桥水为什,么看好中国资产~从PMPT到全天候

　2020

　 年新冠疫情在全球的爆发，使得市场一度质疑宏观投资策略在资产配置中的 地位。期间一个备受关注的例子便是桥水基金，根据其创始人达里奥在 3 月 18 日一篇报告中的澄清，疫情爆发后其旗下的基金确实一度悉数遭受了不小的业绩亏损（表 1）。

　表 1：桥水旗下基金 2020 年的净业绩曾因新冠疫情爆发而悉数亏损（截至 3 月 16 日）

　基金类型 波动率 亏损

　 Pure Alpha

　 那么，在疫情后高度不确定的宏观环境下，宏观投资策略在资产配置中的地位是否有所削弱？虽然当前全球普遍的低利率环境加大了资产分散化配置的难度，但正如桥水的联席首席投资官詹森（Greg Jensen）所言，“新冠疫情导致全球正从相互依赖走向独立，这就使得全球资产极具高相关性的可能性也在下降，因此在全球范围内寻求分散投资风险的机会，就比以往任何时候都更加重要。”由此可见，后疫情时代宏观投资策略在资产配置中的地位并非削弱，而是对其适用性和有效性提出更高的要求。

　鉴于此，我们策划了这个全球宏观投资策略的系列研究。我们推出这个系列的目的并不仅限于介绍桥水、贝莱德等全球顶级基金管理公司宏观投资策略的方法论，更是想结合疫情后宏观环境多变的新特点，探讨这些方法论对于在当下构建平衡投资组合的适用性和有效性。作为开篇，本篇主要介绍桥水基金的宏观投资策略方法论及其应用。

　1. 桥水宏观投资策略的核心

　作为全球第一对冲基金，桥水的“全天候（All Weather）”资产配置原则已经为市场所耳熟能详。达里奥在 2010 年的一篇文章中介绍了这一配置原则的理论基础 1 ，将其命名为后现代投资组合理论（PMPT），以区别于马科维茨的现代投资组合理论（MPT）。

　何为 PMPT？鉴于达里奥的原文中已经做了详细阐述，在此我们且避开理论上的推导，不妨用一个案例来展示其与现代投资组合理论MPT 的区别。

　1 Ray Dalio, 2010. Engineering Targeted Returns & Risks. 10% -12% All Weather

　12% -14% All Weather China RMB -

　-9% 12% 18% -14% -21% 14% -7% Pure Alpha Major Markets 21% -11% Optimal Portfolio 10% -18% 数据来源：LinkedIn，东吴证券研究所

　MPT 的出发点是通过分散化投资化解个股的风险，从而在给定预期收益水平下对风险进行最小化，或者在既定的风险水平上最大化预期收益。表 2 统计了历史上美股、 美国国债、黄金和现金这四类资产的收益率和标准差。按照上述 MPT 的出发点， 如果 想要在这四类资产中建立一个预期收益率为 7.5%的组合，则只能全部配置美国股票，对应组合波动率为 16.9%，这里需要强调的，诸如标普 500 指数的美股本身就是一个分散了个股风险的投资组合。

　 表 1：各类资产收益率、波动率与相关系数资产类别 （1997-2016 收益率 波动率 相关系数 美国股票 美国国债 伦敦金现 现金 年）

　美国股票 7.5% 16.9% 美国股票 1

　-

　-

　-

　美国国债 5.1% 5.0% 美国国债 -0.55 1

　-

　-

　现货黄金 5.9% 7.4% 现货黄金 -0.03 0.24 1

　-

　现金 2.7% 1.1% 现金 -0.04 0.18 0.28 1

　数据来源：Bloomberg，

　PMPT 的出发点则不同，其认为除现金外的大多数资产，都可以通过加杠杆达到某一较高水平的收益率，从而更好地分散化投资以降低投资组合的风险。根据这一出发点， 在表 2 的四类资产中，我们首先可以通过对美国国债和现货黄金进行加杠杆，将两者的 预期收益率调整到与美股 7.5%的同一水平；其次再对调整后的三类资产进行分散化的投资组合，这样就可以在实现 7.5%的预期收益的同时，使得该投资组合的波动率大幅降至 6.8%。

