我国Smart Beta ETF数量与规模快速增长，机构持有比例偏低[page::4]

• 截止2020年8月，31只Smart Beta ETF跟踪29只不同指数，市场规模达180.1亿元，占股票型ETF 2.7%。

- 机构投资者持有比例为53.7%，显著低于其他股票型ETF 67%。

Smart Beta ETF策略类型及长期风险收益表现[page::5][page::6][page::7]

• Smart Beta ETF分为7类，红利和多因子策略占比最大。

- 2010-2020年间，Smart Beta ETF等权组合年化收益8.63%，信息比0.49，优于沪深300指数的4.96%和0.32。

• 不同类型ETF除等权外均优于沪深300，且多因子、低波、红利波动率较低。

外部环境对Smart Beta ETF表现影响及动态筛选策略[page::8][page::10][page::11]

• 市场上涨时，基本面和低波ETF表现较优，下跌时多因子表现更强。

- 经济扩张、利率上行等环境偏好不同Smart Beta策略类别。

• 动态基于环境筛选3只Smart Beta ETF构建组合，相较基准组合年化超额收益最高达8.36%，但存在年份性不确定。

量化因子构建与表现：动量、剔除市场风格动量及波动率因子[page::12][page::13][page::14]

• Smart Beta ETF存在显著动量效应，1个月动量多空收益达5.36%，但下跌状态时呈反转。

- 剔除市场与风格影响的长期动量稳健，24个月观察期多空收益达9.89%,统计显著。

• 波动率因子同样有效，多空收益超5.6%。

复合因子构建及其回测表现[page::14][page::15][page::16]

| 加权方式 | 年化多空收益 | 月胜率 | 波动率 |
|----------|--------------|--------|--------|
| 等权 | 11.55% | 64.06% | 3.51% |
| IC加权 | 12.98% | 63.28% | 4.13% |
| ICIR加权 | 13.58% | 62.50% | 4.08% |

• 选择复合因子得分最高的3/5只ETF构建组合，年化超额收益超13%。

- 扣除交易费用后，年化收益持续超过20%，显著优于沪深300、中证500及创业板指。

Smart Beta ETF组合在绝对收益策略中的应用：股债混合及期货对冲[page::16][page::17][page::18]

• 股债再平衡策略年化收益率13.39%，夏普2.11，calmar1.43。

- 股债风险平价策略年化收益8.28%，夏普2.66，calmar2.06。

• 采用沪深300及中证500期货对冲Smart Beta ETF组合，剔除股指期货贴水期后，年化收益15.46%及10.44%，表现稳健。

风险提示[page::19]

• 流动性风险与历史统计规律失效风险可能影响策略表现。

资深金融分析报告详尽解读与剖析 ：《因子投资与 Smart Beta 研究（六）——外部环境、内生变量与 Smart Beta ETF 组合》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《因子投资与 Smart Beta 研究（六）——外部环境、内生变量与 Smart Beta ETF 组合》

- 作者及机构：海通证券研究所金融工程团队，主要分析师包括冯佳睿、罗蕾、姚石等，联系方式详见报告第20页。

• 发布日期：2020年9月及之前工作积累的研究所形成的综合报告。

- 研究主题：围绕中国市场上Smart Beta ETF的快速发展，探讨Smart Beta ETF的筛选标准和组合构建，核心分析角度包括外部环境变量和内生变量两大方面，目的在于优化Smart Beta组合的收益表现，提高风险调整收益，打造更有效的投资策略。

• 核心论点与结论：

- 2019年以来中国Smart Beta ETF快速增长，截至2020年8月31日，共计31只产品跟踪29只不同指数。
- 基准Smart Beta ETF等权组合自2010年起至2020年8月底，年化收益8.63%，信息比0.43，表现优于沪深300指数。
- 基于外部环境（市场状态、波动、经济情况、利率变动）动态筛选Smart Beta ETF组合，可获得不同程度正向超额收益，但相关性不稳定。
- 内生变量（动量、波动率）展现明显的选择收益，通过构建复合因子，动态选择Smart Beta ETF组合，超额收益更为显著，年化超额收益超过13%。
- 进一步将该组合应用于股债混合策略及期货对冲策略，均展现出良好的绝对收益能力和风险调整表现。
- 风险提示涵盖流动性风险和历史统计规律失效风险。[page::0,19]

