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智能貝塔和因子投資實戰 版權信息
- ISBN：9787111731412
- 條形碼：9787111731412 ; 978-7-111-73141-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能貝塔和因子投資實戰 本書特色
結合了被動投資和主動投資的優勢的智能貝塔和因子投資，已經是當前投資領域備受關注的重要話題之一。通過正確地實施智能貝塔策略，可以以比傳統的主動管理和指數投資更低的成本降低風險或增加多樣性，從而產生*優的多元化投資組合。根據一項覆蓋全球超過3.5萬億美元的資產管理者的調研顯示，77%的受訪者已經評估過、實施過智能貝塔策略或計劃這么做。因此，智能貝塔的普及率從2015年的26%增長到2018年的48%。市場上的智能貝塔產品種類繁多且還在不斷增加，這往往使投資者難以分析和選擇適合自己的產品。因此，因子規范，加權方案以及控制換手率、多元化或策略容量等因素會影響智能貝塔策略的差異。
本書正好滿足了對這一重要的創新領域進行簡單、準確的投資者教育的需求。本書以從業者的視角撰寫，幫助讀者理解智能貝塔投資的理論基礎、分析和選擇智能貝塔策略、構建更有效率的投資組合，并從其他已成功實施智能貝塔投資的從業者那里獲得見地。本書全面介紹了智能貝塔投資：
回顧了權益類智能貝塔的演變、定義和構成，并確定了智能貝塔產品的理想特征；
討論了因子投資的起源、理論及風險、行為和結構方面的解釋以說明因子超額收益存在的原因；
提供了一個框架來理解和分析用于捕獲智能貝塔因子收益的各種加權方案；
解釋了智能貝塔因子策略的業績特征；
提供了權益資產之外的因子投資、智能貝塔實施、投資組合構建和多策略多管理人投資組合的示例。
本書對于那些尋求保持適當前瞻性和紀律性、實現長期目標、構建更有效率的投資組合并實現更好投資結果的投資者和基金經理來說都是非常有價值的實踐手冊。
智能貝塔和因子投資實戰 內容簡介
智能貝塔是投資領域的重要創新，其在行業中的應用漸成欣欣向榮之象。**，在負債端具有預期負債率較低的預設條件（如，養老基金）下，眾多專業機構投資者似乎面臨著相互沖突的目標：①提高投資組合回報，但不增加權益資產配置和/或②降低投資組合波動性，但不降低對權益資產的配置。智能貝塔可以提供潛在的解決方案來實現這些目標。第二，在開展主動管理的同時，引入智能貝塔投資意味著可以顯著改善投資組合中的多元化收益。第三，隨著管理資產規模的增加，越來越難以找到更多的子基金或投顧實施分散化投資，由于集中度受限也難以對業績出眾的子基金或投顧過度超配。第四，從投資管理過程來看，智能貝塔能夠將主動投資、被動指數投資有機結合。第五，投資者對市值加權指數的投資已近飽和,其關注度正逐步轉向智能貝塔指數和相關產品上。
智能貝塔和因子投資實戰 目錄
致謝
介紹
目錄
**篇 權益資產Smart Beta領域概論
第1章 權益資產Smart Beta的發展與構成
1.1 引論
1.2 權益資產Smart Beta的演變
1.2.1 市值加權的優點
1.2.2 市值加權的缺點
1.2.3 建議的解決方案
1.2.4 AEB的風險分解
1.2.5 重新關注因子投資：因子產品的潛在優勢
1.3 Smart Beta策略的必要特征
1.4 權益資產Smart Beta的構成和定義
1.5 投資者的常見問題
1.5.1 Smart Beta是否意味著市值加權指數是不智能的？
1.5.2 Smart Beta應該被定義得更加俠義嗎？
1.5.3 Smart Beta就是因子投資嗎？
1.5.4 Smart Beta是主動的還是被動的？
1.5.5 Smart Beta是否只是被動執行的主動管理？
1.5.7 基于規則的、透明的方法是Smart Beta產品所期望的特征。這些術語的確切含義是什么？為什么這些特征在Smart Beta策略的設計中很重要？
