剖析ETF的手術(shù)刀：LyxorETF效率指標(biāo)

1、內(nèi)容目錄一引言 . - 4 -二信息比率指標(biāo)的理論價(jià)值分析. - 4 -2.1 跟蹤誤差空間里的有效前沿. - 5 -2.2 信息比率在理論上有效 . - 6 -2.3 信息比率指標(biāo)存在缺陷 . - 7 -三ETF 效率指標(biāo)引入 . - 9 -3.1 效率指標(biāo)的理論基礎(chǔ)分析. - 9 -3.2 效率指標(biāo)應(yīng)用舉例. - 10 -3.3 對(duì)流動(dòng)性測(cè)算的詳解. - 11 -四效率指標(biāo)在 A 股 ETF 中的實(shí)證 . - 13 -4.1 各指標(biāo)參數(shù)的估計(jì)方法 . - 13 -4.2A 股市場(chǎng)寬基ETF 的效率指標(biāo)計(jì)算. - 14 -圖表目錄圖表 1：跟蹤誤差空間里的有效前沿 . - 5 -圖表 2：不

2、同信息比率組合與再組合對(duì)比 . - 7 -圖表 3：示例 1 的示意圖. - 8 -圖表 4：ETF 跟蹤指標(biāo)對(duì)比. - 8 -圖表 5：ETF 效率指標(biāo)計(jì)算示例 . - 10 -圖表 6：主流寬基 ETF . - 14 -圖表 7：創(chuàng)業(yè)板指 ETF 效率指標(biāo)和傳統(tǒng)指標(biāo). - 14 -圖表 8：創(chuàng)業(yè)板指 ETF 指標(biāo)排名對(duì)比. - 14 -圖表 9：上證 50ETF 效率指標(biāo)和傳統(tǒng)指標(biāo) . - 15 -圖表 10：滬深 300ETF 效率指標(biāo)和傳統(tǒng)指標(biāo) . - 15 -圖表 11：中證 500ETF 效率指標(biāo)和傳統(tǒng)指標(biāo). - 15 -一引言基金選擇有兩個(gè)步驟：一是定義一個(gè)符合某類特征的基金集合

3、，二是從該集合里通過定量或定性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來選擇一個(gè)或者多個(gè)元素。對(duì)于主動(dòng)管理基金的選擇，一般是先選取某個(gè)風(fēng)格或特征類型的基金，然后評(píng)價(jià)其 alpha 顯著性、可持續(xù)性等方面表現(xiàn)。被動(dòng)更簡(jiǎn)單，直接按照投資的需要來選擇對(duì)應(yīng)工具，當(dāng)然 ETF工具越來越多，跟蹤相同指數(shù)的 ETF 有很多個(gè)，基金選擇的問題不可避免，這也是本文引入Lyxor 評(píng)價(jià)指標(biāo)的原因。對(duì)于被動(dòng)管理，基金挑選是更直觀的。實(shí)際上，當(dāng)風(fēng)格或基準(zhǔn)被選出來后，基金集合可以立馬被選出來。在這里不涉及 alpha 和 beta 的評(píng)價(jià)，投資者的目標(biāo)是找到跟蹤指數(shù)最準(zhǔn)確的投資工具。一般的評(píng)價(jià)體系如 Morningstar 和 EuroPerfor

4、mance 是不適用于此時(shí)的基金選擇的，因?yàn)樗鼈兏P(guān)注于絕對(duì)回報(bào)。對(duì)于被動(dòng)管理，絕對(duì)回報(bào)意義甚微。在一個(gè)理想的世界，投資者是想要投資于與指數(shù)表現(xiàn)一致的資產(chǎn)。因此被動(dòng)基金管理人關(guān)注的首要因素不是絕對(duì)回報(bào)。我們認(rèn)為評(píng)價(jià)被動(dòng)管理基金可以從下面三個(gè)方面入手：管理費(fèi)用，其他成本和收入；跟蹤誤差流動(dòng)性第一個(gè)因素非常重要，因?yàn)樗鼤?huì)影響投資工具的收益表現(xiàn)。較高的管理費(fèi)會(huì)對(duì)基金業(yè)績(jī)有負(fù)面影響。假設(shè)一個(gè)基金完美復(fù)制了指數(shù)但費(fèi)率較高，那么長(zhǎng)期來看，這個(gè)基金跑輸基準(zhǔn)的幅度會(huì)很大。當(dāng)然了，未來指數(shù)基金可以通過融券來覆蓋部分費(fèi)用。這個(gè)指標(biāo)的影響已經(jīng)體現(xiàn)在了費(fèi)后的基金凈值。第二個(gè)因素衡量了指數(shù)基金的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。該波動(dòng)率衡量的