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二、逐节深度解读

1. Smart Beta ETF的长期表现

1.1 Smart Beta ETF概况

• 产品数量与规模：截至2020年8月底，市场中运行31只Smart Beta ETF，总规模约180.1亿元，约占所有股票型ETF的2.7%。2019年起数量及规模快速上升。成立最早且规模最大的是华泰柏瑞红利ETF，成立于2006年11月，规模47.6亿元。

• 投资者结构：相较其他股票ETF，Smart Beta ETF的机构投资者持有比例偏低，为53.7%，而其他股票ETF为67.0%。

• 策略类型：Smart Beta ETF分为红利、基本面、多因子、低波动、价值、成长、等权重7类。红利策略规模最大（97.5亿元，占54.1%），多因子策略逐渐被市场接受，占26.9%规模。
• 图表解读：

- 图1展示2011年-2020年间Smart Beta ETF数量和规模的显著增长，2020年规模突破180亿元，ETF数量逼近30只。
- 图2体现Smart Beta ETF与其他股票型ETF不同的投资者结构，机构持有比例更低。
- 图3显示不同策略ETF的资产规模和产品数量，红利和多因子占据主导。

上述数据和图表一起，说明Smart Beta ETF虽规模占比较小，但增速快、策略多样，投资者结构及产品定位为中小机构及部分公募基金等。[page::4,5]

1.2 Smart Beta ETF的长期风险收益表现

• 基准组合表现：

- 以29只Smart Beta ETF跟踪指数为样本，自2010年至2020年8月，等权组合年化收益8.63%、信息比0.49，优于同期沪深300指数（年化4.96%，信息比0.32）。
- 该组合年化波动率21.67%略低于沪深300的23.63%，显示在较低风险下实现更好收益。

• 不同策略表现：

- 除等权重策略外，其他6类Smart Beta策略均实现风险调整后较沪深300更优收益，尤其是多因子、低波、红利等波动率偏低的策略表现亮眼。

• 图表解读：

- 图4展示各Smart Beta指数相对于沪深300的年化收益与波动率比率，绝大部分点位于收益-风险权衡的优势区间。
- 图5呈现基准Smart Beta ETF组合相对于沪深300的超额收益时序，2013-2017表现较佳，2018年后开始趋于平缓。
- 图6归纳7类策略的长期表现，多因子表现优势最明显。

以上显示，Smart Beta ETF整体具备优于传统基准的长期风险收益特征，且不同策略中表现差异显著，红利与多因子ETF具备较强的市场认可度和回报能力。[page::5,6,7]

1.3 外部环境与内生变量角度

• 市场外部变量划分包括市场状态、市场波动、经济状态（PMI）、利率变化等，内生变量主要从ETF自身收益和波动率进行考察。
• 表 3详细列出各外部变量对应的参考指标，如采用Wind全A指数的月涨跌幅衡量市场状态，PMI指数评估经济状态，[page::7]

2. 外部环境与Smart Beta ETF表现

2.1 外生变量影响

• 根据市场状态（涨跌）、波动率高低、经济扩张/收缩及利率上升/下降，分别统计Smart Beta ETF的信息比。
• 市场状态：

- 上涨时，基本面和低波动策略表现更优；下跌时，多因子策略信息比较高。
- 个别ETF如深证F120在上涨期间超额收益显著，红利潜力和创业蓝筹在下跌时表现抗跌明显。

• 市场波动：

- 高波动期多因子和低波ETF表现优异；低波动期偏好基本面和红利策略。

• 经济状态：

- 经济扩张期基本面、估值类表现出色；经济收缩期红利潜力、创业蓝筹ETF占优。

• 利率变化：

- 利率上行时红利类ETF走强，股息龙头股票表现突出。
- 利率下行时，红利潜力等策略超额收益显著。

• 图7-14详细揭示了不同外生变量状态下各Smart Beta ETF的表现异同，反映出基金策略相对收益的周期性和环境依赖性。

2.2 外部环境动态筛选效果

• 利用滚动5年数据，每月根据当期外部环境指标，动态筛选收益表现最佳的3只/5只ETF构建等权组合。
• 单变量筛选：

- 以市场状态和市场波动作为筛选变量时，动态组合较静态基准年化超额收益可达5%-8%。

• 双变量筛选：

- 结合市场波动和利率变化，两变量动态筛选3只ETF时，2013-2020期间年化超额收益达到8.36%。

• 年度表现上，动态筛选策略波动较大，部分年份效果不佳，相关性与环境适应性有限。
• 表4、表5总结单变量和双变量筛选年度超额收益，对组合管理和资产配置提供数据支持。

