組合管理新時(shí)代：資產(chǎn)管理的工業(yè)化 20240826 -國聯(lián)證券

分析師：包承超、鄧宇林證券研究報(bào)告證券研究報(bào)告2024年08月26日——Alpha很難賺，Beta不太會(huì)賺資產(chǎn)管理行業(yè)的痛點(diǎn)1——職業(yè)技能的“可積累性”不一定強(qiáng)，業(yè)績的延續(xù)性較弱。過去優(yōu)秀不代表未來優(yōu)秀，這是導(dǎo)致負(fù)債端缺乏信任的根源圖：過去的業(yè)績是否能代表未來？——主動(dòng)權(quán)益基金當(dāng)年超額收益率&次年收益率的相關(guān)系數(shù)圖：單年度跑贏基準(zhǔn)并不難，難的是每年都跑贏，連續(xù)5年連續(xù)跑贏基準(zhǔn)的基金經(jīng)理占比不到11%——不同時(shí)間長度，跑贏基準(zhǔn)的主動(dòng)型基金占比弱相關(guān)性數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：全部樣本涵蓋2015年之前發(fā)行的靈活配置型、偏股混合型，以及普通股票型基金，超額基準(zhǔn)選擇滬深300。過去優(yōu)秀不代表未來優(yōu)秀——3年期以上維度圖：2016年收益率排名前30%基金未來的收益率排名流向圖：2020年收益率排名前30%基金未來的收益率排名流向數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：全部樣本涵蓋2015年之前發(fā)行的靈活配置型、偏股混合型，以及普通股票型基金；此處以2016和2020年收益率過去優(yōu)秀不代表未來優(yōu)秀——3年期以上維度圖：2017年-2020年各年度收益率排名前30%基金的3年年化收益率排名流向0.0%數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：全部樣本涵蓋2015年之前發(fā)行的靈活配置型、偏股混合型，以及普通股票型基金。3年期維度業(yè)績優(yōu)秀的基金——單年度收益率排名都不會(huì)太差圖：3年期收益率排名前30%基金的3年間收益率排名流向數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：全部樣本涵蓋2015年之前發(fā)行的靈活配置型、偏股混合型，以及普通股票型基金。3年期維度業(yè)績優(yōu)秀的基金——單年度夏普比都較高圖：3年期收益率排名前30%基金的3年間夏普比分位數(shù)一覽2017-2019年2017-2019年年度夏普比分位數(shù)2017年2018年2019年69%60%54%36%3年期收益率排名：前10%3年期收益率排名：前10%~30%3年期收益率排名：前30%~50% 3年期收益率排名：后50%57%59%52%41%57%54%55%42%2018-2020年2018-2020年年度夏普比分位數(shù)2018年2019年2020年57%48%48%51%3年期收益率排名：前10%3年期收益率排名：前10%~30%3年期收益率排名：前30%~50% 3年期收益率排名：后50%61%54%58%33%61%57%51%37%2019-2021年年度夏普比分位數(shù)2019-2021年年度夏普比分位數(shù)2019年2020年2021年60%57%55%36%3年期收益率排名：前10%3年期收益率排名：前10%~30%3年期收益率排名：前30%~50% 3年期收益率排名：后50%54%57%42%50%59%54%57%37%2020-2022年年度夏普比分位數(shù)2020年2021年2022年57%57%55%38%3年期收益率排名：前10%3年期收益率排名：前10%~30%3年期收益率排名：前30%~50% 3年期收益率排名：后50%63%64%48%45%44%52%50%49%數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：全部樣本涵蓋2015年之前發(fā)行的靈活配置型、偏股混合型，以及普通股票型基金。 不容易，主動(dòng)跑贏基準(zhǔn)變得愈發(fā)困難圖：A股主動(dòng)型基金很難在熊市打敗基準(zhǔn)，美股不到一半的主動(dòng)權(quán)益產(chǎn)品能打敗指數(shù)中國200%90%74%150%80%72%70%100%60%55%50%50%40%0%30%23%20%-50%10%-100%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%100%中國200%90%74%150%80%72%70%100%60%55%50%50%40%0%30%23%20%-50%10%-100%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%74%87%49%93%95%9690%33%%45%22%26%27%0%A股跑贏基準(zhǔn)的主動(dòng)型基金產(chǎn)品比例A股跑贏基準(zhǔn)的主動(dòng)型產(chǎn)品比例Avg3Y滬深300收益率（RHS）美國63%57%53%53%70%64%51%28%34%30%28%27%26%17%15%10%10%10%9%9%9%5%5%49%40%49%40%32%19%45%39%34%25%19%18%14%14%45%39%34%25%19%18%14%14%39%39%37%20%20%17%14%40%-20%-30%-40%-50%美國當(dāng)年跑贏基準(zhǔn)的主動(dòng)型產(chǎn)品比例美國當(dāng)年跑贏基準(zhǔn)的主動(dòng)型產(chǎn)品比例Avg3Y標(biāo)普500收益率（RHS）數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所(-89bps(-89bps)(20bps)(51bps)(-160bps)(-160bps)(112bps)(24bps)(-140bps)(105bps)((-17bps)(7bps)主動(dòng)基金經(jīng)理長期賺什么錢中國）——α有正回報(bào)，但β也很重要市場因子級行市場因子級行業(yè)因子(136bps(136bps)(205bps(205bps)(69bps)市場因子級行業(yè)因子(183bps)市場因子級行業(yè)因子(183bps)(606bps) (423bps)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：績優(yōu)專業(yè)投資者選取基金經(jīng)理為公募偏股中年限超過10年，同時(shí)任基金經(jīng)理期間年化超額收益率排名前5主動(dòng)基金經(jīng)理賺的是什么錢？——分年度來看，“不穩(wěn)定的β”+“日益收縮的α”圖：2010年以來，A股主動(dòng)權(quán)益基金經(jīng)理的半年度業(yè)績拆解一覽數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：主動(dòng)權(quán)益基金經(jīng)理樣本選取指數(shù)基長周期來看，A股績優(yōu)專業(yè)投資者收益率幾何？——平均年化超額收益率大約在8%圖：長周期來看，A股績優(yōu)專業(yè)投資者的從業(yè)年限及年化超額收益率一覽數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：選取基金經(jīng)理為公募偏股中年限超過10年，同時(shí)任基金經(jīng)理期間年化超額收益率排名前50的基金經(jīng)理為樣本?？儍?yōu)專業(yè)投資者和“基金經(jīng)理整體”的差異在哪？——更穩(wěn)定的α圖：2010年以來，A股績優(yōu)專業(yè)投資者和主動(dòng)型基金經(jīng)理之間半年度Alpha和Beta的差異性一覽數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：績優(yōu)專業(yè)投資者選取基金經(jīng)理為公募偏股中年限超過10年，同時(shí)任基金經(jīng)理期間年化超額收益率排名前5權(quán)益基金經(jīng)理樣本選取指數(shù)基期早于2015年績優(yōu)專業(yè)投資者和“基金經(jīng)理整體”的差異在哪？——弱市的“β風(fēng)險(xiǎn)管理”做得更好圖：2010年以來，牛市弱市周期下A股績優(yōu)專業(yè)投資者投資者的半年度業(yè)績拆解一覽數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：選取基金經(jīng)理為公募偏股中年限超過10年，同時(shí)任基金經(jīng)理期間年化超額收益率排名前50的基金經(jīng)理為樣本?？