多策略资产配置：在弱β时代寻找确定性收益

作者：优美利投资

题图：优美利投资微信公众号

在股市震荡、利率中枢下移、经济增速放缓并伴随通缩压力阶段性显现的环境下，权益市场整体呈现“区间波动、结构分化”的特征，指数层面难以形成持续性单边趋势，行业与风格轮动频繁，收益更多来自结构性机会而非普涨行情，债券市场在前期利率下行后逐步进入低利率区间，无风险利率和高等级信用利差均处于相对较低水平，传统依靠票息和久期管理获取回报的空间有所收窄。在此背景下，单一资产或单一投资风格难以兼顾中长期的收益目标与回撤控制，围绕不同资产、不同策略、不同持有期限构建的多策略资产配置，逐步成为越来越多专业投资者的重要配置思路。

什么是多策略？

多策略不是简单地持有多只风格不同的基金，而是基于完善的投研与风险控制体系，将若干收益来源相对独立、相关性较低、风险暴露可度量的投资策略纳入投资组合中。在统一的风险预算限制下进行系统化的配置与动态调整，来追求更平滑的收益曲线、更可控的回撤水平与更高的风险调整后收益（如夏普比率）。

在多策略框架中，每一种策略都可以被看成一个“模块化的收益因子”，背后对应着特定的市场环境假设与风险溢价来源：

·依赖于经济增长和风险偏好改善，如传统股票多头、多资产β 配置

·依靠结构性定价偏差和市场微观结构，如可转债套利、ETF套利、期限套利等相对价值策略

·在控制净敞口的前提下挖掘可重复的α，如多因子市场中性、统计套利等

多策略的价值不在于让某种策略永远有效，而是通过在时间和空间上分散不同策略的风险和收益，使组合在不同市场环境下都尽可能保留一定的正向收益来源。

从实际环境看，“为什么需要多策略”可以从三个维度理解：

1. 权益 β 的高波动

以沪深300为例，自2014年以来，沪深300 指数先后经历了2015 年的大幅上涨与剧烈回撤、2018 年的系统性下跌，以及 2021 年以后数次较大幅度的震荡调整，十余年间指数点位在3500点附近多次反复，β 虽然总体为正，但长期持有的收益—回撤—回撤时间不对称明显，长期持有所需的心理承受能力和资金约束都非常高。

2.无风险利率中枢显著下移，债券 β 收益空间收窄

债券市场的变化同样具有代表性，10 年期国债收益率自2013年11月一度升至4.7% 的高位后，随经济增速回落和货币环境变化持续下行，2025年 2 月最低下探至1.6%，最近三个月基本徘徊在1.7%-1.8% 的区间。无风险利率中枢在过去十年呈现显著下移趋势，以利率、信用为主的组合长期年化收益中枢自然下行，加上利差整体压缩，“拿久期、拿利差”的 β 收益很难再维持过去的水平。

3. 宏观增速缓和与外部环境不确定性，使单一 β 更脆弱

中国经济在疫情前后已经逐步完成从高增速向中速增长的阶段性转换：2015–2019 年实际GDP 年均增速约6.6%–6.7%，而2020–2024年的平均增速回落至约 4.7%–4.9%。展望26年，机构对中国的经济增速预测基本集中在4%左右。在增速中枢下移、内外需放缓与结构性调整压力并存的环境下，上市公司总体盈利增速和盈利弹性均较高增速时期有所收敛，依靠经济增长与风险偏好抬升的β红利难以持续，权益类资产的β溢价受到一定压缩，这也是单一股票多头策略长期表现不稳定的重要宏观原因之一。

以上因素的共同作用使单纯依赖于某一大类资产或单一投资风格获取收益的难度显著提高。对专业机构投资者而言，传统意义上以“单一资产敞口+择时”为主的配置模式，越来越难在可接受的波动与回撤水平下实现既定的中长期收益目标，所以通过不同资产、不同策略、不同持有期限为维度，系统整合多元收益来源，并在统一的风险预算和风控框架下进行配置与动态调整的多策略资产配置，逐步成为在弱β环境中提升组合韧性、优化风险收益结构的关键路径，追求的重心也从“单一年度的绝对收益”转向“跨周期、可持续的收益回报”。

