中泰资管天团 | 从指数到指数增强，还原二字之差背后的组合建构三部曲

得益于股神巴菲特多年不遗余力地“推广”，指数基金早已飞入寻常投资者家。不过，比指数基金多了两个字的指数增强基金，似乎多了几分神秘的色彩。

事实上，指数增强基金是一种以“既要又要”为投资目标的基金：既要追求超过基准指数的超额收益，又要控制基金收益率与指数收益率之间的偏离度（跟踪误差）。你也许会好奇，“既要又要”的目标怎么达成？

这还得从增强策略的组合构建说起。一般而言，指数增强策略的组合构建大体上可选股、风险分类和组合优化这三步，

一、选股：定性与定量得相互补位

选股的主要目标是在同类型的股票中选出未来可能有超额收益的股票，这也是要证实增强能力的关键所在。

对于指数增强基金的基金经理而言，常见做法是利用一些指标对每一只股票进行打分排序，这些指标包括ROE/ROA、行业相对估值、研究员一致预期等等。每一个单项指标得分，通过一个合乎逻辑的算法，综合成一个加总得分。一般来说，在同类型的股票中，得分越高，在组合中超配的比例越高。

很多投资者以为，指数增强基金的选股应该是一件量化程度非常高的数据活，其实恰恰相反，在组合构建的三个步骤中，选股的“量化程度”是最低的。甚至可以说，选股这个步骤中，完全可以不用量化手段，通过定性分析同样可以达到目的，只要最终输出股票的评价得分就行了。

为什么要在选股中补充定性分析？因为定量分析在这个步骤中存在一个明显的缺点，就是数据的可获得性。以P/E为例，量化用的是财务报表上的数据或者是研究员的一致预期，缺少关于盈利持续性的数据。盈利持续性涉及到对公司商业模式是否能持续以及核心竞争力等的判断，这些都依赖于商业经验以及定性分析，没有现成数据。这一点降低了量化选股的命中率，也迫使量化只能采取分散化投资，不能在几只真正具有较大超额收益的股票上重仓，从而影响到整个组合的收益。

量化分析的另一个缺点是数据的可比较性。如果两个公司具有不同的商业模式，很多指标的可比较性就非常差。比如说，A电力与B电力同属于电力行业，如果据此比较它们的毛利率，将会得出没有意义的结果。因为火电和水电的成本结构是完全不同的。由于数据的不可比较，会导致量化选股得出错误的判断。

加入深刻细致的定性分析则可以避免量化的这两个缺陷。不过，定性选股也存在一个问题，如果视野不够开阔的话，选出的股票可能不够分散。定性选股往往强调选择自己能看明白的股票。如果做绝对收益，这一点没有问题；但如果做相对收益，可能会有一个逻辑问题：能看明白的股票，不一定能战胜看不明白的股票。定性选股缺少了一个环节：对看不明白股票的评价判断。当然，如果有足够宽阔的视野，选择的股票在商业模式上足够分散，可以解决这个问题。

所以，不管是用量化分析，还是定性分析，对于个股未来超额收益的评估都涉及到预测，有预测就有风险，怎样管理风险，让出错的后果尽量小呢？这是指数增强策略的第二步工作。

二、风险分类：找出让股票波动的源头

风险分类的主要目标是找出导致股票波动的驱动因素，对众多股票进行分类，并对每只股票的波动程度给出评价。

对于风险的定义，有很多不同的认识。以巴菲特为代表的价值投资者，不认为波动是风险，只有本金损失和通货膨胀是风险。事实可能真是如此。不过，对于管理客户资金的机构投资者来说，管理波动也同样重要。当投资者对你没有足够信心的时候，波动可能会进一步降低他们的信心，导致赎回和管理规模下降。

我们平常所说的风险，基本上指的是波动。管理波动的目的，是尽量形成确定性的结果，使净值走势更加平滑，增强投资者的信心。

通常我们会把股票波动的驱动因素分为四大类：市场、市值规模、行业以及个股的特别因素。一只股票的波动主要由整个市场的波动以及所处行业的波动导致。此外，市值越小波动越大。每一只股票对这几类因素都有自己的敏感性，我们用这些敏感性来刻画股票的波动程度。常说的beta，就是股票对市场指数的敏感性，beta越大波动就越大。通常所说的超额收益，或者alpha，主要来源于个股的特别因素，这些特别因素包括，企业的竞争力和各类公司事件（重组、资产注入）等。市场、市值规模以及行业因素，我们统称为系统性风险。

一个组合的波动，由成份股的波动及其在组合中的权重决定。我们构造一个组合，同时卖空沪深300，如果这个组合对各个系统性风险因素的敏感性都等于沪深300的同类敏感性，那么这个组合就是一个风险中性组合，其波动和超额收益来自于个股的特别因素，与系统性风险无关。

从根本上说，选股能力体现在，排除系统性风险(beta)后对于个股特别因素(alpha)的判断上。

量化投资非常注重风险的计算和衡量，存在的问题也很突出，它严重依赖于历史数据,但波动和相关性是易变的。比如，最近的口罩概念股票，C股票与D股票的相关性变高，但历史上它们并不太相关，在衡量波动时就会出现偏差。对于组合构建的影响是，因为历史上相关性不高，组合可能会过高的超配，或过低的低配这个风格的股票。解决这个问题常用的办法是，结合定性分析和判断，对相关性进行调整。

三、组合优化：约定规定动作

组合优化的目标是，最大化投资组合的超额收益，同时最小化跟踪误差。

这个步骤主要是把前两个步骤的结果作为输入，并在一系列约束条件下，求解一个数学上的二次规划问题，得出每只股票超配或者低配比例。这些约束条件包括：

1. 股票的超配上限；

2. 股票的低配下限；

3. 行业的超配上限；

4. 行业的低配下限；

5. 最大跟踪误差；

6. 某一类股票在组合中所占的权重限制；

……

这个步骤主要是约定一些规定动作，剩下的就是根据选股结果和风险评估结果，计算出符合约定条件的股票组合。组合优化也是量化投资经常使用的投资工具。

因为存在上面两部分提到的原因，如果忽视数据背后的含义，很可能会导致”Garbege in, garbage out”。

上面我们介绍了指数增强策略的构建过程，可以看出，指数增强策略是在主动和被动之间进行平衡，风险控制的越严格，跟踪误差越小，指数增强组合就越靠近指数，超额收益就会越小；反之，要追求超额收益，就必须放大跟踪误差，这样做同时也意味着承担更大的风险，比如指数增强组合可能会在一定时间内落后指数。

希望本文的介绍可以帮助投资者更好地理解指数增强策略的风险收益特征，在指数增强产品的投资中做出更好的投资决策。另外，如果您对指数增强的增强效果感兴趣，也可以阅读我们去年底做的这个主动管理型基金PK指数增强基金的实验（五年为期，做一次主动管理型基金PK指数增强型基金的严肃实验）。

作者简介

李玉刚，现任中泰资管对冲基金部总经理，北京大学经济学硕士，18年证券从业经历。

曾任国泰君安证券研究所金融工程部研究员，衍生产品部及资产管理部量化研究总监，国泰君安证券资产管理量化投资部总经理。

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