Con đường đầy hỗn loạn: Ổn định và an toàn trở thành tuyến chính của cấu hình｜Kế hoạch phân bổ tài sản theo nhóm hạng mục hàng tháng của Guotai Haitong 202604

（Nguồn: Một Quan Đại Thế）

Tác giả: Fang Yi / Li Jian / Wang Zi Yu / Wang He / Guo Jiao Jiao

Quan điểm cốt lõi: Dựa trên khung phân bổ tài sản theo nhóm lớn của Guotai Haitong (framework), chúng tôi cho rằng trong bối cảnh triển vọng tình hình địa chính trị Trung Đông vẫn chưa rõ ràng, tài sản an toàn và ổn định là mạch chính của phân bổ tài sản theo nhóm lớn. Tháng 4 chú trọng lợi thế tài sản Trung Quốc, tỷ trọng cổ phiếu cơ cấu vượt mức đối với A/H, cùng với vàng và dầu thô, phân bổ chuẩn là kim loại công nghiệp.

Tóm tắt

▶ Chúng tôi xây dựng khung phân bổ tài sản theo nhóm lớn của Guotai Haitong gồm “Phân bổ tài sản chiến lược (SAA) — Phân bổ tài sản chiến thuật (TAA) — Điều chỉnh qua thảo luận/giám định sự kiện trọng đại”, nhằm làm chỉ dẫn tổng thể cho quyết định đầu tư. Dựa trên khung này, chúng tôi cho rằng trong bối cảnh trật tự toàn cầu đang tăng tốc tái cấu trúc và xu hướng tình hình địa chính trị xấu đi, “sự an toàn” một lần nữa trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm nhất, còn vàng là sự cụ thể hóa cho việc đối phó với bất định như vậy. Khuyến nghị: tháng 4 tăng tỷ trọng đối với cổ phiếu A, vàng và dầu thô.

▶ Đề xuất tỷ trọng phân bổ quyền vốn cho tháng 4/2026 là 40.00%: vượt mức đối với A (10.00%), chuẩn đối với H (7.50%), chuẩn đối với Mỹ (12.50%), chuẩn đối với châu Âu (5.00%), chuẩn đối với Nhật (5.00%). Thị trường chứng khoán Trung Quốc có sức chống chịu mạnh, khuyến nghị tăng tỷ trọng A. Ổn định là thứ hiếm có, thị trường Trung Quốc có mức chênh lệch bù rủi ro thấp hơn. Tác động xung kích giao dịch vi mô sẽ không kéo dài; ở thời điểm hiện tại không nên bán tháo một cách mù quáng. Thị trường chứng khoán Trung Quốc có thể xuất hiện đáy quan trọng và khu vực “đánh gãy” (điểm bật). Lập trường nới lỏng mang tính hỗ trợ của Trung Quốc cùng với dự trữ đa dạng/tăng trưởng đa dạng sẽ giúp phá vỡ nhanh hơn câu chuyện rủi ro.

▶ Đề xuất tỷ trọng phân bổ trái phiếu cho tháng 4/2026 là 40.00%: trái phiếu chính phủ kỳ hạn dài (10.00%), trái phiếu chính phủ kỳ hạn ngắn (10.00%), trái phiếu Mỹ kỳ hạn dài (10.00%), trái phiếu Mỹ kỳ hạn ngắn (10.00%). Trong tài sản trái phiếu, (1) kỳ vọng lạm phát được củng cố hoặc bị kìm nén sẽ tác động đến hiệu suất của trái phiếu kỳ hạn dài. Nhu cầu tài trợ và nguồn cung tín dụng mất cân đối vẫn là thực tế khách quan; tuy nhiên, xu hướng trung tâm sở thích rủi ro đi lên theo xu thế. Doanh nghiệp dân cư/giá trị doanh nghiệp có thể thực hiện tái cân bằng phân bổ tài sản. Chính sách tiền tệ phát lực tương đối thận trọng và kiềm chế; đồng thời, trong bối cảnh địa chính trị đẩy giá năng lượng toàn cầu tăng, và lạm phát nội sinh đi lên vượt kỳ vọng, thì hiệu quả về mặt chi phí/lợi ích của phân bổ trái phiếu kỳ hạn trung và ngắn cao hơn trái phiếu kỳ hạn siêu dài. (2) Nền kinh tế Mỹ đi vào hội tụ biên độ, kỳ vọng lạm phát được củng cố sẽ kìm nén hiệu suất của trái phiếu Mỹ kỳ hạn dài. Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang do Trump đề cử là ông Worsch ủng hộ kế hoạch thu hẹp bảng cân đối (shrinking balance sheet) và hạ nhẹ lãi suất chính sách tiền tệ; sau đó, lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ vọng có thể giảm nhẹ đi xuống. Các chính sách do chính quyền Trump thực hiện khiến uy tín tín dụng chủ quyền của Mỹ bị suy giảm đáng kể; các ngân hàng trung ương toàn cầu và các tổ chức quản lý tài sản lớn có xu hướng giảm nắm giữ trái phiếu Mỹ. Dưới cú sốc rủi ro địa chính trị, vốn phòng vệ có thể thực hiện phân bổ phòng thủ, nhưng bị hạn chế bởi diễn biến giao dịch tái lạm phát.

