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Smart Beta与公开市场的投资布局

2017年09月29日 11:16 来源于 财新网
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Smart Beta策略的盛行在于它兼具被动投资和主动投资的一些优点
中投研究
中投研究院立足于为中投公司战略和内部投资决策提供有效的研究支持和相对独立的参考意见,并在此基础上为国家提供金融经济改革方面的政策建议,长远目标是要打造具有一定社会和国际影响力的“智库”和为公司及中国金融体系储备和培养人才的“人才库”。

  【财新网】(作者 危结根 汪溥)针对“主动和被动”以及“委托和自营”投资之间的不同声音,结合Smart Beta策略,本文进行了分析,此为一个多月前内部报告删除了内部资料、启示和建议的节选版。

  Smart Beta是指在指数投资中,基于规则或量化的方法改变指数的市值加权方式,增加某些风险因子敞口以获取超额收益的投资方法,具有主动和被动的双重优点,规则透明,费率低,能系统性获取因子溢价带来的Alpha,是介于主被动之间的中间道路。本文介绍了什么是、为什么以及如何投资Smart Beta,并对投资者如何在总组合中如何利用Smart Beta理念优化布局组合提出了建议。

  主动投资,被动投资抑或Smart Beta策略?

  近些年来,被动型的指数投资逐步受到投资者的关注,资本大量从主动投资向被动投资转移。据晨星统计,截至2016年,亚洲和美国投资在被动基金的股权资产经过连年增长均已超过全部股票资产的40%。除亚洲外,其他主要地区的股权资金都从主动投资转向了被动投资(图1)。资金这一趋势在市场有效、竞争充分的美国等发达国家尤其明显。2016年美国主动向被动的资金流动达到了有史以来最高水平,指数基金流入达到4920亿美元,与此同时,主动投资资金流出2040亿美元。

  指数基金的兴起源于多方面原因。一是被动投资规则透明、费率低、稳定性高和流动性好,具备众多良好的优点。二是主动基金尽管费用高昂,但收益表现低迷。过去十年,美国83%的主动管理型基金无法达到其设定的市场基准,40%的管理公司经营时间不到10年。全球范围内的主动管理型公司表现同样堪忧,收益普遍低于被动投资指数。

  主动和被动基金相对表现引起了业内对主动投资适用性的广泛思索。一些研究认为,能够容忍市场短期波动的价值投资或在市场有效性不高、竞争不充分的新兴市场等区域投资,主动管理才有可能获取超过基准的回报。瑞银的一项研究指出,金融危机以来由于宏观对市场环境具有主导作用,资产或个股自身特异性因素(idiosyncratic factor)对回报影响退居次要地位,被动投资因此大受欢迎。若风险上升或股票内部回报分布的离散度扩大,主动投资或可卷土重来。

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图1:主要地区不同资产类别的资金流动

  资料来源:MorningStar, 2016 Global Asset Flows Report

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 资料来源: 标准普尔及道琼斯指数,截至2015年12月

  除去主动被动之争外,智能贝塔(Smart Beta)策略近几年在资本市场开始兴起。一些专业投资人甚至认为其可能会成为介于主被动之间、颠覆资产管理行业的第三条路。被动指数是典型的Beta产品,代表了市场收益,主动管理主要寻求Alpha,要求基金经理的主动选股与择时能力。智能贝塔投资认为,大部分Alpha超额收益都可被典型的因子解释(图2),可通过系统化方式获取因子敞口将主动管理转化为指数投资,从而在享受Beta收益的同时,获取大部分Alpha收益(图3)。据晨星统计,经过短短几年发展,全球目前已有1123只Smart Beta ETF,管理资产规模逾5505亿。

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图2:投资回报组成成分 资料来源:Financial Analyst Journal (FAJ):Smart Beta: The Owner’s Manual

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图3:除去市场、价值和规模因子敞口后超额收益的不显著,1994-2015

  资料来源:Vanguard, An Evaluation of Smart Beta and Other Rules-Based Active Strategies.

  什么是Smart Beta

  Smart Beta是指在指数投资中,基于规则或量化的方法通过改变指数的市值加权方式,增加某些风险因子敞口(Factor Exposure)以获得相应超额收益的投资方法。相比被动指数投资和基金经理根据主观判断的投资,Smart Beta策略, 又称因子指数投资Factor-based Indexing,是通过多因子数量模型调整组合系数,将投资过程自动化的一个过程,可以说是主动加被动的一种混合式投资策略。

