商品在大类资产配置中的应用研究：上行趋势犹可期，商品配置正当时

期货研究报告|金融工程研究 专题报告 上行趋势犹可期，商品配置正当时 2023年03月22日 商品在大类资产配置中的应用研究 随着债券波动性的持续上升和机构化进程的逐步深化，资产配置在投资端的重要性不断提升。而商品在资产配置中的作用会愈发显著：一是未来若干年内供应链重组带来长期通膨和全球信贷扩张周期重启引发总需求提速，商品有望维持高位并上行；二是作为产业净空头客户对手方的金融多头方具有长期的展期收益，这类似与股债的“生息”概念；三是商品类资产具有与股债低相关的特征，是优良的大类资产配置工具。而我们前期的研究表明，近期发布的中证商品指数兼具标尺性和可投资性，本文选择将其作为商品类资产开展大类资产配置的研究，探索如何提高组合的业绩表现。首先，我们对股债商的收益风险特征进行了时间维度分析并以此选择更合适的大类资产配置模型。其次，我们对股债商固定比例配置方案进行了回测研究，结果表明：1）中证商品指数可以有效提高组合的收益风险比，2）综合指数相比贵金属指数更加有效。然后，我们对风险平价模型进行了回测研究和优化尝试，得到以下结论：1）使用20个交易日EWMA加权并剔除非对角元素的协方差作可以有效提高模型的回测表现；2）股债商的风险平价组合能够获得远优于单资产的表现并获得了始终大于零的滚动年度收益。 第一部分，我们对股债商的收益风险特征进行了分析。 相关报告20221215招期宏观策略年报：沉舟侧畔，静待良辰-赵嘉瑜 20230215招期策略专题报告：兼具标尺性和投资性，中证商品指数应用可期-赵嘉瑜 研究员：赵嘉瑜 (+86）13686866941 zhaojiayu@cmschina.com.cnF3065666 Z0016776 股债商具有低相关性，是天然的大类资产配置工具。对三类资产收益、波动和相关系数的自相关分析表明，月频维度上波动率具有短期自相关，而收益和相关系数均不具有。 第二部分，我们对股债商固定比例配置方案进行了回测研究。 回测的结果表明：1）中证商品指数可以有效提高组合的收益风险比，2）综合指数相比贵金属指数更加有效。 第三部分，我们对风险平价模型进行了回测研究和优化尝试。 第一步，我们从桥水全天候策略和传统等权配置角度去理解风险平价模型。第二步，我们参考文献将模型转换为凸优化问题，大大提高了求解的稳定性和效率，也为后续的优化尝试提供了基础。第三步，我们从时窗长度、协方差的加权方式和非对角元素保留三个方向对模型进行了优化尝试，结果表明，使用20个交易日的EWMA加权并剔除非对角元素的历史协方差作为预期协方差的估计可以有效提高组合表现。第四步，股债商的风险平价组合获得了远优于单资产的表现并获得了始终大于零的滚动年度收益。 风险提示：资产价格全面下跌，资产间相关性提高，资产间波动率的自相关性减弱 敬请阅读末页的重要声明 正文目录 一、股债商的收益风险特征：低相关资产，波动率短期自相关6 （一）横截面分析：与股债均有较低相关性6 （二）纵截面分析：波动率具有短期自相关性7 二、固定比例配置：商品指数可以有效提高组合收益风险比10 （一）不同配置比例的对比：股债商组合表现优于单资产11 （二）不同商品指数的对比：中证商品指数相对于贵金属指数更有配置价值12 三、风险平价模型：对组合的收益风险比提升明显13 （一）经济学含义：资产维度的风险贡献等分14 （二）模型求解的凸优化转换：提高了稳定性和计算效率15 （三）模型回测的优化尝试：20个交易日的EWMA协方差并剔除非对角元素是相对最优超参数16 （四）交易成本的影响分析：风险平价的相对优势随交易成本的降低而提高21 （五）股债商的回测结果：组合的回撤控制更优且任意日期的年度收益均大于零22 图表目录 图1：大类资产代表性指数的历史走势7 图2：大类资产代表指数的相关系数7 图3：各类资产的年化收益率8 图4：各类资产的年化波动率8 图5：各类资产间的相关系数8 