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股票因子投资的业绩表现具有周期性,投资者须能应对跑输大盘指数的周期

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股票因子投资是主动式管理的一种形式。它通过采用基于规则的策略,明确地将股票投资组合向特定风险因子倾斜,从而有可能实现不同的风险和回报目标。这种投资方式的机制并不算新,投资者为了摆脱资产类别划分的局限已经努力多年。在很多时候,股票因子投资只不过是换一个角度来看一系列数十年来已为人所熟知的投资策略。例如,格雷厄姆和多德(1934年)就曾主张价值投资法。但是,一些将投资组合向特定风险因子倾斜的投资工具却是新的。而且,在投资产品数量激增的时代,对因子投资感兴趣的人所采用的投资策略种类也在快速扩张。排除干扰并确定与这些产品类型相关的因子,以及如何挑选正确的因子,都具有一定挑战性。

在股票市场中主动承担风险,可采用一系列不同的方法,而因子投资只是其中之一。因子投资往往采用统一的、系统的且基于规则的流程,针对具有某些期望特征的一部分股票。选择这些股票是为了实现特定的投资目标,例如降低投资组合波动或提高回报。

Vanguard分析了一些常见的只做多头且基于因子的股票投资策略(以下称为“股票因子策略”)的历史业绩表现,并评估了这些策略的相对回报以及在不同经济环境、市场条件和货币政策条件下的表现,从而得出结论:因子投资的业绩表现是周期性的,其短期和长期相对业绩绝非确定或有保证的。

为何要关注因子?虽然可以按照多种不同方式对股票进行分类,但人们通常只会注意到那些既有丰富的学术文献资料、又有经验证据表明其获得了正的历史超额回报(经风险调整后)的因子——换句话说,就是过去曾经“奏效”的因子。本文讨论的主要是文献资料中最常见的因子:价值、动量、质量、市值、波动率和流动性。本文采用只做多头的股票指数的全球性数据来分析这些股票因子策略的历史业绩表现。

因子表现随时间变化,且变化较大

与其他主动管理形式一样,股票因子策略相对于大市的表现是难以预测的。不管采用哪种主动管理形式,想要获得长期成功,就要有足够的耐心,能够容忍不可避免的业绩表现不佳时期[1]

尽管股票因子策略的相对表现随时间变化,但很难通过市场择时来从涨跌中获益。数据表明,在不同的市场环境、经济环境和货币政策环境下,股票因子策略的相对表现具有高度不确定性。众所周知,未来环境会是怎样、将在何时出现,以及因子最终将如何表现,这些都是极难预测的。投资者如果想利用不同的股票因子策略进行择时,需要小心谨慎。[2]

考虑实际投资组合未来的股票因子表现时会面临挑战

关于股票因子未来能否获得超额回报,一直都存在争论,尤其是在人们广泛认识了股票因子的潜在效果后更是如此[3]。此外,数据挖掘和其他统计偏差可能会影响从历史数据分析中得出的结论的正确性[4]。投资者应该考虑:是否存在支持特定因子的合理、理性的风险和/或行为原因,以及在考虑了所有相关成本之后能否获得潜在收益[5]

许多学术论文和从业人士的文章都探讨了股票因子投资的特征,但并未将各种实施成本纳入结果当中;这些成本可能对实际投资组合的表现产生极大影响。在评估一种股票因子投资工具是否合适时,考虑这些有可能会拖累业绩表现的因素是至关重要的。以下四大实施成本可能会影响潜在回报:

卖空约束条件:学术研究通常是通过分析单个股票因子的多空投资组合来进行的。这种投资组合通常需要大幅卖空,而大幅卖空可能代价巨大,在实践中可能并不可行。

管理和监管费用:学术研究和从业人士的研究很少考虑日常管理和持续监管这些投资工具所需的成本,而在某些情况下,这些成本会对理论因子回报率产生重大影响。[6]

