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因子轮动与因子投资：Smart Beta 投资方法探讨投资要点： 伴随资产配置理念的深入人心以及 FOF 类产品的不断创设，指数化投资日益流行，尤其是 2018 年，指数基金风靡一时，规模逆势大增。指数化投资凭借其低廉的成本、便捷的操作以及稳定的风格，正成为大类资产配置策略实施的重要工具。 目前市场指数众多，除各类宽基指数外，Smart Beta 指数也在不断创设，如低波因子指数、红利因子指数、盈利质量指数等。那么如何对各类指数的投资机会进行把握，即如何研判各类指数的收益风险比，进而进行配置，是一个投资实践中很现实的问题。为此，我们有必要建立起一个对指数的统一评价及分析体系。 指数化投资的核心是获取 Beta 收益，而 Beta 收益的来源众多，既可能来自于市场基准收益，也可能来自于行业收益，还可能源自于如规模、估值、低波等各类市场风格幅度收益。以 Barra 为代表的风险归因模型将资产或组合的收益率拆解为了各类风险因子（涵盖国家因子、行业因子以及风格因子）的贡献。按照这一框架，某一指数实际上就可以看成是一系列公共的风险因子与其自身特质因子的组合，这样以来，不同指数间就具有了可比性，对指数投资机会的把握，相应也就转化成了对各类风险因子的未来投资回报的比较与把握——这是指数化投资的核心。 对各类风险因子投资机会的把握，本质上是一个因子择时或者说因子轮动问题。因子潜在回报率的高低取决于多种因素，要构建多因子框架才能实现对各类风险因子的回报预测，这就是“因子的因子”研究。风险因子的众多影响因素中，基本面因子无疑是最符合逻辑的，以低波因子为例，从逻辑上看该因子应与经济增长有密切关联，当经济处于下行周期时，投资者情绪趋于悲观，厌恶风险，而低波因子恰好可以迎合这类需求，故经济下行期低波因子的表现较上行期应会较好；成长因子也与经济增长在逻辑上相关性较强。经济上行期，投资者情绪乐观，更加重视上市公司的成长预期与成长空间，成长股受青睐，而经济下行期，防御为上，投资者追求的是安全边际，个股成长性的重要程度会有所下降，从而因子的效力也有所降低。 本文主要从基本面角度探讨市场主流风险因子的轮动规律，构建风险因子的多因子轮动模型，并尝试将因子轮动运用至 Smart Beta 投资中。 风险提示：数量化策略研究主要基于历史数据，可能存在模型设定偏差的风险。 内容目录- 风险因子构建
- 宏观基本面指标对风险因子的影响逻辑测试
- 多维度宏观指标与因子轮动模型构建
3.1. 不包含规模因子的风险因子轮动模型
3.2. 包含规模因子的风险因子轮动模型. - 因子轮动模型在 Smart Beta 投资中的应用
图表目录
图 1：风险因子累计收益率
图 2：风险因子配置权重（不包含规模因子）
图 3：因子轮动模型历史净值走势（不包含规模因子）
图 4：风险因子配置权重（包含规模因子）
图 5：因子轮动模型历史净值走势（包含规模因子）
图 6：各指数在各风险因子上的暴露度
图 7：Smart Beta 轮动策略历史净值走势
图 8：Smart Beta 轮动策略历年收益
表 1：风险因子概述
表 2：不同宏观指标下的风险因子方向
表 3：PMI 新订单指数不同运行状态下的风险因子排序
表 4：因子轮动模型历史回测结果（不包含规模因子）
表 5：因子轮动模型历史回测结果（包含规模因子）
表 6：Smart Beta 轮动策略历史回测结果
伴随资产配置理念的深入人心以及 FOF 类产品的不断创设，指数化投资日益流行，尤其是 2018 年，指数基金风靡一时，规模逆势大增。指数化投资凭借其低廉的成本、便捷的操作以及稳定的风格，正成为大类资产配置策略实施的重要工具。 目前市场指数众多，除各类宽基指数外，Smart Beta 指数也在不断创设，如低波因子指数、红利因子指数、盈利质量指数等。那么如何对各类指数的投资机会进行把握，即如何研判各类指数的收益风险比，进而进行配置，是一个投资实践中很现实的问题。为此，我们有必要建立起一个对指数的统一评价及分析体系。 指数化投资的核心是获取 Beta 收益，而 Beta 收益的来源众多，既可能来自于市场基准收益，也可能来自于行业收益，还可能源自于如规模、估值、低波等各类市场风格幅度收益。以 Barra 为代表的风险归因模型将资产或组合的收益率拆解为了各类风险因子（涵盖国家因子、行业因子以及风格因子）的贡献。按照这一框架，某一指数实际上就可以看成是一系列公共的风险因子与其自身特质因子的组合，这样以来，不同指数间就具有了可比性，对指数投资机会的把握，相应也就转化成了对各类风险因子的未来投资回报的比较与把握——这是指数化投资的核心。 对各类风险因子投资机会的把握，本质上是一个因子择时或者说因子轮动问题。因子潜在回报率的高低取决于多种因素，要构建多因子框架才能实现对各类风险因子的回报预测，这就是“因子的因子”研究。风险因子的众多影响因素中，基本面因子无疑是最符合逻辑的，以低波因子为例，从逻辑上看该因子应与经济增长有密切关联，当经济处于下行周期时，投资者情绪趋于悲观，厌恶风险，而低波因子恰好可以迎合这类需求，故经济下行期低波因子的表现较上行期应会较好；成长因子也与经济增长在逻辑上相关性较强。经济上行期，投资者情绪乐观，更加重视上市公司的成长预期与成长空间，成长股受青睐，而经济下行期，防御为上，投资者追求的是安全边际，个股成长性的重要程度会有所下降，从而因子的效力也有所降低。 本文主要从基本面角度探讨市场主流风险因子的轮动规律，构建风险因子的多因子轮动模型，并尝试将因子轮动运用至 Smart Beta 投资中。
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