本書內(nèi)容講述: 智能貝塔和因子投資是投資領(lǐng)域的重要創(chuàng)新, 其在行業(yè)中的應(yīng)用漸成欣欣向榮之象。第一, 在負(fù)債端具有預(yù)期負(fù)債率較低的預(yù)設(shè)條件 (如, 養(yǎng)老基金) 下, 眾多專業(yè)機構(gòu)投資者似乎面臨著相互沖突的目標(biāo): ①提高投資組合回報, 但不增加權(quán)益資產(chǎn)配置和/或②降低投資組合波動性, 但不降低對權(quán)益資產(chǎn)的配置。智能貝塔可以提供潛在的解決方案來實現(xiàn)這些目標(biāo)。第二, 在開展主動管理的同時, 引入智能貝塔和因子投資意味著可以顯著改善投資組合中的多元化收益。第三, 隨著管理資產(chǎn)規(guī)模的增加, 越來越難以找到更多的子基金或投顧實施分散化投資, 由于集中度受限也難以對業(yè)績出眾的子基金或投顧過度超配。
結(jié)合了被動投資和主動投資的優(yōu)勢的智能貝塔和因子投資，已經(jīng)是當(dāng)前投資領(lǐng)域備受關(guān)注的重要話題之一。通過正確地實施智能貝塔策略，可以以比傳統(tǒng)的主動管理和指數(shù)投資更低的成本降低風(fēng)險或增加多樣性，從而產(chǎn)生優(yōu)的多元化投資組合。根據(jù)一項覆蓋全球超過3.5萬億美元的資產(chǎn)管理者的調(diào)研顯示，77%的受訪者已經(jīng)評估過、實施過智能貝塔策略或計劃這么做。因此，智能貝塔的普及率從2015年的26%增長到2018年的48%。市場上的智能貝塔產(chǎn)品種類繁多且還在不斷增加，這往往使投資者難以分析和選擇適合自己的產(chǎn)品。因此，因子規(guī)范，加權(quán)方案以及控制換手率、多元化或策略容量等因素會影響智能貝塔策略的差異。
本書正好滿足了對這一重要的創(chuàng)新領(lǐng)域進行簡單、準(zhǔn)確的投資者教育的需求。本書以從業(yè)者的視角撰寫，幫助讀者理解智能貝塔投資的理論基礎(chǔ)、分析和選擇智能貝塔策略、構(gòu)建更有效率的投資組合，并從其他已成功實施智能貝塔投資的從業(yè)者那里獲得見地。本書全面介紹了智能貝塔投資：
回顧了權(quán)益類智能貝塔的演變、定義和構(gòu)成，并確定了智能貝塔產(chǎn)品的理想特征；
討論了因子投資的起源、理論及風(fēng)險、行為和結(jié)構(gòu)方面的解釋以說明因子超額收益存在的原因；
提供了一個框架來理解和分析用于捕獲智能貝塔因子收益的各種加權(quán)方案；
解釋了智能貝塔因子策略的業(yè)績特征；
提供了權(quán)益資產(chǎn)之外的因子投資、智能貝塔實施、投資組合構(gòu)建和多策略多管理人投資組合的示例。
本書對于那些尋求保持適當(dāng)前瞻性和紀(jì)律性、實現(xiàn)長期目標(biāo)、構(gòu)建更有效率的投資組合并實現(xiàn)更好投資結(jié)果的投資者和基金經(jīng)理來說都是非常有價值的實踐手冊。
前言
在過去的幾年里，股票Smart Beta和因子投資已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)高度討論和辯論的話題。事實上，投資者調(diào)查一直強調(diào)，Smart Beta投資不僅越來越受歡迎，而且被采用。例如，在富時羅素2018年資金方全球調(diào)查結(jié)果中，調(diào)查了代表北美、歐洲、亞太和其他地區(qū)約3.5萬億美元資產(chǎn)的資金方，77%的資金方回答說他們已經(jīng)實施、目前正在評估實施，或計劃在不久的將來評估Smart Beta策略。調(diào)查還發(fā)現(xiàn)，Smart Beta的采用率從2015年的26%上升到2018年的48%。