交易成本:股票因子策略要求不同程度的交易量,以维持所期望的敞口。由于买卖差价、手续费和市场影响,这可能导致成本产生。

税:税有可能降低股票因子策略的潜在回报[7],影响程度大小将由税收管辖地、账户类型、投资者的纳税身份以及所选择的投资策略决定。

以上各种影响的实际大小会受到许多因素的影响,诸如特定因子、证券权重、潜在投资规模、投资工具的再平衡策略,以及投资者状况。因此,考虑股票因子投资策略的投资者应当评估相关实施成本。

周期性业绩表现不佳可能不仅严重而且漫长

股票因子策略相对大盘的业绩表现既经历过长时间相对强劲的表现,也经历过长时间相对疲软的表现。业绩表现不佳时跑输大盘的幅度也很大。

当主动型投资在短期内业绩表现不佳时,个人投资者和机构投资者倾向于出售这些投资。因此,对股票因子投资策略有兴趣的投资者和其他利益相关者,有必要先确定自己是否有意愿、有能力、有时间应对周期性出现的业绩相对表现不佳时期。


[1] 了解更多耐心参与主动管理的信息,请参见Vanguard集团发布的《Keys to Improving the Odds of Active Management Success》(2015年,作者Wallick, Daniel W., Brian R. Wimmer, 以及 James Balsamo),和刊载于《The Journal of Portfolio Management》的文章Bad Habits and Good Practices》(2015年,作者Goyal, Amit, Antti Ilmanen,以及 David Kabiller)和《Timing Poorly: A Guide to Generating Poor Returns While Investing in Successful Strategies》(2016年,作者Hsu, JasonBrett W. Myers, 以及 Ryan Whitby)。
[2] Arnott等人曾在2016年提出相对估值可能是一种能够成功测定股票因子倾斜时间的方式。然而,BlitzAsness分别于2015年和2016年警告称,对各因素进行时间估计是非常困难的。
[3] 参考文献:刊载于《The Journal of Finance的《Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?》(2016年,作者McLean, R. David, Jeffrey Pontiff);《How Can a Strategy Still Work If Everyone Knows About It?2015年,作者Asness, Clifford S.) 电子版网址:www.aqr.com/cliffs-perspective/how-can-a-strategy-still-work-if-everyone-knowsabout-it.
[4] 关于这个话题的文献在不断地增加。比如,可以参考Novy-Marx的文章《Testing Strategies Based on Multiple Signals》 电子版网址:rnm.simon.rochester.edu/research/MSES.pdf.
[5] Asness等人在2015年调查了学术文献中提出的各种风险和行为解释的样本。Ang (2014) Amenc et al. (2014)HarveyLiu Zhu (2016)等人对于决定是否一个因子的表现可能会在未来持续这一问题分别提出了不同的框架。参考文献:《How Can a Strategy Still Work If Everyone Knows About It?2015年,作者Asness, Clifford S.)电子版网址:available at www.aqr.com/cliffs-perspective/how-can-a-strategy-still-work-if-everyone-knowsabout-it.;《Asset Management: A Systematic Approach to Factor Investing》(2014年,作者Ang, Andrew, 牛津大学出版社);《Towards Smart Equity Factor Indices: Harvesting Risk Premia Without Taking Unrewarded Risks》(2014年,作者Amenc, Noël, Felix Goltz, Ashish Lodh, Lionel Martellini,发表于《The Journal of Portfolio Management 》);《… and the Cross-Section of Expected Returns》(2016年,作者 Harvey, Campbell R., Yan Liu, Heqing Zhu,发表于《Review of Financial Studies
[6] 关于这一话题的更多信息,参见Novy-Marx Velikov发表于2016年的文章以及其中的引用。参考文献:《A Taxonomy of Anomalies and Their Trading Costs 》(2016年,作者Novy-Marx, Robert, Mihail Velikov,发表于《Review of Financial Studies》)
[7] 关于这一话题的更多信息,参见SantodomingoNemtchinov Li 2016年的文章以及其中的引用。参考文献:《Tax Management of Factor-Based Portfolios 》(2016年,作者Santodomingo, Rey, Vassilii Nemtchinov, Tianchuan Li,发表于《The Journal of Index Investing .

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