多策略的核心特征

1. 收益来源多元化，而非单一β 暴露

传统股票多头策略主要依赖于市场趋势、估值提升和企业盈利改善，传统债券策略则依赖利率下行和利差收窄。多策略组合会同时纳入多种来源相对独立的收益因子，例如：捕捉趋势和波动扩张的CTA策略，基于风格因子的多因子选股策略，以价差修复为主的套利策略，以票息为核心、利用利差和久期交易的固收与信用策略、追求绝对收益的中性策略等。在同一组合内，不同策略对宏观环境和市场波动的敏感度不同，使整体组合不再单一暴露于某一市场方向，可以同时捕捉：

·趋势行情（CTA）

·震荡行情（套利、量化中性）

·风格切换（多因子）

·利率波动（债券策略）

·波动上涨（波动率策略）

2. 组合回撤显著低于单一高波动策略

以Ray Dalio 提出的全天候资产配置为例，第三方平台对其代表性组合与传统60% 股票 + 40% 债券组合从2007年起进行回测：截至2024年底，全天候组合年化收益约6.2%，年化波动约 8.2%，最大回撤约 -23.5%；同期 60/40 组合的年化收益略高，但年化波动超过 10%，最大回撤约 -35.7%。

风险平价和全天候等多资产组合在长期样本中体现出“收益接近或略低于纯股，但波动和回撤显著下降”的特征。通过精细化的风险预算与相关性管理，“多策略组合的波动 < 任一高波动策略的波动” 并非理论假设，而是大量实证结果的共同结论。

3. 策略池可扩展性强、迭代空间大

多策略框架下，策略本身被视作可替换、可升级的模块。当某一策略在新环境下的收益、风险特征恶化，管理人可以通过降低权重、增加其他新策略权重，或直接将其从策略池中剔除。在不打破总体风险预算的前提下，多策略组合具备较强的自我进化能力。

4. 更易实现跨周期的收益平滑

由于不同策略在经济周期和市场情绪的不同阶段表现各异，多策略组合能够通过策略之间的此消彼长带来更好的体验。当权益市场下跌时，部分趋势策略、利率债策略或波动率策略有望产生对冲；当市场情绪修复、风险偏好上升时，权益多头、信用债、可转债策略则提供上行弹性；当宽幅震荡、方向不明时，套利、中性策略可以成为收益垫。无论股市上涨、震荡还是下跌，都能保持一定收益来源。这种跨周期、跨情景的收益拼图能力，是多策略相对于单一策略最大的结构性优势。

常见的策略类型：资产大类、具体策略与预期特征

在实际运作中，多策略组合通常围绕若干大类策略展开。以下为主要策略类型及其典型特征（具体表现取决于管理人能力与市场环境）：

在实际的多策略资产配置框架中，以上策略通过统一的风险预算与资金分配机制，管理人根据宏观情景、市场状态与预期性价比，动态调整各大策略类别的权重，实现收益与风险的最优平衡。

分析框架：宏观—中观—微观

多策略在统一的分析框架下，自上而下的进行宏观和资产配置判断，与自下而上的行业与策略挖掘相结合，形成“上层定方向—中层配风格—底层做执行”的框架，通常包括宏观、中观、微观三个层面。

1. 宏观层面：增长、通胀与政策环境

宏观层面主要关注经济增长、通胀、货币与财政政策以及外部环境等变量，这些因素共同决定了无风险利率水平、风险溢价高低以及流动性环境，从而对债券、权益以及商品等各类资产的预期回报和风险产生根本性影响：

·在“增速放缓 + 低通胀/低利率”的环境下，利率债的票息和久期配置价值仍在，但波段操作难度加大，获得资本利得的空间受限，信用债则需要结合信用周期和违约风险做精细筛选。

·当外部环境发生变化，例如主要发达经济体进入降息周期、全球贸易局势缓和或再度紧张时，风险资产估值和资金流向将被重新定价，进而影响A股的相对吸引力以及人民币资产的中长期配置地位。

·宏观层面的风险偏好变化（如政策预期、地产政策调整、政府债发行节奏等）会通过风险溢价压缩或扩张，驱动股指、信用利差、商品价格和汇率的方向变化，并影响股指期货对冲比例、多资产权重和各类策略的整体风险预算。

