系统性资产配置量化投资及Smart Beta策略,投资学论文.docx

系统性资产配置量化投资及Smart Beta策略,投资学论文由此得到多因子模型。因子不同，对投资者状态 坏 时的定义也不同，由此承当的风险敞口以及获得的溢价也会不同。Fama-French三因子模型是多因子模型中的经典代表。诺奖得主Gene Fama和Dartmouth大学教授Ken French通过对大量股票中某些共同特征进行挑选，进而得到有别于大盘因子的两个新因子：规模与价值HML,SMB用以组成三因子模型。这个模型恰好能很好地解释股票的预期回报。后来，该模型又加上了动量因子momentum,见4，遂成四因子模型。从构造上讲，这与Stephen Ross提出的套利定价理论arbitrage pricing theory类似。唯一不同的是，APT直接从统计的层面入手，假设资产回报率能够由一系列因子表示。 基于因子的资产配置策略 前面啰里啰唆讲了这么多，我只想强调因子的重要性。需要指出的是，上文中提到的广义资产定价模型与风险因子不只局限于股票市场，而是合适任何资产和资本市场。能够这么讲，风险因子才是资产之间联动的根本原因，资产配置实际上是因子的配置。 我们能够把各种资产比作各种食物，把各种因子比作各种营养，比方维生素。理论上来讲，我们既能够通过摄取不同食物来获得不同维生素，可以以通过直接服用维生从来获得所需营养。比方，为了治疗脚气，人们即能够多吃谷物，猕猴桃，蓝莓等富含维生素B1的食物，可以以直接服用维生素B1药片。 好像某一食物含有多种营养一样，买入并持有某一个资产可能会带来不同的因子风险敞口factor risk exposure。比方，在美国NASDAQ上市的百度，它的股票价格即包含了科技板块的风险，也包含了中小版块的风险，另外，由于公司的总部在中国，它还包含了中国经济发展的风险。当然，还可能包括一些其他未知风险。这也是多因子模型中资产表现评估performance assessment的精华真髓。 同样道理，假如我们只想要某单一风险，好像维生素B1药片，我们就要巧妙选取资产来到达此目的。在上文提到的Fama-French三因子模型中，Fama和French为我们很好地展示了怎样对大量股票进行挑选，把具有共性的多支股票组合在一起，构造出所需要的因子factor mimicking portfolio。人们根据不同的风险偏好选择不同因子，以获得不同的因子风险敞口进而赚取不同的因子风险溢价，比方，动量因子，基本面指数见4,5等等。 至于怎样发现新的有用的风险因子，则不在本帖讨论范围内。不过，以下图展示了资产配置策略的发展经过与新风险因子的发现密不可分。这些新因子如今已被群众广泛应用于投资中了。 70年代，人们开场将投资组合用于主动投资管理中active management。 80年代，市场指数基金的流行使人们愈加便捷且便宜地投资整个市场，由于CAPM模型让他们意识到只要承当系统性风险systemic risk才能获得收益，其风险及收益的大小由beta来衡量。而那些市场超额回报则由alpha来衡量。 90年代，人们不再局限于市场这个单一因子，APT和Barra多因子模型扩大了人们选择因子的范围，华而不实包括国家地域因子，行业因子，宏观因子等关于Barra模型，见6。 2000年之后，人们对因子的认识又扩展到了新领域：风格因子与策略因子。比方，Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的规模，价值，和动量因子。新的因子又比方carry,低波动率，流动性liquidity，基本面因子，以及本帖介绍的smart beta策略等。更重要的是，人们意识到之前他们以为的alpha,华而不实有很大一部分是非传统的beta.那些业内人士把这些beta包装成alpha在推销sell beta as alpha,见下文 另类投资 部分。 随着ETF的流行，人们能够越来越方便地接触到不同因子并直接应用于投资中，尤其是应用于被动投资中。与对冲基金，共同基金，期货等相比，ETF的优点是更透明，成本更低，进入市场的门槛更低。一些较受欢迎的因子ETF或smart beta ETF包括：RSP标准普尔500等权ETF，SPLV标准普尔500低波动率ETF，FNDBSchwab美国基本面指数ETF等等。 全天候式投资组合All-weather Portfolio 上文中提到了宏观因子macro factors，就不得不提一下与之有关的资产配置策略：全天候式投资组合All-weather Portfolio。