在仅含有股票和债券的投资组合里加入商品

⑴ 为什么债券基金持仓可以超过100

债券基金持仓可以超过100%是因为杠杆。杠杆债券基金是杠杆基金的主要一种。它是放大母基金涨跌幅的基金。目前中国证券市场上的杠杆指数基金都是分级债券基金的进取B类份额。这一种是含有杠杆的高风险、高收益的品种，在某一区间，这部分份额享有一定的杠杆收益。它们不能通过银行买卖，而是像普通股票一样上市交易，拥有深市A股账户或基金账户的投资人，可以通过券商渠道购买。

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⑵ 债券入门知识

实用债券入门知识

债券从发行主体看， 我们分为政府部门、 央行、 金融机构与非金融企业部门四个， 政府发行的有国债、 地方政府债; 央行发行的为央票;金融机构发行的为金融债券、同业存单与政府机构支持债券(汇金公司发行的债券; 2011 年起， 铁路建设债券被认定为政府支持债券)。下面是我为大家带来的债券入门知识，欢迎阅读。

一、哪些债券可交易?

1我国债券按照不同标准有不同的分类

分部门看， 政府部门、 金融机构与非金融企业部门三分天下

从发行主体看， 我们分为政府部门、 央行、 金融机构与非金融企业部门四个， 政府发行的有国债、 地方政府债; 央行发行的为央票;金融机构发行的为金融债券、同业存单与政府机构支持债券(汇金公司发行的债券; 2011 年起， 铁路建设债券被认定为政府支持债券)

非金融企业部门发行的债券类型较为复杂，国企发行的为企业债， 而企业债按照业务类型又可分为产业债与城投债; 非国有的企业发行的称为公司债、 定向工具、 中期票据与短期融资券， 其中公司债为在证券交易所的品种，而在银行间市场交易的为中期票据、短期融资券、定向工具。

根据 2016 年 6 月 数据显示，我国债券存量余额高达 55.97 万亿。其中金融债、国债与地方政府债为占比最高的品种，三者分别占总存量的 27%、 20%与 14%。分部门看，金融机构、政府部门与非金融企业部门发行的债券余额基本三分天下， 三者分别占比 35%、 34%与 28%; 央行发行的央票仅占 1%。

其中， 金融债又可以细分为很多品种：政策性银行债券、商业银行债、商业银行次级债券、保险公司债、证券公司债、证券公司短期融资券、其它金融机构债。其中政策性银行债余额约占整个金融债的 75.5%，是绝对主力。

不同的交易市场，不同的品种

国内债券交易主要是在银行间市场与交易所市场。虽然 银行柜台市场、地区股交中心也能买卖债券，但是金额占比并不大， 不作详细讨论。 从 201 5 年的成交数据来看，银行间市场占到了 96%，交易所市场占 3%。

部分债券在银行间市场与交易所市场均有交易如国债、 地方政府债、 金融债、 企业债、资产支持债券等。而部分品种仅在银行间市场交易， 如央票、 中期票据、 短期融资券、同业存单与定向工具。 而公司债、 可转债、 可质押回购债券等品种只能在交易所市场交易。

图表四不同债券市场

在银行间市场中， 金融债的成交占比最大， 2015 年其交易金额占比高达 49%;而交易所市场中，可转债的成交占比最高，同样达到半壁江山， 2015 年占比 50%。

国债与企业债在两个市场中交易占比相仿，单个品种在各个市场成交占比均在10%左右。非国有企业发行的公司债在交易所中成交占比为 23%，同样是非国有企业发行的但只能在银行间市场交易的中票短融占比为 25%， 占比同样较为相近。

利率债、 信用债划分债世， 可转债有其独特性

从风险分析角度， 我们倾向于将我国债券分为利率债与信用债。 利率债的品种是利率水平较为接近无风险收益证券， 如国债、 地方政府债、 央票、 政策银行债， 它们还本付息均有政府部门背书， 信用高， 收益率也较为接近无风险利率。

信用债则是不同的私人主体发行的债券，其还本付息由私人部门承担，因此其收益率在无风险收益率的基础上增加了风险溢价，溢价程度取决于发债主体的信用。金融债(不包含政策性银行债)、企业债、公司债、中期票据、短期融资券与资产支持债券等都属于信用债。

另外，可转债与可交换债等创新衍生品在我国有所发展，目前规模不大但前景不错，它们虽有自己的研究分析体系但本质上仍属于信用债。

总结一下， 我们按照不同的方式梳理我国债券市场上的各类品种。 按照不同的标准有不同的分类， 基本能够囊括大部分可交易品种。

2交易形式中质押式回购占据主导

债券交易形式目前主要有四种：现券交易 、质押式回购、买断式回购与同业拆借，其中回购交易 95%左右为质押式回购。银行间市场这四种交易方式均流行，而交易所市场并没有同业拆借，仅有现券与回购交易， 柜台市场则只能交易现券。

2015 年我国债券交易金额为 713.8 万亿， 其中银行间市场交易金额为 587.7 万亿元，交易所市场交易金额为 126.1 万亿元。银行间市场中回购交易、现券交易、同业拆借分别占比 75%、 14%与 11%。交易所市场中回购交易占比高达 99%

二、怎么看懂这些债券?

