大类资产配置模型平台介绍
投资组合管理中的资产配置模型
投资组合管理中的资产配置模型资产配置是投资组合管理中的重要环节，旨在平衡投资者的风险和回报预期。
为了实现这个目标，投资者需要借助资产配置模型，将资金分配到不同的资产类别中。
本文将介绍几种常见的资产配置模型，包括马科维茨均值-方差模型、资本市场线模型和资产组合的最优分配模型。
1. 马科维茨均值-方差模型马科维茨均值-方差模型是资产配置中最经典的模型之一。
它通过考虑不同资产之间的相关性和预期收益率来计算资产的风险和预期收益。
该模型的核心思想是通过分散投资来降低风险，即在多个资产之间进行组合投资。
具体来说，该模型通过计算投资组合的期望收益率和方差，并构建有效边界，找到具有最佳收益风险比的投资组合。
2. 资本市场线模型资本市场线模型是基于资本资产定价模型（CAPM）的资产配置模型。
它认为投资组合的预期收益率应该与投资组合的贝塔值相关，贝塔值反映了投资组合相对于市场的风险敏感度。
该模型通过选择合适的贝塔值来实现投资组合的最优配置。
具体来说，投资者可以通过加权分配市场组合和无风险资产来确定最佳配置比例，以实现期望收益率与风险的平衡。
3. 资产组合的最优分配模型资产组合的最优分配模型是基于现代投资组合理论和均值-方差分析的模型。
它通过将资产配置问题转化为数学规划问题，以找到投资组合的最优分配比例。
具体来说，该模型考虑投资者的风险偏好和预期收益率，通过最小化投资组合的风险和最大化投资组合的预期收益率，找到最佳的资产配置比例。
综上所述，投资组合管理中的资产配置模型对于实现投资目标至关重要。
不同的模型可以根据投资者的需求和风险偏好进行选择和应用。
通过合理的资产配置，投资者可以在获取较高回报的同时有效控制投资风险，最大化投资组合的效益。
然而，投资决策需要基于充分的市场研究和分析，以及对资产配置模型的准确理解和应用。
资产配置模型
资产配置模型资产配置，也称为投资组合管理，是指经营者在预先宣布的条件下，将资金分配到不同资产类别，以获得最优的组合投资效果的过程。
它是金融学中重要的一个问题，也是投资组合管理者面对的一个关键课题。
资产配置作为一种理论和实践，它一直以来对投资者控制投资风险和实现最大收益的作用越来越受到重视。
因此，资产配置的研究成为金融复杂性必要的一部分。
2.资产配置模型的基本原理资产配置模型是指利用金融数学方法，建立有效的资产配置组合，以最大化资本回报的投资模型。
它基于股票投资组合理论，以资本资产定价模型（CAPM）建立完整的投资组合，给企业带来了最大，稳定的回报。
资产配置模型以决定投资组合的可靠性和风险量为基础，把风险与收益一起考虑。
它将权衡风险和收益的可能性，并将其用于投资组合的构建。
它的核心考虑是投资者如何在最小的风险水平下获得最大的风险回报。
在资产配置模型中，各类资产之间的组合对风险和收益有很强的关联和影响，并把这种影响最大化，使得投资者在获得最大回报时同时减少风险。
3.资产配置模型的应用资产配置模型可以应用于各种不同的投资情景，以帮助投资者更加有效地管理投资组合。
它可以帮助投资者发现和掌握最佳的投资组合，最大限度地提高投资回报，并降低投资风险。
资产配置模型的应用可以帮助投资者更加有效地管理投资组合，包括投资组合的构建、估值和监控等方面。
从技术上讲，资产配置模型可以分为两类，一类是经典资产配置模型，它利用统计分析投资组合的风险收益特性，以及效果函数的优化技术，来确定最佳的投资组合。
另一类是衍生性资产配置模型，它建立在经典资产配置模型的基础上，结合了衍生品的特性，可以有效地控制风险和释放投资潜力，达到理想的投资收益率。
4.资产配置模型的局限性资产配置模型中存在一些局限性，这些局限性可能会影响投资者获得期望的投资回报。
首先，资产配置模型假定资产类别之间没有相互影响，但实际上，资产类别之间可能会存在非常强的相关性，资产配置模型并不能有效地考虑这种相关性。
投顾——智能投顾的商业模式
投顾——智能投顾的商业模式1 智能投顾的⽬标客户传统投顾因为费⽤⾼、门槛⾼、投顾效率低下等问题，主要客户为⾼净值⼈群，中产及中产以下长尾⼈群很难享受专业化、定制化的投资咨询服务。
智能投顾的出现使得投顾服务的效率增⾼、成本减少，因此资产管理公司更加愿意开放普惠的智能投顾产品，使得投顾服务门槛降低，让有充⾜的现⾦流、存在强烈的资⾦管理及投资需求、却没有时间经理和投资知识来打理⾃⼰资产的中产及中产以下投顾的⼈群得以享受专业⽽⾼效的投顾服务。
传统的⾦融专业⼈⼠也会利⽤智能投顾产品来帮助他们更好地分析数据、分析客户画像。
因此，智能投顾的⽬标客户可以分为中产及中产以下的⼈群和⾦融专业⼈⼠等，主要有C端和B端两⼤类客户。
智能投顾的⽬标客户如下表：2 智能投顾的投资标的2.1 常见的投资标的智能投顾常见的投资标的为全球范围内的股票、债券、期货、基⾦、另类投资等传统标的。
下表分析了国内外⽐较⼤的⼏家智能投顾公司，他们的投资标的均为传统⾦融机构的投资标的。
