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[table_main] 金融工程专题报告模板 证券研究报告·金融工程专题
基于Black-Litterman的多策略资产配置策略
资产配置的核心思想
配置和投资单一资产思路不同。绝大多数投资期，无论所处的经
济状况如何，都存在相对收益较高的资产。因此，把握投资组合
内各类资产相对预期收益率的强弱关系和预测单一资产走势同
样重要。另外，配置强调分散化投资，基础标的的低相关性是控
制组合未来回撤的重要条件。本文投资标的落在配置资产（股、
债、现金、商品、原油和黄金）， 如果更进一步，资产配置希望
覆盖更多低相关性的标的，例如：（1）配置因子。以选股为例，
通过基本面、技术面等指标筛选得到的因子净值，本身也是一类
资产，因子择时和轮动更有助于提高组合收益的稳健性；（2）配
置策略。CTA、多因子选股、宏观对冲等策略思路千差万别，在
不同市场环境中的适应性也截然不同，因此资产配置的思想同样
适合应用于配置策略；（3）配置基金。配置策略FOF基金同样适
用。从配置资产到配置因子，从配置策略到配置风险。在绝对满
仓的情况下，资产配置代替了择时。资产配置的核心是在低相关
的资产池中，寻找适应于各类市场环境的最优配置权重

Black-Litterman模型简介
Black-Litterman模型主要包含三个步骤：（1）从基准配置权重到
先验预期收益率；（2）从先验的预期收益率到后验预期收益率；
（3）根据后验预期收益率得到后验的配置权重。先验预期收益
率通常难以精确把握，相对于Markowitz(简称MV)模型，B-L模
型优点在于：（1）结合主观观点的预期收益率估计效果比纯粹基
于历史数据的点估计有进一步的提升；（2）模型的收益被分散到
先验配置权重的选取，先验预期收益率的估计，后验配置权重的
估计等多个步骤，有助于业绩归因，各个击破，提高模型的拓展
性和配置效果; （3）融合多方观点，有助于提高提高预期收益率
分布估计的准确性，提高配置模型的稳健性

中信建投大类资产配置体系
针对配置型的资产，利用投资时钟框架，构建基于风险因子的风
险预算，以控制风险为目标，得到投资组合内各资产的基准配置
权重；针对波动性较大的资产，构建单一资产的定价模型，定价
模型本身存在误差，因此多数时间并无方向性观点，只有当实际
价格极端偏离我们定义的价格中枢时，才会给出方向性配置建
议，本身类似配对交易的思想，捕捉基本面的均值回复，追求反
转收益。单一资产定义收益率高，但波动性较大，其交易信号可
作为Black-litterman模型中的主观配置观点。配置模型考虑共同
因子，单一资产定价兼顾各类资产的特异性因子，两套独立的体
系通过Black-litterman模型进行融合，得到最终的配置权重

金融工程研究
[table_invest] 丁鲁明
dingluming@csc
021-68821623
执业证书编号：S1440515020001
发布日期： 2017年7月11日
市场表现
[table_indextrend]
-4.0000%
-3.5000%
-3.0000%
-2.5000%
-2.0000%
-1.5000%
-1.0000%
-0.5000%
0.0000%1357
1990/8/1991/3/1991/10
/11992/5/1
1992/12
/11993/7/11994/2/11994/9/11995/4/1
1995/11
/11996/6/11997/1/11997/8/11998/3/1
1998/10
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/12000/7/12001/2/12001/9/12002/4/1
2002/11
/12003/6/12004/1/12004/8/12005/3/1
2005/10
/12006/5/1
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/12007/7/12008/2/12008/9/12009/4/1
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/12010/6/12011/1/12011/8/12012/3/1
2012/10
/12013/5/1
2013/12
/12014/7/12015/2/12015/9/12016/4/1
2016/11
/1
VAR进VAR出模型净值(var=0.04)基准权重最大回撤最大回撤（TAU=0.001）最大回撤（TAU=0.01）最大回撤（TAU=0.1）最大回撤（TAU=1）
最大回撤（TAU=10）最大回撤（TAU=100）基准权重TAU=0.001TAU=0.01TAU=0.1TAU=1TAU=10TAU=100
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量化投资时钟+单一资产择时
以股债轮动模型为例，本文证明了宏观经济短期预测的重要性，同时证明了以“基本面、技术面到情绪面”为
框架的资产配置模型实用性。本文构建了投资时钟与避险时钟，多空收益差的年化收益率达到35%，最大回撤
为22%，证明了基于投资时钟框架下配置模型的有效性