市场上往往以利率债、 信用债等分类标准独立去研究各种债券品种。另外，由于可转债在交易所市场成交占比非常大，市场往往将其独立研究。

1脱去利率债的外衣

利率债主要包括国债、地方债、 央票、 国开债、进出口银行债与农发债等，后三者属于政策银行债。 在托管存量中， 国债占比是最大的，约 40%;政策银行债合计占三分之一;地方债约四分之一;其余为央票，占比非常小，仅 2%。

在行情软件上， 利率债的盘面信息一般有这几个部分： 代码、 价格、 成交量与期限

利率债券代码解析：

我们以 160007.IB 为例，它表示 2016 年第七批在银行间市场交易的国债。代码可分解为四个部分：前两个数字为发行年份， 16 表示 2016年;第 3、4位的数字表示债券类型，00为国债， 01为央行， 02 为国开行， 03为进出口银行，04为农发行;第 5、6位为该类型债券在该年发行的批次，07 表示第七批;最后的字母表示二级买卖的市场， .IB 为银行间市场， .SH 表示上海交易所， .SZ 为深圳交易所。

购买价格与到期收益率存在一一对应的关系：

债券的价格行情以价格或到期收益率来表示。 到期收益率的计算公式为： 到期收益率=(收回金额-购买价格+总利息)/(购买价格×到期时间)×100%， 从中 我们可以看到购买价格与到期收益率存在一一对应的关系，因此价格或到期收益率都能显示价格行情。

二级市场的报价有三种

债券在二级市场的报价分为货币中介报价、做市商报价与自主询价三种，做市商报价又可分为双边报价与 RFQ 请求报价。

目前市场上主流的货币经纪公司有 5 家：上海国利、 上海国际、平安利顺、中诚宝捷思与天津信唐。 它们在市场上给出报买价与报卖价， 投资者购买点击报卖，与货币中介进行协商交易。 注意，报买与报卖是指中介机构的意愿买价与意愿卖价。

做市商制度是目前中国外汇交易中心 CFETS 积极推广的， 商业银行、证券公司与政策性银行等做市机构相互报价成交，被称为双边报价。对于不活跃的债券品种，投资者可以给出自己的买卖方向、券种、所需的量等信息，感兴趣的做市商将回复投资者，双方进一步协商交易，这种被称为 RFQ 请求报价。

第三种为自主询价， 这针对有固定交易对手的投资者， 投资者与交易对手直接询价交易。

不同于 A 股的交易制度，部分品种存在流动性风险

债券的交易时间同股市：每周一至周五的上午 9:30 至 11:30，下午 1:00 至 3:00，法定公众假期除外。 债券成交同样是以手为单位， 每一手含有 10 张债券，而每张债券面值为 100 元，也就是说债券的成交单位是 1000 元。 但是交易制度上是 T+0，且无涨跌停限制，这一点不同于 A 股。

不同品种的债券成交状况不一样： 流动性好的国债平均每天有上亿的成交金额;部分公司债流动性较差，有可能连续十几个工作日没有一笔成交，流动性风险较大。一般来说，如果一个品种平均每日有上百万的成交金额，其流动性问题不大。

久期的两种理解与收益率曲线

债券的一大特点是存在期限， 这就涉及到许多概念， 如剩余期限、久期与收益率曲线。

久期是指你购买这个债券后， 需要多长时间能收回成本，以年为单位。这就是为什么付息债券的久期略小于剩余期限，而无息债券久期等于剩余期限。久期的另外一种含义是债券的价格对于利率的敏感度，换句话说，久期为 n，利率每变动 1%，债券价格变动 n%。

同一品种的债券， 不同期限对应不同的到期收益率，以利率与期限分别为纵坐标与横坐标轴作曲线， 得到收益率曲线，它反映了利率的期限结构。往往作为投资分析的重要工具。

2信用债关注违约风险

利率债之外，信用债也是重要的投资品种。它们相对利率债存在风险溢价，信用低溢价便高，而信用 高低取决于债券违约的概率， 评估是否违约重要的指标是信用评级

我国评级等级体系分期限有两种

我国债券评级等级由央行制定， 根据《中国人民银行信用评级管理指导意见》 规定， 长期债券与短期债券的等级体系不同。

长期债券评级分为三等九级，分别为 AAA、 AA、 A、 BBB、 BB、 B、 CCC、 CC、C。除 AAA 级，CCC 级(含)以下等级外，每一个信用等级可用“+”、“-”符号进行微调，表示略高或略低于本等级。

短期债券信用等级划分为四等六级，符号表示分别为： A-1 、 A-2、 A-3、 B、 C、D， 每一个信用等级均不进行微调。

国内评级公司结果遭受质疑

目前我国主要有中诚信国际、联合资信和大公国际等信用评级公司，但是它们债券评级结果并不被广泛信任。 根据中央结算公司统计， 我国人民币计价的债券中有90%评级在 AA 或 AA 以上， 而美国这个的比重低于 3%。 且同一家公司发行的债券在国外的评级往往低于国内的，如万科发行的债券在国外获得 BBB+，但在国内却达到 AAA。

背后的原因一方面是我国大部分债券品种采取发行人付费模式，而且发行人仅需一家债券评级即可，评级公司“被鼓励”给予高评级;另一方面是因为我国目前尚未经历大范围违约，评级结果并未得到检验，评级公司很少担心违约事件影响到自己的声誉，过于重视短期收入，对长期声誉缺乏足够重视。