1.5.8 費用低廉是Smart Beta價值主張的一個重要特征。低費用產品的特點是什么？
1.5.9 為什么分散化在因子獲取的情況下很重要？
1.5.10 主動管理基金經理提供的策略是否要明確？
1.6 結論
第二篇 權益資產公共因子及因子投資
第2章 權益資產公共因子及因子投資概述
2.1 引論：什么是權益資產公共因子？
2.2 權益資產公共因子和因子投資的演化發展
2.2.1 CAPM
2.2.2 市場貝塔和預期收益
2.2.3 超市場共同因子和Smart Beta因子
2.2.4 多因子定價模型
2.3 投資者的常見問題
2.3.1 投資者為什么要關心Smart Beta因子？
2.3.2 對公同因子的可識別集合是否有共識？
2.3.3 如果動量因子是解釋主動管理基金經理（如成長型基金經理）業績績效的一個重要因子，那么它不應該同價值因子和成長因子一樣被視為一種風格嗎？
2.3.4 Smart Beta和傳統的量化管理有什么區別？
2.4 結論
第3章 解釋Smart Beta因子的收益溢價
3.1 引論
3.2 數據挖掘
3.3 基于風險的解釋
3.3.1 風險的多維性
3.3.2 特定因子的表現不佳時期
3.3.3 市場表現不佳風險
3.3.4 持續性
3.4 行為解釋
3.4.1 價值因子
3.4.2 動量因子
3.4.3 價值因子和動量因子同時存在
3.4.4 其他因子
3.4.5 持續性
3.5 結構解釋
3.6 投資者的常見問題
3.6.1 基于風險的解釋有哪些潛在問題？
3.6.2 與行為解釋相關的一些潛在問題是什么？
3.5.3 鑒于激烈的討論和辯論，以及不可避免地會造成的混亂，投資者應如何處理兩個基本問題：為什么存在Smart Beta因子？以及為什么它們具有持續性？
3.6.4 Smart Beta的交易會不會越來越擁擠，*終導致Smart Beta因子的超額收益消失？
3.7 結論
第三篇 捕捉Smart Beta因子
第4章 加權方法
4.1 引論
4.2 用于捕捉因子回報率的加權方法
4.2.1 傾斜：總權重與基準市值權重有關
4.2.2 重新加權：總權重與市值權重無關
4.3 評估用于捕捉因子回報的加權方法的投資績效與效率
4.3.1 市值加權法
4.3.2 市值調整法
4.3.3 信號傾斜法
4.3.4 信號加權法
4.3.5 等權重法
4.4 投資者的常見問題
4.4.1 投資者應該如何分析、比較各種Smart Beta策略的業績？
4.4.2 市值加權法的總基準是眾多Smart Beta策略合適的業績比較基準嗎？
4.4.3 是否有些投資組合構建方法可能與原理所揭示的因子投資向左？
4.5 結論
附錄4.1 不同因子投資組合的成分股權重
附錄4.2 運用市值加權法和信號傾斜法因子投資組合的主動收益和積極風險分解
第5章 因子規范
5.1 引論
5.2 價值因子
5.3 動量因子
5.4 低波動率因子
5.5 質量因子
5.6 投資者的常見問題
5.6.1 在Smart Beta產品中使用學術上不完全支持的因子規范或者對標準定義做了調整時，會引發哪些問題？
5.6.2 為什么定義給定的跨地域或時變因子時，因子的一致性很重要？
5.6.3 在定義因子或期望收益信號時，使用復合指標會有什么問題？
5.6.4 投資者應如何處理質量因子規范中的常見變化？
5.7 結論
第6章 Smart Beta與主動策略的積極風險和主動收益分解
6.1 引論
6.2 Smart Beta策略的風險分解
6.2.1 文獻綜述
6.2.2 我們的分析
6.2.3 小結
6.3 主動策略的風險分解
6.3.1 文獻綜述
6.3.2 我們的分析
6.4 投資者的常見問題
6.4.1 風險分解中的阿爾法總能代表基金經理的主動管理能力嗎？
6.4.2 為什么風險模型有時會顯示出違背直覺的因子敞口？
6.4.3 既然風險模型會產生違背直覺的因子敞口，可能無法完全反映真實的敞口，那么投資者還有其他什么方法來評估因子敞口？