　以上两个步骤的具体操作过程如下（不想了解细节的读者可以直接跳过）：

　第一步中，如何对资产加杠杆？以美国国债为例，如果通过加杠杆的方式使其收益达到 7.5%，可以通过卖出 1 份现金并持有 2 份美国国债来实现，此时该资产的预期收 益为：−1 × 2.7% + 2 × 5.1% = 7.5%，因此是加了 2 倍杠杆，加杠杆后的资产波动率为：

　√(−1) 2 × 1.1% 2 + 2 2 × 5.0% 2 + 2 × 0.18 × (−1) × 2 × 1.1% × 5.0% = 9.9% 。

　对于现货黄金，用同样的方式可以计算出，需要加 1.5 倍杠杆，加杠杆后的资产波动率为 11.0%。

　第二步中，如何对加杠杆后资产进行组合？由于加杠杆后的美国国债和现货黄金的预期收益率与美股相同，因此这三类资产无论对其怎样进行分散化配置，其投资组合的预期收益率总是 7.5%。这里为简单起见，假设调整后的美国股票、美国国债、现货黄金配置比例分别为 40%、30%、30%，则可计算出该组合的波动率为 6.8%（表 3），远远小于传统组合的 16.9%！具体计算如下：

　 0.4 2 × 16.9% 2 + 0.3 2 × 9.9% 2 + 0.3 2 × 11.0 2

　+2 × (−0.55) × 0.4 × 0.3 × 16.9% × 9.9% √ +2 × (−0.03) × 0.4 × 0.3 × 16 +2 × (0.24) × 0.3 × 0.3 × 9.9% × 11.0% = 6.8%

　 表 3：经杠杆调整后的各类资产收益率、波动率、相关系数、以及 PMPT 组合的波动率资产类别 （1997-2016 年）

　调整后收益率 调整后波动 率

　相关系数 美国 美国 股票 国债 现货 配置 黄金 比例 PMPT 组合 波动率 美国股票 7.5% 16.9% 美国股票

　1

　-

　-

　40%

　6.8% 美国国债 7.5% 9.9% 美国国债

　-0.55 1

　-

　30% 现货黄金 7.5% 11.0% 现货黄金

　-0.03 0.24 1

　30% 数据来源：Bloomberg，

　在上述案例分析的基础上，不难看出 PMPT 在方法论上是对 MPT 的拓展与改进， 具体体现在如下三个方面：

　第一，PMPT 创造性地提出对于任何一类资产，只要其能跑赢现金，那么就可以通过加杠杆的方式，将其预期收益率和风险同时进行调整以实现特定的投资目标，例如在加杠杆后，可以将债券的预期收益率调整到和股票一样高。

　第二，PMPT 通过杠杆的运用使得在达到投资目标的同时，保证了组合的高度分散化，并由此提高了夏普比率，在一定程度了消除了传统 MPT 方法论下对于收益和风险取舍的困扰，即：高收益与低风险在一定限度内可以兼得（图 1）。

　第三，在 MPT 的分散化投资方法下，由于资金所投资产的类别基本决定了其管理人的风格，因此基于 MPT 所创建的投资组合的 beta 风险远大于 alpha 风险；PMPT 的分散化投资则可以在分离 beta 收益与 alpha 收益的基础上，既用来创建最优的 beta 投资组合，也用于创建最优的 alpha 投资组合（我们将在下一篇专题中详细介绍）。

　MPT 方法论 图 1：MPT 方法论与 PMPT 方法论的比较

　 实现投资目标

　实现组合最优

　 运用杠杆

　投资目标+组合最优

　数据来源：公开资料整理，

　 值得一提的是，MPT 方法论也可通过杠杆进行优化，但与桥水的 PMPT 方法论有所区别，且在实用性上较差。PMPT 方法论是先根据既定的投资目标对各类资产进行加杠杆，然后再建立最优组合；MPT 方法论则是先得到最优组合（先不考虑投资目标，最 优组合的收益率可能很低），然后投资者再根据自己的投资目标对整个最优组合进行加杠杆（这一过程在学术界也称为分离定理）。

