海外低波类Smart Beta产品发展现状 [page::2]

• 美国市场中，低波类Smart Beta ETF数量占比约4.5%，规模占比6.5%，居多因子前列。

- 过去5年内美国低波类产品新增14只，资金净流入达212亿美元，显示出较强的生命力。

• 低波ETF由贝莱德和景顺等大型机构主导，年化收益超过8%。

代表性美国低波类ETF及指数构建方法 [page::3]

| 代码 | 基金名称 | 成立时间 | 管理费 | 过去五年收益率 | 指数构建方法 | 权重方法 |
|------|--------------------------------------|----------|-------|---------------|-------------|------------|
| USMV | iShares Edge MSCI Min Vol U.S.A. ETF | 2011/10/18 | 0.15% | 12.91% | 最小方差法 | 波动率倒数加权 |
| SPLV | Invesco S&P 500 Low Volatility ETF | 2011/5/5 | 0.25% | 11.57% | 波动率排序法 | GICS行业权重限制 |

• 两大指数构建方法主要为波动率排序法和最小方差法，均通过有效控制组合波动率达到风险调整收益目标。

A股市场波动率因子效果及多空组合表现 [page::4][page::5]

• A股不同股票池中波动率因子表现显著，IC值均为负，表明低波动倾向于跑赢高波动。

- 多空组合回测显示低波动股票长期跑赢高波动股票，尤其在大市值及长周期下表现更优。

• 小市值股票短周期波动率因子表现更佳，反映投资者对高波动小市值存在投机性偏好。

低波组合分阶段市场表现分析 [page::6]

• 低波组合在牛市中表现略逊基准，熊市及震荡期表现优异，有效控制了最大回撤。

- 多个A股主要股票池中，低波组合收益率与夏普比率均优于基准，展现防御性配置价值。

• 低波组合尤其在2008、2011、2016年等市场大跌阶段跌幅较小。

低波Smart Beta策略净值趋势 [page::7]

• 波动率倒数加权策略持续跑赢市值加权组合和基准指数，显示了低波策略的稳定性和持续性。

国内低波类Smart Beta产品发展与市场份额 [page::8]

• 2017年后国内低波类Smart Beta产品快速增长，当前规模占比7.6%，数量占比7.4%，位列第六。

- 多个基金公司布局低波产品，基金募集积极，涵盖沪深300、中证500等主要指数。

主要低波类基金产品业绩表现对比 [page::9]

| 基金代码 | 基金名称 | 累计收益(%) | 年化收益(%) | 最大回撤(近1年 %) | 夏普比率(成立以来) |
|--------------|--------------------------|-------------|-------------|----------------|----------------|
| 512260.OF | 华夏创业板低波蓝筹ETF | 14698 | 6.54 | -10.76 | 0.95 |
| 159966.OF | 华安中证500行业中性低波动ETF | 35.71 | 1.29 | -19.13 | 1.29 |
| 512260.OF | 平安MSCI中国A股低波动ETF | 3.49 | 0.27 | -8.87 | 0.30 |
| 005051.OF | 上投摩根港股低波红利A | 51.79 | 0.01 | -11.58 | 0.01 |

• 国内低波类基金产品业绩表现稳定，部分产品年化收益较高，波动率控制良好。

- 各产品跟踪指数持股数量、编制方法、加权方式存在差异，分为行业中性、股息率加权和波动率倒数加权三种主要类型。

低波类Smart Beta指数编制差异 [page::10]

| 指数名称 | 跟踪产品数 | 选样方法 | 加权方法 |
|---------------------------|------------|-----------------------------------------|--------------|
| 中证红利低波动指数 | 3 | 过去3年股息率最高的75只中波动率最低50只 | 股息率加权 |
| MSCI中国A股国际低波指数 | 2 | 货币计价优化构建最低绝对风险组合 | 波动率倒数加权 |
| 沪深300行业中性低波动指数 | 1 | 最近一年收益波动率排名靠前100只，行业中性样本分配 | 波动率倒数加权 |
| 创业低波蓝筹 | 1 | 盈利、稳健性、违约风险和低波动多因子等权评分选股 | 因子得分加权 |

• 不同指数以不同维度筛选及加权方式，实现不同的低波智能贝塔投资目标。

- 低波红利结合股息率因素，偏好高股息、高稳定的防御型股票。

风险提示与监管声明 [page::0][page::11][page::12]

• 历史数据有效性不保证未来表现，市场风格切换可能导致因子失效。

- 极端市场环境可能大幅冲击因子效果，投资者应有风险控制措施。

• 研究机构与分析师声明各项观点为个人判断，投资需谨慎。

Smart Beta 产品分析之低波因子——详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

报告标题：Smart Beta 产品分析之：低波因子（FOF 系列研究之九）
作者：朱剑涛
发布机构：东方证券研究所
发布日期：2019年7月（报告中相关日期至2019年6月）
研究主题：聚焦Smart Beta产品中“低波动（Low Volatility）因子”策略，覆盖海内外低波类Smart Beta产品发展情况、表现分析及风险提示。

