本文来源：云锋金融 (ID:majikwealth)，华尔街见闻专栏作者
云锋导读
随着资管新规的出台，资产配置越来越成为我国投资者关切的话题。中国投资有限公司（CIC）是国内开展海外资产配置的较为成熟的主权投资者之一，在资产配置方面有着丰富的实践。中投公司多资产投资团队的余家鸿、吴鹏和李玥，近期编著出版了《风险平价量化投资-探秘资管前沿》一书，介绍他们对于风险平价策略的思考与心得、并纳入多位海内外资产配置专业人士的文章。
从传统的“收益-方差”、到Black-Litterman，再到当下大红的“风险平价”策略，资产配置方法在理论和实践中不断深化拓展。那么，当我们谈论风险平价策略时，我们究竟在说什么？我国大型投资者是如何看待和应用这一方法的？其中有哪些容易被忽略的细节？国内未来应用的前景如何？云锋金融与您分享如下。
云锋金融：团队撰写的《风险平价量化投资-探秘资管前沿》展现了关于现在市场的一些非常前沿的一些投资想法。请问写这本书是出于什么样的一个初衷呢？
我们写这个书的时候，感觉机构型投资趋势正在形成，但是还没到一个很成熟的阶段，散户占比高，波动率也很高。对比美国等等发达市场，机构的交易量都百分之八十或以上。从大趋势方面看，整个市场是有机构化的趋势，这可能是一个还没被满足的需求。
我们作为机构投资者，有些心得，觉得可以跟业界分享一下，抛砖引玉。
云锋金融：大家对一些关于全球著名机构的资产配置方法和理论多少有所耳闻，那能不能从实践者的角度介绍一下，这些理论的背后，有什么值得我们国内投资者借鉴？
我们觉得很多不同机构的方法可能在操作上有不一样，但是有一个共同的地方就是在于他们比较懂得挖掘不同资产之间的分散风险作用。有些可能是以资产类别为单位，形成一个分散化的组合。有些可能会用一些因子化处理，比如说宏观因子或者是风格因子作为构成部分，再用比较科学的方式去衡量每个构成部分的风险水平，以及它们之间的相关性，然后去构建一个组合。
在投资领域有一句话，风险分散是唯一的免费午餐。在发达市场这已经形成了最佳实践。但是国内很多人在投资上还是一个“采购”的心态。比如把历史表现最好的基金排个序，然后就买最好的几个。采购经理不同于组合经理，差距还挺大的。现在所谓的母基金或者FOF不少，其中很多都像采购经理一样，从数据库把那些历史业绩最好的排个序采购一下。这个不是投资的本意，不是一个组合的概念。如果要构建一个良好的组合，必须看到里头结构性的驱动因素。
云锋金融：你们在书中提及了风险平价配置方法。在一些颇有影响力的全球大型基金倡导下，更多人听说了这个方法；但在具体实践中，很多投资者的理解并不一致，“远近高低各不同”。能稍微给我们展开讲讲吗？
先举个例子，很多国外机构也会用股票债券60/40的方法。但其实股票对于收益的波动率的贡献最大，可能占到90左右。就像吃鸳鸯锅，看似一半辣一半不辣，看起来很平衡，但可能吃了一会之后只能感觉到辣。
所以我们把这个想法倒过来，用风险贡献先做一个比例，然后再倒推那个分量怎么配。
投资最重要的是把风险分散化。其实这个是老生常谈。但就像所有营养书都说要营养均衡，大家都知道要营养均衡，但是大家觉得这个太简单了反而记不住。
关于风险平价在中国市场的适用性问题，理论上，金融资产和市场的基本原理是通用的，风险平价的方法论在中国也适用。但目前国内市场的工具品种对于实施风险平价策略尚有一些空缺，比如通胀挂钩债券，因此在国内实施风险平价策略可能需要寻找一些近似替代。此外，对于金融衍生品认识的提高、机构投资者参与程度的提升也在一定程度上可以帮助风险平价策略更好的在国内进行推广。
市面上很多风险平价理念应用到实践时，会面临必须要用到杠杆的情况。因为如果没有杠杆的话，由于风险水平极低，它面临着一个收益不足的情况。
从金融危机之后，全球央行降息，利率降到了一个较低的水平，所以债券等资产本身的收益是不足的。这时候如果不使用杠杆的话，很多机构就偏向于去用一些高风险的资产来提高自己的收益。像我们之前所说，高风险资产可能风险贡献也比较高。这时候用杠杆的方式，就可以解决风险过于集中的问题。
大家之前有很多关于风险平价的误解，其中一个是认为这是一个杠杆债券策略。其实这个理解是比较偏颇的，它并不是一个杠杆债券，实际上这个杠杆是用在整个组合的层面。之所以要用一个杠杆，实际上是因为风险平价产品它的风险分散化程度实在是太高了，使得这个组合如果在没有杠杆的情况下，自身的波动率特别的低，收益也较低。
举个例子，你如果想达到0.8的夏普比率（Sharpe ratio: 收益风险比），同时还有一个期望收益率是8%左右，那可能需要10%左右的波动率。但一个没有加杠杆的组合波动率只有3%-4%的话，显然就没有办法达到这个目标。所以你希望通过杠杆达到10%的波动率，这样可以收获8%的收益率。
当然，可能因为债券它自身的波动率比较低，同时它跟组合里其他资产的相关性也比较低，所以对于债券的杠杆用得略高一点，但并不等于说只是在债券上加杠杆。
有时候大家一谈到杠杆就觉得是高风险产品，天生恐惧，但是有些时候，如果加了两倍杠杆之后，波动率可能也就6%左右，其实也谈不上是一种高风险的产品。
云锋金融：在实际应用的时候，有没有一些技术细节值得关注，比如波动率或者是再平衡相关的参数，有没有一些特别值得关注的地方?
