华泰 | 固收：风险平价的理念与国内实践

风险平价策略概览

什么是风险平价策略？

风险平价策略基于资产的风险而非收益进行组合配置，其核心理念是各资产在组合中的风险贡献相等，从而表现为低配高风险资产，高配低风险资产。风险平价的概念最早由钱恩平（2005）提出，风险平价策略中如何定义“风险”，常见宏观风险包括经济增长风险、通胀风险、利率风险等，通常由不同资产的波动率来衡量。风险平价的最终目标不仅是资产层面的风险分散，更重要的是在各类宏观风险因子上保持均等敞口，力求组合在不同经济周期下均有较好表现。

桥水基金的“全天候策略（All Weather Strategy）”是应用风险平价模型的典型代表，实践中取得了长期稳定的历史收益。达里奥创立全天候策略的初心是希望可以构建一个在各种市场环境下都能良好运作的资产组合。该策略不再对未来经济做主观判断，放弃择时与α收益，重点关注宏观β收益。从业绩表现上看，全天候策略的夏普比率明显高于权益资产，且在2000年互联网泡沫、2008年全球金融危机等极端市场环境下，保持了较好回撤，获得稳健的长期收益。

我们尝试基于桥水基金全天候策略，阐释风险平价模型的构建过程：

1）明确宏观风险并挑选合适的底层资产

在风险平价模型中，选择合适的底层资产来代表宏观风险至关重要。不过，如何挑选底层资产并不在风险平价模型的能力范畴，更多需要结合主观分析、宏观因子等方法进行前置判断。桥水基金将宏观经济风险分为增长和通胀两个维度，并根据是否超预期划分成经济增长超预期、增长低于预期、通胀超预期以及通胀低于预期四个宏观象限。在每个象限中，选择相应表现优异的资产，并在组合中为每个象限均等分配25%的权重。

2）计算资产对组合的风险贡献

由于资产波动率和权重的不同，对组合风险贡献存在较大差异。比如经典美国股债60/40组合中，绝大部分风险由股票贡献。若要保持股债风险贡献相同，则需要将股票权重降至约25%，债券提升至75%。通过高配低风险资产，低配高风险资产，确保各资产对组合风险贡献相同，具体计算公式可参见附录。

3）引入杠杆构建目标波动率下的风险平价组合

风险平价策略重仓低波动资产，降低了组合风险，同时也牺牲了部分收益率，引入杠杆后可以显著增厚收益，提高组合夏普比率。在特定目标波动率下，构建风险平价组合存在两种思路：一是先调整资产权重，实现各资产风险贡献相同，然后给组合整体加杠杆达到目标波动率。二是先用杠杆将每个资产调整到目标波动率，然后给每类资产赋予相同的权重。

为什么风险平价策略“不关注收益”却能够获得稳健的超额回报？

从风险平价的数学推导公式来看，资产权重的构建过程只涉及到资产的波动率，并不涉及收益率的信息。但“不关注资产收益”的风险平价策略又能获得较为持续且低波动的超额收益，这似乎与直觉相悖。我们认为背后有三点原因：一是风险平价策略构建了从波动率到收益率的映射关系；二是通过充分分散风险，显著降低波动率并提高了夏普比率；三是引入杠杆来增厚收益。具体来看：

1）风险资产波动率与收益率有负相关关系，低波动往往对应更高的胜率和赔率

美国股票波动率与收益率具有显著负相关关系。一般而言，不同资产的收益率与风险正相关，即高风险高回报。但当考虑到单一资产的波动率和收益率的时变关系时，两者呈现负相关关系，即当超预期不确定性因素放大资产波动率时，相应的投资回报会降低（Avelino 2011）。以标普500为例，6个月滚动年化收益率与资产波动率相关系数为-0.31，存在高风险低回报的特征。从胜率赔率的角度看，将标普500波动率升序排列并对应到相应收益率，波动率越高，美股胜率和赔率越低，尤其在尾部风险出现时，标普500的胜率和赔率几乎为零。

不过，对于美债这类安全资产而言，股市波动率越高往往意味着宏观不确定性增大，美债胜率越高。当宏观不确定性增加时，风险资产波动率加大，避险需求下，美债往往获得更高的收益，尤其在对冲股市尾部风险的情况下，胜率大幅提升。而风险平价策略思路则是在风险资产波动率加大时，降低仓位，规避潜在损失，转向债券等安全资产，优先保证胜率，对冲宏观风险。