  来源与理论基础

  传统贝塔投资主要基于资产定价理论(CAPM)。该理论由威廉•夏普创立,认为市场系统风险溢价是决定投资回报的唯一因素,并建立收益与市场系统性风险的线性关系。组合期望收益对市场风险溢价的敏感度就是传统定义的Beta,组合Beta大小和市场风险共同决定了组合预期回报β_i*(E(r_market )-r_f))。任何与市场系统性风险回报的差异被解释为阿尔法,即超额回报。

  但组合回报无法由市场系统性风险所完全解释。1990年代以来,Famma 和French提出了三因子模型,试图解释CAPM无法解释的超额收益异象。三因子模型认为,除市场系统风险溢价外,股票规模(Size)和价值(Value)也具备解释超额回报的能力(图4)。此后的学术研究和实践者探寻了一系列能够影响资产超额收益的因子,如价值(Value)、动量(Momentum)、防御性(Defensive/Low Beta)、低波动(Low Volatility)、高质量(Quality)和小盘股(Small Size)等。市场也逐渐认识到原来的Alpha超额收益,有一部分实际上是Beta收益,随后也出现了地区、行业、风格和策略Beta等,这些为风格和因子投资提供了重要的支撑。自此,投资者对于资产超额收益的来源越来越清晰,开始不断寻求具有持续风险溢价的因子并改变资产组合中不同风险因子的敞口,从而获得超额回报。

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图4:理论示意

  为什么一些风险因子能够带来溢价?席勒及此后的经济金融学家从金融市场的结构性缺陷和行为金融角度对此进行了诠释。由于市场缺陷,短期内理性投资者无法通过套利行为使价格回归其内在价值,导致市场出现长期错误定价,构成了CAPM模型所不能解释的超额收益。这些缺陷包括:一是价格短期受噪音扰动而更加偏离内在价值的风险;二是套利所产生的交易及法律成本;三是需要面对市场缺乏完美替代品的缺陷。在行为金融方面,动量和价值等一些因子出现溢价也可得到初步解释。投资人由于过度乐观或悲观,面对市场的积极信号,出于对过去经验的依赖和对外部信息的不信任,保守心理使他们低估股票价值;而对持续上涨的资产,又过度乐观,高估其价值。因此资产价格长期会出现均值复归的振荡现象,而非稳定在内在价值,从而导致一些描述这些行为特征的因子出现风险溢价。

          

  Smart Beta与传统指数投资最大的区别,在于其可通过改变权重分配,矫正了传统市值加权方式带来的大市值、低收益率股票取得更高权重,扭转了由此导致的组合收益率降低的问题。

  根据与传统指数的成分股和加权方式的不同,可将Smart Beta指数分为增强收益类、分散风险类和多元资产类:

  (1)增强收益类:主要包括单一因子策略指数(如价值、成长、动量和质量等)、多因子策略指数和基本面指数(如以红利、净利润、收入等指标作为权重);

  (2)分散风险类:主要是风险加权指数,如最小波动率指数、最大分散度指数、等权重指数等;

  (3)多元资产类:主要包括非传统商品、债券指数和多资产指数等。

  经过快速发展,商业指数研究机构开发出一系列相应的Smart Beta指数商业化产品,也可大致归到上述分类中。例如,锐联资产管理公司(Research Affiliates)在2005年发布了RAFI指数,包括富时RAFI全球300指数、富时RAFI新兴市场指数等。除此之外,锐联资产还针对不同风格推出RAFI系列指数,如RAFI大盘成长、大盘价值、小盘成长和小盘价值指数等。MSCI、标普、Russell和FTSE等多家商业指数公司也都相继推出Smart Beta系列指数。

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表2:主要指数提供商的因子指数

   为什么选择Smart Beta

  Smart Beta策略的盛行在于它兼具被动投资和主动投资的一些优点。首先,由于Smart Beta策略通过指数形式实现,它沿承了传统Beta(按市值设置证券权重的指数)规则简单、透明、成本低(费率仅有0.15%-0.60%)的优势。其次,Smart Beta策略具有模型驱动的特点,可通过系统化的方式操作,人力资源要求少。最后,若因子选择得当,Smart Beta可以实现更好的风险收益率。自2000年来,一些主要Smart Beta策略的风险收益率显著高于传统指数,平均夏普比率0.57,而传统指数的夏普比率只有不到0.3(表3)。

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表3: Smart Beta策略的风险收益率(2000-2014)

  资料来源:Vanguard,MSCI,FTSE,STOXX等

  此外,Smart Beta策略稳定方便、多元化等优点也受到投资者的青睐(图5)。第一,由于其因子敞口(Factor Exposure)长期稳定,Smart Beta适宜作为获取特定因子长期系统性溢价的工具。第二,各大指数提供商早就提供了Smart Beta指数,也就是Factor Index, 方便配置。第三,由于美联储的QE使得固定收益类资产的回报原来越低,Smart Beta提供了另一种投资渠道来增加收益,增加了资产投资的多样性。最后,依照某些算法或规则产生的投资策略(rule-based strategy)可以大大降低由于人们行为偏差(behavior bias)而造成的损失。

