量化专题报告：利用多资产生息策略穿越资产周期——多策略矩阵系列之一
探索“多资产多策略”的第二步：策略配置。低风险溢价和低利率环境是 当下绝对收益策略的两大核心挑战，对低风险溢价资产的改造是所有以绝 对收益为目标的投资者无法回避的难题。传统意义上基于自上而下的赔率 -胜率框架对大类资产进行“资产配置”是可行解但并非唯一解，本篇报告 尝试探索一种自下而上的绝对收益方案，弱化资产择时，强调策略配置。 生息策略的有效性逻辑。生息策略长期有效的底层逻辑在于：市场往往高 估了资本利得的下行风险，而低估了生息收益的补偿能力，这种错误定价 为生息策略提供了长期的超额收益来源。进一步的，全球范围内多个大类 资产的实证表明：通过做多高生息收益的组合、做空低生息收益的组合， 生息策略能在多个大类资产中均实现了长期稳定的正收益。 权益生息：股息+净回购。对比中美股市的生息收益，A股生息收益率为 2.4%，美股生息收益率为3.0%，两者主要缺口来自于净回购率，净回购 是当前A股提升股东回报的关键所在。基于生息逻辑设计的股东回报组合 年化收益20.4%，相对于中证红利全收益年化超额收益为9.2%。 债券生息：票息+骑乘。原始骑乘生息策略在过去十年中表现不俗，然而 低利率环境下该策略也面临收益的挑战。通过引入利率预测模型和尾部风 险管理，骑乘生息plus策略进一步优化了久期选择，降低了回撤风险，实 现年化收益5.2%，最大回撤2.8%，年化单边换手率为1.9倍。 商品生息：展期收益。国内外实证研究均表明，展期收益是商品期货长期 回报的主要来源，并且也是商品期货策略中的一个长期有效因子。考虑到 可投性，我们基于商品收益分解模型对国内的商品期货ETF进行历史收益 分解，实证发现豆粕ETF赚的更多是生息的钱，因此豆粕ETF更符合生 息策略的要求，我们也把豆粕ETF视为商品期货ETF中的生息品种。 转债生息：债底收益和正股股息。可转债由于其品种特殊性，可同时获取 债底生息收益和正股股息收益，因此我们分别设计了偏债生息和偏股生息 策略。偏债生息策略通过持有偏债转债获取稳定的债底收益，同时筛选低 估转债降低期权端的估值损耗。偏股生息策略则以高股息的平衡偏股转债 为基础，利用转债的定价误差进一步提升策略的收益能力。 多资产生息策略的设计。基于生息逻辑构建的FOF策略和固收+策略实现 了稳健的收益表现。生息FOF策略自2018年以来年化收益达8.7%，最 大回撤仅2.8%；生息固收+策略年化收益6.9%，最大回撤2.2%。然而， 低利率环境和全球衰退风险对策略回报率和稳定性构成潜在挑战，未来还 需要进一步优化和调整策略，以应对市场的不确定性。 风险提示：市场过度追逐生息资产导致生息策略高估。全球经济危机冲击造成多资产同时回撤。成长风格持续占优造成生息策略有相对收益压力。 一、生息策略的逻辑与有效性 1.1国内为什么要做主动的资产配置 国内绝对收益策略的难点：底层资产风险溢价较低。我们将资产配置分为被动配置与主动配置，其中被动配置主要是基于“资产具有长期风险溢价”和“资产之间具有低相关性”两个基本前提来获取长期回报，当市场有效性较强时，被动配置的表现相对较好。 2005至2011年间，国内股债风险平价策略尚且能够实现1.02的夏普比率，然而2012至2023年间，国内股债风险平价策略的夏普比率已然回落至0.6。股债风险平价策略表现变弱的底层原因在于A股和中债的风险溢价均有不同程度的下降，被动策略难以实现较高的稳定收益，因此主动型的资产配置策略在国内市场便显得十分重要。 备注：由于2024年中债的涨幅较大，未来中债实现该收益的难度较高，纳入该年度的数据可能会高估未来债券的 风险溢价能力，因此我们建议投资者以2012-2023年间的股债数据为主要分析对象。 图表1：近年来A股和中债的风险溢价能力均有不同程度的下降 主动型资产配置的两种方法。