• Smartbeta策略是介于主动与被动投资之间的被动投资方式，通过增加对单一或多因子（如价值、成长、动量、波动、质量、贝塔等）暴露获取超额收益，风险特征明确且成本较低[pidx::0,4,6].

- 海外Smartbeta基金规模快速扩大，策略日益丰富，逐渐替代部分主动管理，主要策略包括多因子组合、低波动率、价值和动量等，多因子策略增长最快（图3、图4、图5）[pidx::6,7].

• 国内Smartbeta应用尚处起步阶段，基金策略多为成长与价值，红利策略数量多但规模有限，动量、质量、低波等策略稀缺，中证指数公司已建成丰富的Smartbeta指数体系（图8-15）[pidx::9,10,11].

- 过去数年公募基金资产管理规模快速增长，股票型基金占比下降，资金更多流向货币和债券基金，权益资产配置显著偏低（仅约15%），市场尚未显著激发Smartbeta配置需求（图16-18）[pidx::11,12].

• 股票型基金中主动管理基金收益表现优于被动类，指数增强型基金信息比率最高，但被动指数基金相对跟踪误差最低，混合型基金风格漂移严重（图19-22）[pidx::13,14].

- Smartbeta在公募基金中受限于投资者习惯、收益导向以及因子投资认知不足，未来随着资管新规和养老金、保险资金权益配置需求增长，Smartbeta将迎来快速发展机遇（图23）[pidx::15].

• Smartbeta能丰富资产配置底层资产，替代传统沪深300和中证500指数，多个因子Smartbeta指数均表现出明显的超额收益（年化3%-6%以上），投资组合构建方式（等权、最小方差、风险平价）影响较小（图24-31）[pidx::17,18,19,20].

- 在股债配置中引入Smartbeta指数能显著提升资产组合表现，尤其是风险平价组合，年化收益提高约1.6个百分点，夏普比率相应提升（图32-33）[pidx::21].

• 中证指数公司已推出大量Smartbeta指数，涵盖动量、低波动、质量、基本面、高贝塔及动态指数等，提供多样化产品基础支持未来Smartbeta市场发展[page_idx:22-25].

华泰证券-《Smartbeta 在资产配置中的优势》研究报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：Smartbeta 在资产配置中的优势（华泰金工 Smartbeta 专题研究之首篇）

- 研究员：林晓明（执业证书编号：S0570516010001）、刘志成

• 发布日期：2018年（具体日期未详）

- 发布机构：华泰证券研究所

• 主题：Smartbeta 策略及其在资产配置中的应用及优势，尤其聚焦国内市场环境与海外发展对比。

核心论点总结：

报告强调随着因子投资的发展及海外成熟的Smartbeta类产品的普及，国内市场也将迎来Smartbeta快速的发展期。Smartbeta以其风险特征明确、长期可提供超额收益、种类丰富且成本较低的优势，特别适合大规模配置型资金（养老金、保险资金、海外资金等）的权益类资产配置需求。报告基于广泛的数据分析和实证测试，明确认为Smartbeta产品不仅能替代一部分主动管理策略，更在资产配置组合增强收益和风险调整表现方面体现突出优势。[pidx::0] [pidx::3]

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2. 逐节深度解读

2.1 Smartbeta 研究背景与因子投资原理

• 研究背景：

因子投资理论愈发成熟，主动投资者增加因子视角。随着A股开放和大类资金进入市场，传统个股精研难度加大，配置型大资金对资产组合多样性和安全性需求提升。Smartbeta 策略正契合上述需求，填补权益资产配置风格多样化需求，且因其产品的被动性和透明度，适合做底层资产，尤其适用于FOF和机构大资金。[pidx::3]

• 什么是Smartbeta？

从CAPM模型出发，市场Beta和Alpha收益的区分，发展至多因子模型为基础的Smartbeta定义。Smartbeta实际是一个“因子Beta”收益的被动投资策略，介于传统主动投资和被动投资之间。Smartbeta产品通过增加对单一或多个风险因子的暴露，获取长期稳定超额收益，同时风险特征清晰透明。[pidx::4]

• 相关因子分析

套利定价模型（APT）扩展CAPM，引入多个因子解释个股收益。Smartbeta策略依托于基本面因子，主要因子包含市值、盈利、价值、动量、波动、红利、质量等主流因子。图表2清楚展示了主流Smartbeta所用因子（如市值、价值、动量、质量）多样且丰富。[pidx::5] [pidx::6]

