1.5 投资者的常见问题

1.5.1 智能贝塔是否意味着市值加权指数是不智能的

术语智能贝塔暗示市值加权市场指数是不智能的（dumb），一些智能贝塔产品提供者强化了这种暗示。这当然是很不合乎情理的。智能贝塔产品可以提供更高的投资效率，但市值加权市场指数仍然是获取股票市场收益的策略容量最高、可投资性最强、换手率最低和费用最低的选项。这也就是为什么许多实务从业者，比如投资顾问韦莱韬悦（Willis Towers Watson）[13]，将市场贝塔称为“批量贝塔”（bulk beta）。学术研究和投资者的实践经验为以下论点提供了支持：从长远来看，最大限度地降低操作成本是将剔除成本后收益最大化的明智之举。批量贝塔和市值加权市场指数其实并非不智能。

1.5.2 智能贝塔应该被定义得更加狭义吗

一些产品提供者试图给智能贝塔更加狭义的定义，他们认为该术语需要更加精确的定义。例如，阿诺特和科泽（2014）写道：“这个术语的传播方式没有考虑其含义，这对投资者是有害的。”因此，他们开始定义自己心中的智能贝塔：“一种与估值无关（valuation-indifferent）的策略，它有意识地打破资产价格和其在投资组合中的权重之间的联系，寻求赚取相对于市值加权基准的超额收益而不再将加权资产与其受欢迎程度成比例地挂钩（proportional to their popularity），[14]同时保留被动指数中的大部分主动特性。”根据这个特定的定义，许多中规中矩的智能贝塔产品，诸如那些以市值排序或加权的初始股票选样空间或者基于股价的因子，例如规模因子、价值因子或动量因子，将不再被视作智能贝塔。当然，将智能贝塔空间限制为估值无关的策略并不是对各种产品的公允描述，而绝大多数行业人士仍会认为这些产品应被合理地归入智能贝塔范畴。

1.5.3 智能贝塔就是因子投资吗

一方面，由于另类贝塔的市场突出表现很大程度上是由对权益资产公共因子的风险敞口所解释的，因此有理由认为智能贝塔就是因子投资。另一方面，有人会争辩说，投资者有不同的投资目标或投资信仰，这可能会引导他们投资于另类贝塔，而不是寻求将风险直接暴露于公认的因子（well-recognized factors）上。换言之，非市值加权的替代方案（另类贝塔）直接解决了市值加权的潜在缺点，这可能仅是一个不同的投资目标，而非对特定公共因子的明确敞口。

例如，一类投资者可能认为对经济规模总量的有效衡量标尺并不是市场的估值，而是用基本面加权的方式来衡量。这种投资理念和目标可能与另一类投资者截然不同，后者在投资哲学上相信估值溢价的存在和延续，因此寻求更直接和更纯粹的价值获取。然而，在某种程度上，基本面加权投资组合的优异市场表现很大程度上是由价值因子来解释的，基本面指数化的投资主张与价值投资密切相关。也就是说，要相信基本面指数投资业绩的持续性，还必须相信估值溢价的持续性。

同样，关注到市值加权法固有的高集中度的投资者可以考虑其他加权解决方案，例如等权重或者多样性加权指数。并且，在这种情况下，即使投资者不寻求直接获取规模因子，投资结果也与规模因子（小市值）溢价的持续存在密切相关。

最后，考虑最小方差投资组合的情况。根据金融理论，这样的投资组合比市场投资组合具有更低的风险，但收益也更低。在风险调整方面，最小方差投资组合预计不会有比市场更高的夏普比率，但在实证研究（如，豪根和贝克（1991））和现实经验（如，MSCI最小波动指数）中却出现了这种情况，因为这种投资组合实现了具有较低风险的市场收益。理论和实践之间的这种脱节是低波动率溢价所致，也即低波动率异常。因此，最小方差和其他低风险策略的投资主张与低波动率溢价的持续存在直接相关。

因此，从投资结果的角度看，可以得出一个合理的解释，智能贝塔主要与因子投资有关。然而，从实操的角度看，解释事后业绩并不等于复制事前业绩，这也是事实。也就是说，即使另类贝塔的事后业绩是用公共因子（例如，平均敞口）来解释的，要设计能够完全复制其事前业绩的因子策略也是相当困难的。这是因为另类贝塔方法可能导致因子风险敞口时变以及一些因子择时的情况发生。因此，因子策略或许可接近另类贝塔的业绩，但不能完全复制。这可能会导致投资者在实施一个智能贝塔策略的时候考虑各种各样的另类贝塔。

1.5.4 智能贝塔是主动的还是被动的

关于智能贝塔策略是主动的还是被动的，业内存在着相当大的争论。这场辩论中的一些混淆源于这样一个事实，即投资者从不同的角度和意义使用主动和被动两个术语。我们在下面讨论这些不同的观点来明确这个争辩。

一些投资者认为智能贝塔策略是主动的，因为它们偏离了市值加权。这些投资者可能是从投资组合的结构角度进行讨论的。在投资组合结构中，该过程通常从特定的长期的策略化的业绩基准开始，并且整个投资组合都是围绕该基准进行锚定的。基准的复制代表了投资组合中“唯一”的被动组成部分。任何偏离业绩基准的策略，以及相关的跟踪风险，都会变为主动的，并在投资组合的主动部分进行实施。因此，投资者因智能贝塔偏离了市值加权基准而认为其是主动的，是因为他们使用这些市值加权基准作为他们的业绩基准。从投资组合结构的角度看，如果智能贝塔策略被用作基准，那么在该投资组合的背景下，它将变成被动的，而市值加权的投资组合很可能被视为主动的。

