风险平价扩展成带约束的风险预算

“正邦转债”公告清算风险，验证了一个逻辑。就是市场也许短期无效，但综合来看，便宜的东西，本身可能基本面上就出现的问题。要区分的关键在于，这种基本面的变差，是暂时的，还是根本性的。

现在市场里最贵的转债价格高达867块（中矿转债），其实这已经远远脱离了债性，与股票无异，若是持有这支转债，为何不直接持有其正股？

指数、股票都有这个逻辑。

通常大家说按PE、PB来估值，左侧交易逻辑就是低估进场，高估退出，做网格等等。但就是上证红利，中证500，中证银行这种常年低估，便宜是便宜，但机会成本也是成本。而像白酒、消费，纳指100这样的优质指数，屡创新高，或者高位震荡 ，你不上车，也没有机会。

所以，对于优质标的，我用了一种简单的操作手法，定投入场（没有特别看估值，除非市场过于火热），恒持恒定市值（网格，超过10%，减持这10%，跌10%，定投补仓）。

优质指数适合这么操作，指数是长生不老且永远向上的。

股票不一样，基本面可能会变坏；转债会退出等等。

ETF的主动交易，更偏向右侧，趋势动量为主。可转债有底，所以入门级的策略是双低+摊大饼。

今天要再来说说风险平价与风险预算，这是控制回撤的有效模型，而且需要的数据就是价量数据。——右侧交易更偏价量，因为以短中期为主，基本面发挥的作用有限。

昨天有同学问，能不能讲讲风险平价，其实传统的风险平价，星球里有研报复现。全球指数大类资产风险平价，大类资产配置——PCA风险平价，年化11%。

风险平价本意是所有资产的风险暴露平价，那么就是低配高风险资产，这里带来一个问题，就是收益太低。而达利欧的版本是给债券加杠杆，加到与权益资产差不多的比例。普通人不容易进行杠杆操作，那风险平价就显得鸡肋。

风险平价是风险预算的一个特例，假如我们就是想要2份权益风险，1份债券风险，就是这预算的概念，而不是所有都相等。

带约束的风险预算，就是可以设定：单个资产比重不超过10%等等。这个特别有风，设定刚性的比例可有防止黑天鹅事件。

这里介绍一个包：

pip install git+https://github.com/jcrichard/pyrb

GitHub – jcrichard/pyrb: Constrained and Unconstrained Risk Budgeting / Risk Parity Allocation in Python

可以计算上述三个模型。

风险预算与风险平价，仅需要一个输入就是资产的协方差。

——这也就是风险平价比MVO(最小方差理论)适用的地方，MVO需要预期收益率与协方差，而收益率是非常难预测，而协方差具备一定的稳定性。

from pyrb import EqualRiskContribution, RiskBudgeting, RiskBudgetAllocation, ConstrainedRiskBudgeting
import pandas as pd
import numpy as np

covariance_matrix = pd.read_csv("data.csv", sep=";", index_col=0).pct_change().cov() * 260
print(covariance_matrix)

ERC = EqualRiskContribution(covariance_matrix)
ERC.solve()
print(ERC)

各类资产的权重就计算出来了：

（十类资产，风险贡献都是10%）

budgets = [0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.1]
RB = RiskBudgeting(covariance_matrix, budgets)
RB.solve()

风险预算多一个参数，就是各资产对应的风险预算。

按对应的风险预算给出新的仓位配置：