宏观层面更多回答的是“现在的宏观环境是什么样，我们愿意为哪类风险支付多少预算”，并由此确定利率方向、权益整体仓位区间以及股债、海内外资产的大类配置。

2. 中观层面：行业景气、风格轮动与结构分化

中观层面主要关注行业景气度、风格轮动和市场结构的变化。在同一个宏观环境下，不同行业、风格之间的表现差异往往非常显著，是多因子、行业轮动、多资产相对价值策略得以发挥作用的基础。

多家机构的三季度股市复盘显示，市场整体收益水平明显抬升，但波动和结构分化依然突出。2025年前三季度万得全A指数累计涨幅约29%，显著高于2024年同期约 9% 的表现，反映出在增量资金入市、风险偏好修复的背景下，权益市场整体回报水平显著改善，但价格弹性和情绪波动也明显放大，指数上行与板块间涨幅高度不均并存，结构性行情与轮换的特征鲜明，整体呈现出“红利/低波风格仍具防御价值，但高成长/高弹性风格在景气改善和政策催化下阶段性占优”的格局，对中观层面的行业与风格选择提出了更高要求。不同行业受政策导向、盈利修复和产业周期的驱动不同，板块间收益差距持续拉大，行业配置与轮动策略对组合超额收益的贡献度进一步上升。

在多策略框架中，中观分析至少要解决三个问题：

·行业层面：当前哪类行业处于景气改善或高景气阶段？比如新能源的细分赛道、算力与云计算，或银行与电力等高股息行业，其盈利与估值匹配度如何？

·风格层面：哪类风格因子处于相对占优阶段？如在经济不确定性较高、利率较低环境下，高股息、低波动因子往往表现优于高估值成长因子。

·策略层面：行业与风格的组合如何映射到具体策略？多因子策略中如何调整价值、质量、红利等因子的权重？如何设定对高股息或高成长板块的敞口约束？

对多策略管理人而言，中观分析是将宏观判断落实到“哪些策略、在哪些板块、以何种风格暴露来承担风险预算”的关键一环。通过投资时钟、景气矩阵等工具，根据宏观周期与行业景气的匹配程度，动态调整进攻性行业与防御性行业的权重，并结合量化模型优化配置路径，捕捉行业轮动带来的超额收益。

3. 微观层面：市场微结构、资金行为与交易执行

微观层面主要关注市场微结构、资金行为和具体交易执行，包括流动性、成交结构、融资融券与衍生品市场深度、订单簿特征等，这些因素直接影响策略的容量、交易成本与风险特征，是多策略框架中最贴近落地执行的一环。

以可转债市场为例，2025年在权益市场回暖与低利率环境支撑下，中证转债指数自 2024 年 9 月 24 日以来累计涨幅已超过 30%，并创近十年新高，福新转债、震裕转债等走出翻倍行情，奥飞转债、湘泵转债等多只转债累计涨幅超过80%。这轮快速上涨的背后，并非单纯的宏观利率或盈利改善，而是“存量规模收缩+资金集中涌入”共同作用下，正股弹性、转股溢价与信用利差等叠加的结果。

从整体资金行为上看，近年来融资融券与成交结构的演变，同样体现出典型的微观特征。今年在市场情绪修复和流动性宽松背景下，A股多次出现“成交额突破 2 万亿+两融余额突破2万亿元”，与 2015 年杠杆牛市不同的是，本轮杠杆资金更多集中在科技成长等板块。对于多策略组合中的趋势、套利和中性策略而言，两融资金的方向与集中度、股指期货贴水水平、ETF折溢价及成交活跃度，都会在短期内显著改变策略的性价比：价差足够大、流动性足够好时，期现套利、ETF套利和中性对冲可以放大规模；当折溢价被高频交易和做市机制压缩、贴水快速收敛时，模型预期收益与可承载仓位相应下调。

因此在多策略框架中，微观层面的持续跟踪和量化评估回答了两个问题：当前哪些策略在交易层面真正可行？在现有流动性和资金结构下，合理的容量和成本区间在哪里？只有在宏观与中观判断基础上，结合微观层面的流动性、价差与资金行为，动态调整各模块的权重与规模，才能避免策略在实际执行中因容量不足、成本过高或流动性风险而偏离预期。

