Smart Beta策略全球及中国市场发展概况 [page::4][page::5]

• 北美市场尤其是美国占据主导地位，近年产品数量及规模快速增长。

- 亚洲市场规模相对较小但增速较快，国内Smart Beta产品自金融危机后显著增长，具备广阔发展空间。

• A股市场Smart Beta指数多能跑赢基准指数，表现出明显抗跌优势。

Smart Beta单因子策略表现及因子构建方法 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 研究了包括动量、价值、成长、盈利、质量、低波动、流动性等40+因子，采用中位数去极值与正态标准化处理数据。

- 策略构建采用季度调仓，前20%排序股票做多，权重等权或波动率倒数加权。

• 低波动因子在不同股票池（全市场、中证500、沪深300）中均收益稳定，风险较低，表现优异。

低波动策略特征与表现分析 [page::12][page::13][page::14][page::15]

| 市场 | 年化收益率 | 年化IR | 对冲年化收益率 | 对冲IR |
|---------|------------|--------|----------------|--------|
| 沪深300 | 10.3% (2.1%) | 0.43 (0.07) | 6.4% | 0.66 |
| 中证500 | 14.0% (5.3%) | 0.45 (0.16) | 6.4% | 0.67 |
| 全市场 | 15.7% (-0.1%) | 0.59 (-0.04) | 16.0% | 1.36 |

• 低波动异象揭示低风险股票反而回报更高，主要解释包括市场杠杆限制、博弈假设、分析师乐观偏差及跟踪误差等。

- 低波动组合在行业配置上展现出对医药生物、公用事业的偏好，低配电子行业。

• 风格上，低波动因子与流动性负相关，和红利、规模因子正相关，部分因子溢价来源于这些因子风险暴露。

“低波动+”策略构建及回测表现 [page::16][page::17][page::18][page::19]

• 以低波动因子筛选股，再叠加经典风格因子（盈利、成长、杠杆、动量、流动性、红利、估值、规模、alpha、beta等）进一步过滤选股。

- 设置沪深300中N=120（选60只），中证500及全市场中N=200（选100只）。

• 低波动+高成长组合在三大股票池均表现最佳，年化收益率突破14%，对冲信息比显著优于纯因子组合。

| 股票池 | 低波动组合年化收益率 | 低波动+高成长组合年化收益率 | 低波动+高成长组合对冲年化收益率 | 对冲IR |
|---------|----------------------|---------------------------|-------------------------------|--------|
| 中证500 | 14.0% |14.8% | 8.9% | 1.83 |
| 沪深300 | 10.3% |16.7% | 14.1% | 1.93 |
| 全市场 | 15.7% | 20.3% | 21.1% | 1.81 |

• 部分组合如低波动低流动表现不稳定，不推荐使用。

- 低波动+组合在风格归因回归中显示对经典风格暴露加大，且部分组合在剔除经典因子后仍有显著alpha。

各精选低波动+策略详细回测及行业偏好[page::19]-[page::28]

• 中证500低波动反转组合：累计收益396%，年化15.4%，最大回撤67.7%，风格上兼具低波动和反转暴露，偏好医药生物、化工、国防军工；

• 中证500低波动低估值组合：累计收益406%，年化15.6%，最大回撤65.5%，风格暴露以低估值为主，偏好化工、计算机、国防军工；

• 中证500低波动高成长组合：累计收益370%，年化14.8%，最大回撤69.8%，具有显著成长与盈利风格暴露，alpha显著；

• 沪深300低波动高成长组合：累计收益464%，年化16.7%，最大回撤68%，信息比较高，风格暴露明显，alpha超5%；

• 全市场低波动高红利组合：累计收益474%，年化16.9%，最大回撤63%，风格风险暴露较集中于高红利、大市值，alpha不显著；

• 全市场低波动高成长组合：累计收益691%，年化20.3%，最大回撤65.8%，信息比最高，alpha为1.7%，广覆盖多风格因子暴露；

报告风险提示 [page::29]

• 本策略回测及因子研究基于历史数据，未必完全符合未来市场环境，经济逻辑不一定严谨。

- 投资者应结合自身产品及市场判断审慎应用低波动及“低波动+”策略。

“Smart Beta策略研究——产品创新专题报告系列之二十三”详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题： Smart Beta策略研究——产品创新专题报告系列之二十三

- 作者及机构： 广发证券发展研究中心，分析师：罗军、史庆盛

• 发布时间： 2018年

- 研究主题： 针对Smart Beta指数及Smart Beta策略在中国及全球市场的发展，特别聚焦低波动策略及其与其他经典风格因子的结合，系统深入分析策略表现和构建方法。

