20170420-东北证券-东北金工流动性调整的盈利因子Smart_Beta策略

证券研究报告 / 投资策略报告

东北金工：

流动性调整的盈利因子Smart Beta 策略

报告摘要：

[Table_Summary] 目前市场上应用的Smart Beta 策略主要包括两种方法。一方面是从优化权重的角度，通过改变成分股权重配臵完成策略的制定，另一种是从收益来源的角度，也就是通过因子策略优选个股。以上两种方法均不提倡主动择时，而是强调通过高透明、严纪律的方法捕捉市场非有效性。

本文将两种方法结合，将EPS 代表的盈利性和成交量代表的流动性结合，组合成EPS/成交量，即每股净利润对应的市场参与程度的高低，作为配权方案，对指数成分股进行权重再分配实现Smart Beta 策略超额收益。回溯表明，该方法在2006年至今HS300上的年化超额收益为8.73%，结合分红收益能够实现年化超额超过12%，并且统计发现，在这种超额水平下，按照策略权重持有（连续）1年、2年、3年的亏损概率为16.67%、9.09% 和0%，并且连续持有3年的平均收益为96.10%；该方法在2008年至今ZZ500上的年化超额收益为9.20%，结合分红收益能够实现年化超额超过10%，在这种超额水平下，按照策略权重持有连续3年的亏损概率为0%、平均收益为89.42%。

一方面，EPS 作为单因子已经具有较好的盈利能力，因此单纯根据EPS 配臵权重能够给予高质量股票合理的配比份额以实现超过市值加权所能获得的收益。另一方面，关于低流动性或低成交量能够带来收益文章从平衡角度、宏观角度和微观角度三个视角进行解释。

盈利性和价值投资作为投资核心，以及流动性/成交量的动态变化并不会随着时间的迁移而消失，因此以EPS/成交量作为Smart Beta 配权方案能够不仅在历史回测中表现优异，同时将在未来长期带来优异的表现。

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目录

1.前言&意义 (3)

2.国内Smart Beta产品简介 (4)

3.方法介绍 (6)

3.1.数据介绍 (6)

3.2.权重计算 (6)

3.3.结果展示 (7)

4.总结 (11)

5.附录：Smart Beta ETF列表 (12)

1.前言&意义

Smart Beta策略通过在被动跟踪指数的投资中加入主动追求超额收益的投资方式而大受追捧，其在本质上不再紧密跟踪基准指数，而是通过在指数编制过程中对选股和权重安排的优化实现超越市值加权情况下的收益。Smart Beta的兴起一方面由于市场对组合风险控制和分散的追求，同时还由于收益以及风险调整后的收益都能够超过传统市值加权的指数，为投资者提供更灵活和多样化的组合策略。

目前市场上应用的Smart Beta策略主要包括两种方法。一方面是从优化权重的角度，通过改变成分股权重配臵完成策略的制定，另一种是从收益来源的角度，也就是通过因子策略优选个股。以上两种方法均不提倡主动择时，而是强调通过高透明、严纪律的方法捕捉市场非有效性。

本文将两种方法结合，将EPS代表的盈利性和成交量代表的流动性结合，组合成EPS/成交量，即每股净利润对应的市场参与程度的高低，作为配权方案，对指数成分股进行权重再分配实现Smart Beta策略超额收益。回溯表明，该方法在2006年至今HS300上的年化超额收益为8.73%，结合分红收益能够实现年化超额超过12%，并且统计发现，在这种超额水平下，按照策略权重持有（连续）1年、2年、3年的亏损概率为16.67%、9.09% 和0%，并且连续持有3年的平均收益为96.10%；该方法在2008年至今ZZ500上的年化超额收益为9.20%，结合分红收益能够实现年化超额超过10%，在这种超额水平下，按照策略权重持有连续3年的亏损概率为0%、平均收益为89.42%。

一方面，EPS作为单因子已经具有较好的盈利能力，因此单纯根据EPS配臵权重能够给予高质量股票合理的配比份额以实现超过市值加权所能获得的收益。另一方面，关于低流动性或低成交量能够带来收益可以从平衡角度、宏观角度和微观角度三个视角进行解释。

第一点，从平衡角度来看，由于高流动性/高成交量均具有流动性溢价，因此预期收益将会变低，而低流动性/成交量的股票价格偏低，也即有较高的预期收益率，长期持有能够得到收益补偿。Diamond and Dybvig(1983)以及Siegel and Diermeier(1984)都曾论证过相似的结论。