儍?yōu)專業(yè)投資者和“基金經(jīng)理整體”的差異在哪？——α都變難的情況下，β優(yōu)勢在增強(qiáng)圖：長周期來看，A股績優(yōu)專業(yè)投資者的業(yè)績拆解圖：長周期來看，A股主動(dòng)權(quán)益基金經(jīng)理的業(yè)績拆解數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：績優(yōu)專業(yè)投資者選取基金經(jīng)理為公募偏股中年限超過10年，同時(shí)任基金經(jīng)理期間年化超額收益率排名前5權(quán)益基金經(jīng)理樣本選取指數(shù)基期早于2015年圖：2019年以來，不同風(fēng)格類型基金經(jīng)理的業(yè)績拆解數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：根據(jù)基金的凈值表現(xiàn)及持倉變化等維度綜合評定基金經(jīng)理類型。不同類型基金經(jīng)理有何業(yè)績特征？——弱市穩(wěn)健型占優(yōu)，牛市勝率型占優(yōu)圖：2019年以來，不同風(fēng)格類型基金經(jīng)理的業(yè)績拆解數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：根據(jù)基金的凈值表現(xiàn)及持倉變化等維度綜合評定基金經(jīng)理類型。如何破局？1——在商業(yè)模式上，把β和α分開做風(fēng)險(xiǎn)管理圖：中美公募基金管理費(fèi)率對比圖：美國對沖基金一般管理費(fèi)率2%+20%業(yè)績提成，并設(shè)有highwatermark條款（HWM）數(shù)據(jù)來源：《富可敵國》，ICIResearch，國聯(lián)證券圖：中美公募基金管理費(fèi)率對比圖：美國對沖基金一般管理費(fèi)率2%+20%業(yè)績提成，并設(shè)有highwatermark條款（HWM）數(shù)據(jù)來源：《富可敵國》，ICIResearch，國聯(lián)證券發(fā)展軌跡地位事件和業(yè)績旗下知名基金經(jīng)理19世紀(jì)40年代末至70年代初對沖基金的初創(chuàng)時(shí)代對沖基金業(yè)的鼻祖·1949年創(chuàng)立了對沖基金歷史上第一只對沖·到1968年，他的累計(jì)回報(bào)率幾乎高達(dá)5000%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了他的競爭對手。·他開創(chuàng)了對沖基金的新模式，他的基金具有四個(gè)特點(diǎn)：有績效費(fèi)、投資方式靈活、對潛力股的做多和對沒有潛力的股票的做空。開創(chuàng)了“多經(jīng)理人競爭結(jié)構(gòu)”19世紀(jì)70年代初至90年代初宏觀對沖基金時(shí)代短線殺手三巨頭·1970年，弗蘭克·席魯夫加入公司，他的貨幣分析模型為公司帶來·從1967年7月開創(chuàng)以來，公司獲得了361%的收益，這個(gè)業(yè)績比同時(shí)期的紐約證券交易所好36倍。在市場上打拼的28年里，斯坦哈特只有3次虧損，這種情況發(fā)生的概率是八萬二千分之一。金融大鱷·1969年創(chuàng)立雙鷹基金，1978年更名為量子·他綜合運(yùn)用了傳統(tǒng)的股市分析、大量的價(jià)格圖表分析以及卡爾·波普爾的哲學(xué)思想。他從貨幣交易中牟取暴利，但他同時(shí)又是個(gè)慈善家?！ぷ鳛樗髁_斯的首席交易官，斯坦利·德魯肯米勒帶領(lǐng)量子基金對英鎊和泰銖進(jìn)行了漂亮的狙擊，這次的英鎊交易為量子基金賺取了超過10億美元的利潤，而泰銖狙擊戰(zhàn)也成為亞洲金融危機(jī)導(dǎo)火索的一部分。選股高手·他挑戰(zhàn)了學(xué)術(shù)界關(guān)于選股者不能戰(zhàn)勝市場的論斷，在20世紀(jì)80至90年代創(chuàng)造了傳奇般的收益，他所培養(yǎng)的一批老虎基金員工紛紛創(chuàng)立了自·他的得力助手約翰·格里芬，在經(jīng)營自己的基金后宏觀商品開創(chuàng)者·他先后招募了邁克爾·馬庫斯和布魯斯·科夫勒加入公司。通過超越經(jīng)濟(jì)計(jì)量，將重點(diǎn)轉(zhuǎn)到趨勢分析，威瑪體現(xiàn)了不斷在對沖基金歷史上·僅在1980年，商品公司就賺了4200萬美元，這簡直是個(gè)天文數(shù)字。因此，即使在對140名員工發(fā)放了1300萬美元的獎(jiǎng)金后，威瑪這家名不見經(jīng)傳的公司在世界500強(qiáng)企業(yè)中仍然排名58。20世紀(jì)80年代末至90年代中期新一代對沖基金的成長期三新秀·他在商品公司開始了他的職業(yè)生涯，開創(chuàng)了一種被稱為“貨幣套利”的交易形式。·1977年，他與威瑪和邁克爾·馬庫斯的相遇創(chuàng)造了他最輝煌的職業(yè)生涯，在之后10年的平均年收益率達(dá)到了80%。·從棉花交易所走出的他，學(xué)會(huì)了將交易當(dāng)做心理和虛張聲勢的一種游戲，每次他進(jìn)場時(shí)，整個(gè)市場都會(huì)害怕?！に晒Φ仡A(yù)測到華爾街的崩潰，在1987年市場崩盤時(shí)賺了一大筆，而這得益于他的首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家彼得·波里什的股市圖表分析?！に策\(yùn)用商品公司推行的交易方式進(jìn)行宏觀投資?！に稒C(jī)于商品與貨幣，在1987年的崩潰中大賺一筆，他還成功地預(yù)測到了第一次伊拉克戰(zhàn)爭之后的市場走勢。20世紀(jì)90年代對沖基金的蓬勃發(fā)展期債券基金·他聘請教授加入公司，對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，長期資本管理公司成為第一批將風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行數(shù)理量化的對沖基金之一?！?994年，即使在減去2%的管理費(fèi)和超出一般水平的25%的績效費(fèi)之后，公司當(dāng)年10個(gè)月的交易中回報(bào)率達(dá)到19.9%，1995年達(dá)到42.8%，1996年則是40.8%。但是在1997年的債券危機(jī)中，他的風(fēng)險(xiǎn)管理模型失效了，而失敗的真正原因不在于衡量風(fēng)險(xiǎn)的方法過于簡單，而是想要對風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確衡量。捐贈(zèng)基金·他最先開始將耶魯大學(xué)捐贈(zèng)基金投資于對沖基金，隨后，其他大學(xué)開始競相模仿。·2005年，耶魯大學(xué)140億美元的捐贈(zèng)基金中有78億來自于他的投資。事件驅(qū)動(dòng)型對沖基金·他開創(chuàng)了“事件驅(qū)動(dòng)型”對沖基金，從導(dǎo)致現(xiàn)有市場價(jià)格錯(cuò)誤的事件中獲益。法拉龍是第一只從耶魯吸引投資的對沖基金，機(jī)構(gòu)投資的涌入，開始逐步改變對沖基金對社會(huì)的影響力?！しɡ埖馁Y產(chǎn)從2002年的80億美元激增至2006年的160億美元，吸引了眾多的模仿者，然而事件驅(qū)動(dòng)型對沖基金的勝利并沒有消除風(fēng)險(xiǎn)。量型對沖基金·文藝復(fù)興科技公司的旗艦產(chǎn)品—大獎(jiǎng)?wù)禄饎?chuàng)立于1988年。·他招募了數(shù)學(xué)家、密碼破譯者和翻譯專家加入公司，使大獎(jiǎng)?wù)禄鸪蔀槠駷橹棺畛晒Φ囊恢粚_基金?！ぴ?008年危機(jī)的時(shí)候，大獎(jiǎng)?wù)禄鹕蠞q了160%，西蒙斯本人的年收入超過10億美元。·他也聘請數(shù)學(xué)家和科學(xué)家加入公司，并將計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)用于市場，在他的團(tuán)隊(duì)里的數(shù)學(xué)家比任何其他市場參與者都更擅長建模?！に麄儎?chuàng)建了一臺(tái)機(jī)器來找出股票價(jià)格的一場，很快，戴維·肖的增長超過了格林威治的前輩。到1994年，他的公司雇員已達(dá)135人，每日成交額占到紐約證券交易所的5%。21世紀(jì)初“阿爾法值工廠時(shí)代”多策略基金·他在2006一2007年從其他倒閉的基金中購買資產(chǎn)，這表明在市場混亂的時(shí)候?qū)_基金能穩(wěn)定金融系統(tǒng)?！さ?007年公司的資產(chǎn)就從2000年的20億美元迅速增至130億美元，格里芬的個(gè)人收人據(jù)說在業(yè)界排名第二，僅次于詹姆斯·西蒙斯?！