更有趣的也許是，雖然富時羅素前幾年的調(diào)查顯示，資產(chǎn)規(guī)模超過100億美元的大型資金方的采用率明顯較高，但在這次最新的調(diào)查中，小型（39%）、中型（43%）和大型（56%）資金方的采用率分布更加均勻。就采用的Smart Beta策略而言，多因子產(chǎn)品的采用率最高（49%），其次是單因子低波動率（35%）和價值策略（28%）。多因子產(chǎn)品采用率的增長，很可能是由于人們對低相關(guān)性股票共同因子組合所提供的多樣化優(yōu)勢有了更好的理解，這似乎是以其他集中暴露于某些因子的Smart Beta策略為代價的，例如基本面加權(quán)策略，其采用率從2014年的41%下降到2018年的19%。
在我們看來，Smart Beta是投資領(lǐng)域的一個重要創(chuàng)新，它在整個行業(yè)中越來越多地采用是出于許多考慮。首先，根據(jù)我們的經(jīng)驗，許多公共和私人養(yǎng)老金計劃的投資組合有6%至8%的回報要求（精算回報率），以滿足其預(yù)期負(fù)債。在一個低預(yù)期回報率的環(huán)境中，如果不大幅增加對股票的配置，這種回報目標(biāo)可能難以實現(xiàn)。同時，一些資金方也希望降低整 個投資組合的波動性，以及籌資供款和收益的波動性，同時保留股票配置。因此，資金方似乎面臨著相互沖突的目標(biāo)。(1)提高投資組合的收益，但不增加股票配置和/或(2)減少投資組合的波動，但不降低股票配置。Smart Beta投資可能提供潛在的解決方案來滿足這些目標(biāo)。某些Smart Beta產(chǎn)品，如多因子策略，提供了提高預(yù)期收益的潛力，同時將投資組合的波動性保持在與市場相似的水平。某些其他Smart Beta產(chǎn)品，如低波動性策略，提供了降低整體投資組合風(fēng)險的潛力，同時尋求產(chǎn)生類似市場的回報。因此，Smart Beta投資可能允許投資者達(dá)到提高回報和/或降低風(fēng)險的目標(biāo)，而不意味著完全改變股票配置。
第二，引入Smart Beta投資，與主動管理一起，提供了大幅提高投資組合中的分散化效益的潛力。事實上，在結(jié)合Smart Beta和真正的Alpha時，投資者可以引入多層次的分散化，從而推動對整個投資組合的重大影響效率增益（即更高的相對風(fēng)險調(diào)整收益）。
第三，在我們與大型資金方的互動中，我們發(fā)現(xiàn)，隨著投資組合規(guī)模的增長，這些資金方可能會逐漸變得更難找到更多熟練的主動管理人和/或增加對表現(xiàn)最好的管理人的分配，因為管理人的集中可能導(dǎo)致能力和/或管理人的風(fēng)險限制。這些資金方面臨著在龐大且不斷增長的資產(chǎn)基礎(chǔ)上提供合理水平的Alpha的問題。根據(jù)我們的經(jīng)驗，這些資金方傾向于將某些Smart Beta策略，主要是低跟蹤誤差的多因子產(chǎn)品，作為透明且系統(tǒng)化的策略，能夠提供Alpha（相對于市場組合的超額回報），并具有高容量和成本效益。
第四，從投資過程的角度來看，Smart Beta投資的日漸流行也可以歸因于這樣一個事實，即它試圖結(jié)合主動投資和指數(shù)投資的最具吸引力的特點。Smart Beta產(chǎn)品通常尋求捕捉主動型經(jīng)理人通常強調(diào)的相同的超額回報來源（即因子），這些因子描述了持續(xù)的市場表現(xiàn)。但與主動管理不同的是，這些超額收益來源現(xiàn)在是以類似指數(shù)的方式提供的，其目的是減輕投資過程和透明度風(fēng)險，并提供有意義的實施成本和管理費用節(jié)省。
