Hey朋友们，今天我们来聊聊大类资产配置，这个话题听起来可能有点高大上，但其实它和我们每个人都息息相关。简单来说，大类资产配置就是把我们的投资像做拼图一样，分散到不同的资产上，比如股票、债券、房地产等等。这样做的好处是，可以降低风险，同时还能提高我们的收益潜力。

首先，我们得明白，资产配置其实就像是在玩一个平衡游戏，我们要根据自己的风险承受能力和投资目标来决定怎么分配这些资产。有研究显示，资产配置对投资组合的表现影响巨大，在美国，它对投资组合业绩的贡献高达90%，而在国内，它对不同基金业绩差异的解释率也有40%。

接下来，我们得了解一下，大类资产都有哪些。它们包括传统的股票、债券、货币，还有越来越受关注的另类资产，比如大宗商品、股权投资、房地产、基础设施和艺术品等。这些资产就像是不同的食材，我们需要把它们搭配好，才能做出一顿美味的大餐。

而大类资产配置的意义，就在于它可以帮助我们实现风险的分散，找到最佳的风险收益平衡。比如，如果我们同时持有股票和现金，那么在股市大跌的时候，现金就能帮我们分散风险，避免整个投资组合遭受巨大损失。

当然，大类资产配置的过程也不是一成不变的，它需要我们不断地根据市场情况和自己的投资需求来优化和调整。这就好像是我们要根据季节的变化来调整自己的饮食一样，冬天可能需要更多的热量，夏天则需要清淡一些。

战略资产配置和战术资产配置就像是我们的长期计划和短期行动。战略资产配置注重长期稳定性，而战术资产配置则更看重短期的市场机会。这就像是我们既要有长远的人生规划，也要有应对日常变化的灵活策略。

在资产配置的模型中，均值方差模型、Black-Litterman模型、风险平价模型等，都是我们用来指导投资组合构建和调整的工具。它们就像是不同的烹饪方法，帮助我们把各种食材搭配得更加合理。

最后，我们还要关注资产配置的发展趋势，比如因子配置模型、风险平价模型、基于宏观因子的资产配置等，这些都是现代投资领域中的热门话题。随着全球经济的发展，这些策略也在不断地进化和完善。

总之，大类资产配置就像是我们理财的厨房，我们需要精心挑选食材，合理搭配，不断尝试新的烹饪方法，才能做出既美味又营养的佳肴。

希望今天的分享对大家有所帮助，下面我们开始上干货！

（一）大类资产配置的含义

大类资产配置是一种投资策略，根据投资者的风险偏好、投资目标和投资期限等因素，利用主观分析方法和量化配置模型，将投资基金分配到不同的大类资产中，如股票、债券、房地产、商品等，以实现风险分散和最优的风险收益平衡。根据研究，资产配置对美国投资组合业绩贡献高达90%，对国内不同混合型基金业绩差异的解释率为40%。通过合理的大类资产配置，可以降低投资风险并提高收益潜力。

在理解大类资产配置的概念时，需要从"大类资产"和"配置"两个维度出发。

首先，资产配置是根据不同资产的收益率、标准差和相关性等数据进行计算，利用均值方差最优化方法来选择不同风险收益率的资产组合。而大类资产是指将具有较强同质性的资产集合起来，形成一类在预期收益和风险特征上相似，并且具有较强资产间相关性的大类资产，因此对于资产类别的划分，一般要满足同质性、排他性、相关性。

大类资产配置干货篇（二）大类资产的种类和特征

经典的资产配置通常基于股票、债券、大宗商品和货币进行，有的也会加入房地产、私募股权或者不动产基础设施等另类资产，这些都是所谓的大类资产，每一类资产其实都包含非常多的子类别，而这些子类别的风险收益特征也常常有显著差异。在投资实践中，可以考虑进一步细分资产类别，以获取更精细、更稳健的资产配置方案。由于并没有统一的资产细分方法，如何细分资产类别很大程度上便取决于资产配置模型构建者的目的和偏好。一般来说，投资者将满足同质性、排他性以及相关性的细分资产划分为同一大类资产。

