构建A股Smart Beta指数相关知识

构建A股Smart Beta指数的相关知识

简介

近年来,因子投资越来越流行,通过在传统宽基指数上进行风格暴露,以获得更高的收益和更低的风险。对于普通投资者来说,可以通过 Smart Beta 基金接触因子投资。

为了跟踪大类因子的表现,BetaPlus 小组利用 Tushare 高质量数据,设计并编制了BetaBeta 1000 指数,其中包括一个基准指数和 7 个因子指数。

这篇文章首先将会介绍指数的编制方案,包括样本空间、因子选择和计算细节,接着对指数历史进行回顾,包括净值走势、业绩指标和相关系数等。

指数细节

1、基准指数

BetaPlus 1000 指数对标罗素 1000 指数,选择 A 股市值最大的 1000 支股票,代表了全市场90% 左右的市值,用来反映 A 股市场总体走势。

样本空间:每个再平衡日,所有在市 A  股剔除 ST、新股、待退市股和净资产为负股票;

选样方法:样本空间中选择总市值最大的 1000 支股票;

加权方式:自由流通市值加权

指数计算:

1000 支股票中,只有非停牌和非一字涨跌停的股票才会参与指数计算;

权重由自由流通市值确定;

每月最后一个交易日为调仓日;

基期为 1999/12/30,基点为 1000 点;

如果样本空间不足 1000 支股票,则选择所有股。

2、因子指数

BetaPlus 1000 因子指数则是在 BetaPlus 1000 指数的基础上,利用因子指标进一步筛选,得到具有因子偏向的组合。借鉴主流数据商的因子体系,BetaPlus 1000 因子指数包含 7 大类:价值(value)、盈利(Protability)、成长(Growth)、红利(Yield)、低波动(Low-Vol)、规模(Size)和动量(Momentum),每类因子的含义和相应的变量见表 1 。

BetaPlus 1000 因子指数具体编制方案如下:

样本空间:BetaPlus 1000 指数成分股。

选样方法:在每个在平衡日,进行如下操作

利用 boxplot 方法剔除每个变量的异常值;

进行市值和行业中性化处理。其中,总市值指标只需要进行行业中性化,股息率不做任何中性化;

计算每个变量的标准化得分,即指标值减去均值,再除以标准差;

计算股票在给定因子下的综合 zscore。其中,对于有多个变量的因子,先计算每个变量的 zscore,再将它们等权取平均得到综合 zscore;对于低波和规模,由于 zscore 和预期收益负相关,因此在计算时乘以 −1。

因子指数计算:

将全部股票按其给定因子 zscore 从高到低排序,排除调仓日停牌和一字涨跌停的股票之后(这些不参与指数计算),选择 zscore 最高的 200 支股票作为指数的标的,参与指数计算;

这 200 支股票的权重由自由流通市值确定(采用自由流通市值而非总市值是借鉴了指数提供商的主流方法);

每月最后一个交易日为调仓日,进行指数的再平衡;

基期为 1999/12/30,基点为 1000 点。

指数表现

1、净值序列

图 1 展示了 BetaPlus 指数历史走势和 9 月表现。可以看到,所有因子指数和基准指数走势相似,均能跑赢基准指数;从超额收益来看,不同指数表现各异,其中盈利表现最好,动量表现最弱;最近两年盈利、成长和动量比较强势,而价值、红利和低波动萎靡不振;从9月份的数据来看,红利和价值开始反转,规模和成长开始拖后腿。

图1 BetaPlus指数历史走势

数据来源:Tushare,BetaPlus 小组

2、业绩指标

表 2 统计了指数的业绩指标。从中可以看到,长期来看,盈利年化收益高达14.61%,成长次之为13.11%,动量最低为9.10%,均高于基准的7.85%;从波动率的角度来看,所有指数波动率相当,介于26%到34%之间;从最大回撤角度来看,所有指数均遭受了腰斩,最大者高达72.73%。

表2 BetaPlus 指数业绩指标

数据来源:Tushare,BetaPlus 小组

3、相关系数

图 2 展示了 7 个指数超额收益率之间的相关系数,总体来说,因子之间相关性不算高,表明分散化可能具有意想不到的效果。盈利、成长和动量三者之间相关性较高,两两之间均高于0.4;价值和红利相关性也不低,为0.39;规模和红利相关性明显为负(-0.50),这和小公司股利低一致;价值和动量相关性为-0.40,明显为负,这和常识相符。

图2 BetaPlus 指数超额收益相关系数

数据来源:Tushare,BetaPlus 小组

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全部评论

法界微尘11-06 21:08

已捐助,注册了,真想学,加了多次Q,怎么不通过呢,大神?