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華泰大類資產配置策略體系：Beta策略為主，Alpha、避險策略為輔

大類資產配置是獲取長期投資回報的重要手段之一，近年來，隨著銀行理財產品的凈值化轉型，資產配置策略迎來發(fā)展機遇。華泰大類資產配置策略體系以Beta策略為主，Alpha策略、避險策略能夠提供與Beta策略有一定差異的收益來源。Beta策略包括金融周期、宏觀因子、趨勢配置三個系列，Alpha策略包括期限結構、商品曲線、商品動量、利率動量等策略，避險策略是在市場突發(fā)風險事件時能夠提供避險收益的策略，可以對傳統(tǒng)策略池形成有利的補充。將Beta、Alpha、避險策略融合起來，能夠分散投資組合整體的收益與風險來源，提升組合業(yè)績表現(xiàn)。

Beta策略——包括金融周期、宏觀因子、趨勢配置三個系列

Beta策略包括金融周期（HYCLE-S1/S2/M1）、宏觀因子（HACRO-C1/C2）、趨勢配置（HATS-G1/C1）三個系列。其中，HYCLE系列是以周期理論為基礎構建的全球資產配置策略，S1/S2策略主要通過周期規(guī)律獲取大類資產輪動收益，M1策略均衡采用周期、動量雙因子構建資產配置模型；HACRO系列是以宏觀因子為核心，結合動量、估值雙風控機制的境內資產配置策略，C1策略底層資產包括股債商，C2策略底層資產僅含股債；HATSG1策略是以截面動量模型為核心，結合風險平價模型的全球資產配置策略，HATSC1策略則是采用時序動量和風險預算模型的境內資產配置策略。

Alpha策略——期限結構、商品曲線、商品動量、利率動量等策略

Alpha策略包括期限結構（HCOS1）、商品曲線（HCOCS1、HCOCS2）、商品動量（HGAMB）、利率動量（HSTIRM）等策略。HCOS1策略基于期限結構因子，在國內主要的商品資產上進行多空配置。HCOCS策略是境外商品期貨的市場中性策略，HCOCS1策略通過做空近月合約、做多次月合約獲取回報，HCOCS2策略通過做空近月合約、做多3個月遠期合約獲取回報。HGAMB策略從商品資產短期趨勢中獲益，在商品資產波動幅度較大的場景中有較佳的收益表現(xiàn)。HSTIRM策略通過構建利率期貨的多空組合，主要在海外利率相對穩(wěn)定的長期趨勢中獲利。

避險策略能夠在市場突發(fā)風險事件時提供避險收益，與Beta策略互補

華泰全球多資產避險策略（HDGA）通過做多避險資產、做空風險資產構建防御型資產組合，并模擬組合的看漲期權多頭delta頭寸，來捕捉危機收益，同時在非危機期間有效控制回撤。策略在不同自然年度收益表現(xiàn)分化，在2008年、2014-2015年、2020年均獲得較高收益，避險屬性明顯，與常見Beta策略的收益特征形成一定的互補效果。

多策略融合能夠分散投資組合的收益與風險來源，提升業(yè)績表現(xiàn)

Beta策略、Alpha策略、避險策略這三大類策略間呈現(xiàn)低相關或負相關屬性，將不同種類的策略進行融合，能夠分散投資組合整體的收益與風險來源，提升組合業(yè)績表現(xiàn)。我們將HACRO-C2、HATSG1、HCOS1、HSTIRM、HDGA以一定比例融合起來構成一個示例策略（目標波動水平4%），夏普比率為2.18，最大回撤為-4.02%，相對于五個子策略均有明顯改善。并且，該融合策略在2014-2023年每個年份收益均為正，表現(xiàn)相對穩(wěn)健。

01 資產配置的重要性和發(fā)展機遇

長久以來，有效的資產配置被認為是降低投資風險、獲得投資收益的一個主要手段。這一點，海外和國內諸多學術研究中都可以找到佐證。例如，William Sharpe（1981）的研究發(fā)現(xiàn)，資產配置是投資決策中最重要的一環(huán)。Ibbotson 和Kaplan（1993）的研究發(fā)現(xiàn)，同一基金回報隨時間波動中90%可以由資產配置解釋，不同基金績效差異中40%可以由資產配置解釋。

近年來，隨著銀行理財產品的凈值化轉型以及高收益類非標產品資產收益率的下行，具備較低波動回撤和較高風險收益性價比的投資策略和相關產品成為居民配置剛需。在這種背景下，資產配置策略迎來發(fā)展機遇。 