ぴ?008年的金融危機(jī)中，該公司瀕臨破產(chǎn)，但它沒有靠納稅人的幫助而渡過了難關(guān)。大本營投資集團(tuán)已經(jīng)證明：也許對沖基金有時(shí)可能引發(fā)火災(zāi)，但它們也可能是消防員。·2000年創(chuàng)立不凋花基金公司，它是現(xiàn)代“阿爾法值工廠”的榜樣?！ぴ陂_業(yè)的前3年，不凋花基金公司的回報(bào)率分別為22%、11%、17%。而這段時(shí)間，標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)大部分時(shí)間在下降?！ゑR奧尼斯認(rèn)為，多種戰(zhàn)略的混合可以分散風(fēng)險(xiǎn)，但是在2005年，不凋花基金的很多策略表現(xiàn)都不佳，這使得從事天然氣交易的布萊恩·亨特脫穎而出，并受到重用。但是隨著新的“阿爾法值工廠”的建立，從事能源交易的對沖基金越來越多，不凋花基金正面臨著崩漬的危險(xiǎn)。危機(jī)之后信貸對沖基金對沖基金之王·21世紀(jì)初，宏觀對沖基金的鼎盛時(shí)期可能已經(jīng)過去，但信貸對沖基金的鼎盛時(shí)期已經(jīng)到來。約翰·保爾森就是新時(shí)代的喬治·索羅斯?！?005年，保爾森預(yù)感到經(jīng)濟(jì)要轉(zhuǎn)頭向下了，于是，他開始對這個(gè)泡沫下注。截至2007年底，保爾森旗下的抵押貸款基金扣除費(fèi)用后累計(jì)上漲了700%，產(chǎn)生了大約150億美元的利潤，保爾森本人賺了30-40億美元。如何破局？2——在構(gòu)建組合上，用一些長期靠譜的資產(chǎn)和工具，來做組合管理圖：β的部分更多可以通過一些smartβ工具來做風(fēng)險(xiǎn)管理，需要回答“我們賺什么錢”的問題要去選擇營養(yǎng)成分偏好選擇適合的因子數(shù)據(jù)來源：《SMARTBETAGUIDE》，國聯(lián)證券研究所整理一個(gè)認(rèn)知誤區(qū)一風(fēng)險(xiǎn)和收益成正比?實(shí)際投資中，風(fēng)險(xiǎn)與收益并不完全呈正比。從歷史復(fù)盤來看，A股偏股基金承擔(dān)更大的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，并未獲得更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償圖：A股權(quán)益基金波動(dòng)率提高的同時(shí)，收益率并不一定能同時(shí)提高數(shù)據(jù)來源：FactSet，國聯(lián)證券研究所一個(gè)認(rèn)知誤區(qū)——風(fēng)險(xiǎn)和收益成正比？實(shí)際投資中，風(fēng)險(xiǎn)與收益并不完全呈正比。美股基金經(jīng)理的“風(fēng)險(xiǎn)VS收益”甚至呈反比，“低波動(dòng)”對應(yīng)“高收益”圖：過去10年，美股主動(dòng)權(quán)益基金的波動(dòng)與收益負(fù)相關(guān)，波動(dòng)越低，收益越高過去10年，美股權(quán)益共同基金風(fēng)險(xiǎn)收益分布20%縱軸：年化收益率20%納斯達(dá)克指數(shù)(20.9%，17.3%)標(biāo)普500(17.7%，12.9%)5%0%-5%-10%◆橫軸：年化波動(dòng)率-15%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%數(shù)據(jù)來源：FactSet，國聯(lián)證券研究所一個(gè)認(rèn)知誤區(qū)——風(fēng)險(xiǎn)和收益成正比？2021年以來，A股也逐漸呈現(xiàn)低波動(dòng)、高收益的特點(diǎn)圖：2021年開始，A股主動(dòng)權(quán)益基金的波動(dòng)與收益負(fù)相關(guān)，波動(dòng)越低，收益越高數(shù)據(jù)來源：FactSet，國聯(lián)證券研究所海外頭部基金經(jīng)理更注重控制風(fēng)險(xiǎn)，從而提高SharpeRatio圖：美國代表性基金的風(fēng)險(xiǎn)收益回報(bào)數(shù)據(jù)來源：FactSet，國聯(lián)證券研究所更廣義的驗(yàn)證，低波動(dòng)因子并沒有想象得那么差，過去低波動(dòng)，未來收益或不差圖：不同時(shí)間區(qū)間下，各因子歷史波動(dòng)率與未來收益率并未表現(xiàn)出穩(wěn)定關(guān)系低波動(dòng)低波動(dòng)低波動(dòng)低波動(dòng)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：橫軸為各因子日度漲跌幅過去6個(gè)月的區(qū)間年化波動(dòng)率，縱軸為各因子未來3個(gè)月的區(qū)間年化收益率。衡量風(fēng)險(xiǎn)收益比后，規(guī)律更明顯——?dú)v史波動(dòng)率低的因子，未來SharpeRatio更高圖：不同時(shí)間區(qū)間下，各因子歷史波動(dòng)率與未來夏普比均呈現(xiàn)出穩(wěn)定負(fù)相關(guān)各時(shí)間區(qū)間，歷史波動(dòng)率和未來數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：橫軸為各因子日度漲跌幅過去6個(gè)月的區(qū)間年化波動(dòng)率，縱軸為各因子未來3個(gè)月的夏普比。區(qū)分牛市和弱市周期——高波動(dòng)因子在牛市占優(yōu)，但低波動(dòng)因子在弱市表現(xiàn)更好圖：牛市和弱市周期下，高波動(dòng)性因子和低波動(dòng)性因子的表現(xiàn)出現(xiàn)分化圖：牛市和弱市周期下，高波動(dòng)性因子和低波動(dòng)性因子的表現(xiàn)出現(xiàn)分化弱市周期下，因子漲跌幅和波動(dòng)性牛市周期下，因子漲跌幅和波動(dòng)性數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：因子數(shù)據(jù)樣本起始于2010年初。高波動(dòng)性因子在牛市周期中的收益明顯高于低波動(dòng)因子圖：歷輪牛市周期下，風(fēng)格因子的風(fēng)險(xiǎn)收益特征“高波動(dòng)高收益”“高波動(dòng)高收益”“高波動(dòng)高收益”“高波動(dòng)高收益”數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所低波動(dòng)因子在弱市中更能抵抗回撤圖：歷輪弱市周期下，風(fēng)格因子的風(fēng)險(xiǎn)收益特征數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所低波動(dòng)和高波動(dòng)因子“龜兔賽跑”——高波動(dòng)因子在牛市漲得多，但在弱市回撤的更多圖：牛市和弱市周期下，高波動(dòng)性因子和低波動(dòng)性因子的趨勢表現(xiàn)一覽牛市周期下，高波動(dòng)性因子上漲優(yōu)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：依據(jù)統(tǒng)計(jì)特征，此處選擇動(dòng)量因子代表高波動(dòng)性因子，紅波動(dòng)率指標(biāo)有著較好的可預(yù)測性和延續(xù)性——高波動(dòng)的因子未來大概率也是高波動(dòng)圖：不同時(shí)間區(qū)間下，各因子歷史波動(dòng)率與未來波動(dòng)率均呈現(xiàn)出穩(wěn)定正相關(guān)任一時(shí)間區(qū)間，歷史波動(dòng)率和未數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：橫軸為各因子日度漲跌幅過去6個(gè)月的區(qū)間年化波動(dòng)率，縱軸為各因子日度漲跌幅未來波動(dòng)率指標(biāo)有著較好的可預(yù)測性和延續(xù)性——風(fēng)格因子的波動(dòng)率通常在1倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)變化圖：各因子的季度波動(dòng)率指標(biāo)特征一覽紅利因子低估值因子低波動(dòng)因子大盤因子小盤因子景氣因子質(zhì)量因子動(dòng)量因子全A滬深300中證10002010年2011年2012年2013年2014年2015年43%44%48%46%2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年波動(dòng)率中位數(shù)26.0%23.2%24.8%25.3%20.7%20.6%25.1%波