5、是基金和指數(shù)收益之間的差值變動(dòng)幅度。它指示出了指數(shù)基金與指數(shù)之間有怎樣的差別。這個(gè)差值出現(xiàn)的原因是策略總是不能完美地復(fù)制指數(shù)。我們將如下兩種復(fù)制方法作區(qū)分：完全復(fù)制，抽樣復(fù)制。在完全復(fù)制中，基金經(jīng)理完全復(fù)制指數(shù)中的各個(gè)資產(chǎn)及其權(quán)重。但是事實(shí)上，投資組合中的權(quán)重永遠(yuǎn)不可能與理論權(quán)重相等。除此之外，因?yàn)樯贲H、分紅、現(xiàn)金拖累等因素，也會(huì)帶來跟蹤誤差。第三個(gè)因素對(duì)于 ETF 評(píng)價(jià)來說相當(dāng)關(guān)鍵，也是現(xiàn)有定量評(píng)價(jià)體系忽略的一個(gè)因素，Lyxor 的效率指標(biāo)恰好考慮了這點(diǎn)。ETF 作為場(chǎng)內(nèi)交易型產(chǎn)品，如果流動(dòng)性不好，幾分鐘甚至幾十分鐘都沒有成交，就失去了作為 ETF 存在的意義。當(dāng)然，基金的流動(dòng)性內(nèi)生與被跟蹤

6、的指數(shù)成分股流動(dòng)性相關(guān)。標(biāo)普 500 指數(shù) ETF 一定比 MSCI 新興市場(chǎng)指數(shù) ETF 流動(dòng)性要高。但是成分股并不是唯一影響基金流動(dòng)性的因素。由于 ETF 基金主要由機(jī)構(gòu)投資者買入，當(dāng)申購和贖回發(fā)生時(shí)，流動(dòng)性就會(huì)發(fā)生很大的改變。在實(shí)際操作中，公募機(jī)構(gòu)可以通過引入做市商、擴(kuò)大鏈接基金、吸引個(gè)人投資者來提升流動(dòng)性。二信息比率指標(biāo)的理論價(jià)值分析跟蹤誤差空間里的有效前沿在均值-方差框架下，令b （或者 x ）是基準(zhǔn)(主動(dòng)投資組合)的權(quán)重向量。我們將投資集合中的資產(chǎn)數(shù)量設(shè)為 n ，資產(chǎn)i 的收益設(shè)為 R i差額也就是超額收益：期望超額收益有如下形式：跟蹤誤差為：。投資組合與基準(zhǔn)的收益為行文方便，我們

7、設(shè)上文兩個(gè)表達(dá)式中出現(xiàn)的算子為 ( | b ) 和 2 ( | b ) 。由于費(fèi)率等因素的存在，完全復(fù)制指數(shù)不易實(shí)現(xiàn)。我們把跟蹤指數(shù)問題抽象到下述優(yōu)化問題，即在限制跟蹤誤差的條件下最大化超額收益：如果我們考慮基準(zhǔn)b 和一個(gè)投資組合 x 的結(jié)合，投資組合的構(gòu)成是： 是投資于主動(dòng)資產(chǎn)組合 x 的比例并且 大于等于 0。依據(jù)上文算子，我們得到：并且由以上我們推導(dǎo)得這是對(duì)于投資組合 y 的期望超額收益以及跟蹤誤差的線性方程。它表明了有效邊界在跟蹤誤差空間里是一條直線（見下圖）。圖表 1：跟蹤誤差空間里的有效前沿來源：lyxor,中泰證券研究所值得注意的是，本文的有效前沿是在 ( | b ) , 2 (