评级之外还需关注担保与质押

除了评级之外， 信用债需要关心的是债券是否被担保， 以及发行主体是否存在大额抵押行为， 这些是信用债未来违约与否的关键变量，投资也需要特别关注。

3初探可转债

信用债中， 可转债、 可交换债等创新类债券重要性日益提高， 其独特的投资逻辑使得可转债的分析研究独立于传统的信用债研究。

可转债的四大支柱

可转债是指在一定条件下可转换为股票的债券，其最重要的四个条款为：转股价、下调转股价条款、强制赎回条款与回售条款。

转股价提供了一种期权， 是连接债券与股票的桥梁

转股价是可转债的核心条款， 它是指在转股期内投资者将债券转化为股票时， 每股股票所需支付的价格。 可转价格一般取本债券募集说明书公告日 前 20 个交易日公司股票交易均价和前一交易日公司股票交易均价二者之间的较高者。 但是它并不是固定不变的， 会随着配股、派息等情况按照一定规则调整。

下调转股价条款增加股市低迷时债转股的吸引力

当上市公司的股票市场价，在一定的时间段内，低于设定的一个阀值，那么上市公司有权在一定的'条件下下调转股价。 这里有三点需要注意，首先是一段时间内股价连续低于一个阈值才会触发下调条款;第二，阈值一般为当前转股价的 90%;第三，上市公司有权调整，但不是一定要调整，是权利而非义务。

下调转股价格使得债转股时每股获取成本降低， 增加了投资者债转股的意愿。但是下调后的价格不会过低，否则上市公司吃亏。下调后的价格不得低于最近一期经审计的每股净资产和股票面值，取某个特定日期前 20 个交易日内该公司股票交易均价和前一交易日均价之间的较高者。

强制赎回条款迫使投资者在股市向好时债转股

在转股期内， 如果公司股票价格大涨， 在一段时间内连续高于当前转股价的 130%时，上市公司便可按 103 元赎回剩余的全部可转债。这个条款实质上是逼迫投资者将债券转换为股票，对于上市公司来说，无需偿还债务。因此，上市公司有动力 在转股期内拉升股价，减轻自身的偿债压力。

回售条款是投资者保本的法宝

当股价在一段时间内连续低于当期转股价的 70%时，投资者有权将可转债以 103元回售给上市公司。前文提到过，当股价持续低于转股价的 90%时，上市公司有权下调转股价，但也可以选择继续等待，不下调转股价。如果市场继续低迷，股价低于

转股价的 70%时，回售条款被触发，主动权转移至投资者手中。

这个条款有助于保证投资者的权益，是投资者保本的法宝。 因为这一条款的存在，如果你以 100 元左右买入任何可转债，则你可以保证这笔投资不亏损。 但是回售保护一般是有期限的，且在任一计息年度最多只能进行一次回售保护。

谁的权利谁的义务?

向下调整转股价是上市公司的权利而非义务，也就是说，当股市低迷时上市公司可以不下调转股价。但是当回售条款被触发后，权利回到投资者这边，投资者有权利将可转债回售给上市公司。

当强制赎回条款被触发后，上市公司有权按 103 元将可转债强制赎回，投资者要么将债券转为股票，要么将债券回售给上市公司。由于触发强制赎回条款，股价一般达到转股价的 130%，因此投资者多数情况下会选择转股。

可转债的价值构成

可转债的价值理论上包含三个部分： 纯债价值、 转换价值与期权价值。 它们之间的关系如下公式

可转债的价值= max{纯债价值，转换价值}+期权价值

其中，纯债价值，可根据票面利率、到期面值、国债收益率曲线计算，一般是固定的。

转换价值就是可转债立马转换为股票时的价值。 债券面值 100 元除以可转价就是转换比例，转换比例乘以当前股价得到可转债的转换价值，公式如下：

转换价值=转换比例*正股价格=100/转股价格*正股价格(转换比例=100/转股价格)。

期权价值不仅仅是转换期权，还包括回售权、修正价格权与赎回权等，公式如下：

期权价值=转换权价值+转换价格修正权+回售期权价值-赎回期权价值。

可转债的债性与股性

可转债溢价率可分为纯债溢价率与转股溢价率

了解债性与股性， 必需先清楚溢价率的概念。 可转债溢价率主要分为纯债溢价率与转股溢价率。纯债溢价率是指可转债价格相对于纯债价值的溢价率，转股溢价率是可转债价格相对于转换价值的溢价率，两者计算公式如下：

纯债溢价率=(可转债价格-纯债价值) /纯债价值*100%;

转股溢价率=(可转债价格-转换价值) /转换价值*100%。

溢价率高低与股性、 债性强弱成反比

债性强是指可转债债券的特性强，债券的特性是固定收益，对投资者的保护性强。当纯债溢价率过高，债性弱。从公式得知纯债溢价率过高表明可转债价格相对其纯债价值溢价过高，回落概率大，进而保护性弱。

股性强， 是指可转债价格受股价影响大，一般来说，当股价较高时，可转债的价格也较高， 转股溢价率低， 此时其股性较为明显。转股溢价率高的时候，可转债价格相对于其转换价值过高，这种情况下股价往往较低，可转债价格主要由纯债价值决定，

我们称之为股性低。

衡量股性、 债性强弱的其他指标

衡量债性强弱的指标除了 纯债溢价率，还有 到期收益率。到期收益率越高，债性越高，两者成正比。

衡量股性强弱的指标还有有 delta， delta 是衡量可转债价格变化相对于标的股票价格变化的比率， Delta 高则意味着股性强，两者同样成正比关系。

三、是谁在投资债券?