第五，由于產(chǎn)品結(jié)構(gòu)師已經(jīng)或多或少地用盡了基于市值加權(quán)指數(shù)的產(chǎn)品，他們的重點已經(jīng)轉(zhuǎn)移到Smart Beta指數(shù)和相關(guān)產(chǎn)品。根據(jù)晨星研究（2017），《策略貝塔交易所交易產(chǎn)品全球指南》，策略貝塔strategic-beta，晨星對Smart Beta的術(shù)語）交易所交易產(chǎn)品（ETPs）于2000年5月在美國推出。截至2017年6月，Strategic-Beta ETPs已經(jīng)發(fā)展到1320個，全球管理的資產(chǎn)總額為707億美元。事實上，Strategic-Beta ETPs和相關(guān)資產(chǎn)的增長速度在近期已經(jīng)加快。例如，從2016年6月到2017年6月，Strategic-Beta ETPs錄得28.3%的申購量增長。
展望未來，根據(jù)我們與客戶的討論和經(jīng)驗，我們預(yù)計Smart Beta投資的增長將繼續(xù)。對于零售投資者來說，結(jié)構(gòu)性的Smart Beta產(chǎn)品，在我們看來，其價格明顯低于傳統(tǒng)的主動型，接近于傳統(tǒng)的被動型，可能會吸引大部分的配置。對于機構(gòu)投資者來說，盡管開始時對Smart Beta的配置較少，但我們預(yù)計從長遠(yuǎn)來看，典型的股票投資組合結(jié)構(gòu)將包括50%的市值加權(quán)被動型，25%的Smart Beta，以及25%的主動型。同時，我們也注意到，許多投資者還沒有采用Smart Beta投資。根據(jù)各種調(diào)查，如富時羅素2018年全球調(diào)查，需要更好的教育，如如何接近和定位Smart Beta，如何分析和進行盡職調(diào)查，關(guān)于大量的Smart Beta產(chǎn)品，以及如何確定最佳策略或策略組合的給定組合結(jié)構(gòu)，仍然是投資者實施Smart Beta投資的最重要障礙。
對投資者持續(xù)教育的需求為本書提供了動力。
致謝
介紹
目錄
第一篇 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta領(lǐng)域概論
第1章 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta的發(fā)展與構(gòu)成
1.1 引論
1.2 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta的演變
1.2.1 市值加權(quán)的優(yōu)點
1.2.2 市值加權(quán)的缺點
1.2.3 建議的解決方案
1.2.4 AEB的風(fēng)險分解
1.2.5 重新關(guān)注因子投資：因子產(chǎn)品的潛在優(yōu)勢
1.3 Smart Beta策略的必要特征
1.4 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta的構(gòu)成和定義
1.5 投資者的常見問題
1.5.1 Smart Beta是否意味著市值加權(quán)指數(shù)是不智能的？
1.5.2 Smart Beta應(yīng)該被定義得更加俠義嗎？
1.5.3 Smart Beta就是因子投資嗎？
1.5.4 Smart Beta是主動的還是被動的？
1.5.5 Smart Beta是否只是被動執(zhí)行的主動管理？
1.5.7 基于規(guī)則的、透明的方法是Smart Beta產(chǎn)品所期望的特征。這些術(shù)語的確切含義是什么？為什么這些特征在Smart Beta策略的設(shè)計中很重要？
1.5.8 費用低廉是Smart Beta價值主張的一個重要特征。低費用產(chǎn)品的特點是什么？