▶ Đề xuất tỷ trọng phân bổ hàng hóa cho tháng 4/2026 là 20.00%: vượt mức vàng (10.00%), vượt mức dầu thô (6.25%), chuẩn kim loại công nghiệp (3.75%). Trong hàng hóa, (1) kỳ vọng lạm phát và giá dầu có động lực đi lên; biến động giá vàng có thể tăng mạnh theo từng giai đoạn. Nhìn dài hạn, giá trị phân bổ chiến lược của vàng vẫn được duy trì: chuỗi chính sách do chính quyền Trump thực hiện khiến trật tự toàn cầu dần tan rã sau Chiến tranh thế giới thứ hai. Trong bối cảnh trật tự toàn cầu tăng tốc tái cấu trúc và tình hình địa chính trị xấu đi theo xu hướng, “sự an toàn” lại trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm nhất, còn vàng là sự cụ thể hóa để đối phó với bất định như vậy. Tuy nhiên, dòng vốn mang tính đầu cơ rút lui và giao dịch tái lạm phát tiếp tục diễn ra hoặc khuếch đại mạnh làm biến động ngắn hạn tăng lên. (2) Tình hình địa chính trị Trung Đông tiếp tục xấu đi; khuyến nghị vượt mức dầu thô. Nhu cầu dầu thô toàn cầu tương đối yếu, chính sách sản lượng của OPEC+ thay đổi linh hoạt. Trong thời gian gần đây, tình hình địa chính trị Trung Đông xấu đi nhanh chóng và có xu hướng mở rộng thêm; trong bối cảnh eo biển Hormuz liên tục bị phong tỏa và lượng tồn kho dầu thô của các nền kinh tế chủ chốt dần giảm, giá dầu thô có thể vẫn còn động lực đi lên, nhưng sự bất định trong diễn biến địa chính trị sẽ làm biến động thị trường năng lượng gia tăng. (3) Giao dịch tái lạm phát chuyển dần thành giao dịch kiểu “lạm phát trì trệ” (stagflation) và/hoặc kìm nén nhu cầu đối với kim loại công nghiệp. Trong những năm gần đây, các thiết bị xây dựng liên quan đến điện và phương tiện giao thông phát triển mạnh, đồng thời sự mở rộng năng lực tính toán AI và cập nhật cơ sở vật chất quân sự đều tạo ra nhu cầu mới đối với hàng hóa công nghiệp; kim loại công nghiệp đại diện bởi đồng (copper) có thể đang trong trạng thái mất cân đối cung-cầu theo từng giai đoạn. Nhưng hiện nay, giao dịch tái lạm phát vĩ mô toàn cầu đang chuyển sang “lạm phát trì trệ”, hoặc kìm nén nhu cầu kim loại công nghiệp, và làm gia tăng dao động giá.

▶ Lưu ý rủi ro: Phân tích có giới hạn về chiều cạnh; thiết kế mô hình mang tính chủ quan; dữ liệu lịch sử và kỳ vọng có độ lệch; điều chỉnh kỳ vọng nhất quán của thị trường; giới hạn của mô hình định lượng.

Mục lục

01

Tổng kết hiệu suất tài sản và theo dõi vĩ mô

Chúng tôi hồi顾 (review) các sự kiện và dữ liệu quan trọng có mức độ được thị trường quan tâm cao trong tháng 3/2026, và có tác động lớn đến tài sản theo nhóm lớn, dưới hình thức báo cáo hằng tháng; đồng thời thực hiện thảo luận đánh giá nhận xét cần thiết. Song song, dựa trên khung phân bổ tài sản theo nhóm lớn của Guotai Haitong, chúng tôi phân tích ảnh hưởng của thay đổi biên của kinh tế vĩ mô đến dự báo tài sản theo nhóm lớn và TAA (phân bổ tài sản chiến thuật). Quan điểm phân bổ chiến thuật phản ánh kỳ vọng của chúng tôi về tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận của một tài sản trong tương lai 1~3 tháng so với các tài sản khác.