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差8.3%7.0%7.3%8.6%7.7%[中位數(shù)±0.5*標(biāo)準(zhǔn)差]-區(qū)間概率64%64%71%43%64%71%【中位數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差]-區(qū)間概率86%86%86%79%79%71%64%79%86%79%71%數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所波動(dòng)率指標(biāo)有著較好的可預(yù)測性和延續(xù)性——風(fēng)格因子的波動(dòng)率通常在1倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)變化圖：動(dòng)量因子的季度波動(dòng)率指標(biāo)特征一覽圖：紅利因子的季度區(qū)間波動(dòng)率指標(biāo)特征一覽動(dòng)量因子的波動(dòng)率大體只動(dòng)量因子的波動(dòng)率大體只2016年以來，紅利因子的波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差為因子季度波動(dòng)率指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)行特征。但收益率指標(biāo)的波動(dòng)范圍較大，難以通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測圖：2010年至今，各因子年度收益率與年度波動(dòng)率的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對比統(tǒng)計(jì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)紅利因子低估值因子低波動(dòng)因子大盤因子小盤因子景氣因子質(zhì)量因子動(dòng)量因子全A滬深300中證1000收益率中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差最大值最小值3%5%8%-3%11%11%8%15%3%-5%6%18%22%21%22%31%25%29%40%24%24%31%55%-18%70%-24%66%-18%59%-21%80%-38%44%-36%59%-25%87%-39%57%-30%54%-28%74%-38%波動(dòng)率中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差t最大值最小值16%17%16%20%26%23%25%25%21%21%25%7%7%6%7%8%7%6%7%9%6%8%38%9%39%9%35%9%39%9%50%43%38%44%48%39%46%控制波動(dòng)率的重要性：在資產(chǎn)間不同相關(guān)性假設(shè)下，預(yù)期波動(dòng)率的錯(cuò)誤估計(jì)，付出的代價(jià)，要低于預(yù)期收益率的錯(cuò)誤估計(jì)圖：不同相關(guān)性情景下，錯(cuò)誤預(yù)測預(yù)期收益率或波動(dòng)率對于組合表現(xiàn)的影響盡管存在好運(yùn)氣的特例，但大部分情特殊情景下，錯(cuò)誤預(yù)測波動(dòng)率不僅具有更小的潛在損失時(shí)具有更大的潛在意外收獲預(yù)測波動(dòng)率更具“性價(jià)比”景下，錯(cuò)誤預(yù)測收益率帶來的“代價(jià)特殊情景下，錯(cuò)誤預(yù)測波動(dòng)率不僅具有更小的潛在損失時(shí)具有更大的潛在意外收獲預(yù)測波動(dòng)率更具“性價(jià)比”,同我們希望去完美預(yù)測因子未來的真實(shí)數(shù)據(jù)，然而實(shí)際上總會(huì)有所偏差。在不同相關(guān)性情景下，依次對收益率和波動(dòng)率設(shè)置不同維度的偏差擾動(dòng)，對比組合收益率結(jié)果的變化。數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：模擬情景中因子A的參數(shù)設(shè)置參照全A歷史指標(biāo)給定，因子B參照所有SmartBet低波動(dòng)策略簡單有效：季頻換倉，買入過去一個(gè)季度波動(dòng)率最低的3個(gè)因子，有顯著超額圖：歷史復(fù)盤——基于歷史波動(dòng)率構(gòu)建投資組合策略，低歷史波動(dòng)率組合輕松跑贏基準(zhǔn)，高歷史波動(dòng)率組合表現(xiàn)平平低歷史波動(dòng)率組合數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：每季度優(yōu)選過去3個(gè)月波動(dòng)率最高的3個(gè)因子等權(quán)構(gòu)造高歷史波動(dòng)率組合，過去3個(gè)月波動(dòng)率最低的3個(gè)因子等有哪些能長期賺錢的Beta？——8個(gè)基礎(chǔ)SmartBeta因子，采用貼近主動(dòng)思維構(gòu)造，方法 簡單，通俗易懂圖：8個(gè)SmartBeta風(fēng)格因子進(jìn)攻性過去10天漲幅前100個(gè)股，月度換倉每次財(cái)報(bào)披露后換倉估值最低的前100股，每次財(cái)報(bào)披露后換倉每次財(cái)報(bào)披露后換倉股息率最高的前100個(gè)股，每次財(cái)報(bào)披露后換倉數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所邏輯上，如果我們認(rèn)為一個(gè)因子是有效的，那么我們應(yīng)該在該因子維度暴露更極致。因子的暴露程度VS股價(jià)表現(xiàn)越一致，則這個(gè)因子越有效圖：不同動(dòng)量分位數(shù)組合的凈值表現(xiàn)（[0%,10%）為動(dòng)量最低的一組，[90%,100%)為動(dòng)量最高的一組)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所相較于財(cái)務(wù)因子，非財(cái)務(wù)類因子的表現(xiàn)更為單調(diào)，風(fēng)格暴露越強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)收益比越高圖：非財(cái)務(wù)因子、ROE、ROA、和毛利率的風(fēng)險(xiǎn)收益比和暴露程度通常較為一致，但大多數(shù)財(cái)務(wù)因子的這種一致性并不明顯數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所8個(gè)基礎(chǔ)SmartBeta因子，暴露越高，收益越高，回撤越小圖：SmartBeta因子的風(fēng)險(xiǎn)收益比、最大回撤與風(fēng)格暴露程度均較為正相關(guān)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所盡管未做行業(yè)中性處理，但風(fēng)格因子的行業(yè)構(gòu)成并非一成不變。景氣因子的行業(yè)構(gòu)成從金融轉(zhuǎn)向信息技術(shù)轉(zhuǎn)向可選消費(fèi)圖：景氣因子的市值分布圖：景氣因子的數(shù)量分布數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所盡管未做行業(yè)中性處理，但風(fēng)格因子的行業(yè)構(gòu)成并非一成不變。質(zhì)量因子的行業(yè)構(gòu)成從周期制造轉(zhuǎn)向必選消費(fèi)和醫(yī)藥圖：質(zhì)量因子的市值分布數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所圖：質(zhì)量因子的數(shù)量分布紅利因子的行業(yè)分布在2015年后較為穩(wěn)定圖：紅利因子的市值分布數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所圖：紅利因子的數(shù)量分布單一SmartBeta的表現(xiàn)都能跑贏Benchmark（全A），除大盤因子外，也都能跑贏偏股基金中值圖：SmartBeta因子的凈值曲線圖：2010年至今，SmartBeta因子的風(fēng)險(xiǎn)收益分布數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所理論上，低相關(guān)性可以降低整體投資組合的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)來源：FactSet，國聯(lián)證券研究所組合的效果：SmartBeta兩兩組合，相關(guān)性和收益率呈反比例關(guān)系圖：相關(guān)性越低，SmartBeta兩兩組合后的收益越高數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所有哪些低相關(guān)的組合搭配？