1.5.9 為什么分散化在因子獲取的情況下很重要？
1.5.10 主動管理基金經(jīng)理提供的策略是否要明確？
1.6 結(jié)論
第二篇 權(quán)益資產(chǎn)公共因子及因子投資
第2章 權(quán)益資產(chǎn)公共因子及因子投資概述
2.1 引論：什么是權(quán)益資產(chǎn)公共因子？
2.2 權(quán)益資產(chǎn)公共因子和因子投資的演化發(fā)展
2.2.1 CAPM
2.2.2 市場貝塔和預(yù)期收益
2.2.3 超市場共同因子和Smart Beta因子
2.2.4 多因子定價模型
2.3 投資者的常見問題
2.3.1 投資者為什么要關(guān)心Smart Beta因子？
2.3.2 對公同因子的可識別集合是否有共識？
2.3.3 如果動量因子是解釋主動管理基金經(jīng)理（如成長型基金經(jīng)理）業(yè)績績效的一個重要因子，那么它不應(yīng)該同價值因子和成長因子一樣被視為一種風(fēng)格嗎？
2.3.4 Smart Beta和傳統(tǒng)的量化管理有什么區(qū)別？
2.4 結(jié)論
第3章 解釋Smart Beta因子的收益溢價
3.1 引論
3.2 數(shù)據(jù)挖掘
3.3 基于風(fēng)險的解釋
3.3.1 風(fēng)險的多維性
3.3.2 特定因子的表現(xiàn)不佳時期
3.3.3 市場表現(xiàn)不佳風(fēng)險
3.3.4 持續(xù)性
3.4 行為解釋
3.4.1 價值因子
3.4.2 動量因子
3.4.3 價值因子和動量因子同時存在
3.4.4 其他因子
3.4.5 持續(xù)性
3.5 結(jié)構(gòu)解釋
3.6 投資者的常見問題
3.6.1 基于風(fēng)險的解釋有哪些潛在問題？
3.6.2 與行為解釋相關(guān)的一些潛在問題是什么？
3.5.3 鑒于激烈的討論和辯論，以及不可避免地會造成的混亂，投資者應(yīng)如何處理兩個基本問題：為什么存在Smart Beta因子？以及為什么它們具有持續(xù)性？
3.6.4 Smart Beta的交易會不會越來越擁擠，最終導(dǎo)致Smart Beta因子的超額收益消失？
3.7 結(jié)論
第三篇 捕捉Smart Beta因子
第4章 加權(quán)方法
4.1 引論
4.2 用于捕捉因子回報率的加權(quán)方法
4.2.1 傾斜：總權(quán)重與基準(zhǔn)市值權(quán)重有關(guān)
4.2.2 重新加權(quán)：總權(quán)重與市值權(quán)重?zé)o關(guān)
4.3 評估用于捕捉因子回報的加權(quán)方法的投資績效與效率
4.3.1 市值加權(quán)法
4.3.2 市值調(diào)整法
4.3.3 信號傾斜法
4.3.4 信號加權(quán)法
4.3.5 等權(quán)重法
4.4 投資者的常見問題
4.4.1 投資者應(yīng)該如何分析、比較各種Smart Beta策略的業(yè)績？
4.4.2 市值加權(quán)法的總基準(zhǔn)是眾多Smart Beta策略合適的業(yè)績比較基準(zhǔn)嗎？
4.4.3 是否有些投資組合構(gòu)建方法可能與原理所揭示的因子投資向左？
4.5 結(jié)論
附錄4.1 不同因子投資組合的成分股權(quán)重
附錄4.2 運用市值加權(quán)法和信號傾斜法因子投資組合的主動收益和積極風(fēng)險分解
第5章 因子規(guī)范
5.1 引論
5.2 價值因子
5.3 動量因子
5.4 低波動率因子
5.5 質(zhì)量因子
5.6 投資者的常見問題
5.6.1 在Smart Beta產(chǎn)品中使用學(xué)術(shù)上不完全支持的因子規(guī)范或者對標(biāo)準(zhǔn)定義做了調(diào)整時，會引發(fā)哪些問題？
