资产轮动策略：探究多策略ETF组合的构建方法|资产_新浪财经

转自：上海证券基金评价

刘亦千分析师
执业证书号：S0870511040001
谈福嘉分析师
执业证书号：S0870123060004

主要观点

摘要

ETF作为指数投资强有力的工具可以有效帮助投资者实现基于“精准投资”的长期资产配置，而另一方面其拥有的实时交易特征也为投资者提供了实现短周期交易策略的低成本工具。本专题系列报告尝试以市场上主流的投资逻辑为基础、围绕ETF这一投资工具，探索并验证不同持仓周期、交易模式以及收益风险属性的ETF策略可行性，并形成完整的投资组合构建流程。
动量策略是市场上被运用最广泛的策略类型之一。资产轮动策略是基于中长期动量因子所设计出的ETF策略，我们的资产轮动策略根据动量因子而自动选择不同的大类资产与国家市场进行投资，通过尽可能地扩大该策略的ETF样本池覆盖面使得我们的策略在回测中表现出与国内股市截然不同的走势。
在回测区间2006年1月25日—2024年6月28日中，资产轮动策略的年化收益率为13.33%（相对沪深300年化超额为6.15%），夏普比率为1.21（沪深300指数为0.28），Beta值为0.22。策略的历史净值走势显示，对于国内市场的牛市阶段我们的策略通过动量因子的作用能够享受到其部分上涨带来的收益，而当市场出现股灾或进入低迷时期时，我们的策略就会开始避开国内市场转而寻找其他机会（例如海外市场、债券市场或商品等）。
从分年度表现来看资产轮动策略在2006年2月至2024年6月的19年中仅有3年（2008年、2016年与2022年）表现为负收益（沪深300有9年表现为负收益），达到近85%的胜率。再看策略的分月度表现，资产轮动策略在2006年2月至2024年6月总共221个月份中有159个月份产生了正收益，占比高达71.95%，而沪深300指数该占比仅有55.66%。因此无论是从分年度还是分月度，资产轮动策略的收益能力都在时间周期方面表现出了不错的稳健性。

风险提示

本专题系列报告提供的策略交易规则与回测数据旨在复现目前市场中主流投资策略的多样性及其表现，以求能够帮助投资者了解ETF作为当下热门投资工具在资产配置与组合管理方面起到的积极作用。报告中各类策略组合均以量化方式为主进行设计与开发，因此需要提醒读者其中存在无法预估的样本外模型失效风险。
ETF基金是以指数投资为基础的一类基金，在复制跟踪指数的部分时存在不可避免的系统性风险。因此本研究中心提供的ETF策略均不构成对未来市场的实际投资建议，展示的策略相关的净值走势、收益与风险指标等仅供投资者参考。
报告中展示的策略回测净值收益依附于各自回测区间的市场环境，并以ETF（或替代指数）的每日收盘数据作为计算依据，其中并未考虑基金各项费率、分红派息、二级市场交易佣金等可能产生的费用以及部分特殊情况下产生的账户收益变动。此外真实市场实盘交易中的日内价格波动、交易产生的冲击成本以及时间上滑动摩擦导致的成本等亦无法在策略回测过程中充分体现，因此本报告中展示的策略投资收益数据与实盘交易数据可能存在差异，不能完全代表真实市场的账户投资收益。
投资者在选择ETF作为投资组合管理的工具时应在充分理解指数编制规则、策略投资逻辑与潜在风险等因素的基础上，审慎评估自身的风险偏好，根据自身的风险承担能力和投资需求进行投资。

主要内容

一、市场概况与背景简介

1、ETF市场概况

随着资本市场加速发展，ETF逐渐成为投资者重点关注的热门投资工具。截止至2024年6月30日，国内已发行上市的ETF共973只，总基金规模达到24732.09亿元，包括股票型ETF、债券型ETF、商品性ETF、货币型ETF和跨境型ETF等。其中，股票型ETF占比最大，基金规模占比超过70%。

从国内ETF的历史发展趋势来看，截止至2024年6月30日，国内ETF的产品数量从2010年仅有的20只开始每年均有所提升，并在2019年开始出现爆发式增长。基金份额与基金规模同样呈现不断正增长的趋势，仅在2016年经历股灾时出现回落，直到现今的2024年依旧处于持续的高速增长趋势中。值得注意的是与2016年初的股灾给市场带来的冲击不同，2021年的新冠疫情以及后续国内经济下行的环境并未给市场投资者对ETF产品的投资热情产生明显的负面影响。ETF作为指数投资强有力的工具可以有效帮助投资者实现基于“精准投资”的长期资产配置，而其拥有的实时交易特征也为投资者提供了实现短周期交易策略的低成本工具。

