發布時間：2020年5月21日
摘要：
為何需要關注市場風格，其一在於股市存在風格輪動現象，且風格切換時點較難精準把握，或對投資組合造成中長期的衝擊，只有把握好市場風格輪動，投資者才能創造更好的收益，或更有效的避免虧損；其二在於市場機構投資者風格多元，不同投資者的風格一定程度上可作為資產配置的參考。
我們採用Black與Litterman於1992年提出的Black-Litterman模型作為預測框架，該模型以市場均衡假設推出的資產收益率為出發點，結合投資者對不同投資品收益率的主動判斷，最終確定投資品的收益率和最佳的投資組合配置。相較於傳統CAPM模型框架下的配置方法，B-L模型解決了預期收益率難預測、最優組合配置對輸入非常敏感兩大問題，具備較強的實際業務意義，並且在配置結論上也比傳統CAPM模型有著更直觀的意義。
動態再平衡過程中需要關注的要點。七大因子需要關注：一是投資者風險容忍度，二是初始平衡配置比例，三是初始平衡配置組合下的先驗協方差矩陣，四是先驗分布下的不確定性係數（或顯著性水平），五是觀點矩陣，六是預期超額收益率向量，最後是觀點方差矩陣。在這七個因子中，最重要的是觀點矩陣、預期收益率向量和觀點方差矩陣。我們把市場對盈利的一致性預期變化作為觀點矩陣，將2018年12月作為基期，考察兩種策略在2019年全年的表現，結果顯示動態再平衡策略更優，體現為更大漲幅、更大夏普率以及更低波動率。
模型適用性強，並且可自定義：調倉頻率方面，可結合投資者自身考量進行更改與優化，如根據觀點更新的頻次來進行周、月、季、年度的倉位優化；觀點矩陣方面，投資者可根據自己信任的主體來設定個性化的觀點矩陣；預期與自信度層面，預期收益率可由投資者根據實際需求自行設定，也可採用分析師觀點；此外，投資組合的標的也可按投資者需求設定，B-L框架可應用到對大類資產、行業指數、個股等投資標的的配置上。
策略建議：根據2020年上市公司一季度財報與最新市場一致性盈利預期情況，在本文演示的2019年末的風格組合配置比例上，2020年二季度建議降低大盤成長、小盤價值的配置比例，轉而增配大盤價值。
正文：
早在20世紀70年代，風格投資（Style Investment）的概念就已被提出，彼時市場發現有些不同行業的股票具有相似的特徵和表現，若按照這類相似的特徵和表現對股票進行分類，那麼可以發現不同種類的股票會表現出不同且相對穩定的收益特徵。早期，市場將股票風格分類為成長、周期、穩定和能源四大類，後來則衍生出更多的類別，如按市值大小分類的大盤股、小盤股，按公司業績情況分類的成長股、價值股等。
此後指數公司、基金公司圍繞市場風格開發了一系列風格指數與相關基金。A股市場上也不乏此類風格指數，如深圳證券信息有限公司發布的巨潮風格系列指數，包含大盤成長、大盤價值、小盤成長、小盤價值等一系列風格指數，為市場提供了跟蹤股市風格變化的良好工具。
其一，股市存在風格輪動現象，且風格切換時點較難精準把握，或對投資組合造成中長期的衝擊。只有把握好市場風格輪動，投資者才能創造更好的收益，或更有效的避免虧損。我們以大盤價值、大盤成長、小盤價值、小盤成長四種風格來回溯過往5年股市風格表現情況，不難發現股市風格在不同時間段均有不同表現，如2015—2016年期間，小盤股整體表現強於大盤股，而2016年末開始出現風格分化，大盤股變得更強勢。
雖然市場有不少論據、分析等信息來判斷未來較長趨勢下的風格變化，但這也只是一種相對模糊的預判，較難精準把握。假設投資者在2016年三季度準備建倉，並預判後市小盤股將仍然維持強勢，那麼他/她將錯過從2016年末開始的大盤股行情，也將面臨為期3年（截止2019年）的小盤股熊市行情。可見市場風格的變化將對資產組合的影響不僅局限於短期，還有可能是中長期性的。
其二，市場機構投資者風格多元，不同投資者的風格一定程度上可作為資產配置的參考。我們在報告《配價值還是追熱門? ——基於A股市場的策略研究》中指出，A股境外投資者中，北上機構比較重視對價值股的配置（風格比重高達67%），而QFII則聚焦成長型標的；境內整體公募基金風格更偏向成長，價值佔比尚未過半，以五年維度來看，08年金融危機後A股市場上股票型基金的價值風格佔比也有所下降。