6.5 結論
第三篇 Smart Beta因子策略的業績特征
第7章 單個Smart Beta因子的業績特征
7.1 引論
7.2 費后業績：考慮交易執行成本
7.2.1 確定交易執行成本
7.2.2 減少換手率
7.3 費后業績特征
7.3.1 規模因子
7.3.2 價值因子
7.3.3 動量因子
7.3.4 低波動率因子
7.3.5 質量因子
7.3.6 業績特征小結
7.4 投資者的常見問題
7.4.1 費后動量因子策略還能盈利嗎？
7.4.2 從單個Smart Beta因子的歷史業績分析中可以得出哪些重要的結論？
7.5 結論
第8章 因子分散化策略的業績特征
8.1 引論
8.2 主動收益相關性
8.2.1 長期相關性
8.2.2 相關性的短期變化
8.2.3 相關性特征小結
8.3 因子分散化策略的業績特征介紹
8.3.1 潛在的分散化收益
8.3.2 信號傾斜法MFP的長期歷史業績
8.3.3 信號傾斜法MFP的短期歷史業績
8.3.4 增強改進
8.3.5 采用其他加權方法的分散化策略
8.3.6 評估效率：因子調整后阿爾法
8.3.7 小結
8.4 構建分散化策略：投資組合混合與信號混合之辯
8.4.1 文獻綜述
8.4.2 我們的分析
8.5 投資者的常見問題
8.5.1 在構建多因子策略時，是否有投資組合構建方法可以提供比其他方法更高的分散化收益？
8.5.2 在多因子策略中，哪些因素會影響被考慮因子的選擇？
8.5.3 在投資組合混合方法中，同投資于單因子投資組合相比，整合的多因子方案是不是對多因子策略更高效的執行？
8.5.4 投資組合混合方法的一個優點是投資組合績效歸因簡單而透明。績效歸因的透明度意味著什么？為什么投資組合混合方法更適合于實現這一目標？
8.5.5 在投資組合混合與信號混合的爭論中，爭論和反駁似乎很復雜。在實操層面上，投資者應該如何決定遵循哪種構建方法？
8.5.6 因子擇時能夠改善多因子策略的業績嗎？
8.5.7 在很多案例中，Smart Beta策略都是基于歷史回測與模擬而推廣的新型產品。投資者如何評估歷史回測的代表性？
8.6 結論
第9章 低波動率因子異象
9.1 引論
9.2 低波動率因子的歷史業績
9.3 “低波動率”是如何定義的？
9.4 低貝塔投資組合的次級因子
第五篇 Smart Beta的實施
第10章 構建更優的權益投資組合：將Smart Beta與Smart Alpha相結合
10.1 引論
10.2 當前投資組合構建實務
10.2.1 Alpha-Beta投資組合結構
10.2.2 業績基準的規模和風格分解
10.2.3 通過主動管理獲得風險因子敞口
10.3 投資組合結構：一個建議的框架
10.3.1 如何分解主動收益
10.3.2 如何實現策略分散化
10.3.3 如何實現基金經理分散化？
10.3.4 如何確定主動投資組合的規模？
10.3.5 小結
10.4 投資者的常見問題
10.4.1 投資者如何向Smart Beta配置資金？
10.4.2投資者如何設計投資組合的Smart Beta成分，以滿足各種應用場景？
10.4.3在許多情況下，主動投資組合的積極風險和主動收益*終受到基本權益因子的驅動。是什么導致了這個結果？
10.4.4 在實施Smart Beta投資時，什么可能使投資者選擇Smart Beta公共指數或Smart Beta基金經理提供的解決方案？
10.4.5 投資者在采用和/或實施Smart Beta過程時面臨什么挑戰？
10.4.6 在投資組合的結構方面，當評估因子敞口和阿爾法時，為何建議針對已實施的Smart Beta解決方案進行風險分解分析？
10.5 結論
第11章 結合ESG和Smart Beta
11.1 引論
11.2 ESG數據
11.3 ESG策略
11.3.1 ESG負面篩選的影響
11.3.2 低排放傾斜的影響
11.3.3 ESG負面篩選和低排放傾斜的綜合影響
11.3.4 業績歸因
