聪明贝塔（smart beta）指数基金真的聪明吗？
——smart beta指数基金的收益来源到底是什么？
#指数为王#前几年密集发行了许多smart beta指数基金，标普红利、500中性低波、神奇公式、红利低波等指数基金一度非常火热，他们的宣传册上看起来都是这样的↓
这样的↓
这样的↓
可实际上运行是这样的↓
2018年以来，价值、红利、低波、基本面、小盘等smart beta指数基金基本上都跑输了沪深300！说好的超额收益呢？另一边是近几年主动基金和行业ETF的业绩爆棚，所以smart beta开始渐渐凉凉....
聪明贝塔不聪明了吗？还会继续有效吗？今天续上篇文章《指数基金的收益来源到底是什么？》进阶分析——smart beta指数基金的收益来源到底是什么？
一、smart beta（聪明贝塔）真的聪明吗？
实际上，并不是价值回报、红利低波、神奇公式这些指数有问题，更不是发行这些基金的公司有问题，而是指数对应的价值、红利风格最近这两年不受待见。
同样风格的主动基金，这两年同样表现不好。下图为2018年以来，偏向价值、红利风格的、较有名的基金经理曹名长、周云、杨鑫鑫与沪深300的对比，也都表现不好。
价值、红利风格对应的银行、地产、基建、能源、煤炭等行业也都全都跑输沪深300，下图为这些行业指数与沪深300（橙线）的对比
与之对应的是2018年以来质量和成长风格的指数基金表现突出，跑赢了沪深300↓
这种情况也不是近几年才有，历史上经常会出现。比如2016-2018，成长风格也是跑输大盘的。
类似的例子还有很多，我就不再举了。老股民都清楚，A股常常有价值和成长来回切换的规律。当风格不在的时候，对应风格的指数就会表现不好；处于风口的时候，该指数又能大幅跑赢。
不仅是在A股，美股、港股同样会出现这种风格偏好。比如近几年港股的红利、价值、基本面策略同样跑输恒生指数（黄线）↓
综上，聪明和机灵是会变化的，指数的编制规则决定了它没法变化，只能固守一种风格。我认为smart beta既不聪明、也不机灵（smart），实质是风格beta。我认为应该翻译成风格指数或者策略指数更为合适。
二、smart beta的收益来源到底是什么？
上篇文章我们说到：市值加权指数基金的收益主要取决于该市场平均投资水平，整体水平越高，收益就越能体现国运。
smart beta的编制规则依据成长、价值、低波、质量等不同的策略构建，其收益来源取决于市场一大部分参与者的投资策略（方法）的偏好。
当市场上有一群人同时偏好使用某个策略时，符合这个策略的股票就会涨更多，该策略的指数基金也会涨的更多（使用该策略的主动基金也会）。这时候由于出现了赚钱效应，往往又会有更多人来使用这种策略，进一放大效果，使得整个市场呈现出风格偏好。
风格偏好的反面是风格不偏好，当市场上有一群人都不看好/不使用某个策略、某种风格的时候，这些股票就会下跌，由于下跌，又会导致更多人不看好，从而继续下跌，也会使得市场呈现出风格偏好。
市场在一种风格上的偏离程度越大、持续时间越久、出现次数越多，对应风格以及相关性强的其他风格的指数基金就会表现越好，与之相关性越低的风格就会表现的越差。
根据我的研究，我认为价值、红利、基本面等策略相关性较强；
成长、等权重、小盘等策略的相关性较强；
动量和反转策略的相关性较强；
质量与龙头策略、喝酒吃药的相关性较强；
三、为何市场会产生系统性的风格偏好?
原因非常多，与策略原理、投资者结构、机构抱团、路径依赖、历史表现、经济周期等等都有些关联。
比如质量策略选出的往往都是高ROE的好公司，符合价值投资逻辑，自然会有很多人使用。
比如当流动性宽松时，成长风格往往表现更好；流动性收紧时，红利策略表现更好；
比如机构为了业绩和排名，抱团于一类股票里，这个不管是A股还是国外市场，都多次发生。
比如股市在历史上呈现出的某些特性，会被一些人当成一个客观规律去使用，典型的例子就是价值和成长的风格轮动，以及熊市里的喝酒吃药。
四、风格只代表市场偏好，不代表正确
1、有些风格偏好不一定是正确的、理智的，但只要相信的、使用的人足够多，就会呈现出来。比如动量策略，典型的追涨杀跌，牛市阶段却很有用。反转策略认为跌多了就会涨，典型的投机思维，在曾经的炒壳行情里非常有效。
2、风格偏好多多少少也会有一些合理之处，否则的话，难以形成市场上多数人相信且使用的规模效应。比如质量、成长、红利、基本面等策略都与价值投资理念息息相关，等权重符合分散投资原理，动量符合强者恒强。
3、风格偏好也可能是非主观产生的被动特征，它不是投资者刻意形成的，而是一批共同偏好的投资行为产生的特殊效果。比如低波策略反映了好股票的典型特征（波动率低）；再比如A股的高/低股价策略（即买股价最贵或最便宜的一批股票），都阶段性的有超额收益。这都是被动产生的市场特征。
4、风格偏好有时候会演绎的比较极端，这与市场的理性程度（韭菜浓度）有关。比如美股历史上的互联网泡沫以及漂亮50行情。以及现在（2020.6）的A股格局：一边是科技成长、质量的指数估值分位数高达99%，另一边是价值、红利等指数的估值分位数接近1%。