2）风险平价通过充分分散风险，平滑市场波动，获得更高的夏普比率

分散化投资可以显著降低风险，在资产负相关的环境下效果尤为显著。为方便起见，我们以美股、美债为例讨论大类资产相关性，并构建股债风险平价组合阐释其运行原理。2000年之前，美国股债收益率显著正相关。但进入21世纪后，美国经济增长中枢下滑，进入低通胀低增长时期，国债收益率持续下行，股债相关性由正转负。对风险平价模型而言，组合波动率向美国国债波动率收敛。虽然美股波动较大，但风险平价模型通过动态调仓，建立了高波资产波动率的平滑机制。尤其在2000年之后，风险平价组合波动率低于美债这类无风险资产，整体组合的夏普比率优于任何单一资产，突显了风险平价策略的优势。

低波动与高夏普比最终带来更稳定的长期回报。从数学上看，波动率越低的资产越容易取得长期的累计回报，资产的几何收益大致等于平均收益率减去1/2方差（Dimitry 2011）。举例而言，假设A资产第一年上涨100%，第二年下跌50%，两年平均收益为25%，实际复合收益为0。B资产第一年上涨75%，第二年下跌25%，两年平均收益率同样为25%，但实际复合收益率为31.25%。由于后者波动率更低，相同平均收益率下，获得更高的累计回报。从实际结果看，时间维度越长，全天候策略跑赢60/40组合概率越高。风险平价策略不追求短期的收益弹性，而是更关注长期低波复利回报。

其中，G为资产复合收益率，A为平均收益率，V为资产波动率。

3）杠杆的引入是风险平价策略超额收益的重要来源

风险平价策略的杠杆率水平取决于组合波动率，低波动下加杠杆，高波动下减杠杆。我们尝试构建了6%目标波动下美国股债风险平价组合，并与无杠杆风险平价组合以及60/40组合比较。2000年之前股债波动较大，且正相关，风险平价组合（6% Vol）并未大规模加杠杆。2000年之后，伴随美债波动率降低，且股债相关性转负，组合波动率显著下降，杠杆率水平大幅提升，杠杆的引入放大了风险平价组合的收益率。2000年至今加杠杆后风险平价组合年化收益率5.74%，较无杠杆组合提高1.35个百分点，与60/40组合年化收益率相当，但波动率较60/40组合大幅降低。

风险平价策略是如何调仓与再平衡的？

从风险平价策略的调仓逻辑看，高波资产决定了组合的相对权重，低波资产决定了杠杆率与实际仓位水平。在不引入杠杆的情况下，风险平价策略中美股的平均仓位水平大约在25%，美债仓位水平在75%左右。由于美股波动率较高，且波动率本身的变化较大，基于波动率建仓时，美股对权重变化的边际影响更大，决定了相对仓位配比。引入杠杆后，由于组合整体波动率向权重更高的低风险资产收敛，在低风险资产波动率降低后，组合杠杆率显著提升，各类资产实际仓位水平相应增加。

风险平价策略资产的再平衡主要考虑三个方面的因素：1）资产价格波动造成实际资产权重与目标权重的背离，该情况下通常是降低上涨资产权重，增加下跌资产配比，来实现新的平衡；2）由于单一资产波动率上升带来的相对仓位水平的调整，比如股票波动率增加时，相应调低其仓位水平；3）组合整体波动率变化带来的组合杠杆率的调整，比如2008年金融危机后，组合杠杆率大幅降低。波动率的回测周期一定程度上影响风险平价策略的再平衡的频率和幅度，波动率回测时间窗口越长，资产波动率对市场的边际变化越不敏感，仓位的变动越少。

从实际效果看，风险平价策略通过动态重仓低波率资产来保证胜率和赔率，并适时地引入杠杆来扩大收益，最终构建出高胜率、高赔率、收益稳健的投资组合。多数情况下，风险平价策略胜率与赔率均高于60/40组合，胜率稳定在70%左右。加杠杆后，风险平价模型保持了原来的高胜率，赔率略有下降，不过年化收益率明显提升，牺牲了部分赔率获得更高的收益弹性。