若投资者想通过主动配置资产组合获得更高的收益风险比，理论上有以下两种方法。此处我们可以将资产类比为债券，其中下式中𝑃代表资产价格，𝑟代表市场要求回报率，𝐶代表资产每期所提供的现金流。 资产择时：资产择时本质是利用资产的周期波动属性，在市场要求回报率𝑟较高时买入或超配，该策略更多是对资产整体的时序择时来获取周期波段的收益，与“别人恐惧时贪婪，别人贪婪时恐惧”的理念如出一辙。我们已在专题报告《资产配置的四种范式：赔率、胜率、趋势与拥挤度》对该框架进行过讨论，此处不再赘述。 策略配置：策略配置专注于探索资产内的截面定价，是在相同市场要求回报率下，寻找“长期存在”、“被市场阶段性忽视”的结构性定价误差，该配置方法更多是关注资产定价的分子端，寻找分子端超预期的细分品种，本质是利用了市场的结构性定价低效特征，从而衍生出捕捉不同类型收益的子策略。 𝐶 𝐶 (1+𝑟) 𝐶(1+𝑟) 𝐶(1+𝑟) 𝑛 𝑃= +(1+𝑟) + +⋯+ 𝑛 图表2：主动型资产配置的两种方法 1.2为什么选择生息策略方向 如何理解生息收益？基于海外文献Koijen(2018)中的定义，资产的总回报可以拆解为：生息收益、资本利得和预期外的冲击，其中生息收益（Carry收益）代表当市场环境与资产价格不发生变化下，持有资产所提供的静态收益率。基于此逻辑，Koijen(2018)假设各资产都有对应的期货，并推导出了不同资产的生息收益定义，具体如图表3所示。 ∆𝑆𝐸( 𝐹 𝑡+1 𝑟 = 𝐶𝑎𝑟𝑟𝑦 + ) + 𝑢 𝑡+1 𝑡+1 𝑡+1 𝑡 ↓ ↓ ↓ 总回报 生息收益 资本利得 预期外冲击 图表3：主要大类资产的生息收益来源 生息策略的优势在哪里？生息策略有着如下优势： 收益易预测：持有资产时间越长，生息收益对总收益的贡献越大，资本利得贡献的周期波动便会被熨平。而且相比于资本利得，生息收益的可预测性较高； 风险溢价丰厚：由于彩票偏好等原因，国内A股生息策略风险溢价非常显著，如中证红利指数相对于全A指数具有很强的长期超额收益； 适合配置：相对于其他策略，生息策略不太需要进行预测或择时，因此生息策略一般而言换手率更低，波动率更低，更适合长期配置； 可投产品多：生息类策略可投的ETF更多，如红利类的ETF； 生息策略有效性的行为金融学解释。若生息策略长期有效，且具有较高的风险溢价，则说明市场的无效性。从行为金融学的角度来说，生息策略有效主要有以下两个原因： 过度看重资本利得而忽视生息收益：部分投资者认为可以通过宏观、技术分析等方法对非生息类资产的资本利得进行有效的择时，同时过度自信地认为资本利得的损失会影响生息资产的收益，从而使得生息资产欠配，具有较高的风险溢价。 非盈利目标的投资需求较大：以商品期货市场为例，若现货投资者长期有较大的对冲套保需求，则会使得商品期货长期处于贴水状态，产生较高的生息收益。 图表4：不同策略的赚钱逻辑和行为金融解释 1.3生息策略是否长期有效 生息策略在全球市场、多品种内均长期有效。Koijen(2018)在全球股债商汇衍各个资产内部设计了生息策略，即做多高生息收益的组合，做空低生息收益的组合，策略结果在下图中展示。其中黑色实线代表该生息策略的累计总收益，红色虚线代表总收益中生息所贡献的累计收益。可以发现以下两个现象： 生息策略在多市场、多品种内长期有效：各个大类资产的生息策略累计收益均为正，尽管策略收益在短期会有阶段性的波动与回撤，但长期来看策略显著有效。 总回报与生息收益的关系：股债汇的生息收益与总收益较为接近，意味着“所见即所得”，资本利得损失并未对生息策略造成显著的影响。而对于商品期货与期权卖权策略来说，资本利得损失较为显著，但生息收益仍可以覆盖资本利得损失。 图表5：全球大类资产生息策略实证结果 生息收益与未来净价收益负相关，但和总收益正相关。