此策略是美国知名对冲基金Bridgewater的负责人Ray Dalio长期研究的成果，其核心观点是将宏观因子，经济情景economic scenario，和上文中提到的等风险权重risk parity结合在一起。 宏观因子与资产回报之间的相关性很低，尤其是在短期，但使用经济情景能够在长线投资中弥补这个缺乏。另外，由于一般投资者不喜欢借钱来投资leverage aversion，这造成了投资组合中股票等高风险资产的权重高于理论中的最优值。使用等风险权重能够纠正这一偏差。 这里，宏观因子主要考察的是经济增长和通货膨胀，并由此定义四种经济情景：1经济增长上升，通胀上升2经济增长上升，通胀下降3经济增长下降，通胀上升4经济增长下降和通胀下降。然后，从历史数据中找出资产价格的变化与这些经济情景的关系，进而确定可投资的资产以及相应的权重，使得投资组合在每个经济情景中分配到的风险相等如以下图所示。这样，随着时间的推移，该投资组合能够经受住各种宏观风险的冲击， 全天候式 的名称由此而来。 不过，全天候式投资组合在2020年碰到了些小费事。在标准普尔500指数增长30%的情况下，Ray Dalio旗下的全天候式投资组合基金的回报率为-3.9%.于是，全天候式投资这个概念也遭受了质疑 .但我以为资产配置的重要功能之一就是帮助保卫投资者的财富，防备风险。所以其分散风险的优势要在长线投资中才能显现出来，人们不应该太在意短期的失利，下文中会提到。 耶鲁形式 Yale Model 耶鲁大学捐赠基金Yale Endowment由于其在同行中长期傲人的投资表现见7，已经被视为是资产配置行业的一个典范，简称耶鲁形式Yale Model或常春藤投资组合Ivy Portfolio。耶鲁形式之所以能获得不错的收益，主要得益于其在另类投资alternative investment中的高配置，包括各种私募基金，对冲基金，风险资本venture capital，房地产等。近年来，其占整个投资组合的比重高达60%见7。耶鲁基金从上世纪90年代就开场投资当时颇具神秘色彩的私募基金和对冲基金了。这些基金的特点是乏人问津，投资准入门槛高，因而其收益能够讲是来源于价值因子和低流动性因子见8,9。 固然，这些因子给耶鲁基金带来了可观的回报，但在08金融危机中，由于人们的恐慌性抛售，低流动性资产重创了该基金。从理论上来讲，这符合上文中提到的因子投资的特性，即人们承当的系统性风险越大尤其在状态 坏 时，作为补偿的因子风险溢价factor risk premium也越大尤其在状态 好 时。 然而08金融危机过后，在标准普尔500屡创新高的情况下，耶鲁基金的资产始终没有超过08年的最高点。一个很重要的原因是由于耶鲁基金的成功形式开场被不少养老金机构和规模较小的大学捐赠基金效仿，导致了在另类投资中的风险溢价大幅减少。耶鲁基金在其年报中也成认了这一点见10。但它近年来仍能在投资表现上对同行保持微弱的优势，其成功的关键在于它能够找到最优秀的基金经理来管理投资，这在其年报中也提到了。可惜的是，这些最优秀的基金经理中的大部分都已不接受新的资金。因而，这个成功的关键只适用于耶鲁自个而无法被别人复制。 由此可见，耶鲁基金在可预见的将来仍可能继续领跑这个行业，但它作为一种已被群众所熟悉的投资形式不可能在短期内重塑辉煌。 另类投资不另类 随着耶鲁基金的成功，那些往日不为人知的另类投资alternative investment也掀开了它们神秘的面纱。以华而不实的对冲基金为例扫盲贴见11,12，其高回报及低相关性吸引了人们来研究它。 研究结果显示对冲基金的回报能提供的alpha非常有限，而有很大一部分是来自各种beta,我有一个帖子专门讨论了这个现象见13。除去少数明星基金，大部分对冲基金能获得回报的一个重要原因并不是由于它们能提供下行风险的对冲protection on downside risk，恰恰相反，而是由于它们在市场下行的时候回报足够糟糕，也就是讲它们对尾部风险tail risk的敞口很大见14,15。这与我们之前的认知不太一样，但符合因子投资的特征。 大家可能都知道股神巴菲特与另类投资公司Protege Partners之间的十年赌约吧。巴菲特在2008年初跟对方打赌讲 an index fund will beat a fund of hedge funds over ten years .那到当前为止2020年结果如何呢？有 好事 者把两者做了一个比拟见24，发现巴菲特建议的投资暂时领先见以下图。