資產配置的意義和資產配置策略發(fā)展歷程

20世紀30年代以來，資產配置策略的研究在海外迅速發(fā)展。隨著資產類別的豐富，大類資產配置策略從60/40組合、等權重投資組合、全球市場投資組合等傳統(tǒng)策略發(fā)展到以收益、風險為基礎的量化策略，以及以美林時鐘模型為代表的主動策略；大類資產配置理論經歷了從靜態(tài)到動態(tài)、從定性到定量、在定量模型中融入主觀判斷的過程。目前，大類資產配置策略主要可以分為四種類型：基于收益與風險的投資模型，以均值方差模型、Black-Litterman模型等為代表；僅基于收益的投資模型，例如股債風險溢價模型；僅基于風險的模型，例如風險平價模型；以及基于投資者效用的模型。在此，我們構建一個簡單的股債商投資組合來證明資產配置策略的有效性：以中美股債和金屬、貴金屬、原油等大宗商品作為底層資產，在2001-2022年的回測區(qū)間內，持有任意單一底層資產的夏普比率都不超過0.5，而簡單的等風險策略組合夏普比率為1.01，等權重策略組合的夏普比率為0.77，詳見圖表1。

資產配置策略之所以能夠取得超越單一資產的夏普比率，主要是來自于不同資產類別之間的低相關性甚至是負相關性。實證研究中我們發(fā)現(xiàn)，同一大類資產內部的相關性通常較高，而不同大類資產之間的相關性通常較低。用不同類別的資產構建投資組合，我們可以在大類資產層面實現(xiàn)風險的對沖，從而顯著提高模型的穩(wěn)健性，錄得更高的夏普比率。

資產配置策略迎來發(fā)展機遇

2019-2021年，《資管新規(guī)》逐步落地，其中最引人關注的便是銀行理財產品開始打破剛兌，以往傳統(tǒng)的保本型理財產品將不復存在，凈值化改造勢在必行，投資者的穩(wěn)健理財需求亟待滿足。適逢2019年A股進入上行周期，疊加債券市場也有波段性機會，在“政策+市場”的雙重驅動下，兼顧收益與風險的“固收+”概念應運而生并迅速得到市場認可。

目前大部分“固收+”策略的管理模式是以固定收益類資產為底倉，以權益、可轉債、衍生品等工具作為“+”的主要成分。以往“固收+”策略中“固收”的成分和“+”的成分往往具備較低的相關性和較高的對沖屬性，然而，2022年，金融市場超預期因素頻發(fā)，既包括美國通脹和加息等周期性內生因素，也包括地緣政治沖突等外部沖擊，在這種超預期的市場環(huán)境下，資產間出現(xiàn)較為罕見的股債正相關現(xiàn)象，“固收+”策略迎來挑戰(zhàn)，亟須多樣化策略對沖風險，尋找低相關性的創(chuàng)新性產品和策略納入多元化投資組合，成為了“固收+”策略開發(fā)的關鍵。

“固收+”策略的本質上是一種“核心+衛(wèi)星”的策略，“+”成份可以有很多種，既包括可轉債、權益等產品，也包括打新、定增、CTA等策略，甚至可以包括中證500、中證1000股指期貨等衍生品，以及其他多元化的金融產品和策略。在這種背景下，資產配置策略迎來發(fā)展機遇：資產配置策略的底層資產既可以包括權益、債券等傳統(tǒng)主流資產，也可以包括外匯、期貨、衍生品等另類資產，豐富的底層資產池提供了多元化的投資選項；另外，資產配置策略可以通過不同的構建邏輯，攫取不同市場、不同類型（Beta、Alpha、Gamma）的投資收益，為傳統(tǒng)的投資方法提供差異化的收益來源。

華泰大類資產配置策略投研體系

華泰證券金融工程組深耕資產配置領域，自2016年始，我們在周期起源、周期規(guī)律、資產配置模型等方面展開系列研究，通過系統(tǒng)動力學等數(shù)理研究方法探尋周期的起源，創(chuàng)新性地驗證了金融經濟系統(tǒng)統(tǒng)一周期的存在，發(fā)現(xiàn)周期對資產價格和宏觀指標普遍具有較高的解釋力度，是資產價格運動的主要推動力，并基于周期規(guī)律開發(fā)了一系列全球大類資產配置策略。