　可见 MPT 与 PMPT 在杠杆运用上区别主要有二：第一，PMPT 是对各类资产加杠杆，而 MPT 是对整个最优组合加杠杆；第二，PMPT 是在组合构建过程中加杠杆，而MPT 则需要投资者自行加杠杆。考虑到产品的多样性以及个人投资者在杠杆运用上的 专业知识和技能的缺乏，PMPT 方法论具有更强的实用性和发展空间。因此，虽然过度加杠杆会造成组合风险敞口过大，但更应认识到杠杆能给投资组合带来的正向作用。在PMPT 方法论的指导下，适度杠杆的“利”远远大于“弊”，如果在组合中加入适度的杠杆，就会得到一个高度分散且风险远远小于无杠杆组合风险的投资组合。

　2. 历史上 PMPT 的应用：桥水的全天候策略

　桥水如何将 PMPT 应用于现实中资产的多元化配置中？达里奥在 Engineering Targeted Returns & Risks 一文中也给出了他自己的案例。如图 2 所示，现实中的各类资产在收益和风险的分布上存在着明显正相关关系，因此，虽然不同类别资产的收益和风险不同，但夏普比率（其经风险调整后收益）并不会差太多。

　PMPT 方法论 各类资产

　各类资产

　高收益、低分散化

　高收益与低风 险之间取舍 低收益、高分散化

　高收益、高分散化

　高收益与低风 险可以共存

　收

　收

　图 2：不同类型资产的收益和风险特性

　 10%

　9%

　8%

　7%

　 期

　 6%

　望

　 5%

　益

　 4%

　3%

　2%

　1%

　0%

　0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40%

　期望风险

　 数据来源：

　Bridgewater ，

　在桥水看来，如果仅是对图 2 中的各类资产单独加杠杆，虽然可以实现一个较高的预期收益率（如 10%），但风险也随之上升。而基于 MPT 除非全部投资于 PE/VC，否则在分散化投资下得到投资组合虽可以降低风险，但难以实现 10%预期收益率。

　在图 3 中，桥水呈现了其基于 PMPT 构建出的投资组合的优势。这与我们上文案例分析的结果是一致的，即只要各类资产不是完全的正相关，那么通过对资产进行加杠杆后的分散化投资，PMPT 组合既可以实现单一资产加杠杆后 10%预期收益率，也能够 实现与 MPT 组合一样较低的风险，从而显著提升了投资组合的夏普比率，也就在一定程度上解决了 MPT 中对于收益和风险取舍的困扰。

　图 3：与加杠杆的单一资产和 MPT 组合相比，PMPT 组合兼具较高的收益率和较低的风险

　12%

　10%

　8% 期

　望

　 6% 益

　4%

　2%

　0% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 期望风险

　数据来源：

　Bridgewater ， PE/VC

　美国股票

　非美国股票

　房地产（ REITS ）

　新兴市场债券

　非美国债券

　GSCI 指数

　30 年期国债

　TIPS

　PMPT分散化组合 （加杠杆使期望收益达到10%））

　各类资产

　（ 加杠杆使期望收益达到10% ）

　MPT组合

　以上达里奥给出的案例仅是在静态的情形下，如果从动态角度，如何在众多资产中构建出一个投资组合，使其在不同的经济环境下，始终具有较高的预期收益和较低的风险？为了解决这一问题，桥水的全天候策略正是基于PMPT 而产生的。

　达里奥在 1996 年创立全天候策略的初衷是管理自己家族的信托资产，正如达里奥自己所述，由于挖掘 alpha 收益涉及管理者挑选基金经理的才能，因此为了确保投资组合不受其家族代际更替影响，最好能令投资组合 100%基于 beta，并且在预期回报上与股票相当。

　桥水的全天候策略在方法论上基于 PMPT 主要体现为如下两点：一是通过给低风险资产加杠杆和高风险资产去杠杆，各类资产的预期收益和风险基本可以达到同一水平； 二是通过分散化投资，新的投资组合夏普比率要好于传统的投资组合。

　为了验证全天候策略在资产配置上的这一优势，桥水构建了两类全天候组合：

　第一类全天候组合中，桥水通过加杠杆，将其风险调整至与传统投资组合（60%股票、40%债券）同样的水平。如图 4 所示，自 1970 年以来经过回测，该全天候组合每年基本可以实现高于传统组合 3%-4%的超额回报率。

