20180912-广发证券-产品创新专题报告系列之二十三_低波动+_Smart_Beta策略研究_31页_1mb

“低波动+”Smart Beta 策略研究总结

核心内容概述

本报告聚焦于“低波动+”Smart Beta 策略的研究，旨在通过将低波动因子与经典风格因子结合，提升策略的超额收益能力与稳定性。Smart Beta 策略是介于传统指数投资与主动投资之间的一种新型投资方式，通过优化权重配置或引入特定风格因子来获取超额收益。目前，Smart Beta 指数在全球范围内发展迅速，尤其在美国市场占据主导地位。尽管中国市场的 Smart Beta 产品占比仍较小，但自 2008 年金融危机以来，A 股市场中的 Smart Beta 基金显著增长，未来仍有较大发展空间。

主要观点

1. 低波动因子表现突出

   • 低波动因子在不同市场中均表现出色，具有较高的收益率和较低的波动率，体现出显著的低波动异象。
   • 低波动因子与经典风格因子（如红利、规模、成长等）具有较强的正相关性，同时与流动性因子具有较强的负相关性。

2. “低波动+”策略有效增益

   • 将低波动因子与其他风格因子（如高成长、高红利、低估值等）结合，能够进一步提升策略表现。
   • 在多个股票池中，低波动高成长组合表现最为突出，不仅在收益率上超越低波动策略，且在剔除经典因子收益后仍具有显著的 alpha。
   • 其他策略如低波动低估值、低波动高红利也表现出不俗的收益表现。

3. 策略构建方法

   • 采用季度换仓机制，通过因子筛选和权重分配（如波动率倒数加权）来构建策略。
   • 通过去极值化、标准化、补全缺失值等数据预处理方法提高因子的有效性。

4. 行业配置偏好

   • 低波动策略倾向于配置医药生物、公用事业、房地产等行业，低配电子、金融等板块。
   • “低波动+”策略在不同市场中表现出不同的行业偏好，但总体上偏好具有稳定盈利和成长性的行业。

关键信息

低波动因子表现

• IC 均值：沪深300 为 -7.7%，中证500 为 -6.8%，全市场为 -5.2%。
• 年化收益率：沪深300 为 10.3%，中证500 为 14.0%，全市场为 15.7%。
• 年化标准差：沪深300 为 24.1%，中证500 为 28.1%，全市场为 26.3%。
• 年化 IR：沪深300 为 0.43，中证500 为 0.45，全市场为 0.59。
• 对冲年化 IR：沪深300 为 0.66，中证500 为 0.67，全市场为 1.36。

推荐的“低波动+”策略组合

• 中证500：低波动反转组合
• 中证500：低波动低估值组合
• 中证500：低波动高成长组合
• 沪深300：低波动高成长组合
• 全市场：低波动高红利组合
• 全市场：低波动高成长组合

风格归因分析

• 低波动高成长组合：在成长因子和红利因子上具有显著暴露，且在剔除经典因子收益后仍具有显著的 alpha。
• 低波动反转组合：与低波动策略风险暴露相似，但增加了反转因子的暴露。
• 低波动低估值组合：主要暴露于低估值因子，但未能获得显著的 alpha。
• 低波动高红利组合：主要暴露于高红利因子，同时具有大市值和低 beta 特征。

风险提示

• 本模型基于历史数据进行回测，可能不具有严格的经济逻辑，也未必符合当前市场环境。
• 投资者应结合自身产品特征及市场判断合理运用策略，注意市场波动与策略有效性的潜在变化。

结构分析

一、前言

• 介绍了传统指数投资的局限性，引出 Smart Beta 指数作为优化工具的必要性。
• 提到 Smart Beta 在全球市场的快速发展，尤其是美国市场。

二、单因子表现分析

• 分析了多个经典因子的表现，包括盈利、成长、杠杆、动量、流动性、红利、估值、规模、alpha、beta。
• 采用数据清洗与标准化方法，以提升因子分析的有效性。