1.1. Khung phân bổ tài sản Guotai Haitong

Nhóm phân bổ tài sản của đội ngũ chiến lược Guotai Haitong tập trung vào nghiên cứu phân bổ tài sản theo nhóm lớn kết hợp giữa chủ động và thụ động. Chúng tôi tích cực sử dụng phân tích vĩ mô và các chiến lược mô hình định lượng. Chúng tôi kết hợp hữu cơ ưu thế của cả hai để xây dựng khung phân bổ tài sản chiến lược dựa trên định giá rủi ro theo cân bằng rủi ro của các yếu tố vĩ mô và khung phân bổ tài sản chiến thuật dựa trên kỳ vọng yếu tố; đồng thời tích cực tận dụng kinh nghiệm phán đoán “đại cục” từ nghiên cứu chiến lược để thảo luận các sự kiện then chốt ảnh hưởng đến thị trường vốn, từ đó nắm bắt cơ hội đầu tư trọng yếu.

1.2. Theo dõi thay đổi biên kỳ vọng nhất quán vĩ mô

Thay đổi kỳ vọng nhất quán vĩ mô ảnh hưởng đến định giá và hệ số giá trị của tài sản. Chúng tôi cho rằng khi phân bổ tài sản dựa trên phân tích vĩ mô, cần chú trọng thay đổi của kỳ vọng nhất quán của thị trường. Các trạng thái kinh tế quan trọng như tăng trưởng, lạm phát… khi kỳ vọng tăng hoặc giảm nhanh sẽ thông qua thay đổi định giá tác động đến giá tài sản, từ đó ảnh hưởng đến lợi suất tài sản.

02

Phân bổ chiến lược: Phân tán rủi ro bằng mô hình cân bằng rủi ro các yếu tố vĩ mô

Nhóm chiến lược Guotai Haitong phát triển mô hình cân bằng rủi ro theo các yếu tố vĩ mô cho khâu phân bổ tài sản chiến lược (SAA). Mô hình này có thể vừa tận dụng tốt lợi thế của việc phân bổ theo yếu tố, vừa tránh những khó khăn trong việc xây dựng và ứng dụng yếu tố vĩ mô.

Khác với mô hình yếu tố vĩ mô được sử dụng trong một số nghiên cứu, mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố vĩ mô của Guotai Haitong chú trọng hơn đến việc kiểm soát rủi ro vĩ mô, tức là rủi ro dữ liệu vĩ mô thực tế vượt kỳ vọng hoặc thấp hơn kỳ vọng. Giá tài sản chủ yếu phản ánh kỳ vọng về thông tin trong tương lai; chỉ khi xảy ra “bất ngờ” vượt kỳ vọng thì giá mới biến động. Trong mô hình đa yếu tố vĩ mô, lợi suất đến từ phần bù rủi ro của nền kinh tế vĩ mô. Người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 2013, người đề xuất mô hình Fama-French ba yếu tố, Eugene F. Fama, trong bài viết năm 1970 “Thị trường vốn hiệu quả: Tổng quan lý thuyết và thực chứng”, đã đề xuất giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH), áp dụng kỳ vọng hợp lý trực tiếp vào định giá tài sản. Lý thuyết này cho rằng giá tài sản trên thị trường hiệu quả phản ánh tức thời mọi thông tin công khai; nhà đầu tư chỉ có thể nhận được lợi nhuận “bình thường” tương ứng với rủi ro, và không thể vượt trội thị trường trong dài hạn. Điều này cũng ngụ ý rằng kỳ vọng vĩ mô đồng nhất với thị trường khó có thể đạt được lợi nhuận vượt thị trường.