从投资实践的角度出发，我们把大类资产整体划分为：股票、债券、商品、货币、另类资产，进一步在每类资产下面再进行二级和三级分类，三级分类要求具有具体可跟踪指数或者有可投资工具，如此，在构建资产配置模型后可以更加方便的投资实践。

通过将资金分配到不同大类资产中，投资者可以实现风险的分散和收益的最优平衡。举例来说，持有股票和现金的组合可以在股市暴跌时通过现金的作用实现风险的分散，避免整个投资组合遭受巨大损失。大类资产之间的波动性不同，股票和商品属于高波动性资产，债券属于低波动性资产，而货币的波动性介于两者之间。不同大类资产具有不同的风险特征和相关性，合理配置可以降低风险、提高长期收益。

大类资产配置干货篇（三）大类资产配置的意义

大类资产配置对投资组合管理和风险控制有以下5点重要意义：

风险分散：资产配置通过分散投资于各大类资产来降低风险。如果某一资产类别表现差，其他可能会表现好，降低整体风险；

(2) 收益优化：它能帮助投资者找到最佳的风险收益平衡。合理配置各大类资产可提高回报率；

(3) 减少系统风险：配置各类资产能降低由整个市场或经济环境导致的无法消除的系统风险；

(4) 个性化需求：根据投资者的风险承受力、投资目标和期限，通过资产配置实现个性化投资；

(5) 助推资管行业与FOF产品的壮大：国内资管行业持续稳定增长，其规模预计在2025年达到200万亿元。特别值得一提的是，过去五年中，FOF产品快速蹿升，尤其是养老FOF产品发行速度加快。

大类资产配置干货篇（四）大类资产配置的流程

大类资产配置是定性分析与定量模型相结合的投资决策体系，一般资产配置的步骤为：设定投资目标、制定投资策略、选择底层资产、构建投资组合、投后分析与组合再平衡。

第一、 根据投资者约束条件设定投资目标。具体包括资金规模、风险偏好、投资期限、流动性需求、法律法规等条件。

第二、 根据投资者画像和投资约束制定具体投资策略。具体包括依据对未来一段时期的宏观经济分析，制定长期战略资产配置目标，即股票、债券、大宗商品等大类资产的中长期仓位中枢；再从短期市场流动性、风格等视角制定战术资产配置目标。

第三、 根据投资策略框架选择底层资产。在投资策略框架的范围内选择实现目标收益的具体资产产品，大类资产的风险收益特征、相关性、流动性差异巨大，为实现投资目标，一般采用定性和定量结合的方法来筛选底层资产，同时还需要结合具体法律法规与金融产品可得性选择具体的可投资产品。

第四、投资组合构建、投后分析与组合再平衡。在确定投资策略框架与具体底层资产后，需要构建具体可交易的投资组合以实现收益目标，一般投后需要实时评估策略有效性和风险监测，定期进行投资组合的业绩归因分析，以便应对市场变化，从而更好的进行模型调整与组合的再平衡。

大类资产配置干货篇（五）战略资产配置

战略资产配置是一种长期投资策略，旨在根据投资者的风险偏好、投资目标和时间跨度，确定长期持有的资产分配比例。战略资产配置不试图通过频繁的买卖来追求短期市场趋势，而是更加关注长期资产配置的稳定性和长远效果，目的是获取资产的beta收益。

战略资产配置通常基于深入的研究和分析，考虑到各种资产类别的长期风险和预期收益。它的目标是通过在不同资产类别之间分散投资，以平衡风险和收益，实现长期资产增值。投资者根据自己的风险承受能力和投资目标，选择适当的资产类别及其相对权重，并持有这些资产组合以实现长期投资目标。

战略资产配置通常包括传统的股票、债券和现金等大类资产，以及可能的另类投资，如房地产、大宗商品、基础设施等。根据投资者的需求和市场环境，战略资产配置可能需要进行定期的调整和再平衡，主要步骤包括分析大类资产的长期风险收益特征,形成资本市场假设，以及选择恰当的资产配置模型，最终以确保资产分配与投资目标的一致性。

大类资产配置干货篇（六）战术资产配置

战术资产配置是一种根据短期市场趋势和预测进行的资产配置策略。与战略资产配置注重长期分配比例的稳定性不同，战术资产配置着眼于短期机会和风险，通过频繁的买卖和调整来追求投资组合的短期收益。它注重利用市场波动和短期机会来追求投资组合的短期收益。战术资产配置的流程包括市场分析、制定战术策略、执行交易、监测和调整，以及风险控制。这种策略需要密切关注市场情况，并做出及时的调整，以适应短期市场变化和投资机会。