图6：各类资产年化收益率的自相关系数9 图7：各类资产年化波动率的自相关系数9 图8：各类资产间相关系数的自相关系数10 图9：不同股债商配置比例的年化收益率（纵向为股票占比，横向为债券占比，下同）11 图10：不同股债商配置比例的年化波动率11 图11：不同股债商配置比例的回撤11 图12：不同股债商配置比例的夏普比率12 图13：不同股债商配置比例的卡玛比率12 图14：不同占比组合的净值曲线12 图15：不同股债商（贵金属）配置比例的夏普比率（纵向为股票占比，横向为债券占比，下同）13 图16：不同股债商（贵金属）配置比例的卡玛比率13 图17：桥水基金对经济状态的划分结果及其适配资产14 图18：不同配置占比股商组合的收益风险指标17 图19：半衰期𝝉=10时的权重18 图20：半衰期𝝉=30时的权重18 图22：风险平价最优超参时的权重变化21 图23：风险平价最优超参时的净值曲线21 图24：不同配置占比股商组合（交易成本0.01%）的收益风险指标22 图25：不同配置占比股商组合（交易成本0.1%）的收益风险指标22 图26：股债商风险平价最优超参时的权重变化23 图27：股债商风险平价最优超参时的权重变化24 图28：股债商风险平价组合和中债综合债滚动年度收益分布图24 表1：大类资产代表指数的收益风险指标7 表2：风险平价模型的优化结果19 表3：不同时间窗口长度的收益风险比平均值和平均排序20 表4：不同计算加权方式的收益风险比平均值和平均排序20 表5：是否保留非对角元素的收益风险比平均值和平均排序20 表6：风险平价取最优超参不同交易成本的收益风险指标22 表7：股债商风险平价模型的优化结果22 表8：股债商风险平价的年度收益风险指标24 长期以来，由于国内债券市场的超低波动和财富管理市场中固收类资产的高占比，大类资产配置的重要性没有得到充分的体现。未来，随着中国经济进入新常态，地方政府债务管理的规范化和刚兑信仰的逐步打破，债券市场的信用利差和价格波动料将持续增大。而理财产品净值化管理的加速落地，资金端申购赎回的正反馈也会进一步放大债券市场的价格波动（2022年12月的信用债踩踏就是近期的典型案例）。这将直接决定债券资产在大类资产配置中的占比下降。此外，随着投资机构化进程的持续推进和个人投资者净值理念的逐步深化，整个资金端的风险偏好有所增加，财富管理市场中股票和商品等高波动资产的占比有望持续提升。基于以上判断，我们认为大类资产配置在投资端将发挥越来越重要的作用。 反观商品，由于国内市场起步较晚以及投资者教育不充分，商品在大类资产配置中始终处于可有可无的状态。然而，我们的前期研究表明了未来几年商品市场的上行预期和长期以来的股债低相关度，在未来若干年的大类资产配置中，商品类资产将会发挥重要作用。 首先，从政治经济学角度看，我们认为商品市场在未来若干年内存在长期上行的预期，也就有着很高的配置价值。我们的判断主要基于以下四点考虑：1）从地缘角度，由于大国博弈和国家安全所引发的供应链重组，使得全球通货膨胀成为长期性问题；2）从供给角度，技术的革新和资本开支的提升需要持续数年的高价格刺激，总供给无法在短期释放；3）从需求角度，由于新一轮信贷周期的开启和新兴国家的高增长，总需求有望提速；4）从定价角度，由于产业链转移后期资本输入国自身劳动资本的增厚和其他结算货币份额的持续提升，美元有望开启下行趋势。（具体论证过程参见 《20221215招期宏观策略年报：沉舟侧畔，静待良辰-赵嘉瑜》）。 其次，由于投资逻辑的不同和参与者结构的差异，商品市场天然具有和股债低相关甚至负相关的特征。基于前期对中证商品指数的研究，我们发现，商品市场在历史上具有很低的股债相关系数，并且具有一定的通胀表征性，是非常优良的资产配置工具。 （参见《20230215招期策略专题报告：兼具标尺性和投资性，中证商品指数应用可期 -赵嘉瑜》） 此外，前人的研究已经表明，高通胀带来的名义利率抬升和商业模式破坏往往会造成股债双杀，传统上股债的负相关关系也就被打破。