华泰行业轮动系列报告之七:“华泰周期轮动”基金组合改进版

本文提出了改进版“华泰周期轮动”基金组合,风险收益特征进一步提升

    在前篇报告《“华泰周期轮动”基金组合构建》中,我们从宏观择时、板块轮动、组合优化和落地配置四个层次构建了自上而下的基金配置体系。本文主要从以下三个方面对原配置体系进行了改进:1、变更基金备选池,充分考虑了基金的交易成本,业绩的可持续性等影响因素;2、改进组合优化求解算法,提高了风险预算问题的求解效率,同时解决了初值依赖的问题;3、引入目标风险约束,当组合波动过大时缩减资产仓位,引入现金资产,提升了模型的稳健性。改进版基金组合的年化收益率从10.91%提升至12.39%,夏普比率从1.99提升至2.19,最大回撤从7.52%降低至6.61%。

    改进1:调整基金备选池,充分考虑真实投资环境的约束

    原模型中,基金标的筛选结果未充分考虑到真实投资环境的约束。本文从以下三个方面进行调整:1、债基方面,此前是筛选历史业绩相对稳健的4只中长期纯债型基金进行配置,虽然样本内有显著的超额收益,但难以保证样本外仍能持续战胜基准,从业绩可持续性角度考量,统一替换成跟踪中债-新综合财富指数的被动指数型基金;2、股基方面,此前是优选对目标行业跟踪误差最小的基金,从流动性角度考量,统一修正为优选基金规模更大的标的;3、此前模型中,并未对A类、C类份额严格区分,从交易成本角度考量,统一选择更适用于月频调仓场景的C类基金份额。

    改进2:引入新的风险预算优化算法,提高求解效率,解决初值依赖

    原模型中,在组合优化求解资产权重时采用了SQP算法。该算法存在两个缺陷:1、求解效率较低,而且是资产数量越多,求解越慢;2、存在较为严重的初值依赖,也即优化结果能否收敛到全局最优解依赖初值的设定,所以只能不断的生成随机初值,直到优化结果满足预设的风险配比。本文我们引入了两种新的算法求解风险预算问题:牛顿法和循环坐标下降(CCD)法。实证结果表明,这两种算法均大幅提高了组合优化的计算效率,并且没有初值依赖的问题。

    改进3:引入目标波动约束,改善策略风险收益特征

    原模型中,风险预算约束只能控制各个资产的风险贡献占比,无法控制整个组合的波动水平。举个例子,无论是市场底部还是市场顶部,看多时的股债风险预算配比都是一样的,但组合的整体波动却可能相差数倍。基于此,我们在风险预算的求解基础上,进一步引入目标波动约束,将整个组合的风险控制在一个相对稳定的水平。具体而言:当组合波动小于目标波动时,不做任何处理;当组合波动大于目标波动时,等比例缩减股、债仓位,引入现金资产,降低组合波动。为了满足不同投资者的风险偏好需求,我们提供了5%、7.5%、10%三个目标波动版本。

    “华泰周期轮动”基金组合改进版回测表现与最新持仓

    实证结果表明,7.5%目标波动版本的策略收益稳健、风险控制良好,在各个业绩指标上均表现出优于原始模型的特征,因此我们选择该版本作为最终的落地方案。回测结果显示,改进版基金组合的年化收益为12.39%,年化波动率为5.65%,夏普比2.19,最大回撤6.61%,而且模型每年都能获得正收益,且月度胜率高达78.24%,具备稳健的收益获取能力。根据4月底最新截面的建模结果,择时模型继续看多股票资产,轮动模型最看好周期上游板块,持仓明细为:南方中证申万有色金属ETF联接C(3.91%)、富国中证煤炭(3.91%)、易方达中债新综合C(92.17%)。

    风险提示:模型基于历史规律总结,有失效可能。市场出现超预期波动,导致拥挤交易。报告中涉及到的具体基金产品不代表任何投资意见,请投资者谨慎、理性地看待。