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1商业银行在利率债中是投资主力

利率债中， 商业银行是主要的投资者， 国债与政策性金融债投资者结构中商业银行占比都高达 66%，这也是为何商业银行的配置行为对利率债市场行情能够产生很大的影响。

证券、基金与保险等证券投资机构在国开债的比重也很高，三者合计接近 30%，而国债的投资者中证券投资机构仅占 8%不到。政策性银行债同样如此，证券投资机构在政策银行债中的配置行为也具有较大的作用。

国债第二大投资主体为特殊结算成员， 包括人民银行、财政部、政策性银行等机构，特殊结算会员的占比长期在 15%左右，是仅次于商业银行的国债投资者。

在利率债的商业银行投资者中， 全国性商业银行都是绝对的主力， 占比达到四分之三;其次是城市商业银行与农村商业银行，外资银行的占比均不高。

2基金在信用债投资中比较活跃

企业债中传统证券投资者占比超过一半

信用债中， 大家最关心的便是企业债， 按照筹集资金功能用途又可以分为产业债与城投债，它们也是证券投资机构投资较多的品种。

企业债的最大投资者是证券投资基金，占比 42%，证券、保险等机构占比为 10%，可见传统的证券投资者占比超过了一半，这与利率债的投资者结构形成鲜明对比。另外，企业债中，商业银行占比仅 17%

中票短融也能见到活跃的基金投资者

非国有企业发行的信用债中， 公司债投资者结构数据不可得，但短期融资券与中期票据的数据可得， 我们以此为代表， 研究非国企发行的信用债。

在短期融资券中，我们发现最大的投资者是非法人机构， 包括但不限于证券投资基金、银行理财产品、信托计划等，虽然不知非法人机构的细分构成，我们有理由认为基金占据较大的比重。

而中期票据中，基金、保险、证券公司合计占比 55%，超过一半。我们发现在银行间市场，传统证券投资者同样活跃

四、 如何监测债券市场?

债券市场同样存在一级市场与二级市场， 要监测市场需要两者兼顾。

1债券一级市场关注价格与供需

分析债券市场还需要观察一级市场， 一级市场上我们关注价格与供需。

发行利率与二级市场收益率的比较

价格则是发行利率， 需要将这个价格与二级市场的价格进行比较。理论上， 一级市场的发行利率应高于二级市场的收益率，这样一级市场的购买者能够在二级市场上实现有效退出。

但是某些时刻会出现一级市场利率低于二级市场，即所谓的利率倒挂现象。这时候如果你在一级市场申购了国债，去交易所或者银行间市场卖掉，你会亏损。那么你只能持有债券到期，挣利息收入。 导致利率倒挂的原因可能是二级市场的资金紧张，收益率快速攀升。

地方政府债、 公司债近两年大幅增加

跟踪债券在一级市场的发行与到期量能够观察债券的净供给， 可以发现进入2015 年以来债券的净供给大幅增加，主要是地方债的大量发行。 2015 年我国开始允许省级地方政府发债，随后地方债务发行呈现井喷之势。增量上看，地方债发行量接近国债的两倍;存量上，地方债已经占所有债券的比重高达 15%，仅次于金融债与国债。

2015 年证监会发布新的《公司债券发行与交易管理办法》，放宽发行主体至全部公司制法人，公司债的供给同样大幅增加。 公司债月均新增供给由 2014 年的 200亿大幅提升至 2015 年、 2016 年的月均 800亿。

2二级市场的监测主要关注利率

收益率曲线与债券指数展示债市行情

二级市场的价格便是到期收益率，前文所述， 其与价格是一一对应的。对于单一债券，用到期收益率或价格即可反映其行情。但是对于一个债券品种，则需要使用收益率曲线来衡量其行情。

收益率曲线的变化能够反映某一类债券的行情变化

收益率曲线平行下移，代表此类债券价格上涨，行情向好;把时间拉长一点，我们发现国债收益率曲线从 2014 年底至 2016 年初出现整体大幅下移，也就是说国债在这一段时间内经历了一波大牛市。

收益率曲线变陡峭，一般是由短端收益率大幅下降或长端收益率大幅上升导致的，另外，短端收益率下降快于长端收益率或者长端收益率上升快于短端收益率也能导致曲线变陡峭。如 2015 年上半年，当时央行多次降息，市场对未来较为乐观，投资者买入大量短期债券，短端收益率降幅明显， 快于长端收益率， 国债收益率曲线变得更为陡峭。

收益率曲线变平坦，则是因为短端收益率大幅上升、 长端收益率大幅下降， 或两者同时发生;也有可能是长端收益率下降快于短端收益率或长端收益率上升慢于短端收益率。 2015 年下半年，资本市场动荡，市场对未来预期转为悲观， 市场上大幅卖出短期限债券买入长期限债券，短端收益率上升长端收益率下降， 收益率曲线也逐步平坦化。

收益率曲线偶尔会出现倒挂，一般是因为短端收益率快速上升，最终高于长端收益率。一般来说，银行间市场资金面紧张会导致短端收益率迅速上升。收益率曲线倒挂的现象在我国并不多见，国开债收益率曲线在 2014 年 12 月一度出现倒挂，主要是因为股市在降息后迅速上涨，资金配置从债市转移至牛市， 债市资金面紧张，后来随着增量资金同时进入股市与债市，债市也走牛，收益率曲线倒挂现象很快消失。

债券总指数可以反映全市场的行情

如果要对全市场行情进行监测，就需要编制债券指数。如同股票指数，债券指数是根据价格编制的，因此其变动与收益率的变动反方向。债券指数在现实中往往用于考评债券投资的业绩，但是也可以用来回顾市场的表现。

我们选取中债总净价指数，发行它的走势与 1 年期银行间质押回购加权利率基本相反。 利率上升时债券就是熊市，利率下降时债券就进入牛市。因此分析债券市场的核心便是分析利率的走势