三、低波动策略表现分析

• 分析了低波动因子在不同市场中的表现，包括收益率、波动率、行业配置偏离等。
• 提供了低波动因子与经典因子的相关性分析，揭示其与多个风格因子的关联。

四、“低波动+”策略分析

• 详细描述了“低波动+”策略的构建逻辑及具体操作方法。
• 分析了不同策略组合在不同股票池中的表现，推荐了6个组合。
• 提供了每个策略的风格归因分析，揭示其超额收益来源。

五、总结

• 总结了低波动因子在 Smart Beta 策略中的重要性。
• 强调“低波动+”策略在风险控制与超额收益获取方面的优势。
• 提醒投资者注意策略的历史表现与当前市场环境的匹配性。

图表目录（摘要）

• 图1：全球不同市场使用 Smart Beta 策略占比
• 图2：美国 Smart Beta ETF 新发数量及存量累计
• 图3：美国 Smart Beta 指数 ETF 规模变化
• 图4：国内 Smart Beta 指数产品规模及数量变化
• 图5：沪深300 及对应的 Smart Beta 指数收益率表现
• 图6：中证500 及对应的 Smart Beta 指数收益率表现
• 图7：全市场因子收益率和波动率表现
• 图8：中证500 因子收益率和波动率表现
• 图9：沪深300 因子收益率和波动率表现
• 图10：低波动异象的几种解释
• 图11：低波动风格分组的每期平均收益率表现
• 图12：低波动风格的绝对行业配置权重
• 图13：低波动风格的行业配置权重相对偏离
• 图14：低波动+策略逻辑
• 图15：中证500 低波动反转组合净值表现
• 图16：中证500 低波动反转组合行业偏离
• 图17：中证500 低波动低估值组合净值表现
• 图18：中证500 低波动低估值组合行业偏离
• 图19：中证500 低波动高成长组合净值表现
• 图20：中证500 低波动高成长组合行业偏离
• 图21：沪深300 低波动高成长组合净值表现
• 图22：沪深300 低波动高成长组合行业偏离
• 图23：全市场 低波动高红利组合净值表现
• 图24：全市场 低波动高红利组合行业偏离
• 图25：全市场 低波动高成长组合净值表现
• 图26：全市场 低波动高成长组合行业偏离

表格目录（摘要）

• 表1：Smart Beta 主要策略类型
• 表2：中证指数公司相关 Smart Beta 产品
• 表3：风格因子列表
• 表4：低波动风格因子表现
• 表5：低波动风格相关性分析
• 表6：中证500 选股：“低波动+”策略表现
• 表7：沪深300 选股：“低波动+”策略表现
• 表8：全市场选股：“低波动+”策略表现
• 表9：中证500：低波动反转策略表现
• 表10：中证500：低波动反转策略风格归因分析
• 表11：中证500：低波动低估值策略表现
• 表12：中证500：低波动低估值策略风格归因分析
• 表13：中证500：低波动高成长策略表现
• 表14：中证500：低波动高成长策略风格归因分析
• 表15：沪深300：低波动高成长策略表现
• 表16：沪深300：低波动高成长策略风格归因分析
• 表17：全市场：低波动高红利策略表现
• 表18：全市场：低波动高红利策略风格归因分析
• 表19：全市场：低波动高成长策略表现
• 表20：全市场：低波动高成长策略风格归因分析

分析结论

• 低波动因子在多个市场中表现出显著的超额收益能力。
• “低波动+”策略通过结合经典因子，能够有效提升策略的收益和稳定性。
• 推荐的6个组合中，低波动高成长组合在多个市场中表现最佳。
• 策略的行业配置偏好因市场而异，但总体上倾向于配置具有稳定盈利和成长性的行业。

风险提示

• 本策略基于历史数据回测，可能无法预测未来市场变化。
• 建议投资者结合自身产品特征及市场判断，审慎使用策略。