
文|王程暢
全球多資產(chǎn)配置絕對收益@低風(fēng)險組合、中信全球多資產(chǎn)配置絕對收益@中高風(fēng)險組合、建投繼續(xù) A股行業(yè)和風(fēng)格輪動指數(shù)@相對收益組合,看多9月回報分別為1.06%、黃金和港5.18%、中信-0.48%,建投繼續(xù)本年回報分別為3.66%、看多23.41%、黃金和港31.75%。中信預(yù)測2025Q4萬得全A和萬得全A非金融的建投繼續(xù)ROE為7.56%和6.72%(預(yù)測2026Q1分別為7.46%和6.67%),分析師預(yù)期相比上月上調(diào);2025Q3的看多ROETTM為7.51%和6.34%;對萬得全A指數(shù)2025Q4的內(nèi)在價值估計繼續(xù)上行。預(yù)測美元計價的黃金和港黃金將繼續(xù)走強。A股情緒指數(shù)下行,中信港股情緒指數(shù)抬升、建投繼續(xù)對港股的看多擇時觀點為看多;A股,看多大盤、成長風(fēng)格的相對收益,看多電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備及新能源、電子和計算機行業(yè)的相對收益。

基本面和資產(chǎn)價格展望:按照自下而上的分析師預(yù)期加總,預(yù)測2025Q4萬得全A和萬得全A非金融的ROE為7.56%和6.72%(預(yù)測2026Q1分別為7.46%和6.67%),分析師預(yù)期相比上月上調(diào);2025Q3的ROETTM為7.51%和6.34%?;谌芷冢◣齑嬷芷?產(chǎn)能周期+人口周期)對萬得全A指數(shù)2025Q4的內(nèi)在價值估計繼續(xù)上行。美國和日本GDP同比進入下行周期,預(yù)測歐元區(qū)GDP同比高點在2025Q3,預(yù)測日元相對美元弱勢,預(yù)測歐元相對美元的強勢衰減;預(yù)測美元計價的黃金繼續(xù)走強。。A股情緒指數(shù)下行,港股情緒指數(shù)抬升、對港股的擇時觀點為看多。
全球多資產(chǎn)配置策略組合跟蹤:全球多資產(chǎn)配置絕對收益@低風(fēng)險組合,10月回報1.06%,本年回報3.66%,年化收益率4.86%,最大回撤-2.20%;全球多資產(chǎn)配置絕對收益@中高風(fēng)險組合,10月回報5.18%,本年回報23.41%,年化收益率15.03%,最大回撤-8.25%;A股行業(yè)和風(fēng)格輪動指數(shù)@相對收益組合:10月回報-0.48%,本年回報31.75%,年化收益率28.73%,最大回撤-25.25%。
A股行業(yè)和風(fēng)格輪動@相對收益:A股風(fēng)格方面看多大盤、成長的相對收益。基于財務(wù)報表、分析師預(yù)期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建行業(yè)景氣度指標,電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備及新能源、電子和計算機的景氣度比較高。截至2025年10月31日,煤炭、有色金屬、機械、電力設(shè)備與新能源、國防軍工、汽車、消費者服務(wù)、紡織服裝、醫(yī)藥、銀行、房地產(chǎn)、電子、計算機和傳媒行業(yè)的PB分位數(shù)高于50%,行業(yè)之間估值分化程度有所下降。當(dāng)前機構(gòu)關(guān)注國防軍工和非銀行金融行業(yè),通信行業(yè)的機構(gòu)關(guān)注度從高位下降。最近一周“石油石化”、“煤炭”、“鋼鐵”、“商貿(mào)零售”和“非銀行金融”行業(yè)的機構(gòu)關(guān)注度在提升。當(dāng)前石油石化、煤炭、有色金屬、電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、建筑、建材、輕工制造、紡織服裝、銀行、房地產(chǎn)和交通運輸行業(yè)處于觸發(fā)擁擠指標閾值的狀態(tài)(流動性、成分股擴散、波動率);近期整體擁擠信號和擁擠行業(yè)數(shù)量抬升。綜合多維度, 2025年11月看多電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備及新能源、電子和計算機的相對收益;行業(yè)輪動策略歷史詳細業(yè)績信息請關(guān)注Wind-PMS組合,“A股行業(yè)和風(fēng)格輪動指數(shù)@相對收益”。































































































大類資產(chǎn)配置雖然能夠有效分散風(fēng)險,但在某些市場環(huán)境下或策略設(shè)計中也存在一些潛在的危險和局限性。以下是幾項主要危險和局限性:
1. 高相關(guān)性導(dǎo)致風(fēng)險分散效果降低:模型的核心思想是將投資組合的風(fēng)險平均分配到各資產(chǎn)中,追求各資產(chǎn)風(fēng)險貢獻相同。然而,當(dāng)某些資產(chǎn)之間的相關(guān)性較高時,協(xié)方差矩陣中的協(xié)方差項會較大,導(dǎo)致這些高相關(guān)性資產(chǎn)對組合的總風(fēng)險貢獻增大。這樣一來,投資組合的總風(fēng)險將更加依賴于這些高相關(guān)性資產(chǎn),從而降低了風(fēng)險平價模型的風(fēng)險分散效果。
2. 市場環(huán)境變化可能導(dǎo)致模型失效:量化模型的有效性基于歷史數(shù)據(jù)的回測,但未來市場環(huán)境的變化可能與歷史數(shù)據(jù)存在較大差異,導(dǎo)致模型失效。例如,市場的宏觀環(huán)境、投資者的交易行為或局部博弈的變化,都可能影響因子的實際表現(xiàn),進而使得風(fēng)險平價或最大多元化策略無法實現(xiàn)預(yù)期的效果。
3. 資產(chǎn)選擇的局限性:策略的效果在很大程度上取決于資產(chǎn)的選擇。資產(chǎn)的選擇和市場的波動性會對策略的表現(xiàn)產(chǎn)生重要影響。
投資者需要根據(jù)市場環(huán)境和自身的風(fēng)險偏好,靈活調(diào)整策略,并警惕模型失效的風(fēng)險。

王程暢:投資策略分析師,北京大學(xué)計算機碩士,中南大學(xué)統(tǒng)計學(xué)學(xué)士;2019年加入中信建投研究發(fā)展部,專注另類投資策略研究,探索賣方策略研究的“AI+HI”(AI賦能投研,結(jié)合人的主觀洞察力)投研服務(wù)模式,覆蓋經(jīng)濟周期定位、大類資產(chǎn)配置、A股擇時、行業(yè)和風(fēng)格輪動、AI等領(lǐng)域;CFA持證(2023年),Sustainable Investing持證(2025年)。
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