指數(shù)增強基金優(yōu)化分析
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摘要:指數(shù)增強型基金并非純指數(shù)基金，它是在指數(shù)基金的基礎(chǔ)上對其進行優(yōu)化，加入積極的投資手段，對基準指數(shù)的跟蹤誤差進行控制的前提下，試圖獲得超越基準指數(shù)的投資回報。從投資理念上來講，指數(shù)增強基金是主動投資與被動投資的結(jié)合。就目前國內(nèi)現(xiàn)有的指數(shù)增強策略來看，大多采用多因子模型策略，但其實際業(yè)績并沒有達到預(yù)期目標。這篇文章總結(jié)并反思了指數(shù)增強策略表現(xiàn)不佳的原因，并提出可能的改進方向。
關(guān)鍵詞:指數(shù)增強基金;增強策略;多因子模型;優(yōu)化研究
近年來，以復(fù)制指數(shù)作為資產(chǎn)配置的投資策略受到了廣泛的歡迎，導(dǎo)致許多投資者采取了主動投資與被動投資相結(jié)合的模式，指數(shù)增強基金應(yīng)運而生。增強型指數(shù)基金通常采用一種定性定量的策略，這種策略將投資組合的構(gòu)成從嚴格遵循某些流行的市場指數(shù)，傾斜為一種略有不同的構(gòu)成，有望在風險水平相似的情況下產(chǎn)生更多回報，因此越來越多投資者青睞于增強型指數(shù)基金，增強型指數(shù)基金開始迅速發(fā)展起來。由于我國指數(shù)增強基金進入大眾視野時間短，尚存在許多不足，以2019年指數(shù)增強的超額收益來看，多因子模型預(yù)測能力降低，不利的市場環(huán)境等因素，使得表現(xiàn)不如歷史平均。因此指數(shù)增強基金的優(yōu)化問題成為亟待解決的問題。
1指數(shù)增強基金的概念及發(fā)展現(xiàn)狀
增強型指數(shù)基金是對基準指數(shù)的跟蹤誤差進行控制的前提下，以獲取超越基準指數(shù)的投資回報，它需要基準指數(shù)的跟蹤誤差與持倉組合保持在一定范圍內(nèi)。從投資理念上來看，增強型指數(shù)基金是主動投資和被動投資的有機結(jié)合。指數(shù)增強基金是對指數(shù)基金進行改進的一種投資策略。在對指數(shù)增強基金進行管理的時候，基金經(jīng)理要充分考慮各方面因素，他們在基金操作策略上的小小變動，都有可能或大或小地改變投資者的收益情況，因此基金經(jīng)理權(quán)衡利弊，盡可能地為投資者獲取穩(wěn)定的超額收益，增加他們認為值得購買的股票的權(quán)重，或者減少他們認為可以出售的股票的權(quán)重。從wind數(shù)據(jù)庫中的指數(shù)增強基金分類顯示，截止2019年第二季度，股權(quán)益類產(chǎn)品約1．8萬億，其中指數(shù)與類指數(shù)產(chǎn)品6072億，其中交易型開放式指數(shù)基金4382億，分級基金960億，LOF基金157億，非上市指數(shù)基金572億，指數(shù)增強基金878億。根據(jù)基金的規(guī)模和數(shù)量來看，跟蹤滬深300指數(shù)的有303．4億，中證500指數(shù)的有144．5億，上證50指數(shù)的為167．5億，其他189．7億。其中滬深300指數(shù)增強和中證500指數(shù)增強的競爭力最為激烈，同時也是指數(shù)增強的主要品種。在數(shù)量上，前者共計33只，后者共計23只。從產(chǎn)品規(guī)?？匆追竭_上證50增強規(guī)模165億，其次富國滬深300增強90億、景順滬深300增強90億，建信中證500增強60億。從基金公司規(guī)?？?，規(guī)模較大的是易方達、富國和景順長城，指數(shù)增強的產(chǎn)品規(guī)模分別為177億、174億和104億，占到了全市場的22%、22%和13%。
2、指數(shù)增強基金表現(xiàn)回顧