综上，外部环境动态筛选虽能带来一定的超额收益，但稳定性不足，投资者需谨慎使用环境信号决策。[page::7-11]

3. 内生变量与Smart Beta ETF表现

3.1 动量因子

• 动量因子定义为过去1个月、3个月等累计收益，智能因子表现中月度动量效果最佳。
• 高动量组年化超额收益达3.17%，多空组合超额5.36%，但是月度胜率为53%，统计显著性不足。
• 2016年后动量表现趋于稳定，但在市场下跌阶段（定义为月跌超10%或年跌超20%）动量反转，动量策略表现减弱甚至转负。
• 利用市场状态择时，市场下跌时将动量因子乘以-1，可提升因子多空收益至8.06%。
• 图15-16及表6-8展现动量因子的选股能力及择时优化效果。[page::12-13]

3.2 剔除市场和风格的动量因子

• 为排除市场及风格因素干扰，对Smart Beta ETF收益做时间序列回归，截距衡量剔除后因子表现。
• 剔除市场和风格后动量因子多空收益更显著，长窗口（如24个月）观察期效应更突出，t值和p值表明统计显著。
• 图17和表9展示不同观察期下剔除因素后的动量因子收益提升，有力支持其选择收益的持续性。

3.3 波动率因子

• 前期波动率较高的Smart Beta ETF后期表现较好，波动率动量现象明显，多空收益稳健，约为5%-7%。
• 表10定量体现观察期对波动率因子微弱影响，呈现较低波动率的相对收益优势。

3.4 复合因子构建

• 综合动量、剔除市场和风格动量、波动率因子，采用等权、IC加权、ICIR加权三种方式构建复合因子。
• 复合因子表现均显著，ICIR加权收益最高，多空收益13.58%，等权加权波动率最低、月胜率最高。
• 选择得分最高3只ETF构建等权复合因子组合，除2011年轻微跑输外，其余年度实现持续正超额收益，整体年化超额收益16.44%。
• 扣除交易费用后的复合因子组合与国内三大宽基指数对比，收益率显著领先，风险承受能力适中，信息比达到1.0以上。
• 图18和表11-13详细展示复合因子组合与主要指数绩效对比。

综上，内生变量特别是动量和波动率复合因子对Smart Beta ETF筛选与组合优化贡献显著，提供了超越市场广泛基准的投资方案。[page::12-16]

4. Smart Beta ETF组合在绝对收益策略的应用

4.1 股债混合策略

• 基于复合因子精选组合（组合1），使用股债20/80资产配置加上宏观动量择时模型动态调整股票仓位（10%-30%区间）。
• 策略自2013年起年化收益13.39%，夏普比率2.11，Calmar比率1.43，表现稳定，最大回撤控制良好。
• 风险平价股债策略利用242日滚动协方差估计，构建风险预算动态调整，择时信号决定风险预算的加减，τ=3最优。
• 风险平价策略实现年化回报8.28%，夏普比2.66，Calmar比2.06，风险调整效果优异。
• 图19-20及表14-15完整呈现两种股债策略的表现及风险指标。

4.2 期货对冲策略

• 针对Smart Beta ETF组合的系统风险，设计以沪深300指数期货（IF）和中证500指数期货（IC）为对冲工具的绝对收益策略。
• 股票仓位固定70%，对冲合约价值匹配，月初调仓。
• 2015年市场异常波动期间（2015.07-2016.12）暂停股票持仓，资金转投货币基金规避风险。
• 剔除特殊期间后，IF对冲策略年化收益15.46%，夏普比1.37，Calmar比1.21，每年均实现正收益。IC对冲策略收益10.44%，风险指标亦健康。
• 图21-22及表16详细披露对冲策略净值走势及风险指标。

此节表明Smart Beta ETF精选组合不仅能显著超越基准指数收益，还可结合资产配置和衍生品对冲实现稳健的绝对收益策略。[page::16-18]

