【016】Smart Beta ：已经发生的未来？
这是 smart beta 专题的第 003 篇文章，也是因子动物园的第 016 篇文章。
【30秒速览】与因子投资流行相伴的是，Smart Beta 近年来日益盛行。 参照约翰·博格及其 ETF 产品，凭借为投资者提供低成本的、透明的跟踪市场指数的渠道而崛起的历史，我们有理由相信，smart beta 产品，作为一种主动的被动投资，将通过为投资者提供低成本的、透明的跟踪特定投资风格的产品而大放异彩。但与此同时，也不应对 smart beta 过度乐观，毕竟，smart beta 与 smart alpha 之间的争论，还会持续下去，等待学者、投资者和市场来回答。
与因子投资流行相伴的是，Smart Beta 近年来日益盛行，其中，ResearchAffiliates 这家机构功不可没，他们首推的基本面加权指数（fundamental-indexing）及相应的指数化基金产品是这方面的先行者。我们自己也是通过基本面加权指数，逐步进入量化投资和因子投资研究领域的。
令人惊讶的是，经过这些年的蓬勃发展，smart beta 却没有一个明确的定义。ResearchAffiliates 将其定义为“通过非价格因素来确定股票权重，从而形成对市值加权组合的系统性偏离”。而在更广义的定义里，smart beta 泛指一切基于因子的系统性的投资规则与产品，将基于动量和反转等价格因素的投资纳入其中。
尽管是否利用价格信息这一点尚存争议，但学界和业界对此也有基本共识：smart beta 是系统性的投资，是“主动的”被动投资。事实上，关于具体定义的纷争可能还会一直持续下去，但其实这并非最要紧的。真正核心的问题在于，smart beta 能带给投资者什么，能为投资者解决什么问题。
回想一下约翰·博格的先锋基金凭借 ETF 而崛起的历史，可能可以为我们提供一些思路。在先锋基金创设 ETF 产品之前，基金产品都是主动投资型的，且不说对冲基金经典的 2 + 20% 的费率结构，哪怕是共同基金，也少有费率低于 1% 的。
这个费率结构是非常可怕的，Brown (2012) 表明，在此费率结构下，即便基金经理可以实现 20% 的年化收益，其超额收益仍几乎全部流向了基金经理。Lack (2012) 更是指出过去几十年间，美国对冲基金收益的 98% 都流向了基金或 FoF 管理人，而非投资者。与此相应的是，当前美国市场上，大部分 ETF 产品的费率，已低至 0.15% ，甚至更低。
此外，主动管理型基金，对其策略的描述往往是很模糊的，甚至对投资者而言，就是一个黑箱。这一方面是由于投资策略有容量限制，基金经理需要对其策略保密，另一方面，保持黑箱也可以让投资者不知道投资收益的来源，在业绩好时夸大自身的 alpha ，在业绩不好时顺手怪罪给不给力的市场。
但 ETF 则不同。ETF 产品的策略是透明的，其持仓往往也是按照事先设计的规则而定的，尤其是指数型基金，非常的透明。对于投资者而言，虽然不大可能指望通过 ETF 产品获取持续的 alpha ，但清晰透明的策略意味着，即便业绩不佳，投资者也不会死得不明不白。
那么，ETF 产品提供给投资者的是什么呢？以极低的成本实现对市场整体的紧密跟踪，以及投资策略的高度透明。投资者无需费心去挖掘、关注基金的持仓，亦无需费心挑选基金经理并担惊受怕，只需关注指数走势是否符合自身预期。此外，跟踪主流市场指数的 ETF 产品中，往往都有某些产品具有极佳的流动性，投资者可以很容易地申购、赎回或在二级市场交易。
特别地，投资者可以充分利用各种宽基指数 ETF 、行业 ETF 产品等，低成本地实施自己对市场未来走势的判断，或组合不同 ETF 产品以最大化分散化收益。
因此，约翰·博格通过 ETF 产品，为投资者提供低成本投资股票市场的途径，而在过去近 50 年间大获成功。
在这个个性化特征日益浓厚的时代，投资者的偏好似乎也越来越个性化，纯被动的投资方式，不太能满足偏好各异的投资者的需要。而资产定价理论和投资方法的发展，以及数据可得性和数据分析能力的大幅度提升，则为满足投资者的新需求，提供了工具。
首先，随着实证资产定价研究的发展，越来越多的风格因子被发现，换言之，资产定价模型中，不再只有市场 beta ，而是变成了一系列的 beta。某些不满足于单纯市场组合的投资者，其投资需求可能可以通过这些新的 beta 的组合来满足。
