档位 A · 长历史核心档（可承重）
只用有 45 年以上历史的核心资产。样本覆盖 1970s 滞胀、80s 紧缩、2008、2020 —— 四种宏观天气都真实经历过，所以这一档的结论可以承重。
资产宇宙
6
类可投资资产
共同样本
48
年（1978–2025）
候选组合
11
7套优化器+4个对照
综合分冠军
对数增长/凯利(长期终值最大)
63.4/100
🥇 冠军配置：美股(含股息) 35% 投资级公司债(Baa) 35% 黄金 30%
① 资产宇宙（先做加法）
| 资产 |
层 |
样本 |
年化实际 |
σ |
最差年 |
它不是什么（诚实边界） |
|
美股(含股息)
|
core
|
78年
1948-2025
|
+9.6% |
15.2 |
-39.2% |
— |
|
现金/短债
|
core
|
78年
1948-2025
|
+0.7% |
2.6 |
-6.7% |
— |
|
投资级公司债(Baa)
|
core
|
78年
1948-2025
|
+4.8% |
8.6 |
-18.0% |
违约损失用常数近似,危机年真实损失远高于此 → 会低估危机年的跌幅 |
|
10年期国债
|
core
|
72年
1954-2025
|
+2.9% |
9.8 |
-19.9% |
— |
|
黄金
|
core
|
57年
1969-2025
|
+5.5% |
22.6 |
-38.1% |
— |
|
30年期国债
|
core
|
48年
1978-2025
|
+4.3% |
16.5 |
-37.4% |
久期约2倍于10年债,是利率风险的放大器 |
② 五套预期回报方法并列 + 可信度加权融合
横线 “—” = 该方法对这类资产没有信息，不硬套（例：收益率锚对股票无效、估值锚对商品无效）。右侧“分歧”= 各方法极差，分歧越大说明这个资产的预期回报越不可信。
| 方法 |
股票 |
债券 |
商品 |
其他 |
为什么给这个权重（可被审问） |
|
收益率锚(YTM)
|
0.00 |
0.45 |
0.00 |
0.00 |
买入时的到期收益率几乎决定持有至到期的名义回报——这是债券数学恒等式级别的强关系,在固定收益上它是所有方法里最可信的,故给最高权重;但它对股票/商品完全无信息,给 0(不许硬套)。 |
|
估值锚(CAPE)
|
0.30 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
CAPE→未来10年实际回报是股票上被反复验证的长期关系(本引擎实测 R²=0.318,n=69),但重叠窗口使标准误被低估、且当前估值水平缺历史可比样本,故只给 0.30 而非更高。 |
|
体制加权历史均值
|
0.30 |
0.25 |
0.35 |
0.30 |
体制加权历史均值用了真实历史分布、保留厚尾与跨资产相关结构;对没有估值锚也没有收益率锚的商品类,它是最好的方法,故在商品上权重最高。 |
|
全样本历史均值
|
0.20 |
0.15 |
0.35 |
0.35 |
全样本均值最朴素、混合了所有体制,信息量低;但它【不依赖任何模型假设】,是防止其他方法集体跑偏的锚,故所有资产都给一份不小的底权重。 |
|
均值回归
|
0.20 |
0.15 |
0.30 |
0.35 |
对波动大、无现金流的资产(商品/加密)最有用——它们最容易出现极端偏离后回归;对有现金流的资产,收益率/估值锚已经包含了回归逻辑,故权重降低以免重复计数。 |
③ 多维度加权综合评分（收敛层）
| # |
方案 |
综合 |
假设稳健性
24%
|
下行保护
22%
|
抗通胀
18%
|
预期回报
20%
|
跨体制一致性
10%
|
可执行性
6%
|
预期回报 |
最坏年 |
假设漂移 |
| 🥇 |
对数增长/凯利(长期终值最大)
|
63.4
|
51 |
77 |
45 |
70 |
90 |
52 |
+5.2% |
-15.2% |
1.17 |
| 🥈 |
对照·MCE v1 稳健档
|
58.8
|
51 |
75 |
40 |
60 |
73 |
58 |
+4.8% |
-16.9% |
1.16 |
| 🥉 |
最大夏普(单位风险回报最高)
|
52.9
|
81 |
97 |
0 |
16 |
54 |
58 |
+3.4% |
-11.8% |
0.46 |
| 4 |
最小方差(波动最小)
|
51.7
|
95 |
98 |
0 |
0 |
34 |
65 |
+2.8% |
-12.2% |
0.12 |
| 5 |
