投资要点： 分散化是资产配置的核心，正是通过对不同资产间低相关的应用，资产配置才得以实现投资组合的收益风险比提升。传统资产配置主要是基于大类资产的，但大类资产之间的相关性是时变的，尤其是宏观环境发生重大变化，迎来系统性风险时，资产间的长期相关性特征会被打破。再者，当用于可配置的大类资产数量逐渐增多时，若每类资产都建立相关的预期收益（即资产择时）模型，工作量将十分庞大。 基于因子的配置，其优势首先在于更易实现配置的分散化，因为不同大类资产实际上可看做是一系列宏观驱动因子的集合，当对因子的暴跌趋同时，也意味着资产相关性的提升，因而直接对因子进行分散化配置，更能确保资产间的低相关性。其次，因子配置的好处还在于把数量庞大的大类资产聚焦为了几个有限数量的核心因子，资产择时体系进而也转变为了因子择时体系，从而实现了工作重点的聚焦，把有限的精力用在了最为核心的环节中。 本报告是我们对因子配置体系的一次探索性研究，旨在梳理当前几种典型的因子配置体系，并尝试采用主成分分析这种较为便捷的方法，构建因子配置，并进行历史回测。后续我们也将不断摸索其他方法，完善我们的因子配置体系。 从回测结果来看，因子配置组合和资产配置组合风险接近，但是因子配置组合的收益明显好于资产配置组合。从收益风险比指标来看，因子配置的Calmar 比率0.59，夏普比率0.16，均明显高于资产配置组合。说明因子配置对风险的分散相比于资产配置更为成功，因子配置的思路是有意义的。 风险提示：本报告主要采用数量化研究方法，可能存在模型设定偏差。
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