11.4 將ESG和Smart Beta結合
11.4.1 基于市場指數的MFP歷史業績
11.4.2 專注于ESG的MFP的歷史業績
11.4.3 專注于ESG的MFP的業績歸因
11.5 投資者的常見問題
11.5.1 投資者在涉及和實施ESG策略時應牢記哪些要點？
11.5.2 Smart Beta因子是否具有不同的ESG特征，如排放強度？
11.5.3 當ESG和Smart Beta結合使用時，ESG因子是否有可能弱化Smart Beta因子的影響？
11.6 結論
第12章 對沖基金投資的另類選擇：基于風險的方案
12.1 引論
12.2 分散化的對沖基金投資組合的優勢
12.2.1 對沖基金樣本
12.2.2 對沖基金的業績持續性
12.2.3 對沖基金投資組合向整個對沖基金樣本趨同
12.3 對沖基金的系統性驅動因素
12.3.1 對沖基金系統性因子的特征
12.3.2 將系統性因子映射到對沖基金類別
12.3.3 權重估計方法的原則
12.4 流動性跟蹤投資組合模擬業績
12.4.1 業績比較
12.4.2 對沖基金業績的分解
12.5 對沖基金行業的發展
12.5.1 對沖基金特征的演變
12.5.2 關于實施流動性對沖基金跟蹤策略的考慮
12.6 結論
第六篇 資金方視角
第13章 訪談：CalPERS的Smart Beta實踐之路
第14章 養老
介紹
目錄
**篇 權益資產Smart Beta領域概論
第1章 權益資產Smart Beta的發展與構成
1.1 引論
1.2 權益資產Smart Beta的演變
1.2.1 市值加權的優點
1.2.2 市值加權的缺點
1.2.3 建議的解決方案
1.2.4 AEB的風險分解
1.2.5 重新關注因子投資：因子產品的潛在優勢
1.3 Smart Beta策略的必要特征
1.4 權益資產Smart Beta的構成和定義
1.5 投資者的常見問題
1.5.1 Smart Beta是否意味著市值加權指數是不智能的？
1.5.2 Smart Beta應該被定義得更加俠義嗎？
1.5.3 Smart Beta就是因子投資嗎？
1.5.4 Smart Beta是主動的還是被動的？
1.5.5 Smart Beta是否只是被動執行的主動管理？
1.5.7 基于規則的、透明的方法是Smart Beta產品所期望的特征。這些術語的確切含義是什么？為什么這些特征在Smart Beta策略的設計中很重要？
1.5.8 費用低廉是Smart Beta價值主張的一個重要特征。低費用產品的特點是什么？
1.5.9 為什么分散化在因子獲取的情況下很重要？
1.5.10 主動管理基金經理提供的策略是否要明確？
1.6 結論
第二篇 權益資產公共因子及因子投資
第2章 權益資產公共因子及因子投資概述
2.1 引論：什么是權益資產公共因子？
2.2 權益資產公共因子和因子投資的演化發展
2.2.1 CAPM
2.2.2 市場貝塔和預期收益
2.2.3 超市場共同因子和Smart Beta因子
2.2.4 多因子定價模型
2.3 投資者的常見問題
2.3.1 投資者為什么要關心Smart Beta因子？
2.3.2 對公同因子的可識別集合是否有共識？
2.3.3 如果動量因子是解釋主動管理基金經理（如成長型基金經理）業績績效的一個重要因子，那么它不應該同價值因子和成長因子一樣被視為一種風格嗎？
2.3.4 Smart Beta和傳統的量化管理有什么區別？
2.4 結論
第3章 解釋Smart Beta因子的收益溢價
3.1 引論
3.2 數據挖掘
3.3 基于風險的解釋
3.3.1 風險的多維性
3.3.2 特定因子的表現不佳時期
3.3.3 市場表現不佳風險
3.3.4 持續性
3.4 行為解釋
3.4.1 價值因子
3.4.2 動量因子
3.4.3 價值因子和動量因子同時存在
3.4.4 其他因子
3.4.5 持續性
3.5 結構解釋
3.6 投資者的常見問題
3.6.1 基于風險的解釋有哪些潛在問題？