2.2 海外Smartbeta市场发展状况

• 海外Smartbeta基金资产不断扩大，策略逐渐复杂化，从单因子向多因子轮动发展。

- 投资者关注降低风险、增加收益和组合多样性，同时成本敏感性增加，推动Smartbeta替代部分主动管理策略。

• ETF市场中的Smartbeta产品广泛应用，涵盖成长、价值、红利、低波动、等权等策略。美国市场2017年Smartbeta ETF资产及资金流入大幅增长，显示强劲发展势头。

- 图表3展示了2014年至2017年FTSE Russel调查中Smartbeta策略使用习惯，多因子策略增长明显。

• 图表4反映非简单被动ETF中成长、价值为主的策略占比居前，其他因子类策略分布合理。

- 图表5中MTUM表现优异，明显超过SP500和低波动率ETF USMV，体现动量因子2017年强势。[pidx::6] [pidx::7]

2.3 Smartbeta优势总结与实证

• 风险特征明确：单因子策略风险清晰，便于风格配置和风险管理。

- 长期具备超额收益能力：如沪深300波动率、红利、低贝塔策略均长期跑赢沪深300。

• 策略丰富且相关性低，多因子组合有利于提升资产组合多样化，有效分散风险。

- 被动策略成本低，执行简单透明，适合规模化大资金运用。

• 图表6和7分别表现沪深300及相关Smartbeta指数的相对走势和超额收益，体现Smartbeta的长期优势及超额收益能力。[pidx::8]

2.4 国内公募基金Smartbeta应用现状及行业发展

• 国内Smartbeta应用仍处于起步阶段，相关策略如动量、质量、低波动等基金数量极少，主要集中于“成长”和“价值”两类策略。

- 关键词匹配分析（图表8-14）显示红利类在被动型基金中略显多样，但动量、质量等策略掩盖严重，反映出国内策略体系不够丰富，基金管理产品线有待创新。

• 中证指数公司建立了相对完整的Smartbeta指数族谱，涵盖动量、波动率、质量、基本面、贝塔等多因子，红利指数亦丰富，为行业发展奠定基础（图表15）。

- 尽管公募基金资产总规模从2013年3万亿增至2017年12万亿，股票型基金占比反而下降，货币基金比例大幅提升，股票资产配置不足（图表16-18）。

• 股票型及混合型基金的年化收益明显高于债基，主动管理显示择时优势（图表19-20），指数增强型基金性价比较高（图表21-22）。

- 基金经理主动管理能力评价难度高，导致混合型基金自由度大但与预期资产配置偏离，Smartbeta作为透明的被动底层资产更适合作为配置基础。

• 目前Smartbeta接受度受到投资者教育及市场需求不足的限制，但资管新规、养老金制度改革、FOF产品兴起和权益资产配置比例提高，将带来需求释放（图表23）。[pidx::9] [pidx::10] [pidx::11] [pidx::12] [pidx::13] [pidx::14] [pidx::15]

2.5 Smartbeta与主动基金及指数增强的关系

• Smartbeta和指数增强不是完全竞争产品，指数增强仍属于主动投资，费用较高，操作灵活；

- Smartbeta为被动投资，提供成本低、风险明晰且因子多样的权益底层资产，补充传统指数被动基金产品线；

• 未来资产配置组合建设将从主动管理优选基金（MOM策略）逐渐向由Smartbeta基金构成的优选基金策略（FOF式配置）演化，催生Smartbeta需求增长。[pidx::16]

2.6 Smartbeta在资产配置组合的实证分析

• 利用沪深300、中证500相关Smartbeta策略进行组合构建（红利、贝塔、波动率、基本面），采用等权、最小方差、风险平价三种资产配置方法，基于年度调仓。

- 结果显示Smartbeta在两个大盘指数基准下均实现显著超额收益，年化超额收益多达3%-6%，波动和回撤普遍低于基准，夏普比率改善明显。

• 因子轮动和资产组合策略差异影响有限，核心是合理选择因子。

- 股债配置层面，使用Smartbeta替代传统沪深300、中证500大盘指数，组合收益显著增强，尤其风险平价组合，夏普比从0.84提升至0.88，年化收益提升约1.6%。

• 但最小方差组合因债券配置权重过高，与Smartbeta差异较小。

- 实证充分验证Smartbeta作为权益类资产配置底层的优势。[pidx::17] [pidx::18] [pidx::19] [pidx::20] [pidx::21]

2.7 附录-中证Smartbeta系列指数详解

• 包含动量、低波动、质量、基本面、高贝塔、动态指数等多因子系列，详细说明各指数代码、母指数、成分股数量、选股方法及权重构建方案。

- 例如动量类指数选取风险调整动量前若干名，低波动率指数采用波动率倒数加权，质量类指数结合盈利质量相关财务指标建模，基本面指数强调营业收入、现金流、净资产、分红等多指标综合排序。