完全预期假说认为，不同资产的生息收益+资本利得应完全相同，因此更高的生息收益反映了未来低资本利得的预期。 但我们从下图中全球大类资产的实证统计数据可以看出，高生息收益确实与未来资本利得负相关，但却与未来总收益有弱的正相关性。 其本质为：市场经常性地高估了资本利得的下行风险，低估了生息收益的补偿，从而创造了长期错误定价的机会，该错误定价便是生息策略风险溢价的主要来源。在本文后续的国内生息策略实证中，我们将看到这一逻辑贯穿于国内的股债商衍等各种大类资产。 图表6：全球多资产中，生息收益与未来资本利得收益负相关 图表7：全球多资产中，生息收益与未来总收益正相关 二、权益生息：基于股息+净回购的股东回报策略 2.1权益生息的定义：股息率+净回购率 在专题报告《A股收益预测框架》中我们曾介绍过著名的股票收益分解模型：GK模型，可以将股票收益分解为股息率、净回购率、盈利增速和估值变化四个分项。进一步的，我们将股息率+净回购率定义为股票的生息收益，后两项则定义为股票的资本利得： 𝐷𝑃 𝑅≈ %𝛥𝑆+%𝛥𝐸+%𝛥𝑃𝐸 基于2011-2024年总计14年的数据，我们用GK模型对中证红利和中证全指进行长期收益分解和归因，结果见下图，值得关注的现象是： 股息率：中证红利平均每年能够提供2.3%的超额股息回报； 净回购率：尽管中证红利也是增发大于回购，但相比中证全指每年少稀释1.3%； 盈利增速：中证红利长期基本面确实有劣势，尤其是2022年起盈利负贡献明显； 估值变化：由于红利指数具有低估值的特征，因此在估值层面弥补了基本面的损失。 备注：此处的收益分解是所有的统计均是基于上一年1231可得的成分股，然后假设一年不进行成分调整的结果； 如果期间有成分股退市，则不纳入统计范围；成分初始权重以去年底的指数权重为准。 中证红利相比于中证全指的生息回报率优势为3.6%，有效市场中理论上中证红利的资本利得应有3.6%的相对劣势，但实际上我们却看到两个指数的长期资本利得水平相当。 这种现象再一次佐证了生息策略的长期风险溢价来源：高生息收益并不一定意味着低资本利得，市场往往低估了生息资产在资本利得上的韧性。 图表8：基于GK模型的中证红利和中证全指收益分解：分项年化收益（2011-2024） 图表9：基于GK模型的中证红利和中证全指收益分解：分项累计贡献（2011-2024） 2.2净回购的定义、意义和效果 怎么定义净回购率？在专题报告《A股收益预测框架》中我们曾提及，使得A股股本变动的事件主要可以分为三类： 送股或转增：可能会通过吸引市场关注或者提高股票流动性等方式来影响短期A股的股价，但是这个过程并未引入新的股东，对于现有股东不会造成实质性的稀释。 增发、配股和转债转股：企业可以通过增发、配股和转债转股等股权再融资方式获取更多的运营资金，但暂且不论企业的再融资是否真的如预期般提升企业的盈利，但是新的股权资本的引入必然会稀释现有股东的持股比例，从而稀释了股票的收益。 股份回购：企业如果判断当前经营并没有出现问题，但是由于市场原因，股价大幅低于合理价值，则企业可以通过低息贷款或者当年的经营利润回购一部分自身的股本，从而实现维稳股价的效果。对于现有股东而言，回购是类似于现金分红的行为，因此对于现有股东而言，股本回购提高了股票的收益。 综上，我们在股本变动这个维度上只考虑四个事件：增发、配股、转债转股以及回购。 从大类而言，增发、配股和转债转股造成的股本变动率称之为再融资率，股份回购造成的股本变动率称之为回购率，回购率减去再融资率则称之为净回购率。 为什么说净回购是当前A股提升股东回报的关键？对比中美股市2014-2024年间的生息回报率和生息回报的结构，我们可以清楚地看到： 股息率：沪深300的股息率中枢逐渐抬升，目前已经显著高于标普500指数； 净回购率：尽管沪深300长期净增发，但净回购率中枢逐年抬升，目前已接近零轴； 截止2024年底，A股生息收益率为2.4