报告核心论点

报告明确指出，低波动策略通过控制下行风险表现出较稳定且优异的历史业绩，符合市场主流投资理念，在投资者中易于理解和接受。随着全球股市下跌，低波策略因其防御性特征备受青睐。美国Smart Beta ETF中，低波因子产品数量和规模均位列前五；而A股低波策略起步较晚（2017年才兴起），但发展迅速并显示出显著的选股效果。[page::0,2]

投资评级及风险提示

报告未给出单个标的的明确评级，强调低波因子的历史有效性但提醒未来风格转换风险，尤其在极端市场环境下因子可能遭遇重大冲击，需做好风险管理。[page::0,11]

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二、逐章深度解读

1. 引言与Smart Beta背景（页2）

Smart Beta产品结合了主动选股与指数化被动投资优势，通过改变传统市值加权方式，聚焦特定风险因子以寻求超额收益。低波动策略成为较为主流且广受关注的Smart Beta策略之一。低波动策略的最大优势在于有效控制下行风险，收益稳定性优良，满足“抗跌”投资需求，尤其适合市场波动期的资金避险配置。[page::2]

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2. 海外低波类Smart Beta产品分析（页2-3）

• 发展现状：美国Smart Beta ETF中，低波类产品数量占比约4.5%，规模占比6.5%，均位列前五。近五年新增14只，资金净流入达212亿美元，显示较快成长及受欢迎度。
• 代表产品：

- iShares Edge MSCI Min Vol U.S.A. ETF (USMV)，管理规模303亿美元，近十年年化收益达14.58%，费用率极低(0.15%)；
- Invesco S&P 500 Low Volatility ETF (SPLV)，规模119亿美元，近十年年化收益13.06%。

• 指数构建方法：

- 波动率排序法：筛选过去一段时间波动率最低的个股，集中投资低波动性股票，行业权重有限制。
- 最小方差法：运用均值-方差优化模型，在指定约束条件下构建全组合，使组合总体波动率最小化。

这两类方法均体现从定量视角优化风险敞口的思路，均斩获了长期稳健的收益，市场认可度高。[page::2,3]

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3. 国内低波类Smart Beta产品分析及其有效性（页4-7）

a) 波动率因子选股表现

报告指出：

• A股散户交易比例过半，散户倾向于“彩票心理”（偏好高波动股票以追求爆发收益），过高估值预期导致高波动股票长期表现不佳。

- 回测显示，波动率因子（基于过去1、3、6个月波动率）在沪深300、中证500、中证1000、中证全指等不同市值股票池均展现显著的负向IC（信息系数）指标（-4.77%至-7.33%），表明波动率越低的股票具有超额收益潜力，且IC_IR稳定在-1左右，统计显著。

• 小市值股票中，短周期波动率因子表现更优；而大市值股票则是长期周期的波动率因子更有效。

这意味着选股依据波动率因子具备较强的负相关选股能力，且不同市值和周期的应用值得区分考量。[page::4]

b) 多空组合净值表现 (图5)

• 图5呈现了基于波动率因子选出的多空组合的累积净值走势，整体趋势显示低波动股票长期超过高波动股票收益，尤其在2013年后呈现复苏特征，且2019年Q2市场回调时低波策略明显跑赢市场。

- 各股票池（沪深300、中证500、中证1000、中证全指）均显示此趋势，但细节上小盘股周期不同，验证了波动率因子周期性表现差异。

这一趋势支持低波因子作为择时和选股工具的有效性。[page::5]

c) 纯多头低波组合表现（图6、7）

在A股三个主要股票池（沪深300、中证500、中证全指）：

• 字体内容中提供了清晰的分阶段牛熊震荡市表现对比，低波组合在熊市与震荡市中波动率更低、跌幅更小，表现更稳定，且总体收益优于相应基准指数。

- 牛市阶段低波组合表现略逊于基准，但因可穿越市场周期整体年化收益优异。

• 换手率低，适合机构投资者配置。

图7中净值曲线进一步印证低波组合市值加权和波动率倒数加权组合均显著跑赢基准指数，尤其波动率倒数加权法优势更明显。[page::6,7]

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4. 国内低波类Smart Beta产品发展状况（页8-9）