最大分散化(分散比率最高)
|
51.6
|
78 |
87 |
0 |
23 |
53 |
65 |
+3.6% |
-14.6% |
0.53 |
| 6 |
等权(不做任何优化的诚实基准)
|
51.4
|
83 |
79 |
0 |
26 |
36 |
87 |
+3.7% |
-17.5% |
0.40 |
| 7 |
风险平价(各资产风险贡献相等)
|
51.2
|
88 |
93 |
0 |
8 |
37 |
72 |
+3.1% |
-13.8% |
0.29 |
| 8 |
最小尾部损失 CVaR-5%(最坏年份最浅)
|
50.1
|
88 |
98 |
0 |
3 |
29 |
65 |
+2.9% |
-12.9% |
0.29 |
| 9 |
对照·全天候式
|
48.3
|
70 |
85 |
0 |
27 |
43 |
53 |
+3.7% |
-15.5% |
0.72 |
| 10 |
对照·60/40
|
39.9
|
46 |
64 |
13 |
52 |
10 |
20 |
+4.5% |
-20.0% |
1.30 |
| 11 |
对照·全股票
|
37.7
|
0 |
0 |
76 |
100 |
29 |
20 |
+6.1% |
-39.2% |
2.38 |
④ 候选组合权重对比
⑤ 有效前沿：候选组合都落在哪
⑥ 相关性矩阵（全样本 vs 滞胀象限）
两张图对比着看：相关性不是常数，它随体制变化。用全样本单一相关性做分散化，会在最需要分散的时候失效。
⑦ 各资产分体制回报分布（箱线）
盒=四分位区间，竖线=中位数，横须=极值。看盒子的位置随体制怎么移动——这是整台引擎最底层的事实。
档位 B · 全资产档（先做加法）
把军火库里全部 13 类可投资资产都放进来。代价是共同样本被最短的序列拖到 1993 起，丢掉了 1970s 滞胀期 —— 所以这一档看广度、不看承重。
资产宇宙
13
类可投资资产
共同样本
33
年（1993–2025）
候选组合
11
7套优化器+4个对照
综合分冠军
对照·MCE v1 稳健档
64.9/100
🥇 冠军配置：美股(含股息) 35% 现金/短债 5% 10年期国债 25% 黄金 35%
① 资产宇宙（先做加法）
| 资产 |
层 |
样本 |
年化实际 |
σ |
最差年 |
它不是什么（诚实边界） |
|
美股(含股息)
|
core
|
78年
1948-2025
|
+9.4% |
16.5 |
-39.2% |
— |
|
现金/短债
|
core
|
78年
1948-2025
|
-0.1% |
2.2 |
-6.7% |
— |
|
投资级公司债(Baa)
|
core
|
78年
1948-2025
|
+4.1% |
7.1 |
-18.0% |
违约损失用常数近似,危机年真实损失远高于此 → 会低估危机年的跌幅 |
|
10年期国债
|
core
|
72年
1954-2025
|
+2.1% |
8.5 |
-19.9% |
— |
|
黄金
|
core
|
57年
1969-2025
|
+6.7% |
17.2 |
-28.4% |
— |
|
纳斯达克综合
|
ext
|
54年
1972-2025
|
+12.1% |
27.1 |
-41.3% |
价格回报,不含股息(约低1%/年) |
|
30年期国债
|
core
|
48年
1978-2025
|
+3.8% |
16.6 |
-37.4% |
久期约2倍于10年债,是利率风险的放大器 |
|
原油 WTI
|
ext
|
39年
1987-2025
|
+6.4% |
35.8 |
-53.5% |
现货价格,不含展期损益(实际持有商品期货会有可观的roll cost) |
|
美国房价
|
ext
|
38年
1988-2025
|
+2.1% |
5.6 |
-12.0% |
仅价格,不含租金收益也不含持有成本 |
|
铜
|
ext
|
33年
1993-2025
|
+7.0% |
32.7 |
-53.2% |
同上,现货价非可投资总回报 |
|
铝
|
ext
|
33年
1993-2025
|
+2.1% |
20.8 |
-36.9% |
同上 |
|
玉米
|
ext
|
33年
1993-2025
|
+1.8% |
20.7 |
-37.0% |
同上 |
|
小麦
|
ext
|
33年
1993-2025
|
+1.4% |
28.4 |
-44.3% |
同上 |
② 五套预期回报方法并列 + 可信度加权融合