3.6.2 與行為解釋相關的一些潛在問題是什么？
3.5.3 鑒于激烈的討論和辯論，以及不可避免地會造成的混亂，投資者應如何處理兩個基本問題：為什么存在Smart Beta因子？以及為什么它們具有持續性？
3.6.4 Smart Beta的交易會不會越來越擁擠，*終導致Smart Beta因子的超額收益消失？
3.7 結論
第三篇 捕捉Smart Beta因子
第4章 加權方法
4.1 引論
4.2 用于捕捉因子回報率的加權方法
4.2.1 傾斜：總權重與基準市值權重有關
4.2.2 重新加權：總權重與市值權重無關
4.3 評估用于捕捉因子回報的加權方法的投資績效與效率
4.3.1 市值加權法
4.3.2 市值調整法
4.3.3 信號傾斜法
4.3.4 信號加權法
4.3.5 等權重法
4.4 投資者的常見問題
4.4.1 投資者應該如何分析、比較各種Smart Beta策略的業績？
4.4.2 市值加權法的總基準是眾多Smart Beta策略合適的業績比較基準嗎？
4.4.3 是否有些投資組合構建方法可能與原理所揭示的因子投資向左？
4.5 結論
附錄4.1 不同因子投資組合的成分股權重
附錄4.2 運用市值加權法和信號傾斜法因子投資組合的主動收益和積極風險分解
第5章 因子規范
5.1 引論
5.2 價值因子
5.3 動量因子
5.4 低波動率因子
5.5 質量因子
5.6 投資者的常見問題
5.6.1 在Smart Beta產品中使用學術上不完全支持的因子規范或者對標準定義做了調整時，會引發哪些問題？
5.6.2 為什么定義給定的跨地域或時變因子時，因子的一致性很重要？
5.6.3 在定義因子或期望收益信號時，使用復合指標會有什么問題？
5.6.4 投資者應如何處理質量因子規范中的常見變化？
5.7 結論
第6章 Smart Beta與主動策略的積極風險和主動收益分解
6.1 引論
6.2 Smart Beta策略的風險分解
6.2.1 文獻綜述
6.2.2 我們的分析
6.2.3 小結
6.3 主動策略的風險分解
6.3.1 文獻綜述
6.3.2 我們的分析
6.4 投資者的常見問題
6.4.1 風險分解中的阿爾法總能代表基金經理的主動管理能力嗎？
6.4.2 為什么風險模型有時會顯示出違背直覺的因子敞口？
6.4.3 既然風險模型會產生違背直覺的因子敞口，可能無法完全反映真實的敞口，那么投資者還有其他什么方法來評估因子敞口？
6.5 結論
第三篇 Smart Beta因子策略的業績特征
第7章 單個Smart Beta因子的業績特征
7.1 引論
7.2 費后業績：考慮交易執行成本
7.2.1 確定交易執行成本
7.2.2 減少換手率
7.3 費后業績特征
7.3.1 規模因子
7.3.2 價值因子
7.3.3 動量因子
7.3.4 低波動率因子
7.3.5 質量因子
7.3.6 業績特征小結
7.4 投資者的常見問題
7.4.1 費后動量因子策略還能盈利嗎？
7.4.2 從單個Smart Beta因子的歷史業績分析中可以得出哪些重要的結論？
7.5 結論
第8章 因子分散化策略的業績特征
8.1 引論
8.2 主動收益相關性
8.2.1 長期相關性
8.2.2 相關性的短期變化
8.2.3 相關性特征小結
8.3 因子分散化策略的業績特征介紹
8.3.1 潛在的分散化收益
8.3.2 信號傾斜法MFP的長期歷史業績
8.3.3 信號傾斜法MFP的短期歷史業績
8.3.4 增強改進
8.3.5 采用其他加權方法的分散化策略
8.3.6 評估效率：因子調整后阿爾法
8.3.7 小結
8.4 構建分散化策略：投資組合混合與信號混合之辯
8.4.1 文獻綜述
8.4.2 我們的分析
8.5 投資者的常見問題
8.5.1 在構建多因子策略時，是否有投資組合構建方法可以提供比其他方法更高的分散化收益？
8.5.2 在多因子策略中，哪些因素會影響被考慮因子的選擇？