五、smart beta指数基金的投资误区
1、并不是过去表现好的smart beta未来一定会继续表现好
最典型的例子就是小盘风格。从过去15年看，A股的小盘策略有明显的超额收益，基本上盘子越小收益越高，下图能看到，15年累计收益次序为中证1000＞中证500＞沪深300＞中证100。
可是随着经济增速放缓、机构占比提高、外资进入、IPO放开等变化，小盘策略开始渐渐失效，从近几年来看，收益情况正好与上面的次序相反(图中箭头所示）。
2、也不是过去表现不好的smart beta未来会延续不好
质量策略过去很长时间是失效的。好股票居然不受待见？想想还真是挺魔幻的，在大A却真实发生过。下图为质量指数央视50（蓝线）从2012.6成立以来与中证全指的对比（红线）。专家们选出来的好股票，在前4年都是跑输大盘的，直到2016年才开始慢慢跑赢。
3、有些smart beta指数长期来看是跑赢基准的，但是中间会有很长一段时间是失效的，令投资者难以忍受
例如标普红利指数长期来看确实跑赢了中证500（基准），可是根据我的研究，该指数在过去15.5年里，有9.9年都是跑输中证500或持平的，剩下的时间虽然跑赢了，但基本上都处于下跌市。请问这样一个指数，你真的能坚持持有吗？投资前不妨掂量掂量。
关联阅读：此文将颠覆你对标普红利机会指数的认知
4、不要逆风的时候去赌一个投机的策略，期待风口的到来
逆向投资是没错的，但是逆向投机就不对了。就好像赌大小，前面一直出小，你一直买大并不会提高胜率。
比如动量策略（即认为涨的多的未来会继续涨的更多），往往在牛市时的时候才会发挥好的效果，你要是在熊市的时候去配置，赌牛市到来，可能摔的很惨。
牛市真的回来吗？什么时候来？来的时候一定是呈现出疯牛特征吗？这些都是不确定的。即使会来，你也很有可能倒在黎明前夜。
综上，大家投资smart beta的时候切勿刻舟求剑，一定要研究编制规则，看清楚该风格的本质是什么，掌握特性，理性投资。
六、究竟哪些策略可能是正确的、能长期带来超额收益？
这是一个见仁见智的问题。我个人认为：长期来看，只有符合股权价值投资原理的策略才能持续带来较好的超额收益。要么是持续寻找一批具有较强成长性的股票，要么长期持有一批具有稳定护城河和长赛道的好公司。对应的是质量和成长策略。虽然也会阶段性的失效，但是长期来看，能持续的产生超额收益。
价值、红利、基本面和等权策略，也勉强符合投资逻辑，能稳定赚取收益，但不一定能保持稳定超额收益。
动量、反转、低波、小盘等策略,未必符合投资本质，更偏向投机，只会在特定的阶段呈现出超额收益，阶段性或长或短。若使用不当，很有可能造成亏损。
下图为近十年来美股风格走势对比，标普500质量-红线，标普500成长-紫线，标普500价值-黄线，标普500-蓝线
下图为近七年美股风格走势对比，标普500红利-红线，MSCI动量-紫线，罗素2000(小盘)-橙线，标普500低波-黄线，标普500-蓝线
注：1、美股是一个定价较合理的市场，市值加权（标普500）会比较有效；
2、过去十年美股收到了FAANG的较大影响，FAANG偏向成长和动量，仅供参考。
七、我对smart beta指数基金的投资建议
分为两种情况：
1、具有市场风格识别能力且有能力跟踪变化的投资者，可以根据市场风格，选择合适的风格指数基金去配置，力争获取超越市场beta的风格beta收益。
我定性为“投机”，本质是根据市场风格去调整筹码，把各种风格指数基金当成工具使用。未来随着市场越来越成熟，该方法可能会失效。
2、没精力研究、无市场风格识别能力、或者不认可以上投资方式的投资者，建议只配置那些自己认可的、符合价值投资原理的风格指数基金，通过长期持有来获取收益。
我定性为“投资”，本质是相信该策略原理，通过长期持有确保策略产生效果，难在长期坚持。
需要说明的是：并不是依据风格投机的方法就不对，其实我个人也有部分仓位采取这种方法。我觉得在A股做低频风格轮动，还是可以搞一搞的。
不过随着市场越来越有效，风格会越来越难以预测，坚守长期价值投资的理念，可能会更容易和轻松。
结语：今天的文章偏进阶，不知道大家看懂了没？关于smart beta是什么，有哪些smart beta，我过去已经写过这么多文章来探讨各种风格的smart beta，没看懂的朋友大家可以回头翻一翻：
Smart beta策略研究和指数基金分析①——价值（低估值）
Smart beta策略研究和指数基金分析②——质量(高ROE)
Smart beta策略研究和指数基金分析⑦——市值（规模&大小盘）
当我们谈论定制smart beta策略的时候，我们在谈论什么
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成文日期：2020.6.3
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