回顧2019，這一年里發(fā)生過太多的事，從春節(jié)后股票市場大盤的躁動、中美貿(mào)易戰(zhàn)從悲觀再到簽下第一階段的協(xié)議、豬肉價格暴漲再到年底全國范圍的疫情的爆發(fā)。在經(jīng)歷過種種意外和不安之后，2019年對于基本面量化選股策略來說也是艱難的一年。目前市面上大多數(shù)公募指數(shù)增強產(chǎn)品以對標滬深300居多，而私募指數(shù)增強產(chǎn)品則以對標中證500居多。以2015年－2019年規(guī)模最大的5只滬深300、中證500指數(shù)增強基金為研究對象，統(tǒng)計其相對基準指數(shù)的超額收益。從表中可以看出，2015－2018年，指數(shù)增強策略表現(xiàn)優(yōu)異，大幅跑贏基準指數(shù)。然而，進入2019年，在以量化基本面選股策略為主的滬深300、中證500指數(shù)增強基金中，但規(guī)模最大的5只指數(shù)增強基金相對基準指數(shù)的超額收益分別為1．66%和4．70%，均低于2015－2018年間的超額收益。由此可見，雖然2019年指數(shù)增強策略能繼續(xù)獲得正向的超額收益，但表現(xiàn)明顯不如前幾年的水平。為什么以往表現(xiàn)優(yōu)異的指數(shù)增強策略在今年變得不那么有效了?這個問題引人深思，我們對此進行探討。
3指數(shù)增強基金表現(xiàn)不佳的原因
指數(shù)增強策略在2019年表現(xiàn)不如以往那么有效，可能是源于:不利的市場環(huán)境、風險控制模型存在漏洞、模型擁擠?，F(xiàn)從這三方面分析其表現(xiàn)不佳的原因。
3．1不利的市場環(huán)境
就目前國內(nèi)現(xiàn)有的指數(shù)增強策略來看，大多采用多因子模型策略。多因子模型看似普遍適用，但其適用的環(huán)境與市場密切相關(guān)。股票收益在整個市場的離散程度、股票上漲的數(shù)量以及大小盤風格的穩(wěn)定性，都會對多因子模型的表現(xiàn)產(chǎn)生影響。我們用市值因子來衡量大小盤風格的穩(wěn)定性。當市值發(fā)生變化時，通過因子來解釋股票截面回報的差異就變得更加困難。許多共同因素在大盤股的集合選股效果相對較弱，而在小盤股的集合選股效果相對較強。因此，市值加權(quán)波動率對多因子模型績效的影響要大于普通波動率。較高的市場價值加權(quán)波動率表明小市值股票集中個股收益分散度小，多因子模型能發(fā)揮的空間有限，模型的表現(xiàn)相對較差。因此，在2019年，市值風格不穩(wěn)定、收益大于均值的個股數(shù)量占比低，市場結(jié)構(gòu)不利于多因子模型。
3．2風險控制模型存在漏洞
事實上，除了不利的市場環(huán)境會決定超額收益以外，風險控制模塊也會在一定程度上影響指數(shù)增強基金業(yè)績的表現(xiàn)。從風險控制模型來看，強化風險約束雖然可以降低短期內(nèi)的回撤，但增強策略組合的長期業(yè)績表現(xiàn)也會受到削弱，因此風險約束變量既是收益來源也是風險來源。在一定范圍內(nèi)放松約束，指數(shù)增強策略在長期內(nèi)可以獲得較為可觀的風險補償收益。但也需要承擔某些時段內(nèi)，主動的風險暴露所帶來的虧損。
3．3模型擁擠
一般情況下，我們用指數(shù)增強基金日超額收益的平均相關(guān)系數(shù)來表示模型擁擠的程度。其中有效因子會受到資金追捧，而資金買入過多又會反過來造成模型擁擠，削減收益。這個現(xiàn)象反映指數(shù)增強基金所采用的模型策略本質(zhì)上越來越趨于一致。因此，同質(zhì)化程度越來越高，模型逐漸擁擠，收益被不斷削弱，這可能是2019年多因子模型指數(shù)增強型基金業(yè)績下滑的另一個原因。
4指數(shù)增強基金優(yōu)化方向
雖然2019年指數(shù)增強策略能繼續(xù)獲得正向的超額收益，但表現(xiàn)明顯不如歷史水平。說明市場正在逐步成熟，如果不持續(xù)的研發(fā)和尋找新的因子，就很難保持一個穩(wěn)定的超額收益。面對這一困局，我們認為，可以嘗試的改進方向有:機器學習、引入高頻因子、采用“核心—衛(wèi)星”的配置方式等。
4．1機器學習