8.5.3 在投資組合混合方法中，同投資于單因子投資組合相比，整合的多因子方案是不是對多因子策略更高效的執行？
8.5.4 投資組合混合方法的一個優點是投資組合績效歸因簡單而透明。績效歸因的透明度意味著什么？為什么投資組合混合方法更適合于實現這一目標？
8.5.5 在投資組合混合與信號混合的爭論中，爭論和反駁似乎很復雜。在實操層面上，投資者應該如何決定遵循哪種構建方法？
8.5.6 因子擇時能夠改善多因子策略的業績嗎？
8.5.7 在很多案例中，Smart Beta策略都是基于歷史回測與模擬而推廣的新型產品。投資者如何評估歷史回測的代表性？
8.6 結論
第9章 低波動率因子異象
9.1 引論
9.2 低波動率因子的歷史業績
9.3 “低波動率”是如何定義的？
9.4 低貝塔投資組合的次級因子
第五篇 Smart Beta的實施
第10章 構建更優的權益投資組合：將Smart Beta與Smart Alpha相結合
10.1 引論
10.2 當前投資組合構建實務
10.2.1 Alpha-Beta投資組合結構
10.2.2 業績基準的規模和風格分解
10.2.3 通過主動管理獲得風險因子敞口
10.3 投資組合結構：一個建議的框架
10.3.1 如何分解主動收益
10.3.2 如何實現策略分散化
10.3.3 如何實現基金經理分散化？
10.3.4 如何確定主動投資組合的規模？
10.3.5 小結
10.4 投資者的常見問題
10.4.1 投資者如何向Smart Beta配置資金？
10.4.2投資者如何設計投資組合的Smart Beta成分，以滿足各種應用場景？
10.4.3在許多情況下，主動投資組合的積極風險和主動收益*終受到基本權益因子的驅動。是什么導致了這個結果？
10.4.4 在實施Smart Beta投資時，什么可能使投資者選擇Smart Beta公共指數或Smart Beta基金經理提供的解決方案？
10.4.5 投資者在采用和/或實施Smart Beta過程時面臨什么挑戰？
10.4.6 在投資組合的結構方面，當評估因子敞口和阿爾法時，為何建議針對已實施的Smart Beta解決方案進行風險分解分析？
10.5 結論
第11章 結合ESG和Smart Beta
11.1 引論
11.2 ESG數據
11.3 ESG策略
11.3.1 ESG負面篩選的影響
11.3.2 低排放傾斜的影響
11.3.3 ESG負面篩選和低排放傾斜的綜合影響
11.3.4 業績歸因
11.4 將ESG和Smart Beta結合
11.4.1 基于市場指數的MFP歷史業績
11.4.2 專注于ESG的MFP的歷史業績
11.4.3 專注于ESG的MFP的業績歸因
11.5 投資者的常見問題
11.5.1 投資者在涉及和實施ESG策略時應牢記哪些要點？
11.5.2 Smart Beta因子是否具有不同的ESG特征，如排放強度？
11.5.3 當ESG和Smart Beta結合使用時，ESG因子是否有可能弱化Smart Beta因子的影響？
11.6 結論
第12章 對沖基金投資的另類選擇：基于風險的方案
12.1 引論
12.2 分散化的對沖基金投資組合的優勢
12.2.1 對沖基金樣本
12.2.2 對沖基金的業績持續性
12.2.3 對沖基金投資組合向整個對沖基金樣本趨同
12.3 對沖基金的系統性驅動因素
12.3.1 對沖基金系統性因子的特征
12.3.2 將系統性因子映射到對沖基金類別
12.3.3 權重估計方法的原則
12.4 流動性跟蹤投資組合模擬業績
12.4.1 業績比較
12.4.2 對沖基金業績的分解
12.5 對沖基金行業的發展
12.5.1 對沖基金特征的演變
12.5.2 關于實施流動性對沖基金跟蹤策略的考慮
12.6 結論
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第14章 養老
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