下降、利率中樞不高的時段，風險平價策略的適用度和實用性或將上升。

風險提示：一是迴歸模型構建基於歷史數據，可能在未來有較大經濟衝擊或者市場改變時可能存在誤差；二是模型仍有待將各類參數進行敏感性分析，提高策略的穩健性；三是基本面層面可能存在明顯改變預期的事件，比如國內地產政策效果不及預期；新一輪地方政府化債影響超預期；後續財政政策力度超預期等。

附錄：

（一）風險平價模型建模的具體推導過程

普通風險平價的風險度量是組合的波動率，即用標準差來衡量組合風險：

其中，各類資產的邊際風險（marginal risk contribution, MRC）爲：

若資產數量僅爲2，則：

類似推演，該指標衡量的是第 i 個資產對整個組合波動率的敏感度。若對“風險”的度量並不是標準差，而是VaR或CvaR，則其中的  相應改變。

敏感度*資產權重=總風險貢獻度（Total Risk Contribution, TRC）：

類似推演，總風險爲各類資產的風險貢獻度之和：

對應N類資產則爲：

每類資產的風險貢獻佔比成爲相對風險貢獻（relative risk contribution, RRC）:

風險平價的過程，就是讓各個資產風險貢獻相等的過程，因此有：

即有：

類推到N類資產則爲：

即每類資產的風險貢獻佔組合風險的N分之一：

至此，我們可以將其類比於最爲簡單的等權重組合： 

以上是風險平價的要求，最優組合即求解以下的優化問題——最小化風險貢獻偏離目標的平方和，風險貢獻偏離度，越小表示越接近風險平價：

一般情況下，風險平價模型並不存在解析解，通常爲非線性數值解：

其中模型的輸入爲N類資產的協方差矩陣、組合的目標波動率C，最優配置下的權重爲 wi。通常風險平價策略會設置目標波動率，因爲這樣可以通過槓桿來提高回報。

而若不設目標波動率，則意味着投資組合的權重直接根據總體風險貢獻的均衡來優化實現的，將看到各資產在再平衡時是靈活根據市場變化來進行風險平價的，而不會因爲必然要達到某一目標波動率而頻繁交易。

總體來看，該模型並不需要對收益率進行預測，相對而言，參數敏感度更低。

（二）風險平價優化與MVO的關聯

普通風險平價在各類資產收益率相互獨立、夏普比率相同的條件下，等價於MVO最大化組合夏普的目的，即上述N類資產的協方差矩陣是一個對角陣。具體而言，同樣給定目標波動率的情況下，馬科維茨最大化組合夏普的過程即：

夏普比例達到最優，意味着組合內每類資產對組合整體提供的單位風險超額收益相等，即投資者不存在通過騰挪資金至風險超額收益比更大的資產而提高整體組合夏普比率，即：

而風險平價下，

若資產之間收益率相關性爲0，則： 

即當資產協方差爲0時，風險平價等同於波動率倒數加權策略，即完全的低配高波資產、超配低波資產。進一步，將（2）帶入（1）：

即： 

當資產收益率相互獨立、夏普比率相同時，風險平價組合即爲馬科維茨有效前沿上最優夏普比率的組合。

本文作者：陳禮清S0260523080003，文章來源：郭磊宏觀茶座，原文標題：《【廣發宏觀陳禮清】解讀“全天候”策略》