第三部分：量化模型对资产配置建议的验证

　　在前文的宏观判断基础上，第三部分着力于宏观主题研判与量化模型的结合。与第一期大类报告一致，我们沿用了当前最为流行的两种大类资产配置经典模型——风险平价模型(Risk Parity)和Black-Litterman模型，得到了与前文宏观判断相似的配置建议以供参考(第三部分量化模型相关内容是兴业证券宏观团队与定量团队合作完成。).

　　基于风险平价模型的量化配置建议

　　与《防御！防御！——宏观大类资产配置手册第一期》一致，我们使用当前最为流行的两种大类资产配置经典模型——风险平价模型(Risk Parity)和Black-Litterman模型，从量化的角度对大类资产配置建议进行测算，与前文的宏观判断相互佐证。由于篇幅所限，具体的模型讨论和参数设定请参见《防御！防御！——宏观大类资产配置手册第一期》。

　　风险平价模型(Risk Parity Model)的核心思想。首先我们考虑风险平价模型，这是一个被广泛用到大类资产配置、FOF产品策略等方面的经典模型，其核心思想就是通过调整各类资产的权重以实现组合中各类资产的风险贡献基本均衡，相对于传统的资产配置模型，风险平价模型可以有效地减少组合受某些资产波动的影响，实现分散化投资，实现资产价值的稳健增长。

　　风险平价模型的配置建议：继续大幅低配信用债，小幅增配股票。在2017年1季度的判断中，风险平价模型给出了大幅降低杠杆、大幅低配信用债的建议，同时增配了股票、工业品和黄金，整体而言方向的判断非常准确。而随着股市波动性的下降和债市的调整加剧，风险平价模型(数据截至2017年3月22日)对2017年2季度的配置建议是降低债券(尤其是信用债)的配比，增加股票(尤其是大盘股)和贵金属的配比。

　　与前两期不同，本期中基于客观资产表现的风险平价模型给出了与我们主观判断较为不同的判断，风险偏好更高且在股票上的配置更积极。我们认为这是因为1季度股票市场的波动性下降所致，但根据我们前面对于宏观环境的分析，我们认为不确定性在上升，进而导致波动可能上升，这使得我们主观配置与风险平价模型之间出现一些差异。

　　基于Black-Litterman模型的量化配置建议