大类资产配置多变市场环境下资产配置框架不断完善Word格式文档下载.docx
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在相对较短的负债久期下和刚性的负债约束下，债券资产作为能提供一定流动性和确定性回报的资产，几乎必然地成为银行理财配置的压舱石（见图2）。
（二）保险公司：
长久期资产占比进一步提升
图2保险资金运用情况
近年来，保险公司的资产配置变化保持了高度的一致性和连贯性，在低利率环境下，全球保险业都加大了另类资产的配置力度，牺牲流动性换取收益，国内保险业也不例外。
2016年以债权资管计划为代表的另类投资占比继续大步提升，从25%一跃升至31%以上，而流动性资产配置逐年下降。
从收益上看，虽然在2016年也下降颇多，但保险行业仍然录得5.66%的平均收益。
较高的投资回报为理财类保险的高预期回报提供了基本条件，相比同期限银行理财4%左右的收益率仍有超额部分，在假定两者投资能力不存在显著差异的情况下，保险长久期负债带来的资产配置灵活性上的优势显露无遗。
（三）基金公司：
货币基金热潮消退
从资金端的特性来看，基金公司更多地表现出“靠天吃饭”的特性，每一年的变化都和市场走向高度相关。
2016年基金公司规模的增长主要来源于债券型基金，特别是其中的定制型委外基金大幅增长。
反观前两年火热的货币市场基金，在2016年长期利率下行的背景下，收益水平过低，整体吸引力已大不如前，这一点从其投向中流动性资产的大幅下降也能得到佐证（见图3）。
图3基金公司资产配置变化
二2016年宏观经济背景及资产走势回顾
（一）海外市场：
“黑天鹅”频出，商品表现亮眼
2016年金融市场意外频出，区域政治环境“黑天鹅”不断，美联储加息引发市场担忧，金融市场也随之波动。
从宏观经济层面来看，全球主要经济体增长不均，全球市场表现分化，发达经济体相对表现较好。
股市方面，全球主要市场在2016年均录得了不错的收益。
尤其在英国退欧以及特朗普当选美国总统这两只“黑天鹅”袭来时，股市（特别是大盘指数）反而有不错的表现，下跌后快速收复失地，并且在后半程发力，超越了上半年表现抢眼的债券资产。
英国富时100指数上涨14%，而美国标普500指数全年上涨约10%。
此外，泛欧斯托克600指数和日经225指数则录得持平或者小幅下跌。
债市方面，在经历了前三个季度的整体上扬之后，由于对美联储加息以及全球经济“再通胀”的预期逐渐升温，债市尤其是国债在2016年第四季度受到了明显的压力，回调明显。
尽管如此，高收益债以及公司债仍然在全年创造了超过5%的回报。
商品方面，原油在2016年初一度下跌至30美元/桶之下，随后一路反弹至50美元/桶。
到年底随着欧佩克以及非欧佩克对于减产的一致意见落地，全球原油在“供给侧改革”的背景下，价格稳定在50美元/桶的上方。
黄金在上半年表现靓丽，涨幅一度超过20%，但是随着强美元之路开启，以及实际利率的上升，黄金受到挤压，回吐了年内的大部分涨幅，最终在2016年上涨约8.5%。
2016年的国内海外投资市场面对的是巨大的市场需求和严格的外汇管制间的不匹配。
2016年人民币对美元全年贬值约为6.67%，在人民币贬值背景下，国内资金寻求海外资产配置的意愿强烈。
然而宽进严出成为2016年的外汇监管要点，传统换汇途径基本被堵死，其他换汇途径成本过高，国内在开展人民币保卫战的同时，也在一定程度上放缓了人民币国际化的脚步，海外投资业务纷纷陷入停滞。
（二）国内市场：
年末流动性紧张，市场运行逻辑扭转
2016年上半年，除去股票市场因政策和去泡沫尚未完成在年初发生暴跌外，国内金融市场基本延续了2015年“资产荒”的趋势，在低利率环境下，风险资产价格逐步走高，直到年末资金面宽松趋势改变引发债市巨震，市场运行逻辑发生转变。