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图5:机构投资者布局Smart Beta的原因

  资料来源:Cogent Research

  总体而言,Smart Beta策略作为一种混合式投资策略是值得投资的。一些大型养老金已经开始将Smart Beta作为重要策略开始投资,例如美国加州公共养老金(CalPERs)、英国铁道养老基金、荷兰养老金和台湾养老金等。特别是英国铁道养老基金(PPF)目前已经在逐步利用Smart Beta策略补充、改变自身的主动管理投资模式。

  如何投资 Smart Beta

  Smart Beta投资最重要的就是找到合适的风险因子和与之匹配的权重。在因子的选择方面,机构投资者应遵循三个原则:一是因子理论基础清晰,符合经济金融逻辑,避免单纯依靠数据挖掘的因子;二是因子市场容量大且流动性好;三是因子获取成本低,如动量因子的换手率高,获取成本大。在选择了风险因子后,投资者为捕获溢价可确定与该因子匹配的权重。在确定权重时,可以遵循指数供应商提供的权重分配,也可以在指数供应商线性回归的基础上,挖掘非线性、半参数、岭回归等回归进行建模匹配权重。

  选择合适的风险因子

  对于能够提供超额回报因子的选择并没有统一标准,但为了因子的普适性并防止人为操纵数据,我们认同锐联公司的判定方法,即只有学术研究认可的、修改判断条件或定义后在不同地域超额收益依然存在的因子才被判定为有效因子。

  学术界对这些因子(如价值、风散风险、动量及最小波动率等)存在系统性溢价的解释主要有几类:一是认为投资者承担了额外风险(risk premium),例如低估值股票的高破产率风险;二是认为金融市场存在结构缺陷,例如许多投资者无法自由使用杠杆,只能通过投资高风险股票实现收益目标,从而压缩了高风险股票的收益预期;三是认为部分投资者非理性,价格高的股票通常被高估。具体各因子策略特征详见下表:

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表4:Smart Beta策略特征

  几种常见的权重分配

  投资者除了可以根据指数提供商提供的权重分配风险因子以外,也可以根据自身需求设定合适的权重分配。如下是几种常见的权重分配。

  等权重

  等权重是最基本的权重分配。假设组合中股票个数为 N ,则组合中个股权重为: w_i=1/N。等权重认为组合中各资产具有同等的重要性,一般来说,等权重构建的组合避免了市值权重高配大市值股票的问题,又因为其算法简单,所以这种加权方式被大家广泛使用。

  风险平价

  风险平价权重分配是为了捕获风险分散因子。在实际应用中只需估算出成分股的方差协方差矩阵便可以得到优化后的权重,w_i=(1/σ_i )/(∑_j▒1/σ) 。风险平价在构建中保证资产组合中所有成分股对于组合的整体风险贡献都一样。因此,组合的整体风险不会偏向单个股票,从大类资产配置的角度去看,保证各大类资产对整体组合的风险贡献都一致,这样组合就不会因为某个大类资产表现太差而出现较大回撤。

  最小方差

  顾名思义,最小方差权重捕获了最小波动率因子。最小方差的优化方法是马科维茨均值方差优化的简化版。在优化过程中只关注组合整体风险,将均值方差优化问题转化为最小化组合方差问题。求得最优权重的封闭解表达式为:w^*=argmin(w^' ∑▒w)。

  风险分散

  同理,最大多元化权重捕获的是风险分散因子。最大多元化的思想假设组合各成分股的方差协方差矩阵为Ω,各成分股的标准差为σ,那么最大多元化权重可以表示为如下的优化问题: w^*=argmax(D_r ) ,其中 D_r=(σ^' w)/√(w^' ∑▒w)。目标函数分母为组合风险,分子为各成分股的波动率加权求和,因为组合的预期收益率等于各成分股预期收益率的加权求和,但各成分股的标准差加权求和值在绝大多数情况下不等于组合的标准差,这里目标函数的构建方法不妨理解为组合风险被分解的比率。相比最小方差,最大多元化站在最大化组合风险分散程度的角度来衡量,而最小方差站在组合方差绝对值最小的角度来考虑。

  Smart Beta的主要投资方式

  Smart Beta的投资方式主要有单因子、多因子和多资产多因子策略三种(图6)。在因子选择层面,前文已做了详细介绍。对类似中投这样的大型机构宜选择价值、高质量、和低波动因子,而动量因子由于换手率过高和交易成本大选择应谨慎。从总组合层面,有两种可选的管理方式:一是构建不同的Smart Beta策略组合;二是在总资产组合层面统筹考虑因子配置。