Black-Litterman回测效果
本文回测主要覆盖股票、债券、商品、现金、黄金和原油六类资产。设置了多种对照组，比较了不同先验
配置基准下（等权配置、定性投资时钟配置及量化投资时钟）的模型效果，并对比了不同的优化方法
（Markowitz均值方差优化和带约束的最大夏普优化）配置的收益情况。并比较通过B-L模型融入了主观
观点后的配置结果，并对参数进行了敏感性分析。稳健性组合可以实现年化8.01%的收益率，1.6%的最大
回撤，夏普比率为2.06。进攻性组合可以实现16.03%的年化收益率，对应6.99%的最大回撤。HTTP://RESEARCH.CSC
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目录
一、前言 ....... 5
1.1 Black-litterman模型的基本介绍 ... 5
1.1.1 从基准配置权重到先验预期收益率 .......... 5
1.1.2 从先验的预期收益率到后验预期收益率 .. 6
1.1.2 从后验的预期收益率到后验配置权重 ...... 6
1.2 以股债配置为例简析Black-litterman模型 ....... 8
二、中信建投大类资产配置体系 ... 9
2.1 大类资产配置框架 ..... 9
2.1 从基本面、技术面到情绪面的配置模型 .......... 11
2.1.2 控制风险：从投资时钟、避险时钟到风险预算12
2.1.3 提高收益：单一资产择时 ........... 15
2.2 基于Black-litterman思想的多策略资产配置 .... 18
2.2.1 基准配置权重的确定 ....... 18
2.2.2 主观配置观点及对观点信心的确定 ........ 19
三、收益率来源分析及模型回测效果 ..... 20
3.1 收益来源分析 ........ 20
3.2 Black-Litterman模型回测效果 .... 20
3.2.1 优化模型为Markowitz的回测结果 ........ 20
3.2.2 优化模型为最大夏普的回测结果 22
四、总结 ..... 24HTTP://RESEARCH.CSC
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图目录
图1：符号说明5
图2：从基准配置权重到先验预期收益率 .... 5
图3：从先验预期收益率到后验预期收益率. 6
图4：从后验预期收益率到后验配置权重 .... 7
图5：Black-litterman相关文献概览 .. 7
图6：基于BL的股债（假设没有市场观点） ......... 8
图7：基于BL的股债（假设市场观点认为应当超配股票）.......... 8
图8：逐步优化的配置思想 .... 9
图9：大类资产配置方法的分类 ...... 10
图10：中信建投大类资产配置框架 .11
图11：基于宏观经济预测的股债配置 ..........11
图12：中国投资时钟与避险时钟的收益差. 12
图13：美国投资时钟“买预期卖事件” ......... 13
图14：中国投资时钟“买预期卖事件” ......... 13
图15：美国市场不同资产在不同经济周期下表现的比较 . 14
图16：中国市场不同资产在不同经济周期下表现的比较 . 15
图17：BL模型的思路 .......... 18
图18：BL模型的思路 .......... 18
表5：对照组1：等权配置回测结果 ........... 20
表6：主观定性观点配置回测结果 .. 20
图19：优化模型为Markowitz的回测结果（VAR=0.03）21
图20：优化模型为Markowitz的回测结果（VAR=0.04）21
图21：黄金超配观点下，后验配置权重的变化 ..... 22
图22：原油超配观点下，后验配置权重的变化 ..... 22
图23：黄金原油超配观点下，后验配置权重的变化 ......... 22
图24：黄金原油低配观点下，后验配置权重的变化 ......... 22
图25：BL模型的思路 .......... 23
图26：优化模型为最大夏普的回测结果（VAR=0.03） ... 23
图27：优化模型为最大夏普的回测结果（VAR=0.04） ... 23
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