　图 4：在同一风险水平上，全天候组合在的投资回报明显超出传统投资组合

　 600%

　500%

　400%

　300%

　200%

　100%

　0%

　-100% 相同风险水平全天候组合 传统投资组合

　1972 1976 1979 1982 1985 1989 1992 1996 1999 2003 2006 2009

　数据来源：

　Bridgewater ，

　第二类全天候组合中，桥水通过加杠杆，将其预期收益率调整至与传统投资组合（60% 股票、40%债券）同样的水平（图 5）。自 1970 年以来经过回测，该全天候组合的风险 仅为传统投资组合的一半（表 4）。

　表 4 中的另一个关键信息是，尽管这两类全天候组合的收益和风险存在差异，但夏普比率，即单位风险的收益，则处于同一水平，并且比传统投资组合高出了一倍！

　图 5：在同一风险水平上，全天候组合在的投资回报明显超出传统投资组合

　500%

　相同收益水平全天候组合 传统投资组合

　 400%

　 300%

　 200%

　 100%

　 0%

　 -100%

　1972 1976 1979 1982 1985 1989 1992 1996 1999 2003 2006 2009

　 数据来源：

　Bridgewater ，

　表 4：相同收益\风险水平下，全天候组合与传统投资组合的比较 相同风险水平下比较 相同收益水平下比较 表现（年化后）

　全天候组合 传统投资组合 全天候组合 传统投资 总收益 13.8% 9.8% 9.8% 9.8% 超额收益 7.9% 3.9% 3.9% 3.9% 标准差 10.6% 10.6% 5.1% 10.6% 夏普比率 0.75 0.37 0.76 0.37 数据来源：Bridgewater，

　由此可见，桥水的全天候策略较之于传统的投资策略拥有穿越周期的优势。我们已经知道这一优势的存在主要受益于 PMPT 的方法论，即杠杆的调整+资产的分散化配置。但在具体运用这一方法论时，全天候策略还是有如下两点独到之处：

　一是通过对低风险资产加杠杆来拓展分散化投资的边界。虽然各类资产加杠杆后风险和预期收益一同提升，但只要这种风险的提升小于分散化投资带来的风险的降低，那么这种加杠杆就是对投资组合的优化。桥水的全天候策略就是这样在加杠杆和分散化投资之间寻求最优，因此并没有出现过度加杠杆，其投资组合杠杆率一般在 2 倍左右。

　二是资产的分散化配置并非基于资产价格统计上的相关性，而是宏观情景转变对资产价格的驱动。桥水认为各类资产的相关性并非稳定，而是随宏观情景的转变而变化。

　比如股票和债券，其价格在经济增长超预期时表现为负相关（股票上涨、债券下跌），但在通胀意外上升时则呈现正相关（股票和债券均下跌）。可见统计上的相关性本质上是特定的宏观情景对资产价格驱动在数据上的反映。因此，在进行分散化投资时，全天候策略基于的是不同的宏观情景对资产价格的驱动，显然这要比依赖统计上的相关性更为可靠。

　 25%风险股 票 债券

　25%风险 债券 通胀挂钩债券

　25% 风 险 通胀挂钩债券 商品

　25%风险股 票 商 品 债券 图 6：全天候策略下，桥水根据宏观风险暴露对资产进行分散化配置

　 增长 通胀

　 上升 上升

　市场预期 市场预期

　下降 下降

　 数据来源：

　LinkedIn ，

　图 6 展现了全天候策略下资产的分散化配置背后的逻辑。鉴于宏观上增长和通胀对各类资产价格预期的影响最为显著，桥水根据两者偏离市场预期的情景给出了四类宏观风险暴露：即 1）增长上行，2）增长下行，3）通胀上行，4）通胀下行，并据此找出宏 观风险暴露下的受益资产。假定市场预期的变化并不倾向于某一种宏观风险的暴露，即这四类风险暴露的概率是均匀分布的，因此最优的投资组合是对这四类宏观风险暴露下的受益资产进行均衡化配置。

　上述逻辑是否经得起现实的检验呢？显然上述图 4 和图 5 已经从穿越周期的视角验证了全天候策略的优越性，如果我们想检验在特殊宏观风险暴露下该策略的有效性，则2008 年的金融危机无疑是一次压力测试。图 7 表明，桥水的全天候组合在这一时期依然 可以显著跑赢传统投资组合：在 2007 年 7 月-2011 年 8 月期间，该组合累计的投资回报率达到了 43%！而同期传统投资组合的投资回报率仅在 1%附近。