近年來，我們將資產配置研究從周期因子拓展到其他收益因子上，包括但不限于宏觀、動量、期限結構等，在全球股票、債券、商品等大類資產上探索差異化收益來源，開發(fā)了一系列大類資產配置策略，并持續(xù)發(fā)力構建多樣化、低相關性的策略池。面對紛繁復雜的金融世界，我們逐漸在資產配置策略開發(fā)過程中形成了一套較為完善的投研體系，將策略開發(fā)分為數(shù)據(jù)層、指標層、策略層和實踐層四個層次，以期在復雜多變的市場中及時抓住“數(shù)據(jù)流”變化規(guī)律，提高“資金流”勝率。下文我們將對華泰資產配置策略體系進行展開介紹。

02 華泰資產配置策略體系：Beta策略為主，Alpha、避險策略為輔

華泰大類資產配置策略體系以Beta策略為主，Alpha策略、避險策略能夠提供與Beta策略有一定差異的收益來源。

Beta策略主要是指承擔金融市場系統(tǒng)性風險、獲取金融市場長期回報的一類策略，并不是僅僅指代跟蹤某個特定的指數(shù)的被動策略。Beta策略通常有全球股票、債券、商品等資產的多頭敞口，各資產在組合中的配置權重可以通過風險平價、周期輪動或宏觀因子等模型進行計算，該類型策略一般具有容量大、成本低、長期業(yè)績表現(xiàn)好、回撤可控等優(yōu)勢。我們開發(fā)的Beta策略主要包括金融周期、宏觀因子、趨勢配置三個系列，每個系列又包含若干個子策略，詳見下方圖表。

Alpha策略主要是指與Beta策略相關性較低的一類策略，其中期限結構、商品曲線策略是市場中性的，商品動量、利率動量策略則是根據(jù)商品或利率當前的動量因子信號決定對應資產的多空頭寸，不一定是市場中性的，但收益及風險來源與Beta策略有較大區(qū)別，因此也歸入了Alpha策略中。

避險策略顧名思義，當市場突發(fā)風險事件時能夠提供避險收益，一般與Beta策略呈現(xiàn)低相關或負相關性，能對傳統(tǒng)策略池形成有利的補充。

Beta策略

華泰大類資產周期精選S1型策略（HYCLE-S1）

HYCLE-S系列策略是以周期理論為基礎構建的全球資產配置策略，該系列策略力圖在不同的經濟周期環(huán)境下配置最為適宜的大類資產、以獲取大類資產輪動的收益。因此該類策略會根據(jù)周期模型信號，在集中配置某一類大類資產的基礎上，在地域或子類標的上進行適當分散化。同時搭配風控機制來防范市場風險和模型風險。

周期模型以資產價格周期為著眼點，發(fā)現(xiàn)國內外主要資產均具有與宏觀數(shù)據(jù)類似的周期性。資產價格的周期性實際上也是宏觀經濟周期在資產上的映射，價格數(shù)據(jù)是交易所得，表現(xiàn)出的周期性甚至比宏觀數(shù)據(jù)更好。周期性的存在使得資產價格具有了可預測性，HYCLE-S系列策略就采用周期模型對資產價格未來的表現(xiàn)進行預測，從而找到最具有性價比的大類資產。

具體到HYCLE-S1策略上，該策略發(fā)布于2020年4月30日，策略可配置底層資產包括全球流動性較好的股票指數(shù)、國債期貨和大宗商品指數(shù)共14個。策略基于周期模型配置大類資產，并借助波動率控制技術、資產價格截斷技術、風險指標預警機制、中期擇時輔助等手段控制風險。該策略在宏觀趨勢主導資產價格的環(huán)境下往往都能有較好表現(xiàn)，2022年全球多數(shù)國家經濟走弱同時疊加高通脹影響，導致資產價格主要受制于海外加息政策，因此2022年表現(xiàn)不佳，其余年份策略均獲得正收益。全樣本回測期間（2010.06.01-2023.04.14），HYCLE-S1策略年化收益率為5.67%，夏普比率1.25，最大回撤13.77%。策略月度勝率60.39%，單月最大漲幅3.98%，單月最大跌幅2.73%，平均月度收益0.47%。

華泰大類資產周期精選S2型策略（HYCLE-S2）

HYCLE-S2策略是在S1策略基礎上的升級版本，策略發(fā)布于2022年2月14日。S2策略一方面擴充了底層資產，將可投資子類資產擴充至26個；另一方面增加戰(zhàn)術配置層面并優(yōu)化風險控制機制。S2策略配置邏輯由戰(zhàn)略配置、戰(zhàn)術配置、風險控制三個維度組成。戰(zhàn)略配置層面采用周期模型在股債商中選擇最具有配置性價比的大類資產，戰(zhàn)術配置層面采用動量模型優(yōu)選上漲動力更強的子類資產，風險控制層面組合應用多種風控措施控制策略回撤。