• 该基础设施的完备为Smartbeta策略在国内推广和应用奠定坚实基础。[pidx::22] [pidx::23] [pidx::24] [pidx::25]

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3. 图表深度解读

（仅挑选关键图表，因大量图表均为数据统计和指数对比，形式类似，功能为实证分析支持）

图表1：股票收益的划分与衍生产品

• 展示股票收益分解为市场Beta、因子Beta和Alpha三部分。

- 突出Smartbeta产品定位于因子Beta，这些产品既有被动跟踪特征同时具有主动因子暴露。

• 图形明确结构，便于理解Smartbeta区分于传统被动及主动产品的逻辑。[pidx::4]

图表2：主流Smartbeta使用因子

• 多种因子表现为多彩圆形标记，大小不一，展示因子多样性和重要性。

- 包括市值、价值、红利、盈利、成长、动量、波动、质量等，说明因子投资基础广泛。

• 直观表明Smartbeta策略构建因子来源多元，具备丰富策略选择空间。[pidx::6]

图表3：FTSE Russell Smartbeta策略使用调查

• 纵向条状图展示2014-2017年调查，显示多因子组合策略大幅增加，基本面加权策略持平或减少。

- 低波动率、价值和高质量策略稳定，动量策略波动不大。

• 图表体现行业趋势和投资者偏好变化，助力理解市场需求动态。[pidx::6]

图表6 & 图表7：沪深300及Smartbeta相关指数表现

• 图6为沪深300及300低贝塔、低波、红利指数净值走势，显示Smartbeta指数长期高于基准。

- 图7为上述指数相对沪深300的超额收益走势图，确认Smartbeta持续跑赢沪深300。

• 形象体现Smartbeta显著的长期超额收益能力和风险调整优势。[pidx::8]

图表16-18：公募基金资产规模及资产配置趋势

• 图16显示公募基金总资产增长，2013年3万亿增至2017年12万亿。

- 图17、18揭示货币市场基金占比激增，股票型基金资产配置持续下降，从44%降到15%，重心向低风险资产转移。

• 显示投资者风险偏好下降，权益资产配置不足，反映Smartbeta发展空间和市场契机。[pidx::11] [pidx::12]

图表19-22：基金分类收益与风险指标

• 图19、20显示主动型基金收益普遍优于被动型基金，尤其普通股票型和偏股混合基金。

- 图21、22跟踪误差与波动率数据说明被动指数型基金风格稳定，主动管理基金波动较大但潜在超额收益更高，指数增强基金性价比优秀。

• 揭示现阶段市场不同类型基金优缺点与投资者关注点，有助推Smartbeta被动策略的市场定位。[pidx::13] [pidx::14]

图表24-27：以沪深300为基准的Smartbeta指数及组合表现

• 图24净值图显示多种Smartbeta指数及组合均高于沪深300。

- 图25超额收益图表，Smartbeta指数超额收益年化均超过3%，波动率策略表现最佳。

• 图26表格详细展示多指数及组合的收益、风险指标，最高夏普比达到0.568，显著优于沪深300的0.321。

- 图27年度超额收益分布展示Smartbeta因子轮动效应明显，适宜多因子或组合投资理念。

• 证实Smartbeta在A股市场具有稳定且超额的长期收益能力。[pidx::17] [pidx::18]

图表28-31：以中证500为基准Smartbeta表现

• 表现形式与沪深300类似，波动及低贝塔因子表现尤为突出，年化超额收益5%以上。

- 超额收益年度波动较沪深300稍低，夏普比优于基准亦较为稳定。

• 再次验证不同市值段Smartbeta策略的普适表现及组合应用价值。[pidx::19] [pidx::20]

图表32-33：股债配置中Smartbeta替代效果

• 资产净值曲线表明加入Smartbeta策略的风险平价组合显著优于基础组合。

- 统计数据显示年化收益率提升1.6%，夏普比提升约0.04，最大回撤略有增加，但仍控制在合理范围。

• 结合Smartbeta后资产配置更加优化，风险调整后收益质量提升明显。

- 反映资产配置层面Smartbeta的战略价值，尤其针对大资金资产配置需求。[pidx::21]

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4. 估值分析

本报告非公司个股研究，未涉及直接股价或企业估值，重心在Smartbeta策略定义、因子投资方法论和资产配置结构优化实证，无需传统DCF、P/E等估值模型分析，而是通过历史收益率、波动率、夏普比率、信息比率等指标，评估Smartbeta策略的风险收益特性和强化资产组合的能力。