　，

　，

　1980s

　-90s

　1996

　2003

　2004

　2005

　2011

　至今 ，

　桥水发布开创性作品《构建目标回报与风险组合》并解释平衡的原则。

　 风险平价得到广泛认可和应用。

　 桥水创造全天候达里奥将其应用于个人家族信托 其他投资经理开始提供风险平价产品。

　全天候迎来第一个机构投资者。

　桥水强调关键投资原则：分离alpha和beta 配置风险而不是资本将风险分散化。

　图 7：如果把 2008 年金融危机当成一次压力测试，全天候资产组合依然经得起检验

　60%

　40%

　20%

　0%

　-20% 全天候资产组合 传统美国资产组合 全球股票（未对冲）

　 43.2%

　1.4%

　 -17.2%

　-40%

　-60% 2007 2008 2009 2010 2011 数据来源：Bridgewater，

　至此，我们可以来比较下桥水的全天候策略与近年来流行的风险平价（Risk Parity）

　策略 2 。两者虽然都蕴含着对不同风险进行平衡的思想，但在一些细节上仍有所不同。

　首先，从时间上看，全天候策略是在 1996 年被桥水创立的，其最先有了“平衡”的 思想，而风险平价策略直到 2011 年才在市场上得到广泛运用，因而全天候策略的产生是早于风险平价策略的（图 8）。

　其次，全天候策略分散的是经济环境，即分散“不同经济环境”发生的可能性的风险，而风险平价策略分散的是微观资产的风险（波动率）。

　最后，风险平价策略更偏向于一种量化模型，其在程序上更易实现；另一方面，风险平价策略也可较为广义地拓展到对于“因子风险”的平价，而全天候策略则是一种更为具体的对于宏观因子平价的策略。

　图 8：全天候策略先于风险平价策略诞生

　 。

　 数据来源：

　aiCIO magazine ，

　2 Bob Prince, 2012. Risk Parity is about Balance.

　3. 疫情后 PMPT 的运用：桥水全天候策略的改进

　新冠疫情的爆发虽然使得桥水全天候策略下的投资组合遭受亏损，并且全天候策略本身一度受到市场的质疑。但我们认为，这一现象的出现并非意味着全天候策略对当下的经济环境不再具有适应性，亦非 PMPT 在方法论上存在缺陷。

　我们已经知道，在 PMPT 的方法论下，只要存在不同的宏观情景下可以受益的各类资产，且该资产长期可以跑赢现金，则全天候策略就可以通过加杠杆和分散化配置提升资产组合的夏普比率。因此，核心问题在于：能否在今后最可能出现的宏观情景下找出相应的受益资产，来替代不再受益的资产，进而在投资组合中进行分散化配置。

　在桥水看来，疫情后全球经济环境的演变无非出现如下三类情景：1）温和通胀叠 加经济复苏，2）经济止步不前引发滞涨，3）政府刺激不足导致通缩。但无论哪一种情景兑现，从各类资产对未来经济环境的反应来看，有一点是基本确定的，即名义债券进一步上涨的空间有限。

　这种状况之所以出现，是因为新冠疫情爆发后全球加速步入 “零利率”时代，使得名义债券利率的下行空间十分有限。一方面，疫情后全球央行将在相当长的长期内维持货币宽松；另一方面，全球央行也普遍不愿进一步使用负利率，这主要是因为负利率会加剧一国银行体现的脆弱性，甚至造成居民囤积现金。

　目前全球约有 80%的国家国债收益率低于 1%（图 9），由于收益率进一步下行的空间受限，其价格下跌的风险远大于价格上涨。因此，未来上述三种宏观情景无论哪一种兑现，名义债券都无法成为受益资产，实现其在资产分散化配置中的作用。

　那么，在上述三种未来可能的宏观情景下，是否存在相应的受益资产，从而替代名义债券发挥其在资产分散化配置中的作用呢？桥水认为这种替代存在两个选择：通胀挂钩债券和黄金。

