投资要点：
大类资产配置主要涉及三类方法：基于收益的资产配置模型（马科维茨均方差模型、BL模型）、基于风险的资产配置模型（目标风险模型、风险预算模型）以及基于权重的资产配置模型（如股债二八配置）。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】
在基于收益的资产配置模型中，BL模型不仅考虑到资产历史收益分布，同时加入了投资者对于资产预期收益的判断，使得模型的具有更好的市场适应性，因而被投资界广泛实用。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）BL模型的一个核心在于资产预期主观收益如何生成？通过给定固定初始权重计算得到各资产的隐含收益率，采用基于动量的择时的方法生成对各类资产未来走势的看法，并结合阈值调整方法生成各资产的主观收益，回测表明该方法是可行的，不同初始权重设定下的BL模型均录得较好测评结果，因此本文在此基础上进行优化。
一方面，基于动量效应生成主观收益，实际上是把趋势跟踪的交易理念融入到了资产配置体系，但该方法本质是一个右侧追涨杀跌交易系统，入场、出场的延迟较大，且易于造成资产组合净值较大波动，我们考虑对该系统进行改进，把估值效应融入到BL模型中。
另一方面，在任何市场环境下均采用相同的初始权重设定，可能对于市场的适应性会降低。因此，我们考虑在BL模型的基础上，融入风险预算模型，根据风险预算模型生成BL的初始权重，这样初始权重就具备了动态特征，以此提升BL模型对不同市场环境的适应能力，使配置绩效更加优异。
通过测试，我们发现在BL模型中加入估值效应，整体看是有效的，其主要优势在于可以在市场的阶段性高位提前减掉部分仓位，对市场风险的防范与控制能力加强，并在市场的阶段性低位战略性布局，入场延迟性减缓。此外，文中对于风险预算模型的研究，也说明了把风险预算的理念融入到BL模型后，是有助于资产配置的绩效提升的，因为采用风险预算模型生成的BL模型初始权重，较之固定权重方法，更能适应不同时期各类资产的波动与风险特征。总之，通过上述两方面的改进，BL模型的稳健性大幅提高，也更加契合了资产配置实践中分散风险和动态配置的需求。
风险提示：数量化策略研究主要基于历史数据，可能存在模型设定偏差的风险。