為嘗試把脈未來市場風格，進而對未來資產組合動態平衡提供更為具象化的參考，本文將基於經典配置模型，結合市場一致性預期，給予季度配置比例的動態再平衡建議，回檢策略歷史表現並與比較基準進行對比，最後得出實證結論與相關策略建議。
為解決風格輪動問題，我們可採用近代經典資產配置模型。對於配置模型而言，學術界與投資界中較為廣泛使用的有資本資產定價模型（Capital Asset Pricing Model，簡稱CAPM），Black-Litterman模型（以下簡稱B-L模型）等。而大量實踐證明，CAPM框架下的資產配置存在一系列實操問題，相較於傳統CAPM框架下的配置方法，B-L模型則解決了預期收益率難預測、最優組合配置對輸入非常敏感兩大問題，具備較強的實際業務意義，並且在配置結論上也比傳統CAPM有著更直觀的意義。
（一）邏輯框架：Black-Litterman模型
我們採用Black與Litterman於1992年提出的Black-Litterman模型作為預測框架，該模型以市場均衡假設推出的資產收益率為出發點，結合投資者對不同投資品收益率的主動判斷，最終確定投資品的收益率和最佳的投資組合配置。本質上講，B-L模型是貝葉斯框架下採用先驗（Prior）收益率和新信息得到後驗（Posterior）收益率，因此，它是一種對收益率的貝葉斯收縮（Bayesian Shrinkage）。
資料來源：A STEP-BY-STEP GUIDE TO THE BLACK-LITTERMAN MODEL (2005)、招商銀行研究院
簡單來說，B-L模型需要七大因子。一是投資者風險容忍度（Risk tolerance），二是初始平衡配置比例，三是初始平衡配置組合下的先驗協方差矩陣，四是先驗分布下的不確定性係數（或顯著性水平），五是（市場/分析師/投資者）觀點（views）矩陣，六是（市場/分析師/投資者）預期超額收益率向量，最後是觀點方差矩陣。
在這七個因子中，最重要的是觀點矩陣、預期收益率向量和觀點方差矩陣。舉例來說，假設有兩隻股票A和B，通過分析我們認為A比B的期望收益率要低10%，但我們對這個結論並不是100%確信，假設方差為4%，那麼用B-L模型語言來表達上述分析觀點，觀點矩陣為[-1,1]，預期收益率為0.1，方差為0.04。利用以上新信息，結合初始平衡配置下的配置比例、先驗協方差矩陣、顯著性水平等歷史參數，可求得觀點更新後的後驗配置比例。
在運用模型之前，我們需要高度重視模型本身存在的風險。B-L模型下的後驗收益率分布極大程度取決於觀點矩陣、預期收益率和投資者的自信程度，因此當市場/分析師/投資者的觀點與後市發生很大偏差，或自信程度不足時，模型的結論也將變的扭曲。
為儘可能排除分析師、投資者個體觀點偏差影響，本文將採用市場一致性預期對A股風格指數的配置比例進行動態再平衡調整，旨在通過B-L模型對風格指數進行擇時操作，戰勝風格平衡的比較基準。
我們把市場對盈利的一致性預期變化作為觀點矩陣。具體來說，每季度市場會基於上市公司業績實際情況對未來每股收益預期進行更新，統計對應風格指數中所有成分股的盈利預期後並匯總調整，即可得到對應風格指數盈利的整體一致性預期。根據歷史表現來看，盈利預期（後推3個月）與同期指數漲跌幅存在一定程度的相關性，這隱含的意義則是，當前風格指數的一致性盈利預期若較前值有所上調，那麼可增配對應風格；若較前值下調，則減持對應風格。
跟蹤上述基於一致性盈利預期的簡單動態擇時策略，並將其業績與比較基準對比，便可考察B-L模型框架下的風格擇時策略表現情況。由於此風格擇時策略是一種動態再平衡的過程，因此比較基準我們選取均衡策略，即從基期開始以25%的固定比例配置四種風格指數，中途不做任何變動。
本文中，我們預期動態再平衡策略將比均衡策略的年化收益率高10%，方差為4%，顯著性水平取10%，再根據市場一致性盈利預期變化，進行季度頻率上的觀點矩陣更新與倉位調整。
此外，在確定相關參數時需要注意一些事項：