智能投顾给⽤户呈现的是⼀个投资组合，背后其实也是全球范围内的股票、债券、期货、基⾦、另类投资等传统的常见标的。
国内国外，公募基⾦均是智能的主要标的，其中ETF为主流。
2.2 新兴的投资标的2018年的《资管新规》取消了“智能投顾”的表述，⽽以“运⽤⼈⼯智能技术开展投资顾问业务/管理业务”代之。
同时监管层实际上更希望智能投顾不要局限于“千⼈千⾯”，⽽是做到“千时千⾯”，从⽽弱化智能投顾可能触发的“⽺群效应”。
要做到“千⼈千⾯”和“千⼗千⾯”，可通过丰富投资标的，例如银⾏理财产品、信托等互联⽹⾦融产品，适应不同⽤户的投资偏好，分散化投资、降低风险。
智能投顾产品适合的标的需具备流动性好、透明度⾼、管理费低、且具有市场代表性等特点。
除了选择合适的标的，更应该关注资产的配置⽐例。
因为财富管理收益的约80%应该来⾃于资产配置优化，⽽⾮选股决策。
3 智能投顾的商业模式3.1 全⾃动与半⾃动投顾⽬前，市⾯上各类智能投顾公司和业务林林总总，不下百家。
大类资产配置
大类资产配置在投资领域中，大类资产配置是指投资者根据不同的资产类别（如股票、债券、房地产等）进行资金分配的过程。
这种资产配置方法旨在实现投资组合的风险分散和收益最大化。
通过合理地分配不同资产类别的资金比例，投资者可以降低整体投资组合的风险，同时获得更好的投资回报。
资产类别在大类资产配置中，主要的资产类别包括股票、债券、现金及现金等价物和其他资产（如期货、外汇等）。
每种资产类别具有不同的收益特性和风险水平，投资者可以根据自己的风险偏好和投资目标来进行相应的配置。
•股票股票是一种代表公司所有权的证券，投资股票意味着投资者成为公司的股东，享有公司利润分配和治理权。
股票的收益高风险也较高，通常适合具有较高风险承受能力的投资者。
•债券债券是一种债权证券，投资者购买债券就是向发行者借款，发行者向投资者承诺在未来的某个时点支付利息和本金。
债券的收益相对较稳定，风险较低，通常适合保守型投资者。
•现金及现金等价物现金及现金等价物通常是指高流动性、低风险的资产，如定期存款、货币市场基金等。
这类资产可以快速转换为现金，适合资金储备或短期投资。
•其他资产其他资产包括期货、外汇等，这些资产通常具有较高的波动性和风险，适合专业投资者或者具有丰富投资经验的投资者。
大类资产配置策略进行大类资产配置时，投资者需要根据自身的风险承受能力、投资目标和市场环境选择合适的资产配置策略。
以下是一些常见的大类资产配置策略：•均衡配置均衡配置是将资金按照一定的比例分配到不同的资产类别中，以实现投资组合的风险分散和收益最大化。
这种策略适合投资者风险偏好中等的情况。
•动态配置动态配置是根据市场环境和投资者的预期进行不同资产类别的调整，以适应市场变化和获得更好的回报。
这种策略需要投资者具有较强的市场洞察力和决策能力。
•保守配置保守配置是将大部分资金配置于低风险资产，以保证资本的安全和稳定增值。
这种策略适合风险偏好较低的投资者或者资金管理需要保本的情况。
信用货币周期下大类资产配置
信用货币周期下大类资产配置缪智伟;黄国文【期刊名称】《汕头大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(39)2【摘要】本文在融合了金融中介理论(信贷、货币周期)的美林时钟框架下,结合VAR向量自回归预测、LSTM宏观经济预测模型,采用Black-Litterman策略进行大类资产配置.本文以信贷货币周期理论基础,拓展了美林时钟经济周期划分判别准则,将2001年-2021年国内的宏观经济运行状况划分成不同的经济状态.紧接着,构建了基于LSTM深度学习宏观经济预测模型,模拟中国未来五年的经济增长、通胀、利率(反映货币政策松紧程度)等宏观经济环境,以及未来四类资产(股票、大宗商品、债券、现金及其等价物)的四个指数收益率.随后,本文使用单资产配置、避险配置以及Markowitz夏普比率最大进行资产配置.但是Markowitz策略缺点是对于预期收益率的输人比较敏感.根据前面未来宏观经济环境的预测,本文发现未来的经济状态的主旋律主要是滞涨和衰退经济轮动,本文认为由于经济环境的利率上升和信贷渠道的萎缩导致的流动性下降,现金和大宗商品相对于股票和债券相对而言比较强势.为了更好的融入本文对于未来经济周期的观点,本文采用Black-Litterman资产配置策略.最后本文在计算了不同资产配置策略下投资组合的风险收益特征,并结合各自策略特性进行比较与分析.【总页数】14页(P17-30)【作者】缪智伟;黄国文【作者单位】汕头大学数学系【正文语种】中文【中图分类】F832.51;F224.9【相关文献】1.经济周期与金融周期对我国大类资产配置的影响2.Black-Litterman模型在大类资产配置中的应用:基于货币周期及风险平价策略的改进3.金融周期视角下,当下大类资产配置如何做?4.基于货币供应周期的股市周期拐点判别与资产配置研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
