2025年金融工程深度分析报告：金融工程2025年度中期投资策略，从多资产配置走向多策略配置

1. 传统多资产配置的三大困境

1.1相关性失效

传统多资产配置的核心假设——股债负相关性，在 2008 年全球金融危机后逐渐减弱。 出现这一现象的原因之一在于全球央行长期超常规货币政策干预，间接改变了资产 定价的底层逻辑。 在经典金融理论中，股票代表风险资产，债券代表避险资产，二者因经济周期轮动而 呈现负相关性：经济向好时股票上涨、债券下跌，经济衰退时则相反。然而，2008 年 后主要央行（美联储、欧央行、日本央行等）通过量化宽松（QE）和零利率政策（ZIRP） 大规模注入流动性，使得流动性成为资产价格的重要影响因素。当央行成为债券市场 最大买家时，债券收益率对经济周期的反应有所减弱；与此同时，市场流动性的持续 充裕对股票估值产生了显著的支撑作用。这使得股债资产更加倾向于同涨同跌。 这个现象在国内市场同样存在，沪深 300 与中债总指数的收益相关性在 2013、2016、 2017 等年度显著为正，且 2011 年以来，有近半数年份两标的表现为同涨同跌。

1.2波动率机制的质变

传统资产定价模型（如 Black-Litterman）的另一核心假设之一是波动率均值回归， 即市场波动会围绕长期均衡水平上下震荡，最终回归稳定。然而，现代金融市场波动率不再遵循温和的周期性规律，而是呈现出极端化、聚集化的特征。 高频交易的广泛应用改变了市场流动性的特性，使其更容易出现非平稳的突然变化。 算法交易的自我强化机制导致波动率聚集效应（Volatility Clustering）——微小 的初始冲击可能被程序化交易放大为剧烈波动，例如 2020 年 2 月新冠疫情初期，VIX 指数在三周内飙升 341.86%，远超传统模型预测范围。与此同时，涨跌停板等市场干 预措施虽然旨在抑制过度波动，但也产生了波动率截断效应：价格在触及涨跌停限制 时交易暂停，导致未能释放的波动压力在后续交易日集中产生，这种机制使得波动率 的统计特性从连续平滑分布转向跳跃-扩散模式，传统风险管理工具（如 GARCH 模型） 的预测效力大幅衰减。

1.3收益来源的减弱

资本市场的黄金定律——风险与收益成正比，正面临新的市场环境挑战。以沪深 300 指数为例，2005-2010 年间其年化夏普比率（Sharpe Ratio）高达 2.0，意味着每承 担一单位风险可获得可观的超额收益；然而到了 2019-2024 年，这一比率已骤降至 0.3，收益补偿风险的能力衰减超过 80%。

2. 多策略配置的破局逻辑

2.1收益维度的拓展

策略配置是指在不同资产中运用不同的策略来实现超越基础的资产配置实现的组合 效果，其目标不仅仅是获取各类资产该周期内的平均收益（β），更要谋求该周期该 类资产的超额收益（α），同时用策略的搭配来规避在周期内面临资产系统性风险的 可能性。

2.1.1 资产 alpha 维度拓展

以简单的股票、债券、商品三类资产组合为例，假设以 3：6：1 的比例配置股票指数、 利率债、黄金；再以同样比例配置相应资产的增强策略，对比如下： 多资产标的选择：沪深 300 指数，中债-7-10 年政策性金融债指数、黄金 ETF。 多策略标的选择：国联民生红利增强组合、国联民生利率债基金增强组合、国联 民生黄金增强组合。

2.1.2 单一资产策略维度拓展

单一策略往往难以适应多变的市场环境，而单资产多策略组合通过整合不同逻辑的 模型，能够有效弥补单一策略的短板。 以行业轮动策略为例，我们构建了基本面全天候行业策略（适应宏观周期切换）、质 量低波行业轮动策略（聚焦稳健超额收益）与困境反转行业轮动策略（捕捉市场情绪 拐点）的三维策略。这三类策略分别从宏观周期、基本面质量、市场情绪三个维度切 入，在不同市场环境下展现差异化优势。

融合后行业轮动在保持整体收益率水平的同时，有效降低了组合波动，提高了组合夏 普率，达成了多策略协同的“1+1+1>3”效应。

2.2决策层级的升维

传统股票投资的决策逻辑通常围绕行业轮动或个股精选展开（例如“消费→科技→周 期”的行业切换），但这一模式在近年面临两大挑战： 1. 部分新兴产业行业边界模糊化：新能源车兼具制造业与科技属性，AI 算力兼 具 TMT 和基础设施属性，传统行业分类难以捕捉跨领域融合机会； 2. 行业内部分化加剧：同一行业中的个股可能因风格差异（如高估值成长 vs 低估值价值）而表现迥异，行业 Beta 掩盖了风格 Alpha。 多风格策略配置可以通过聚焦股票风格指数（如成长/价值、大盘/小盘、红利/动量 等），将决策层级从“行业维度”升维至“因子维度”，实现更精细化的周期适配。

在市场多头状态下，红利、动量、成长风格表现更优； 在市场空头状态下，红利、低波、质量风格表现较优。

通过将择时模型与风格指数表现联动，投资者可以： 1. 降低配置复杂度：无需对个股或行业进行高频调整，仅需根据多空信号切换 风格组合； 2. 提升策略稳健性：回测数据显示，2017-2025 年 6 月 20 日，A 股市场采用该 框架的夏普比率 1.22，远高于同期沪深 300 的 0.09；最大回撤相比沪深 300 指数也有所减少，区间年化收益率 18.3%； 3. 增强可执行性：风格指数可通过 ETF 或量化模型高效落地，避免个股选择偏 差。

