|深入探讨传统资产配置策略在加密货币市场的应用与借鉴( 三 )
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虽然在大类资产配置中表现亮眼 ， 全天候策略在数字资产 FOF 管理中的应用尚且有限 。 对基金产品的分类和影响基金表现的核心变量的研究要求较高 ， 是 Blofin 未来研究的方向之一 。
风险因子的分散策略
丹麦养老金管理机构 ATP 采用的风险因子分散策略在业内处于领先地位 。 ATP 将风险均衡的对象从资产转向因子 ， 并开创性地将风险因子概括为利率因子、通胀因子、股票因子和其他因子 。 根据基于因子和资产的映射关系调整资产的配置比例以实现对各类风险因子的暴露均衡 。
相较于资产 ， 因子是更加底层、相互更加独立的收益和风险来源 。 传统市场中 FOF 管理从资产的配置转向风险因子的配置已成趋势 。 数字资产市场起步较晚 ， 尚无针对数字资产的风险因子体系 ， 短期内 FOF 实现风险因子的均衡配置有一定难度 。 Blofin 作为专业的 FOF 管理和研究机构 ， 未来将致力于数字资产量化行业内的风险因子体系的搭建 。
历史回测
本节将以五支典型的数字资产量化基金组成的拟投资产域为例 ， 比较前文所述的不同策略的配置结果 。 为公平进行比较 ， 我们统一用五支子基金 2019.11.1 至 2020.2.29 的净值数据作为训练集计算配置方案 。 根据训练期各基金的净值标新预测得到收益与协方差矩阵（可由表中波动率及相关性矩阵得到）如下表所示：
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各策略得到的权重分配如下图所示：
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可以看出 ， 现代组合理论中切点组合理论和最小方差组合理论均配置了三支基金 ， 权重分配相对集中 。 特别是切点组合理论 ， 分配给单只基金（子基金 5）的权重超过了 50% 。 由于子基金 2 自身的波动率高且与其他子基金的相关性较高 ， 风险均衡策略分配给子基金 2 的权重较少 。 相较于大类资产波动率差异的明显 ， 数字资产量化基金则走势相似 ， 具体表现为：即使是不同策略的基金 ， 它们的波动率依然落在同一量级 。 这导致风险均衡策略下的权重结果并未能与等权重策略有明显区分 。
不同配置策略下的 FOF 在 2020.3.1 到 2020.6.1 的净值回测结果如下图所示：
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各策略下 FOF 的表现如下表：
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测试周期跨越了 312 大跌、比特币第三次区块奖励减半等行情 。 由于训练集时间跨度有限 ， 对基金未来收益率和协方差矩阵进行估计预测又完全基于历史数据的现代组合理论劣势明显 。 复盘来看 ， 子基金 5 在训练周期（2019.11.1 至 2020.2.29）表现亮眼 ， 但测试周期（2020.3.1 到 2020.6.1）的表现十分不理想 ， 出现了较大回撤 。 由于切点组合理论对历史数据最为敏感 ， 当资产在测试期和训练期的表现差异扩大时 ， 切点组合理论的结果现会明显偏离预期 。 与等权重组合策略相比 ， 风险均衡策略并未表现出明显优势 ， 原因可能是回测周期较短并且子基金间的波动率差异有限 。
各配置策略的探讨和优化
在现代组合理论的资产配置逻辑通俗易懂 ， 模型简单易用 ， 因此曾在传统金融市场被广泛使用 。 然而 ， 互联网危机以来 ， 学术界和业界对现代组合理论的质疑和批评越来越多 ， 主要集中在以下方面：
1. 现代组合理论的运用要求对协方差矩阵进行估算、并且要预测资产的未来收益 ， 最优资产组合对这些输入变量非常敏感 。 输入变量的细微调整将导致计算所得最优权重向量 w*发生很大变化 ， 稳定性较差 。
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