與S1相比，S2策略風險控制機制更為嚴格，回撤控制相對更優(yōu)。兩個策略的收益來源比較一致，都是力求獲取資產輪動的收益，同樣在宏觀趨勢主導資產價格的環(huán)境下表現(xiàn)較好，在2022年表現(xiàn)不佳。全樣本回測期間（2010.05.26-2023.04.14），HYCLE-S2策略年化收益率為6.41%，夏普比率1.45，最大回撤6.42%。策略月度勝率60.00%，單月最大漲幅4.49%，單月最大跌幅3.16%，平均月度收益0.53%。

華泰大類資產周期動量M1型策略（HYCLE-M1）

華泰大類資產周期動量M1型策略（HYCLE-M1）是基于周期和動量理論研發(fā)的量化投資策略，發(fā)布于2021年8月20日。該策略底層資產包括全球主要金融市場股票、國債和黃金、原油等主流商品，依托華泰周期理論和因子投資方法，將“周期”和“動量”兩個相對獨立的收益因子在風險預算框架下進行結合，均衡使用。在風控方面，輔以中期擇時手段動態(tài)調整杠桿水平，以增強觀點靈敏性，引入止損模塊進行日度監(jiān)控，規(guī)避可能存在的尾部風險。

策略的構建基于風險平價模型，在不同類別的資產之間盡可能實現(xiàn)風險的分散化；另一方面，策略的收益來源被分散至三個不同的層面，分別是：1：使用周期模型確定長期觀點，即股票、債券、商品三種大類資產的相對排序；2：使用動量模型確定中期觀點，即具體資產在動量回看期內的強勢和弱勢表現(xiàn)；3：使用更短期限的技術指標確定短期觀點，判斷當前的資產走勢是否與中長期觀點相背離。通過三個層面的觀點分散，策略也同時實現(xiàn)了收益來源的分散，提高了策略運行的穩(wěn)健性。

全樣本回測期間（2010.06.01-2023.04.14），HYCLE-M1策略年化收益率為5.86%，夏普比率1.44，最大回撤-5.60%。單月最大漲幅3.86%，單月最大跌幅2.11%，月度勝率64.52%，平均月度收益0.48%。

華泰宏觀因子資產配置C1/C2型策略（HACRO-C1/C2）

宏觀經濟環(huán)境的變化對投資活動有很大的影響，投資者在宏觀經濟上的成功分析和預測，會帶來較為明顯的投資收益。宏觀經濟分析師通常使用不同的統(tǒng)計和測量方法，對經濟環(huán)境的重要外部影響因素進行評估，包括經濟增長、通貨膨脹、流動性、人口結構、就業(yè)、自然資源、文化、政策和法律等。宏觀因子主要關注對經濟環(huán)境有顯著影響的經濟變量，用定量的方法描述這些經濟變量的波動。根據(jù)統(tǒng)計方法確定宏觀因子和特定資產類別之間的聯(lián)系，利用對宏觀因子運行趨勢的判斷，識別當前的經濟狀況，并指導資產配置。

華泰宏觀因子資產配置C1/C2型策略（簡稱HACRO-C1、HACRO-C2）以宏觀因子研究（包括增長、通脹、信用、貨幣四個維度）為核心，在不同的經濟狀態(tài)下適應性配置不同的資產組合，以期獲取長期穩(wěn)健投資回報；同時輔以動量、估值兩層風控手段作為雙保險，在資產處于趨勢下行階段或股票、債券資產過度高估時降低其配置權重，規(guī)避市場風險。C1策略底層資產包括境內股、債、商三個大類，C2策略底層資產僅含境內股、債，這兩個策略均發(fā)布于2022年11月7日。

全樣本回測期間（2014.01.03-2023.04.14），HACRO-C1策略年化收益率為9.05%，夏普比率1.81，最大回撤-5.39%。單月最大漲幅4.04%，單月最大跌幅3.67%，月度勝率68.75%，平均月度收益0.72%。HACRO-C2策略年化收益率為8.76%，夏普比率1.74，最大回撤-5.62%。單月最大漲幅4.12%，單月最大跌幅4.43%，月度勝率73.21%，平均月度收益0.69%。