如何確定先驗方差矩陣？根據四種風格指數的歷史漲跌幅，可計算出該四種指數的方差矩陣，進而作為本文對於2019年全年動態再平衡的先驗方差矩陣。
如何確定觀點矩陣？以2019年9月末為例，我們發現大盤成長的市場一致性盈利預期增速環比顯著上升2%，而同期小盤成長一致性盈利預期增速環比下降1%，大盤價值和小盤價值基本無太大變化。那麼由市場一致性盈利預期變化反饋出的信息是大盤成長可能表現更為強勢（因為盈利在大幅改善），因此2019年9月的觀點矩陣按大盤成長、大盤價值、小盤成長、小盤價值的順序可寫為[10,0,-10,0]，其中，觀點的強勢程度（該矩陣中為10和-10）由投資者自行設定，激進投資者可將數值設置更高，謹慎投資者可將數值設置較低。
觀點與實際或歷史表現不相符時怎麼辦？B-L模型具有「自我調節」功能，該模型在輸出結果時會返回λ參數，該參數衡量的是分析師觀點對先驗分布的影響程度，若λ＞0，說明是正向影響，若λ＜0，反映的是反向影響。
將2018年12月作為基期，考察兩種策略在2019年全年的表現，結果顯示動態再平衡策略更優，體現為更大漲幅、更大夏普率以及更低波動率。
累計漲幅上看，動態再平衡策略2019年累計上漲36%，而均衡配置策略同期累計漲幅30%，超額收益為6%；夏普率上看，動態再平衡策略夏普率為6.18，均衡配置策略為4.84；波動率上看，動態再平衡策略年化波動率為5.57%，均衡配置策略為5.89%。
考察倉位變化情況，2019年動態再平衡策略共有三次調倉。首次為2019年1月建倉時，與均衡配置25%的配置比例相比，增配約20%的大盤成長，清倉小盤成長，並適度降低了大盤和小盤價值約5%的配置比例；第二次為2019年4月，小幅增加了小盤價值與大盤成長的倉位，而將大盤價值的倉位由21%降低至5%；第三次為2019年10月，大盤成長增配約12%，小盤價值倉位降低約5%，大盤價值小幅降低約1%。
從結果上看，雖然B-L動態再平衡策略在2019年全年表現戰勝均衡策略，但需要注意的是其並未達成預期的10%超額收益，造成此現象的原因主要是先驗分布的不確定性係數與投資者自信水平的選取。基於B-L模型框架，投資者可以根據自身考慮與需求進行自定義調整和優化，如：
動態再平衡頻率方面，調整頻率可結合投資者自身考量進行更改與優化，如根據觀點更新的頻次來進行周、月、季、年度的倉位優化；
觀點矩陣方面，本文動態調整策略採用市場一致性盈利預期變化作為觀點，其背後默認的是市場一致性預期與實際表現具有較顯著的正相關性，即市場一致性預期能較好的預測市場表現，同時一致性預期一定程度上也能熨平過於極端的市場觀點。此方面上，投資者可根據自己信任的主體（如分析師、同業等）來設定個性化的觀點矩陣；
預期與自信度層面，預期收益率可由投資者根據實際需求自行設定，但需要對自身預測能力有較強的理解，如預期收益率的設定是否合理、自身自信程度是否過高或過低。若採用分析師觀點，則需對其歷史預測勝率、自信度有較為準確的把握。
此外，投資組合的標的也可按投資者需求設定。本文以風格指數作為分析案例，該框架可應用到對大類資產、行業指數、個股等投資標的的配置上，如Black and Litterman (1992) 對德國、法國、日本等多個國家的貨幣、債券和權益資產進行動態再平衡；Idzorek (2005)對美國債券、美股風格組合（大盤成長、小盤成長、大盤價值、小盤價值）、高分紅股票、新興市場股票等多種標的進行B-L動態再平衡，調整後組合表現出更高的收益率與夏普率。
根據2020年上市公司一季度財報與最新市場一致性盈利預期情況，在本文演示的2019年末的風格組合配置比例上，2020年二季度建議降低大盤成長、小盤價值的配置比例，轉而增配大盤價值。
考察2020年以來的表現，B-L動態再平衡策略已創下自基期以來的歷史新高，截止5月20日累計漲幅達39%，而同期均衡策略仍在收復今年2月以來的失地，累計漲幅28%。不難看出，按照一定頻率對投資組合進行動態再平衡將有利於整體投資組合的表現，也有利於降低組合波動，更好的適應市場變化。