低波類（紅利、價(jià)值、低波)與高波類（景氣、動(dòng)量、小盤）、 圖：2010年至今，SmartBeta絕對收益的相關(guān)系數(shù)絕對收益絕對收益相關(guān)系數(shù) 景氣質(zhì)量動(dòng)量紅利價(jià)值低波大盤小盤 景氣 圖：2010年至今，SmartBeta超額收益的相關(guān)系數(shù)超額收益超額收益相關(guān)系數(shù) 景氣質(zhì)量動(dòng)量紅利價(jià)值低波大盤小盤 景氣 數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所SmartBeta兩兩等權(quán)混合后的風(fēng)險(xiǎn)收益分布，質(zhì)量+低波表現(xiàn)最好圖：SmartBeta兩兩等權(quán)混合后的風(fēng)險(xiǎn)收益分布數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所一個(gè)UltraBeta組合策略：【低波+質(zhì)量+動(dòng)量】，相關(guān)性低、收益高、回撤小圖：UltraBeta（質(zhì)量低波動(dòng)量）無論是收益率、波動(dòng)率、風(fēng)險(xiǎn)收益比、最大回撤均明顯優(yōu)于單一因子數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所組合的簡化實(shí)操：買交集（同時(shí)兼具兩種風(fēng)格標(biāo)簽的公司）能減少持倉股票數(shù)量，且提升收益圖：兩個(gè)因子成分股取交集會(huì)使風(fēng)格暴露的更極端，但隨著成分股的減少，收益提高的同時(shí)，也會(huì)帶來風(fēng)險(xiǎn)的提升。成分股取交集方式的波動(dòng)率和最大回撤高于等權(quán)配置年化收益率年化收益率成分股交集等權(quán)配置交集-等權(quán)交集-等權(quán)-0.9%%.5%.6%0.1%0.0%0.0%13.6%l0.7%0.6%因子組合方式 9.1%9.5%4410.2%5%5%6%7%5%8%6%6%6%8%6%6%因子組合方式 9.1%9.5%4410.2%5%5%6%7%5%8%6%6%6%8%6%6%6%5%6%9%8%9%7%8%6%7%5%6%6%5%6%5%6%平均值平均值數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所年化波動(dòng)率年化波動(dòng)率成分股交集等權(quán)配置交集-等權(quán)27%27%27%23%26%30%22%25%21%24%29%19%18%19%29%18%20%28%18%26%25%21%21%22%23%26%18%19%18%21%26%19%18%19%21%19%19%21%19%22%3% 3%3% 3%0%9%4%3%8%0%3%4%7%1%1%1%0%9%4%3%8%0%3%4%7%1%1%1%-0.2%9%2%9%-0.3%7%-0.3%7%2.9%2.9%風(fēng)險(xiǎn)收益比成分股交集等權(quán)配置交集-等權(quán)47%19%47%67%21%51%65%53%67%49%61%33%38%28%68%41%33%23%33%38%31%28%28%29%21%22%46%41%51%35%30%33%38%28%27%35%27%27%29%28% . . 9%.16 . . 9%.16 18 37 l29 18 16 14 31.4% 40 3. 10.2%.2%... 9%. 8% 8% ...3%3%0%3%3%0%7%7%..0%1%2%9%2%..12.4%12.4%最大回撤最大回撤成分股交集等權(quán)配置交集-等權(quán)-55%-58%-44%-55%-50%-52%-35%-44%-34%-45%-56%-35%-33%-35%-55%-33%-36%-60%-35%-63%-50%-45%-45%-47%-49%-57%-37%-38%-41%-45%-55%-35%-34%-38%-47%-36%-38%-45%-40%-51% -4.6% -12.7%-0.5%5.8%2.2%-6.4%7.5%0.6%-0.6% -0.3% 2.7%-8.8%2.7% 2.6%-14.8% 5.4%-12.3%-1.8%-1.8%SmartBeta兩兩取交集后的風(fēng)險(xiǎn)收益分布圖：SmartBeta兩兩取交集后的風(fēng)險(xiǎn)收益分布數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所風(fēng)格組合要好于行業(yè)組合：行業(yè)間的相關(guān)性不穩(wěn)定圖：金融（銀行、非銀）和制造行業(yè)（電力設(shè)備、機(jī)械設(shè)備、國防軍工）的超額收益明顯負(fù)相關(guān)、食品飲料和周期行業(yè)（基礎(chǔ)化工、有色金屬、鋼鐵）的超額收益明顯負(fù)相關(guān)2021年至今2021年至今超額收益相關(guān)系數(shù)紡織服飾食品飲料非銀金融基礎(chǔ)化工機(jī)械設(shè)備社會(huì)服務(wù)美容護(hù)理交通運(yùn)輸有色金屬建筑材料建筑裝飾農(nóng)林牧漁家用電器輕工制造石油石化商貿(mào)零售國防軍工電力設(shè)備醫(yī)藥生物房地產(chǎn)計(jì)算機(jī)煤炭傳媒環(huán)保汽車鋼鐵通信銀行電子60%29%51%60%29%51%34%14%33%基礎(chǔ)化工鋼鐵有色金屬建筑材料建筑裝飾34%58%基礎(chǔ)化工鋼鐵有色金屬建筑材料建筑裝飾34%58%7%49%25%-3%-3%-3%-5%30%18%10%5%20%45%-1%45%-1%41%-5%26%26%-10% 32%7%12%0%42%22%交通運(yùn)輸36%42%22%交通運(yùn)輸36%30%電力設(shè)備-21%-7%-7%17%-12%電力設(shè)備-21%-7%-7%17%-12%-1%3%16%-22%-22%6%-41%-21%-21%26%-24%20%-24%-5%-23%13%-17%-37%3%-11%22%17%22%17%-11%41%-27%機(jī)械設(shè)備37%國防軍工-8%37%國防軍工44%環(huán)保13%-16%-1%28%4%17%-26%汽車33%-28%0%0%44%環(huán)保13%-16%-1%28%4%17%-26%汽車33%-28%0%0%-18%-31%-19%家用電器-14%29% -32%-14%-31%-19%家用電器-14%29%41%輕工制造23%-32%14%-13%41%輕工制造23%-32%14%-13%34%-15%19%13%19%-19%-22%5%0%-8%11%8%-16%-15%-6%-2%24%28%-13%-26%23%7%-23%-23%34%28%紡織服飾10%3%-4%20%4%7%-7%30%28%18%-16%紡織服飾10%3%-4%20%4%7%-7%30%28%18%-16%-18%-4%11%-18%-21%29%9%-5%-19%-22%-10%-9%社會(huì)服務(wù)美容護(hù)理商貿(mào)零售9%-12%-4%社會(huì)服務(wù)美容護(hù)理商貿(mào)零售28%24%10%29%22%-7%-4%28%24%10%29%22%-7%-4%3%-9%6%21%-9%-23%16%4% 39%-29%-10%-18%30%-15%6%16%4%農(nóng)林牧漁食品飲料醫(yī)藥生物11%12%農(nóng)林牧漁食品飲料醫(yī)藥生物11%12%-2%7%10%30%-20%3%29%-3%8%8%-22%-29%43%44%14%9%14%4%-25%-12%3%-13%14%-36%-36%-35%-33%-19%-28%27%22%14%-2%-24%-26%-15%銀行31%17%6%20%-29%-20%-10%-13%-20%-21%-17%-6%-18%-20%-16%-25%-29%-9%-10%-19%-19%-21%8%-5%-7%-7%-11%-11%0%-20%-23%-7%-15%-11%14%9%14%4%-25%-12%3%-13%14%-36%-36%-35%-33%-19%-28%27%22%14%-2%-24%-26%-15%銀行31%17%6%20%-29%-20%-10%-13%-20%-21%-17%-6%-18%-20%-16%-25%-29%-9%-10%-19%-19%-21%8%-5%-7%-7%-11%-11%0%-20%-23%-7%-15%-11%-12%-9%-4%-17%-16%非銀金融9% 