　图 9：当前全球已有 80%国家的国债收益率低于 1%

　国债利率小于 1% 的国家占比

　100%

　80%

　60%

　40%

　20%

　0% 2010 2010 2012 2012 2013 2015 2016 2017 2018 2019 2020 数据来源：Bloomberg，

　对于通胀挂钩债券而言，其相对名义债券的优势在于实际收益率不像名义收益率那 样存在下限。实际收益率等于名义收益率减去预期通胀率，即使名义收益率接近零，只要预期通胀率为正或继续上升，那么实际收益率也将为负值并有进一步下降的空间。

　对于黄金而言，可将其视为与现金相对的一种财富贮藏手段。如果各国央行成功刺激了通胀水平，现金的吸引力将下降，而由于黄金无法增印，投资者会倾向于将黄金作为财富贮藏手段，进而抬高金价。

　基于通胀挂钩债券和黄金这些特征，表 5 考察了两者在上述未来三类宏观情景下的表现：1）在温和通胀叠加经济复苏的情景下，两者与股票都具有良好表现；2）在滞涨的情景下，两者受益于通胀的上涨仍有良好表现，而股票最惧怕这种情景；3）在通缩的情景下，通胀挂钩债券和黄金表现一般，股票则表现不佳，此时名义债券本有望受益， 但当前由于收益率下行受限也只能有中等表现。

　表 5：未来三种可能的经济情景与资产表现 经济指标 资产表现 三种经济情景 经济增长 通货膨胀 股票 名义债券 通胀挂钩债券 黄金 温和通胀叠加经济复 苏

　↑

　↑

　较好 较差 较好 较好 经济止步不前引发滞 涨

　↓

　↑

　较差 较差 较好 较好 政策刺激不足导致通 缩

　↓

　↓

　较差 中等 一般 一般 数据来源：LinkedIn，

　因此综合来看，桥水认为用通胀挂钩债券和黄金取代名义债券，将成为其今后的全天候策略下更好的选择。尤其是考虑到疫情后各国政府正以财政支出货币化的方式刺激经济，从而降低了政策刺激不足引发通缩的可能性。

　虽然桥水全天候策略的这一改进还有待于时间的检验。但通过历史回测可以发现， 用通胀挂钩债券和黄金加上股票形成的投资组合，其表现也略优于用名义债券加上股票形成的组合。图 10 中分别根据 PMPT 方法论将各类资产波动率调整到 10%后对其进行组合，得到的组合均显著优于传统的 60/40 组合。其中，股票+通胀挂钩债券+黄金的组合表现最好，夏普比率也最高（表 6），这就为未来用通胀挂钩债券和黄金代替名义债券 来优化资产配置提供了支撑。

　图 10：PMPT 下股票、通胀挂钩债券、黄金组合表现最优

　 700%

　600%

　500%

　400%

　300%

　200%

　100%

　0%

　-100% 传统 60/40 组合 PMPT 下股票与和债券组合 PMPT 下股票、通胀挂钩债券和黄金组合

　 1922 1929 1936 1943 1951 1959 1966 1974 1981 1989 1997 2005 2012 2019

　数据来源：

　Bridgewater ，

　表 6：三种组合收益率、标准差、夏普比率比较

　传统 60/40 组合 PMPT 下股票与债券组合 PMPT 下股票、通胀挂钩债券与黄金组合 收益率 4.8% 6.2% 6.6% 标准差 10.0% 10.0% 10.0% 夏普比率 0.28 0.42 0.46 数据来源：Bridgewater，

　4. 疫情后 PMPT 的应用——全天候中国 新冠疫情在全球的蔓延曾一度导致全球资产相关性骤增，但是随着全球疫情逐步得到控制以及恐慌情绪得到缓解，全球资产的相关性逐渐下降到正常水平。我们已经知道， 在PMPT 方法论下，可以通过运用杠杆和分散化配置来提高组合的夏普比率，但这首先要求我们能够找到高度分散且具有低相关性的各类资产。显然，全球资产相关性的下降有利于更好地做到这一点。那么关键的问题是：在未来一段时间里，全球一些资产的相关性是否存在进一步下降的可能性？基于以下两点判断，桥水认为是十分可能的。