Ở khâu chọn yếu tố, chúng tôi sử dụng các chỉ báo vĩ mô thực tế để xây dựng các yếu tố vĩ mô nguyên bản. Phương án này tránh việc yếu tố vĩ mô bị nhiễu bởi yếu tố giao dịch và các yếu tố khác không thuộc vĩ mô ảnh hưởng đến giá tài sản. Ở khâu SAA, mục tiêu của mô hình là theo đuổi sự phân tán rủi ro và sự ổn định tương đối của tỷ trọng phân bổ. Điều này tránh vấn đề tần suất của các yếu tố chỉ báo vĩ mô. Tần suất điều chỉnh của SAA bản thân thấp hơn rất nhiều so với tần suất công bố chỉ báo; độ trễ dữ liệu đối với đầu tư dài hạn hầu như không đáng kể. Mặc dù các yếu tố chỉ báo vĩ mô không thể đầu tư trực tiếp, nhưng ở khâu SAA, mục tiêu là dùng tỷ lệ chuẩn của từng nhóm tài sản trong “bể tài sản” để tính, không mâu thuẫn với công cụ đầu tư của yếu tố đầu tư trực tiếp hay tài sản; đồng thời các phương pháp luận đầu tư như phân tích vĩ mô cũng có thể kết nối hiệu quả.

Do đó, chúng tôi xử lý dữ liệu vĩ mô nguyên bản, lấy giá trị dự báo thu được qua xử lý mùa vụ STL làm kỳ vọng thị trường; lấy chênh lệch giữa giá trị thực và giá trị dự báo làm yếu tố rủi ro vĩ mô; sau đó chuẩn hóa các loại yếu tố.

Trong lựa chọn các yếu tố vĩ mô nguyên bản, mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố vĩ mô của Guotai Haitong chọn các yếu tố kinh tế trong nước và yếu tố chênh lệch lợi nhuận tài sản ở nước ngoài. Trong đó các yếu tố kinh tế vĩ mô trong nước kiểm soát mức độ phơi nhiễm rủi ro bao gồm các yếu tố tăng trưởng, lạm phát, lãi suất, tín dụng, tỷ giá và thanh khoản. Các yếu tố tài sản ở nước ngoài bao gồm các yếu tố Mỹ, châu Âu, Nhật Bản và Ấn Độ. Trong quá trình ước lượng mô hình, chúng tôi áp dụng phương pháp tương tự Barra; ưu điểm của mô hình yếu tố rõ ràng (explicit factor model) là xây dựng yếu tố từ đặc trưng của tài sản nên mang ý nghĩa kinh tế hơn, và mô hình cân bằng rủi ro yếu tố cũng chỉ rõ hơn hướng đi, tức là tránh phơi nhiễm rủi ro phần “không dự kiến” của yếu tố vĩ mô bị tập trung quá mức.

Trước khi hồi quy phơi nhiễm yếu tố, chúng tôi trước hết dựa trên thông tin tiên nghiệm mang tính chủ quan để chỉ định các yếu tố vĩ mô có thể liên quan đến từng nhóm tài sản. Ví dụ, bài viết này cho rằng yếu tố tín dụng chỉ ảnh hưởng đến giá của trái phiếu tín dụng và nhóm tài sản trái phiếu doanh nghiệp, do đó các tài sản khác không đưa yếu tố tín dụng vào để tính hồi quy đa biến nhằm xác định mức phơi nhiễm yếu tố. Khi cuối mỗi tháng tính ma trận phơi nhiễm yếu tố của tài sản, chúng tôi sử dụng hồi quy tuyến tính đa biến để xác định hệ số hồi quy; cửa sổ hồi quy là lăn 5 năm trong quá khứ, và chu kỳ phân rã bán kỳ của trọng số hồi quy là 1 năm.

Kết quả backtest chiến lược đã xác minh hiệu quả của mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố vĩ mô. Chúng tôi dùng bảy nhóm tài sản đại diện gồm CSI 800, chỉ số Hang Seng, S&P 500, trái phiếu lãi suất (interest rate bonds), trái phiếu doanh nghiệp, hàng hóa Nam Hoa, và vàng quốc tế; thực hiện backtest tái cân bằng theo tháng và dùng mô hình cân bằng rủi ro theo bảy nhóm tài sản tương tự làm chuẩn tham chiếu.

Kết quả backtest chiến lược cho thấy, so với mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố, mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố vĩ mô giúp cải thiện lợi suất một cách rõ rệt, nhưng chỉ số Sharpe suy giảm. Xét rằng mô hình này ở khâu SAA đặt mục tiêu phân tán rủi ro vĩ mô, kết quả như vậy là thỏa đáng.