其次，数据可得性和数据分析能力的大幅度提升，使得对数据和投资逻辑的挖掘空间也得以极大地扩展。不管是利用财务数据和其他基本面信息进行的基本面指数加权、基本面量化研究，乃至利用新闻、研报等另类数据设计的投资逻辑，都有可能快速进行检验和实施，为投资者带来与传统市场组合低相关的收益来源。事实上，正如经典投资理论告诉我们的，低相关和分散化，是投资中永恒的免费午餐。
因此，在实践中，smart beta 产品的形态，很可能与 ETF 产品类似，为投资者提供一块又一块 building block ，供投资者自行去组装。当然，由于 smart beta 产品的底层（包括哪些风格因子，如何构建因子组合，如何结合不同因子，等等）并不像普通 ETF （主要跟踪宽基指数或行业指数）那么简单明了，因此，在一段时期内，不同机构推出的 smart beta 产品，可能还是会有较大的差异。
但我们相信，随着行业的发展和相关研究的深入，基本的 building block 很可能会趋同，而基金经理和投资者的核心，便在于如何拼装、组合这些 building block ，如此，smart beta 也将回到金融学和投资的本源。
这一判断，也是有着理论支撑的。依据 Kahn, and Lemmon (2015, 2016)对于一个主动管理的投资组合，其收益总是可以拆分为三个部分：
市值加权组合的收益；
静态因子组合所带来的主动管理收益；
纯 alpha 收益。
其中，第二部分（有时加上第一部分，取决于构建的是多空组合还是多头组合）即为经典的 smart beta 组合的收益。而纯 alpha 收益，既可能来自于自下而上的选股，也可能来自于自上而下的宏观观点的表达，以及因子动态配置。而后者，也正是我们在此前的文章 【012】Alpha vs Beta：你的 alpha，大家的 beta 中讨论的通过动态配置因子创造持续的 alpha 这一路径。
但关于 smart beta 的纷争和思考并不会就此结束。前述讨论看起来指出，与 ETF 类似，低成本、系统化的 smart beta 产品会在未来成为主流，并大幅抢占主动投资的市场。但事情可能并没有这么简单，关于 smart beta 的前景，以及 smart beta （SB）和 smart alpha （SA）的优劣，仍有不小的争论。
首先，smart beta 产品的发展不会一帆风顺，它们在近年的迅猛发展，得益于其不错的业绩。但事实上，正如 Arnott et al. (2013) 等研究指出的，很多 smart beta 产品的业绩，来自对小盘股和价值因子的系统性暴露，而这可能会放大其对非流动性的系统性暴露，并导致未来的潜在损失。而一旦业绩反转，产品的吸引力也将大幅下降。此外，Malkiel (2014) 等也指出，部分 smart beta 策略的风险调整后表现，相对市值组合，并没有优势。
其次，虽然 smart beta 产品背后是投资异象与因子研究，但各种投资异象的超额收益，到底来自于承担的系统性风险，还是投资者行为偏差，学术研究往往各执一词，并无定论。因此，它们的业绩，在未来较长时期内，是否可复制，也是存疑的。
此外，smart beta 投资策略的透明化，对投资者既是好事，也是坏事。好的方面不必再多说，不利的一面，只需考虑指数 ETF 的例子便可了解。由于指数会定期按照规则调整成分股，因此，指数 ETF 也会定期调仓，且哪些成分股会调入/调出，市场参与者都可以依据规则和数据进行计算和估计，并据此提前采取行动。因此，套利交易者可以提前买入会调入指数成分股的股票，并卖空将被调出的股票，通过抢跑 ETF ，来获取低风险的超额收益。而相应的成本，自然由 ETF 及其投资者所承担了。
事实上，由于宽基指数往往以市值为基础筛选成分股，因此每次调整的成分股数量往往很少，上述问题并不会很严重。但对于 smart beta 产品则不同，定期再平衡时，可能会有大量股票换手，该问题的影响会被严重放大。
此外，为了为投资者提供清晰、易理解的 building block，每款 smart beta 产品大概率将专注于少数甚至某一个特定因子，且采取较为简单易行的构建方式。但这样可能会错过有机整合多个因子，并利用选股等手段增强收益的机会。
例如，专注 smart beta 的共同基金，可能为投资者分别提高价值、低波动和动量三款产品，再由投资者自行组合，但这样就会失去像 smart alpha 类产品那样，先筛选低波动股票，再按照价值和动量筛选股票来构建投资组合的机会，毕竟，这类利用特殊策略的产品，其需求量大概率不会比作为 building block 的基础产品多，费用也会更高，难以作为 smart beta 产品发行。事实上，混合还是整合（mixed vs integrated），一直是近年来因子投资界关注的焦点之一。