风险平价策略在什么时候表现不佳？

虽然风险平价策略在绝大多数市场环境下都有较好的表现，但是在政策利率快速上行，流动性收紧的环境下表现欠佳。2022年美国政策利率快速抬升以遏制通胀，带来流动性危机，股债双杀，我们构建的股债风险平价策略出现较大回撤。风险平价策略在互联网泡沫、08年金融危机以及2020年新冠疫情引发的经济危机等极端市场条件下均有较好表现，原因在于政府面对经济危机时大幅降低政策利率，债券价格大幅反弹对冲了股市下跌的损失。但2022年美联储政策利率快速抬升，贴现率提升后各类资产同步下跌，股债双杀负相关性被打破，市场陷入流动性危机，高杠杆率进一步放大亏损，风险平价策略失效，并引发资金赎回的负反馈螺旋。从历史上看，美联储快速加息的情况并不多见，过去40多年仅出现一次，且持续时间不会太长，多数情况下风险平价策略依然可以实现“全天候”增长。

风险平价策略的中国化

风险平价策略在国内的落地已有一些初步实践，其模型特点与保险、“固收+”基金、FOF等产品较为适配。中证指数在2017年发布中国版多资产风险平价指数，其以国内股票、债券和黄金ETF为基础资产，部分公募和私募基金也推出了相关全天候策略产品。不过由于国内外市场环境的差异，风险平价策略在实际落地过程中，仍面临较多的问题与挑战。

国内应用风险平价策略的优势

优势一：当前我国股债负相关性为应用风险平价策略提供了优渥的土壤。国内股票和债券在2018年后转为负相关后，股债风险平价组合波动率下降，组合夏普比率明显高于沪深300，且优于中国利率债（与美国2000年之后的情况一致）。向后看，国内低利率、低通胀的环境在短期内难言逆转，股债跷跷板效应或将持续存在，为国内应用风险平价策略提供了较为友好的宏观环境。尤其在国内“资产荒”背景下，利用风险平价策略或可以构建出夏普比优于中债的“新资产”。

优势二：中国利率债低波动的特征，可以显著降低组合的风险水平，在相同目标波动率下杠杆空间更大。在引入杠杆后，我们同样构建6%目标波动率水平下的风险平价组合，国内风险平价组合的波动率比美国更低，杠杆率更高，整体杠杆率水平约为198%（但存在实操难度），高于同期美国股债风险平价策略169%的水平；加杠杆后风险平价组合年化收益率较无杠杆组合增厚约2.6个百分点。

优势三：国内对低波稳健资产具有庞大的需求力量，产品空间大。截止2023年末，资管行业规模约143万亿，保险资管产品规模达到30万亿，占比21%，位居首位，其次为公募基金（占比19.3%）、银行理财（占比18.7%），市场对于收益稳健的低波动资产配置需求旺盛。

国内应用风险平价策略的问题与挑战

问题一：我国股债资产波动率差异较大，导致配比失衡，组合收益率主要由债券贡献。相比美国25%股票，75%债券的投资组合，国内风险平价组合中90%的比例集中于债券，即使增加1倍杠杆，股票仓位也仅有20%。从逻辑上看，股债看似失衡的配比具有一定合理性，A股波动率过高，相比债券较难取得长期累计回报。而从回测结果看，风险平价组合（6% Vol）较国内60/40组合可以获得更高的收益率，且风险更低。不过，从宏观因子的角度看，将90%的风险暴露于债券，仅10%风险暴露于股票，似乎并未做到因子层面的风险平价。且对于追求相对收益的投资者而言，风险平价组合的收益弹性较低。

问题二：低利率环境下，利差压缩，加杠杆的效力减弱，且杠杆力度受监管限制。2018 年资管新规，明确开放式公墓基金杠杆率上限为140%，封闭式公募基金杠杆率上限为 200%。在实操中，机构投资者对杠杆使用偏谨慎，国内“固收+”基金杠杆率中位数水平约为116%，较6%目标波动率风险平价模型200%的理想杠杆率有较大差距。且伴随利率水平走低，期限利差、信用利差收窄，杠杆资金的相对成本上升，降低了风险平价策略杠杆收益率。