Xét theo trạng thái nắm giữ, trong điều kiện không thiết lập giới hạn tỷ trọng, mặc dù so với mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố thì chiến lược cân bằng rủi ro theo yếu tố vĩ mô có độ biến động của thay đổi tỷ trọng mạnh hơn một chút, nhưng tỷ lệ phân bổ giữa các nhóm tài sản vẫn tương đối ổn định và cân bằng. Tỷ trọng tài sản trái phiếu nằm trong khoảng 40-50%, tài sản cổ phiếu khoảng 50%, còn tỷ trọng tài sản hàng hóa nhỏ hơn 10%, có thể cơ bản đáp ứng nhu cầu đầu tư phổ biến.

Dựa trên phân tích tổng hợp về môi trường vĩ mô và phân bổ tài sản của nhóm chiến lược Guotai Haitong và nhóm phân bổ tài sản, chúng tôi dùng tỷ lệ tài sản tính theo mô hình SAA cân bằng rủi ro yếu tố vĩ mô làm tham chiếu, thiết lập tỷ lệ chuẩn của cổ phiếu, trái phiếu và hàng hóa lần lượt là 45%, 45%, 10%, và giới hạn biên độ lệch là 10%.

03

Phân bổ chiến thuật: Chiến lược BL kết hợp quan điểm chủ động-thụ động để tăng lợi nhuận

3.1. Từ mô hình hóa yếu tố vĩ mô của từng tài sản đến luân chuyển đa tài sản

Phương pháp luận TAA trong khung phân bổ tài sản Guotai Haitong dựa trên sự hiểu biết về mô hình lồng ghép “chu kỳ” và “đồng hồ đầu tư” (investment clock & cycle nesting), còn chiến lược luân chuyển BL dựa vào phương pháp luận theo chu kỳ. Chúng tôi tiến hành mô hình hóa định lượng cho một tài sản đơn lẻ: định lượng mức độ chịu áp lực của một loại chu kỳ nào đó trong bối cảnh của một nền kinh tế, từ đó hình thành một số yếu tố vĩ mô cơ sở có đặc trưng chu kỳ rõ rệt. Sau đó, xử lý phân vị theo thứ tự ngược (inverse order quantile) đối với các yếu tố vĩ mô cơ sở tương tự như nguyên liệu này, để thu được chỉ báo điểm số chu kỳ vĩ mô cho từng loại chu kỳ. Cuối cùng, tổng hợp nhiều chỉ báo điểm số chu kỳ vĩ mô liên quan, dựa trên quan hệ tương quan và logic kinh tế để hợp thành chỉ báo điểm số chu kỳ vĩ mô tổng hợp cho một nhóm tài sản hoặc phong cách nhất định. Nói ngắn gọn, chúng tôi thiết kế các chỉ báo cơ bản vĩ mô định lượng riêng cho từng loại tài sản, trở thành cơ sở quan trọng để chúng tôi hiểu hiệu suất giá tài sản và hình thành ma trận quan điểm chủ quan.

Trong báo cáo chuyên đề “Từ điểm số mức độ thân thiện vĩ mô đến ma trận quan điểm mô hình BL — ý tưởng mới cho phân bổ tài sản theo nhóm lớn kết hợp chủ động-thụ động” được công bố ngày 11/3/2024, chúng tôi chuyển đổi đơn giản chỉ báo điểm số chu kỳ vĩ mô tổng hợp của tài sản thành “quan điểm chủ quan”, rồi kết hợp với mô hình Black-Litterman trong mô hình định lượng. Cụ thể, quy trình bắt đầu từ việc chuyển đổi kỳ vọng nhất quán của các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô thành kỳ vọng của chỉ báo điểm số vĩ mô tổng hợp của tài sản, sau đó chuyển đổi thành tỷ suất lợi nhuận dự kiến của từng nhóm tài sản; cuối cùng đưa vào ma trận quan điểm BL. Trong trường hợp tài sản có thể chọn bao gồm cổ phiếu (AH Mỹ Nhật Ấn Độ), trái phiếu (Trung Mỹ), hàng hóa, đồng USD, vàng, thì chiến lược BL cho phân bổ tài sản theo nhóm lớn toàn cầu (tức là chiến lược mô hình BL đưa vào quan điểm chủ quan tổng hợp vĩ mô của các tài sản, bao gồm cả tỷ giá) trong giai đoạn backtest 5 năm (2019/01/2-2024/02/29) có thể đạt lợi suất bình quân năm 23.1%, thể hiện rõ rệt hiệu quả vượt trội so với các chiến lược so sánh khác, phản ánh tính hiệu quả của việc kết hợp giữa nghiên cứu chủ quan và định lượng.

