机器人说 | 面对市场动荡,资产配置机器人做了些什么?

产品简介:兴业数金资产配置机器人(Asset Allocation Robot,以下简称“AAR”)以国内公募基金为标的,由基于递归神经网络的算法模型驱动生成基金投资组合,结合投资者行为标签进行用户画像,自动推送给投资者适配组合,包括大类资产类型及子类资产基金的配比,并自动跟踪市场变化,对资产配置和投资组合进行动态再平衡。

最新配置结果:基于截至9月底的基础资产市场信息,AAR给出的分类配置结果如下:对经用户画像后识别出的低风险投资者来说,其大类资产配置以货币类基金为主,适当配置权益型基金(17.65%),货币基金居于绝对主导(占比82.35%);对于识别出的中风险投资者来说,AAR降低对货币基金的投资(占比67.47%),增加对权益类基金的投资(32.53%);而对于高风险的投资者,AAR依然以权益类基金投资为主(占比70.59%)。

最新配置业绩:最近一个月,AAR对识别为低、中、高风险层级投资者推送的组合分别获得0.76%、0.72%、1.19%的累计收益率,同期沪深300、上证综指、中证500累计收益率分别为3.13%、3.53%和-0.29%;AAR三类投资组合的最大回撤分别为0.53%、2.23%、1.03%,而沪深300、上证综指、中证500最大回撤分别为4.81%、3.59%、5.89%;AAR三类投资组合的年化波动率分别为2.86%、7.75%、6.28%,而沪深300、上证综指、中证500指数年化波动率分别为20.41%、17.32%、16.89%,AAR波动和回撤更小。

一、AAR的大类资产配置结果

图 1:大类资产市场表现(截至2018年9月)

大类资产在2018年9月走势各不相同,2000亿关税的负面影响提前消化,A股大盘权重触底反弹,最终沪深300、上证综指大涨,中证500微跌,而大宗商品和货币市场纷纷微涨,债券市场窄幅震荡,AAR及时捕捉各类资产市场行情变化,对金融市场进行智能化认知、识别,自动调整各类投资者的资产配置比例。以下从大类资产的层面来看,AAR对不同类型投资者的持仓进行差异化动态调整的情况如下:

1、低风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 2:低风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为低风险层级的投资者,主要配置收益较稳定的资产类型。由于货币市场走势保持稳定,AAR最终配置比例维持在货币基金比重82.35%,权益型基金配置比重17.65%。

2、中风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 3:中风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为中风险层级的投资者,AAR平衡不同风险类型资产的配比,在货币市场微涨、股市前景不明朗的背景下,货币基金配比依旧为67.47%,权益型基金配置比重保持在32.53%。

3、高风险层级投资者推送组合的历史仓位变化

图 4:高风险投资者推送组合的大类资产仓位变化

对于识别为高风险层级的投资者,AAR自动配置更多高风险的基金,鉴于近期股票市场仍存在较大风险,最终AAR配置权益基金的比重控制在70.59%,货币型基金的配比维持在29.41%。

二、AAR各类投资者推送组合的业绩表现

AAR能对不同类型投资者进行识别,将用户智能分为10个风险层级,在预期收益和流动性需求一定的情况下,对各风险层级的用户进行不同的组合配置,也会有差异化的表现。

从2018年9月份当月表现来看,兴业数金AAR对识别为低、中、高风险层级不同投资者推送的组合分别取得了0.76%、0.72%、1.19%的累计收益,而同期沪深300、上证综指和中证500累计收益为3.13%、3.53%和-0.29%;从最近一年来看,数金AAR累计收益分别为3.33%、9.87%、10.48%,基准累计收益为-7.58%、-10.23%、-12.86%,组合长期表现跑赢基准指数,而且与各类基准指数相比,AAR配置组合的波动率大幅减低,体现了很好的稳定性和抗风险能力,具体业绩披露如下:

1、各风险层级投资者组合9月业绩披露

表1:各风险层级投资者推送组合-9月业绩披露表

2、不同类型投资者推送组合的表现及业绩归因

2.1低风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 5:低风险层级投资者推送组合近一年表现

图 6:低风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

2.2中风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 7:中风险层级投资者推送组合近一年表现

图 8:中风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

2.3高风险层级投资者推送组合的表现及业绩归因

图 9:高风险层级投资者推送组合近一年表现

图 10:高风险层级投资者推送组合近1月业绩归因

3、各风险层级组合近一年表现汇总

图 11:各风险等级组合与基准累计收益率对比(近1年)

图 12:各风险等级组合与基准最大回撤对比(近1年)

 

机器人产品部门 :算法金融实验室

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