尽管战术资产配置并非资产配置的必需，但如果能准确预测市场变化，它可以为战略资产配置提供有益补充。投资组合的默认中性持仓即为战略型资产配置，它忽略了所有短期因素的影响。战术型资产配置是可选的，并且在没有特别投资观点支持的情况下，调整后的资产权重应与战略型资产配置保持一致，没有偏离。在没有预测能力的情况下，最好的选择是坚持战略型资产配置，而不进行战术型资产配置。因为在没有预测能力或者预测能力不佳的情况下，战术型资产配置只会增加风险和交易成本。

大类资产配置干货篇（七）资产配置模型介绍

大类资产配置模型理论自开创以来，经历了资产配置、风险配置、因子配置的三个阶段，推动着资产配置投资实践不断向前发展。资产配置模型是一种用于指导投资组合的构建和调整的数学模型。它基于投资者的风险偏好、投资目标和时间跨度等因素，结合市场数据和历史表现，以科学的方法确定最优的资产分配比例。

常见的资产配置模型包括均值-方差模型（Mean-Variance Model）、风险平价模型（Risk Parity Model）、资本市场线模型（Capital Market Line Model）等。这些模型使用不同的方法和假设来计算资产的预期收益和风险，并通过优化算法确定最佳的资产分配比例。

大类资产配置干货篇（八）资产配置模型-均值方差模型

资产配置模型是一种投资组合构建方法，旨在优化资产配置以实现投资目标。均值方差模型是其中最常见和广泛使用的一种方法。为了确定最优投资组合，均值方差模型通常会使用一些优化算法，1952年，哈里·马科维茨（Harry Markowitz）提出了著名的均值-方差模型（Mean-Variance Optimization Model，MVO），开创了现代资产组合理论，并将大类资产配置引入了量化配置时代。

均值方差模型基于资产的历史回报率数据，并假设这些回报率服从正态分布。该模型通过计算资产之间的协方差矩阵来衡量它们之间的相关性。协方差矩阵反映了不同资产之间的关联程度，即一个资产的回报率如何随着其他资产的回报率变化而变化。在均值方差模型中，投资组合的风险通过方差（或标准差）来衡量，期望收益率通过资产回报率的均值来衡量。模型的目标是找到一个投资组合，使得期望收益最大化，同时风险最小化。

大类资产配置干货篇（九）资产配置模型-Black-Litterman模型

1990年，高盛的Fischel Black和Robert Litterman提出了改进版的Black-Litterman（BL）模型解决了均值-方差模型在实际应用中遇到的问题。BL模型通过将贝叶斯理论与量化配置模型相结合，将投资者的主观观点与市场分析有机地结合起来，从而优化资产配置权重。该模型有效地解决了均值-方差模型对预期收益敏感的问题，并相较于纯主观投资，具有更高的容错性，为投资者提供了持续有效的资产配置方案。

BL模型对均值-方差模型进行了三个方面的改进。首先，通过逆向优化从市场均衡条件出发，得到对资产预期收益的先验估计。其次，将投资者的主观观点作为新的信息输入，通过观点矩阵的方式进行计算，利用贝叶斯方法得出资产预期收益的后验估计。最后，将后验收益和后验协方差矩阵输入到均值-方差模型中进行优化求解，得到具体的资产配置比例。

通过BL模型的改进，投资者可以更准确地估计资产的预期收益，并将主观观点与市场分析相结合，提高了资产配置的效果。

大类资产配置干货篇（十）从资产配置到风险配置

资产配置就是将投资资金分布在各类资产中，以平衡收益与风险。风险配置则是在资产配置完成后，进一步将风险分散在各个具体的投资品种中。资产配置方法在实践中有一些问题。例如，MVO模型对输入参数敏感，并要求投资者预测资产未来收益，而这通常很难做到。这可能导致理论上的配置和实际的最优配置有很大的差距。另外，这种方法可能导致仓位配置过于极端，也可能忽视了投资组合的风险结构，无法有效地控制回撤和下行风险。