虽然学界和业界关于 smart beta 的准确定义仍无完全一致的结论，但基本共识是，脱胎于基本面加权的 smart beta ，是一种主动的被动投资。参照约翰·博格及其 ETF 产品，凭借为投资者提供低成本的、透明的跟踪市场指数的渠道而崛起的历史，我们有理由相信，smart beta 产品将通过为投资者提供低成本的、透明的跟踪特定投资风格的产品而大放异彩。
但与此同时，也不应对 smart beta 过度乐观，毕竟，smart beta 与 smart alpha 之间的争论，还会持续下去，等待学者、投资者和市场来回答。
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参考文献：
Amenc, Noël, Felix Goltz, and Ashish Lodh. "Smart Beta Is Not Monkey Business." Journal of Index Investing 6.4 (2016): 12.
Amenc, Noël, Felix Goltz, Sivagaminathan Sivasubramanian, and Ashish Lodh. "Robustness of Smart Beta Strategies." Journal of Index Investing 6.1 (2015): 17.
Arnott, Robert D., Jason Hsu, Vitali Kalesnik, and Phil Tindall. "The Surprising Alpha from Malkiel's Monkey and Upside-Down Strategies." Journal of Portfolio Management 39.4 (2013): 91-105.
Brown, Rob. "The Problem with Hedge Fund Fees." Journal of Derivatives and Hedge Funds 18.1 (2012): 42-52.
Hsu, Jason, Vitali Kalesnik, and Feifei Li. "An Investor’s Guide to Smart Beta Strategies." AAII Journal 12.2012 (2012): 11-16.
Hsu, Jason, and Vitali Kalesnik. "Finding Smart Beta in the Factor Zoo." Research Affiliates (July) , 2014, available at https://www.researchaffiliates.com/en_us/publications/articles/223_finding_smart_beta_in_the_factor_zoo.html.
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Kahn, Ronald N., and Michael Lemmon. "Smart Beta: The Owner's Manual." Journal of Portfolio Management 41.2 (2015): 76-83.
Kahn, Ronald N., and Michael Lemmon. "The Asset Manager’s Dilemma: How Smart Beta is Disrupting the Investment Management Industry." Financial Analysts Journal 72.1 (2016): 15-20.
Lack, Simon. "The Hedge Fund Mirage: The Illusion of Big Money and Why It's too Good to Be True." John Wiley & Sons, 2012.
Malkiel, Burton G. "Is Smart Beta Really Smart." Journal of Portfolio Management 40.5 (2014): 127-134.