8、 | b ) 空間上的，橫軸為跟蹤誤差，如果按照常規(guī)的均值方差框架，在絕對(duì)收益率空間上，有效前沿還是一條雙曲線。如果用超額收益來衡量基金經(jīng)理業(yè)績(jī)，他應(yīng)該選邊界的上部分。需要注意的是，因?yàn)橛行Ъ且粭l直線，最大夏普比對(duì)于組合配置并不是一個(gè)有用的指標(biāo)。有效前沿的具體計(jì)算請(qǐng)參考 Jorion P. (2003), Portfolio Optimization with Tracking-Error Constraints, Financial Analysts Journal。既然有效前沿在跟蹤誤差空間上是一條直線，那么要選擇斜率最大的那個(gè)集合，也就是選正切最大化、信息比率最大化的那個(gè)組合：信息比率

9、在理論上有效為了理解為什么信息比率可以用來選擇指數(shù)基金，我們考慮圖 2 給的例子。很明顯組合 x 2 比組合 x1 要好，因?yàn)樵诟櫿`差相同的情況下其有一個(gè)更好的超額回報(bào)。如果我們比較資產(chǎn)組合 x 3 和 x 2 ，他們并沒有相同的跟蹤誤差。然而，我們可以通過基準(zhǔn)b 和資產(chǎn)組合 x 2 構(gòu)建一個(gè)資產(chǎn)組合 x 4 ，使得資產(chǎn)組合 x 4 和 x 3 有相同的跟蹤誤差。根據(jù)先前的分析，我們有：在這種情形下, x 4 比 x 3 更好，然后我們可以得出結(jié)論 x 2 比 x 3 更好。 x 4 的信息比率和 x 2 的信息比率是一樣的。所以，為了選擇一個(gè)ETF 基金，我們可以簡(jiǎn)單比較他們的信息比率。因

10、此我們得到如下的結(jié)果。定理 1 x 和 y 跟蹤相同指數(shù)。當(dāng) x 比 y 的信息比率更大時(shí)， x 比 y 更好：下圖形象地展示了不同信息比率的跟蹤指數(shù)組合在再次線性組合后跟蹤效果的額比較：圖表 2：不同信息比率組合與再組合對(duì)比來源：Lyxor,中泰證券研究所信息比率指標(biāo)存在缺陷上面的定理 1 在指數(shù)基金評(píng)價(jià)中有廣泛的應(yīng)用，但是它只對(duì)跟蹤誤差顯著大于 0的基金有較好的評(píng)估效果。在命題的證明中，我們用了一個(gè)非常強(qiáng)的假設(shè)，就是我們可以精準(zhǔn)復(fù)制指數(shù)。但在實(shí)際操作中，我們需要用一個(gè)跟蹤指數(shù)的代理組合，因?yàn)榕c指數(shù)一模一樣的組合是不存在的。讓 y 是指數(shù)代理組合 x 0 和資產(chǎn)組合 x的結(jié)合。我們有在附錄

11、1 中，我們得到推論：如果 x 0 | b 0 并且 x 0 | b 0 ，我們得到如下結(jié)果：通常來講，由于管理費(fèi)的存在，指數(shù)代理組合 x 0 | b 0 和 x 0 | b 0 。在這種情況下，我們得到：示例 1讓 我 們 用 一 個(gè) 例 子 來 闡 述 這 個(gè) 缺 點(diǎn) （ 圖 表 3 ）。 我 們 假 定 x 0 | b 5 bps, x1 | b 4 5 bps, x1 | b 4 5 bps, x1 | x 0 2 5 bps和 x 0 | b 5 bps。資產(chǎn)組合 x1 和指數(shù)代理組合 x 0在圖 3 展示。接著我們考慮第二個(gè)資產(chǎn)組合 x 2 ，它有如下特點(diǎn)， x 2 | b 1 5

12、 bps, x 2 | b 1 5 bps,由此我們得到IR x1 | b 1 .2 9 和IR x 2 | b 1 .0 。利用命題 1，我們可以推導(dǎo)出 x1 比 x 2好， 因?yàn)槲覀兛梢詷?gòu)建出比 x 2 好的資產(chǎn)組合 x 3。 也就是2231xx xx 。但是問題是由于基準(zhǔn)只能由 x 0 來復(fù)制，所以 x 3 的信息比率達(dá)不到。在這種情況下， x1 和 x 0 的融合得出 x 4 并且我們得出。在這樣一個(gè) x 2x 4 例子中，如果跟蹤誤差是 15bps，我們得出結(jié)論 x 2 比 x1 好即使 x1 的信息比率更大，即這個(gè)矛盾在評(píng)價(jià)有較低跟蹤誤差的指數(shù)基金時(shí)尤其明顯。在這個(gè)情況下，該信息比