2、策略开发背景简介

中国证券市场发展已经超过30年，无论是股票、债券还是商品期货等资产类别，都在市场中涌现出不同类型的交易与投资策略，包括但不限于基于基本面、技术指标、量化方法、机器学习等，旨在通过投资策略帮助不同风险偏好的投资者实现财富增值。

鉴于ETF在国内热度不断提升，本专题系列报告将策略开发与组合构建的投资标的转向于该投资工具，尝试以市场上主流的投资逻辑为基础、围绕ETF这一投资工具，探索并验证不同持仓周期、交易模式以及收益风险属性的ETF策略可行性，并形成完整的投资组合构建流程，同时我们会将所采用策略的背景、交易规则、测试方法、回测结果以及组合构建方法等逐一介绍和展示。本报告中不含任何对未来市场的预测与投资建议，我们仅仅提供策略的设计理念、逻辑与回测结果。

在开始介绍我们测试的策略之前，需要指出一条贯彻我们所介绍策略的重要约定，即ETF策略采用的所有交易规则都是可以并经过严格量化的，也就是说在交易过程中我们摒弃定性或主观判断的成分。

二、资产轮动策略

1、策略背景概述

动量策略是市场上被运用最广泛的策略类型之一。所谓“动量”，即“强者恒强”，指在过去一段时间表现突出的资产会在未来一段时间延续其上涨趋势而继续上涨，这一概念同样也蕴含了资产过去的表现可以预测未来。对于市场中动量效应的存在无论是学术界的探索还是业界的应用，都可以说是持续不断的，其中关于动量的研究可以追溯到1937年，Alfred Cowles和Herbert E. Jones在其发表的论文《Some A Posteriori Probabilities in Stock Market Action》中通过研究美国股市自1920年至1935年间的表现从而得出了在过去一年表现强势的股票比表现弱势的在未来一段时间内拥有更好的表现的结论，并以此提出了股票过去的表现可以预测未来的观点。

由尤金·法玛提出的“有效市场假说”理论在上世纪中期可以说统治了市场金融理论，而在此期间学术界对市场动量的研究有所停滞。直到19世纪90年代初，Jegadeesh和Titman教授在1993年发表了一篇名为《Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency》的论文，该论文通过严格的统计学工具论证了过去12个月里表现最优的股票其往后一个月的表现将显著强于过去12个月里表现最差的股票。此后学术界也迅速将关注点移向了市场动量效应，并不断出现专门研究该领域的学术论文，从而对“有效市场假说”造成了实质性的冲击。

来自国际对冲基金AQR资本的研究员与学者Hurst、Ooi和Pedersen在2017年发表论文《A Century of Evidence on Trend-Following Investing》，该论文的作者利用一个月、三个月以及12个月的资产动量来构建等权多空组合来观察动量策略的长期盈利能力，并将此策略应用到包含了4种大类资产的67个国际市场（29种商品、11只股票指数、15个债券市场以及12对货币汇率），最终的测试数据揭示了动量效应在全世界各个市场中普遍存在且持续了有超过100年。

为了能更好地解释市场中一些无法被有效市场假说解释的现象（如小公司现象、规模效应、期间效应、动量效应与反向投资策略等），“行为金融学”成为了20世纪80年代逐渐兴起的新兴金融理论，其试图站在“非理性投资者”的角度上从微观个体行为以及产生这种行为的心理等动因来解释、研究和预测金融市场的发展。

传统金融理论无法解释的现象正可以通过“行为金融学”中的个体“行为偏差”来进行一定解释，从而利用市场中的这种非理性行为形成的套利机会获取利润。在行为金融学的诸多“行为偏差”中，我们认为在动量效应中起到主要作用的有以下几种：锚定效应（Anchoring）、确认偏差（Confirmation Bias）、损失厌恶（Loss Aversion）、处置效应（Disposition Effect）、比较效应（Relativity）、近因效应（Recency Bias）和羊群效应（Herding）等。

本专题系列报告推出的第一类ETF策略——资产轮动策略便是基于动量效应进行设计的，在该策略中我们期望资产过去的表现会在未来持续，即动量因子产生效益。我们的资产轮动策略依据的是中长期动量因子而非短期因子，这将导致该策略与专题系列第二篇报告中介绍的短期策略在交易规则上产生较大差别。资产轮动策略在设置交易规则与回测时均采用完全量化的方式。

2、策略设计与回测统计

i.策略交易规则

资产轮动策略是一个基于中长期动量因子所设计出的ETF策略，因此在设计该策略时为了一定程度上保证其中长期的持仓时间，我们以固定周期的方式进行调仓。在资产轮动策略具体交易规则中我们规定调仓周期为每个自然月的最后一个交易日，即月底换仓。

