智能测试策略继续增长,越来越多的投资者意识到风险因素和风格溢价是长期的,持续的收益来源。而在基于规则的定义,被动实现正在举行,许多供应商构建动态策略是基于系统的框架。由霍华德·摩尔
表示:“这是一个伟大的2015年,林恩·布莱克,全球股票首席投资官测试解决方案在道富环球投资管理(SSGA)。在美国总资产增长了9%,达到5660亿多万美元在12月,据晨星。欧洲经济增长更戏剧性的,和资产增长29%达到410亿美元。捕捉风险因素回报的投资理论在基于规则的系统的方式获得更大的牵引力,和投资者正在拥抱的概念更为复杂的方式。“随着投资者开始理解智能测试是如何工作的,我们现在看到的是更少的差异兴趣单一因素的策略,以及更多的多因素,”她说,指的是那些混合多元化的风险因素,下行保护,以及潜在的更好的风险调整后的回报。
智能β是一个术语,用来描述系统的投资规则的因素,明确分配证券证明承认因素的属性。基于学术理论,经过试验证明通过时间产生持久的投资费用,最常见的和公认的因素包括低波动性、大小,动力,和价值。智能测试通常是被动地实现,使用指数偏向于特定的因素,通常单但有时相结合,是区别于指数加权的标的证券的市值。从那里它变得更加复杂,一些供应商使用一套更广泛的风格来提取返回溢价。实现它们不同于经典的智能β因素,包括价值,动力,和防御,又包括低风险、低β和高质量。风格溢价的理念识别系统的广泛实现的收益来源,频谱。
另类贝塔策略是纯粹的戏剧因素,脱离市场,从对方的方向。可以灵活组合与传统市场贝塔和阿尔法来源不同的目标。低相关市场和其他因素使他们潜在有价值的构建更有效的投资组合的构建块。这适用于暴露在股票、固定收益和越来越面向绝对收益的另类贝塔策略包括价值等因素,动力和携带。
“背后有很多蒸汽收集智能测试资产,“说丹•德雷伯Invesco PowerShares全球交易所交易基金的董事总经理。他们有25%的年增长率在过去的三年里,而更广泛的ETF行业11%左右。“这是一个惊人的发展当你考虑到许多世界上最大的使用etf benchmark-constrained的受托人,让他们重新分配和倾斜的投资组合的策略因素展示了非凡的兴趣,”他说。
智能测试策略分为三个主要类别。第一个是基于风险的指数化,第二个是基本的指数化。“投资者知道这两个行为在特定市场,“Guillaume Lasserre说积极的投资策略主管领先资产管理。“当你买一个基于风险的策略,如最小波动或平价风险,例如,你知道它会比市值加权策略更具弹性的装备,你就可以在我们现在面临的市场。“很多客户正在使用这些类型的策略来降低波动性的股票投资。基本的指数化是相似的。“投资者知道他们所购买的,当前的市场并不是最有利的一个基本策略,”他说。第三类是风险因素的战术工具,可以受益于不同的市场条件。“目前,小型股和价值的风险因素是表现不佳的市值指数,而波动性较低和质量因素要好过,”他说。“什么是重要的智能beta发行是理解的智能β行为你买了。”
“成熟的智能测试方法最近上升,特别是在过去的一年,”马修说Guignard,产品开发和资本市场全球主管Amundi ETF,索引和智能测试。很多客户在他们的投资组合实现智能测试只使用单因素的策略,如波动率较低,这是迄今为止最受欢迎的策略智能测试的世界。“客户都开始意识到低波动或另一个单一因素可以在一些市场情况下工作得很好,而不是别人,所以现在他们更感兴趣的是实现多种策略,包括几个因素同时,”他说。
“肯定有更多的兴趣和采用增加,”康纳麦卡锡说,惠灵顿的客户投资解决方案总监管理。智能测试的一个积极的副产品是所有类型的投资者正在考虑风险暴露更多的深思熟虑和现在有一个更高水平的觉悟与整个因素以及它们如何影响投资组合的概念。
“我们确实看到了越来越多的兴趣,非常全面,“说Ronen以色列,AQR的本金和投资组合经理。“越来越多的人正在考虑他们的投资组合和分配从风格角度,从传统的主动管理暴露这些类型的返回的方式更高效,透明和公平的费用。“这有几种不同的形式,包括做多,单一风格股票策略,这是大多数人称为智能测试;做多股票,风格版本;有长/短风格,资产类版本。
因素集中
许多投资者希望智能测试提供一个低风险投资组合的一个增强的回报,尤其是在当前的市场环境。“如果有一个因素可能是有用的在这个环境中,它可能是低波动性、“Guignard说。低波动性的策略可以使暴露在股市下行与保护。“这真的是有道理的,如果你看看去年发生了什么,发生了什么事在今年年初,“他说。多因素的解决方案可以帮助提高性能和降低波动性。例如Amundi的全球股票多智能分配科学βETF优于摩根士丹利资本国际世界指数2.5%,和波动性降低了1%以上。“所以你真的提高投资组合的风险回报水平,”他说。
“一些投资者相当技术和复杂的,他们想让自己的分配因素,“Guignard说。他们想投资选择因素,以及他们如何想重量每个因素在他们的投资组合。另一些人喜欢留给投资经理或跟踪一个多因素指数。这是嵌入到一个索引时,我们采用加权方法非常简单:它结合了波动率较低,动力,大小和价值,有5个聪明β多元化策略,风险加权通过平等的贡献。“这意味着评估风险嵌入每个策略,我们测量的每个因素带来的跟踪误差,和每个因素的作用相同的整体跟踪误差指数,”他说。