资产配置模型
资产配置模型资产配置，也称为投资组合管理，是投资者在确定投资组合结构的基础上，确定投资组合中各资产比例和种类，实现满足自身投资目标的过程。
资产配置模型是一种定量分析工具，目的是让投资者从投资组合的角度去思考指定的投资行为。
资产配置模型的应用至今仍然很普遍，在现代金融市场中，它是理解金融风险和投资回报的重要工具，它的定价和风险的理解有助于投资者管理风险，获得预期回报。
二、资产配置模型的基本概念资产配置模型基于资产相关性、资产类别、投资目标和投资时间表等基本概念，它是一种数学模型，它能够用来评估投资组合的风险和收益，帮助投资者决定投资组合结构，并有效地控制风险和投资收益。
投资者可以通过对投资组合中各种资产的加权分配来控制投资组合的总体风险水平，以实现所期望的收益率。
三、资产配置模型的构成1.资者的目标：投资者根据自身的投资需求，确定投资的目标收益和风险水平；2.产类别：资产配置仅限于股票、债券、货币市场指数，以及期货市场的相关资产类别；3.产相关性：通过分析各类资产在时间和空间上的相关性，以确定投资资产间相互作用的程度；4.资时间表：确定投资单位时间的最大投资金额，来决定投资组合的投资规模；5.产配置模型：通过将前面四项基本概念结合起来，形成资产配置模型，从而满足投资者的投资目标并实现预期收益率。
四、资产配置模型的优势1.险控制：资产配置模型可以控制投资者所投资组合中各种资产的风险；2.效把握投资机会：资产配置模型可以根据市场变化，把握投资组合投资机会；3.效分配资金：资产配置模型可以有效地分配投资组合中的资金；4.活性高：资产配置模型可以根据投资者的实际情况实现调整，从而使投资组合能够灵活地应对市场变化；5.益率较高：资产配置模型可以帮助投资者有效地管理风险，从而有效地实现较高的收益率。
五、资产配置模型的实施步骤1.标分析：投资者需要确定自己的投资目标，确定自己的风险承受能力和投资组合的收益目标；2.产选择：根据投资者的投资目标，确定投资资产的种类和投资的比例；3.权分配：确定各类资产的加权分配，以最大限度地提高投资组合的效率；4.施投资策略：根据确定的资产配置模型，实施投资策略，确定投资组合的具体结构；5.测和调整：监测市场的变化，及时调整投资组合，确保投资组合的预期收益率。
大类资产配置
大类资产配置
所谓大类资产配置，是一种投资管理方法，指投资者根据需要将投资资金在不同的资产类别之间进行配置，通常是在低风险低收益的证券和高风险高收益的证券之间进行配置。
简单地说，大类资产配置就是将投资风险控制在可接受的范围内，在获得风险的收益补偿后，在此基础上争取超额收益的操作工具。
一般来说，大类资产配置有三种类型：
一、进攻性资产分配
进攻性资产主要包括公共和私人股本基金和股权投资项目。
股票投资需要投资者的金融知识和投资经验，尤其是需要花费大量的时间和精力去关注市场。
如果没有时间和精力进行这些研究，可以考虑购买公募和私募基金，借助金融专业人士的专业知识和经验进行投资。
二、防御性资产配置
从生命周期来看，为了抵御风险，建议为自己和家人合理配置境内外保险，包括重疾险、寿险、意外险等。
防御性资产可以维持家庭财富的稳定和增值。
此外，可以将部分资金投资于流动性较高的金融产品，以保持现金管理产品等家庭资金，的灵活性。
三、市场资产配置
市场资产包括固定收益产品、债券基金、信托、买房移民投资等。
固定收益类产品收益非常稳定，便于控制资产规模。
对于固定产品，
要选择优质管理机构的产品，选择信用风险低、信誉好的产品。
这类资产是投资的重要组成部分，提供稳定的收益。
如果这部分资产比例不足，会导致资产规模波动过大，风险较高。
【广发金工】择时、选股与大类资产配置
总结：二季度重点配置价值风格，技术上采取短期反转选股策略，并规避高换手个 股；小盘和成长谨慎配置，三季度有望开启大级别反转行情，小盘归来。
评价指标 累计收益率 年化收益率 交易次数 获胜次数 失败次数 胜率 赔率 最大回撤
全样本 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 3861.8 11.0% 47.0% 230.9% 40.5% 39.7% 12.9% 25.0% 16.6% 2.2% -2.6% 135.3% -3.3% 0.4% % 36.8% 11.3% 48.8% 238.5% 41.2% 40.6% 13.3% 25.6% 17.0% 2.3% -2.6% 138.6% -3.4% 5.4% 70 39 31 3.59 4 3 1 1.32 2 2 0 4 3 1 5.74 7 2 5 6.54 7 3 4 3.83 5 3 2 1.39 7 5 2 4.31 9 5 4 1.83 7 4 3 0.92 5 2 3 1.27 4 3 1 14.91 8 3 5 1.40 0 1 1 0 1
资金分配
精确计算、风险控制 -等权分配 -行业集中/中性 -风险中性
3
策略回溯