54% 45%39% -50%-30%-32% -34%44%-13%13%57%房地產(chǎn)18%9%31%-43%56%-32%48%-33%-38%15%電子-33%-36%25%27%-17%19%-21%-18%-24%計(jì)算機(jī)-11%9%-11%14%-6%10%-25%-13%-26%計(jì)算機(jī)-11%9%-11%14%-6%10%-25%-13%-26%-12%-22%-5%-24%6%-9%-2%-14%5%傳媒-1%-29%4%-9%13%-13%-11%26%26%傳媒-31%21%-3%-11%38%-19%-13%16%-4%-12%-14%-31%21%-3%-11%38%-19%-13%16%-4%-12%-14%-3%6%44%8%29%-2%2%-23%27%通信-10%-12% 40%67%44% -32%-24%-8%公用事業(yè)42%33%33%-24%-3%55%33%-24%-3%數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所為什么用SmartBeta風(fēng)格類因子作組合，效果好于用行業(yè)作組合？——我們認(rèn)為在不同宏觀環(huán)境下，風(fēng)格因子間擁有比行業(yè)間更穩(wěn)定的相關(guān)性矩陣，是重要原因圖：不同經(jīng)濟(jì)周期下，正相關(guān)因子的比例圖：不同經(jīng)濟(jì)周期下，負(fù)相關(guān)因子的比例數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所為什么用SmartBeta風(fēng)格類因子作組合，效果好于用行業(yè)作組合？——我們認(rèn)為在不同宏觀環(huán)境下，風(fēng)格因子間擁有比行業(yè)間更穩(wěn)定的相關(guān)性矩陣，是重要原因圖：經(jīng)濟(jì)上行，通脹上行時(shí)期，風(fēng)格因子比行業(yè)因子相關(guān)性更穩(wěn)定數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所圖：經(jīng)濟(jì)上行，通脹下行時(shí)期，風(fēng)格因子比行業(yè)因子相關(guān)性更穩(wěn)定為什么用SmartBeta風(fēng)格類因子作組合，效果好于用行業(yè)作組合？——我們認(rèn)為在不同宏觀環(huán)境下，風(fēng)格因子間擁有比行業(yè)間更穩(wěn)定的相關(guān)性矩陣，是重要原因圖：經(jīng)濟(jì)下行，通脹上行時(shí)期，風(fēng)格因子比行業(yè)因子相關(guān)性更穩(wěn)定圖：經(jīng)濟(jì)下行，通脹下行時(shí)期，風(fēng)格因子和行業(yè)因子相關(guān)性較為接近數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所收益并不只來自于換倉：在持倉不變的情況下，組合的權(quán)重優(yōu)化也可以增厚收益圖：再平衡理論的數(shù)學(xué)證明圖：定期再平衡使收益和波動(dòng)分布更集中，減小了尾部風(fēng)險(xiǎn)CapitalCapitalGrowthTheory!從而增厚復(fù)利收益數(shù)據(jù)來源：《VolatilityHarvesting:WhyDoesDiversifyingandRebalancingCreatePortfolioG現(xiàn)實(shí)A股中，不同風(fēng)格因子“再平衡”相較“買入持有”的差異圖：再平衡能夠明顯提升凈值表現(xiàn)圖：不同因子再平衡前后的風(fēng)險(xiǎn)收益回測，再平衡會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)收益比，再平衡如何操作？同時(shí)降低最大回撤 -------%%%--------%%%8%3%8%6% -------%%%--------%%%8%3%8%6%3%5%5%6%4%5%4%5%0%2%4%7%7%9%9%8%8%8%9%4%3%7%9%-1%-2%7%質(zhì)量因子紅利因子大盤因子小盤因子高毛利率高資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率低資產(chǎn)負(fù)債率數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所圖：2010年至今，不同PE分位數(shù)下，未來收益率情況圖：2010年至今，不同PB分位數(shù)下，未來收益率情況最簡單地，我們以估值來衡量位置的“高”和“低”后的風(fēng)險(xiǎn)收益比明顯降低，因而長期大樣本地“高拋低2010年至今未來1個(gè)月漲跌幅未來3個(gè)月漲跌幅未來6個(gè)月漲跌幅[0%-10%)2010年至今未來1個(gè)月漲跌幅未來3個(gè)月漲跌幅未來6個(gè)月漲跌幅[0%-10%)[10%-20%)4.2%9.5%8.5%24.3%9.4%[20%-30%)[30%-40%)[40%-50%)[50%-60%)0.7%2.6%0.8%0.9%2.0%3.7%2.3%2.5%3.6%3.8%4.5%[60%-70%)[70%-80%)[80%-90%)[90%-100%]0.7%0.6%0.7%2.2%2.2%2.2%2.8%3.9%3.9%4.1%4.9%8.0%滾動(dòng)3年P(guān)E分位數(shù)2010年至今未來1個(gè)月漲跌幅未來3個(gè)月漲跌幅未來6個(gè)月漲跌幅2010年至今未來1個(gè)月漲跌幅未來3個(gè)月漲跌幅未來6個(gè)月漲跌幅[0%-10%)[0%-10%)[10%-20%)3.0%11.4%24.1%1.0%2.2%3.0%0.9%2.7%0.5%2.6%0.6%0.7%3.6%2.2%0.9%2.7%0.5%2.6%0.6%0.7%3.6%2.2%2.5%3.1%3.9%4.6%4.7%[20%-30%)[30%-40%)[40%-50%)[50%-60%)[60%-70%)[70%-80%)0.9%2.9%4.8%[80%-90%)[90%-100%] 0.6%2.9%4.8% 2.8%4.3%8.8%滾動(dòng)3年P(guān)B分位數(shù)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所圖：2021年至今，不同PE分位數(shù)下，未來收益率情況圖：2021年至今，不同PB分位數(shù)下，未來收益率情況最簡單地，我們以估值來衡量位置的“高”和“低”后的風(fēng)險(xiǎn)收益比明顯降低，因而長期大樣本地“高拋低2021年至今未來1個(gè)月漲跌幅2021年至今未來1個(gè)月漲跌幅未來3個(gè)月漲跌幅未來6個(gè)月漲跌幅[0%-10%)[0%-10%)[10%-20%)8.4%21.9%17.5%64.5%19.3%滾動(dòng)3年滾動(dòng)3年P(guān)E分位數(shù) [30%-40%)0.4%1.3%1.2% [40%-50%)0.6%1.1%1.1% [50%-60%)0.4%1.1%1.4% [60%-70%)0.2%1.0%1.4% [70%-80%)0.0%0.3%0.6%[80%-90%)[80%-90%)[90%-100%]0.0%-0.7%0.0%-1.1%0.2%-1.6%2021年至今2021年至今未來1個(gè)月漲跌幅未來3個(gè)月漲跌幅未來6個(gè)月漲跌幅71.2%3.1%6.5%0.7%28.8%71.2%3.1%6.5%0.7%28.8%滾動(dòng)3年P(guān)E分位數(shù)滾動(dòng)3年P(guān)E分位數(shù)0.5%0.4%-0.2%0.1%-0.2%0.6%0.2%0.1%-0.2%-0.2%0.1%2.5%0.3%-0.1%-0.3%-0.2%-0.3%[80%-90%)[80%-90%)[90%-100%]-0.4%-1.3%-0.9%-1.8%-0.7%-3.4%數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所有哪些加權(quán)方式可以選擇？——有效前沿與風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)圖：有效前沿和風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)思想的范例展示最大夏普：在給定組合收益率或風(fēng)險(xiǎn)最小波動(dòng)：放松對于組合收益率的限風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)：按照風(fēng)險(xiǎn)對底層資產(chǎn)分配數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此圖僅為示意圖。