主动、被动和动态
一些人认为智能主动管理β是一个威胁。从历史上看,远离传统的积极策略的吸引力是表现不佳的反射和高费用的活跃的经理。“但是现在我们看到更复杂的分析在积极投资组合显示强大的注释与倾斜向规模和价值特征,”布莱克说。“我们发现许多活跃的投资组合风险相对较低的活跃,因此,有限的α的潜力。”的因素,智能β组合可以复制这些类型的曝光效率较低的费用。因此,投资者更好的理解真正驱使他们投资组合的表现,它应该什么成本。他们正在寻找可以替代因素暴露与智能测试策略和寻找经理能够提供真正的α和真正的表现。“总的来说,这将产生更好的回报和是一个更好的价值,”她说。
的一些智能测试方法选择证券基于特定标准,根据严格的方法和平衡重量他们一年一次,没有偏差。“他们可能是基于指数非常广阔的宇宙,并不是真正的可实现的,例如,这可能并不是真的为时变控制风险敞口,”说,以色列。一个简单的例子是基于规则的Fama-French因素。“他们dollar-long构建投资组合,美元空头,但dollar-long,美元空头市场并不总是neutral-it取决于市场接触,或β,你的长边和短边,”他说。有时,他们可以承担巨大的市场曝光这不是他们打算做什么。“当你从一个基于规则的概念开始,这些类型的问题会出现,”他说。
“我们不平衡在一组计划表我们平衡今天当您将构建的投资组合是完全不同于你目前的投资组合,”说,以色列。有时间时更需要平衡来维持组合的特点。其中一些因素会受到市场波动的影响和其他变化,当底层控股有显著改变。在多个样式上下文中,例如,必须维护风格的权重。“市场变化可能引发现实的,只有等到下一个计划平衡,”他说。“我们不会偏离系统framework-but即使在系统框架仍将是一个动态的元素,使我们能够更有效地捕捉这些想法。”
“整个概念的因素变化更好的机构建立积极的投资组合的方式,”亚当·伯杰说,资产配置策略师威灵顿管理。投资者有更大的意识什么因素在工作在他们的投资组合和什么因素推动了投资组合。“这部分是关于识别超重,你有太多的地方暴露在单一因素,体重不足,理论上可以多元化的因素和新来源返回,你不充分接触,”他说。在战略层面上,它是关于如何掌握这种平衡,并在战术层面,管理它。可以作为简单的调整规则,但它也可能扩展到在你的经理阵容战术倾斜或因素暴露利用市场机会。
指数和投资组合构建
任何投资组合经理承认,时间因素在短期内几乎是不可能的,就像市场时机几乎是不可能的。当然是时期因素定价和估值相对于历史数据可以是indication-although不是预测什么时候买,什么时候卖,”布莱克说。低波动性的股票,例如,在当前动荡的市场,看起来有点昂贵,质量看起来有点便宜的股票。动量、规模和价值等因素看起来开授的。“这是一个元素建立自上而下的策略,试图给暴露在许多因素,”她说。”的理念是创建多样化的投资组合在长线因素来捕获相关的任何形式的风险溢价,因为时间非常有挑战性。”
“自12月初以来,我们已经看到了从旋转动力和一个真正的因素,”德雷伯说。例如,动力和价值之间的传播是最宽进入2015年第四季度。“这很大程度上是由宽松的货币政策鼓励在大多数发达国家,”他说。此外,技术、生物技术、医疗保健和其他高增长领域,由动力,有一个伟大的多年运行。“我们看到大流动旋转从各种动量策略,主要是进入低波动性和质量,”他说。“我们还没有看到一个运动的价值,我们希望看到新的兴趣点。“投资者仍密切关注资产负债表和收益质量,尽管估值相对回报的基础上很好看。“直到我们看到运动价值,似乎低波动性和质量现在的目标,”他说。
创新
传统债券指数通常由债券发行的规模,加权最大负债最多的国家代表指数风险敞口。日本就是一个例子,它代表了世界上28%的政府债券指数和支付0 - 10年期收益率。”在这种情况下,28%分配理想,”麦卡锡问道。
”价值在使用风险权重,但所面临的挑战是让这些国家的风险估计,”伯格说。方法之一是评估市场的波动从历史上看,但有可能错过前瞻性风险或机会在一个特定国家的债务不是反映在其最近的性能。没有监督,就像计算机编程“垃圾在垃圾”的概念。
“如果你开始数据缺失的一些基本的风险,最终你会得到一个非常扭曲的组合,”伯格说。“这就是我们的洞察力,我们不仅仅是风险权重,我们评估的国家根据我们认为精确的测量风险,建立一个投资组合。”
智能测试被应用于环境、社会和治理(环境、社会和治理)投资。低碳策略”有兴趣,我们发展两个开放式指数基金和ETF基于MSCI指数低碳领导人,这是基于每个潜在的碳分数加权股票,“Guignard说。结果引人注目,与碳强度减少了至少50%,摩根士丹利资本国际全球和摩根士丹利资本国际(MSCI)欧洲,母公司市值加权指数,和更好的风险回报投资者。这些长期的想法可以应用在许多不同的方式。
“每次我们应用风格在不同的市场溢价的想法,我们发现投资理论成立,这是一个不错的测试样本外,它给了我们更多的自信,这些都是真正的持久的收益来源,”说,以色列。这些长期的想法可以应用在许多不同的方式。