5.6.2 為什么定義給定的跨地域或時變因子時，因子的一致性很重要？
5.6.3 在定義因子或期望收益信號時，使用復(fù)合指標(biāo)會有什么問題？
5.6.4 投資者應(yīng)如何處理質(zhì)量因子規(guī)范中的常見變化？
5.7 結(jié)論
第6章 Smart Beta與主動策略的積極風(fēng)險和主動收益分解
6.1 引論
6.2 Smart Beta策略的風(fēng)險分解
6.2.1 文獻綜述
6.2.2 我們的分析
6.2.3 小結(jié)
6.3 主動策略的風(fēng)險分解
6.3.1 文獻綜述
6.3.2 我們的分析
6.4 投資者的常見問題
6.4.1 風(fēng)險分解中的阿爾法總能代表基金經(jīng)理的主動管理能力嗎？
6.4.2 為什么風(fēng)險模型有時會顯示出違背直覺的因子敞口？
6.4.3 既然風(fēng)險模型會產(chǎn)生違背直覺的因子敞口，可能無法完全反映真實的敞口，那么投資者還有其他什么方法來評估因子敞口？
6.5 結(jié)論
第三篇 Smart Beta因子策略的業(yè)績特征
第7章 單個Smart Beta因子的業(yè)績特征
7.1 引論
7.2 費后業(yè)績：考慮交易執(zhí)行成本
7.2.1 確定交易執(zhí)行成本
7.2.2 減少換手率
7.3 費后業(yè)績特征
7.3.1 規(guī)模因子
7.3.2 價值因子
7.3.3 動量因子
7.3.4 低波動率因子
7.3.5 質(zhì)量因子
7.3.6 業(yè)績特征小結(jié)
7.4 投資者的常見問題
7.4.1 費后動量因子策略還能盈利嗎？
7.4.2 從單個Smart Beta因子的歷史業(yè)績分析中可以得出哪些重要的結(jié)論？
7.5 結(jié)論
第8章 因子分散化策略的業(yè)績特征
8.1 引論
8.2 主動收益相關(guān)性
8.2.1 長期相關(guān)性
8.2.2 相關(guān)性的短期變化
8.2.3 相關(guān)性特征小結(jié)
8.3 因子分散化策略的業(yè)績特征介紹
8.3.1 潛在的分散化收益
8.3.2 信號傾斜法MFP的長期歷史業(yè)績
8.3.3 信號傾斜法MFP的短期歷史業(yè)績
8.3.4 增強改進
8.3.5 采用其他加權(quán)方法的分散化策略
8.3.6 評估效率：因子調(diào)整后阿爾法
8.3.7 小結(jié)
8.4 構(gòu)建分散化策略：投資組合混合與信號混合之辯
8.4.1 文獻綜述
8.4.2 我們的分析
8.5 投資者的常見問題
8.5.1 在構(gòu)建多因子策略時，是否有投資組合構(gòu)建方法可以提供比其他方法更高的分散化收益？
8.5.2 在多因子策略中，哪些因素會影響被考慮因子的選擇？
8.5.3 在投資組合混合方法中，同投資于單因子投資組合相比，整合的多因子方案是不是對多因子策略更高效的執(zhí)行？
8.5.4 投資組合混合方法的一個優(yōu)點是投資組合績效歸因簡單而透明�？冃w因的透明度意味著什么？為什么投資組合混合方法更適合于實現(xiàn)這一目標(biāo)？
8.5.5 在投資組合混合與信號混合的爭論中，爭論和反駁似乎很復(fù)雜。在實操層面上，投資者應(yīng)該如何決定遵循哪種構(gòu)建方法？
8.5.6 因子擇時能夠改善多因子策略的業(yè)績嗎？
8.5.7 在很多案例中，Smart Beta策略都是基于歷史回測與模擬而推廣的新型產(chǎn)品。投資者如何評估歷史回測的代表性？
8.6 結(jié)論
第9章 低波動率因子異象
9.1 引論
9.2 低波動率因子的歷史業(yè)績
9.3 “低波動率”是如何定義的？
9.4 低貝塔投資組合的次級因子
第五篇 Smart Beta的實施
