风险平价模型起源、应用及组合分析

相对纳斯达克 100 基准，策略从回撤和波动率来看，均优于基。

1.风险平价模型的起源

在诸多基于风险进行资产配置的量化模型中，由钱恩平博士在 2005 年首次系统性提 出的风险平价（risk parity）方法最富盛名，其后被海内外的各大“全天候”基金 所采用，并发展出了许多不同的形式和改良方案。 和传统的投资组合管理模式相比，风险平价模型提出在构建一个多样化的投资组合 时，配置的重点不在于均匀分配不同资产的名义价值（市值），而在于均匀分配不同 资产的风险敞口，使得各个子资产的涨跌对整体的影响比较接近，从而得到一个不会 受到单一资产过大影响，在不同市场环境下表现更加均衡而稳健的投资组合。

2.风险平价模型应用

风险平价模型的使用方法可以概括为以下几个步骤： 1. 资产选择：选择一组具有代表性的资产类别，如股票、债券、商品等。 2. 风险评估：计算每类资产的历史波动率和协方差矩阵。 3. 权重分配：通过优化算法确定各类资产的权重，使得每类资产对组合总风险 的贡献相等。 4. 组合调整：定期重新评估资产的风险水平，调整权重以维持风险平价状态。

3. 风险平价组合增强

3.1风险平价组合净值回落

观察风险平价组合的净值比例与 VIX 指数的时序图可以不难发现，在 VIX 指数高点 回落时，净值比例会有较大降幅，这是由于我们的调仓频率为月度调仓，然而 VIX 指 数冲高回落速度往往非常快，导致我们在 VIX 冲高过程中组合净值大幅上升，但是 随着 VIX 回落，组合持有 VIX 的浮盈随之消失。

3.2风险平价组合优化-静态止盈

3.2.1 阈值确定

我们希望在每个月，当 VIX 指数涨幅到超过一定程度后，当日平掉 VIX 仓位并换成 纳斯达克 100 指数，如此一来我们在 VIX 上涨时获取了 VIX 收益并且在 VIX 位置较 高时，以相对较低价格买入纳斯达克 100 指数。 为了确定平仓点位，我们首先设置了每个月的 VIX 基准：MAX（上月末 VIX，VIX 过去120 日均值），此基准可以保证当 VIX 在低于均值时，不会因为向上回归均值的过程 被过早平仓。 我们统计了 1990 年以来，每个自然月 VIX 相对基准最大涨幅（Max_Rise)，我们试图 找到一个阈值，当月度基准高于此阈值平仓后我们的回报期望最大。

我们测试了阈值取 10%到 50%时的历史回报期望，当阈值在 20%时期望达到最大值， 但是实际过程中过早平仓 VIX 会使组合失去对冲，增大组合波动性，我们此处选择 期望衰减较少的 30%作为最终阈值。

3.2.2 添加静态止盈策略后组合净值表现

组合自 2000 年 1 月 3 日至 2024 年 9 月 5 日，复利年化收益率 12.3%，净值比例相比 原先的风险平价组合更加平稳，最大回撤也相对减少，但年化波动率有所增加，这是 平仓 VIX 后暂时失去对冲保护所导致的。

3.2.3 组合分年度绩效

相对纳斯达克 100 基准，策略从回撤和波动率来看，均优于基准； 策略在 2003/2004/2005/2009/2010/2019/2023 年跑输基准，无一例外的，均为美联 储量化宽松后市场高速增长时期，此类时期股市低波动高增长，部分配置 VIX 会损 失一定对冲成本。

3.3纳斯达克 100 指数与 VIX 指数风险平价组合择时优化

然而实际投资过程中，VIX 指数无法直接交易，我们需要投资 VIX 挂钩期货产品来代 替 VIX 指数。由于美股长期向上趋势，用 VIX 多头对冲股票下跌风险长期以来会付 出相应对冲成本，基差的存在使得长期持有 VIX 期货对产品净值会有较大负面影响。 结合 3.2.3 节中的分析，实际上更好的策略是对美股采用择时对冲。在低波高增长期 减少 VIX 对冲的频率，量化模型结合主观判断，在美股风险发生前后采用 VIX 对冲 指数下跌风险，并博取 VIX 高额收益。

3.3.1 基于美股择时的风险平价动态止盈策略

我们对美股采用的简单择时模型拟合后的结果：

测试区间 2014 年 7 月 1 日-2024 年 9 月 9 日； 在 NDX 可能存在下行趋势节点（NDX 跌破 20 日均线 97.5%以下）买入 VIX 构 建风险平价组合；  添加动态止盈策略（VIX 当前浮盈低于以实现最大浮盈 75%时止盈），由于筑 仓周期不一致，前文静态止盈策略效果此情形下无法最大化捕捉收益，故改 为使用动态止盈策略，但 VIX 止盈仍是策略超额收益的主要来源； 以 VIX 指数期货次月连续作为 VIX 投资标的，考虑买卖双边费率千三。

策略在区间内复利年化收益率达到 16.4%，波动率、最大回撤也优于纳斯达克 100 指 数，在基准高增长低波动时期基本保持走势一致，在市场显著下行时取得较高超额收 益。