Black-Litterman（BL）模型虽然改进了MVO模型的一些问题，但仍有一些缺点。首先，模型的效果直接受到观点准确性的影响，如果观点有误，可能会增加投资组合的风险。其次，BL模型有很多输入参数，没有统一的选择方式，这增加了实际使用的复杂性。

大类资产配置干货篇（十一）风险配置模型介绍

风险配置模型是一种投资组合管理方法，旨在根据投资者的风险偏好和目标，将投资组合的风险分配到不同的投资品种或资产类别中。它是资产配置过程的一个重要组成部分，通过细化投资组合的风险管理，帮助投资者更有效地控制投资风险。

风险配置模型主要包括桥水全天候策略和风险平价模型理论。桥水全天候策略的目标是穿越经济周期，希望构建一个在经济周期的不同阶段都能获得稳定Bata收益的策略。而风险平价模型使用有效的贝塔投资组合家族，提供多元化并限制了单个组成部分的风险对整体投资组合的影响。

大类资产配置干货篇（十二）风险配置模型-风险平价模型介绍

在金融投资领域，风险配置模型是决定投资组合资产配置的重要工具。其中，风险平价模型（Risk Parity Model）提供了一个独特的视角，允许我们更好地理解和管理投资风险。

风险平价模型的核心理念是分散风险，而不仅仅是分散资产。该模型的目标是将投资组合的风险平均分配到每一项资产上，使每种资产对整体风险的贡献都相等。这与传统的马科维茨效用优化模型有明显区别，马科维茨模型主要关注资产的预期回报和标准差，而风险平价模型则更注重风险贡献的均衡。

大类资产配置干货篇（十三）风险配置模型-风险平价模型的优点

风险平价模型的应用对投资者有三个主要好处：

有效分散风险：通过平衡每项资产对投资组合风险的贡献，风险平价模型能更有效地分散风险，可能会降低投资组合的波动性和最大回撤。

提高透明度和理解度：风险平价模型提供了一个直观的视角去理解和管理投资风险。投资者可以清晰地看到各项资产对总体风险的贡献，从而更好地控制和配置风险。

强化抗打击能力：在市场波动性增加或市场压力增大的情况下，风险平价投资组合可能比其他模型更能保持稳定。

大类资产配置干货篇（十四）风险配置模型-风险平价模型的局限性

风险平价模型并非万能的，它也有局限性。比如，它需要长期稳定的风险估计，而实际的市场环境却是充满变数的。此外，该模型并未直接考虑预期回报，可能会导致过度投资于低风险但低回报的资产。

总而言之，风险平价模型是一种在风险管理中有重要应用的工具，为投资者提供了一个理解和控制风险的有效框架。尽管它并不能适用于所有情况，但当用于补充其他投资决策工具时，风险平价模型可能会带来不可忽视的价值。

大类资产配置干货篇（十五）风险配置模型-风险预算模型介绍

在资产配置中，风险预算模型是一种特别的风险管理策略，用于在投资组合中进行风险的定量配置。这个模型的出现，让我们能以一个新的角度去理解和分配投资风险。

风险预算模型的核心理念是将风险视为一种可以定量分配的“预算”，每一项投资或资产都被赋予一定的风险“预算”。具体来说，投资者根据每项资产的风险特性和预期回报，为其设定一个风险预算，所有资产的风险预算加起来等于投资者能接受的总风险。风险预算模型的目标就是在保持总风险不变的情况下，最大化投资组合的预期回报。

大类资产配置干货篇（十六）风险配置模型-风险预算模型的优点

使用风险预算模型的优点有三点：

实现风险和回报的平衡：风险预算模型通过为每个资产设定风险预算，实现了风险和回报的平衡。这有助于投资者在追求高回报的同时，有效控制风险。

提升投资透明度：风险预算模型将风险定量化，使投资者可以清楚地知道每项资产的风险贡献，从而做出更明智的投资决策。

简化投资决策：风险预算模型简化了投资决策，投资者只需要设定好每项资产的风险预算，然后选择能在预算内实现最大预期回报的投资。

大类资产配置干货篇（十七）风险配置模型-风险预算模型的局限性

风险预算模型也有其局限性。首先，它需要对每项资产的风险特性和预期回报有准确的预测。此外，如果市场环境发生变化，可能需要重新设定风险预算，这会增加投资者的决策复杂性。