Trong giai đoạn ngoài mẫu từ tháng 3/2024 đến nay, hiệu suất của chiến lược BL cho phân bổ tài sản theo nhóm lớn toàn cầu cũng ổn định, thậm chí nổi bật hơn. Lợi suất chiến lược năm 2024 đạt 24%, năm 2025 đạt 52%; hiện tại, Sharpe trong toàn bộ giai đoạn backtest lên tới 1.76. Qua các kỳ nhìn vào danh mục nắm giữ có thể thấy chiến lược đã thành công trong việc bắt được “cơn bò” lịch sử của vàng trong quý 1/2025, cũng như sự phục hồi của A-shares trong quý 2 và xu hướng lập đỉnh mới. Là một chiến lược tái cân bằng theo tháng và được dẫn dắt bởi logic kinh tế vĩ mô, hiệu quả có thể nói là rất xuất sắc. Trong khung mới, chúng tôi sử dụng chiến lược BL cho phân bổ tài sản theo nhóm lớn toàn cầu làm phương pháp tăng cường lợi nhuận cho khâu TAA; mặc dù mức độ tập trung nắm giữ của chiến lược này cao, nhưng sau khi mô hình cân bằng rủi ro theo yếu tố vĩ mô xác lập tỷ lệ chuẩn các nhóm tài sản ở khâu SAA, thì trong khâu TAA, chiến lược chỉ lệch khỏi chuẩn của danh mục ở giới hạn nhất định có thể giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.

Mô hình TAA, tức chiến lược BL cho phân bổ tài sản theo nhóm lớn toàn cầu, đạt lợi suất 43.3% trong năm 2025 ngoài mẫu; năm 2026 YTD đạt lợi suất 5.2%.

3.2. Phương án kết hợp trung tâm phân bổ SAA và TAA để bồi dày lợi nhuận thể hiện rất nổi bật

Chúng tôi lấy quy trình định lượng tiêu chuẩn làm phương án phân bổ tài sản: coi trung tâm phân bổ SAA do mô hình cân bằng rủi ro yếu tố vĩ mô xác định + luân chuyển tài sản bằng TAA để tăng lợi nhuận. Chúng tôi coi phân bổ tài sản chiến lược được tính từ mô hình cân bằng rủi ro yếu tố vĩ mô là chuẩn của danh mục, trong đó trọng số phân bổ theo nhóm tài sản lần lượt là cổ phiếu 45.00% (A-shares 7.50%, cổ phiếu H 7.50%, cổ phiếu Mỹ 15.00%, cổ phiếu châu Âu 5.00%, cổ phiếu Nhật 5.00%, cổ phiếu Ấn 5.00%), trái phiếu 45.00% (trong đó trái phiếu chính phủ Trung Quốc 22.50%, trái phiếu chính phủ Mỹ 22.50%), và hàng hóa 10.00% (trong đó vàng 5.00%, dầu thô 2.50%, chỉ số hàng hóa Nam Hoa 2.50%).

Chúng tôi thiết lập biên độ lệch trên-dưới của phân bổ theo nhóm tài sản là ±10%. Trọng số của các tài sản con bên trong chủ yếu tham chiếu kết quả vận hành của mô hình phân bổ tài sản chiến thuật Black-Litterman, đồng thời kết hợp phân tích chủ quan để thiết lập. Chiến lược kết hợp trung tâm phân bổ SAA và lợi nhuận tăng dày từ TAA có thể kiểm soát hiệu quả biến động và mức sụt giảm tối đa, đồng thời nâng cao lợi nhuận của chiến lược phân bổ tài sản chiến lược ban đầu. Năm 2025, mô hình đạt lợi suất bình quân năm 21.7%, tỷ lệ Sharpe 2.29, tỷ lệ Calmar (Kama) 3.84, mức sụt giảm tối đa trong năm là 5.6%.

04

Thảo luận các sự kiện vĩ mô trọng đại và phương án phân bổ

4.1. Thảo luận các sự kiện vĩ mô trọng đại gần đây

Nhóm nghiên cứu chiến lược và phân bổ tài sản Guotai Haitong nỗ lực kết hợp hiệu quả giữa mô hình định lượng và phân tích chủ quan. Trong quy trình đầu tư thực tế, việc thảo luận và điều chỉnh các sự kiện trọng đại cũng là một khâu then chốt. Dù trong một khung phân bổ tài sản thiên về định lượng cao, chúng trông như “chủ quan”, nhưng trong ứng dụng thực tế khi kết hợp với chiến lược định lượng, chúng có thể nâng cao hiệu quả chính xác và khả năng thích ứng của quyết định đầu tư. Đánh giá và điều chỉnh chủ quan cũng là “lưới an toàn” của đầu tư định lượng, đặc biệt không thể thiếu khi xảy ra sự kiện cực đoan, thay đổi chính sách và khi mô hình mất hiệu lực. Trong phần này, khi tiến hành thảo luận sự kiện, chúng tôi chủ yếu phân tích các sự kiện trọng đại có khả năng ảnh hưởng đến diễn biến theo tháng của thị trường.