因子策略：純波動(dòng)率被動(dòng)策略——長期來看不差，指標(biāo)強(qiáng)于偏股混合型基金指數(shù)圖：基于SmartBeta因子，各加權(quán)策略的凈值曲線一覽2010-2023年偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)類動(dòng)量-收益率TOP3最小波動(dòng)(絕對)最小波動(dòng)(超額)最大夏普(絕對)最大夏普(超額)年化收益率年化波動(dòng)率夏普比年化收益率相比與偏股混合型基金↑↑↑↑↑↑↑↑↑年化波動(dòng)率夏普比樣本外——純波動(dòng)率被動(dòng)策略均能戰(zhàn)勝偏股，從夏普比來看，最大夏普(絕對)策略占優(yōu)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為申萬三級行業(yè)因子，有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率，調(diào)倉時(shí)點(diǎn)為每年財(cái)報(bào)實(shí)際披露完全的如果要更好地跟住基準(zhǔn)——可以采取基于“超額收益率”的最小波動(dòng)策略圖：基于SmartBeta因子——最小波動(dòng)(超額)和偏股的相對全A凈值曲線對比起點(diǎn)終點(diǎn)類似——最小波動(dòng)(超額)策略優(yōu)選了更平緩的路徑圖：基于SmartBeta因子——最大夏普(超額)和偏股的相對全A凈值曲線對比波動(dòng)幅度類似波動(dòng)幅度類似——最大夏普(超額)策略優(yōu)選了更高的趨勢水平數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為SmartBeta因子；有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率；在等權(quán)加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月率TOP3的因子進(jìn)行等權(quán)配置。兩種加權(quán)方式中調(diào)倉時(shí)點(diǎn)均為每年財(cái)報(bào)實(shí)際披露完全的節(jié)點(diǎn)，具體SmartBeta因子，純波動(dòng)率被動(dòng)策略——“絕對”策略在弱市周期下表現(xiàn)優(yōu)秀經(jīng)濟(jì)周期年度收益率偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)類動(dòng)量-收益率TOP3經(jīng)濟(jì)周期年度收益率偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)類動(dòng)量-收益率TOP3最小波動(dòng)(絕對)最小波動(dòng)(超額)牛市2010年-6.2%-4.3%-6.9%-0.3%-0.3%弱市2011年-23.6%-23.6%-17.5%-19.7%-21.3%弱市2012年6.4%18.8%15.8%19.4%16.9%牛市2013年13.4%3.7%6.0%3.3%5.5%牛市2014年21.8%52.0%66.7%61.6%49.6%47.5%牛市2015年41.4%35.4%20.1%28.5%26.0%48.5%牛市2016年-7.4%-4.9%8.9%7.0%15.8%3.5%牛市2017年13.7%3.9%22.1%36.0%17.8%6.5%弱市2018年-24.1%-29.1%-20.9%-22.9%-23.8%-28.2%牛市2019年46.6%34.3%26.4%25.3%11.7%31.9%牛市2020年53.7%23.7%20.6%24.1%-1.1%29.5%牛市2021年7.5%7.3%9.4%5.9%6.2%弱市2022年-19.9%-18.5%-5.1%-8.5%-8.4%-11.0%弱市2023年-14.6%-6.4%7.2%4.7%-1.9%最大夏普(超額)6.9%-24.0%36.0%18.5%42.1%36.1%10.7%12.4%-28.2%22.7%22.2%-8.8%-0.6%最大夏普(絕對)-1.7%-24.3%52.3%4.0%70.3%-8.5%26.5%-11.0%23.7%28.1%23.9%11.4%19.9%-0.7%-14.5%14.5%22%圖：基于SmartBeta因子——2010-2023年各年度不同指數(shù)和組合的波動(dòng)率表現(xiàn)22%經(jīng)濟(jì)周期年度波動(dòng)率偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)類動(dòng)量-收益率TOP3最小波動(dòng)(絕對)最小波動(dòng)(超額)最大夏普(絕對)最大夏普(超額)牛市2010年20%23%20%18%22%24%22%弱市2011年弱市2012年13%21%21%牛市2013年22%15%29%22%牛市2014年14%21%牛市2015年38%48%34%36%38%39%48%40%牛市2016年26%29%20%22%26%23%牛市2017年8%9%8%12%弱市2018年20%22%16%21%25%牛市2019年21%13%22%23%22%牛市2020年22%24%17%22%21%24%牛市2021年12%弱市2022年20%21%22%15%21%21%弱市2023年弱市周期下——相對于偏股，最大夏普(絕對)和最小波動(dòng)(絕對)策略可以實(shí)現(xiàn)更高收益率&更低波動(dòng)率數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為SmartBeta因子；有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率；在等權(quán)加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月率TOP3的因子進(jìn)行等權(quán)配置。兩種加權(quán)方式中調(diào)倉時(shí)點(diǎn)均為每年財(cái)報(bào)實(shí)際披露完全的節(jié)點(diǎn)，具體行業(yè)策略：純波動(dòng)率被動(dòng)策略——長期來看不差，指標(biāo)遠(yuǎn)強(qiáng)于偏股混合型基金指數(shù)圖：基于行業(yè)因子，各加權(quán)策略的凈值曲線一覽2010年-2023年偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)最小波動(dòng)(絕對)最小波動(dòng)(超額)最大夏普(絕對)最大夏普(超額)年化收益率年化波動(dòng)率夏普比一年內(nèi)最大回撤43%49%46%47%49%樣本外——純波動(dòng)率被動(dòng)策略均能戰(zhàn)勝偏股，從夏普比來看，最小波動(dòng)(絕對)策略占優(yōu)數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為申萬三級行業(yè)因子，有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率，調(diào)倉時(shí)點(diǎn)為每年財(cái)報(bào)實(shí)際披露完全的行業(yè)策略：純波動(dòng)率被動(dòng)策略——基于“超額收益率”的最小波動(dòng)策略同樣可以更好的跟 