在華泰金工前期報告《行業(yè)配置策略：投資時鐘視角》（2021-07-06）中，我們從股利貼現(xiàn)模型（DDM）出發(fā)，以實體經濟景氣度和流動性環(huán)境兩個角度對資產定價機制進行拆分，以定量的方式刻畫國內宏觀經濟環(huán)境中最重要的經濟變量，構建增長、通脹、信用、貨幣四個維度的宏觀因子體系。宏觀因子的變化體現(xiàn)了經濟環(huán)境的波動，利用宏觀因子在最近一段時間的走勢，對國內經濟狀況、國家財政和貨幣政策、資本市場資金環(huán)境進行前瞻判斷，作為大類資產配置的依據(jù)。

華泰金工的宏觀因子體系綜合考慮了多個維度的宏觀經濟指標，包括采購經理指數(shù)（PMI）、居民消費價格指數(shù)（CPI）、生產者價格指數(shù)（PPI）、貨幣供應量（M1、M2）、社會融資總額、貨幣市場利率等，通過增長、通脹、信用、貨幣四個宏觀因子，對國內的重要宏觀經濟風險進行刻畫。

華泰全球趨勢配置策略（HATSG1）

華泰全球趨勢配置策略采用跨資產趨勢交易模型和風險平價模型，在全球主要的股票、債券、商品資產上進行動態(tài)、多元化配置。

策略以截面動量模型為核心，秉承“強者恒強”的理念，動態(tài)配置趨勢更強的資產，被選中資產采用風險平價配置，同時輔以日度波控模型平滑組合收益和波動，降低“黑天鵝”沖擊下的回撤風險。策略采用月度調倉設計，權重的計算和調整分散在多條相互不重疊的路徑上，以此降低交易擁擠風險和參數(shù)過擬合風險。

策略構建流程：1、跨資產趨勢交易模型采用多維度、多期限的截面動量因子綜合打分，動態(tài)捕捉資產間的輪動效應，并選擇趨勢更強的資產進行配置；2、風險平價模型本質上是給低波動資產分配更高的權重，給高波動資產分配更低的權重，以此實現(xiàn)風險來源的充分分散、均衡；3、日度波控模型通過實時監(jiān)控組合風險水平，并在風險超過閾值時自適應降低組合倉位，提升業(yè)績表現(xiàn)的穩(wěn)健性。

全樣本回測期間（2010.01.06-2023.04.14），HATSG1策略年化收益率為5.65%，夏普比率1.52，最大回撤-5.62%。策略月度勝率70.63%，單月最大漲幅3.05%，單月最大跌幅3.46%，平均月度收益0.46%。

華泰中國趨勢配置策略（HATSC1）

華泰中國趨勢配置策略（HATSC1）采用時序動量和風險預算模型，在國內主要的股票、債券、商品資產上進行動態(tài)、多元化配置。

策略秉承“分散投資”的理念，首先在商品資產內部動態(tài)優(yōu)選與股債互補性更強的品種，然后通過時序動量模型調整股票、商品資產的風險權重，最后輔以日度波控模型平滑組合收益和波動，降低“黑天鵝”沖擊下的回撤風險。策略采用月度調倉設計，權重的計算和調整分散在多條相互不重疊的路徑上，以此降低交易擁擠風險和參數(shù)過擬合風險。

策略構建流程：1、商品優(yōu)選模塊在商品內部動態(tài)優(yōu)選與股債互補性更強的品種納入投資組合，以實現(xiàn)風險來源的充分分散；2、預算調整模塊采用多維度、多期限的時序動量因子綜合打分，對股票和商品類風險資產進行多空判斷，并相應地調整風險權重，提升收益彈性；3、風險預算模塊會根據(jù)各資產所分配的風險權重和歷史波動率計算目標配置權重，使得組合中各資產風險貢獻與預設的風險權重相匹配；4、日度波控模塊通過實時監(jiān)控組合風險水平，并在風險超過閾值時自適應降低組合倉位，提升業(yè)績表現(xiàn)的穩(wěn)健性。

全樣本回測期間（2014.01.06-2023.04.14），HATSC1策略年化收益率為6.71%，夏普比率1.74，最大回撤-4.33%。策略月度勝率70.54%，單月最大漲幅3.59%，單月最大跌幅1.97%，平均月度收益0.54%。