策略构建、风险优化 -风格等权/动量/反转 -风险优化 -日期、股票属性定义 -组合归因 -风格跟踪
4
对冲方案
精确对冲 -同步建仓 -基差套利 -趋势投机
5
二、风格及板块——板块轮动策略
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Markowitz模型 12.87% 42.36% 20.04% 0.54
风险平价模型 5.34% 5.68% 2.84% 1.18
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| 平台功能简介及安装说明 |
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策略比较
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平台功能简介及安装说明
Wind历史行 情数据导入
BL模型
权重分配 马克维茨模型
参数设定
风险平价模型 历史表现 固定比例配置
• 风险平价策略股票比 例相对较低，收益最 为稳健，夏普比率最 高！
• 从结果来看，利用 Markowitz理论进行 资产配置波动最大， 收益最高；60/40配 置其次
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策略比较
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模型比较
策略表现 年化收益率 最大回撤 年化波动率 夏普比率
40/60固定比例 8.07% 49.60% 17.36% 0.35
大类资产配置模型平台 大类资产配置模型平台——模型结果比较
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不同策略 收益风险 情况比较
不同策略 权重分配
风险提示
本文旨在对大类资产配置模型平台的相关介绍，不提供任何产品的投资建议。
免责声明
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风险平价模型与传统60/40配置模型
资产配置权重
股票 债券
资产风险贡献
股票 债券
传统配置
股票
债券
股票
债券
风险平价
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| 策略比较 |
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策略比较
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模型比较
配置策略 配置目标 是否属于 Markowitz 框架 否 基于收益/ 风险的配 置 是否纯量 化配置 所需参数 复杂程度 优点 缺点 未考虑资产 预期收益风 险 过度依赖于 历史数据建 模 主观观点较 难确定，模 型参数过多
60/40
实现相对稳定 收益 在风险水平确 定的情况下， 最大化效用函 数 在风险水平确 定的情况下， 加入主观观点， 最大化效用函 数 保证各类资产 风险贡献相同
是
无 风险厌恶水 平、预期收 益、历史协 方差 风险厌恶水 平、预期收 益、历史协 方差、主观 判断数据
简单
简单，方便 操作 纯量化，最 大化风险调 整后收益 在主观观点 与客观量化 模型中权衡 严格控制风 险，在资产 与风险两个 层面做到分 散化配置
T 思想：通过均值方差最优化方法最大化投资者效用函数 F ( w) w
2
wT w
参数 说明
• w-组合权重向量（N*1） • -预期超额回报向量（N*1） • -协方差矩阵（N*N） • N -大类资产的个数
传统量化资产配置模型简介
6
Black-Litterman模型
传统量化资产配置模型简介
21
绘制有效前沿
大类资产配置模型平台
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大类资产配置模型平台——风险平价
风险平价 资产权重
策略 预期 收益
大类资产配置模型平台 大类资产配置模型平台——马克维茨模型
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马科维茨 资产权重
策略 预期 收益
大类资产配置模型平台 大类资产配置模型平台——固定比率配置
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固定比例 资产权重
策略 预期 收益
Markowitz
是
基于收益
是
较易
BlackLitterman
是
基于收益
否
复杂
Risk Parity
否
基于风险
是
历史协方差
复杂
未考虑资产 预期收益， 只基于风险
策略比较
模型历史回测
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40/60 Markowitz Risk Parity