横线 “—” = 该方法对这类资产没有信息，不硬套（例：收益率锚对股票无效、估值锚对商品无效）。右侧“分歧”= 各方法极差，分歧越大说明这个资产的预期回报越不可信。
| 方法 |
股票 |
债券 |
商品 |
其他 |
为什么给这个权重（可被审问） |
|
收益率锚(YTM)
|
0.00 |
0.45 |
0.00 |
0.00 |
买入时的到期收益率几乎决定持有至到期的名义回报——这是债券数学恒等式级别的强关系,在固定收益上它是所有方法里最可信的,故给最高权重;但它对股票/商品完全无信息,给 0(不许硬套)。 |
|
估值锚(CAPE)
|
0.30 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
CAPE→未来10年实际回报是股票上被反复验证的长期关系(本引擎实测 R²=0.318,n=69),但重叠窗口使标准误被低估、且当前估值水平缺历史可比样本,故只给 0.30 而非更高。 |
|
体制加权历史均值
|
0.30 |
0.25 |
0.35 |
0.30 |
体制加权历史均值用了真实历史分布、保留厚尾与跨资产相关结构;对没有估值锚也没有收益率锚的商品类,它是最好的方法,故在商品上权重最高。 |
|
全样本历史均值
|
0.20 |
0.15 |
0.35 |
0.35 |
全样本均值最朴素、混合了所有体制,信息量低;但它【不依赖任何模型假设】,是防止其他方法集体跑偏的锚,故所有资产都给一份不小的底权重。 |
|
均值回归
|
0.20 |
0.15 |
0.30 |
0.35 |
对波动大、无现金流的资产(商品/加密)最有用——它们最容易出现极端偏离后回归;对有现金流的资产,收益率/估值锚已经包含了回归逻辑,故权重降低以免重复计数。 |
③ 多维度加权综合评分（收敛层）
| # |
方案 |
综合 |
假设稳健性
24%
|
下行保护
22%
|
抗通胀
18%
|
预期回报
20%
|
跨体制一致性
10%
|
可执行性
6%
|
预期回报 |
最坏年 |
假设漂移 |
| 🥇 |
对照·MCE v1 稳健档
|
64.9
|
51 |
72 |
65 |
72 |
71 |
58 |
+4.8% |
-14.2% |
1.16 |
| 🥈 |
等权(不做任何优化的诚实基准)
|
61.2
|
75 |
60 |
44 |
49 |
64 |
100 |
+3.7% |
-17.9% |
0.60 |
| 🥉 |
最大夏普(单位风险回报最高)
|
58.7
|
92 |
88 |
12 |
20 |
63 |
78 |
+2.4% |
-7.7% |
0.18 |
| 4 |
最大分散化(分散比率最高)
|
57.7
|
96 |
90 |
5 |
14 |
60 |
85 |
+2.1% |
-7.4% |
0.10 |
| 5 |
对数增长/凯利(长期终值最大)
|
57.6
|
11 |
34 |
96 |
96 |
78 |
52 |
+6.0% |
-26.6% |
2.13 |
| 6 |
对照·全天候式
|
56.3
|
70 |
67 |
30 |
49 |
64 |
53 |
+3.7% |
-15.5% |
0.72 |
| 7 |
最小方差(波动最小)
|
54.4
|
99 |
94 |
0 |
4 |
49 |
72 |
+1.6% |
-6.2% |
0.03 |
| 8 |
风险平价(各资产风险贡献相等)
|
52.8
|
88 |
65 |
17 |
17 |
61 |
85 |
+2.2% |
-16.7% |
0.29 |
| 9 |
最小尾部损失 CVaR-5%(最坏年份最浅)
|
51.3
|
95 |
100 |
0 |
0 |
30 |
58 |
+1.4% |
-3.8% |
0.13 |
| 10 |
对照·60/40
|
49.3
|
46 |
54 |
46 |
66 |
39 |
20 |
+4.5% |
-20.0% |
1.30 |
| 11 |
对照·全股票
|
42.0
|
0 |
0 |
96 |
100 |
36 |
20 |
+6.1% |
-39.2% |
2.38 |
④ 候选组合权重对比
⑤ 有效前沿：候选组合都落在哪
⑥ 相关性矩阵（全样本 vs 滞胀象限）
两张图对比着看：相关性不是常数，它随体制变化。用全样本单一相关性做分散化，会在最需要分散的时候失效。
⑦ 各资产分体制回报分布（箱线）
盒=四分位区间，竖线=中位数，横须=极值。看盒子的位置随体制怎么移动——这是整台引擎最底层的事实。