　第一，当前以中国为代表的亚洲集团和美国、欧洲在全球市场上的重要性已经旗鼓相当。但是，这三者无论是在经济周期、政策模式还是产业结构上都存在着较大的差异， 因此各自面临着不同的风险，这也造成其资产之间的关联性较低。

　第二，“去全球化”压力的增加可能进一步降低全球资产间的关联性。全球化趋势 在近几十年来一直是支撑全球经济发展的重要因素，但这也提高了全球资产间的相关性。

　然而，在新冠疫情爆发后，“去全球化”的进程进一步加速。如果全球化加剧这一长期趋势被扭转，不同国家之间资产的相关性有望进一步下降，更加突出对于全球资产进行地域分散化配置的重要性。

　其他国家 15% 美、欧、英、日 85% 桥水的“全天候中国”产品，更好地体现了地域分散化配置的思想。一个典型的全球化组合中，美、欧、英、日的风险敞口占比约为 85%，而其他国家的占比总计仅约 15% （图 11），这在很大程度上忽视了以中国为代表的亚洲集团在全球经济中的重要性。另一方面，中国资产的风险溢价与全球资产风险溢价的相关性仅约 30%，大幅低于美国和欧洲（图 12），中国资产对于构建分散化组合应有更大的贡献，因而在桥水的“全天候中国”组合中，对中国的资产赋予了更多的权重。

　 图 11：一个典型的全球化组合中，美、欧、英、日的风险敞口占比约占 85%

　 一个典型的全球化组合中的国家权重

　 数据来源：

　Bridgewater ，

　 图 12：中国资产风险溢价与全球资产风险溢价的相关性大幅低于美欧

　1.0

　 投资回报中来自于风险溢价的部分：各国与全球的相关性

　0.8

　0.6

　0.4

　0.2

　0.0 美国

　 欧洲 中国

　 数据来源：

　Bridgewater ，

　“全天候中国”亦对不同经济情景进行了平衡，并且在压力测试下经受住了检验。

　 25%风险 中国股票 中国名义债券 25%风险 中国名义债券 黄金 国际通胀挂钩债券

　25%风险国际商品黄金 国际通胀挂钩债券

　25%风险中国股票国际商品 一方面，目前中国的名义债券市场是全球少数的收益率仍存在下降空间的市场，因此在新冠疫情后，全天候中国仍然赋予了中国名义债券一定的权重。另一方面，全天候中国也覆盖了中国股票、国际商品、国际通胀挂钩债券、黄金等资产以完成在资产类别、不同地域这两个层面上的分散化（图 13）。

　图 13：全天候中国下，桥水增加了对中国资产的配置 增长 通胀

　 上升 上升

　市场预期 市场预期

　下降 下降

　 数据来源：

　Bridgewater ，

　如果要对“全天候中国”抵御重大风险的能力进行检验，那么 2015 年中国股灾和 2017-2018 年中国经济增速下行叠加贸易摩擦将是两个重要时间窗口，在两个时间段中， 全天候中国仅下跌 9.1%和 5.5%！而同期中国股市的跌幅分别达到-42.6%和-31.7%，因而全天候中国均经受住了考验（图 14、图 15）。

　图 14：

　2015 年中国股灾下全天候中国回撤较小 图 15：

　2018 年贸易摩擦下全天候中国回撤较小

　5%

　 -5%

　 -15%

　全天候中国 中国股市

　 -9.1%

　10%

　 0%

　 -10%

　全天候中国 中国股市

　 -25%

　 -20%

　 -35%

　-30%

　 -45%

　2015-5 2015-11

　- 42.6%

　-40%

　2017-10 2018-4 2018-10

　 数据来源：

　Bloomberg ， 数据来源：

　Bloomberg ， -5.5%

　-31.7%

　5. 风险提示 （1）

　组合杠杆使用过度：目前来看尤其是在放水的情况下，投资者有过度加杠杆的倾向，可能会导致组合遭受意外损失。

　（2）

　海外疫情发展超预期：部分国家疫情防控不当可能引起全球疫情发展超预期，造成各资产间相关性像今年三月一样骤增。

　（3）

　各国政策刺激力度不足：美国第一轮经济刺激已经到位，如果第二轮刺激因为两党问题而难产，可能造成经济超预期通缩，导致各资产跑输现金并使组合受到损失。