5. 报告总结

• 中国市场Smart Beta ETF近年来快速增长，已形成丰富的产品体系。
• 基准Smart Beta ETF组合长期优于沪深300，外部环境（市场状态、波动、经济、利率）与ETF表现有显著相关性，但动态筛选稳定性有限。
• 内生变量动量（含剔除市场和风格后的动量）和波动率因子有效，构建复合因子筛选ETF组合取得高额超额收益，跨宽基指数优异。
• 结合股票择时、股债再平衡及期货对冲，Smart Beta ETF组合能够构建具备较好绝对收益表现的投资策略。
• 风险提醒关注流动性风险及历史统计规律的潜在失效风险。
• 报告数据全面，模型扎实，结论客观，为投资者和资产管理机构理解及运用Smart Beta策略提供有力参考。[page::19]

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三、图表深度解读

• 图1-3：反映Smart Beta ETF数量及规模增长，机构持仓较低，产品策略多样，以红利及多因子策略为主，揭示市场发展态势与结构特征。
• 图4：风险收益散点图清晰显示绝大多数Smart Beta指数在波动率相对沪深300较低的情况下，实现了更高收益，凸显其风险管理优势。
• 图5：时间序列走势表明基准组合在2013-2017年超越沪深300明显，2018年起超额收益趋于平缓，指示阶段性市场环境对策略效果影响。
• 图6：不同策略表现分布，图中除等权策略外均在优势区域，强调多因子及红利策略受市场欢迎。
• 图7-14：多个柱状图系统阐释不同市场状态、波动环境、经济周期及利率阶段下ETF信息比变化，揭示策略在环境适应性和时序稳定性上的差异。
• 图15-17：动量因子分组表现及剔除市场风格后多头收益曲线，直观展示动量因子的有效性及加强版本的稳定优势。
• 图18：复合因子组合累计净值显示其长期显著跑赢沪深300、中证500和创业板指的实力。
• 图19-20：股债混合及风险平价策略净值与回撤，体现策略收益稳健且回撤控制良好。
• 图21-22：对冲策略净值走势光滑，最大回撤受控，收益表现稳步提升。
• 各表则详细展示组合年化收益、波动率、信息比、夏普比率、Calmar比率及超额收益，数据和指标具备高度可解释性和参考价值。
• 所用数据来源Wind及海通证券研究所，保证数据质量与可靠性。[page::4-18]

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四、估值分析

本报告核心不涉及传统的个股估值模型，主要通过因子投资角度：

• 因子构建与筛选：基于Smart Beta ETF的动量变量、波动率变量，以及剔除市场和风格影响的残差动量，构筑复合因子。
• 组合构建：采用等权、IC加权、ICIR加权三种方法确定权重，优化策略收益稳定性及最大化多空收益。
• 风险调整收益通过信息比、夏普比率、calmar比率等指标体现，不涉及贴现模型。
• 敏感性分析体现于不同外部环境变量和内生变量组合的动态筛选绩效，展示策略对环境变化的响应能力与稳定性。
• 衍生工具应用则是通过期货对冲降低系统性风险，增强绝对收益表现。

整体估值策略更偏向系统化因子模型和风险管理，非传统DCF或市盈率估值，符合Smart Beta的多因子投资理念和资产配置策略。[page::12-18]

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五、风险因素评估

• 流动性风险：Smart Beta ETF市场份额小，机构持有比例低，成交量限制可能导致买卖价差波动加大，影响策略执行效果。
• 历史统计规律失效风险：报告中所有因子表现基于历史数据统计规律，市场结构与行为变化可能使动量、波动率等因子的预测能力削弱，动态筛选环境相关指标稳定性有限。
• 环境适应性风险：外部环境动态筛选虽提供超额收益，但其效果随市场环境波动显著，存在择时错误风险。
• 期货对冲风险：2015年股指期货负基差异常导致对冲效果降低，表明市场极端波动及结构性问题可能对策略造成影响。
• 缓解措施：

- 多因子复合因子建设提高因子稳定性；
- 动量因子择时修正（下跌市场反转）；
- 期货对冲期间灵活仓位调节；
- 建议结合多种风险管理手段。

• 报告对风险提示较为明确，但未提供具体风险发生概率量化，仅提出注意点，提醒投资者保持谨慎。[page::0,10,19]

