随着数字化转型，金融科技的进步和智能投顾的发展产生了大量资产配置定制需求，但投资团队如何充分、高效的将投资观点转化为满足不同投资者需求的资产配置方案仍有待研究。本文介绍了Chenyang Yin 和Raul Leote de Carvalho 于2022 年发表在The Journal of Investing 的文章Mass Customization of AssetAllocation，文章在过往研究的基础上，探讨了如何通过使用主动风险预算模型、稳健资产组合优化模型（RPO）和风险因子模型形成稳健的资产配置模型，满足大量客户定制投资组合方案的需求，并清晰反映出投资约束对资产配置、投资观点应用的影响。
文章主要内容：
提出了基于稳健投资组合优化模型（RPO）的模型，对于高度定制化的投资组合需求，也可由投资团队对不同类型资产的一组投资观点快速生成资产配置方案，实现战术资产配置（TAA）的大规模产业化。
投资观点通常不是准确的收益率，而是包含预期资产价格变动方向和确信程度的看法，食品饮料行业重要观点更新：信心比黄金珍贵食品饮料行业重要观点更新：信心比黄金珍贵通过主动风险预算模型，根据观点中的方向分配权重、根据确信程度分配跟踪风险，无约束主动投资组合能够更好的反映投资团队的观点。
相对于MVO（均值-方差模型），由于RPO 的公式中包含了不确定性矩阵和不确定性参数，计算的隐含主动收益率会根据投资团队对资产的观点进行修正，在使用隐含收益率构建最终资产配置模型时，各资产的权重会更加合理。
将各项资产及资产组合的风险拆分为系统性风险和特殊风险，并将系统性风险分解为6 个风险因子上的暴露。通过比较风险敞口，能够直观反应出模型求解的投资组合对各资产的投资观点，无约束主动投资组合和最终投资组合间特殊风险的差额，也能够清晰反映约束对最终投资组合的影响。
风险提示：本文内容基于作者在海外市场背景下进行的理论模型研究和实证检验，对于中国市场中的具体情况，结论可能会发生变化。