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专题报告|基于机器学习观点生成的Black-Litterman固收+动态资产配置研究

国泰君安期货投研 • 2 周前 • 54 次点击  





报告导读


本文围绕固收+策略中的大类资产配置问题,构建由机器学习生成相对观点、由 Black-Litterman 框架完成组合优化的动态资产配置模型。报告重点不在于复制某一只固收+基金的全部持仓,而是检验在债券、权益、可转债和现金四类代理资产之间,机器学习观点能否改善固收+组合的风险收益表现。

实证结果显示,推荐参数下 ML-BL 策略年化收益为 6.26%,高于固定配置策略的 5.98%;夏普比率由固定配置的 2.09 提升至 2.25。与真实固收+产品对比时,ML-BL 年化收益高于真实产品等权平均和中位数,风险调整收益接近真实产品等权平均。

关键词:固收+;Black-Litterman;机器学习;资产配置;观点置信度;真实产品对比

核心结论:  

(1) ML-BL 策略在样本外回测区间取得收益端改善,年化收益为 6.26%,高于固定配置的 5.98%,夏普比率提升至 2.25。
(2) 权益相对债券模型具有一定样本外排序能力,ROC AUC 为 0.624;转债相对债券模型 ROC AUC 为0.472,暂未显示稳定预测能力。
(3) 无观点 BL 与固定配置在本次参数设定下基本重合,说明策略超额表现主要来自机器学习观点,而不是 BL 框架本身自动产生的收益。
(4) 观点消融显示,权益观点是当前样本中更主要的信息来源;转债观点贡献较弱,后续需要更长样本和更多特征验证。
(5) 真实产品对比显示,模型仅覆盖大类资产配置层,但收益和回撤特征已经接近真实固收+产品可比区间,具有一定配置研究参考价值。
研究框架要点:

(1) 以债券指数、沪深 300、中证转债指数和现金代理构建四类资产池,剥离个券选择、信用下沉和打新增强影响。

(2) 按时间顺序划分样本内外:2015 年 7 月至 2023 年 8 月为样本内训练区间,2023 年 9 月至2026 年 4 月为样本外预测区间。

(3) 月末生成下一月观点和组合权重,下一月实际收益计入策略表现;样本外收益回测区间为 2023 年10 月至 2026 年 5 月。

(4) 机器学习模型预测权益或转债下月是否跑赢债券,并将预测概率映射为 BL 相对观点。
(5) Black-Litterman 框架融合市场均衡收益、机器学习观点、观点置信度和 60 个月滚动协方差矩阵。

(6) 组合约束体现固收+属性:债券权重不低于 70%,权益和可转债单项不超过 20%,二者合计不超过25%,现金不超过 30%。

(7) 通过主回测、权重分析、观点消融、参数敏感性和真实产品横向对比,综合评估策略有效性。

国泰君安期货 

资深分析师

李浩

Z0020121

>>以上内容节选自国泰君安期货已经发布的研究告《基于机器学习观点生成的Black-Litterman固收+动态资产配置研究》,发布时间:2026年6月30日,具体分析内容(包括风险提示等)请详见完整版报告。

完整版报告请点击下方“阅读原文”

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文章来源:国泰君安期货研究所

作者:李浩

编辑:Hayley

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