风险平价策略的本土化实证与优化路径

作者:国新证券自营业务单元

摘要

风险平价并不是一套追求高收益的择时方法，其出发点是控制单一资产对组合波动的支配程度。本文选取国内权益、债券和商品三类代表性工具，以过去48周日频数据估计协方差矩阵，按月进行再平衡，并在多头、名义敞口不超过组合净资产的约束下，对2021-2025年样本进行回测。

按现有回测口径，风险平价组合年化收益率为2.99%，年化波动率为1.14%，最大回撤为1.50%，夏普比率为1.03。净值曲线较为平稳，但持仓长期偏向债券，权益权重多数时间低于10%，因此在权益上行阶段缺少弹性。结果说明，标准风险平价在国内市场更接近一类低波动“固收+”配置框架，而不是传统意义上的全天候高收益组合。

针对上述问题，本文提出了三项本土化改进建议:一是突破单一市场约束，纳入与中国低相关的海外资产；二是在风险预算框架内适度使用国债期货等工具增强资金效率；三是增加REITs、可转债等低相关另类资产。研究认为，风险平价策略的核心价值在于提供了一套可执行的、以风险为中心的组合管理纪律，对低风险偏好资金具有明确的参考意义。

正文

在低利率和资产收益中枢下移的环境中，多资产组合面临的难题并不只是“选什么”，还包括“每类资产承担多少风险”。传统的资金权重容易掩盖这一差异:同样配置10%的资金，股票和短久期债券对组合波动的影响可能相差数倍。机构投资中常见的60/40股债组合，名义上分散了资金，实际风险却往往由权益一侧主导。

风险平价试图解决的正是这一问题。它不直接预测下一阶段哪类资产收益最高，而是根据波动率和相关性调整权重，使各工具对组合总风险的贡献接近预设预算。其优势在于规则清晰、便于复核，也能降低主观判断对组合结构的影响；局限同样明确:当低波动资产的预期收益下降、不同资产相关性同时上升时，仅靠风险均衡并不能自动获得理想回报。

本文旨在系统梳理标准风险平价模型的理论逻辑，通过本土化的实证回测，评估标准风险平价模型在中国市场的实践效果。研究表明，该策略表现出低风险和正收益的类债基特征，在风险控制、回撤管理、组合纪律性方面表现突出，但收益弹性上存在一定局限性。本文同时提出该策略的本土化改进方向，如突破单一市场相关性约束、适度引入工具增强、纳入更多低相关资产类别等。

一、从资金权重转向风险预算

风险贡献比名义权重更接近组合真实暴露

均值—方差模型需要同时估计预期收益和协方差矩阵，其中预期收益的微小变化往往会带来较大的最优权重变化。风险平价放弃对预期收益的直接估计，把主要精力放在风险结构上。对于长期配置资金而言，这种处理减少了参数依赖，也使组合调整具有较强的可解释性。

需要强调的是，风险平价并不等同于最小方差。最小方差组合追求给定资产池中的最低波动，可能把资金集中到少数低波动资产；风险平价则要求各资产或各风险因子的贡献接近既定预算。两者都可能形成较高的债券权重，但优化目标并不相同。

风险贡献的计算

设组合权重为w，协方差矩阵为Σ，组合波动率为σp。组合风险可以按照欧拉分解写成各资产风险贡献之和:

σ#8346; =

MRC#7522; = #7522; / σ#8346;， RC#7522; = w#7522;#7522; / σ#8346;

其中，MRC#7522;为第i项资产的边际风险贡献，RC#7522;为总风险贡献。标准等风险贡献组合要求RC#7522;尽量接近σp/N。实际求解时，通常最小化各资产风险贡献之间的离差，并同时施加权重非负、权重和为1等约束。

与简单的波动率倒数加权相比，风险贡献法还考虑资产之间的相关性。某项资产即使自身波动不高，如果与组合中其他资产高度同向，其边际风险贡献仍可能偏高，模型会相应压低权重。这一差别在股债相关性发生变化时尤其重要。

二、国内资产池与回测口径

资产池的选择

表1 回测资产池及代表性工具

注:资产分类用于展示与归因，优化以单个工具为基本单元。

估计窗口、再平衡与约束

组合按月再平衡。每个再平衡日使用过去48周的日频收益率估计协方差矩阵，并采用序列最小二乘规划方法求解。48周窗口兼顾了估计样本数量与市场状态变化:窗口过短容易放大短期噪声，过长又可能使相关性结构反应迟缓。该参数并非唯一选择，后续仍需通过不同窗口和样本外区间检验其稳健性。

优化设置三项基本约束:第一，所有工具均为多头，单项权重不低于0；第二，名义权重之和为1，不通过保证金释放资金增加组合总敞口；第三，权重在月度时点调整，期间保持不变。国债期货在回测中按相应连续合约的名义收益敞口计入，保证金之外的现金不用于叠加其他风险资产。因此，本文所称“无杠杆”是指组合层面的名义风险敞口不超过净资产，并非否认期货本身采用保证金交易。