问题三：我国资产波动率与收益率正相关，一定程度上违背了风险平价策略的基础假设。风险平价策略根据波动率倒数进行调仓，高波动下调低仓位，低波动下调高仓位，隐含假设收益率与波动率具有负相关关系，这与标普500“慢涨快跌”且波动率与收益率负相关的特征高度适配。但A股的典型特征是“快涨慢跌”，波动率与收益率具有正相关关系，在股市快速上涨时，波动率衡量的更多的是上行收益，而非下行风险，若根据波动率倒数调仓可能会错过相应的投资机会。不过随着我国经济结构的转型升级，资产市场不断完善，以及投资者结构的优化，“慢牛”行情仍值得期待，届时应用风险平价策略或将更加顺畅。

问题四：可选资产范围有限，主要以股债为主，尚不足以完善风险平价资产图谱。国内缺乏类似通胀保值债券等通胀对冲产品，且商品ETF等可选资产数量较少，仍有待扩充。对于体量较大的资金而言，投资海外资产对冲风险的渠道相对受限。

针对以上问题，我们认为可以采取如下的解决思路：一是采用风险预算管理的思路，约束组合中各类风险的比重，在宏观因子层面实现风险平价，避免风险集中于某一类因子。二是扩大底层资产的选择范围，尤其是和国内股债相关性较低的商品和海外资产，尽量在监管规定的杠杆率水平下通过资产配置的手段增厚组合收益。三是采用下行标准差（Downside Deviation）来衡量国内资产风险或更优，避免股市快速上涨时，由于用标准差衡量的波动率上升而出现减仓的操作。从数据上看，用下行标准差衡量的风险与资产收益率负相关，重新满足了风险平价策略的隐含假设。

基于国内ETF的风险平价策略应用实践

近年来我国资管产品的谱系不断完善，产品种类逐步多样，为应用风险平价策略提供了丰富的底层资产品类。本文以国内ETF指数基金为底层资产，尝试构建宏观因子约束下的风险平价策略。

风险平价与均值方差模型对比分析

首先需要明确的是，风险平价策略在本质上看仍是战略资产配置（Strategic Asset Allocation），挑选底层资产的能力并不突出。相较于经典的均值方差模型，风险平价的优势在于风险管理，控制组合在不同风险上的敞口。均值-方差模型属于战术资产配置（Technical Asset Allocation）范畴，根据目标函数求解出每个底层资产的权重。当涉及到比较多的底层资产时，风险平价策略会“均等”的看待每个资产，导致模型稳定性较差；而均值方差模型则会择优选择高夏普比资产，资产数量越多潜在夏普比越高，但风险管理效果欠佳。我们以A股和国债为初始资产选择，并依次增加底层资产数量，包括黄金、美股、美债、港股、原油等。随着资产数量的增加，风险平价模型的年化收益和夏普比率波动较大，而均值方差模型表现更优。

因此，一个更为优化的资产配置思路为：通过风险预算管理控制组合在各类宏观因子上的风险敞口；在每类因子下，利用均值方差模型挑选高夏普比的代表型资产；然后使用风险平价模型确定各宏观因子下的资产权重配比。这样既能在宏观因子层面分散风险，又能发挥均值方差模型挑选资产的优势，且在基础资产层面实现了风险平价。

国内宏观因子约束下的风险平价策略构建思路

我们将影响中国资产的宏观风险因子分位四个维度：经济增长因子、金融条件因子、通胀因子以及海外因子。在提取宏观因子时，主要利用主成分分析方法（PCA），对各类因子下的代表资产进行降维处理，并提取第一主成分作为该因子的高频代理变量。经济增长因子中，主要考虑股票资产；金融条件因子考虑债券类资产；通胀因子使用上游行业股票和商品；海外因子考虑海外权益等资产。（具体方法参考报告《基于风险因子的动态资产定价框架 （D-FPS）——系统化主动资产配置系列》2024年7月16日）。值得一提的是，在2016年北向资金开通后，国内资产对于海外风险暴露的敞口增加，海外因子的变化，如美债利率，对国内资产价格的影响愈发重要。

具体策略构建思路如下：

1）利用主成分分析法，提取宏观因子。在四类宏观因子下，挑选了相应可供投资交易的ETF基金，尽量挑选规模较大，成立时间较早的产品。在增长因子中，挑选宽基指数基金来衡量宏观经济增长，避免资产组合风险过于集中暴露于某一特定行业。（为扩大基础资产池范围，本文将部分场内QDII基金也纳入基础资产池。）