再平衡是投资中的一个重要问题。这个时候考察的是一个投资的纪律性，所以有纪律地定期去做再平衡，以及以什么样的频度去做再平衡，这个都是需要经过充分的论证和反复回测才能决定的。一旦决定了之后，能不能保证在各种市场情况下都严格地去执行再平衡的纪律，这也很重要。
在实际投资中，可能会有贪婪和恐惧的这种情况，所以还要克服自身的心理波动。尤其在市场下跌的时候，对于这样一个有杠杆的组合，如何去管理回撤，也需要很多经验。包括我们在这本书里也谈到，在发生回撤的时候，有些产品会有一个止损机制。
有些产品可能没有止损机制，背后的出发点可能不同，有的人可能认为止损机制就像一个保险，通过做这个事情可以避免更大的损失。所以到底要不要买这样一个保险，其实本身就是见仁见智的。这个需要组合经理根据自己的投资模型和经验去做判断。
整体来说，再平衡是配置风险管理的一种手段，对于风险平价而言，再平衡一般是盯住目标波动率的。具体的再平衡频率以及历史数据时长，还有波动率的测量参数取决于投资者的自身偏好，例如有些投资者偏好反应更灵敏的波动率模型，这样的方法可能使得组合的反应更为迅速，但是也可能会带来追涨杀跌的问题。
云锋金融：如果我们构建风险平价这样一个组合的话，实际上面临的风险主要体现在一些什么地方？在参数设置和再平衡上，具体如何操作来规避回撤风险和模型风险？
对投资者或者对投资经理来讲，其实风险平价主要的风险有两个，一个是回撤风险，一个是模型风险。
回撤风险主要是因为风险平价本质是一个贝塔型的组合，当构成组合的每一种资产都在下跌的时候，投资者肯定就要承受损失，所以这个回撤的风险是最重要、最需要管理的一个部分。尤其考虑到如果在有杠杆的情况下，对于回撤还是要格外的重视。比如像2008年的这种事件，这都是一个比较典型的对于风险平价来说的风险事件。
对于回撤风险的管理，就像前面谈到的，有些组合经理会使用去杠杆的方法，同时，可能更为重要的是通过反复的测试组合，提高组合的防御性。
还有一个风险是模型风险。这个主要是包括两个方面。一个方面是模型有没有正确的设置各种参数。其实在极端的情况下，可以认为任何模型都是不完美的，因为模型是对于现实情况的一个近似和抽象，所以其实多多少少都会有一些偏离。但是如果参数设置得当的话，可以在一定程度上控制这些偏离。
另外一方面，在组合实际的运行中，比如说当一个资产涨的特别好的时候，它的比例可能已经超过了你原始设定的比例，那么再平衡也是管理模型风险的一种方式。通过定期的使得各个资产的比例回到初始设定值，然后来减少实际组合跟模型之间的偏离。
关于风险管理，可能有些读者认为我们说的还不够具体，实际上风险管理提供的是手段和工具，具体如何去用、有多大容忍度，很难一概而论，甚至可以上升到组合管理的哲学。在这种情况下，我们在书中探讨的内容更多的是一些基本的原则，希望帮助读者理清风险平价组合面临的各种风险，但是不可能一刀切去设定非常具体的数字。
那些期望看了书就能照着模仿的读者在风险管理相关的内容上可能要感到有一点点失望了，因为在实际实施层面最考察投资经理的经验和功力的内容其实就是风险管理，很难像模型理念一样“因为A所以B”这么直接推倒。风险管理是一个非常见仁见智的话题，我们也希望在书中的探讨在尽量详细的基础上不失一般性。
云锋金融：那我们回到这个风险平价模型本身，这里面我们需要考量的或者需要我们考虑的一些维度都有哪些？
其实市场市面上现在能看到的风险平价的产品类型比较多。如果用一个比较简单的维度去考量的话，一个维度是偏积极还是偏被动，比如一些管理人是比较被动的模型驱动型，对未来的趋势预判比较少，而另一些管理人则相对更加主动，在具体操作上会根据资产估值、宏观经济形势、市场情绪等做出调整，灵活性更强。
