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3.6 揭秘Smart Beta投资策略
市场无法让所有人满意而归：有的赚得盆满钵满；有的原地踏步；还有的走到了穷途末路。一个经典的诺贝尔奖级的问题出现了——为什么有的股票买了赚钱，有的买了却赔钱呢？决定股票收益的究竟是什么？
说这个问题“经典”一点儿也不夸张，差不多60年前，经济学家和金融学的教授们就构建了一个“资本资产定价模型”（CAPM），试图解决这个问题。这个模型为它的作者赢得了1990年的诺贝尔经济学奖（鉴于有的朋友看到公式就头晕，我就不发公式吓唬人了，大家边看图边阅读后文，理解思路即可）。
如图3.18所示，在这个模型中，资产的收益由无风险收益与风险溢价两部分组成。第一部分与风险无关，就算风险为0也可以取得，被称为“无风险收益”。这一部分对所有股票来说都是相同的，第二部分风险溢价才是差异的来源。如何衡量呢？经济学家们选择以市场整体的收益和风险作为基准。具体来说，先以股票市值作为权重加权计算出平均收益率，减去与风险无关的部分得到作为基准的风险溢价；衡量风险则引入参数β，设定市场整体的β= 1。计算一只个股的风险溢价，只需用基准溢价与反映个股风险程度的β相乘即可。对于一个股票来说，若它的波动比市场要大，则β＞1，与基准溢价相乘得到的风险溢价会高于市场的平均水平；反之，若它的波动比市场要小，则β＜1，它的风险溢价低于市场平均水平。这与我们的认知——收益越高则风险越大是一致的。
图3.18 不同贝塔下的股票投资收益率
好的模型符合一般性的认知还不够，关键是要经得起市场的检验。投资者和经济学家们在世界各地的市场中反复检验这个模型，然后发现……对不上，如图3.19所示。
图3.19 CAPM风险溢价
不是多了就是少了，这个模型不太靠谱吧？CAPM觉得很冤枉：“这不怪我呀！都怪那些股票的定价不正确。要是市场能给这些股票正确的定价，你们就会发现我这么优雅又简洁的模型简直完美！”
可惜市场永远不会迁就模型，于是只好拜托模型迁就市场了。经济学家们引入α来代表图3.19中“多了”“少了”的部分。他们给这个部分起了个好听的名字——超额收益，意为“股票除承担风险获得的收益之外额外的收益”，可正可负。那么这个α又是从哪蹦出来的？
一开始，有人认为α代表着主动管理投资组合带来的超额收益。以主动管理型基金为例，这种观点认为α是由基金经理们的选股和择时能力带来的。有道是“β常有而正α不常有”——风险溢价的多少可以选出来，因为和风险大小挂钩嘛；正α就显得难得多了，常见的情况是主动型基金管着管着就亏了，α变成了负值。能持续交出正α成绩单的基金经理哪一个不是风生水起，以此为卖点的主动型基金迎来了滋润又幸福的时光？
与此同时，对α的质疑一直存在。比如坚信CAPM模型成立的人认为α就是错误定价带来的，这些错误定价最终都会回到正确的定价上去，因此，α是会消失的。另一拨人觉得α就是CAPM模型不靠谱弄出来的。和市场整体波动进行比较得出一个β，风险、回报全部都是它带来的，太简单粗暴了吧？万一有其他因素呢？
这又是一个诺奖级的好问题。经济学家Fama和French认为除上文中的β之外（又称Excess Market β），股票的回报率还和其他的风险因子相关，并且在此基础上提出了著名的法玛三因子模型（Fama French three factor model），如果给CAPM模型的靠谱程度打70分（百分制），三因子模型就能打95分。这一模型迅速成为业界的新标准，并为Fama教授赢得了2013年诺贝尔经济学奖。
法玛三因子模型在CAPM模型的基础上，又引入了两个β。
small cap β：也就是法玛三因子当中的市值因子，从风险补偿的角度来看，小市值的股票具有流动性较差、在经济下行期间风险较大等特点，因此应该获得超过平均值的回报。
Value β：法玛三因子当中的账面和市值比重因子，也就是价值因子的一种。同样从风险补偿角度看，市净率较低的股票，也就是我们平常说的价值型股票，具有更强的周期性，财务杠杆较大、未来不明朗，所以导致收益风险更大的特点，因此投资在价值型股票上也应该能获得更高的回报。
随着三因子模型的提出，收益率的构成更清楚了一些，如图3.20所示。
图3.20 三因子模型
“学霸”们恍然大悟：引入两个因子，提分效果就这么显著，要是再引入一个因子，100分还会远吗？于是浩浩荡荡的找因子运动开始了。动量因子、成长因子、质量因子，因子找了一个又一个，论文发了一篇又一篇……Fama和French也不甘心被后浪们“拍死在沙滩上”，他们在原有三因子的基础上，加入了盈利能力因子和投资模式因子，从而更好地解释股票横截面收益率的差异。收益的构成图又一次被更新了——如图3.21所示。
图3.21 多因子模型
永远不要低估投资者们想要赚钱的愿望，也永远不要低估“学霸”们夜以继日发论文的决心，猜猜看目前为止已经发现多少个因子了？怎么也得几十个了吧？316个！这么多的因子，这么多的××× β，是时候给它们起一个拉风的名字了——Smart Beta！如图3.22所示。
图3.22 Smart Beta由来
这些因子和我们常常听到的“Smart Beta投资策略”有什么关系呢？