银行间市场的流动性对利率至关重要

判断银行间市场的流动性是分析收益率未来走势的关键。 而监测银行间市场流动性的指标便是银行间 市场的利率，另外关注央行的公开市场操作政策，对于流动性的把握很关键。

银行间市场关注质押回购利率与同业拆借利率

由于银行间市场的成交金额在债券市场中占绝大多数，因此监测二级市场主要放在银行间市场上。 银行间市场的交易方式以质押式回购与同业拆借为主，因此可以跟踪银行间质押式回购加权利率与银行间同业拆借加权利率。

从两者利率走势来看，银行间市场的资金面自 2015 年四季度以来一直较为平稳。

关注央行公开市场操作， 判断资金面

现实中， 央行的公开市场操作主要以七天逆回购为主要工具。每周进行 1 次或 2次 7 天逆回购投放流动性，下周逆回购自动到期则收回流动性。 除了规模外， 7 天逆回购利率的变化则是很好的价格指标。

进入 2016 年以来，央行公开市场操作的力度明显增加，其逆回购的规模达到了千亿级别，某些时候单周净投放达到 5000 亿以上，但是我们发现逆回购的利率相对来说并没有发生较大波动。

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⑶ “聪明基金“Smart beta策略能赚大钱吗

自2000年以后，股票已经经历了两轮大熊市，而现在又开始有走软迹象。养老基金，保险公司以及捐献基金寻找新的回报来源就没什么奇怪的了。“smart-beta”正是最新的基金管理业的术语。
“Alpha”是选择单个标的资产超越大盘的技能。
“beta”则是资产组合相对于整体市场(如以某个指数基金为代表)的相对收益。
传统的“市值加权”法，是投资者按市值等比例购买股票或者债券的方法，
而“smart beta”则是尝试在跟踪某一大类资产的同时，调整成份证券权重，以获取增强性收益的投资方法。

[Smart Beta]
众所周知，beta在CAPM模型中衡量了相对于持有整个市场所带来的风险溢价（risk premium）的大小。整个市场通常用市场投资组合（market portfolio）或市场指数基金（market index fund）来表示。市场指数通常都是市值加权（market capitalization weighted）。如果把市场指数换成按非市值加权的指数或投资组合，其得到的beta即为smart beta，又被称为alternative beta或exotic beta。理由是因为这些新指数的权重是由某些量化算法得出的，看上去比最普通简单的市值加权要更“聪明”些。

现在比较流行的算法有：
等权重加权（Equal Weight, EW）:

等风险加权（Risk Parity），可以看作是调节波动率后的等权重

等风险贡献加权（Equal Risk Contribution ，ERC），可以看作是考虑了资产回报率之间协方差后的risk parity

最小方差加权（Minimum Variance, MV

最大多样化加权（Maximum Diversification，MD

如下图所示，从左至右，这些加权法需要的参数逐渐增加。ERC，MV，和MD都属于“robust risk parity”因为它们把协方差考虑在内。最经典的均值-方差优化法（mean-variance optimization）需要知道预期回报，方差与协方差，因为此优化法同时使风险最小化，预期回报最大化，不过，这里涉及到因子对准问题（Factor Alignment Problem, FAP），下文中会提到。smart beta策略只考虑波动率与协方差，所以，我们把它们看作只关注风险（risk-based）而不关注预期回报（return-based）的策略。

[随机折现因子，SDF]
事实上，CAPM模型是资产定价模型（asset pricing model）的一个比较有名的特例，因为广义的随机折现因子（stochastic discount factor，SDF）在CAPM中被狭义的市场投资组合所代表了。

按资产定价模型的定义：p = E(mx)，任何资产的价格就是折现后所得回报的期望，其中x是资产在未来的回报，m就是随机折现因子SDF。利用协方差的定义，我们得到

所以，任何资产的价格等于用无风险率折现后所得回报的期望再加上一个风险溢价（risk premium），而这个溢价是SDF与未来回报的协方差。

按照芝加哥大学经济学教授John Cochrane的说法，投资者的状态有‘好’和‘坏’之分（good vs. bad times）。‘坏’的状态一般指个人财富降低，导致其发生的原因可以是由于个人负债过高，或收入降低等等造成的。而SDF是定义这个状态‘坏’时的指标，状态越‘坏’，指标越高。由于大部分资产在状态‘好’时，回报很高，所以这个协方差通常为负。更重要的是，如果一个资产的回报与个人状态好坏无关，即与SDF无关（风险中性状态，risk-neutral），那它的价格只能由无风险率决定（协方差为零）。

把上式写成预期回报率（expected return）的形式，会更直观些

进一步推导得到预期资产回报率的“beta表达式”

换句话说，人们只有承担系统性风险（systemic risk，与SDF相关）才能取得收益。如果承担非系统性风险（idiosyncratic risk），则无任何益处。

由此可见，SDF作用很重要，但是它只存在于理论中。人们千方百计地在真实世界里寻找替代品，即所谓的风险因子（risk factor）。所以，我们也可以这样认为：人们承担的（系统性）风险越大（尤其在状态‘坏’时），作为补偿的因子风险溢价（factor risk premium）也越大（尤其在状态‘好’时）。高风险的资产必须有足够高的预期回报率，即足够低的价格，才能吸引人们来购买并持有它。

[多因子模型]
由于我们在CAPM中假设SDF只与市场投资组合回报有关，所以市场投资组合是CAPM中唯一的因子。在此基础上，我们也可以进一步假设SDF与多个因子线性相关