从大类资产表现来看，2016年的商品市场创下自2010年以来最强劲年度表现，在供给侧改革和经济基本面趋稳的背景下，工业金属表现领先，扭转了2015年的颓势（原油、铜和铁矿石是2015年表现最差的几大资产）。
2016年中国商品期货市场更是将“想象力”发挥到了极致，“小神棉”“绝代双焦”“疯狂的石头”“双十一之夜”等一个个新概念不断刷新人们的认知。
过去长期徘徊在投资者视野之外的商品市场在2016年正式走进了银行资金和社会公众的视野，在未来将成为不可或缺的投资品类。
房地产无疑是2016年另一个明星资产，全年成交量创历史新高，销售面积涨幅达20%，100个城市房价累计上涨17.83%。
与之对应的是政策的由松到紧，包括限购、限贷、限地价竞房价、现房销售等，尤其进入2017年后各类资金进入房地产市场受到更严格的管制，意味着上一轮去库存政策已经告一段落，房地产调控政策导向预计在2017年将全年维持偏紧。
2016年的股市令人唏嘘，三大股指全面下跌，沪指全年跌幅超过12%，深指全年跌幅达19.64%，创业板指全年跌幅更是高达27.71%，这也是A股自2011年来近5年来最差的年度表现。
但分时段来看，全年股市下跌主要是受年初熔断的影响，其余时段基本形成了指数中枢上行的格局，因此很多避开了年初熔断的产品反而录得不错的收益。
从板块来看，A股在2016年运行逻辑发生了深刻变化，下半年大盘蓝筹表现较好，中小创则受并购新规影响表现疲弱，打破了过去数年来中小市值股票强势的局面。
这种市场趋势的深刻改变来源于以下几个方面的影响，①2016年监管层将去杠杆、防风险、控泡沫三个角度作为抓手，进行A股市场的制度性建设以及投融资功能的归位。
IPO放开、再融资收紧、配合交易所一线监管增强，使小市值壳价值减弱，价值投资成为市场重要投资主线。
②从投资者结构来看，产业资本和金融大资本正在改变投资者结构、市场玩法以及市场资金格局。
③在深港通推出的背景下，中国资本市场的开放格局再进一步。
债市方面，如果一年只有10个月，那么2016年对于债券来说可算是个不错的牛年。
自2015年股灾以来，大量资金转入债市，促使2016年下半年债券收益率跌至历史低点。
然而2016年三季度央行开始“锁短放长”，重启14/28天逆回购并拉长MLF期限，资金面开始趋紧，累加实体经济向好，收益率出现拐点开始上行，高杠杆操作风险愈加显著。
进入2016年第四季度，美联储加息落地，国海代持事件，叠加年末流动性需求旺盛，银行收紧非银融资，使市场情绪进一步恶化、流动性极度紧张、国债期货市场一度全线跌停，收益率持续大幅上行。
随后，在监管出面协调代持事件、央行投放流动性、银行提高对非银拆借之后，市场才得以恢复稳定。
2016年底的债市冲击超出了绝大多数投资者的想象。
这次债灾和以往的不同之处在于近两年的产品户的增加和杠杆的放大，使市场波动的影响更为深远，并使包括代持问题曝光等在内的存在多年的交易模式被质疑。
同时，原来以自营户为主的模式下可以通过持有到期化解问题，而此次却有无处可逃的感觉。
最后，鉴于2016年底的大规模流动性紧张事件，未来信用债投资的流动性也将成为考量的重要指标，在紧急市场情况下的无损变现能力将是加分项。
三2016年的市场运行新趋势
（一）股指期货贴水叠加市场逻辑改变，量化对冲产品面临多重挑战
2016年，股指期货交易方面的限制使传统的阿尔法策略面临困难：
第一，自2015年下半年以来，沪深300与中证500指数期货大部分时间处于较大贴水状态，远月合约贴水尤为严重，展期损失蚕食了绝大部分选股超额收益，这对于追求稳健回报的绝对收益策略来说是致命打击；