由于多因子模型被越來越多的基金經(jīng)理人廣泛運用，模型擁擠的情況似乎不可避免，也讓傳統(tǒng)多因子模型的生態(tài)環(huán)境變得愈發(fā)艱難。機器學習可以給投資者提供更強的投資信號，一方面可以避免模型擁擠，另一方面可以發(fā)現(xiàn)收益和因子間的隱含關(guān)系。雖然近年來多因子模型利用計算機技術(shù)和簡單的數(shù)學模型取得了很大的發(fā)展，但是過于簡單的數(shù)學模型已經(jīng)不能很好地適應(yīng)日益復(fù)雜的金融市場環(huán)境。機器學習的發(fā)展與融入給多因子模型注入了新的活力，機器學習正成為一種新的發(fā)展趨勢，而且機器學習算法能夠更好地識別因子間的線性關(guān)系。因此，運用機器學習方法或許可以提升收益的預(yù)測能力。
4．2引入高頻因子
可以尋找包合新信息的因子，如高頻因子來提高收益能力。高頻因子采用日內(nèi)交易數(shù)據(jù)構(gòu)建指標，可以引入交易行為信息。隨著傳統(tǒng)因子研究的深入，使用日級別數(shù)據(jù)已經(jīng)很難發(fā)現(xiàn)能夠在傳統(tǒng)技術(shù)選股因子之外提供額外選股能力的因子了。近半年來，通過高頻數(shù)據(jù)的累計效應(yīng)為低頻選股提供額外信息這種思路受到各大研究團隊的青睞，高頻因子挖掘可以提高整體策略穩(wěn)定性高頻因子收益的相關(guān)性有限，組合多個因子可以有效提高策略收益能力，降低風險。
4．3采用“核心—衛(wèi)星”的配置方式
核心資產(chǎn)部分投資于指數(shù)化產(chǎn)品，用于進行被動投資;衛(wèi)星資產(chǎn)部分進行主動投資，例如投資于個股或投資其他風格的基金等。與核心資產(chǎn)相比，衛(wèi)星資產(chǎn)通常相關(guān)性較低，回報率較高，在核心資產(chǎn)配置某一市場指數(shù)的情況下，衛(wèi)星資產(chǎn)就構(gòu)成了“指數(shù)增強器”。這種配置的實質(zhì)在于通過局部的衛(wèi)星資產(chǎn)的主動投資，來提升核心資產(chǎn)的被動投資的業(yè)績，最終提高投資的整體業(yè)績。這種配置方式既融合了被動投資低成本、低風險、長期收益穩(wěn)定的優(yōu)勢，同時又吸收了超額收益的積極投資機會的優(yōu)勢，揚長避短，最大限度地提高投資組合的有效性。
5指數(shù)增強未來趨勢
指數(shù)增強基金是在一定偏離度和跟蹤誤差的約束內(nèi)，追求相對基準指數(shù)超額收益的基金產(chǎn)品。指數(shù)增強基金持有人在收獲指數(shù)收益的同時，還能夠享受到基金管理人提供的較為穩(wěn)定的超額收益增厚，相對于被動指數(shù)投資，具有極高的性價比。對于指數(shù)基金的發(fā)展過程來看，國內(nèi)經(jīng)歷了從2008年開始的被動指數(shù)，到2010年出現(xiàn)的指增強策略?？梢哉J為，指數(shù)增強是未來投資創(chuàng)新的重要方向，但目前來說，指數(shù)增強仍是被動型投資配置的主要陣地，需要不斷優(yōu)化，才能在指數(shù)基金創(chuàng)新之路上有堅實的積累。相信在經(jīng)歷此番成交額低迷的行情后，也會使得從業(yè)人員不斷反思，模型得到提升，相信在未來數(shù)增強基金將會迎來較大的發(fā)展空間。
參考文獻:
［3］朱臻．指數(shù)基金增強策略創(chuàng)新研究［J］．財會月刊，2012(36):46－48．
［4］葉贇．基于隨機森林量化的滬深300指數(shù)增強策略設(shè)計［D］．東華大學，2019．
［5］古志婷．增強型指數(shù)基金的構(gòu)造及優(yōu)化研究［D］．廣州大學，2018．
［6］巴曙松，汪鑫．C－TEV約束下增強型指數(shù)基金管理實證研究［J］．財經(jīng)問題研究，2011(04):53－60．
［7］王冬潔．指數(shù)基金的增強機制及其績效研究［D］．鄭州大學，2013．
作者：鄭玥 單位：沈陽工業(yè)大學
