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华泰期货|金融时序专题报告 2020-01-14 投资咨询业务资格： 金融科技赋能投研系列之九： 证监许可【2011】1289 号 研究院 量化组 多周期尺度应用于风险平价策略（二） 研究员 罗剑 摘要：  0755 在之前的报告中，我们旨在探寻一种新颖的数据分解方式，并尝试将这种方式应用到  luojian@ 策略上。在上一篇报告中，我们已经发现对数据进行分解后得到的短中长周期上的风 从业资格号：F3029622 险特征并应用风险平价模型这一策略能够有效的降低风险。众所周知，不同的风险指 投资咨询号：Z0012563 标有着不同的特性，反映的是风险的不同方面。因此，在本文中，我们会将对数据进 行分解后得到的不同风险指标应用于风险平价模型，并比较不同周期上各类风险指标 陈辰 构建的风险平价模型的相似处以及不同点。  0755 进一步，我们考虑一段时间内不同类型资产收益率的变化--使用上述风险指标调整以后  chenchen@ 的收益率来作为权重计算的基础。我们会重点考察按照权重正比于Rachev Ratio 在大类 从业资格号：F3024056 资产配置中的作用。 有趣的是，当多周期的方法在使用与“投资周期”最接近周期上的 投资咨询号：Z0014257 分解数据时，能得到最优的投资结果（最优收益率 最低风险指标），从另一个角度证明 了我们方法的有效性。 何绪纲  0755  hexugang@ 从业资格号：F3069194 华泰期货|金融时序专题报告 一、背景介绍 在我们之前的报告中，我们发现金融时间序列数据中蕴含着丰富的信息。这些信息是因为 市场参与者的投资目的的不同，对信息接受和处理的方式不同。最终导致我们看到的金融 时序数据似乎是处于一种无序的状态，但实际上，这些数据有着多样而有序的不同周期尺 度的结构。在上一篇报告中，我们发现通过对数据分解后不同周期上的SD 使用风险平价