3. 策略配置的实践基础——多资产、多策略投资 组合

3.1国联民生指数合集：构建全天候配置的“策略工具箱”

开展多策略组合的核心在于策略的广度与深度——既要覆盖不同市场环境下的收益 来源，又要确保各策略间的低相关性。国联民生特色多策略指数体系正是基于这一理 念，通过系统化筛选与整合，构建了一套涵盖产业与主题跟踪、风格增强、主动策略、 另类与多资产等多维度策略“工具箱”。

3.2策略组合选定：低相关性下的收益增强与风险分散

在构建多策略组合时，策略间的低相关性是提升风险调整后收益的关键。若策略间高 度同质化（如均依赖市场上涨或同一类因子），组合可能因单一市场环境失效而集体 回撤；反之，低相关性策略的组合能够通过收益来源的多元化，实现更稳定的超额收 益。

我们精选了 6 条夏普率相对较高且彼此相关性较低的策略指数进行最终策略配置， 策略投资标的包含 A 股、港股、商品期货、利率债 ETF、黄金 ETF 等资产。并通过高 频因子、风格增强、CTA、风险平价、周期择时等各类投资策略进行α捕捉。

4. 策略风险平价：从资产约束到收益增强的跃迁

4.1从资产风险平价到策略风险平价

风险平价模型（Risk Parity）是风险配置领域的主流模型，核心在于均衡配置风险。 传统风险平价模型在资产配置中面临两大核心局限： 1. 收益被动性：仅依赖资产历史波动率分配权重，可能过度配置低波动但低收益 资产（如债券类资产），导致组合收益天花板固化； 2. 风险同质化：资产类别的风险来源（如利率、信用利差）往往高度关联，难以实 现真正的风险分散。 而将风险平价框架应用于多策略组合，则能突破上述瓶颈。 策略风险平价的差异化优势： 1. 收益端主动优化：策略的收益来源（如套利、趋势、对冲）具备更强的阿尔法属 性，其风险调整后收益（夏普比率）显著高于传统资产，直接提升组合收益下限； 2. 风险因子的极致分散：策略间的驱动逻辑（技术面、基本面、流动性）天然低相 关，风险贡献分配更均衡； 3. 动态适应性增强：策略权重可基于市场状态（如波动率 regime）动态调整，避 免传统模型对低波资产的静态依赖。

4.2多策略风险平价的绩效突破

在上一章选定了策略后，我们试图用选定的策略做风险平价模型配置。作为对比，选 择相应代表性资产也进行风险平价配置： 多资产标的选择：沪深 300 指数，中债-7-10 年政策性金融债指数、黄金 ETF、恒生指数。 多策略标的选择：国联民生红利增强组合、国联民生港股红利组合、国联民生商 品展期 CTA 组合、国联民生利率债基金增强组合、国联民生多资产风险平价组合、国联民生黄金增强组合。 测试区间：2018 年 5 月 2 日 至 2025 年 3 月 3 日； 风险平价再平衡周期：每月首个交易日。

多策略平价组合不仅在收益上战胜了多资产风险平价组合，其 最大回撤与波动率也控制在极低的水平，年化波动率 2.24%，区间最大回撤-3.14%， 策略夏普率 2.66,月胜率 74.39%，高于多资产风险平价组合（月胜率 64.63%）。

5. 基于动态风险调整的风险平价模型增强方案

风险平价（Risk Parity）模型的核心假设是选定标的波动率与相关性相对稳定，通 过均衡分配风险贡献来控制组合波动。然而，部分黑天鹅事件往往导致市场结构突变 ——资产波动率骤增、相关性失效，传统风险平价模型因依赖历史数据而反应滞后， 加剧组合尾部风险，我们采用 2 种方案预防此类风险。

5.1日度监控机制

每日对组合净值进行跟踪，当净值出现显著下跌时，触发预警并清仓风险类资产（权 益、商品），换仓为利率债基金增强组合。当净值重新回升后再按照原定比例进行配 置。 触发条件： 1. 当前组合净值位于 MA120 以上，且当前净值自上而下穿越半年线（MA120）； 2. 当前组合净值位于 MA120 以下，单日跌幅超过-1.5%。 退出预警条件： 假设不触发预警，原净值自下而上穿越 3 日均线后，退出预警。 调仓相对触发信号滞后一日。

引入日度监控机制后，可以有效降低组合最大回撤，并能一定程度上提升策略收益。

5.2窗口剔除机制

当尾部风险发生时，风险资产 VaR 大幅提升，并且相关性矩阵在风险发生时也会相 对正常时期表现出异常，由于加入了日度监控机制，我们可以考虑排除这些显著下跌 区间给未来投资分配所造成的影响，剔除显著下跌区间的手段通常被称为“窗口剔除” （Window Exclusion）。这种方法旨在排除在特定时间段内相对异常的投资数据，以 便更好地分析整体趋势或表现。 窗口剔除机制具体步骤： 1. 排除各 ETF-CPPI 组合预警区间内的各类策略指数的日度收益率； 2. 取换仓日往前推 252 日的各资产日收益率以计算资产的协方差矩阵。 窗口剔除机制可以显著提升组合弹性。

引入日度监控与窗口剔除机制后，最终组合年化收益率 6.90%，最大回撤-2.06%，年 化波动率 2.37%，夏普率 2.91，卡玛率 3.34，组合月胜率 72.84%。 测试区间内，组合每年收益率均为正，最大回撤相对可控，年化波动率也在 3%以内。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）