另外一个维度是因子还是资产的平配，一些管理人选择以风险因子，如经济增长、通货膨胀、实际利率、信用等作为进行风险平价的构建单元，另一些管理人则以风险资产，比如股票、固定收益、大宗商品、通胀挂钩债等作为进行风险平价的基础。
云锋金融：说到因子投资，国内现在有许多不同的因子投资产品，作为投资者来说，看到这么多产品的时候心里可能会有一些困惑，到底应该怎么去理解这些因子产品？
其实因子产品就像股票有积极被动一样，也是有不同的风格。
我们可以简单提供一个框架，比如从以下三个维度去分类这些因子产品。
第一个维度是可投资的还是不可投资的。有一些因子是可投资的，比如说利率因子，你可以找到相关的工具去获取相应的敞口。但有一些是不可投资，比如说如果把经济增长定义为GDP数值，那么这个数字本身是无法投资的，同理还有CPI。
第二个维度是统计型的还是具有经济意义的。具有经济意义的很好理解，比如经济增长、通货膨胀、利率、信用等等这些。统计型的是指，比如PCA模型（principal component analysis，主成分分析）就是统计型的。它也是一个因子模型，但是可能从第二个因子开始往后就很难去对它进行具有经济意义的解释。
第三个维度是自上而下还是自下而上的。涉及单一资产类别的因子往往是自下而上的，而很多跨资产宏观因子模型都使用了自上而下的方法。因子实际上有不同的层级，底层的因子颗粒度比较小，换句话说每一个因子所包含的信息量会比较少一点，所以在同一个等级上会有很多个因子，越往上面的层级，因子的颗粒度越大，个数就会相应的越少，单个因子所包含的信息量也会增加。
云锋金融：大家都在研究中国A股市场的一些特质，未来从因子投资角度或者从风险平价的角度，会有一些什么样的新的发展？
从业内的整体情况来看，因子方面还不存在标准的计算方法或者说公式，定义并不是非常的统一。比如说,波动率可能大家都知道应该怎么算，但是像价值这个因子，可能市面上不同机构的算法都不完全一样。如果某一家机构说我们的价值因子在A股表现得很好，可能是真的很好，也可能是因为定义跟别人略有不用。所以目前因子在定义上很难做到标准化，需要投资者进行具体问题具体分析。
从整体的趋势而言，今天阿尔法就是明天的贝塔。很多东西暂时还没有被广泛地发现或者没有被广泛的去套利。当被广泛去交易的时候，这种异象（anomaly）和套利空间就慢慢消失了。
具体到A股来说，A股市场的确有一些不同于发达市场的特质，比如我国投资者中散户数量多，散户比起机构投资者更看重短期收益，推高了价格波动率。另外，比如美国等发达市场，机构投资者培育的历史较长，很多养老金保险等机构他们的行为往往是看重中长期风险调整后收益。关于因子的研究很多都是基于发达市场的历史业绩得出的结论，这些结论是否在A股适用，需要投资者审慎地去求证。
目前我们的市场还在蓬勃发展中，机构都还比较年轻，行为仍然偏短期化。这可能也是一个阶段性的情况。随着很多因子投资以及母基金FOF的发展，或许可以稍微平滑市场的波动。未来，随着我们国内市场的一些变化，比如更多的机构参与到市场、行为更加的机构化，A股市场的特质也将会发生改变。
今天讨论的很多问题，由于时间关系不能一一展开。具体的细节和深度内容，可以参考《风险平价量化投资-探秘资管前沿》，已由中信出版社出版。
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封面来源：pixabay.com
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