为什么很多资产配置回测，都偷偷享受了40年债券牛市

作者：Quantis因子工作室

题图：Quantis因子工作室微信公众号

过去几十年，资产配置领域诞生了大量看起来非常漂亮的策略：60/40、风险平价、全天候、股债平衡、目标波动、多资产风险预算……如果把它们放进1980年代以来的数据里回测，往往都能得到一个相当舒服的结果：收益不低，波动下降，最大回撤收敛，而且每当股票市场发生危机，债券往往还能站出来提供对冲。

久而久之，我们很容易形成一种印象：只要在组合里加入足够多的债券，就能够显著改善收益风险比。

问题在于，这些策略背后可能偷偷享受了一个极其特殊、而且很难重复的宏观红利——从1980年代初开始、持续近40年的美国长期国债超级牛市。

一、两段美债历史，两种体验

先看一组非常简单的数据。

如果从1928年开始，以1元净值投资10年期美国国债，并持续滚动持有、票息再投资，到2025年底，净值大约增长到77倍左右，对应长期年化收益约4.5%。

乍看之下，这是一个非常稳定的长期资产。但如果把这近100年拆开来看，结果就完全不同。

1928年至1981年，10年期美债累计净值大约只从1增长到4.8左右，50多年复合年化收益只有约3%。而从1981年至2020年，美债净值却从大约4.8一路上涨到接近89，接近40年的年化收益超过7%。

两段时期，同样叫“10年期美国国债”，投资体验却截然不同。

原因并不神秘。

1980年代初，美国10年期国债收益率一度处于两位数水平。随后40年，美国进入了长期通胀回落、利率中枢下降的时代。10年期国债收益率从十几个百分点一路下降到2020年前后的极低水平。

对于债券投资者来说，这意味着他们同时赚到了两笔钱：

第一笔，是票息。

第二笔，是利率持续下降带来的资本利得。

而且第二笔钱持续了近40年。

这正是理解过去几十年资产配置历史表现的关键。

二、美债还是一笔“做多久期”交易

很多投资者会把债券理解为“低收益、低波动资产”，其实并不准确。

债券的收益大致可以理解为：

债券收益 ≈ Carry + Roll-down + 利率变化带来的资本利得

如果利率长期稳定，那么债券收益主要来自票息和期限结构上的滚降收益。但如果利率从15%长期下降到2%，事情就完全不同了。因为债券价格与利率方向相反，利率下降会带来持续的价格上涨。久期越长，这种资本利得越明显。