Alpha策略

華泰商品期限結構策略（HCOS1）

華泰商品期限結構策略（HCOS1）基于期限結構因子，在國內主要的商品資產上進行多空配置。

商品期貨一般具有多個不同到期日的合約，由于基本面供需、持有成本、季節(jié)性特征、套保需求等因素的差異，這些合約往往具有不同的價格，通常把這種期貨合約到期日與價格的關系曲線定義為期限結構。如果近期合約價格高于遠期合約價格，期貨期限結構向下傾斜，稱為期貨貼水（Backwardation）；如果遠期合約價格高于近期合約價格，期貨期限結構向上傾斜，這種情況稱為期貨升水（Contango）。

商品期限結構反映了供需關系，對商品價格有一定的預測作用：短期內供過于求的商品，現(xiàn)貨價格低，更容易出現(xiàn)升水結構，期貨價格有下跌收斂至現(xiàn)貨價格的壓力，因此適合持有期貨空頭；短期內供不應求的商品，現(xiàn)貨價格高，更容易出現(xiàn)貼水結構，期貨價格有上漲收斂至現(xiàn)貨價格的動力，因此適合持有期貨多頭。

華泰商品期限結構策略通過構建展期收益率因子來定量刻畫商品期限結構形態(tài)，動態(tài)做多展期收益率高（貼水結構）的品種，做空展期收益率低（升水結構）的品種，獲取長期穩(wěn)健向上的回報。策略采用月度調倉設計，權重的計算和調整分散在多條相互不重疊的路徑上，以此降低交易擁擠風險和參數(shù)過擬合風險。

策略構建流程：1、動態(tài)篩選過去一段時間成立期限、交易量、持倉量滿足要求的品種，保證底層品種的可交易性和策略的整體容量；2、針對滿足流動性檢測的品種，計算展期收益率，并按照從高到低的順序排序，做多展期收益率前50%的品種，做空展期收益率后50%的品種；3、多、空組合內部等權分配，多頭和空頭組合市值相等，保持市值中性，并按照目標波動率統(tǒng)一縮放至合意水平。

全樣本回測期間（2010.01.06-2023.04.14），HCOS1策略年化收益率為5.84%，夏普比率1.66，最大回撤6.04%。策略月度勝率67.50%，單月最大漲幅2.58%，單月最大跌幅2.03%，平均月度收益0.48%。

華泰靜態(tài)商品曲線策略（HCOCS1、HCOCS2）

華泰靜態(tài)商品曲線策略1、2（HCOCS1、HCOCS2）與華泰商品期限結構策略（HCOS1）原理較為相似，主要有兩點區(qū)別：1、HCOS1策略主要在國內的商品資產上進行配置，而HCOCS1、HCOCS2策略主要在境外的商品資產上進行配置；2、HCOS1策略通過動態(tài)做多展期收益率高（貼水結構）的品種、做空展期收益率低（升水結構）的品種來獲取長期穩(wěn)健回報，而HCOCS1、HCOCS2策略則在每個品種上都保持多空中性，對于指定的品種通過做多遠期合約、做空近期合約來獲取回報。

在無套利假設下，期貨價格等于現(xiàn)貨價格加上持有成本，持有成本包括倉儲費用、交割費用、資金成本等，通常大于零，因此一般商品期限結構曲線會呈現(xiàn)升水結構（Contango），做多遠期合約、做空近期合約是有利可圖的。HCOCS1策略通過做空近月合約、做多次月合約獲取回報，HCOCS2策略通過做空近月合約、做多3個月遠期合約獲取回報，理論上這兩個策略的收益與商品自身的漲跌無關，但當商品期限結構曲線的形狀發(fā)生大幅變化時可能會承受風險。

全樣本回測期間（2002.01.08-2023.04.14），HCOCS1策略年化收益率為8.24%，夏普比率2.07，最大回撤-6.05%。策略月度勝率75.78%，單月最大漲幅4.88%，單月最大跌幅3.70%，平均月度收益0.67%。HCOCS2策略年化收益率為8.54%，夏普比率1.97，最大回撤-9.77%。策略月度勝率72.27%，單月最大漲幅4.92%，單月最大跌幅4.99%，平均月度收益0.69%。

華泰全球趨勢平衡策略（HGAMB）

華泰全球趨勢平衡策略從商品資產短期趨勢中獲益。商品市場主要受供需影響，與股票、債券等其他金融市場相關性通常較低。部分大宗商品的大幅波動往往在較短時間內實現(xiàn)，體現(xiàn)為較強勁的短期趨勢。華泰全球趨勢平衡策略主要捕捉能源、工業(yè)金屬、農產品的短期趨勢，在商品資產波動幅度較大的場景中有較佳的收益表現(xiàn)。