第二点，从宏观角度来看，可以对市场总的成交量进行观察。即使不关注发展历史较悠久的海外金融市场，单纯从国内金融市场的变化来看，也同样可以发现，金融市场发展对其他流动性差的资产以及工业化的贡献之一是促进了资本流通（Levine 1997）。因此，对股票的需求促进市场整体流动性的改善，并会促进过去流动性差的股票在今天相对有更高的回报。

第三点，从微观角度来看，可以从个股成交量进行分析。成交量体现了需求和热度，因此成交量提高推动换手率和股价的不断提高，最终使得热点股票脱离其内在价值，而EPS/成交量比值较高的股票体现了具有盈利特性的股票并没有得到市场的充分参与，使得股价相对较低。因此当流动性在不同股票之间转移时，EPS/成交量比例高的股票实际将会得到重视。

以上三点以及盈利性和价值投资作为投资核心，并不会随着时间的迁移而消失，因此以EPS/成交量作为Smart Beta配权方案能够不仅在历史回测中表现优异，同时将在未来长期带来优异的表现。

2.国内Smart Beta产品简介

据ETF and Index News统计，截至2017年2月，全球共有1212只Smart Beta ETF/ETP 产品，分别在全球38个交易所交易，并且管理规模已经达到5600亿美元的新高，并且数量上。即使海外的Smart Beta发展历史近20年，且规模庞大，而目前为止，国内的Smart Beta ETF产品数量和规模均十分有限。截至2017年4月，国内仅有15只Smart Beta ETF基金1，管理规模约22.28亿元，策略包括等权、红利、价值等，且成立时间全部早于2013年，在2013年后有22只Smart Beta基金/分级基金上市，我们暂时未予考量，实际上，如果将这一部分基金加入统计，结果相对更差。就国内的15只Smart Beta ETF业绩表现来看，其中的4只产品并没有跑赢相对的基准。图1为国内市场上smart beta产品不同策略的数量分布，同时，我们在图2展示了各类型smart beta产品相对业绩基准的平均超额收益情况。可以看到，国内的smart beta以等权重策略为主，数量为5只，其次为基本面策略，数量为3只；而收益分布上，成长型ETF平均超额年化收益最高，达到1.95%，价值型ETF的仅次于成长型为1.92%，而唯一的多因子ETF的收益则十分差强人意，为-9.8%，同时5只等权ETF也并没有全部实现超越基准的表现。

图1：Smart Beta产品数量统计

数据来源：东北证券，Wind

1见附件列表

图2：Smart Beta产品年化超额收益统计

数据来源：东北证券，Wind

从以上结果来看，至少目前为止，并不是所有Smart Beta ETF都十分Smart，即使相同策略也可能由于业绩基准的不同以及个股选择上的差异而得到不同的结果。我们接下来将介绍对沪深300和中证500通过EPS/成交量比值改变成分股的权重实现收益增强，该方法可以在指数上市至今的历史任意一年开始的连续三年实现绝对收益，并且即使仅持有一年或两年，相对收益也十分优异。

3. 方法介绍

3.1. 数据介绍

本文仅对沪深300和中证500成分股进行权重再分配，因此全部股票为沪深300和中证500成分股。根据两个指数的编制规则，即每年6月和12月第二个星期五收盘后的下一个交易日为样本股调整实施时间，本文选择在每年6月最后一个交易日和12月最后一个交易日根据当前结点数据确定最新的成分股权重，其中沪深300回测区间为2006年1月至2017年4月，中证500回测区间为2008年1月至2017年4月。

3.2. 权重计算

本文计算了5组权重并于等权重和指数进行对比，并且考虑到截面数据的一致性，5组权重仅考虑配权日EPS_ttm 2为正的股票，这五组权重分别为市值加权（Cap ），每股收益加权（EPS ），过去12个月成交量加权(V olu)，每股收益/成交量加权（EPS/V olu ），和市值/成交量加权(Cap/V olu)。计时间t 时指数成分股的市值、EPS 、成交量分别为,,,n t n t n t C /E /V ，指数成分股各指标总量为t t t C /E /V 。根据第一章前言中的叙述，我们希望给予低成交量的股票相对市场平均水平更高的权重，因此每只股票的权重计算方式如下：

,,e i _/i t i t t W C a p C C = (3.1) ,,e i _/i t i t t W E P S E P S E = (3.2) ,,e i _/i t t i t W V o lu V V o lu = (3.3) ,,,_(/)/(/)i t i t i t t t W e i E V E V E V = (3.4) ,,,_(/)/(/)i t i t i t t t W e i C V C V C V =

(3.5)

