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大类资产配置研究系列二：“风险均衡+目标波动率+观点估值调整”大类资产配置2.00策略
一、“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”配置原理
在“风险均衡+目标波动率”的1.00版本战略配置基础上。根据宏观策略研究团队给出该类资产的高配、标配或低配建议。结合每类资产的在过去N年的估值分位数，确定每类资产在配置区间内的具体配置比例。（如资产A的配置区间为0%-50%，估值分位数30%，那么资产A的配置权重为35%）
该“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”配置模型为大类资产配置的2.00版本，相较于纯模型的1.00版本，加入了宏观人工观点与估值仓位调整，增强模型的灵活性与收益能力。
二、“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”配置过程
“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”的配置过程实际上是模型层至配置层的一个逐步精准的过程。
第一层：纯模型
模型层面采用国内股票债券风险均衡策略叠加目标风险策略（具体策略逻辑可参考往期《“风险均衡+目标波动率”大类资产配置策略》报告）。根据风险均衡模型权重结论在历史同档目标波动率权重范围中所处位置，确定每类资产当前配置所属区域是高配、标配或低配。
输入大类的指数主要包括：wind全A、中证转债、中证全债、货币基金指数。分别作为股票类、转债类、债权类、货币类资产的代表指数参与模型配置。
目标风险策略根据用户的风险偏好，输入对应不同风险层次的目标波动率作为约束。
第一层模型的计算结果如表1所示，颜色标注的区间为模型层面结论当前所属的配置区间：
第二层，模型+人工因子
在第一层的基础上增加人工判断，根据宏观策略研究团队给出该类资产的高配、标配或低配建议确定各资产最终的权重配置区间，以增强组合收益。
人工宏观因子信号生成原理，在综合涌富宏观一致预期指数以及定性研究团队的宏观观点后得到各自产品类的超配、标配或低配观点，转换进入模型最终确定各资产配置区间。（如组合一模型信号是低配A股、超配国内债券、低配转债，而人工因子信号是标配A股、低配国内债券、超配转债，最终模型+人工因子，给出的资产配置结论为：低标配A股、标配国内债券、标配转债）
第三层，模型+人工因子+估值
第三层是在第二层的基础上结合每类资产的在过去N年的估值分位数，确定每类资产在配置区间内的具体配置比例。（如资产A的配置区间为0%-50%，估值分位数30%，那么资产A的配置权重为35%）
三、加入估值观点调整与纯风险均衡模型对比优势
1、宏观团队与模型观点权重各半，可以相互补充不足，组合灵活性有所增强；
2、 叠加估值在过去五年中的分位进行组合调整，能够在偏重于风险分散的配置基础上达到收益提升的效果。
四、“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”的策略效果展示
对过去1年股票、债券、转债三类资产的“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”配置效果进行回测，选取目标波动率分别在[0.01 0.02 0.03 0.035 0.04 0.05 0.055 0.06 0.07 0.075 0.08 0.09 0.095 0.12 0.15]档位的配置组合，分别测试只做第一步“风险均衡+目标波动率”策略以及全三步“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”策略的配置效果，“风险均衡+目标波动率”策略各项风险收益指标如表5所示，“风险均衡+目标波动率+估值观点调整”策略各项风险收益指标如表6所示。
从回测结果来看，加入估值观点调整能够为组合带来一定的收益提升（见表6中标红部分），同时波动和回撤会略有上浮，但仍能控制在目标波动附近的合理范围内，综合来看，加入估值观点调整的策略相比于原“风险均衡+目标波动率” 策略对组合的配置效果更优。
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