报告核心观点 - 文献提出结合股票价格动量与高维资产组合层级聚类的投资组合构建方法，改善了Markowitz均值 - 方差投资组合权重不稳定和配置过于集中的问题，该方法在国内多个投资组合构建领域有施行空间 [2] 引言 - 高效投资组合构建是金融关键问题，Markowitz均值 - 方差方法理论好但实际操作中投资组合存在权重不稳定和配置集中问题，高维情况下问题更严重 [14] - 现有文献提出多种克服资产数量庞大时投资组合选择困难的方法，包括收缩估计、施加因子结构、施加权重约束、重采样、贝叶斯方法和利用网络模型等 [15] - 部分文献研究金融市场层级结构，如识别股票集群、提出层级风险平价和推广方法等 [16][17] - 动量策略分横截面和时间序列动量策略，大量实证表明其有效性，但也伴随高风险，将其与有效风险管理技术结合很重要 [18][21] - 文献结合动量与层级聚类构建投资组合，选择高动量股票捕捉溢价，利用层级聚类识别稀疏资产子集，构建仅做多投资组合，平衡动量策略与风险管理技术 [22] - 文献进行样本外回测，结果显示HM投资组合扣除交易成本后收益和风险调整后收益更高，能在不增加风险下捕捉动量溢价，其特性源于聚类和动量选股结合 [23] 方法 层级聚类 - 根据金融资产历史收益时间序列信息，用资产收益间pearson相关系数推导距离函数，构建N×N距离矩阵，资产相关性越高距离越小 [26][27] - 采用凝聚式层级聚类方法，自下而上递归合并元素，结果是树状图，新聚类与其他资产距离用平均算法计算，聚类过程记录在连接矩阵中 [29] HM组合 - 构建投资组合权重有两个目标，利用动量溢价提升收益，结合市场层级结构确保稀疏分散化并限制风险 [38] - 在树状图高度h处水平切割进行划分式聚类，形成n个聚类，将资产动量得分定义为过去一年累计总收益，从每个聚类选动量得分最高资产，财富在选定资产间等权分配，动量得分为负资产赋予零权重 [41] - 研究发现n选择具鲁棒性，优化可能带来微小改进且增加过拟合风险，简单等权重加权方法更合适 [42] 实证结果 数据 - 数据涵盖1997年6月至2022年8月MSCI全球所有国家指数包含股票，代表广泛资产组合，考虑资产进出指数时间点动态调整组合，限制可投资资产范围，构建无生存偏差合格资产数据集 [43] 样本外回测 - 回测将HM策略与最大动量、动量阈值、分层拉菲诺、均值方差等基于模型策略，以及等权重和市值加权无模型策略比较 [48][49] - 各策略动量得分通过计算资产过去一年本地货币计价累计总收益率得出，MV策略用过去一年周度对数总资产收益率估算均值向量，分层结构利用过去五年周度对数资产收益率，投资组合每月再平衡，交易成本20个基点 [53] - 扣除交易成本后，HM策略在纯收益、风险调整后收益和风险方面均优于其他策略，在四种基于模型策略中换手率最低，等权策略换手率低，市值加权投资组合换手率近乎为零 [55] - 基于模型策略往往优于无模型基准策略（HR策略除外），MM和TM策略有大幅回撤问题，动量与分层聚类结合缓解了该问题，降低最大回撤，改善回撤分布 [58] - 对投资策略超额收益进行时间序列回归，除HM策略外其他策略未获统计显著正Alpha，HM策略年化Alpha为1.87%，在10%显著性水平下有统计意义 [62] - 基于模型策略（HR策略除外）表现优于无模型基准策略，HM策略尤其在全球金融危机后表现优越，其优越表现得益于分层聚类降维和分散化以及基于动量的股票选择，且未增加风险 [62][67] 结论 - 稀疏分散化对构建超越市场投资组合至关重要，标准投资组合优化方法在高维度样本外表现不佳，降维方法可提供低维度表示 [68] - 文献提出投资组合构建框架，利用分层聚类恢复市场分层结构，从每个聚类选动量得分最高股票，投资组合权重在所选资产间平均分配 [68] - 样本外回测中，HM策略在累计收益和风险调整后收益方面优于基准策略，其优越表现通过投资高动量股票和分层聚类分散稳定投资组合驱动，且未增加风险 [69] - 实证表明基于相关性的距离度量含资产领域分层结构有价值信息，分层结构稳定，结合动量信息资产选择标准可构建超越市场投资组合，避免高维度协方差矩阵逆矩阵计算误差放大问题 [69][70]