• 核心论点：

- Smart Beta产品在全球迅速成长，尤其美国市场占比最大，中国市场虽起步较晚但成长迅速，具备广阔发展空间。
- 单一因子策略中，低波动风格以其收益稳定且较高的超额收益表现突出，属金融学中的“低波动异象”。
- 将低波动因子与其他经典风格因子结合，形成“低波动+”策略系列，可在保持低波动优势的同时，进一步增强超额收益表现。

• 研究结论： 精选六大“低波动+”Smart Beta组合策略，显示较单一因子策略显著优势，特别是“低波动高成长”组合表现尤为出色，并在去除传统风格影响后仍保有显著alpha。

- 风险提示： 量化模型基于历史数据回测，不保证未来表现且未必契合当前市场环境，投资需结合产品和市场实际谨慎运用。

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二、逐节深度解读

1. 前言与市场概况（页4-6）

• 关键论点总结：

- 传统市值加权指数存在估值回归风险及难以捕获风格超额收益的缺陷。Smart Beta作为策略指数，基于CAPM及Fama-French多因子理论，通过规则筛选和权重调整，实现更优风险收益。
- Smart Beta全球最成熟市场是北美，特别是美国ETF市场，产品数量和规模持续高速增长。亚洲虽整体规模偏小，增速迅猛。中国市场自2008金融危机后发展快速，尽管2015年出现波动但总体呈增长趋势。
- A股Smart Beta指数整体能跑赢对应传统基准，沪深300、中证500等均显示良好超额收益和抗跌能力。

• 推理与数据支持：

- 图1显示美国、欧洲、亚太及其他地区Smart Beta策略市场占比分布和变化。
- 图2和图3展示美国Smart Beta ETF产品数量和规模的爆发性增长，表明市场认可度不断提升。
- 图4显示中国Smart Beta指数规模和产品数量逐步上升趋势，特别是在金融危机后。
- 图5与图6分别体现沪深300及中证500及其Smart Beta指数的年化收益对比，Smart Beta指数具备更优表现。

• 分析金融及经济学基础： Smart Beta源自CAPM和Fama-French五因子模型，强调承担特定因子风险获超额收益，区别于传统市值加权指数强调系统性风险。

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2. 单因子策略表现分析（页7-11）

• 关键论点总结：

- 研究涵盖动量、价值、成长、盈利、质量、低波动及低流动性、alpha、beta等单因子。
- 所有因子数据经严格处理（去极值、标准化、缺失补全）保障因子稳健性。
- 采用季度换仓、基于因子排序的前20%股票组合作为策略投资池。
- 研究覆盖三大股票池：全市场、沪深300、中证500，以差异规模代表市场不同层级。

• 数据与表现（图7-9）：

- 低波动因子表现突出，兼具较高年化收益率和最低年化波动率，优势明显且稳定。
- 与此相对，小市值及低流动因子表现收益高但波动率大。
- Beta因子表现异常（如沪深300市场中失效）。
- 结论：低波动因子拥有“收益稳定、风险较低”的优良特征。

• 方法论细节：

- 去极值采用中位数去极值两次加倍稳健，标准化为零均值单位方差，缺失值填为0。
- 换仓频率低，减少交易成本及策略波动。

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3. 低波动策略表现分析（页11-15）

• 金融学解释（低波动异象，页12）：

- CAPM模型预期高风险伴随高收益，但实际高波动股票未必带来更高回报，称之为低波动异象。
- 主要解释包括：市场杠杆限制（投资者偏好高风险股票）、博彩假说（投资者用小资金博大收益）、分析师乐观偏差及基金经理跟踪误差偏好等。

• 基本表现（表4，图11）：

- 低波动组合超额收益显著且波动率低于基准，且分组收益递减趋势明显，低波动因子稳健区分能力强。
- 三个市场（沪深300、中证500、全市场）均表现一致，IC指标和IR表现均支持低波动因子有效性。

• 行业配置（图12-13）：

- 不同市场低波动组合行业配置存在差异，如沪深300侧重非银金融、电气设备；中证500和全市场偏好医药生物、公用事业、房地产。
- 共同点是低配电子行业和高配机械设备。

• 风格相关性（表5）：

- 低波动与流动性因子高度负相关，反映其部分策略收益含流动性溢价。
- 与红利、规模因子正相关，说明低波动股票通常为大市值高股息公司。
- 综合考虑，低波动的超额收益部分来自于这些经典因子的风险暴露。

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4.“低波动+”策略分析（页15-28）

4.1 策略逻辑及构建（页15-17）

• 关键论点： 低波动因子自身稳定性强，但其与其他经典因子强相关，叠加经典因子（盈利、成长、杠杆、动量、流动性、红利、估值、规模、alpha、beta等）暴露，可获得更优超额收益。