这意味着，1981年以后，美债并不仅仅是一项“低风险资产”，它事实上还是一笔持续几十年的“做多久期”交易。

而这笔交易恰好极其成功。

问题在于，我们后来把这段成功经历写进了大量资产配置模型里，又逐渐忘记了它实际上依赖一个非常特殊的宏观背景。

三、股债对冲并非天然属性

这会造成一种非常典型的回测错觉：

我们以为自己赚的是“资产配置的钱”，其实有相当一部分可能赚的是“利率下降的钱”。

比如一个典型的60/40组合。

股票负责提供长期风险溢价，债券负责降低波动。当股票发生危机时，经济往往走弱，央行降息，债券价格上涨，于是组合自然获得对冲。

从1980年代以后看，这套逻辑非常漂亮。

1987年股灾、2000年互联网泡沫、2008年金融危机，乃至2020年疫情冲击，都强化了投资者对这一机制的信仰：股票跌的时候，债券往往会涨。

于是债券不仅有Carry，还能提供危机Alpha。问题是，这并不是债券天然拥有的属性。

它更准确的描述应该是：在通胀可控、经济下行导致降息的宏观环境中，长期国债经常能够对冲股票风险。

一旦危机本身来自通胀，情况可能完全不同。

2022年就是最典型的案例。美国通胀快速上升，美联储大幅加息，股票和债券同时下跌。10年期美债出现历史上极其罕见的大幅年度亏损。

这一年突然让很多投资者意识到：股票和债券并不是天然负相关，股债相关性本身也是宏观变量。

四、风险平价的隐含前提

风险平价和全天候策略受到的影响甚至更加明显。

风险平价的基本思想，是不按照资金金额，而按照风险贡献配置资产。

由于债券历史波动率远低于股票，因此在风险平价组合中，债券往往需要配置更高权重，甚至使用一定杠杆，才能使债券与股票贡献相近的风险。

如果债券长期同时具备三个特征：

正Carry；

较低波动；

危机时期价格上涨；

那么加杠杆持有债券就是一笔非常漂亮的交易。这也是为什么1980年代以后，风险平价类组合能够得到相当优秀的历史结果。

但这里其实隐含着一个非常重要的条件：债券不能进入持续的大熊市。

如果长期利率从15%降到2%，杠杆债券会极大提升组合的风险调整后收益。

但如果长期利率从2%上升到5%，久期带来的资本损失就会反过来伤害组合。

换句话说，风险平价没有错。真正值得警惕的是：我们是否把某一段利率超级周期中的资产表现，当成了资产本身永恒不变的统计属性。

五、回测起点的样本偏差

这也是资产配置研究里非常容易被忽略的一种样本偏差。

很多我们今天熟悉的资产配置回测，起点大约在1970年代、1980年代或者1990年代。

原因很简单：这些时期以后，股票、债券、商品、黄金等资产的数据更加完整。

但从宏观角度看，这恰好又是一个极其特殊的样本。

1980年代以后，美国经历了：

通胀长期下降；

政策利率中枢下降；

长期国债收益率下降；

全球化；

中国加入全球制造体系；

央行逐渐建立通胀目标制；

2008年以后量化宽松进一步压低长期利率。

这是一整套有利于名义债券的宏观环境。

因此，如果你的回测从1985年开始，实际上相当于默认了：

债券收益率长期下降。

如果从1990年开始，这个问题仍然存在。

如果从2000年开始，甚至更严重。

因为你看到的几乎整个债券历史，都是牛市。

六、别把宏观Beta当成永久Alpha

这会进一步导致一个非常危险的模型错觉：优化器会把历史上成功的宏观环境，自动解释成未来可以复制的资产规律。

比如做均值方差优化时，如果过去30年债券表现为：

年化收益5%；

波动6%；

与股票低相关甚至负相关；

优化器当然会非常喜欢债券。

从数学上看完全没有问题。

但真正应该问的问题是：

• 为什么债券过去会表现成这样？
• 其中多少来自票息？
• 多少来自利率下行？
• 多少来自危机时降息？
• 这些机制未来还能不能持续？

这是单纯看协方差矩阵看不出来的。

历史数据只能告诉你“发生过什么”，却不会告诉你“为什么发生”。

而如果不知道为什么发生，就很容易把一个特定时代的宏观Beta误认为永久Alpha。

七、框架成立，参数不能照搬

这并不意味着60/40、风险平价或者全天候已经失效。

相反，真正成熟的理解应该是：

这些框架仍然成立，但不能机械地使用过去40年的统计参数。

资产配置真正需要解决的，从来不是“股票配多少、债券配多少”这么简单，而是不同宏观环境下，什么资产能够承担什么功能。

在增长下行、通胀下降的环境中，长债可能是非常优秀的防御资产。

在通胀上升的环境中，商品、黄金、通胀保值债券甚至趋势策略可能更加重要。

在利率高位震荡的环境中，债券的Carry可能重新具备吸引力，但依赖久期上涨的资本利得则需要更加谨慎。

因此，真正稳健的资产配置，不应该押注某一种资产永远具有某一种特性。

它应该押注的是：

不同宏观环境总会轮流出现，而组合能够在不同环境中找到不同的收益来源。

八、一份昂贵的遗产

从这个角度看，过去40年的债券牛市其实给资产配置行业留下了一份非常昂贵的遗产。

它让整整一代投资者习惯了一个异常舒服的世界：

股票长期上涨；

债券也长期上涨；

股票暴跌时债券还能上涨。

这几乎是资产配置最理想的环境。

也正因为这个环境持续得太久，很多人逐渐把它当成了常识。

但如果把时间拉长到100年，事情就会变得复杂得多。

历史真正告诉我们的不是：“债券一定能够降低组合风险。”而是：任何资产的统计特征，背后都有宏观条件。

当宏观条件发生改变，收益、波动率、相关性、回撤，全部都可能一起改变。

因此，做资产配置回测时，最重要的问题可能并不是：过去30年这个组合的Sharpe是多少？

而应该多问一句：这个漂亮的Sharpe，到底来自资产配置本身，还是刚好站在了一轮持续40年的超级债券牛市上？

很多时候，答案可能比我们愿意承认的，更接近后者。

数据说明：文中关于1928—2025年10年期美国国债长期总回报的统计，采用恒定期限、包含票息及价格变化的年度总回报口径。