13、率不能用來選擇基金。當(dāng)信息比率為負(fù)時(shí)，從信息比率角度來看，指數(shù)基金就不那么有效了。它意味著沒有投資者對(duì)它感興趣。但是這個(gè)結(jié)論與實(shí)際是相悖的，因?yàn)楸粍?dòng)基金投資者喜歡考慮有最小跟蹤誤差的基金，即使信息比率為負(fù)。圖表 3：示例 1 的示意圖示例 2來源：Lyxor,中泰證券研究所對(duì)低跟蹤誤差的基金，信息比率指標(biāo)評(píng)價(jià)效果不好?？紤]如下兩個(gè) ETF:圖表 4：ETF 跟蹤指標(biāo)對(duì)比基金 x 0 | b x 0 | bIR x 0 |ETF-10.02%0.03%0.66ETF-20.40%0.50%0.80來源：wind,中泰證券研究所如果我們僅使用信息比率作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，那么投資者會(huì)選擇 ETF-2。但是

14、實(shí)際中，大部分投資者會(huì)選跟蹤誤差更小的ETF-1。三ETF 效率指標(biāo)引入效率指標(biāo)的理論基礎(chǔ)分析我們考慮一個(gè)兩時(shí)期的簡(jiǎn)單模型，投資者在t 0 時(shí)買入指數(shù)基金 ETF，然后在t 1 時(shí)賣出。注意基金與指數(shù)的收益差是e 。那么投資者的 P&L 為在這里 s ( x | b ) 是基金的買入賣出差價(jià)（bid ask spread），我們定義投資者的損失函數(shù)為：跟蹤效率測(cè)度是對(duì)于投資者的損失函數(shù)L ( x | b ) 的一種風(fēng)險(xiǎn)度量。這里我們使用在險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk）來度量風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)置信水平為，那么有其中是L ( x | b ) 的VaR，也是效率測(cè)度函數(shù)（見定義 1）。假設(shè) ETF 收

15、益率和指數(shù)收益率差額服從正態(tài)分布：那么我們可以有如下定義：定義 1： 基于基準(zhǔn)b ，基金 x 的效率測(cè)度 ( x | b ) ：在這里 ( x | b ) 是收益差異的期望值，s ( x | b ) 是買賣差價(jià)， ( x | b ) 是跟蹤誤差。對(duì)定義 1 的推導(dǎo)如下：利用正態(tài)分布函數(shù)的特性：得到也就是定義 1 的結(jié)論。效率指標(biāo)應(yīng)用舉例下圖給出了一個(gè)效率測(cè)度的計(jì)算示例，其中測(cè)量的置信區(qū)間為 95%。假設(shè) x | b 5 0 bps， x | b 4 0 bps 和 s ( x | b ) 2 0 bps。該曲線與投資者的 P&L的密度函數(shù)相關(guān)聯(lián)。因?yàn)槭找媛什町愂琴u空指數(shù)，由于賣出指數(shù)本身是有成

16、本的，該曲線并不以期望超額收益為中心。它解釋了 P&L 是 30bps。由于正太分布對(duì)稱性，有 50%的概率投資者的回報(bào)是大于 30bps，但仍有 50%的概率投資者回報(bào)小于 30bps。投資者有損失的概率為 22.66%。為了計(jì)算指數(shù)基金的效率測(cè)度，我們將分位數(shù)設(shè)為 5%，我們最終得到效率指標(biāo) 值為-35.79bps。圖表 5：ETF 效率指標(biāo)計(jì)算示例來源：Lyxor,中泰證券研究所定理 2： 令 x 和 y 是以相同指數(shù)b 為基準(zhǔn)的兩個(gè)指數(shù)基金。當(dāng)且僅當(dāng) x 比 y 的效率測(cè)度大的時(shí)候， x 是優(yōu)于 y 的。xy ( x | b ) ( y | b )示例3： 我們考慮兩個(gè)基金 x 和 y

