正文
1%+
”的低利率时代，利率能否继续下行的不确定性加大。
在利率下行空间有限且债券票息收益受到压缩的大背景下，基于资产的风险平价策略或将不再是一个稳健的基准策略。
策略过度依赖低波动资产的另一个问题是：组合预期收益率系统性偏低，难以有效构建中高波动特征的投资组合。
加杠杆是提升组合收益最直接的做法，但经我们测算，将
10
年期国债调整至
10%
的预期收益目标所需的杠杆水平长期高于公募基金
140%
的监管上限。从有效前沿边界理论来看，这种杠杆限制打破了收益和波动等比例放大的理想状态。在无杠杆限制时，投资者可以通过增加杠杆，沿着资本市场线（
Capital Market Line, CML
）无限等比例放大收益和波动，从而达到任何预期的收益目标。但在杠杆约束下，资本市场线被截断。这意味着，组合的收益率和波动率均有上限。
我们认为资产风险平价的根本问题在于，它错误地将人为设定的资产类别与真实的风险驱动因素画上等号，假设资产类别的差异必然带来风险分散，资产自身的风险特征成为模型的优化目标，导致策略对低波动资产依赖过大，无法实现真正的风险分散。
事实上，这种简化处理就像用国家边界来划分气候带——看似清晰，实则掩盖了底层机制的连续性。我们需要重新审视回报流的构建方式，穿透资产表象，从更底层的驱动因素进行分析。
因子风险平价：构建回报流的新范式
Ang
（
2014
）在《
Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing
》一书中指出，资产配置真正重要的是资产类别所代表的重叠风险，而非标签本身，投资者应关注“因子风险”。
因子风险平价不再将资产类别视为不可拆分的投资单位，而是将其视为不同“风险驱动因素”的组合。
这种方法论类似于对资产收益率进行了一次矩阵变换，将复杂的收益结构分解为更底层的风险因子。这些因子间的相关性有逻辑支撑，在长期来看能够提供更稳定的风险溢价。因子风险平价有潜力在不同市场环境下提供更优的风险调整后收益，且大概率不会出现类似资产风险平价中被“长期低波”资产主导的情况。换言之，
通
过合理的因子选择，因子风险平价能够真正做到风险的均衡配置
。
在因子风险平价的框架下，资产配置可以分为四步：
(1)
因子选择。
识别并选择具有独立经济逻辑、长期存在风险溢价的底层风险因子，并从因子角度构建回报流；
(2)
因子风险度量。
将资产的风险和收益结构从表面层分解到因子层面；
(3)
权重分配。
通过优化算法调整资产权重，使得各个风险因子对投资组合总风险的贡献大致相等；
(4)
动态再平衡。
资产配置领域应该关注哪些风险因子？
Ang
（
2014
）提出了一个经典框架，他认为资产配置领域的风险因子主要分为两大类——宏观类因子和投资风格类因子。宏观类因子反映经济系统底层运行状态的核心变量，通过改变资产现金流折现率或风险溢价，系统性影响所有资产类别。投资风格类因子是基于市场异象或策略逻辑构建的可交易风险敞口，包括静态因子——长期持有即可获取风险溢价和动态因子——需通过跨资产交易持续调整头寸。
如何刻画资产的因子暴露并实现因子风险均衡？
主观方法主要依赖于对经济原理、市场机制和资产特性的深刻理解，通过定性分析来判断资产对因子的敏感性（暴露），并通过经验调整资产权重来实现因子风险均衡。量化方法通过模型精确计算各资产对各风险因子的敏感度，构建
因子协方差矩阵
，并计算每个
因子对总风险的边际贡献
，最后利用
优化算法
调整资产权重，以实现因子风险均衡、捕捉因子溢价。在实践中，两者往往结合使用，以兼顾模型的精确性和实际操作的灵活性。
实操层面，
桥水基金（
Bridgewater Associates
）的“全天候”（
All Weather
）策略是宏观因子风险平价的标杆实践
。该策略由雷·达里欧（
Ray Dalio
）于
1996
年推出，其核心理念是构建一个在不同经济环境下都能存活的投资组合。桥水中国自
2018
年获得中国私募基金管理人资格以来，其境内的全天候增强型产品持续超越市场基准的表现，印证了全天候策略在中国的可行性。本文接下来将先分析
桥水全天候策略的底层逻辑；再结合中国市场的特殊性，探讨全天候策略本土化的实现方式。
02 经典案例：桥水基金的全天候策略
达里欧将策略的收益拆解为三个核心部分：现金回报、
β
回报和
α
回报。他指出，尽管
β
的种类相对有限且风险溢价较低，但长期来看
β
回报可以跑赢现金。“
全天候策略”是一类
β
策略，注重长期收益。它弱化了对宏观经济的预测，选择通过宏观因子平价的方式构建一个宏观敏感性较低的投资组合来获得长期稳健收益。