其中Wei_EV 和Wei_CV 需要归一化。有以上的计算方式可以看出，我们给予低成交量、低EPS/V olu 和低Cap/V olu 更高的权重。正如我们之前提到的，EPS/V olu 代表了每股盈利所对应的成交量，当某只股票的该比值与市场平均水平Et/Vt 相等时，这只股票具有与其盈利性配权同样的权重，而当该比值与市场平均水平相比偏低时，表示了该股票并没有获得其盈利性对应的成交量，将被得到比每股收益加权更高的权重，以此实现一个指标将两个因子数据信息融合，进一步对盈利性较好的股票进行了遴选。

2

2010年之前季报EPS 数据缺失较多，为保持时间序列上所使用的指标的一致性，本文选择EPS_ttm

3.3.结果展示

以下两图分别为HS300和ZZ500的回测结果。HS300上表现最好的配权方式为EPS/成交量，并且超额表现在2015年股灾之后表现的更为明显，其次为EPS加权，随后为成交量加权；而ZZ500表现组好的则是市值/成交量，其次为成交量，之后为EPS/成交量，但仍然能够大幅跑赢等权重、市值加权以及指数。不同策略在两个指数上的净值排序虽有不同，与成分股风格差异有很大关系，但可以肯定的是，通过EPS、成交量、EPS/成交量进行权重再分配在全部回测时间段均能超越等权重、市值加权以及指数自身的收益表现，这种分散情况在中证500上表现的尤为突出。两个指数的回测各指标评价见表1和表2。

图3：Smart Beta HS300回测结果

数据来源：东北证券，Wind

图4：Smart Beta ZZ500回测结果

数据来源：东北证券，Wind

表 1：Smart Beta HS300回测评价（2006.01—2017.04）

总收益年化收益年化波动最大回撤Sharpe Calmar Sortino 历史beta 205.40% 10.81% 27.47% 69.97% 0.394 0.155 0.538 EPS加权652.10% 20.39% 30.32% 72.05% 0.673 0.283 0.917 成交量加权596.69% 19.55% 29.90% 69.07% 0.654 0.283 0.882 EPS/Volu加权845.40% 22.95% 28.12% 69.11% 0.816 0.332 1.127 Cap/Volu加权359.90% 15.07% 27.36% 70.97% 0.551 0.212 0.750 等权534.50% 18.52% 31.42% 70.98% 0.589 0.261 0.789 HS300 280.60% 13.08% 29.61% 72.30% 0.442 0.181 0.600 EPS超额97.60% 6.46% 6.22% 10.97% 1.039 0.589 1.512 EPS/Volu超额148.40% 8.73% 11.16% 23.67% 0.782 0.369 1.160 数据来源：Wind, 东北证券

表 2：Smart Beta ZZ500回测评价（2008.01—2017.04）

总收益年化收益年化波动最大回撤Sharpe Calmar Sortino 历史beta 136.00% 10.06% 33.01% 69.71% 0.305 0.144 0.400 EPS加权96.70% 7.85% 33.25% 71.98% 0.236 0.109 0.309 成交量加权227.24% 14.15% 29.49% 49.82% 0.480 0.284 0.635 EPS/Volu加权194.00% 12.80% 29.13% 57.86% 0.439 0.221 0.585 Cap/Volu加权296.60% 16.63% 28.20% 49.22% 0.590 0.338 0.789 等权90.90% 7.49% 33.89% 70.41% 0.221 0.106 0.287 ZZ500 33.70% 3.30% 33.55% 72.41% 0.098 0.046 0.127 EPS超额47.10% 4.40% 3.39% 5.05% 1.297 0.873 2.167 EPS/Volu超额119.90% 9.20% 9.76% 12.79% 0.943 0.719 1.593 数据来源：Wind, 东北证券

以上两表显示，在HS300成分股上按照EPS/V olu加权的策略在收益、风险上都有

所提升，并且年均超额高达8.73%，配合年均分红4.00%，在距今为止的近12年均

化超额能够超过12%，几乎构成保本策略甚至绝对收益策略。实际上，按照年化平

均12.73%的超额收益，和HS300指数的每年收益做叠加，仅有2008年和2011年

没有实现绝对收益（见表3，统计的投资期限为一年的平均收益），其他全部年限均

为正收益，与此同时，按照均化超额收益水平，如果在任何一年开始连续持有三年，

均不会出现亏损，而按照实际超额，仅在2011年至2013年间出现6.2%的亏损，而

这三年的沪深300收益为-25.12%。这样的现象在中证500上同样显著，按照EPS/V olu

加权的策略在收益、风险上都有所提升，并且最大回撤的控制相比指数改善程度较

高，在距今为止的约9年的时间，按照年化平均9.20%的超额收益以及1.00%的分

红收益与ZZ500的每年收益叠加，仅有2008年、2011年和2016年出现亏损，并且

无论应用平均超额收益抑或实际超额收益连续持有三年均不会出现亏损（见表4），

并且随着策略执行时间延长，亏损改率均为0，且均化收益还可以得到提升。

表 3：Smart Beta 指数收益测算

HS300收益HS300+均化超额HS00+实际超额ZZ500收益ZZ500+均化超额ZZ500+实际超额2006 121.00% 133.73% 124.70% -- -- --