第二，受股指期货流动性影响，实际对冲中策略往往又会面临更大的冲击成本；
第三，股指期货投机单的高保证金，进一步降低了资金的有效利用率。
为了应对股指期货贴水，部分管理人只得通过在对冲端对期指进行有限仓位的择时，主动暴露风险。
同时，过去3年A股市场最强势风格因子——市值因子在2016年末和2017年初遭遇严重挑战，市值因子一直以来都是众多阿尔法策略偏好的风格因子，但高度同质化的策略也是导致出现踩踏事件的重要风险因素。
综合起来，部分量化对冲产品单一化的风格暴露叠加股指期货的贴水问题，大大增加了组合的风险，对投顾的精细化选股及风险管理能力提出了严峻的挑战。
对于组合管理人而言，在配置量化对冲策略时，更多的应该关注投顾的差异化选股能力，只有差异性选股能力强的投顾，才有更好的风险管理能力及可利用的风险预算，通过主动风险暴露及择时增强收益抵御负基差影响。
（二）商品期货产品步入投资者视野
由于股灾后A股市场持续低位震荡，加之2016年新年伊始的熔断风波，部分投资者对股市赚钱效应并不看好，再加上从楼市溢出的大量资金急于寻找新的投资品种，使品种丰富、流动性良好的商品期货市场在2016年成为新的资金“蓄水池”。
以“绝代双焦”、工业金属、能源化工等为代表的多个品种交易量暴涨，价格波动明显。
商品期货也成了对冲基金的重要工具，越来越多的对冲基金在策略选择上增加了CTA、商品期货跨品种套利、跨期套利、跨市场套利，甚至和现货商合作进行期现套利，商品期货相关策略产品无论是数量还是所管理的资金规模都显著增加。
2016年CTA策略业绩表现优异，据私募排排网数据统计，2016年CTA排名前10的CTA产品收益都在90%以上。
从与其他大类资产的相关性来看，CTA与股债的相关性很低，这种抵御风险的稳健特性使其在资产配置、风险管理方面有着不可或缺的地位。
另外，商品交易的保证金制度使CTA类策略配置时占用资金比少，加上多空操作相对灵活，更能有效地提高组合的收益率。
2016年国债期货成交量同样有所提升，成为在股指期货交易受限情况下新的多样化策略工具。
CTA、期现套利、跨期套利、跨品种套利、宏观对冲等策略均可利用国债期货作为标的，尤其是国债期货期现套利，作为无风险套利的新选择，在2016年管理规模迅速增加。
然而受制于交易所国债交易量，目前国债期货市场容量仍然有限，尤其是在大量私募管理人在银行间交易资格申请迟迟得不到突破的情况下，其套利策略容量也有所限制。
整体来看，由于债券市场在2016年的市场风险和信用风险突出，预计越来越多的债券组合投资人将开始采用国债期货作为对冲工具，抵御市场的下行风险。
（三）Fintech技术加持资产配置理念
2016年Fintech技术应用大面积铺开，几乎被应用到各类金融场景中。
在资产管理行业，Fintech技术可以帮助机构投资者完善资产配置方案，也可以直接为管理人提供智能投资辅助。
1.大数据与AI下的大类资产配置解决方案
资产管理本质上要解决两个问题：
一是提升效率（降低交易成本），二是保值增值。
相对于人工决策，大数据与AI加持下的大类资产配置解决方案能够降低决策成本，并且通过量化的形式展现组合的风险暴露，帮助管理人在控制风险的情况下实现增值。
在AI加持下，基本的资产配置的理论没有变化，但各类资产的数据获取、清洗、拟合、预测变得更加方便。
2016年，一些实力较强的机构在风险可承受的情况下，开始积极尝试在组合配置时加入智能资产配置；
另外，这种基于AI的资产配置工具应用于个人投资者，可以帮助个人投资者理性地实践资产配置理念，且显著节约了人工投顾的成本。
2.对冲基金与Fintech
2016年，越来越多的对冲基金在投资过程中融合了Fintech的理念，将机器学习与人工智能技术运用进来。
