2017年年中，基本养老金完成第一轮招标，开始入市投资。可以预期未来资本市场对于稳健收益类策略的需求将迎来井喷式的发展。考虑到对接银行理财和养老金资金的资金性质和收益要求，稳健收益策略在运作中有三个典型特点：首先，稳健收益策略的波动率和回撤应和资金的平均收益预期相匹配，并且有系统的方法对波动率和回撤进行管理。其次，稳健收益策略的方法论应相对清晰，对于收益的来源有清晰的刻画，在中长期实现较为稳定的收益。此外，稳健收益策略不仅考量收益的实现程度，还需考量风险收益比，包括夏普比和卡尔玛比率，不仅重视收益，还应考虑收益获取过程中的舒适度。

　　从研究和实践经验来看，获取稳健收益的关键在于使用正确而系统的方法论完成合理的大类资产配置和波动率的控制。

　　大类资产配置：长期获取稳健收益的基础

　　稳健收益策略和传统的单一资产的策略最大的区别在于其对于收益和波动的双重追求，既要追求收益的确定性，又要控制回撤，追求收益获取过程中的舒适度。相比单一资产策略，使用大类资产配置的方法获取稳健收益具备很多显性优势。

　　首先，受经济运转的驱动影响，股票资产、债券资产、商品资产可能在不同的时间段具有显著的差异性表现，使用单一资产进行做多的策略，很难保证在产品的存续期实现较为稳定的收益，出现收益大小年的情况，多类资产进行组合配置，可以最大化的提高在两三年期间获取稳健收益的确定性。

　　其次，股票资产、债券资产、商品资产本身受经济驱动的影响因素不同，在不同时期表现出不同的相关性，例如，经济复苏初期，股票资产和债券资产可能齐涨；在经济繁荣的情况下，股票资产涨，债券资产跌，相关性为负。利用大类资产之间的相关性，配合现代组合投资理论，可以最大化分散组合风险，优化资产配置组合，降低整个组合的波动性，提高原有平均收益预期下的投资舒适度。

　　另外，主动型大类资产配置的核心目标是追求不同时间段下最优夏普比的路径，希望能够根据不同的经济和市场状态，找到阶段夏普比最好的资产进行配置。根据研究长期而言，资产价格是受经济要素驱动的结果，最常见的驱动因素包括经济增长、通货膨胀以及宏观流动性等；短期而言，资产价格还受投资者情绪、市场信息冲击等因素影响。不过，可以对资产价格驱动框架进行深入研究，并通过有效的主动配置，获取更多的资产收益。

　　波动率控制：实现稳健收益的必备武器

　　投资者对于收益的要求是希望高回报同时承受低回撤，然而就如同地球有地心引力一般，投资收益的获得本身要遵循资产性质或者策略的性质，可以使用有效的大类资产配置优化组合风险收益比，但是任何策略都有可能出现错误或者无效的时间段。因此，对于追求中长期稳健收益的目标，还需要使用系统性的波动率控制方法来帮助进一步的控制组合的风险范围，以使得策略和风险目标相匹配。

　　虽然大部分投资者对于风险的第一认知是回撤目标，但其实回撤是一个带有市场运动方向的数值，目前的理论技术很难直接对回撤进行较好的预判，通常采用的模式是对于波动率进行预测，通过控制波动率来进行回撤管理。根据实践经验，完整的波动率控制体系包括波动率的预测、敏感性分析和情景分析三个方面。

　　首先，从波动率的预测来看，预测方法包括EWMA以及GARCH族等多种方法，其核心理论是市场的波动具有一定的延续性，可以使用加权的历史波动率来预测最新波动率。从对于国内市场波动率的研究来看，传统的波动率预测方法在国内仍然有效，但是由于A股市场受个人投资者影响较大，波动率的范围较大，从而造成波动率的变化速率较快的特点，这给传统的波动率模型的直接应用带来一定的困难。

　　这里需要指出的是，通过控制波动率来控制回撤，是基于波动率和回撤之间存在一定的关联管理，从原理上看，回撤是对于下行波动的一种描述，波动率大的环境下，对应的回撤越大，两者存在单调变化的关系，但并不是线性的变化关系。实际上，当波动率增大后，回撤范围扩大的更快，这对于控制回撤类型的投资具有重要的意义。

　　其次，敏感性分析主要是通过找到组合收益与驱动因子之间的变动规律来分析组合在不同因素下可能出现的一些状况，以及组合可能的波动率变化情况。此外，情景分析是指通过历史场景分析的方法，对于重要的历史时点进行组合策略的分析，来探查组合在不同历史场景下的回撤情况。

　　综上而言，稳健收益的实现是对于投资研究过程精细化的进一步追求，也是大资管时代的发展方向，体系化的大类资产配置和波动率控制方法将成为未来稳定收益获取的重中之重。