由此得到多因子模型。因子不同，对投资者状态‘坏’时的定义也不同，由此承担的风险敞口以及获得的溢价也会不同。Fama-French三因子模型是多因子模型中的经典代表。诺奖得主Gene Fama和Dartmouth大学教授Ken French通过对大量股票中某些共同特征进行筛选，从而得到有别于大盘因子的两个新因子：规模与价值（HML，SMB）用以组成三因子模型。这个模型恰好能很好地解释股票的预期回报。后来，该模型又加上了动量因子（momentum），遂成四因子模型。从结构上讲，这与Stephen Ross提出的套利定价理论（arbitrage pricing theory）相似。唯一不同的是，APT直接从统计的层面入手，假设资产回报率可以由一系列因子表示。

[基于因子的资产配置策略]
前面啰里啰唆说了这么多，我只想强调因子的重要性。需要指出的是，上文中提到的广义资产定价模型与风险因子不只局限于股票市场，而是适合任何资产和资本市场。可以这么说，风险因子才是资产之间联动的根本原因，资产配置实际上是因子的配置。

我们可以把各种资产比作各种食物，把各种因子比作各种营养，比如维生素。理论上来说，我们既可以通过摄取不同食物来获得不同维生素，也可以通过直接服用维生素来获得所需营养。比如，为了治疗脚气，人们即可以多吃谷物，猕猴桃，蓝莓等富含维生素B1的食物，也可以直接服用维生素B1药片。

如同某一食物含有多种营养一样，买入并持有某一个资产可能会带来不同的因子风险敞口（factor risk exposure）。比如，在美国NASDAQ上市的网络，它的股票价格即包含了科技板块的风险，也包含了中小版块的风险，另外，由于公司的总部在中国，它还包含了中国经济发展的风险。当然，还可能包括一些其他未知风险。这也是多因子模型中资产表现评估（performance assessment）的精髓。

同样道理，如果我们只想要某单一风险，如同维生素B1药片，我们就要巧妙选取资产来达到此目的。在上文提到的Fama-French三因子模型中，Fama和French为我们很好地展示了如何对大量股票进行筛选，把具有共性的多支股票组合在一起，构造出所需要的因子（factor mimicking portfolio）。人们根据不同的风险偏好选择不同因子，以获得不同的因子风险敞口从而赚取不同的因子风险溢价，比如，动量因子，基本面指数。

至于如何发现新的有用的风险因子，则不在本帖讨论范围内。不过，下图展示了资产配置策略的发展过程与新风险因子的发现密不可分。这些新因子现在已被大众广泛应用于投资中了

70年代，人们开始将投资组合用于主动投资管理中（active management）。

80年代，市场指数基金的流行使人们更加便捷且廉价地投资整个市场，因为CAPM模型让他们意识到只有承担系统性风险（systemic risk）才能取得收益，其风险及收益的大小由beta来衡量。而那些市场超额回报则由alpha来衡量。

90年代，人们不再局限于市场这个单一因子，APT和Barra多因子模型扩大了人们选择因子的范围，其中包括国家地域因子，行业因子，宏观因子等。

2000年之后，人们对因子的认识又扩展到了新领域：风格因子与策略因子。比如，Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的规模，价值，和动量因子。新的因子又比如carry，低波动率，流动性（liquidity），基本面因子，以及本帖介绍的smart beta策略等。更重要的是，人们意识到之前他们认为的alpha，其中有很大一部分是非传统的beta。那些业内人士把这些beta包装成alpha在推销（sell beta as alpha，见下文“另类投资”部分）。

随着ETF的流行，人们能够越来越方便地接触到不同因子并直接应用于投资中，尤其是应用于被动投资中。与对冲基金，共同基金，期货等相比，ETF的优点是更透明，成本更低，进入市场的门槛更低。一些较受欢迎的因子ETF或smart beta ETF包括：RSP（标准普尔500等权ETF），SPLV（标准普尔500低波动率ETF），FNDB（Schwab美国基本面指数ETF）等等。

[全天候式投资组合（All-weather Portfolio）]
上文中提到了宏观因子（macro factors），就不得不提一下与之有关的资产配置策略：全天候式投资组合（All-weather Portfolio）。此策略是美国知名对冲基金Bridgewater的负责人Ray Dalio长期研究的成果，其核心观点是将宏观因子，经济情景（economic scenario），和上文中提到的等风险权重（risk parity）结合在一起。

宏观因子与资产回报之间的相关性很低，尤其是在短期，但使用经济情景可以在长线投资中弥补这个不足。另外，由于一般投资者不喜欢借钱来投资（leverage aversion），这造成了投资组合中股票等高风险资产的权重高于理论中的最优值。使用等风险权重可以纠正这一偏差。

这里，宏观因子主要考察的是经济增长和通货膨胀，并由此定义四种经济情景：
（1）经济增长上升，通胀上升
（2）经济增长上升，通胀下降
（3）经济增长下降，通胀上升
（4）经济增长下降和通胀下降。
然后，从历史数据中找出资产价格的变化与这些经济情景的关系，从而确定可投资的资产以及相应的权重，使得投资组合在每个经济情景中分配到的风险相等（如下图所示）。这样，随着时间的推移，该投资组合能够经受住各种宏观风险的冲击，“全天候式”的名称由此而来

不过，全天候式投资组合在2013年遇到了些小麻烦。在标准普尔500指数增长30%的情况下，Ray Dalio旗下的全天候式投资组合基金的回报率为-3.9%。于是，全天候式投资这个概念也遭受了质疑 。但我认为资产配置的重要功能之一就是帮助保护投资者的财富，防范风险。所以其分散风险的优势要在长线投资中才能显现出来，人们不应该太在意短期的失利，下文中会提到。

