【012】Alpha vs Beta:你的 alpha,大家的 beta


(suibiantell) #1

本文为我们的公众号【因子动物园】的第 012 篇文章,也是smart beta 专题的第 001 篇文章。原文请戳

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30秒速览】Alpha 与 beta 之争,是金融学界和业界永恒的话题。Alpha 吸引着大批聪明人竞折腰,但研究表明,alpha 往往会随着信息的透明化而大幅衰减。而资产配置/因子配置所对应的 beta 收益,一方面意味着长期稳健的风险溢价,另一方面,通过再平衡等措施,实际上可获取持续的 alpha ,这一观察,其实颇具讽刺意味。但这并不意味着 alpha 必将失败,真正重要的是,不同的资产管理规模,核心点是不同的,小规模机构追逐 alpha 仍是有益的,但对于大型机构,beta 配置是核心的,甚至仅有的出路。

1. Alpha 与 Beta 之争

美人如此多娇,引无数英雄竞折腰;Alpha 大概便是主动资产管理行业的高冷美人,青年才俊们绞尽脑汁,目标都只为获取 alpha 。对于 beta ,业界则往往不屑一顾,也对,毕竟,通过投资各种 ETF ,就可以非常便宜地获取 beta ,如果这一,大概也就没主动基金经理什么事了。

学界则别有一番景象。自从 Malkiel, and Fama (1970) 提出有效市场假说以来,虽然诸多实证研究指出,市场并非那么有效,但有效市场理论仍深入人心。换言之, beta 占据着主流。当然,近年来,行为金融理论大行其道,统计套利也日益流行,学界的态度也有所改变。

我们的问题是, alpha 的美丽真的这么持久吗?抑或只是终将消逝的“虚假的繁荣”,就如再美的姑娘,也会有年老色衰的一天?如果答案是持久的,那么, alpha 仍值得追逐;如果是后者,那就另当别论了。

2. Alpha 的持续性

要理解 alpha 是否可持续,我们得考虑 alpha 的来源。经典电影《Margin Call》对此有很鞭辟入里的表述:【Be first, be smarter, or cheat. 】即要么比别人快,要么比别人聪明,要么欺骗别人。所有方法背后,本质上,都是你拥有信息的优势:更快获取信息提早布局,利用更高明的信息加工能力挖掘价值,甚或利用信息不对称诱人接盘。

所以,聪明如您大概也已有一个判断,长期看, alpha 是不可持续的。由于 alpha 是信息优势的体现,而投资者的交易行为,会将其信息反应到对应的资产价格中,因此,在中长期,随着策略背后的逻辑逐渐为人所知,信息优势消失, alpha 也便大幅缩减。

学术研究也给出了支持这一论点的证据。典型地,一个投资策略,往往可以看作对一个或一组因子的暴露,因此,因子在公开发表前后的表现差异,可以很好地表征 alpha 的衰减。

McLean, and Pontiff (2016) 可谓这方面的代表作。他们研究了 97 个公开发表的因子,指出这些因子在样本外的表现,平均下降了 26%,而在公开发表之后,更是下滑了 58% ,非常非常得惊人!样本外表现的下降,大体可反映数据挖掘导致的偏差,而余下的 36%,则可归因于公开发表后因子收益的衰减。

受此启发,Jacobs, and Muller (2016) 对美国和其他 38 个国家市场共 241 个投资异象进行了细致的研究,并得出了不完全一致的结论。他们指出,美国市场是唯一在因子公开发表后,表现有经济意义和统计上都显著的下滑的市场。在其他市场中,因子在发表后,仍能获得持续的超额收益。他们进一步指出,这可能是由于分割的区域市场中存在更强的套利限制所致。

但不管怎么样,alpha 会随着信息的扩散,在相当程度上衰减,是不争的事实。 更有甚者,随着 alpha 因子日益透明化,过去的 alpha 因子,在未来可能变为 beta 因子,尤其是那些简单明了、易于实施的因子,经典的价格横截面动量便是一个很好的例子。

3. Beta 的意义

再来看 beta 。Beta 代表的是资产或投资组合对系统性风险因素的敏感性。从资产定价的角度,只有系统性风险才蕴含着风险溢价,可以为投资者带来回报,而 beta ,正是对承担的系统性风险的度量。