華泰全球趨勢平衡策略構建一籃子商品期貨的資產組合，并模擬組合的跨式期權多空delta頭寸，來跟蹤組合的短期趨勢?？缡狡跈嗫梢苑纸鉃樾袡鄡r、歷史波動率等參數(shù)一致的看漲期權與看跌期權，跨式期權的delta等于看漲期權delta與看跌期權delta之和。若底層資產大幅上漲，則看漲期權delta大幅上漲，看跌期權delta為負值，極限為上升至0；若底層資產大幅下跌，則看跌期權delta大幅下降，看漲期權delta為正值，極限為下降至0。映射到策略持倉上，體現(xiàn)為資產上漲時持倉為多頭且迅速加倉，而資產下跌時持倉為空頭同時迅速加倉。

華泰全球趨勢平衡策略主要受益于商品的短期趨勢，在商品資產短期呈現(xiàn)震蕩的行情中可能表現(xiàn)不佳。由于策略每日根據(jù)跨式期權delta值進行頭寸調整，為保證持倉相對平滑，避免過多交易費用的損耗，華泰全球趨勢平衡策略模擬多個剩余期限不一的期權的delta值，以平均值作為持倉。其中剩余期限較短的期權，delta變化更靈敏。每個期權在期初均模擬為虛值期權，使得策略在趨勢不明顯的場景中倉位較低且波動相對較小，可有效降低成本。

華泰全球趨勢平衡策略在全樣本回測期間（2007.03.02-2023.04.14）年化收益率為4.55%，夏普比率為0.65。策略在2008年、2014年、2020年收益表現(xiàn)較佳，年度收益均超過20%。

如下兩個圖表呈現(xiàn)華泰全球趨勢平衡策略與彭博商品指數(shù)滾動一個月收益率的分布情況。從左圖可以看出，在彭博商品指數(shù)月收益率較高或者月度回撤較大時，HGAMB策略收益較高，策略的主要收益來源于商品的大幅漲跌。右圖為彭博商品指數(shù)滾動月收益率漲跌幅的不同分位數(shù)區(qū)間內，HGAMB策略的月均收益率情況，同樣可以看出HGAMB策略在商品資產出現(xiàn)極端漲跌幅時收益表現(xiàn)更佳。

華泰短期利率動量策略（HSTIRM）

華泰短期利率動量策略通過構建利率期貨的多空組合，捕捉海外利率市場的趨勢，實現(xiàn)對利率走勢的跟蹤和預測。經濟的狀態(tài)會影響央行的貨幣政策，從而影響短期利率的趨勢性變化。若貨幣政策寬松，利率會傾向于下行；若貨幣政策緊縮，利率則大概率上行。央行的貨幣政策通常具備一定的持續(xù)性，因此利率的變化也會呈現(xiàn)一定趨勢。華泰短期利率動量策略的主要收益來源于海外利率相對穩(wěn)定的長期趨勢，主要的風險則在于貨幣政策的突然轉向導致利率走勢的逆轉。

華泰短期利率動量策略根據(jù)利率的動量信號確定持倉的方向及具體倉位。其中動量信號由底層資產不同時間區(qū)間的動量特征綜合打分確定，倉位則依據(jù)資產的波動率進行調整。

全樣本回測期間（1999.12.13-2023.04.14），華泰短期利率動量策略年化收益率為4.04%，夏普比率0.84。華泰短期利率動量策略在2022年全年收益達26.02%，主要原因在于2022年美聯(lián)儲與歐央行快速加息且后續(xù)加息路徑相對清晰，利率期貨動量信號能明確捕捉貨幣政策的連續(xù)性，策略獲得較佳收益表現(xiàn)。需要指出，在貨幣政策可能發(fā)生轉向、海外利率趨勢相對模糊的場景中，策略可能發(fā)生一定回撤，2023年3月策略跌幅5.23%。

避險策略：華泰全球多資產避險策略（HDGA）

華泰全球多資產避險策略構建防御型多資產頭寸，策略目標是在危機爆發(fā)時提供避險收益。風險事件突然爆發(fā)時，進攻資產通常下跌，防御資產則明顯上漲。舉例而言，工業(yè)金屬、能源等商品較為迅速反映需求端的悲觀預期而下挫；資金從新興市場撤出導致新興市場貨幣貶值、美元升值；避險資金流入發(fā)達國家市場推升發(fā)達市場債券資產。