[耶鲁模式 Yale Model]
耶鲁大学捐赠基金（Yale Endowment）由于其在同行中长期傲人的投资表现，已经被视为是资产配置行业的一个榜样，简称耶鲁模式（Yale Model）或常春藤投资组合（Ivy Portfolio）。耶鲁模式之所以能取得不错的收益，主要得益于其在另类投资（alternative investment）中的高配置，包括各种私募基金，对冲基金，风险资本（venture capital），房地产等。近年来，其占整个投资组合的比重高达60%。耶鲁基金从上世纪90年代就开始投资当时颇具神秘色彩的私募基金和对冲基金了。这些基金的特点是乏人问津，投资准入门槛高，因此其收益可以说是来源于价值因子和低流动性因子。

虽然，这些因子给耶鲁基金带来了可观的回报，但在08金融危机中，由于人们的恐慌性抛售，低流动性资产重创了该基金。从理论上来讲，这符合上文中提到的因子投资的特性，即人们承担的（系统性）风险越大（尤其在状态‘坏’时），作为补偿的因子风险溢价（factor risk premium）也越大（尤其在状态‘好’时）。

然而08金融危机过后，在标准普尔500屡创新高的情况下，耶鲁基金的资产始终没有超过08年的最高点。一个很重要的原因是因为耶鲁基金的成功模式开始被不少养老金机构和规模较小的大学捐赠基金效仿，导致了在另类投资中的风险溢价大幅减少。耶鲁基金在其年报中也承认了这一点。但它近年来仍能在投资表现上对同行保持微弱的优势，其成功的关键在于它能够找到最优秀的基金经理来管理投资，这在其年报中也提到了。可惜的是，这些最优秀的基金经理中的大部分都已不接受新的资金。因此，这个成功的关键只适用于耶鲁自己而无法被他人复制。

由此可见，耶鲁基金在可预见的未来仍可能继续领跑这个行业，但它作为一种已被大众所熟悉的投资模式不可能在短期内重塑辉煌。

[另类投资不另类]
随着耶鲁基金的成功，那些往日不为人知的另类投资（alternative investment）也掀开了它们神秘的面纱。以其中的对冲基金为例，其高回报及低相关性吸引了人们来研究它。

研究结果显示对冲基金的回报能提供的alpha非常有限，而有很大一部分是来自各种beta，我有一个帖子专门讨论了这个现象。除去少数明星基金，大部分对冲基金能取得回报的一个重要原因并不是因为它们能提供下行风险的对冲（protection on downside risk），恰恰相反，而是因为它们在市场下行的时候回报足够糟糕，也就是说它们对尾部风险（tail risk）的敞口很大。这与我们之前的认知不太一样，但符合因子投资的特征。

大家可能都知道股神巴菲特与另类投资公司Protege Partners之间的十年赌约吧。巴菲特在2008年初跟对方打赌说“an index fund will beat a fund of hedge funds over ten years”。那到目前为止（2014年）结果怎样呢？有“好事”者把两者做了一个比较，发现巴菲特建议的投资暂时领先（见下图）

进一步的研究发现，如果我们把指数基金降低杠杆并收取费用，我们竟然得到了与对冲基金同样的收益！（见下图）

另一方面，如果想要得到私募基金的回报，我们只有增加杠杆并收取费用即可。由此可见，另类投资行业经常把已知的beta当成alpha来推销。然而，随着因子研究的不断深入，人们对另类投资的理解也越来越深刻。另类投资已变得不再另类。

[重新审视Smart Beta]
在了解了因子与资产之间的关系后，我们现在再来重新审视一下Smart Beta策略，看看它们是不是有特别之处呢？回答是否定的。

研究显示这些Smart Beta策略其实都是某些因子的组合。比如，等权重加权法偏向于规模因子。这个很容易理解，因为这种加权法使小盘股获得与大盘股同样的权重。又比如，最小方差加权法偏向于低beta因子与低波动率因子。然而，等风险加权法与等风险贡献加权法更偏向于低beta因子和规模因子。

如下图所示，Smart Beta策略与上文中提到的其他因子策略同属一个均值-方差框架内，但正如上文中提到的，Smart Beta策略的着重点是风险，而其他因子策略的着重点是预期回报（risk-based vs. return-based）。不过，最后的效果是相似的，都具有某些因子偏向（factor tilt）

更令人意想不到的是，与Smart Beta正好反向操作的策略竟然也能赚钱。究其原因，原来这些反向策略仍就偏向规模与价值因子。即使是随机投资组合（random portfolio，即着名的“猩猩掷飞镖选股法”，在《漫步华尔街》一书中屡次被提及）也有类似的因子偏向（factor tilt，下图所示）。由此可见，Smart Beta策略能跑赢大盘就不足为奇了，因为它们承担了一定的因子风险。

既然谈到了均值-方差优化框架，这里就顺便提一下因子对准的问题（Factor Alignment Problem）。此问题的出现是因为在均值-方差优化法中的预期回报，风险与优化问题的约束条件（optimization constraints）三者所侧重的因子有时不尽相同（misalignment）。比如，在预测预期回报中使用的因子可能在风险模型中没有被使用到。当我们运用优化算法时，更恶化了这个问题，因为我们可能低估了那部分因子的风险，从而在使预期回报最大化的过程中，高估了与风险模型无关的那部分因子的预期回报。庆幸的是，Smart Beta策略和其他因子策略都只侧重均值-方差优化法中的一部分，从而避免了此问题。