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图6:Smart Beta投资方式概览

  (1)单因子Smart Beta指数的收益表现

  长期看,单因子Smart Beta指数的回报均超过传统Beta指数,且风险调整后收益更高。从绝对回报看,代表价值因子的基本面指数表现最优,年化超额收益超过354个基点;从风险水平看,低波动率指数的波动性明显低于其它指数,防御性较强,总体回报也存在超额收益;从风险调整后收益看(即夏普比率),价值指数和低波动指数最优(表5)。

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表5:全球1000只股票的不同指数表现,1987-2009

  资料来源:Financial Analyst Journal:A Survey of Alternative Equity Index Strategies

  各Smart Beta指数收益存在一定波动和周期性,把握其规律可增加投资的有效性。价值因子可能在增长动力不足时,表现相对低迷;低波动指数一般贝塔较低,牛市收益不足;动量因子在市场趋势反转时,可能表现落后。因此,投资者若希望从因子中获得稳定的超额回报,就需要判断未来一段时间(比如3-5年)的市场特征,并据此选择最优因子,或者建立一套有效的分析系统在不同因子间进行轮换。这一点无疑要求较高的主动管理能力。

  不同因子指数超额收益间的相关性也非常重要。据AQR的研究,不同因子相关性整体较低,不同策略相关性甚至接近于0。因子间超额回报的低相关性,意味着可通过合理构建多因子、多资产组合有效平滑超额收益的周期波动,进一步提高风险调整后的收益。

  (2)多因子Smart Beta组合

  投资者可以根据单因子Smart Beta指数的风险收益特性,通过优化模型构建多因子组合,或者直接选用指数公司编制的多因子Smart Beta指数。由于指数公司在编制指数时还会充分考虑实施成本,例如尽量降低交易成本并提供较好的流动性,因此投资者初始阶段可选择追踪多因子指数,并在对因子投资研究不断深入的基础上,逐步实现定制化多因子投资。

  引入因子多空策略可显著改善组合的特性(图7)。在多因子中,由于市场特征原因一些因子溢价表现低迷,Long Only型多因子策略无法从这些因子中获取收益。但通过引入空头,将使得投资者对所选择单一资产内部的不同券或因子进行全面评估,不但能从有较好溢价的因子中通过多头获取风险溢价,也可从表现较差的因子中通过空仓取得收益。

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图7:引入多空的因子收益表现(夏普比例1990-2016)

  资料来源:AQR,中投研究

  (3)多资产多因子Smart Beta策略

  多资产多因子Smart Beta策略不仅包括股票,还引入债券、外汇和商品等另类资产,还挖掘不同资产的价值、动量等因子溢价。该策略开辟了与市场风险不同的多元化收益渠道,有助于达到分散组合风险的效果。根据AQR的研究,多资产多因子策略的风险调整后的收益比单因子更高。这类策略一般可归入对冲基金等绝对收益类资产中,在不同的宏观环境中也能取得较好回报。以美国为例,通过多空运用Smart Beta策略时,相较市场指数,各Smart Beta因子策略的夏普比率均为正数,且在美联储加息,对各项资产估值产生下行压力时有比较稳健的表现。同时,在多资产组合下,除防御性策略在1920-1929年的夏普比率为负外,大部分因子策略的长期表现都令人满意,多因子策略在其中尤其突出(图8)。

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图8:多资产下的因子策略表现(夏普比例1920-2016)

  资料来源:AQR,中投研究

  预防Smart Beta策略的风险

  首先,防止因子的风险溢价衰减问题。市场容量始终是因子投资的制约,同样适用于Smart Beta产品。如果越来越多的人采用该因子投资,因子溢价必然会下降。极端情况下,所有投资者均采用相同的因子指数投资,那么因子指数权重与传统Beta指数完全一致,溢价为零。从目前的情况看,支持因子溢价存在的条件仍然成立,且相关产品规模也相对有限,因此可以相信因子溢价不会快速消失。另外,一般来讲投资容量越低,Smart Beta策略的交易和实施成本越大。因此,需要根据因子特征和自身条件选取不同Smart Beta产品组合,重点关注市场容量较大、换手率适中的因子。

  其次,该策略也需要防止系统性风险问题。由于Smart Beta策略是根据市场特征配备具有超额回报的因子构建指数基金,如果整个市场由于流动性枯竭,该策略也将承担一定的系统性风险。尽管这样的问题无法避免,但投资者仍可根据对市场的判断,选择较稳健的市场环境构建指数以减少系统性风险所带来的损失。

  作者单位为中国投资有限责任公司研究院

责任编辑:张帆 | 版面编辑:张翔宇
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