总的来说，风险预算模型是一种理性、科学的风险管理策略，对于理解和分配投资风险具有重要价值。当然，投资者在使用时，也需要注意其局限性，并结合其他投资工具和策略，以达到最优的投资效果。

大类资产配置干货篇（十八）因子配置模型

金融领域的创新理念在不断推动着投资策略的发展和进步。其中，因子配置模型凭借其独特的视角和优势，已经在量化投资中占据了一席之地。

因子配置模型的发展起源于经典的CAPM模型，经过多位学者的发展和完善，特别是在桥水基金的全天候策略中得到了充分的应用和体现。全天候策略将经济状况划分为四种形态，根据资产对经济增长和通货膨胀这两个因子的暴露来进行资产配置，这种策略可以视为宏观因子投资的雏形。

因子配置模型的主要优点是能够更深入地挖掘和理解影响资产价格变动的底层因素。这个模型将因子看作是解释资产收益的关键驱动力，比如市场、规模、价值、动量、质量等常见的投资因子。投资者根据这些因子的预期回报、风险以及相关性，对各个因子进行权重分配，构建投资组合。

大类资产配置干货篇（十九）因子配置模型的优势与局限性

因子配置模型的优势有：

提高风险分散度：因子配置模型使得投资者可以分析和理解各个因子对投资组合风险的贡献，从而提高风险的分散度。

提升收益风险比：因子配置模型的应用可以帮助投资者优化投资组合的配置，提升收益风险比。

降低成本：因子配置模型能够提供更有效、更精确的投资策略，有助于降低投资成本。

因子配置模型也有其局限性，包括但不限于需要对因子的回报、风险、相关性进行准确估计，对数据和技术处理能力有较高要求。

因子配置模型是一个具有高度灵活性和有效性的投资策略工具，已经在全球大型投资机构如BlackRock、SSGA、HMC、PIMCO、高盛等得到广泛应用，并推动了从资产到因子的资产配置变革。

大类资产配置干货篇（二十）桥水全天候模型

桥水基金在1996年提出了全天候策略（All Weather Strategy），成为风险配置投资方法的先行者。这一策略常被视为风险平价（Risk Parity）模型的起源。桥水基金也指出，灵活运用杠杆在风险平价策略中可以起到重要作用，帮助投资者在满足特定收益目标的同时，实现更有效的风险分散。

全天候策略的目标是在经济周期的不同阶段都能实现稳定的Bata收益，也就是说，它旨在穿越经济周期。为实现这一目标，桥水基金首先根据经济增长指标和通胀指标的实际值与市场预期值之间的关系，划分出四种宏观经济状态。然后，基金会在每种宏观经济状态下配置优势资产。接着，通过杠杆机制调整不同资产的风险收益特性，使其尽可能相近。

桥水基金将风险权重等量配置给四种宏观经济状态下的子资产组合，在每种子资产组合中又将风险权重等量配置给组合中的每种资产。这样，就得到了每种资产的最终风险权重和相应的最终配置比例。

总的来说，桥水全天候模型是一种精巧且独特的资产配置策略，它依赖对宏观经济状态的理解和预测，通过杠杆和等权风险配置，致力于在各种经济环境下实现稳定的收益。

大类资产配置干货篇（二十一）桥水全天候模型-步骤

桥水全天候模型主要由以下四个主要步骤构成：

1、制定基本假设：此模型认为驱动资产价格的核心经济因素是经济增长和通胀。因此，桥水基金首先定义了四种宏观经济状态：经济增长超预期、经济增长低于预期、通胀超预期和通胀低于预期。

2、找出优势资产：根据历史表现和金融理论，桥水基金在每个宏观经济状态下都找出了表现最佳的大类资产。

3、应用杠杆机制：通过使用杠杆，桥水基金能够调整不同资产的风险收益特性，使之尽可能相似。这有助于更均衡地配置各类资产，实现更大的风险分散。

4、等量配置风险权重：最后，桥水基金将风险权重等量分配给四种宏观经济状态下的子资产组合，以及各组合中的每种资产，以确定最终的资产配置。这四个步骤共同构建了全天候模型，使其在全球投资者中受到广泛认可，为现代资产配置提供了理论支持和实践参考。