17、 有如下的特點(diǎn)： ( x | b ) 4 0 bps,s ( x | b ) 2 0 bps, ( x | b ) 3 0 bps, ( x | b ) 3 0 bps, s ( x | b ) 1 5 bps, ( x | b ) 2 0 bps。我們?cè)O(shè)定95%置信區(qū)間令 1 ( ) 1 .6 5 。則：因?yàn)?( y | b ) ( x | b ) ，我們可以推導(dǎo)出基金 y 比基金 x 更有效。基金 x 有5%的概率損失超過29.5bps。而基金 y 同樣的概率下?lián)p失為18bps。對(duì)流動(dòng)性測(cè)算的詳解效率指標(biāo)里面，第一項(xiàng)是超額收益，第二項(xiàng)是流動(dòng)性指標(biāo)，第三項(xiàng)是分布系數(shù)乘以跟蹤誤差。其中流動(dòng)性指

18、標(biāo)的計(jì)算是關(guān)鍵和難點(diǎn)，也是 Lyxor 效率指標(biāo)的創(chuàng)新之處。流動(dòng)性是用日內(nèi)tick 數(shù)據(jù)來計(jì)算的，每個(gè)時(shí)刻假設(shè)買入特定金額的ETF，然后計(jì)算買完該金額需要的加權(quán)時(shí)間，具體算法下文介紹。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)估計(jì)為：st ( x | b ) m ax s t 2 ( x | b ), s t 1 ( x | b ), s t ( x | b )一般可以用第一檔買賣數(shù)據(jù)來刻畫流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，該測(cè)度對(duì)于散戶來說的確是實(shí)用的，但對(duì)機(jī)構(gòu)投資者來說并不合適。因?yàn)闄C(jī)構(gòu)投資者往往以限定目標(biāo)成交額的形式下單，且一般數(shù)額較大。例如某機(jī)構(gòu)計(jì)劃買入 100 萬元的目標(biāo) ETF，往往不能僅通過買一賣一完成交易。所以在本文，我們考慮

19、一種新的日內(nèi)交易價(jià)差測(cè)度s N ( x | b ) ，該測(cè)度在給定目標(biāo)成交額 N 的前提下，以tick 數(shù)據(jù)間的時(shí)間間隔來加權(quán)平均日內(nèi)流動(dòng)性價(jià)差。對(duì)于 s N ( x | b ) ，我們定義如下：Ns ( x | b ) c lo sej o p enc lo ses j t j 1 t j t j 1 t j j o p ent j 1 t j 是兩個(gè)tick之間的時(shí)間差， s j 是第 j 個(gè)tick的買賣差價(jià)：jj P P Ps c 其中：jj 0j在這里 P （ P ）是t 時(shí)刻第k 個(gè)限價(jià)委托單的賣（買）價(jià)。平均中間價(jià) P 0 的j , kj , kjj計(jì)算公式為： P P jP 0

20、 jj2數(shù)量Q 和Q 有如下定義：j , kj , k 在這里，Q 和Q 是第k個(gè)限價(jià)委托單的賣量和買量。目標(biāo)成交量Q * 是目標(biāo)成j , kj , kj交額除以平均中間價(jià)：在目標(biāo)成交額較大時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)盤口掛單不能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)成交額的情況。這就是乘積因子c j 比1大的原因：比如，如果想要執(zhí)行200萬的訂單，但是在這里交易的只有100萬的訂單，那么我們就需要將差價(jià)乘以2。注：在Lyxor的“ETF有效性指標(biāo)”定義中，假設(shè)每年只有一次交易。如果每年有m次交易，該指標(biāo)就變?yōu)椋哼@個(gè)公式強(qiáng)調(diào)了流動(dòng)性對(duì)于配置ETF的FOF基金經(jīng)理的重要性。例如，一個(gè)積極調(diào)倉的經(jīng)理（調(diào)倉頻率很高）將僅僅對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)感興趣，

21、因?yàn)椋簂im ( x | b ) m s ( x | b )m 四效率指標(biāo)在 A 股 ETF 中的實(shí)證各指標(biāo)參數(shù)的估計(jì)方法Lyxor 給出了 6 種不同的跟蹤誤差綜合項(xiàng)，根據(jù)跟蹤誤差是否服從正態(tài)分布分為兩大類。首先我們給出這 6 個(gè)不同跟蹤誤差綜合項(xiàng)下的效率指標(biāo)：1 ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) 1 .6 5 ( x | b )22 ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) 1 .6 5 ( x | b )when = x | b 23 ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) 1 .6 5 ( x | b )when =