因此在当下这个大通胀时代，组合中加入商品资产的必要性也就进一步显现。以海外经典的股债六四组合为例，2011年-2021年处于相对低通胀的时期，该组合获得了名义11.1%的年化收益，即使剔除通胀 也有着9.1%的年化收益；而在2000-2009相对高通胀的的时期，该组合仅获得了2.3%的名义年化收益，剔除通胀甚至为-0.3%的年化收益（资料来源：GoldmanSachsAssetManagement、Bloomberg）。商品情况表现远远好于股债的的情况亦发生在70年代大通胀时期。鉴于此，我们尤其需要关注市场从数年的低通胀到未来数年的高通胀转变时商品端的配置价值。 而在投资商品市场时，投资者存在两种不同的投资方案：一种是追求获取CTA策略的alpha收益，另一种是追求获取商品整体的beta收益。由于存在便利的多空机制，两种方案的决策逻辑和风险暴露也是完全不一样的。前者是认为商品市场的有效性不够 高，他们更愿意基于对策略的认知而将风险收益暴露到策略alpha上，后者是认为商品市场在一定时间内存在方向性机会，他们更愿意基于对宏观的认知而将风险收益暴露 到市场beta上。此外，选择前者的投资者还有一个出发点是认为商品无法生息而不存在一个显性的市场beta。对于该问题，我们认为并不应该成为投资于商品市场beta的阻碍。主要基于以下两个原因：一个是股票市场的现状，目前国内股票的分红率依然很低，投资者仍然是主要靠资产增值盈利；另一个是商品市场的逻辑，产业端大多作为空头方转移价格波动的风险，金融端作为多头方承接风险时理应获取这一部分风险报酬，从结果的角度体现为展期收益。 出于对商品市场beta的积极判断，我们选择中证商品指数作为商品类资产，并在大类资产配中进行应用研究。在此后的研究中，除了绝对收益的alpha策略外，我们还将研究逻辑清晰有效的smartbeta策略和类似指数增强的alpha+beta策略。 一、股债商的收益风险特征：低相关资产，波动率短期自相关 本文主要研究了中证商品指数在大类资产配中的应用，主要分为三个部分：第一部分，我们分析了股债商的收益风险特征并以此选择恰当的资产配置模型；第二部分，我们回测了固定比例配置方案并验证了中证商品指数可以有效提高组合收益风险比；第三部分，我们研究了风险平价模型的应用并尝试在不同方向进行超参优化。 （一）横截面分析：与股债均有较低相关性 在前期的研究中我们发现，中证商品指数兼具标尺性和可投资性，是很好的商品类资产配置工具。同时，与股债较低的相关和优于股票的收益风险比进一步凸显了中证商品指数的配置价值。除了综合性的中证商品指数之外，子板块指数中具有最低相关性的贵金属板块指数也有很高配置价值。 我们相信，在大类资产配置中加入中证商品指数会使得整个组合的非系统风险得到了进一步分散从而大大提高了整体的风险收益比。在本文中，我们分别使用沪深300全收益指数、中证综合债全价指数作为股债的代表性指数，同时采用中证商品指数、模拟贵金属板块指数（模拟方法参考《20230215招期策略专题报告：兼具标尺性和投资性，中证商品指数应用可期-赵嘉瑜》）作为商品类资产的代表性指数。统计分析的时间段是从2013年7月11日到2022年12月31日。从相关性角度看，中证商品指数具有股债低相关，尤其是贵金属指数（不超过0.06）；从净值表现角度看，中证商品指数具有相比于股票更好的收益风险比。 图1：大类资产代表性指数的历史走势 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 中证商品指数中证商品指数_模拟贵金属 沪深300_全收益 中证综合债_全价 Jul-13Jul-14Jul-15Jul-16Jul-17Jul-18Jul-19Jul-20Jul-21Jul-22 资料来源：中证商品指数公司、Wind、招商期货 中证商品指数 中证商品指数_模 拟贵金属 沪深300_全收益 中证综合债