- 策略构建流程：
1. 选定股票池（全市场、中证500、沪深300），剔除停牌股。
2. 对波动率和经典因子统一做数据预处理。
3. 季度末选波动率最低的N只股票（N取决于股票池规模），作为第一筛选池。
4. 在精选低波动股票排名基础上，按照选定经典因子排序，取前N/2只股票构建组合。
5. 权重按波动率倒数归一化分配。

• 组合大小示例：

- 沪深300池，N=120，组合60只，
- 中证500及全市场，N=200，组合100只。

4.2 策略表现（表6-8，页17-18）

• 主要发现：

- “低波动+高成长”组合在三大股票池均表现最好，年化收益率和信息比提升均显著。
- 低波低流动组合虽然收益不俗但稳定性不足，不推荐。
- “低波动+”策略整体较单一低波动策略收益和稳定性均有改善。

• 精选6个组合：

1. 中证500：低波动反转
2. 中证500：低波动低估值
3. 中证500：低波动高成长
4. 沪深300：低波动高成长
5. 全市场：低波动高红利
6. 全市场：低波动高成长

4.3-4.8 具体策略组合表现及风格解析

以部分策略为例重点展现：

• 低波动反转组合（页19-20）：

- 净值曲线显示在市场波动较大时期表现稳定，超额收益显著。
- 与传统反转策略相比，在反转失效的2017、2018年表现更好。
- 风格回归分析显示策略暴露主要为低波动及反转因子，alpha接近1.1%。
- 行业配置相较基准超配医药生物、化工、军工，低配金融、家电等。

• 低波动低估值组合（页21-22）：

- 收益稳定，最大回撤低于低波动及低估值单因子策略。
- 风格暴露显著增加估值因子，但无显著alpha。
- 行业配置偏好化工、计算机、军工，低配金融、食品饮料。

• 低波动高成长组合（中证500及沪深300）（页22-25）：

- 收益率稳健，年化超额较为显著，尤其对冲基准后的表现突出。
- 风格回归显示成长因子暴露较强，且剔除经典因子后仍有Alpha（约3%）。
- 行业超配医药生物、化工，低配金融及消费类。
- 沪深300池策略信息比和对冲信息比均有显著提升，alpha更高达5%。

• 全市场低波动高红利组合（页25-26）：

- 收益率和风险表现优于单一高红利策略。
- 风格回归显示策略收益主要来自高红利暴露，与流动性、beta呈负相关，大市值偏好显著。
- 行业偏好公用事业、交通运输，低配银行、汽车、电子。

• 全市场低波动高成长组合（页27-28）：

- 年化收益率最高达到20.3%，即使对冲信息比略逊于沪深300，最大回撤可控。
- 风格多元暴露，成长和红利因子贡献最大，还存在约1.7%的alpha。
- 行业配置偏好机械设备、化工、房地产，低配银行、医药。

