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　　文|王程暢

　　全球多資產(chǎn)配置絕對收益@低風險組合、中信全球多資產(chǎn)配置絕對收益@中高風險組合、建投繼續(xù) A股行業(yè)和風格輪動指數(shù)@相對收益組合，看多9月回報分別為1.06%、黃金和港5.18%、中信-0.48%，建投繼續(xù)本年回報分別為3.66%、看多23.41%、黃金和港31.75%。中信預測2025Q4萬得全A和萬得全A非金融的建投繼續(xù)ROE為7.56%和6.72%（預測2026Q1分別為7.46%和6.67%），分析師預期相比上月上調(diào)；2025Q3的看多ROETTM為7.51%和6.34%；對萬得全A指數(shù)2025Q4的內(nèi)在價值估計繼續(xù)上行。預測美元計價的黃金和港黃金將繼續(xù)走強。A股情緒指數(shù)下行，中信港股情緒指數(shù)抬升、建投繼續(xù)對港股的看多擇時觀點為看多；A股，看多大盤、成長風格的相對收益，看多電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備及新能源、電子和計算機行業(yè)的相對收益。

　　基本面和資產(chǎn)價格展望：按照自下而上的分析師預期加總，預測2025Q4萬得全A和萬得全A非金融的ROE為7.56%和6.72%（預測2026Q1分別為7.46%和6.67%），分析師預期相比上月上調(diào)；2025Q3的ROETTM為7.51%和6.34%?；谌芷冢◣齑嬷芷?產(chǎn)能周期+人口周期）對萬得全A指數(shù)2025Q4的內(nèi)在價值估計繼續(xù)上行。美國和日本GDP同比進入下行周期，預測歐元區(qū)GDP同比高點在2025Q3，預測日元相對美元弱勢，預測歐元相對美元的強勢衰減；預測美元計價的黃金繼續(xù)走強。。A股情緒指數(shù)下行，港股情緒指數(shù)抬升、對港股的擇時觀點為看多。

　　全球多資產(chǎn)配置策略組合跟蹤：全球多資產(chǎn)配置絕對收益@低風險組合，10月回報1.06%，本年回報3.66%，年化收益率4.86%，最大回撤-2.20%；全球多資產(chǎn)配置絕對收益@中高風險組合，10月回報5.18%，本年回報23.41%，年化收益率15.03%，最大回撤-8.25%；A股行業(yè)和風格輪動指數(shù)@相對收益組合：10月回報-0.48%，本年回報31.75%，年化收益率28.73%，最大回撤-25.25%。

　　A股行業(yè)和風格輪動@相對收益：A股風格方面看多大盤、成長的相對收益?；谪攧請蟊?、分析師預期和行業(yè)中觀數(shù)據(jù)構(gòu)建行業(yè)景氣度指標，電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備及新能源、電子和計算機的景氣度比較高。截至2025年10月31日，煤炭、有色金屬、機械、電力設(shè)備與新能源、國防軍工、汽車、消費者服務、紡織服裝、醫(yī)藥、銀行、房地產(chǎn)、電子、計算機和傳媒行業(yè)的PB分位數(shù)高于50%，行業(yè)之間估值分化程度有所下降。當前機構(gòu)關(guān)注國防軍工和非銀行金融行業(yè)，通信行業(yè)的機構(gòu)關(guān)注度從高位下降。最近一周“石油石化”、“煤炭”、“鋼鐵”、“商貿(mào)零售”和“非銀行金融”行業(yè)的機構(gòu)關(guān)注度在提升。當前石油石化、煤炭、有色金屬、電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、建筑、建材、輕工制造、紡織服裝、銀行、房地產(chǎn)和交通運輸行業(yè)處于觸發(fā)擁擠指標閾值的狀態(tài)（流動性、成分股擴散、波動率）；近期整體擁擠信號和擁擠行業(yè)數(shù)量抬升。綜合多維度， 2025年11月看多電力及公用事業(yè)、基礎(chǔ)化工、電力設(shè)備及新能源、電子和計算機的相對收益；行業(yè)輪動策略歷史詳細業(yè)績信息請關(guān)注Wind-PMS組合，“A股行業(yè)和風格輪動指數(shù)@相對收益”。

　　大類資產(chǎn)配置雖然能夠有效分散風險，但在某些市場環(huán)境下或策略設(shè)計中也存在一些潛在的危險和局限性。以下是幾項主要危險和局限性：

　　1． 高相關(guān)性導致風險分散效果降低：模型的核心思想是將投資組合的風險平均分配到各資產(chǎn)中，追求各資產(chǎn)風險貢獻相同。然而，當某些資產(chǎn)之間的相關(guān)性較高時，協(xié)方差矩陣中的協(xié)方差項會較大，導致這些高相關(guān)性資產(chǎn)對組合的總風險貢獻增大。這樣一來，投資組合的總風險將更加依賴于這些高相關(guān)性資產(chǎn)，從而降低了風險平價模型的風險分散效果。

　　2． 市場環(huán)境變化可能導致模型失效：量化模型的有效性基于歷史數(shù)據(jù)的回測，但未來市場環(huán)境的變化可能與歷史數(shù)據(jù)存在較大差異，導致模型失效。例如，市場的宏觀環(huán)境、投資者的交易行為或局部博弈的變化，都可能影響因子的實際表現(xiàn)，進而使得風險平價或最大多元化策略無法實現(xiàn)預期的效果。

　　3． 資產(chǎn)選擇的局限性：策略的效果在很大程度上取決于資產(chǎn)的選擇。資產(chǎn)的選擇和市場的波動性會對策略的表現(xiàn)產(chǎn)生重要影響。

　　投資者需要根據(jù)市場環(huán)境和自身的風險偏好，靈活調(diào)整策略，并警惕模型失效的風險。

　　王程暢：投資策略分析師，北京大學計算機碩士，中南大學統(tǒng)計學學士；2019年加入中信建投研究發(fā)展部，專注另類投資策略研究，探索賣方策略研究的“AI+HI”（AI賦能投研，結(jié)合人的主觀洞察力）投研服務模式，覆蓋經(jīng)濟周期定位、大類資產(chǎn)配置、A股擇時、行業(yè)和風格輪動、AI等領(lǐng)域；CFA持證（2023年），Sustainable Investing持證（2025年）。