三、回测结果:低波动特征明确，收益主要来自债券

整体绩效

2021-2025年，组合年化收益率为2.99%，年化波动率为1.14%，最大回撤为1.50%；夏普比率为1.03，日度胜率为60.81%。从结果看，策略首先体现的是波动和回撤控制，而不是收益增强。净值曲线在样本期内缓慢上行，阶段性回撤较浅，形态更接近低波动固收增强组合。

表2 组合主要绩效指标

图1 风险平价组合累计净值

1.14%的年化波动率和1.50%的最大回撤，是风险平价策略核心竞争力所在。模型在5年的测试区间内实现了这一目标，对于追求绝对收益、对回撤高度敏感的资金，这种低回撤特性具有一定实用价值。日度胜率60.81%意味着在超过六成的交易日中组合实现正收益，这对于投资者持有体验和资金流动性管理都是积极因素。

持仓结构

回测期内，利率债和信用债合计权重长期在80%以上，部分阶段超过90%；权益权重多数时间低于10%，商品权重通常在5%附近或更低。这一结构并非人为设定，而是无额外杠杆条件下的自然结果。国内债券日常波动明显低于权益，为使单个工具承担接近的风险贡献，模型只能通过提高债券资金权重进行补偿。

不同市场阶段的表现

按年度观察，2021年组合收益约3.5%，最大回撤低于1%；2022年在权益下跌、债券也出现阶段性调整的情况下，全年收益约1.8%，最大回撤接近1.5%。2023-2024年组合年度收益大体处于2.5%-3.0%区间，波动率保持在较低水平；2025年市场阶段性修复，组合收益回升至约3.8%。

这些数字反映出较清晰的非对称性:在权益弱势或震荡阶段，债券仓位能够稳定组合；在权益趋势上行阶段，组合通常只能获得有限跟涨。需要注意，样本期总体处于国内利率中枢下行的大背景，债券资产获得了较有利的环境。若把这段历史直接外推到利率上行或通胀再定价阶段，可能高估策略的稳定性。

四、本土化应用中的三个约束

低波动不等于高资金效率

标准风险平价在无额外杠杆条件下，需要用大量资金配置低波动债券，以换取与权益相近的风险贡献。这使组合回撤较小，却压低了单位资金的收益空间。对于负债成本较高、考核目标偏积极的资金，年化3%左右的回报可能不足以覆盖目标收益。问题并非优化失效，而是风险预算目标与资金收益目标之间存在约束。

利率风险集中，通胀对冲工具有限

因此，评价风险平价不能只看各资产在常态时期的历史相关系数，还应考察压力阶段的相关性跳升。采用单一历史协方差矩阵，容易把过去稳定的负相关关系当成结构性规律，这是国内实践中需要重点防范的模型风险。

工具层面的可交易性与模型设定仍有距离

理论模型默认资产可以按目标权重连续调整，现实中则受到最小交易单位、期货基差、换月、信用债流动性和产品申赎安排等限制。资产数量增加后，风险贡献可能在工具层面平均，但大类风险预算未必符合投资目标。例如，权益工具数量多于商品工具时，等工具风险贡献并不等于三大类风险贡献相等。正式应用时，应先明确是做“工具层面等风险”，还是做“资产大类层面的风险预算”。

五、改进方向:资产扩展与实施优化

采用分层风险预算

更适合机构账户的做法，是先设定权益、债券、商品和另类资产的大类风险预算，再在各大类内部进行风险平价。这样既保留了风险贡献的纪律，也能体现投资委员会对收益目标和负债特征的判断。例如，可为权益设定最低风险预算，避免牛市阶段长期缺位；也可为久期风险设置上限，防止利率债在低波动时期不断累积权重。

国债期货可以在这一框架下提高资金使用效率，但应按名义敞口、基点价值和压力损失统一管理。工具使用的目的，是以较少资金获得目标久期风险，而不是在风险预算之外增加隐性杠杆。信用债杠杆、回购和衍生品保证金也应纳入同一套流动性压力测试。

提高协方差估计的稳健性

标准样本协方差矩阵容易受短期极端波动影响。实践中可以采用收缩估计、指数加权、波动率目标或多情景协方差矩阵，并设置权重变化上限，降低模型在月度再平衡时的跳跃。对相关性较不稳定的资产，还可以使用压力相关系数进行二次约束，避免常态数据低估尾部共振。

纳入另类资产，但不把低相关当作固定属性

六、结论

本次回测表明，标准风险平价策略在国内资产池中能够形成较低波动和较浅回撤的组合。2021-2025年，组合年化收益率为2.99%，年化波动率为1.14%，最大回撤为1.50%。策略通过数学优化自动形成“债券为主、权益与商品为辅”的持仓结构，在权益熊市与震荡市中持续贡献正回报，体现了以风险预算替代收益预测的管理纪律，但也清楚地暴露出其代价:债券权重偏高，收益弹性不足，组合对利率方向的依赖较强。

在此基础上，策略能否提高收益，仍取决于资产池是否提供足够的风险溢价，以及账户能否承受相应的流动性和工具约束。风险平价策略的核心价值在于提供一套可执行、可回溯的风险管理框架，而非追求收益最大化。在增长中枢下移与利率趋势性走低的长期背景下，这一方法论值得国内机构持续关注与迭代。

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