机器学习算法可以根据海量历史数据进行投资预测，直接对投资决策进行指导。
然而通过机器学习研发策略同时对管理人的IT技术和投资经验提出了更高的要求，行业内最先开始使用人工智能的管理人将取得先手，但当机构纷纷开始引进这类工具之后，比拼的关键将转变为机构对技术和业务的双重理解，缺一不可。
四资产管理的策略框架与资产配置展望
展望未来，2017年注定是中国资产管理行业大转型的时点。
监管部门以史无前例的力度和一致性将资产管理行业扳回正轨。
未来资产管理的市场结构会发生明显变化，靠杠杆套利、靠监管套利、靠风控套利的简单粗暴的委外管理规模会大幅度缩水；
行业分工将更为细化，外聘策略顾问及资产配置咨询顾问的形式将会在大型资产管理机构内部成长，而FOF与MOM的产品形式将会在外部快速成长。
（一）面对刚兑负债，保本策略仍是资产配置的基本思路
资产管理的本质是要达到委托人的风险收益要求，而非像自营资金那样只需按照自身的投资目标操作。
因此，所有的资产配置方案都需要在管理资金性质的约束下，探讨资产端的风险配置与负债端的风险偏好如何匹配。
近年来，国内资产管理行业的畸形发展是由其生长发展环境的特殊性造成的。
国内环境下普遍缺乏信托精神，因此，机构要想快速发展业务就只能刚性兑付，而刚性兑付依赖的是机构的信用水平，这就导致信用能力最强的传统大型金融机构占据了最大的资产管理市场份额，而其发展的业务主要是影子银行类业务，在负债端保证刚兑。
资产端的多层套利容易被管理，但负债端的刚兑恐怕一时难以彻底打破。
面对这样的实际需求，资产配置的整体框架仍旧需要从类保本策略出发。
（二）保本思路下的资产管理框架
资产管理框架实际上至少包含两个层次，第一个层次是形成风险配置方案，即决定组合要如何承担风险并决定风险因子的分配，而不对市场运行进行判断。
比如RiskParity实际上就是各策略边际风险贡献相等的“鸵鸟策略”，也就是说，既然风险因子走势难以预测，那么就不去主动有偏分配风险，而是将风险均摊；
资产管理框架的第二个层次是前瞻性资产配置，这部分是对未来世界的理解和判断。
1.风险配置方案：
CPPI策略的潜在缺陷和改进思路
最近几年，固定收益类资管机构普遍在运行类保本策略，基本框架类似于美国20世纪80年代的CPPI（ConstantProportionPortfolioInsurance）策略：
把投资组合分成安全资产和风险资产，以安全垫超过保底部分来承担风险资产的波动，并不断动态管理。
这样的策略看上去较为稳妥，但实际上有很大的潜在隐患。
第一，如果风险资产在组合刚刚开始时就把风险预算消耗殆尽，即使后面风险资产最终取得了较好回报，但组合已经平仓离场，无缘最终投资收益。
2015～2016年很多保本型基金最终没有实现保本的预期，反而早早就被赎回终结了，就是因为在没有形成很厚的安全垫的时候，遇到了风险资产的超预期下跌，风险预算已经被赔光，只能被提前结束，因此，CPPI策略效果的路径依赖性是必须考虑的问题。
第二，如果市场各机构普遍采取类似的简单CPPI策略（而CPPI策略实质上是一个追涨杀跌的策略），容易使市场产生羊群效应，加剧市场波动。
在1987年美国股灾中，BradyReport的调查结果显示，流行的CPPI策略反而助推了股灾的发生。
基于以上缺陷，有必要对保本策略进行改进。
改进的保本策略的底层资产依然是固定收益类资产，最好是摊余成本法计价，其风险收益特性是需要提供确定性的收益和风险，同时组合的流动性也需要由这一层资产提供，以匹配负债需求。
在此之上的中间层是价值型策略层，这一部分投资的风险收益特性是：
收益在空间上较为确定，但在时间上的不确定性较强，对应的潜在亏损风险也较小。