2）在每类宏观因子中，通过均值方差模型挑选出最优夏普比率组合的重仓基金。每个宏观因子下统一挑选3个ETF产品，各类因子底层资产选择如下：

①增长因子：上证50ETF、恒生科技ETF、创业板ETF；

②金融条件因子：国开债ETF、5年地方债ETF、城投债ETF；

③通胀因子：黄金ETF、豆粕ETF、全球商品主题基金；

④海外因子：纳斯达克100ETF、标普500ETF、美国REIT。

不同宏观因子存在较大差异，在组合中扮演不同角色。国内增长因子主要贡献波动，夏普比率在四类因子中最小。金融条件因子波动率最低，夏普比率最高，不过年化收益率较低，主要用来降低组合风险。通胀因子和海外因子，年化收益较高，主要用于增厚组合收益。

3）约束资产组合在每类宏观因子的风险敞口为25%，避免风险过度集中于某一类宏观风险，尝试构建基于宏观因子的风险平价策略。需要注意的是，宏观因子的权重约束并不等同于底层大类资产的权重约束。比如沪深300中，既包含增长因子的影响，也会受到利率、通胀和海外因子的共同作用。

借鉴Greenberg等（2016）的方法，我们构建了从宏观因子到基础资产的映射，计算不同资产在各宏观因子上的风险暴露。首先，根据经济学逻辑对系数进行约束，比如海外资产受国内利率因子的影响较小，将其系数设为零。其次，利用逐步回归的方法确定底层资产在不同宏观因子上的风险暴露。最终，通过求解优化问题，得到特定宏观因子约束下，股、债、商、海外资产的各大类资产实际配置比例，以及每个底层资产权重。

在实际操作过程中，可以根据市场条件结合主观判断调整在不同因子上的权重配比，比如对于进攻型策略可以调高在增长因子、通胀因子上的仓位，而对于防御型策略可以调高在金融条件因子上的比重。该策略的优势在于可以在不引入杠杆的条件下，通过资产配置的手段调节波动率，增厚组合收益，更加符合中国的实际情况。且拓宽了风险平价策略的应用范围，可以满足不同偏好投资者的需求。

国内ETF风险平价策略回测结果

宏观因子约束下的风险平价策略资产配置更加均衡。在不加约束条件时，风险平价组合仓位主要集中波动率更低的国内债券ETF，仓位占比近90%。而在宏观因子1:1:1:1的约束条件下，组合配置更加均衡，国内股票仓位占比25%，国内债券29%，商品权重26%，海外资产20%。需要注意的是，对于给定宏观因子配比，理论上可以构造出无限多的底层资产配置组合，本文主要寻找目标宏观因子配比下对应的大类资产比例关系，即股、债、商、海外资产四种类型资产的比例，然后在每类资产中应用风险平价策略确定每一个底层资产的权重。

我们尝试构建在宏观因子1:1:1:1约束下，基于过去3年日度涨跌幅波动率，月度调仓的风险平价策略。回测结果显示，2018年至今风险平价策略年化收益率达到8.6%，较股债60/40组合提高超4个百分点，且波动率较60/40组合降低近3个百分点，夏普比率明显提升。从节奏上看，2018年-2021年国内股市牛市期间，风险平价策略并未跑赢60/40组合，且大幅跑输上证50指数。2021年后，海外通胀飙升，美联储快速加息收紧流动性，全球风险资产持续调整。而风险平价策略将1/4仓位暴露于通胀因子，受益于商品的牛市行情，通胀因子贡献的收益率成功对冲了股市的下跌，较好的控制了组合回撤，风险平价策略开始明显跑赢60/40组合。风险平价组合的优势不在于牛市的收益弹性，更多是在市场极端环境下降低波动，减少回撤，以实现更稳定的长期收益。

此外，我们基于风险预算管理的思路，尝试构建不同因子约束下的策略，管理组合在不同宏观风险上的敞口。在宏观因子中性策略中（全天候），增长、金融条件、通胀、海外因子仓位配比为1:1:1:1。进一步构建因子配比国内增长进攻型策略，增长因子配比为3，其余为1；以此类推，构建利率防御型策略（1311）、通胀进攻型策略（1131）以及海外进攻型策略（1113）。投资者可根据市场条件的变化，动态调整宏观因子比重。 