多策略的破局逻辑与 Alpha–Beta 拆分

在传统资产配置框架中，组合长期收益主要来自对市场β的暴露：例如通过持有宽基股票指数、利率债、信用债等，享受经济增长与风险溢价带来的系统性回报。当下单一β驱动的模式面临着两个现实约束：一是权益市场长期年化收益虽为正，但波动与回撤频繁；二是无风险利率与信用利差中枢下移后，单靠“拿久期、拿利差”获得的债券 β 回报空间明显收窄。多策略配置的核心破局逻辑，是对 β 与 α 进行主动拆分与精细化管理：

·β维度：通过股/债/商品/黄金/REITs等大类资产配置与部分方向性策略（如宽基股指多头、利率久期、信用利差等），在既定风险下系统性地承接股票、债券等资产的市场风险溢价，构建β底仓，在不同宏观情景中调整组合对市场波动的总体敏感度。

·α维度：在控制组合净敞口和整体波动的前提下，通过多因子选股、市场中性、相对价值、套利等策略，系统性挖掘可重复的超额收益来源，将这些策略视为相对独立的α 模块，分别评估预期超额收益、波动特征和与 β 的相关性，分配风险预算与规模上限。

在β收益趋势性减弱的阶段，多策略的优势并不简单体现为“收益更高”，而是体现在：

·通过β 底仓确保组合在合理风险水平下仍能分享宏观与市场整体的长期回报。

·通过多元α 策略与低相关性组合，平滑收益路径、削弱单一市场风格与单一资产回撤对净值曲线的冲击。

·通过对α 与 β 的拆分考核与风险预算管理，使“收益来自何处、承担了什么风险”更加透明和可验证。

多策略的风险控制

多策略框架下，风控不再是给单一策略设止损，而是从组合、策略和执行层面，构建可量化、可监控、可反馈的风险管理体系。

1. 组合层面：目标波动率与风险预算

多策略机构普遍采用目标波动率与风险预算机制，将风险约束前置到资产配置与策略配置环节。例如，海外多策略对冲基金常见的产品目标波动率区间为 6%–10%，相比全球股票市场约15%的长期年化波动率明显收敛，部分风险平价或全天候组合在2005–2024年间的年化波动率稳定在7%–8% 左右，最大回撤约-20%，远低于同期标普 500 超过-50% 的极端回撤水平。以波动率为约束的设计，使组合在资产与策略扩展时，有明确的风险预算天花板，避免在牛市阶段无节制抬升杠杆和权益敞口。

2. 策略层面：风险贡献与相关性管理。

多策略组合通常会对每一类策略设定风险贡献上限，而不是单看资金占比，例如在单一策略对组合总体波动的边际贡献与单一资产或因子（如权益β、信用β）在总风险中的占比都有限制要求。从多家多策略产品数据来看，可以在不显著牺牲组合年化收益的前提下，将整体波动率和最大回撤降低三成以上。

3. 执行与监控层面：高频监测与情景应对

通过建立日度或高频的 P&L 与风险归因体系，将收益拆解为 β、各类 α 策略和交易执行因子（滑点、冲击成本等），识别异常贡献的来源。同时设定清晰的风控阈值与调仓机制：当组合 VaR 超出预设区间、单日回撤超过某一阈值（例如-2%），或某个策略模块的波动与相关性显著偏离历史风险特征时，自动进入降风险模式，通过降低杠杆、缩减流动性敏感头寸、提高中性和固收类仓位等方式，保护组合净值。

从前端的目标设定、中端风险分配，到后端的动态监控与调节，构成了多策略能够兼顾收益与回撤控制的关键，也是与传统“单产品、单经理、单策略”风控模式之间最本质的差异。

多策略资产配置之所以在当前环境下愈发受到重视，并非因为这是一个新概念，而是因为资本市场环境与投资者需求发生了结构性变化：β 收益中枢下移、股债单一大类难以满足中长期收益目标、市场风格分化加剧、宏观与政策不确定性上升等。

从全球视角看，无论是风险平价、多资产组合，还是多策略对冲基金，共同特征都是基于系统化的投研框架与工程化的风险管理，在多种策略与资产之间进行有纪律的配置与再平衡，为投资者提供能够穿越周期的长期回报与更可预期的持有体验。