此种策略风险收益显著不对称，可以提供较高的盈亏比，比如某些商品套利策略、一些安全垫很厚的左侧交易策略等。
这个层次的策略保证风险预算不会被很快消耗完，尽管赚钱的时点是未知的，但是潜在亏损是比较有限的，不会一失足成千古恨。
中间层之上是弹性策略层，主要负责带来弹性收益，这个层次策略的风险收益特征是收益有比较大的弹性和不确定性，风险也有很大的不确定性，但是通过设置风险阈值和多品种多策略分散，整体风险可控。
此类策略包括各种量化CTA、事件驱动策略、风格策略等。
三个层次的投资以底层资产为基础，分别提供不同的风险收益特性，再配合组合动态管理，并兼顾策略相关性的分析，可以使整体绩效更稳定，提高安全垫的可靠性。
除此之外，对于绝对收益型产品的管理，还需要设置好TIPP（TimeInvariantPortfolioProtection）策略。
简单来说，就是一旦市场走强，使组合收益达到甚至超过预期收益要求，那么超额收益应逐步落袋为安转向低风险资产，来平滑市场超预期上涨后可能的下跌。
这里的反例则是追涨杀跌，随着市场走强不断把收益追加到弹性策略层。
2016年固收领域这样的教训很多，很多产品在市场好的时候不愿落袋为安，最终落得颗粒无收。
总之，核心就是要明确自身的最终目标是做相对收益还是绝对收益，并及时留存收益。
2.前瞻性资产配置：
2017年市场意见分歧空前，不确定性增强
当然，仅有风险配置方案是远远不够的，前瞻性的资产配置与负债管理是决定资产管理获利能力的关键，前瞻性来源于两个方面，一个是价值，另一个是趋势。
就当前的大类资产相对估值水平而言，国债相对价值股的估值处于历史平均水平以下，大宗商品经历了2016年的大涨，产业利润率都已经明显回升，有的还处在历史高位，这意味着大宗商品整体上估值偏高。
就趋势而言，从三周期的角度观察：
在三年左右的制造业短周期中，中国已经在顶部，下半年到2018年可能开始回落，美国的制造业周期在2018年回落的可能性也较大，2018年可能迎来内外部叠加总需求下降的环境；
从8～10年的产能周期上看，中美处于完全不同的位置，美国经历了7～8年的扩张，已经进入产能周期的顶峰，标志是企业毛利率开始回落，分配开始倾向于劳动力，核心通胀提高，联储加息较快，而中国经历了4～5年的库存与产能去化，产能周期处于底部附近，尚没有看到反转的迹象；
从16～20年的金融周期来看，中美也完全不同，中国处于金融周期的顶部，正在推行一系列去杠杆政策，系统性风险较高，而美国自2007年从金融周期顶部跌落之后，已经重新回到金融周期回升的阶段中，资产负债表相对稳健。
从三周期的角度能够看出，目前全球经济的运转非常复杂，再加上叠加政策风险的不确定性，导致在2017年初，分析师对经济走势的判断出现了巨大的分歧。
多方的观点认为，随着房地产调控、金融监管等政策的实施，市场泡沫得到化解，经济逐渐回归实体，未来将是经济增长新周期的起点。
而站在空方的视角，2017年货币政策趋紧、资本外流等压力仍在，同时随着严厉的房地产调控政策作用显现，叠加金融机构去杠杆，经济增长可能重回跌势。
在复杂的经济环境和高度不确定性之下，预计未来一年能够产生稳定自由现金流、提供避险功能的资产会有较好收益。
从大类资产配置上，建议超配主权及高评级债券类资产，低配权益类资产，低配商品及低等级信用敞口，在美元处于升息周期尾声时，增加贵金属资产配置。
策略方面，在股指下跌至较低处，可以标配股票主动价值策略，低配套利及事件驱动策略。
专栏3资产配置模型在多策略对冲组合基金管理中的实践与运用
瞿立杰[1]
投资组合收益主要来源于资产配置、基金经理选择与组合动态调整管理，其中在很大程度上取决于大类资产配置。
诺贝尔奖得主、美国学者Gibson在1986年研究表明：
组合投资收益的91.5%取决于资产配置[2]。