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六、批判性视角与细微差别

• 数据样本限制：Smart Beta ETF大多在2019年后上市，历史价格数据有限，研究多基于跟踪指数估算，可能缺乏ETF层面实际交易成本、折溢价等影响的考量。
• 动态筛选稳定性问题: 报告多次强调外部环境与ETF表现相关性不稳定，部分年份动态策略收益反而低于基准，表明模型时序稳定性有限，投资者必须警惕择时误判带来的损失。
• 动量因子显著性不足：尽管存在动量效应，但统计显著性较弱（p值普遍>0.3），反映动量策略需要结合择时修正才能提升稳健性。
• 交易成本假设简化：交易费按千2简单扣除，未具体考虑ETF买卖价差、滑点及市场冲击成本等，实际执行可能影响收益。
• 策略风险偏好假设：股债配置策略较为保守，虽适合稳健账户，但较激进投资者可能觉得回报率受限，未深入讨论不同投资者类型适配度。
• 期货市场特殊风险：2015年负基差象征极端事件风险，报告虽说明调整策略，但未充分探讨衍生品风险管理体系复杂性。
• 语言客观性较好，结论多基于数据实证，避免无依据主观臆断。
• 结论普适性有待验证：其他市场环境、交易制度、资产类别下，策略有效性需进一步验证。

综上，报告严谨详实，在数据和策略执行层面存在一定局限性和假设前提，投资者应结合自身实际审慎运用。[page::12,19]

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七、结论性综合

本报告系统梳理并分析了中国Smart Beta ETF自2010年至2020年8月的市场表现及投资策略，重点在于通过外部环境筛选和内生变量因子构建来优化组合收益和风险管理。实证数据显示：

• Smart Beta ETF在数量和资金规模迅速增长，尤其以红利和多因子策略为市场主流。
• 积极筛选结合外部环境变量（市场涨跌状态、波动、经济周期、利率变化）能在一定程度上提升收益，但这种相关性并非稳定，每年表现波动较大。
• 内生变量中的动量因子（尤其剔除市场与风格影响后的动量）和波动率因子，体现了Smart Beta ETF自身涨跌趋势和市场关注度的延续性，这些因子构建的复合因子组合获得了超过13%的年化超额收益，表现卓越并具有统计显著性。
• 将智能因子精选组合与股债动态配置和股指期货对冲结合，形成稳健的绝对收益策略，年化收益率超过13%，夏普比率、Calmar比率表现优异，且年年实现正收益，展现较强风险调整能力和下行保护。
• 图表全面展示了重要结论，有效诠释了Smart Beta ETF的实证表现及因子投资理念的实际应用价值。
• 风险因素主要在于流动性风险及历史统计规律失效，提示投资者需保持审慎，结合多因子策略与动态调整手段以分散风险。

总体而言，报告为理解中国Smart Beta ETF的特性及其有效筛选提供了坚实框架。其内生变量因子模型与动态策略的结合为资产管理者设计策略提供有力支持，是Smart Beta实践与理论的重要参考资料。[page::0-19]

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参考图表示例

• 图1 Smart Beta ETF的个数与规模（截止2020.08.31）

• 图4 Smart Beta ETF相对沪深300指数的风险收益特征（2010.01-2020.08）

• 表2 Smart Beta ETF等权组合的业绩表现（2010.01-2020.08）

| 组合类别 | 年化收益 | 月均收益*12 | 年化波动率 | 信息比 |
|-------------------------|--------|-----------|---------|------|
| 所有Smart Beta ETF等权组合 | 8.63% | 10.62% | 21.67% | 0.49 |
| 7类Smart Beta ETF等权组合 | 7.20% | 9.37% | 22.01% | 0.43 |
| 沪深300指数 | 4.96% | 7.58% | 23.63% | 0.32 |

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总体评价

报告结构严谨，数据详实，模型科学，结合多重因子和动态市场环境的创新点突出。充分体现Smart Beta ETF投资策略的多维度挖掘，具备较强的实操指导意义和理论价值。投资者在实际运用时应注意流动性和历史规律的稳定性风险，结合完善的风险管理体系实施。此研究可为资产管理机构构建高效、低风险的Smart Beta ETF组合策略提供切实可行的路线图。

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报告