4.2. Phương án phân bổ tài sản theo nhóm lớn chiến thuật tháng 2/2026

Về cổ phiếu: Thị trường chứng khoán Trung Quốc có sức chống chịu mạnh, khuyến nghị tăng tỷ trọng A-shares. Ổn định là thứ hiếm có; thị trường Trung Quốc có mức chênh lệch bù rủi ro thấp hơn. Tác động xung kích giao dịch vi mô sẽ không kéo dài; tại vị trí hiện tại không nên bán tháo một cách mù quáng. Thị trường chứng khoán Trung Quốc có thể xuất hiện đáy quan trọng và khu vực “đánh gãy” (điểm bật). Lập trường nới lỏng mang tính hỗ trợ của Trung Quốc và dự trữ đa dạng/tăng trưởng đa dạng sẽ giúp phá vỡ nhanh hơn câu chuyện rủi ro.

Về trái phiếu: (1) Kỳ vọng lạm phát được củng cố hoặc bị kìm nén sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của trái phiếu kỳ hạn dài. Nhu cầu tài trợ và cung tín dụng không cân đối vẫn là thực tế khách quan, nhưng xu hướng trung tâm sở thích rủi ro đi lên theo chiều hướng. Doanh nghiệp dân cư/các doanh nghiệp có thể thực hiện tái cân bằng phân bổ tài sản. Trong khi chính sách tiền tệ phát lực tương đối thận trọng và kiềm chế; khi địa chính trị đẩy giá năng lượng toàn cầu tăng và lạm phát nội sinh đi lên vượt kỳ vọng, thì hiệu quả phân bổ trái phiếu kỳ hạn trung ngắn là tốt hơn so với trái phiếu kỳ hạn siêu dài. (2) Tăng trưởng kinh tế Mỹ hội tụ lại ở biên độ, kỳ vọng lạm phát được củng cố sẽ kìm nén hiệu suất của trái phiếu Mỹ kỳ hạn dài. Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang do Trump đề cử là ông Worsch chủ trương thu hẹp bảng cân đối, đồng thời hạ nhẹ lãi suất chính sách tiền tệ một cách ôn hòa; sau đó, lãi suất trái phiếu Mỹ kỳ vọng có thể giảm nhẹ. Các chính sách mà chính quyền Trump thực hiện khiến tín dụng chủ quyền của Mỹ bị suy giảm mạnh; các ngân hàng trung ương toàn cầu và các tổ chức quản lý tài sản lớn có xu hướng giảm nắm giữ trái phiếu Mỹ. Dưới cú sốc rủi ro địa chính trị, vốn phòng vệ có thể thực hiện phân bổ phòng thủ, nhưng bị hạn chế bởi diễn biến giao dịch tái lạm phát.