近两年来，资产配置一词频繁出现在国内各类专业报告中，反映出国内市场投资理念的演进。
一方面，随着中国资本市场的逐渐成熟，单一资产再难满足投资者对于中低波动、中高收益率的需求；
另一方面，投资组合化、分散化、多元化的概念也越来越被机构投资者所认可，各类资产配置模型纷纷被引入国内运用。
本文概述了传统资产配置模型，包括Markowitz的均值方差模型、风险平价模型、BL模型、耶鲁基金模型以及桥水基金模式的方法论与特点。
本文在分析传统资产配置模型的不足的基础上，提出了多策略对冲组合基金的理念，这种配置模式在资产高相关性背景下更灵活有效，具有更高的可操作性和稳定性。
一资产配置的主要模型
资产配置模型主要是通过各种不同相关性的资产配置，满足投资人的风险收益目标，得到最优投资组合方案。
国外学者对资产配置模型进行了深入研究，诺贝尔经济学奖得主马科维茨（HarryM.Markowitz）在1952年提出现代投资组合理论[3]（PortfolioTheory），此后不同学者在此基础上从不同角度丰富了资产配置模型。
（一）Markowitz均值方差模型
Markowitz的现代投资组合理论提出均值方差模型，此模型把投资组合的价格变化视为随机变量，以投资组合的均值来衡量收益，以组合方差来衡量风险，以投资组合中各种证券之间的比例为变量，通过组合均值方差优化来确定最佳风险收益下的资产配置方案。
在均值方差模型的框架中，投资组合的方差由两部分构成：
一是不可分散的风险，这部分风险与单个资产的权重以及自身的方差相关；
二是多种资产相互关联产生的风险，这部分风险受相关系数影响，系数越低，风险分散的效果越好，且该部分可通过增加资产数量的方式降低风险，但是并不意味着资产数量越多越好。
若持有资产数量达到一定程度，其分散风险的作用将显著降低。
现代投资组合理论通过有效前沿曲线实现两种资产配置效果：
一种效果是在特定风险水平（Markowitz将此定义为波动率）下获取最高预期收益；
另一种是在特定收益水平下做到风险最小。
引入投资者风险偏好的效用函数，即无差异曲线，其中无差异曲线斜率代表投资者的风险厌恶度，无差异曲线越陡峭，对风险的厌恶程度越大。
通过无差异曲线与有效前沿曲线相结合便可找到投资者的最佳组合，这个风险收益点同时满足投资者风险偏好，并给投资者带来最大的效用。
（二）风险平价模型
风险平价模型[4]（RiskParityModel）的特点是从风险角度出发，通过对最高夏普比率的低风险资产加杠杆实现对风险因子的配置。
主要通过四大步骤进行：
①对各资产类别的风险收益进行归因；
②将自下而上的风险均衡配置方法运用到不同资产类别之间和之内，避免风险的集中；
③视不同市场情况战略性地调整风险敞口来分散风险；
④对短期机会，战术性地实施动态风险配置调整风险敞口，以应对市场的变化。
风险平价模型的核心思想是通过调整各类资产的权重以实现组合中各类资产的风险贡献基本均衡，即通过平衡分配不同资产类别在组合中的风险贡献度，实现投资组合的风险结构优化。
由此投资组合不会暴露在单一资产类别的风险敞口中，因而可以在风险平衡的基础上实现理想的投资收益。
风险平价模型能有效解决传统的资产配置策略风险不均衡的问题，比如，60/40配置策略：
60%的资产投资于股票，40%的资产投资于债券等低风险稳定资产，以取得均衡的收益。
但从风险的角度来看，传统的资产配置模型往往是“失衡”的。
在传统的资产配置框架下，股票与大宗商品、债券属于不同的资产类别，可同时配置。
但现实情况并非如此，比如，有些资源类企业的股票与大宗商品的相关性很
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