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【数量化专题】高效率Smart Beta构建研究

来源:国泰君安 2015-11-27 09:50:00打印

Smart Beta的目标是通过提高对特定风格的暴露,获取相应的风险溢价,例如价值、成长、红利和低波。在实际应用中,我们应关注如下两类风险:


组合暴露风险:在实际操作中,一方面追求所需风格的最大化,同时还需要减少非预期风格对组合的影响。因子之间的相关性,会对组合效率产生较大影响。


执行风险:主要包括组合换手率和成分流动性引致的成本和风险。在不施加约束的条件下,部分风格会倾向于小市值和低流动性股票,导致交易成本增加,可投资性降低。


通过分析,我们认为如下因素是构建高效率Smart Beta组合的关键:


样本空间:对于Smart Beta产品应关注其相对样本空间的超额表现,据此进行评价;其次,因子在不同样本中的表现或存在较大差别,应寻找与之最匹配的样本空间。


风格相关性:因子之间存在较为密切的内在联系。例如价值和动量,价值的分母是价格,与动量呈负相关系;红利和价值组合,整体偏大盘,贝塔暴露相对较低。一方面需要最大化暴露目标风格,同时也需要降低非预期因素的影响,二者需要进行权衡。


行业集聚性:行业之间的部分属性差别会引致组合行业的集中度过高:例如红利和价值,其在金融行业超配均超过20%,在信息技术和消费行业低配较多


借助分位数中性化方法,基于经济逻辑对样本空间进行筛选,我们构建得到了红利、价值、成长、动量、质量和低波等六类风格组合,其具有如下特征:一,相对基准具有超额收益;二,对风格溢价把握较好,追踪误差较小;三,Beta属性较强,可作为配置工具使用;四,流通市值加权,可投资性较强,换手率相对较低。



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