中金固定收益研究 7小时前
固收+:“可靠”的动量ETF轮动及Agent检验实践
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动量不算是一个多么 " 优秀 " 的因子,但如果我们的目标是 " 可靠 ",它也许是适合的。我们希望策略可以在样本外付诸实践,那么重点就是:形式简单、逻辑明确、可解释。动量因子如果从单因子的统计角度去看,自然并不够好,但它具备操作友好的分布特征——高动量的品种具备更长的右尾,因此投资者可以留住收益,将亏损轮出。而论简单性,理论上我们如果构建动量策略,只需要 1 个参数就好:动量本身。经过我们试验,年度或半年度级别的动量因子,如当前与过去 52 周高点的距离和过去半年涨跌幅,都是不错的备选,且不经过复杂训练、参数优化。

图表 1:高动量与全样本的差异:未来 21 日收益分布

资料来源:Wind,中金公司研究部

如何在组合管理层面,驾驭住动量才是这类策略的关键。投资者当然希望避开动量被逆转的情景,但 " 事前 " 做出预判是非常有难度且容易过拟合、乃至不自觉地用到未来函数的事前。因此我们不考虑 " 优化 ",而是做好组合管理,以下做法均经过样本内外试验(样本内为 2020~2024 年),供投资者参考。

1、去重、剔除高相关。以 144 日涨幅为例,很可能排在最前面的多个基金都属于同一个指数或大类。去重的方法非常简单,我们根据基金公布的追踪指数,每个指数只保留流动性最好的一支基金。另外计算过去若干交易日的相关系数,若入选了 A 基金,则向后扫描其他基金时,跳过相关系数超过 0.9 的。

图表 2:114 日动量伪代码

资料来源:中金公司研究部

2、如果考虑多品种配置,强制分散依然有效。即便已经剔除了两两之间的高相关,由于目前 ETF 品种中,除了 A 股外还有商品、海外乃至债券 ETF(这个阶段暂不考虑),强制要求分散配置依然有效。例如对于每次配置 10 个品种的组合而言,可以要求 A 股宽基、行业策略指数不超过 3 个、港股至多 1 个、必须有商品和海外配置。在我们的试验中,也稳定地帮助了组合。

3、类似风险平价的做法,对权重按照波动率倒数分配,对动量组合有帮助。这样的目的在于,让每个基金的风险敞口基本一致,在保留多样化 " 右尾 " 的可能性下,减少对高波动品种的依赖——统计视角下,我们在事前不知道哪个会进入 " 右尾 ",这样做是让它们的 " 实际有效仓位 " 一致。

全区间看,逆波动权重最大回撤为 -18.78%,等权为 -26.56%,同期沪深 300 为 -45.60%;Calmar 分别为 0.76、0.51、0.08。它的作用不是预测哪只基金更强,而是降低单一高波动 ETF 对组合结果的支配。

图表 3:动量轮动:逆波动权重 vs 等权 vs 沪深 300

4、我们没找到有效的止盈,但止损 + 补位有效。止盈在不过拟合、使用未来函数的情况下,很难找到不对策略有损伤的,但比较克制的止损补位,有明确的正面效果。我们发现,跌破重要均线(例如 55 日)且该基金在动量中的排名已经跌出 30% 分位数的,做出剔除,并按原有的去重、分散、相关性与逆波动权重规则补入新标的,可以减少失效持仓继续占用组合仓位。

动量轮动与固收 + 的适配性较强。对固收 + 投资者来说,至少搭配 80% 的纯债,我们不以美化组合为目标,直接加入 10 年国债 ETF 作为债券部分。最终效果如下。将 80% 配置于 10 年国债 ETF、20% 配置于动量轮动后,全区间年化为 6.34%,Calmar1.73,2025 年以来年化 7.77%,最大回撤 -1.48%。

图表 4:80/20 固收 + 结构效果

对于固收 + 投资者来说,选择当然不止于 ETF 及动量轮动,但我们可以以此为 " 可靠的基准 "。毕竟投资者可以接触到很多样本内优秀的策略,但一些隐性过拟合和未来函数,需要审慎对待。例如我们可能见到在纳指、创业板指、黄金、日经 225 之间轮动的策略,看似没有用到太复杂的筛选,但本身就利用了一个样本外看到的事实:这几个至今仍是具备代表性的、比较强势的指数。为了避免单一净值曲线被误读,我们通常会做起点依赖测试、调仓日偏移测试、参数扰动测试以及数据与执行可行性检查。

与几年前不同的是," 可靠性 " 检验流程可以由 Agent 完成——这也本该是 Agent 擅长的内容。我们整理了以下标准流程,投资者使用 Agent 协作时可以作为参考。

图表 5:标准检验流程

当然,只是一个作为起始的上下文,我们更建议投资者为检验流程编写明确的标准或落成脚本,以调仓日偏离和消融实验为例,我们的具体标准如下。

图表 6:具体标准

风险

数据统计误差,市场波动风险。

Source

文章来源

本文摘自:2026 年 7 月 3 日已经发布的《固收 +:" 可靠 " 的动量 ETF 轮动及 Agent 检验实践》

杨冰 分析员 SAC 执证编号:S0080515120002 SFC CE Ref:BOM868

陈健恒 分析员 SAC 执证编号:S0080511030011 SFC CE Ref: BBM220

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