大类资产配置新思路：从宏观友好度评分到BL模型观点矩阵『附报告下载』 - 热点洞察

本次为大家解读的报告是《主被动结合的大类资产配置新思路：从宏观友好度评分到BL模型观点矩阵》，报告共35页，更多重要内容、核心观点，请参考报告原文，文末有完整版获取方式。

报告核心内容解读

本文详细阐述了一种创新的大类资产配置策略，该策略将宏观友好度评分指标系与Black-Litterman模型（BL模型）相融合，实现了主被动分析框架的有机结合。文章深入剖析了主动与被动分析框架的构建原理，并以观点矩阵为桥梁，将宏观友好度评分有效融入BL模型中，从而优化了资产配置决策。根据模型计算结果，当前建议的配置仓位应侧重于日本权益资产。然而，报告亦指出了模型设计中潜在的风险因素，需引起投资者的关注。

1. 主动分析框架：通过构建宏观经济预期与资产收益率预期之间的映射关系，本文形成了一套宏观友好度评分指标系。该指标系针对各类资产定制了专属的宏观基本层面量化指标，为资产配置提供了独特的视角和依据。

2. 被动分析框架：本文介绍了BL模型的基本原理，该模型运用贝叶斯理论，将投资者的主观观点与量化配置模型相结合，从而得出更加合理和优化的资产配置权重。

3. 主被动结合新思路：本报告的创新之处在于，以观点矩阵为媒介，成功地将宏观友好度评分指标系融入BL模型中。这一过程包括将宏观经济指标的一致预期转化为宏观友好度评分预期，进而转化为各大资产的预期收益率，并最终将这些预期收益率融入BL观点矩阵中。这种主被动结合的方法，既考虑了市场的客观规律，又融入了投资者的主观判断，从而提高了资产配置的科学性和有效性。

4. 模型表现与配置建议：通过引入综合宏观友好度评分主观观点的BL模型策略，本报告在五年回测期内观察到，该策略的表现显著优于其他对比策略。具体而言，其年化收益率可达23.1%，夏普比率高达1.52。根据模型计算，当前配置仓位应重点投向日本权益资产，以获取较高的预期收益。

5. 风险因素：尽管本报告提出的模型策略在回测期内表现优异，但仍需警惕一些潜在的风险因素。这些风险包括模型设计的主观性、分析维度的局限性、历史与预期数据的偏差、市场一致预期的调整以及黑天鹅事件等。这些因素可能导致大类资产的相关性增加，进而影响资产配置组合的表现。因此，投资者在运用本模型进行资产配置时，应充分考虑这些风险因素，并制定相应的风险应对措施。