从回测结果看，各宏观因子约束下的策略组合年化收益和夏普比率均高于股债60/40组合。其中，通胀进攻型策略年化收益最高，利率防御型策略波动率最低，通胀进攻型策略、海外进攻型策略以及宏观因子中性策略夏普比率相对更优。通胀进攻型策略的高夏普比一方面或受益于过去几年的高通胀环境，另一方面在于其本身与国内股债相关性较低，能够较好分散风险。从最大回撤角度看，宏观因子中性策略和利率防御型策略控制回撤能力较好，不过底层机制存在差异，前者更多是通过收益率对冲的方式控制回撤，后者更多是通过重仓债券这类低波动资产来减少波动。

总结来看，风险平价策略构建了从收益率-波动率-资产配置策略的映射，在充分分散风险的基础上，通过动态重仓低波动资产构建了兼具赔率与胜率的资产组合，并在低风险环境下增加杠杆扩大收益。国内股债负相关的环境为应用风险平价策略提供了有利的现实基础，而中债低波动的特征显著降低组合波动率。但由于国内股债波动率差异过大、杠杆水平受限、可投资产较少等因素，风险平价策略在实际落地过程也遇到一定的挑战。我们尝试以国内ETF产品为底层资产，构建宏观因子约束下的风险平价策略，解决前述问题，结果显示风险平价策略较股债60/40组合获得较高超额收益，且波动率更低，其中回测区间为2018年8月至2024年10月。随着国内资本市场的日渐成熟，底层资产图谱不断完善，风险平价策略在国内具备广阔的应用前景。

参考文献

[1] Avelino, R. R. (2011). The Relation between Expected Returns and Volatility in the Brazilian Stock Market. Brazilian Review of Econometrics, 31(1), 45-68.

[2] Dimitry Mindlin，“On the Relationship Between Arithmetic and Geometric Returns，” CDI Advisors LLC， August 2011.

[3] Greenberg, D., Babu, A., & Ang, A. (2016). Factors to assets: mapping factor exposures to asset allocations. Journal of Portfolio Management, 42(5), 18.

[4] Kazemi, H. (2012). An introduction to risk parity. Alternative Investment Analyst Review, 1(1), 20-31.

[5] Qian, E. (2011). Risk parity and diversification. Journal of Investing, 20(1), 119.

[6] Qian, E. E. (2016). Risk parity fundamentals. CRC Press.

[7] Our Thoughts about Risk Parity and All Weather. Bridgewater(2016).

附录

宏观因子约束下风险平价策略构建过程

1）采用主成分分析方法，提取高频宏观因子。

2）利用马科维兹均值-方差模型筛选各因子下底层资产。

经典的均值方差模型为目标收益率下的风险最小化，或者目标波动率下的收益最大化，本文将目标函数设为最大化夏普比率，寻找最优市场投资组合（Market Portfolio）。

3）逐步回归计算资产在各类宏观因子上的风险暴露。

4）求解优化问题，获得目标宏观因子暴露下的大类资产配比。

5）计算资产对组合的风险贡献。

定义资产对组合的边际风险贡献为组合波动率对权重的偏导数，资产对总风险的贡献为该资产权重与其边际风险贡献的乘积：

6）在每类资产下，优化组合风险贡献，计算资产权重。

对于风险平价组合，资产对总风险的贡献水平相等，即：

权重求解本质上是二次优化问题，求资产对组合风险贡献差值的最小值，本文采用Python中的minimize函数求解，权重构建过程仅涉及波动率，不考虑资产收益率：

风险提示

1）模型未来应用有效性或存在差异。由于模型基于历史数据构建，因此模型在未来应用的有效性可能与报告回测有效性存在差异；

2）市场超预期波动的风险。市场可能会出现超预期波动，对依据或使用该模型所造成的后果由投资者自行承担。

研报：《风险平价的理念与国内实践---资产配置方法论系列》2024年11月20日

张继强     S0570518110002    研究员  

陶   冶     S0570522040001     研究员

何颖雯     S0570522090002     研究员  

王建刚     S0570124070098     联系人