• 国内Smart Beta产品于2016年后加速发展，截至2019年6月，发行94只产品，规模327亿元。低波类产品虽起步晚（2017年后），但增长迅速，数目占比7.4%，规模占比7.6%，在所有Smart Beta类型中排名第六。
• 低波类产品在数量及规模上均呈增长趋势，机构投资者认可度提升，多家基金公司积极布局。
• 截至2019年6月，市场上有5只低波类Smart Beta基金和6只红利低波类基金，代表了多样的指数设计和策略实现。
• 多只基金如中金MSCI中国A股低波动A、华安中证500行业中性低波动ETF等成立以来业绩表现突出，累计收益较高。
• 编制方法存在差异：

- 持股数量从50只到150只不等；
- 指数构建分为以波动率倒数加权为主（纯低波指数）与结合股息率评分的低波红利指数；
- 有的指数采用行业中性选股以降低行业偏差，增加分散。

• 投资策略差别：低波红利类指数更强调股息率，与纯低波动策略侧重点不完全一致。

此章节详细披露了国内低波策略产品的市场结构及指数构建差异，体现了国内市场对低波策略应用的多样化。[page::8,9]

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5. 低波类Smart Beta指数编制方法细节（页10）

表格详列国内主要低波类指数对应的股票池、选样方法及加权方法，重点如下：

• 诸如“中证红利低波动指数”选取现金股息率最高的75只股票，再挑选其中波动率较低的50只进行股息率加权

- MSCI中国A股国际低波指数通过均值-方差优化构建最小方差组合

• 沪深300及中证500行业中性低波指数采用行业中性样本分配样本数量，选取波动率最低股票，波动率倒数加权。

- 创业板低波蓝筹指数结合盈利及财务稳健等多个因子加权，量化多维打分筛选低波股，中性化程度较高。

• 恒生港股通高股息低波指数，类似红利低波策略，先选高股息后选低波动。

贯穿始终的是波动率倒数加权为主流加权方法，强调低波动带来收益优势，红利低波则偏重分红稳定性。[page::10]

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6. 风险因素与提示（页0，11）

• 整体因子有效性基于历史数据验证，未来市场存在较大风格切换可能；

- 极端市场可能导致因子和模型失效，收益和风险表现剧烈波动；

• 建议投资者密切监控因子活跃度和风格变化，强化风险控制措施。

报告虽然未详细定性风险概率，但提醒市场环境变化对因子适用性的重大影响，提示投资者保持谨慎。[page::0,11]

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三、图表深度解读

图1-2（页2）

• 展示了美国Smart Beta ETF的规模（图1）和数量占比（图2），低波类产品规模占6.5%，数量4.5%，均排前五，显示市场较高认可度和产品多样性；

- 价值、红利、成长等类型占据主导，但低波持续获得资金流入。

结合文本，图表佐证海外低波产品市场定位及发展势头。[page::2]

图3（页3）

• 五大主力美国低波ETF具体数据（规模、费用、成立时间、收益）

- 规模最大为USMV（303亿美元），费用最低0.15%，成立时间较早且长期业绩稳定优异（近10年年化14.58%），表明低成本与长期表现良好；

• 各基金均采用类似的最小方差法和波动率倒数加权策略。

该表直观呈现了海外代表性产品优势和生命力，强调大机构的认可及市场验证。[page::3]

图4（页4）

• A股四大股票池波动率因子IC、信息比率等统计数据，均为负向IC（-4.77%至-7.33%），各周期表现差异明显；

- 小市值更突出，表明投机更明显，价量效应更强。

体现因子选股效果稳健且具有统计学意义。[page::4]

图5（页5）

• 四个股票池低波高波多空组合净值走势，低波股票表现整体优胜，期间经济周期波动明显；

- 高波组合波动较大，尤其在熊市中跌幅显著。

佐证低波策略抗跌且选股有效。[page::5]

图6（页6）

• A股低波策略在不同市场状态（牛、熊、震荡）下收益及回撤表现分阶段统计；

- 低波组合在熊市与震荡市中跌幅小于基准，牛市时略逊；

• 换手率及波动率指标支持机构投资者配置价值。

展示低波策略的防御性和跑赢市场的能力。[page::6]

图7（页7）

• 展示沪深300、中证500、中证全指各组合市值加权和波动率倒数加权净值变化

- 波动率倒数加权组合表现最佳，远超基准，体现低波策略收益稳定且超额。

图形直观明了显示选股与加权方法的重要性。[page::7]

图8-9（页8）

• 国内Smart Beta产品规模及数量分布，红利与基本面占比较大，低波策略紧随其中。

- 低波及低波红利产品占比接近7%-8%，反映市场对该因子的认可度逐步提升。

图表体现产品多样性及市场接受度的提升。[page::8]

图10（页10）

• 详列代表性指数的股票池、选样及加权方法；

- 多只指数采用行业中性处理，强调行业分散风险控制。

反映产品的差异化和精细化设计。[page::10]