港股与A股市场差异 - 港股市场与A股市场具有天然不同属性，投资者需保持理性和警醒，充分准备应对风险措施 [1] - 港股市场流动性稀缺，每天成交额1000-1500亿，与A股市场1万亿、1.5万亿的成交额相比有近10倍差异 [4] - 港股市场定价体系独立，流动性稀缺需承受更高风险溢价，资产定价有效性低于A股市场 [3][6] - 港股市场重视基本面，长期依靠企业内在价值定价，与A股依靠宏大叙事的主题投资不同 [4] - 港股市场是双边市场，阶段性主题炒作会被双边交易规则迅速纠偏 [4] 投资策略与风险 - 港股投资策略重在平衡，用组合应对复杂市场环境，ALL in一个赛道可能面临较大回撤风险 [5] - 港股市场风格因子无法被流动性雨露均沾，成长因子和价值因子表现此消彼长 [7] - 多元化组合收益可来自高股息深度价值策略、高质量价值成长策略或香港本地公用事业公司 [8] - 港股市场存在资产非常便宜却无人问津与热门资产估值昂贵并存的现象，提供超额收益机会 [8] 成长股与价值股投资 - 成长股投资难度大，需要前瞻性眼光和对商业模式、管理层、企业文化的深刻理解 [13] - 价值股投资是基于企业自由现金流的"基础题"，更适合初级基金经理 [2] - 真正的成长股能长周期实现稳健增长，而非基于两三年趋势的"景气投资" [13] - 复盘已长大企业的发展历程有助于提高对行业和公司未来的预判能力 [12] 资金流向与机构行为 - 南下资金在外资持仓较少公司上获得丰厚收益，缓解境内长端利率下行风险 [9] - 外资机构在港股市场更倾向采用质量成长策略，选择自由现金流高质量增长的龙头公司 [9] - 机构投资者在港股市场也可能进行趋势交易，推升估值至泡沫化 [10] 投资理念与方法 - 投资应恪守能力圈，优先选择风险收益比更高的"基础题" [11] - 资产管理目的是给客户稳健挣钱，而非比排名，需明确为客户挣的是什么钱 [14] - 投资是逆人性的过程，需要不断学习反省，初心决定终点 [14] - 低估值买入强现金流回报资产虽短期回报不高，但符合投资幸福源于低预期的理念 [14]

全球资产市场波动 - 开年以来全球资产市场经历剧烈波动，2月开局强劲但月末风云突变，黄金、比特币、美股科技股均从高位回落，美国10年期国债收益率大幅下行 [1] - 高盛交易员认为市场可能酝酿新一轮风暴，周一美股可能出现剧烈轧空行情，风险资产或大幅上涨 [2] - 上周标普500指数和纳斯达克100指数分别下跌0.98%和3.38%，高盛"Meme股票篮子"前一周大跌10.05%后上周再跌6.79%，长期动量股票篮子前一周下跌8.58%后上周下跌4.03% [2] 市场信号与对冲基金动向 - 2月28日周五收盘市场展现积极信号，养老金再平衡需购入约130亿美元股票并卖出130亿美元美国国债，帮助吸收CTA约200亿美元的标普500指数抛售 [3] - 上周美国多空对冲基金总杠杆率下降1个百分点至206.5%（3年第98百分位），净杠杆率下降3个百分点至53.5%（3年第55百分位），为2023年9月以来最大周度下降 [4] - 对冲基金大规模做空后市场动量指标降至十年来最低水平，多项积极因素累积可能催化市场突然上涨 [5] 高盛交易员观点与市场趋势 - 美国多空基金经理经历自2022年10月以来最糟糕的7天（下跌2.84%），年初至今仅上涨0.98%，上周名义空头卖出量为过去5年第二大规模（第100百分位） [6] - 高盛宏观交易员认为除非有确凿证据表明美股趋势逆转，否则轧空行情将继续主导市场，当前5天动量回报率处于过去10年第3百分位 [7] - 比特币自上周五低点上涨20%助推市场风险偏好，预计周一风险资产或剧烈上涨引发轧空行情 [8] 市场平衡与潜在催化剂 - 市场处于微妙平衡点，空头仓位高企且动量指标反转，技术面和消息面指向轧空，但宏观经济数据仍存不确定性 [9] - 地缘政治缓和如"北溪2号"可能重启或导致欧洲天然气价格下跌，贸易摩擦降温或引发新兴市场风险资产反弹，德国新政府设立两个4000亿欧元特别基金用于国防和基建 [10] - 市场将寻求最大"痛点"追逐Beta挤压美股空头，需密切关注市场情绪和仓位变化 [11]