虽然Smart Beta策略只是普通的因子配置，但它如此受欢迎有它的道理。我认为主要原因有下列几个：
（1）美联储的QE大幅降低了固定收益类资产的回报，使得投资者不得不寻找其他投资门道来增加收益。
（2）08金融危机中的恐慌和之后美联储的QE都影响了市场对各种资产的真实定价功能，资产与资产间原有的联系减弱了。取而代之的是，大部分资产都随着美联储的货币政策起舞。“risk-on/off”模式使得传统的资产分散化投资（diversification）失灵了。
（3）投资者们仍然对08金融危机时财富大幅缩水记忆犹新，所以比起资产的预期回报，他们更注重风险的控制，更偏爱能控制风险的策略。
（4）08金融危机后，投资者希望在投资中减少人为操纵的因素，更偏爱透明度高，原理简单的投资产品。
（5）依照某些算法或规则产生的投资策略（rule-based strategy）可以大大降低由于人们行为上的偏差（behaviour bias）而造成的损失。
（6）传统的对冲基金和共同基金的高费用一直受人诟病。
因此，这些主题明确，成本更低，且看上去能控制风险的Smart Beta策略在经过精心包装后迅速受到了大众的追捧。目前掌握着金融市场大部分资金的机构投资者（institutional investors），比如养老基金，大学捐赠基金，资产管理公司，保险公司等都在往这个方向发展，这股趋势对人们投资理念的影响深远。

[市场与因子风险溢价]
虽然因子投资有种种优点，但是，我们没有任何理论可以保证某一个因子策略可以始终跑赢市场。
事实上，我们经常看到的是这样的情形：某一个策略或资产在某一段时间内的表现持续地领先整个市场，通过媒体的报道和业界专业人士的包装，普通投资者们立刻对它们趋之若鹜。于是，这些策略中对应的资产价格井喷式地被抬高，预期回报大幅降低，直到泡沫破裂，重新回归长期均线为止。这样的例子比比皆是，比如90年代的增长型股票策略，08金融危机前的新兴市场策略，危机后的黄金，低波动率策略，高股息策略等等。

投资者持有资产时因为包含了风险因子才会得到风险溢价，用以补偿他们所承担的某一种系统性风险，我们知道风险溢价是随时间变动的（time varying），我们不知道何时能够得到补偿。这也是为什么股神巴菲特不断鼓励人们不要在意一时的得失也不要随意改变投资风格，而要做长线投资。只有这样获得溢价补偿才是大概率事件。巴菲特本人就用他大半生的经历来证明这个理念的正确性。如果我们用多个因子构造出一个投资组合，我们就可以利用它们之间稳定的低关联性等优点进行分散化投资，以避免上述单因子策略出现的损失。美国着名对冲基金AQR就巧妙地利用了因子的这些优点构造投资组合并取得了持久且不错的收益。

市场是个零合游戏（zero-sum game），任何异于市场的投资，必定有一个与之对应的反向投资，而它们在长期都将回归到市场这个动态的均衡点上（equilibrium）。任何想跑赢市场的投资策略（包括因子策略，择时策略等）只适用于一部分人，因为这需要另一部分人反向操作来支持他们。如果市场内的大部分人都采用同一种策略，那新的市场均衡点就形成了，投资策略也就失去了意义。这也是为什么包括对冲基金在内的另类投资在被大众熟悉后就失去了往日的光环。

有人担心如果市场上大量的资金流向指数基金和被动投资策略，主动投资的交易减少会导致市场失去发现资产真实价值的功能。我倒不这么认为，因为从本帖的分析中我们了解了，只有长期持有整个市场投资组合才是真正的被动投资。除此之外的其它异于市场权重加权的策略或指数都是主动投资，因为它们都具有某些因子的偏向。为了保持这些因子敞口，人们要定期地主动地进行再平衡调整（rebalance，即始终持有对某个因子偏向最强的资产，抛弃偏向最弱的资产）。只不过，主动投资的控制权不在投资者而在指数或ETF管理公司那里。无论如何，主动投资仍是市场中的大多数。

另一方面，传统意义上的主动投资（包括共同基金，对冲基金）从长远看并不会消失。尽管主动投资的表现不尽如意，收费也较高。如下图所示，以代表对冲基金整体水平的指数HFRX已经连续十年跑输仅由股票和债券组成的简单投资组合了

但是投资者们寄希望于将来能够选到更优秀的基金经理来跑赢被动投资，而且主动投资的参与者越少，能跑赢的概率越大，因此，投资者们仍然坚守着自己的主动投资仓位尽管有一些下降。投资者的这个看似愚蠢的决定其实是经过理性思考后做出的。

这就是主动投资与被动投资之间此消彼长的辩证关系，假设在极端情况下，资产的价格反映了所有信息，那么人们就没有动力去主动寻找新的信息。大家都被动接受信息的结果是整个市场没有信息。那么，这时候主动寻找新信息就可以占得先机。此关系可以看作是对有效市场假说（EMH）的一个注解。所以，完全有效的市场是不稳定的均衡点，永远不可能达到。市场始终处在半informative 半uninformative的状态，两者的人数多少取决于信息的成本和市场本身的结构。比如，在像中国这样不成熟市场中，由于种种原因使得获得信息的成本较高，从而使主动投资者更可能取得较高的回报。不过，随着市场的不断完善，获得信息的成本降低，越来越多的投资者会加入到被动投资的阵营中。

[结语]
总而言之，风险因子才是资产之间联动的根本原因，它描述了资产间某些共同特征。资产配置的实质是因子的配置。大规模的资产配置投资很难不涉及到某些因子敞口，而且，因子投资的特性会不断激励人们挖掘新的因子。随着资产定价理论的不断发展，我们不知道的beta会越来越少。