2003/12/31 2004/5/25 2004/9/28 2005/2/18 2005/7/1 2005/11/11 2006/3/30 2006/8/10 2006/12/21 2007/5/15 2007/9/18 2008/1/31 2008/6/18 2008/10/30 2009/3/16 2009/7/24 2009/12/7 2010/4/21 2010/8/31 2011/1/17 2011/6/2 2011/10/17 2012/2/29 2012/7/12 2012/11/22 2013/4/11 2013/8/23 2014/1/8 2014/5/26 2014/10/8 2015/2/13 2015/7/1 2015/11/13 2016/3/28
策略比较
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平台功能简介及安装说明
策略比较பைடு நூலகம்
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平台功能简介及安装说明
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| 平台使用说明 |
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大类资产配置模型平台
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大类资产配置模型平台
导入Wind行情数 据，具体格式见 DataSample文 件夹
大类资产配置模型平台
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大类资产配置模型平台
设置风险 厌恶系数
设置风险 厌恶系数
其准确性或完整性做出任何保证。报告内容仅供参考，报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券
买卖的出价或询价。广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任，除非法律法规 有明确规定。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策。 广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告。本报告反映研究人员的 不同观点、见解及分析方法，并不代表广发证券或其附属机构的立场。报告所载资料、意见及推测 仅反映研究人员于发出本报告当日的判断，可随时更改且不予通告。 本报告旨在发送给广发证券的特定客户及其它专业人士。未经广发证券事先书面许可，任何
大类资产配置模型平台
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大类资产配置模型平台
添加主观 单资产观 点
添加主观 组合资产 观点
大类资产配置模型平台
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大类资产配置模型平台
设置约束条 件： 1. 整体仓位 2. 最大波动控 制 3. 单项资产上 下限
大类资产配置模型平台 Black Litterman模型
资产权重 分布图 计算权重
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传统量化资产配置模型简介
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Markowitz均值方差模型
最优化收益和风险 构成的效用函数 均值-方差模型中融 入主观观点
Black-Litterman
传统量化资产配置 模型
模型
风险平价模型
所有资产配置相同 的风险权重
分散投资 降低风险
60/40法则
传统量化资产配置模型简介
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Markowitz均值-方差模型
金融工程|专题报告 2016年07月26日 证券研究报告
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大类资产配置模型平台介绍
严佳炜 S0260514110001
广发证券金融工程
2016年7月
CONTENTS目录
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04
常见资产配置 模型介绍
策略比较
平台功能简介 及安装说明
平台使用说明
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| 传统量化资产配置模型简介 |