大类资产配置干货篇（二十二）风险平价模型

风险平价模型是一种投资策略，其核心目标是在投资组合中对各种资产进行均衡的风险分配。这种策略追求真正的多元化，从而降低单一资产风险对整体投资组合的影响。

这个模型强调了“风险”的重要性，而非仅关注资产类别。它追求的是在重大影响投资回报的风险如经济增长风险和通胀风险上进行平衡分配。在实践中，风险平价模型尤其注重对股权风险溢价、利率风险溢价和通胀风险溢价的均衡配置。

风险平价模型为资产配置提供了一个新视角，即在投资策略中重视宏观风险因子的均衡配置，以实现真正的投资多元化。

大类资产配置干货篇（二十三）风险平价模型-步骤

桥水全天候模型是一种经典的投资策略，该模型基于风险平价理念，追求各类资产对投资组合风险的贡献相等。其构建过程可以分为以下四个步骤：

1、选择底层资产：首先，投资者需要确定投资组合中的各类资产。

2、计算协方差矩阵：该步骤需要投资者对各类资产风险程度及资产间相关性进行判断，一般通过统计各资产历史收益率序列获取。

3、计算风险贡献：根据各资产的预期波动率及预期相关性，计算出各资产对投资组合的风险贡献。

4、求解优化问题：最后，对各资产实际风险贡献与预期风险贡献的偏离度进行优化，得到最终的资产配置权重。

这个模型以均衡的风险分配为目标，能够为投资者提供一种系统性的投资策略。

大类资产配置干货篇（二十四）基于宏观因子的大类资产配置-优势

随着投资领域的不断发展，资产配置从最初的均值-方差（MVO）模型，到风险平价，再到如今的因子配置模型，历经了不断的发展和创新。今天我们将从三个不同的方面讨论基于宏观因子的大类资产配置的优势。

风险的深度理解与分散：基于因子的配置模型揭示了资产组合风险和回报的关键驱动因素，这有助于更深入地理解和分散风险。大类资产配置的目的在于风险分散。因子配置模型不仅关注资产本身的风险收益特性，更深入探究了驱动资产价格变动的背后因素，比如经济、通胀、利率等宏观风险因子。这使得投资者能从更深层次分散风险。

预测的简化：因子配置模型能将预测任务从预测大量资产的风险收益指标简化为预测少数几个宏观因子，大大降低了预测的复杂性。投资者可以通过对经济、通胀、利率、信用等宏观因素的理解和预判，制定出更合理的资产组合配置。

参数的准确性：因子之间的相关性低于大类资产之间的相关性，同时因子波动率的稳定性也明显高于资产波动率。这意味着在实际计算层面，因子配置模型的参数估计更加准确。

大类资产配置干货篇（二十五）基于宏观因子的大类资产配置-框架

基于因子的资产配置框架可以分为四个步骤：选取合适的因子、计算资产的因子暴露、确定因子目标暴露和匹配因子目标暴露。

选取合适的因子：首先通过分析，我们可以选择出对资产价格有显著影响的宏观因子。

计算资产的因子暴露：在确定了宏观因子后，我们需要建立从因子到大类资产的映射关系。通常，我们可以通过对资产收益率和因子收益率的时序回归，确定资产对各个因子的暴露程度。

确定因子的目标暴露：在资产配置框架中，我们需要确定资产组合的因子目标暴露。这一步可以根据投资机构的偏好、资金属性、投资目标等因素来设定。

匹配因子目标暴露：当给定了资产组合的因子目标暴露后，我们可以通过最优化求解的方式，叠加一定的约束条件，得到满足因子暴露目标的资产配置权重。常见的最优化框架有Blyth最优化框架和Greenberg最优化框架。