图11（页9）

• 国内低波类基金产品累计收益、最大回测、年化收益及夏普比率详尽对比；

- 中金MSCI中国A股低波动A、华安中证500行业中性低波动ETF表现突出；

• 不同基金根据跟踪指数不同表现差异显著，筹码集中度、波动率倒数加权或股息率加权差异明显。

数据充分反映基金实际表现和策略效果，并为投资者选择提供参考。[page::9]

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四、估值分析

报告主要以因子有效性验证和产品业绩作为核心，无典型绝对估值模型或目标价给出，未采用DCF或公允价值测算方法，而是通过多维度历史回测及策略绩效比较进行“相对价值”判断。

基于波动率倒数加权和最小方差优化策略，低波策略侧重于降低组合波动率风险，强调波动调整后收益的稳健性，符合现代资产组合理论，属于策略层面和风格选择范畴。

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五、风险因素评估

• 风格切换风险：历史有效性可能因市场风格转换而失效；

- 极端市场冲击风险：在剧烈动荡或非常市场条件下，因子策略可能失灵；

• 模型风险：风险因子依赖历史波动率指标，若隐含市场结构改变，策略表现可能受损；

- 流动性风险：尽管低换手率有助于降低交易成本和冲击，但极端市场中成交活跃度下降仍是潜在风险。

报告提示“需紧密跟踪因子表现，强化风险控制”，反映了对于模型外失效风险较为审慎的态度。[page::0,11]

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六、批判性视角与细微差别

• 数据局限与周期差异：低波因子在不同市值和波动率计算周期上的表现不一，投资者应注意周期选择带来的不同效果。

- 策略表现波动：2013-2015年期间小盘股风格走强时低波策略表现不佳，提示因子并非始终优越，市场风格主导作用不可忽视。

• 产品差异性：国内诸多低波指数产品采用不同持股数量和加权方式，反映策略设计多样，为投资者理解和选择带来挑战。

- 数据时间节点：报告截至2019年中，市场环境和后续行情可能使得因子表现有所变化，提示投资者需动态关注。

报告整体对低波策略较为正面，但也明示了策略潜在局限，需要注重市场大环境和风格变化的影响，态度相对审慎。[page::4,6,9]

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七、结论性综合

东方证券研究所关于Smart Beta低波因子的研究报告系统而全面地分析了该策略在国内外的发展情况及有效性。整体来看：

• 低波动策略具备显著的抗跌和风险控制优势，历史表现优于市场基准，特别在熊市和震荡市表现突出，符合机构投资者追求稳定收益和减小回撤的需求。

- 海外市场低波类Smart Beta ETF成熟且规模庞大，代表性产品凭借低管理费、高稳定回报获得市场认可，采用波动率排序法和最小方差法为主流构建方式，适合长期配置。

• 国内市场低波策略起步较晚但增长迅速，波动率因子的负选股效果显著，尤其在小市值股票和不同波动周期中各有优势。多个低波基金成立，业绩表现支撑其潜在价值。

- 低波类Smart Beta指数编制方式多样，持股数量、行业中性处理、加权方法（波动率倒数权重或股息率权重）存在显著差异，这反映了策略应用的细分和精准化。

• 风险提示也贯穿全篇，特别提醒因子有效性存在历史依赖风险，风格切换和极端市场可能导致因子失效，同时呼吁加强风险控制和动态监测。

图表支撑了各层面的分析，从海外产品规模对比，到A股因子数据统计，再到多头净值曲线和阶段性市场表现，均有力显示低波策略长期可行性和防御特性。最后，报告结合实际基金产品业绩数据，进一步说明低波策略的实操价值。

综上，报告明确展现对低波因子策略的积极看法，认同其作为Smart Beta产品重要且有效的风格因子，建议投资者在配置时考虑其防御与稳定回报特性，同时关注市场环境变化和模型风险，以实现稳健投资收益。[page::0~10]

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参考图表

图1&2：美国Smart Beta ETF规模及数量占比，低波类产品规模占6.5%，数量占4.5%，体现较高市场地位。

图3：海外代表性低波ETF的规模、费用和收益表现。

图4：A股不同股票池及周期下波动率因子表现IC指标。

图5：低波因子多空组合净值表现，低波组合稳健跑赢。

图6：低波Smart Beta策略分阶段牛熊震荡市场表现，熊市中跌幅更小。

图7：低波策略净值走势图，波动率倒数加权组合表现最佳。

图8&9：国内Smart Beta各类型产品规模与数量占比，低波策略占比稳步提升。

图10：国内低波类Smart Beta指数构建方法详解。

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综上，东方证券的报告细致、系统地解析了低波动策略在Smart Beta产品中的表现及价值，结合大量实证数据和市场实例，为机构和投资者深入理解该策略提供了权威依据和实际参考。

报告