華泰全球多資產避險策略通過做多避險資產、做空風險資產構建防御型資產組合，并模擬組合的看漲期權多頭delta頭寸，來捕捉危機收益。策略的核心包括兩個部分，其一是防御型資產組合能在危機期間實現(xiàn)較好的收益表現(xiàn)，其二是看漲期權多頭delta能在危機時迅速上漲，從而映射到策略持倉的快速加倉。另一方面，在非危機時刻防御型資產組合通常呈現(xiàn)下跌走勢，看漲期權多頭delta頭寸也會下跌，且最小值為0，反映為策略持倉的下降，且最低持倉為0。華泰全球多資產避險策略旨在危機期間獲取可觀收益，同時在非危機期間有效控制回撤。

為避免持倉的劇烈波動導致交易費用的大幅損耗，華泰全球多資產避險策略模擬多個剩余期限不一的期權的delta值，以平均值作為持倉。其中剩余期限較短的期權，delta變化更靈敏。每個期權在期初均模擬為虛值期權，使得策略在非危機期間倉位較低且波動相對較小，可有效降低成本。

從策略構建邏輯與業(yè)績表現(xiàn)來看，華泰全球多資產避險策略在突發(fā)事件驅動的危機中收益表現(xiàn)較佳。全樣本回測期間（2007.01.02-2023.04.14），華泰全球多資產避險策略年化收益率為2.61%。策略在不同自然年度收益表現(xiàn)分化，在2008年、2014-2015年、2020年均獲得較高收益，避險屬性明顯，與常見Beta策略的收益特征形成一定的互補效果。

危機事件通常較難對區(qū)間的具體起點和終點進行確認，上表中的危機區(qū)間大體按月份進行劃分，然后根據(jù)MSCI全球股票指數(shù)的局部頂?shù)c進行微調，從而考察全球股票市場回撤較大的區(qū)間內HDGA策略的收益表現(xiàn)，僅供參考。

多策略融合能夠分散投資組合的收益與風險來源，提升業(yè)績表現(xiàn)

我們將上述所有策略的業(yè)績表現(xiàn)匯總至下方圖表中，并對策略間相關性進行計算。可以發(fā)現(xiàn)，Beta策略間相關性較高，而Beta策略、Alpha策略、避險策略這三大類策略間呈現(xiàn)低相關或負相關屬性。由此，我們可以將Beta策略、Alpha策略、避險策略進行融合，分散投資組合整體的收益與風險來源，提升組合業(yè)績表現(xiàn)。

在操作層面上，我們需要預設一個合理的比例，將不同種類的策略按該比例進行融合：1、Beta策略具有容量大、成本低、長期業(yè)績表現(xiàn)好、回撤可控等優(yōu)勢，適合作為融合策略的核心資產，具體來說，融合策略70%左右的權重可以由Beta策略構成；2、Alpha策略與Beta策略相關性低，具有差異化的收益和風險來源，適合作為融合策略的衛(wèi)星資產，具體來說，融合策略20%左右的權重可以由Alpha策略構成；3、避險策略在市場出現(xiàn)風險事件時能夠提供避險收益，但市場正常波動時可能收益較低或呈現(xiàn)負收益狀態(tài)，在融合策略中不宜占比過多，一般占10%左右即可。

以下融合策略示例由HACRO-C2、HATSG1、HCOS1、HSTIRM、HDGA構成，目標波動水平為4%，各策略占比及業(yè)績詳見下表（以下為示意性測試，結果僅供參考）。

融合策略示例在全樣本回測期間（2014.01.03-2023.04.14）的年化收益率為8.06%，夏普比率2.18，最大回撤-4.02%。融合策略的夏普比率和最大回撤相對于五個子策略均有明顯改善。

在2014-2023年間（2023年數(shù)據(jù)截至2023.04.14），五個子策略的年度收益有比較明顯的差異，例如2022年HSTIRM（利率動量）策略的年度收益為26.02%，HCOS1（期限結構）策略的年度收益為5.70%，其余三個子策略均為負收益，HSTIRM策略彌補了其它策略在2022年的弱勢，反而該策略在其它策略較為強勢的2014年并沒有突出表現(xiàn)。也就是說，這些邏輯互不相同的策略形成了有效的互補。融合策略最終在2014-2023年每個年份收益均為正，表現(xiàn)相對穩(wěn)健。

風險提示：

研究觀點基于歷史規(guī)律總結，歷史規(guī)律可能失效；市場存在短期波動與政策沖擊，策略無法保證未來獲得預期收益，對依據(jù)或使用該規(guī)律所造成的后果由投資者自行承擔。