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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