2007 161.58% 174.32% 165.28% -- -- --

2008 -65.96% -53.23% -36.81% -60.80% -47.60% -11.90%

2009 96.75% 109.48% 113.21% 131.38% 144.58% 129.67%

2010 -12.50% 0.23% 20.23% 10.03% 23.23% 25.63%

2011 -25.03% -12.30% -13.98% -33.87% -20.67% -25.04%

2012 7.56% 20.29% 6.63% 0.30% 13.50% 5.63%

2013 -7.65% 5.08% 1.15% 16.92% 30.12% 24.12%

2014 51.68% 64.42% 38.30% 39.02% 52.22% 31.39%

2015 5.57% 18.30% 40.76% 43.12% 56.32% 54.40%

2016 -11.29% 1.44% 5.44% -17.79% -4.59% -5.96%

2017 6.19% 18.93% 16.03% 5.61% 18.81% 6.56%

数据来源：Wind, 东北证券

表 4：Smart Beta 指数收益测算

HS300收益HS300+均化超额HS00+实际超额ZZ500收益ZZ500+均化超额ZZ500+实际超额2006--2008 216.63% 254.82% 253.18% -- -- --

2007--2009 192.37% 230.57% 241.68% -- -- --

2008--2010 18.29% 56.49% 96.64% 80.61% 120.21% 143.40% 2009--2011 59.22% 97.41% 119.46% 107.54% 147.15% 130.25% 2010--2012 -29.97% 8.22% 12.89% -23.53% 16.07% 6.22% 2011--2013 -25.12% 13.07% -6.20% -16.65% 22.96% 4.71% 2012--2014 51.59% 89.79% 46.08% 56.24% 95.84% 61.14% 2013--2015 49.60% 87.79% 80.21% 99.06% 138.66% 109.91% 2014--2016 45.96% 84.16% 84.50% 64.35% 103.95% 79.83% 2015--2017 0.47% 38.67% 62.23% 30.94% 70.54% 55.00%

简单平均57.90% 96.10% 99.07% 80.61% 89.42% 73.81%

数据来源：Wind, 东北证券

为了判定超额的结果并不来源于组合beta暴露的加深我们还分别画出了超额收益的

历史净值曲线，可以发现，EPS/V ol超额净值并没有跟随指数形态变化而发生变化，

可以否定beta暴露加深带来超过指数表现的判断。

图5：Smart Beta HS300超额净值曲线

数据来源：东北证券，Wind

图6：Smart Beta ZZ500超额净值曲线

数据来源：东北证券，Wind

4.总结

本文介绍了将EPS代表的盈利性和成交量代表的流动性结合，组合成EPS/成交量，即每股净利润对应的市场参与程度的高低，作为配权方案，对指数成分股进行权重再分配实现Smart Beta策略超额收益，既包含了EPS的盈利性所包含的超额信息，同时从平衡角度、宏观角度以及微观角度都论证了EPS/成交量的有效性，并且这种有效型将会持续。

回测也显示，将成交量作为一种配臵方案可以实现超过等权和指数的收益表现，而EPS/成交量在沪深300上能够同时超越EPS和成交量配权方案，不仅在收益上还是风险上都有所改善。同时我们展示了，按照EPS/成交量的配权方式，亏损概率低，并且任意一年连续持有三年可以实现亏损概率为0甚至能够有优渥的收益回报。

盈利性和价值投资作为投资核心，以及流动性/成交量的动态变化并不会随着时间的迁移而消失，因此以EPS/成交量作为Smart Beta配权方案能够不仅在历史回测中表现优异，同时将在未来长期带来优异的表现。

5.附录：Smart Beta ETF列表

分析师简介：

王琦:金融工程分析师，英国帝国理工学院数学与金融硕士，2016年加入东北证券研究所。

重要声明

本报告由东北证券股份有限公司（以下称“本公司”）制作并仅向本公司客户发布，本公司不会因任何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。

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