在实际应用中，基于宏观因子的大类资产配置方法可以为投资者提供更深度的风险分散、简化预测任务以及提供更准确的参数估计，帮助投资者构建出更优质的投资组合。

大类资产配置干货篇（二十六）资产配置的发展趋势：因子配置成为主流

随着全球经济和金融发展，投资者和机构正转向更精细、系统化的投资策略，而基于因子的资产配置策略正在全球金融界成为主流。

基于因子的资产配置策略起源于经典的CAPM模型，后由 Ross（1976）、Fama（1992）等学者进一步发展，并已成为金融投资领域的重要分支。此类策略基于理念，即资产价格的变动是受经济、通胀、利率等一组共同风险因子的驱动。因此，从因子角度出发进行配置，能实现真正意义上的风险分散。

金融危机后，因子理念在大类资产配置领域得到了发展。关键任务是选择和构建宏观因子，以达到真正的风险分散，并优化投资组合的风险收益特征。全球知名投资机构如BlackRock、SSGA和高盛，已经从资产到因子转变，重塑了自己的资产配置体系，改善了投资组合性能，并引领了投资趋势。

大类资产配置干货篇（二十七） 资产配置的发展趋势-另类投资有效补充

另类投资涵盖了传统股票、债券和现金以外的各种金融和实物资产，如商品、贵金属、私募股权、房地产、基础设施、对冲基金、艺术品等。它在全球投资中的应用已有五十年历史。

2000 年互联网泡沫破裂后，传统资产表现下滑，投资者开始关注与之相关性较低且业绩良好的另类资产。许多投资基金，如主权基金、养老基金、大学基金，都增加了另类投资的配置比重。另类投资逐渐被视为重要的资产配置。

另类资产能帮助投资者降低对传统证券的依赖，构建更多元化、分散化的投资组合。美国耶鲁大学的捐赠基金会就以成功运用另类投资工具获得显著收益而闻名。

在中国，市场监管改革以及养老金和财富管理机构的壮大促进了投资者对另类投资的关注。但另类投资的挑战在于它们多不在交易所上市交易，数据公开程度低，分析和建模困难。另外，另类投资需要积极管理才能获取预期收益。

尽管有挑战，但另类投资的潜力不应被忽视。随着另类资产研究的深入和数据库的建立，以及积极管理策略的应用，另类投资有望在未来的资产配置中占据重要地位。

大类资产配置干货篇（二十八）资产配置的发展趋势-宏观分析成为法宝

宏观经济因素对资产表现有着决定性作用，对宏观经济走向的准确预测可以提高投资收益。随着投资策略的发展，宏观分析正成为投资配置的重要工具。

投资实践表明，以全天候策略为代表的风险平价模型，不仅需要对宏观经济状态进行准确划分，还需要对未来宏观经济走势有一个较为准确的认识。只有在对当前和未来的宏观环境有充分理解的基础上，才能更好地管理和平衡投资组合风险，从而在各种经济环境中实现稳定收益。

基于因子的资产配置方法在选择宏观风险因子的同时，也需要根据对未来宏观状态的预测或宏观因子的变化预期对资产比例进行微调。这意味着，不仅需要深入研究和理解宏观经济对大类资产的影响，还需要提高对宏观经济状态变化的预测准确度，才能构建优秀的大类资产配置策略。

总的来说，宏观分析从预测工具转变为策略制定的核心。对宏观经济的深入理解和准确预测是制定有效资产配置策略的关键。我们也可以期待，随着对宏观因子的深入研究，资产配置的科学性和细致程度将进一步提升。

大类资产配置干货篇（二十九）资产配置的发展趋势-ESG 观念的发展

在21世 纪 ， 随 着 全 球 对 可 持 续 性 的 关 注 不 断 增 强 ，ESG投 资 理 念 —— 环 境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）——逐渐成为投资者和企业的一种重要理念。这种投资理念重视企业的环境、社会和治理绩效，而非仅仅关注财务表现。在过去的十年中，ESG投资在全球范围内保持了快速的增长。

如今，ESG因素已经开始渗透到大类资产配置中，对投资决策产生重大影响。在产品层面，ESG投资丰富了投资者的选择。尤其在国内市场，随着 ESG投资的参与者逐渐增多，相关的投资产品也在不断推出。这不仅满足了投资者对多样化投资产品的需求，也推动了ESG理念在投资领域的深入推广。

从组合收益和社会责任的角度来看，随着可持续发展投资逐渐主流化，投资者越来越希望在其资产组合中融入更多的ESG元素。这一趋势反映了投资者对环境保护、社会责任和良好公司治理的日益关注。