Về hàng hóa: (1) Kỳ vọng lạm phát và giá dầu có động lực đi lên; giá vàng có thể biến động mạnh hơn hoặc tăng cường theo từng giai đoạn. Nhìn dài hạn, giá trị phân bổ chiến lược của vàng vẫn được duy trì: chuỗi chính sách do chính quyền Trump thực hiện khiến trật tự toàn cầu dần tan rã sau Chiến tranh thế giới thứ hai. Trong bối cảnh trật tự toàn cầu tăng tốc tái cấu trúc và tình hình địa chính trị xấu đi theo xu hướng, “sự an toàn” lại trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm nhất, còn vàng là sự cụ thể hóa để đối phó với bất định như vậy. Tuy nhiên, dòng vốn mang tính đầu cơ rút lui và diễn biến giao dịch tái lạm phát tiếp tục diễn ra hoặc khuếch đại mạnh làm biến động ngắn hạn gia tăng. (2) Tình hình địa chính trị Trung Đông tiếp tục xấu đi; khuyến nghị tăng tỷ trọng dầu thô. Nhu cầu dầu thô toàn cầu tương đối yếu, chính sách sản lượng của OPEC+ thay đổi linh hoạt. Gần đây, tình hình địa chính trị Trung Đông xấu đi nhanh chóng và có xu hướng mở rộng thêm; trong bối cảnh eo biển Hormuz liên tục bị phong tỏa và tồn kho dầu thô của các nền kinh tế chủ chốt dần giảm, giá dầu thô có thể vẫn còn động lực đi lên, nhưng sự bất định trong diễn biến địa chính trị sẽ làm gia tăng biến động của thị trường năng lượng. (3) Giao dịch tái lạm phát chuyển hóa sang giao dịch kiểu lạm phát trì trệ, hoặc kìm nén nhu cầu đối với kim loại công nghiệp. Trong những năm gần đây, các thiết bị xây dựng liên quan đến điện và phương tiện giao thông phát triển mạnh, cùng với sự mở rộng năng lực tính toán AI, và việc cập nhật cơ sở vật chất quân sự cũng tạo ra nhu cầu mới đối với hàng hóa công nghiệp; kim loại công nghiệp đại diện bởi đồng có thể đang trong trạng thái mất cân đối cung-cầu theo từng giai đoạn. Nhưng hiện nay, giao dịch tái lạm phát vĩ mô toàn cầu chuyển dần sang lạm phát trì trệ, hoặc kìm nén nhu cầu kim loại công nghiệp, đồng thời làm gia tăng biến động giá.

Dựa trên khung nghiên cứu được nêu trong “Tóm lược hệ thống nghiên cứu phân bổ tài sản theo nhóm chủ động” công bố vào tháng 3/2025, và theo kết quả tính toán mô hình TAA chương 3 và kết luận thảo luận sự kiện ở mục 1 chương 4, chúng tôi cập nhật phương án phân bổ tài sản theo nhóm lớn chiến thuật tháng 2/2026 như sau:

Tỷ trọng phân bổ cổ phiếu là 40.00%: vượt mức A-shares (10.00%), chuẩn cổ phiếu H (7.50%), chuẩn cổ phiếu Mỹ (12.50%), chuẩn cổ phiếu châu Âu (5.00%), chuẩn cổ phiếu Nhật (5.00%).

Tỷ trọng phân bổ trái phiếu là 40.00%: trái phiếu chính phủ kỳ hạn dài (10.00%), trái phiếu chính phủ kỳ hạn ngắn (10.00%), trái phiếu Mỹ kỳ hạn dài (10.00%), trái phiếu Mỹ kỳ hạn ngắn (10.00%).

Tỷ trọng phân bổ hàng hóa là 20.00%: vượt mức vàng (10.00%), vượt mức dầu thô (6.25%), chuẩn kim loại công nghiệp (3.75%).

05

Lưu ý rủi ro

Có giới hạn trong các chiều cạnh phân tích: khung nghiên cứu dựa trên quan điểm của nhà phân tích, nên các chiều cạnh phân tích có thể không thể phản ánh hoàn toàn các yếu tố định giá của thị trường.

Thiết kế mô hình mang tính chủ quan: các yếu tố và trọng số của mô hình yếu tố vĩ mô được lựa chọn dựa trên kết hợp giữa yếu tố khách quan và chủ quan; phần khách quan đến từ backtest định lượng, còn phần chủ quan đến từ kinh nghiệm và phán đoán, và có thể tồn tại một số độ lệch.

Dữ liệu lịch sử và kỳ vọng có độ lệch: dữ liệu lịch sử và dữ liệu kỳ vọng được báo cáo sử dụng có thể không phản ánh chính xác kỳ vọng thực tế của thị trường.

Điều chỉnh kỳ vọng nhất quán của thị trường: các kết luận báo cáo đều dựa trên giả định trung tính của kỳ vọng nhất quán của thị trường; nếu xảy ra sự kiện vượt kỳ vọng dẫn đến thị trường điều chỉnh kỳ vọng và/hoặc điều chỉnh các yếu tố vĩ mô tương ứng, hoặc khiến kết luận của mô hình thay đổi.

Giới hạn của mô hình định lượng: Kết luận này chỉ được suy ra từ mô hình định lượng; kết luận này không trùng với quan điểm của các nhóm nghiên cứu khác của bộ phận nghiên cứu. Đối với quan điểm của các nhóm nghiên cứu khác của bộ phận nghiên cứu về các ngành nói trên, vui lòng tham khảo các báo cáo nghiên cứu đã công bố liên quan.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm

Nhóm chiến lược Guotai Haitong

Lượng lớn thông tin và diễn giải chính xác, tất cả có tại ứng dụng Sina Finance APP