全天候策略的哲学是，任何单一资产、单一因子都无法长期领先，因此分散配置才是获取长期收益的最优解。本部分将从因子风险平价的框架出发，详细分析全天候策略在因子选择、风险度量与权重分配方面的做法，并以道富
-
桥水全天候
ETF
为例进行产品层面的介绍。
宏观因子选择：增长与通胀的四象限划分
全天候策略为什么选择分散组合的宏观风险？
Shahidi
（
2014
）在《
Balanced asset allocation: how to profit in any economic climate
》一书中给出了他的理解，他认为资产回报可分为
现金回报
（无风险利率）
与
超额回报，后者由三类风险因子驱动：
(1)
利率预期外变化；
(2)
风险偏好预期外变化；
(3)
宏观经济预期外变化
。其中，利率预期与风险偏好变化属于系统性风险，对所有风险资产类别产生同向冲击。而
宏观经济变化对不同资产的影响不完全相同，是唯一可通过多资产选择进行分散的风险维度。
桥水全天候策略通过持有在不同经济状态下表现优于平均的资产来
降低资产组合对宏观环境的敏感性，在时序维度实现风险分散（而非风险对冲）
，寄希望于资产组合在前两个因素的暴露带来高于现金的超额回报。
全天候策略认为资产价格的核心驱动因素为
经济增长
与
通货膨胀
，并且强调宏观因素预期外的变化才会对资产产生实质性影响。基于此，策略将经济状态划分为四个象限：
增长超预期、增长不及预期、通胀超预期和通胀不及预期。
桥水
全天候策略的目标是在这四个象限中，分别挑选出受益于该象限的资产，构建出四个长期来看风险溢价为正的回报流。
这实质上是一种分域建模的策略思想。
相较于直接预测资产收益，通过选择合适的宏观因子并给出明确的经济假设，资产选择的逻辑将更清晰和聚焦。
确定宏观象限后，全天候策略在各象限内依据资产与经济环境的相关性来筛选资产，认为每一种资产都有其“经济偏好（
Economic Bias
）”。
根
据道富官网披露的资料，“桥水公司将使用其专有的按资产类别估算的增长和通胀敏感性方法来创建一个在增长或通胀条件下没有偏见的投资组合”，我们认为全天候策略可能采取
“定量
+
定性”
相结合的方式进行相关性分析。此外，策略在划分象限时并没有采取“增长
-
通胀”双维度的方式，我们认为这是因为在多重宏观因素同时变化的复杂情境下，资产的经济偏好可能相互抵消，使资产选择变得困难。下图展示了桥水基金给出的全天候策略的资产配置组合。
风险度量与权重分配：杠杆调整后各象限风险平价
为各象限选定资产后，全天候策略将各资产风险上聚到象限层面，然后进行风险平价。这个过程中有两个关键点：
(1)
风险度量：
量化各资产及各象限的风险。
(2)
杠杆调整：
通过杠杆机制调整不同资产的风险收益特征至尽可能接近。
风险度量的具体方式并无官方公开资料可参考。但根据达里欧在多次公开演讲中强调其看重下行风险这一信息，我们可以推断，在实际操作中，
全天候策略更注重对下行风险和尾部极端风险的刻画
，这也和策略“在任何环境下存活”的目标相契合。前期报告《风险预算模型如何度量风险更有效——改进风险度量方式稳定提升风险模型表现的方法》（
2019-11-08
）从量化角度详细介绍了多种风险的刻画方式，感兴趣的读者可参阅。
杠杆调整的目的在于使组合达到投资者预期的收益率，这也是全天候策略在不引入主观观点的前提下提高回报流表现的关键步骤。
达里欧认为各类资产在风险调整后的收益率大致相同且普遍高于现金收益率，因此通过适度杠杆化这些资产，便能有效提升组合的绝对回报，同时维持其风险分散的特性，从而在不依赖宏观预测的情况下，实现收益目标。以下图为例，在不进行杠杆调整的情况下，为了实现
10%
的预期收益目标，组合不得不超配右上角的高风险资产，难以充分分散风险。引入杠杆将各资产收益率调整至目标水平后，无论如何加权，组合收益均可达到
10%
。此时再进行风险优化，即可获得一个比不加杠杆时夏普比率更优且分散的组合。
使用杠杆调整资产的风险收益特征后，全天候策略会依据各资产对增长和通胀四象限的敏感性，将资产的风险分解为因子的风险，然后进行因子层面的风险平价，
完全不引入资产自身维度的战术性观点
。桥水基金未曾公开风险平价的具体实现方式，但根据道富官网上披露的细节“全天候策略会对市场进行定期评估并结合对如何最好地实现增长和通胀平衡的理解的演变，在资产类别之间和内部调整分配”，
我们认为虽然全天候策略并不对宏观状态进行预测，但这并不意味着策略不参考任何宏观观点，宏观观点体现在资产宏观敏感性分析和风险度量层面
。