22、 0 ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) V a R ( x | b )4 ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) E S ( x | b )5 ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) C F ( x | b )6實(shí)際計(jì)算中我們發(fā)現(xiàn)各類算法差異不大，下面具體介紹和應(yīng)用第一種算法： ( x | b ) ( x | b ) s( x | b ) 1 .6 5 ( x | b ) ( x | b ) ,s( x | b ) , ( x | b ) 為我們計(jì)算的歷史時(shí)間段的估計(jì)統(tǒng)計(jì)量：1 / T t0 V ( x ) V(b ) 1

23、 / T t0 ( x | b ) T T V t0( x ) Vt0(b ) 1 Ts( x | b ) st ( x | b )n t t0 1 ( x | b ) T 1t R ( x ) T Rt ( b )n 1 t t 1n 1 t t 100252 T 2n 1 t t 1 Rt ( x ) Rt (b ) ( x | b ) 0 ( x | b ) 考慮到實(shí)際情況 ( x | b ) 需要年化處理。在這里V t ( x ) （或者Vt ( b ) ）是基金在時(shí)刻t 的凈值，st ( x | b ) 是在時(shí)間t 買賣差價(jià)計(jì)算出的流動(dòng)性指標(biāo)，然后 R t ( x )（或者 R t

24、( b ) ）是基金的日回報(bào)率，定義如下：tR ( x ) Vt ( x )Vt 1 ( x )1 。A 股市場(chǎng)寬基 ETF 的效率指標(biāo)計(jì)算A 股市場(chǎng)上有眾多跟蹤寬基指數(shù)的 ETF，這些 ETF 在超額收益、跟蹤誤差、場(chǎng)內(nèi)流動(dòng)性方面各有所長(zhǎng)。這里我們選取跟蹤上證 50、滬深 300、中證 500 和創(chuàng)業(yè)板指的 ETF 作為研究對(duì)象，利用效率指標(biāo)綜合評(píng)估他們的優(yōu)勢(shì)：圖表 6：主流寬基 ETF指數(shù)跟蹤 ETF數(shù)量場(chǎng)內(nèi)流通份額中位數(shù)(億份）過去一年日均成交額中位數(shù)（億份）過去一年換手率中位數(shù)上證 5072.310.131074%滬深 300196.730.12541%中證 500182.170.08

25、419%創(chuàng)業(yè)板指141.960.08384%來源：wind,中泰證券研究所，截至 2020-10-31以跟蹤創(chuàng)業(yè)板指的諸多ETF 為例，它們大多數(shù)成交活躍，換手率中位數(shù)在 384%左右。換句話說，這些ETF 每年交易次數(shù)超過 4 次（中位數(shù)意義下），那么流動(dòng)性指標(biāo)的影響將會(huì)放大 4 倍。而以往評(píng)價(jià) ETF 的跟蹤誤差或信息比率指標(biāo)都忽略了這一重要影響。我們計(jì)算了跟蹤創(chuàng)業(yè)板指的 ETF 效率指標(biāo)及其它傳統(tǒng)指標(biāo)，在評(píng)價(jià)結(jié)果方面存在較大差異（下圖所示）：ETF效率指標(biāo)跟蹤誤差信息比率圖表 7：創(chuàng)業(yè)板指 ETF 效率指標(biāo)和傳統(tǒng)指標(biāo)圖表 8：創(chuàng)業(yè)板指 ETF 指標(biāo)排名對(duì)比(bp)(bp)ETF1-131

26、301.6ETF2-1501182.1ETF3-163302.3ETF4-267591.1ETF5-485353.6ETF6-142544-0.9ETF7-314921033.8ETF8-95086772.1來源：wind，中泰證券研究所來源：wind,中泰證券研究所圖表中選取的 ETF 滿足上市超過一年，場(chǎng)內(nèi)流通份額不少于 1 億份。假設(shè)交易資金 N=500 萬元，流動(dòng)性指標(biāo)使用 wind 提供的過去一個(gè)月抽樣的盤口五檔數(shù)據(jù)計(jì)算；超額收益、跟蹤誤差和信息比率使用過去一年的數(shù)據(jù)計(jì)算（截至 2020 年11 月 30 日）。由圖表可見，效率指標(biāo)能提供有別于傳統(tǒng)指標(biāo)的增量信息（流動(dòng)性），而且本身就是很好的綜合性評(píng)價(jià)指標(biāo)。傳統(tǒng)指標(biāo)排名靠前的 E