在资产轮动策略中我们不仅需要依赖动量因子所给我们带来的获利能力，更进一步地力求将资产覆盖的范围扩大，这也正如由AQR资本发表的论文《A Century of Evidence on Trend-Following Investing》中的方法。得益于国内上市ETF的品类与覆盖的资产与市场不断丰富，我们在设计资产轮动策略时可以利用动量因子尽可能地捕捉到来自多个大类资产与不同国家市场在上涨周期内的收益。

基于以上想法，我们在构建适用于资产轮动策略的ETF样本池时将尽可能覆盖多个大类资产与不同国家市场，其中包括中国股市、债券市场、香港股市、美国股市、欧洲股市、黄金等。具体ETF列表如下：

适当借鉴论文《A Century of Evidence on Trend-Following Investing》中的动量组合构建方法，我们将资产多个周期的动量即历史涨跌幅作为最终动量得分，并以此为依据滚动买入固定数量的ETF，构建长期买入并持有的ETF策略。资产轮动策略的具体交易规则如下：

数据来源：上海证券基金评价研究中心

上述交易规则是非常简明的，其中在给ETF进行权重配置时我们根据其历史波动率的倒数而非采用等权配置，如此操作会在一定程度上降低整体收益率，但同时也将大幅度降低组合风险。其中历史波动率采用ETF日收益率的标准差进行计算，配置权重公式如下：

其中表示第i只ETF配置的比例，表示第i只ETF按日收益率计算的历史波动率。

ii.策略回测分析

我们根据以上交易规则对资产轮动策略进行回测，从样本池的15只ETF中可以发现不同ETF的上市时间差别较大，由于ETF能够紧密跟踪指数，在中长周期中两者的表现高度吻合，因此为了能进一步检验资产轮动策略在较长周期中的效果，我们统一采用ETF跟踪的指数作为回测标的去替代相应ETF。我们如下设置资产轮动策略的回测初始时间，以ETF样本池中跟踪指数的基期为标准，当包含了基期的指数达到8只（超过样本池产品数的50%）并且是当月最后一个交易日时将其作为初始时间。于是该策略的回测区间为2006年1月25日—2024年6月28日。以下是资产轮动策略的回测结果：

通过上述回测统计我们可以看到，相较于沪深300指数资产轮动策略在回测区间中表现出更高的收益能力（年化收益率为13.33%，年化超额为6.15%）与更低的风险（年化波动率为：11.05% vs.25.83%），尤其是以夏普比率作为衡量标准时，资产轮动策略（1.21）明显优于沪深300指数（0.28）。

另一方面，从分年度的策略表现来看资产轮动策略在2006年2月至2024年6月的19年中仅有3年（2008年、2016年与2022年）表现为负收益（沪深300有9年表现为负收益），达到近85%的胜率。在2018年国内股市全年单边下跌的行情下，我们的资产轮动策略仍然维持住了正收益，这主要得益于该策略的样本池中加入了多个大类资产与全球市场指数，并通过动量因子尽可能地避开选择国内股市进行投资。再来看策略的分月度表现，资产轮动策略在2006年2月至2024年6月总共221个月份中有159个月份产生了正收益，占比高达71.95%，而沪深300指数该占比仅有55.66%。因此无论是从分年度还是分月度，资产轮动策略的收益能力都在时间周期方面表现出了不错的稳健性。

再结合净值表现与动态回撤我们可以发现，整体上资产轮动策略的回撤控制能力强于沪深300，然而在2015年后半年至2016年初的股灾行情中我们的策略并未有效回避，继而产生了回测区间内的最大回撤幅度-28.43%。究其原因，我们认为是目前测试的策略版本中ETF样本池实际上包含了多达9只来自于权益市场的指数（其中包括3只境内股市与6只境外股市的指数），当出现2015—2016年的极端行情时动量因子瞬间失效导致了策略组合持有的大部分权益市场指数集体下跌，从而引发了大幅度回撤。

3、策略小结

我们介绍了基于动量因子的资产轮动策略并进行了回测，我们的资产轮动策略根据动量因子而自动选择不同的大类资产与国家市场进行投资，通过尽可能地扩大该策略的ETF样本池覆盖面使得我们的策略在回测中表现出与国内股市截然不同的走势，经计算其Beta值仅为0.22。从策略的历史净值走势中也能看到，对于国内市场的牛市阶段，我们的策略通过动量因子的作用能够享受到其部分上涨带来的收益，而当市场出现股灾或进入低迷时期时，我们的策略就会开始避开国内市场转而寻找其他机会（例如海外市场、债券市场或商品等）。在策略专题系列的下一期我们将进一步介绍与资产轮动策略的投资逻辑有所不同的短期反转策略，同样经过回测后我们将对两者进行对比分析。

三、附录

A.回测分析主要指标算法

年化收益率：