理论框架中,beta 的含义就是这么清晰简单。但在实践中,却并非这么容易。难点在于,正如 Fama 指出的,我们首先要确定定价模型的设定是否正确,然后才能准确地计算 beta 。但事实上,我们并不知道真正的定价模型(underlying asset pricing model)是什么,如果有这么一个真实定价模型的话。因此,某种程度上,我们计算得到的 beta 都是错误的。此外,beta 的计算,还依赖于我们的样本,因此必然有估计误差。当然,这并非本文的主题,此处不再赘述。

即便如此,beta 还是有着极为重要的含义。学术研究中,它代表着系统性风险的溢价,而实务中,通过 ETF 等产品,可以便宜、轻松地获取 beta 收益。但这引出了一个很重要的问题,市场中大部分 ETF 都是跟踪宽基指数,或特定行业指数,但实证资产定价的研究表明,风格因子是很重要的系统性风险因子,具有长期的配置价值,但并没有相应的 ETF 产品可以选择。因此,smart beta 类产品应运而生,美国市场上,已经有一些成熟产品,国内市场中的相关产品预计也会很快扩容。而这些产品背后,实质上就是因子组合的构造和配置,这也是我们的核心研究主题之一。

此外,从长期看,伴随经济增长,股票市场指数大概率是会上涨的。但风格因子则不尽然。有的因子有正的风险溢价,有的则蕴含着负的风险溢价。从这个角度看,因子代表的仅仅是一种特定的收益/风险组合,既可以买入,也可以卖空,二者都有可能获利。

一个典型的例子是波动率风险。诸多研究表明,波动率风险有着负的风险溢价。事实上,相当多策略,实质上都是通过卖空波动率以持续获利。这些策略的问题也很明显,就是当波动率急剧上涨时,它们会迅速亏掉大把钱,甚至一夜之间亏掉过去数年累积的盈利。反过来,通过买入深度虚值期权,虽然会长期持续亏小钱,但一旦遇到危机时期,便可能一夜之间获取数倍的盈利,这正是 Taleb 大神基于其黑天鹅理论所制定的策略。

4. Beta 配置带来的 Alpha

因子配置,或者 smart beta 产品,通过组合、配置多个不同的因子,一方面,可以获取长期的风险溢价,另一方面,也可以通过动态配置,获取一部分 alpha 。两个重要的方法是因子动量(factor momentum)和基于因子估值的择时。此外,经典的资产组合构建方法,也可以应用于因子配置。通过定期再平衡,可以在长期获取 alpha。而这部分 alpha 的来源,核心是分散化收益和卖空波动率,其中,前者是经典金融理论中,唯一的免费午餐,是真正的长期的 alpha 。

换言之,当你专注于 beta ,哪怕是通过一些简单的再平衡方法,在长期中,都可以获取持续的 alpha 。反之,当你专注于 alpha ,随着市场对此越来越了解,alpha 终将大幅减少、消散,甚至退化为 beta ,变为新的资产定价模型的 beta 。即便你对收益来源高度保密,你的交易行为仍会出卖你,使得市场追赶上你,让你失去曾经的优势。

5. Beta 注定胜出吗?

既然如此,beta 注定会胜出吗?如果您这样想,就过于片面了。事实上,随着数据可得性大幅度提升,随着理论和分析方法的发展,可以挖掘的 alpha 因子也有很多。真正的问题在于,就如同高频交易策略,alpha 因子的市场容量往往有限,对于小资金(几十亿,甚至几百亿,某种程度上都是小资金),持续挖掘 alpha 是有利可图的。但对于大型资管机构,alpha 便无利可图,配置 beta 是仅有的出路。对比一下 Bill·Ackman 和 Warren·Buffett ,耶鲁捐赠基金和挪威主权基金,便一目了然。

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参考文献:

  • Jacobs, Heiko, and Müller, Sebastian. “Anomalies Across the Globe: Once Public, No Longer Existent?.” Social Science Electronic Publishing, available at https://ssrn.com/abstract=2816490.
  • Malkiel, Burton G., and Eugene F. Fama. “Efficient capital markets: A review of theory and empirical work.” The journal of Finance 25.2 (1970): 383-417.
  • Mclean, R. David, and J. Pontiff. “Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?.” The Journal of Finance 71.1 (2016): 5-32.
  • Werner, Andrea. “‘Margin Call’: using film to explore behavioural aspects of the financial crisis.” Journal of Business Ethics 122.4 (2014): 643-654.