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5. 风险因素评估

报告唯一风险说明：

• 本报告所有推论基于历史数据与经验总结，历史规律有可能失效。

- 由于Smartbeta策略多数依赖历史因子表现，其有效性存在市场环境变化、因子周期性及结构性变革风险。

• 在实际操作中，市场流动性、产品跟踪误差、交易成本等均可能影响策略最终表现。

- 国内市场环境差异可能导致Smartbeta策略在中国的表现存在不确定性。

• 研究假设未来市场活跃度、因子表现类似海外成熟市场，但实际情况需动态观察和调整。

报告未对具体风险缓解方案单独展开，但强调了产品透明度和被动执行降低管理风险。[pidx::0] [pidx::21]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告显著强调Smartbeta优势，假定因子超额收益长期持续，但忽视了因子有效性的时间变动和策略拥挤风险。策略可能经历风格轮动与数据挖掘偏差。

- 国内市场因资源、制度限制及投资者教育程度不足，Smartbeta实际应用仍有障碍，报告总体乐观估计需求增长预期，但缺少详细需求释放时间表及监管变数讨论。

• 提及指数增强型基金与Smartbeta的互补性，但未深入分析二者在实务操作中的策略重叠和成本效率对比。

- 报告大量数据基于Wind及中证指数公司，数据来源靠谱但部分指标解释和异同比较未充分展开，略显单一。

• 对于资产配置组合测试，未详细披露交易费率、税收等现实投资摩擦，要注意实证结果可能存在偏差。

- 对未来需求增长的预判基于《资管新规》等政策层面，有一定宏观驱动色彩，缺乏微观投资者行为剖析。

• 文内多次重申Smartbeta为“被动策略”，须注意其仍涉及因子暴露调整，投入管理和交易成本存在。

- 细节上，部分图表编码和图示存在冗余，局部指标定义未完全清晰。例如“风险平价”、“最小方差”等配置方法参数和实施周期未详细说明，影响复现与推广。

• 总体报告风格偏研究型和推广性强，认真但某些判断较为正面，投资人需理性评估。

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7. 结论性综合

本报告系统论述了Smartbeta的理论基础、全球及国内发展情况、基金行业结构与需求动态，结合丰富的实证数据验证了Smartbeta策略相较传统市值加权指数的显著超额收益和优化资产配置组合效果。核心发现和观点包括：

• Smartbeta定义为基于多因子投资理念，通过调整因子暴露获取Beta收益的被动策略，兼具主动及被动投资特征，对冲基金组合多样化风险和提升收益能力。

- 海外市场Smartbeta产品迅速崛起，资金规模大、策略丰富，由单因子向多因子轮动演化，获得投资者降低风险、增强收益和提升组合多样性三重目标的认可。

• 国内Smartbeta应用尚处发展初期，公募基金多集中在“价值”和“成长”策略，动量、质量、低波等多因子策略基金稀缺，市场对资产配置型基金需求将驱动Smartbeta发展。

- 中证指数公司提供较为全面的Smartbeta指数体系，为基金产品开发与资产配置提供基础设施保障。

• 公募基金管理规模快速增长中股票型基金占比下降，存量资金结构中低风险资金占主导，配置偏好不足，为Smartbeta需求释放留下空间。

- 主动管理型基金和指数增强型基金具有各自优势，Smartbeta被动策略可作为优选基金策略的底层资产，推动资产配置体系优化。

• 实证部分显示，基于沪深300和中证500的Smartbeta指数及其组合，年化超额收益显著（3%-6%不等），相比基准风险调整后表现更佳，股债配置测试表明Smartbeta组合提升收益和夏普比，增强资产配置有效性。

- 风险因素提示历史数据可能失效，市场流动性及策略拥堵风险待关注，未来需动态监测和策略灵活调整。

综合上述，报告作者明确看好Smartbeta作为资产配置底层资产的未来发展潜力，建议关注国内基金市场Smartbeta产品扩容与配置需求的同步增长，认为Smartbeta是被动指数和主动管理之间理想的组合补充策略，能够满足大规模配置资金对收益提升和风险控制的双重需求。

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参考报告页码溯源

• [pidx::0-3] 背景与Smartbeta定义，研究动机

- [pidx::4-7] 因子投资理论及海外发展数据

• [pidx::8-9] Smartbeta优势及沪深300实证

- [pidx::9-15] 国内基金应用现状与市场分析

• [pidx::16-21] 资产配置策略及Smartbeta实证效果

- [pidx::22-25] 中证Smartbeta指数细节

• [pidx::26] 免责声明及评级说明

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综上，华泰证券的这份Smartbeta专题研究报告，内容详实、结构合理，通过多角度分析及实证验证，系统揭示了Smartbeta策略的优势及其在中国市场的应用潜力，对机构投资者和资产配置管理人极具参考价值。报告既有理论深度，也有数据支持，推荐重视其资产配置功能和未来市场需求趋势。

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