DOSSIER · No.309
大类资产最小方差（变体：7 类资产）
把个股最小方差的思路搬到大类资产上，只追求组合波动最小。
减弱
资产配置与风控
数据 A 级
月度调仓
是否仍有效（策略本身）
减弱
发表后夏普比率不到发表前的一半
是否跑赢基准（7 类资产等权（1/N 月度再平衡））
跑赢基准
论文发表后，夏普比率 0.72 对比 0.63；年化收益低于基准。
「仍有效」只说明策略没有失效，不代表比基准更好，也不构成任何建议。2026-10-18 更新。
来源论文：Roger Clarke, Harindra de Silva, Steven Thorley (2006). Minimum-Variance Portfolios in the U.S. Equity Market. Journal of Portfolio Management.
原理
本策略是「最小方差组合」（编号 46）的变体：46 在标普 500 成分股里找波动最小的组合，利用的是"低波动股票长期收益并不低"的异象；这里把同一个优化——只做多、满仓、让组合方差最小、完全不预测收益——搬到 7 类大类资产上。
想检验的问题是：在资产类别层面，"只管把波动压到最低"还能不能带来好的风险调整收益？和个股不同，大类资产之间的波动差距极大：中期国债的波动只有股票的三分之一左右，而且常和股票负相关。可以预料，最小方差解会把绝大部分资金放进中期国债，再配一点股票做对冲。这个变体就是要看清这种极端配置的真实表现，以及它和波动率倒数、最大分散化、HRP 等风险配置方法相比如何。
封
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- 含成本的完整回测与净值曲线
- 论文发表前后、最近三年分段对比
- 逐条交易规则与结果解读
- 可直接运行的 Python 代码下载
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