第10章 構(gòu)建更優(yōu)的權(quán)益投資組合：將Smart Beta與Smart Alpha相結(jié)合
10.1 引論
10.2 當(dāng)前投資組合構(gòu)建實務(wù)
10.2.1 Alpha-Beta投資組合結(jié)構(gòu)
10.2.2 業(yè)績基準(zhǔn)的規(guī)模和風(fēng)格分解
10.2.3 通過主動管理獲得風(fēng)險因子敞口
10.3 投資組合結(jié)構(gòu)：一個建議的框架
10.3.1 如何分解主動收益
10.3.2 如何實現(xiàn)策略分散化
10.3.3 如何實現(xiàn)基金經(jīng)理分散化？
10.3.4 如何確定主動投資組合的規(guī)模？
10.3.5 小結(jié)
10.4 投資者的常見問題
10.4.1 投資者如何向Smart Beta配置資金？
10.4.2投資者如何設(shè)計投資組合的Smart Beta成分，以滿足各種應(yīng)用場景？
10.4.3在許多情況下，主動投資組合的積極風(fēng)險和主動收益最終受到基本權(quán)益因子的驅(qū)動。是什么導(dǎo)致了這個結(jié)果？
10.4.4 在實施Smart Beta投資時，什么可能使投資者選擇Smart Beta公共指數(shù)或Smart Beta基金經(jīng)理提供的解決方案？
10.4.5 投資者在采用和/或?qū)嵤㏒mart Beta過程時面臨什么挑戰(zhàn)？
10.4.6 在投資組合的結(jié)構(gòu)方面，當(dāng)評估因子敞口和阿爾法時，為何建議針對已實施的Smart Beta解決方案進行風(fēng)險分解分析？
10.5 結(jié)論
第11章 結(jié)合ESG和Smart Beta
11.1 引論
11.2 ESG數(shù)據(jù)
11.3 ESG策略
11.3.1 ESG負(fù)面篩選的影響
11.3.2 低排放傾斜的影響
11.3.3 ESG負(fù)面篩選和低排放傾斜的綜合影響
11.3.4 業(yè)績歸因
11.4 將ESG和Smart Beta結(jié)合
11.4.1 基于市場指數(shù)的MFP歷史業(yè)績
11.4.2 專注于ESG的MFP的歷史業(yè)績
11.4.3 專注于ESG的MFP的業(yè)績歸因
11.5 投資者的常見問題
11.5.1 投資者在涉及和實施ESG策略時應(yīng)牢記哪些要點？
11.5.2 Smart Beta因子是否具有不同的ESG特征，如排放強度？
11.5.3 當(dāng)ESG和Smart Beta結(jié)合使用時，ESG因子是否有可能弱化Smart Beta因子的影響？
11.6 結(jié)論
第12章 對沖基金投資的另類選擇：基于風(fēng)險的方案
12.1 引論
12.2 分散化的對沖基金投資組合的優(yōu)勢
12.2.1 對沖基金樣本
12.2.2 對沖基金的業(yè)績持續(xù)性
12.2.3 對沖基金投資組合向整個對沖基金樣本趨同
12.3 對沖基金的系統(tǒng)性驅(qū)動因素
12.3.1 對沖基金系統(tǒng)性因子的特征
12.3.2 將系統(tǒng)性因子映射到對沖基金類別
12.3.3 權(quán)重估計方法的原則
12.4 流動性跟蹤投資組合模擬業(yè)績
12.4.1 業(yè)績比較
12.4.2 對沖基金業(yè)績的分解
12.5 對沖基金行業(yè)的發(fā)展
12.5.1 對沖基金特征的演變
12.5.2 關(guān)于實施流動性對沖基金跟蹤策略的考慮
12.6 結(jié)論
第六篇 資金方視角
第13章 訪談：CalPERS的Smart Beta實踐之路
第14章 養(yǎng)老
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