长久以来，投资者们都面临一个“鱼与熊掌”的问题：主动管理型基金以跑赢指数为目标，但是太依赖基金经理的发挥，基金费率高、风险大，今年收益排进前五明年就可能排末尾了；被动型的指数基金费率低，但是跟踪指数也就意味着永远跑不赢指数。这里说的指数是传统的市值加权指数，代表着市场的平均水平。连平均值都跑不赢，怎一个“废”字了得！世界上就没有第三种选择，既能省钱（费率低），又能跑赢指数吗？我们的主人公Smart Beta家族的因子们就是带着这样的使命来的，如表3.4所示。
表3.4 Smart Beta主要因子表
续表
让我们简单复习一下挖因子活动的起点：法玛三因子模型中的三个因子。
● 风险因子：它代表了个股对市场风险的敏感程度。
● 市值因子：它表明小市值的股票应该会获得超过平均值的回报。因为它们的流通性差，经济下行期间风险较大。
● 账面与市值比重因子：它表明市净率低的股票也应该能获得更高的回报。因为它们具有更强的周期性、财务杠杆较大、未来不明朗到指定额收益风险也更大。
有了这三个因子，投资者手里就多了三种投资武器。花样特别多，我们介绍最简单、最常见的两种方法供大家了解。
1.评分法
在浩如烟海的股市中，如何才能找到有潜力、收益高的股票呢？你可以根据上面的三个因子从这三个角度给各只股票打分，然后加权得出总分，进行排名。
这种方法的优点在于标准明确，较为稳健；缺点在于计算总分时的权重是主观设定的。虽然可以用历史数据来检验当前的权重是否有效，再加以调整，但这个摸索的过程确实比较困难。
2.回归法
电影《夏洛特烦恼》讲了一个中年人卢瑟穿越回1997年，抄袭完许巍抄袭周杰伦，在歌坛混得风生水起的故事。片中有一个著名桥段：主人公劝好兄弟买房。穿越者对日后房价的走势太过了解，因而掌握了这个稳赚不赔的投资信息。
对一名投资者来说，能更准确地预测未来就能快人一步。试想有这样一种计算器：只要输入当前的数据就能算出未来股价。回归法就是想构造出这样的计算器。通过过去的股票收益率对多因子进行回归，我们可以得到一个回归方程。这个方程扮演的角色就是上文中“可以预测未来”的计算器。将新的因子值代入方程，就能得到一个对未来收益的预判，以此为依据进行选股。市场不断产生新的历史数据，这个计算器也在不断进行自我矫正。
金融市场三十年河东三十年河西，谁也不知道正在使用的因子是否依旧能跑赢指数。如果效用已经不大，那就换下来，剩下的三百多个因子看着你呢。
以上就是Smart Beta策略中因子投资策略里两种简单的方法。说起Smart Beta，就不得不提2013年诺贝尔经济学奖。那一年除本书中不断出镜的法玛教授终于抱得诺奖归，另一位享有盛名的经济学家罗伯特·希勒也一起分享了这个奖项。以希勒为代表的行为金融学家提出了错误定价（Mispricing）理论框架。这一理论认为，市场上有两种投资者：理性的和非理性的。后者要么过度乐观，要么太悲观，就是不能在“公允”（与价值一致）的价格完成交易，结果价格不是偏高就是偏低。而理性投资者利用这些空挡进行套利，让价格回归价值。市场的价格就是这样不断被添乱地拽着跑，又被理性地拉回。超额收益就是在这样的过程中取得的。
这个理论对Smart Beta影响深远。主要表现为：
（1）诞生了Smart Beta概念。此前，市场通常会表述为策略β、风格β、另类β、可替代β等，但正是基于错误定价理论，诞生了如今金光闪闪的Smart Beta;
（2）促进了非市值加权策略的蓬勃发展。错误定价理论是非市值加权策略的理论核心，也是Smart Beta的起点。传统的指数用市值加权，跟踪这种指数的基金往篮子里扔股票，全看股票的市值大小，大的就多来点，小的就少来点，按市值分配。当成份股股价上涨、市值变大时，就要再多买点；当股价下跌，市值缩水时，相应的成份股就要卖出。这不就是追涨杀跌？单边上涨或下跌的行情还好说，股市这么起起伏伏，怎么赚超额收益呢？
研究发现，切断股票价格或市值与它在投资组合中的权重联系，任何非市值加权组合长期都能获取高于市值加权组合的收益（Jason C.Hsu，2006）。以RAFI基本面策略为代表的非市值加权策略不仅验证了这一结论，更是构成了Smart Beta的重要组成部分，如图3.23所示。
图3.23 Smart Beta投资策略分类
（3）解释了传统金融理论的最大异象——低波动效应：高波动股票在某些时候更受市场偏爱，投资者的购买会推升高波动股票价格，从而导致预期收益率下降；而低波动股票，投资者不愿意购买，从而导致低波动股票存在低估，预期收益率反而上升。
正是有了这些策略，Smart Beta一方面能够基于规则，具有透明、低费率和低成本等指数产品的核心特征，另一方面能够获得高于传统市值加权指数的超额收益。高收益只是Smart Beta的目标之一，分散化、降低波动率（风险控制）都是Smart Beta的目标范畴。所以，叫它“智能贝塔”真是一点儿也不怕它骄傲。
老罗有话说：
市场上肯定不存在一只“Smart Beta指数是万能的”的聪明指数，无论什么样的市场环境都能战胜市场。Smar Beta指数如果聪明地战胜市场，不是指数本身聪明，而是选择指数的人聪明，这个人知道在当前环境下该Smart Beta指数会更有效。