圖：基于行業(yè)因子——最小波動(dòng)(超額)和偏股的相對全A凈值曲線對比起點(diǎn)終點(diǎn)類似——最小波動(dòng)(超額)策略優(yōu)選了更平緩的路徑圖：基于行業(yè)因子——最大夏普(超額)和偏股的相對全A凈值曲線對比波動(dòng)幅度類似波動(dòng)幅度類似——最大夏普(超額)策略優(yōu)選了更高的趨勢水平數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為申萬三級行業(yè)因子，有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率，調(diào)倉時(shí)點(diǎn)為每年財(cái)報(bào)實(shí)際披露完全的行業(yè)策略：純波動(dòng)率被動(dòng)策略——“絕對”策略在弱市周期下表現(xiàn)優(yōu)秀圖：基于行業(yè)因子——2010-2023年各年度不同指數(shù)和組合的收益率表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期年度收益率經(jīng)濟(jì)周期年度收益率偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)最小波動(dòng)(絕對)最小波動(dòng)(超額)最大夏普(絕對)最大夏普(超額)牛市2010年4.0%-7.8%8.6%40.6%-6.8%16.2%弱市2011年-23.8%-23.4%-30.5%0.4%-22.0%-20.7%-18.4%弱市2012年2.4%9.3%7.3%51.3%牛市2013年4.6%22.1%4.3%6.0%33.9%10.6%牛市2014年20.4%49.9%40.4%56.4%53.6%23.7%48.6%牛市2015年45.3%40.6%62.0%48.5%73.5%51.5%牛市2016年-13.3%-13.1%-8.7%-10.8%-6.1%-21.9%-2.7%牛市2017年4.4%4.0%8.0%-1.5%9.2%弱市2018年-23.8%-28.6%-24.1%-28.0%-19.5%-19.9%-20.4%牛市2019年44.3%32.4%29.9%25.8%33.6%-4.4%20.7%牛市2020年53.1%23.4%22.5%-8.1%15.6%67.0%28.3%牛市2021年7.0%8.5%24.5%17.8%-14.1%18.8%弱市2022年-21.1%-19.0%-11.5%-9.4%-13.3%-34.9%-16.5%弱市2023年-14.5%-6.1%-0.2%-2.4%-5.5%1.3%圖：基于行業(yè)因子——2010-2023年各年度不同指數(shù)和組合的波動(dòng)率表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期年度波動(dòng)率偏股混合型基金全A等權(quán)加權(quán)最小波動(dòng)(絕對)最小波動(dòng)(超額)最大夏普(絕對)最大夏普(超額)牛市弱市弱市牛市牛市牛市牛市牛市弱市牛市牛市牛市弱市弱市2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年38%26%20%22%20%23%22%48%29%22%21%24%21%27%24%24%22%45%32%25%22%27%24%21%35%37%27%24%41%28%8%28%22%20%45%36%23%24%27%44%32%23%21%25%22%32%29%44%45%22%31%31%39%38%23%23%21%弱市周期下——相對于偏股，最大夏普(絕對)和最小波動(dòng)(絕對)策略可以實(shí)現(xiàn)更高收益率&更低波動(dòng)率，或者更高的夏普比率數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為申萬三級行業(yè)因子，有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率，調(diào)倉時(shí)點(diǎn)為每年財(cái)報(bào)實(shí)際披露完全的行業(yè)策略：基本面α策略——基于報(bào)表周期尋找困境反轉(zhuǎn)與景氣擴(kuò)張行業(yè)圖：各板塊行業(yè)如何尋找反轉(zhuǎn)？——高現(xiàn)金流+低周轉(zhuǎn)+低開支+低庫存◥我們按照如下條件優(yōu)選困境反轉(zhuǎn)的行業(yè)：庫存資本開支◥1）現(xiàn)金流不低：現(xiàn)金流歷史分位數(shù)大于等于20%；2）低周轉(zhuǎn)：周轉(zhuǎn)率歷史分位數(shù)小于等于40%；3）低開支：資本開支歷史分位數(shù)小于等于30%；4）低庫存：存貨歷史分位數(shù)效應(yīng)小于庫存資本開支周轉(zhuǎn)率營業(yè)收入現(xiàn)金流營業(yè)收入◥按照如下條件優(yōu)選景氣擴(kuò)張的行業(yè)：30%~70%之間；2）開支上行：過去兩個(gè)季度資本開支趨勢向上；3）現(xiàn)金流不低：現(xiàn)金流歷史數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：行業(yè)策略：基本面α策略——困境反轉(zhuǎn)策略有效優(yōu)化了純波動(dòng)率被動(dòng)策略的結(jié)果最大夏普(超額)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)最大夏普(超額)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)困境反轉(zhuǎn)年化收益率5.5%10.9%10.4%13.7%年化波動(dòng)率20.2%25.1%26.8%29.0%夏普比0.270.430.390.47最大夏普(絕對)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)困境反轉(zhuǎn)年化收益率5.5%7.7%10.4%13.5%年化波動(dòng)率20.2%33.2%26.8%28.5%夏普比0.270.230.390.47最小波動(dòng)(超額)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)困境反轉(zhuǎn)年化收益率5.5%7.8%10.4%8.4%年化波動(dòng)率20.2%23.4%26.8%25.5%夏普比0.270.330.390.33最小波動(dòng)(絕對)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)困境反轉(zhuǎn)年化收益率5.5%9.1%10.4%10.4%年化波動(dòng)率20.2%19.3%26.8%25.1%夏普比0.270.470.390.42數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為申萬三級行業(yè)因子，有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率，調(diào)倉時(shí)點(diǎn)為每年行業(yè)策略：基本面α策略——景氣擴(kuò)張策略有效優(yōu)化了純波動(dòng)率被動(dòng)策略的結(jié)果最大夏普(超額)偏股混合型基金最大夏普(超額)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)景氣擴(kuò)張年化收益率5.5%10.9%10.1%19.4%年化波動(dòng)率20.2%25.1%27.4%29.0%夏普比0.270.430.370.67最大夏普(絕對)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)景氣擴(kuò)張年化收益率5.5%7.7%10.1%20.4%年化波動(dòng)率20.2%33.2%27.4%28.7%夏普比0.270.230.370.71最小波動(dòng)(超額)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)景氣擴(kuò)張年化收益率最小波動(dòng)(超額)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)景氣擴(kuò)張年化收益率5.5%7.8%10.1%9.1%年化波動(dòng)率20.2%23.4%27.4%26.1%夏普比0.270.330.370.35最小波動(dòng)(絕對)偏股混合型基金基準(zhǔn)-全行業(yè)等權(quán)加權(quán)景氣擴(kuò)張年化收益率5.5%9.1%10.1%6.6%年化波動(dòng)率20.2%19.3%27.4%25.8%夏普比0.270.470.370.26數(shù)據(jù)來源：Wind，國聯(lián)證券研究所。注：此處樣本為申萬三級行業(yè)因子，有效前沿加權(quán)中，選用過去兩個(gè)月收益率以及過去1年波動(dòng)率，調(diào)倉時(shí)點(diǎn)為每年行業(yè)策略：基本面α策略——基于風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)對于困境反轉(zhuǎn)與景氣擴(kuò)張進(jìn)行再加權(quán)最大夏普(超額)年化收益率年化波動(dòng)率偏股混合型基金困境反轉(zhuǎn)景氣擴(kuò)張?jiān)偌訖?quán)-報(bào)表周期15.5%26.7%0.58最大夏普(超額)年化收益率年化波動(dòng)率偏股混合型基金困境反轉(zhuǎn)景氣擴(kuò)張?jiān)偌訖?quán)-報(bào)表周期15.5%26.7%0.5813.7%29.0%0.4719.4%29.0%0.675.5%20.2%0.27夏普比最大夏普(絕對)偏股混合型基金困境反轉(zhuǎn)景氣擴(kuò)張?jiān)偌訖?quán)-報(bào)