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三、图表深度解读

图1（页4）

• 内容： 2014-2017年全球不同区域市场Smart Beta策略占比。

- 解读： 北美占比最高，2014年61%最高点，亚洲和欧洲持续增长。说明Smart Beta最成熟且规模最大，亚洲市场呈快速增长趋势。

• 文本关联： 支持Smart Beta全球发展态势及美国市场主导地位。

图2、3（页5）

• 内容： 美国Smart Beta ETF新发行数量及规模（2003-2017）。

- 解读： 新发行数量和规模稳步攀升，2017年ETF规模约620亿美元。

• 文本关联： 体现美国市场对Smart Beta需求旺盛和市场成熟。

图4（页5）

• 内容： 中国Smart Beta指数产品规模及数量（2006-2018年）。

- 解读： 规模和产品数自2008年起开始明显增长，2018年产品接近45只，规模逐渐回升，显示强劲发展潜力。

• 文本关联： 论证国内市场正在快速展开，未来空间可期。

图5、6（页6）

• 内容： 沪深300和中证500及对应Smart Beta指数年化收益率对比。

- 解读： Smart Beta指数普遍优于传统基准指数，无论长期还是短期表现均优。2017年盈利风格突出，Smart Beta优势加大。

• 文本关联： 支撑Smart Beta指数可带来超额回报的市场表现依据。

表1（页6）

• 内容： Smart Beta主要策略类别及例子。

- 解读： 单因子、多因子、事件、另类加权、新型策略齐全，展示Smart Beta丰富策略体系。

• 文本关联： 说明下一步研究专注于单因子因子尤其低波动因子。

图7-9（页10-11）

• 内容： 全市场、中证500和沪深300不同因子年化收益率和波动率表现散点图。

- 解读： 低波动因子波动最低，收益排名靠前，小市值和低流动风险高回报特征明显，沪深300中beta因子失效显著。

• 文本关联： 论证低波动因子独特的稳健收益特性。

表4、图11（页13）

• 内容： 低波动因子表现的IC指标及不同分组收益率。

- 解读： 收益随低波动程度递增，且收益稳定性高，组合超越大盘指数明显。

• 文本关联： 强化低波动因子有效性，基础构建“低波动+”策略。

图12、13（页14）

• 内容： 低波动因子行业配置绝对权重和相对基准偏离。

- 解读： 不同池中行业偏好不同，但均低配电子，高配机械等说明低波动因子行业选择的稳定特征。

• 文本关联： 行业配置细节丰富，帮助理解组合特性。

表5（页15）

• 内容： 低波动因子与其他因子相关性。

- 解读： 强负相关流动性，强正相关红利和规模，注解低波动收益部分来自其他风险因子溢价。

图14（页16）

• 内容： “低波动+”策略逻辑示意图。

- 解读： 低波动异象稳定回报与经典因子风险收益叠加实现策略超额稳定收益。

表6-8（页17-18）

• 内容： “低波动+”组合不同因子加持下收益率和信息比表现。

- 解读： 高成长、低估值、高红利等组合表现均优于单纯低波动，显著增强超额收益和信息比。

图15-26及相关表格

• 内容： 各精选组合净值表现、风格归因、行业偏离等详尽分析图表。

- 解读： 各组合均表现出超额收益和较低波动，风格归因显示各策略风格风险暴露的逻辑一致性，行业配置偏离明确为策略筛选的特征行业。

• 文本关联： 充分验证“低波动+”策略构建的有效性和市场适应性。

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四、估值分析

本报告并不直接涉及公司估值模型或目标价设定，而是侧重Smart Beta策略构建与回测表现的分析，估值层面主要体现为因子收益率与风格暴露对策略超额回报的解释，属于风格因子投资研究范畴。

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五、风险因素评估

• 主要风险包括：

- 量化回测依赖历史数据，未来市场环境变化或导致策略失效。
- 低波动因子可能因流动性溢价等非经济基本面因素驱动，存在收益波动风险。
- “低波动+”策略风险暴露叠加提高策略复杂度，风险管理要求增强，产品设计需谨慎。

• 缓解：

- 报告提醒结合自身产品特性与市场判断合理使用策略。
- 周期性调仓及严格数据处理降低极端事件影响。

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六、批判性视角与细微差别

• 方法论局限性：

- 低波动策略的经济逻辑不够严格，解释多基于经验现象且伴有一定市场异象假设，未来结构性变化可能导致收益下降。
- 部分策略alpha虽显著，但在多因子剔除后alpha尚显有限，说明部分超额收益由市场已知风险暴露解释。
- 行业配置偏离较大，存在行业风险集中问题，尤其在特定市场波动剧烈时可能加剧组合风险。

• 数据稳定性：

- 股票池选择影响因子表现，沪深300与中证500的结果差异反映规模效应和市场结构特征需严谨考量。
- 转换存在管理费用、交易成本的实践障碍，实际收益可能低于回测。

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七、结论性综合

本报告对Smart Beta策略，尤其聚焦低波动因子的全面研究表明：

• Smart Beta作为介于被动与主动投资的桥梁，具备增强风险调整收益的潜力，中国市场发展迅速，前景广阔。

- 低波动因子在多因子中表现优异，稳定提供超额回报，且波动率最低，符合投资者追求风险控制的需求。

• 低波动因子与规模、红利及流动性因子密切相关，部分收益源于流动性风险溢价。

- 采用独特“低波动+”策略，将低波动因子与高盈利、高成长、低估值等经典因子相结合，形成六个精选组合，显著提升信息比和风险调整后的收益，动作策略在全市场及代表性指数池（沪深300、中证500）均表现优异。

• 多数“低波动+”策略保持较低最大回撤，且在剔除传统因子暴露后仍能获得正alpha，体现策略的独立超额收益能力。

- 行业配置差异明显，但选股偏好稳定，围绕医药生物、化工、机械设备等行业展开，体现策略选股逻辑。

• 报告强调策略适用需结合产品特性与市场环境，并非机械适用。

综上，报告结论明确，推荐“低波动+”策略系列作为Smart Beta策略创新范本，特别强调“低波动高成长”组合为最优精选，适合追求稳定风险调整超额收益的投资者采用。

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重要图表示例

• 图1：全球不同市场Smart Beta策略占比

• 图7：全市场中各因子收益率和波动率表现

• 图15：中证500低波动反转组合净值表现

• 图21：沪深300低波动高成长组合净值表现

• 图25：全市场低波动高成长组合净值表现

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参考页码溯源

内容均来自原文对应页：0-29页 [page::0,1,2,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]

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总结

本研究报告为Smart Beta策略，特别是低波动策略的深入分析，揭示了低波动因子在中国A股及全球市场的发展潜力及其与其他经典风格因子结合形成的“低波动+”策略的优越表现，以及具体组合的业绩与风险特征，提供了量化产品设计与资产配置的重要参考基础，具有较高的实用价值和前瞻意义。

报告