◎应用实例1-1

一所大学的捐赠基金使用明晟全球指数（MSCI ACWI指数）[15]作为全球权益资产的业绩基准。对于该基金，明晟全球指数的复制是被动的。任何偏离明晟全球指数权重的策略都将被认为是主动的，包括源自明晟全球指数的智能贝塔指数方法，例如明晟全球指数最小波动率指数或明晟全球指数价值加权指数。

现在考虑有一个家族理财办公室，他们持有一种投资哲学信念，即市值加权是无效的，因此，最近将其业绩基准从明晟全球指数更改为明晟全球指数最小波动率指数。对于该投资者来说，复制明晟全球指数最小波动率指数现在就成了被动投资。偏离这一业绩基准的策略都将被认为是主动的，包括复制市值加权的明晟全球指数。事实上，明晟全球指数复制策略将被视为高度主动，与业绩基准（明晟全球指数最小波动率指数）的跟踪误差超过6%。

其他投资者采取了组合管理与组合运作的视角。在这种情况下，需要采取有限度主动决策的复制指数行为被认为是被动投资。因此，一些投资者可能认为智能贝塔是被动的，因为许多智能贝塔产品都是作为指数提供的，可以很容易地被复制，就像复制市值加权市场指数一样。

还有一些投资者认为，智能贝塔是主动的，因为与市值加权的市场投资组合相比，智能贝塔产品的创建和选择涉及许多主动的决策。例如，在考虑因子多元化策略时，应该包含哪些因子，如何定义它们，以及如何对它们进行加权，这些都是必须采取主动决策的例子。

我们认为，从投资组合结构的角度来处理主动和被动的讨论是最有帮助的。对于一个给定的投资组合，对所选策略基准的复制是被动的，而偏离策略基准的策略是主动的。主动策略可以被设计和构造为指数，并通过指数复制来执行，这个事实并不会使其成为被动策略。因此，在我们看来，区分被动投资和指数或指数管理是有必要的。当智能贝塔策略被用作投资组合中的业绩基准时，它会变得被动，与策略的创建和选择过程中采取多少主动决策无关。否则，智能贝塔就应该被视为主动投资。

1.5.5 智能贝塔是否只是被动执行的主动管理

这是投资者将术语被动和指数化作为同义词使用的另一个例子。在这个问题中，术语“被动”指的是指数化方法，而不是我们之前定义的被动投资。

如前所述，通过指数管理实现的主动策略并不会变成被动策略。此外，从广义上讲，主动管理利用了许多潜在的超额收益的来源，如公共因子、基本面股票筛选、市场择时、因子择时和国家战术配置（country tactical allocation）。其中的一些来源，例如公共因子，确实可以在指数型框架中获得，这也是许多智能贝塔因子产品所要做的。其他主动管理超额收益的来源不能以这种方式获得，至少目前是这样的。因此，广义地说，许多智能贝塔产品是“基于因子的”主动管理的指数型产品的替代产品，但不是所有主动管理产品的替代产品。

1.5.6 智能贝塔能否被定义为市场组合的低跟踪误差策略

像一些投资者那样，仅仅根据市场组合的低跟踪误差策略来定义智能贝塔是不合适的。许多相当典型的智能贝塔产品，例如最小方差投资组合，被当作另类贝塔产品来设计和运作。它们对市值加权市场投资组合的跟踪误差往往很高，但这不是在实操中另类贝塔考虑的因素。在我们看来，将智能贝塔定义为低跟踪误差策略或多或少会将智能贝塔产品限制在仅包含基准可知的因子投资的范围中。

1.5.7 基于规则和透明的方法论是智能贝塔产品所期望的特征。这些术语的确切含义是什么？为什么这些特征在智能贝塔策略的设计中很重要

基于规则和透明意味着投资组合的构建（加权方案、再平衡等）遵循预先制定且明确定义的规则，这些都是完全公开的。等权重、风险加权或者价值加权都是这类构造方式的例子。一旦定了规则，任何时间点的证券权重的解释都是直观的。基于规则的方法论还意味着，在策略的执行过程中，投资组合运作人员或交易员没有让证券的选择和权重发生偏离的自由决定权，因为它们来自投资组合构建方法。

◎应用实例1-2

一个投资经理提供了基于价值因子和规模因子的投资组合，并使用明确定义的特征说明和加权机制来构建。然而，投资组合运作人员可以通过使用动量交易信号来决定执行哪些交易。如果投资组合运作人员认为哪只股票的动量不够强，则可能不会在最终的投资组合中买入该股票。在这种特殊的情况下，投资经理的整个投资过程不能被视为完全透明的和基于规则的。

在我们的经验中，投资者在评估和选择智能贝塔产品时偏好基于规则且透明的方法的原因是，它们有助于理解策略中的收益和风险来源。也就是说，投资者可以更好地了解他们正在买入什么，以及期望从策略中获得哪些业绩特性。要更清楚地了解收益和风险的来源，还需要投资组合方法来促进完全透明、针对历史业绩因果关系的业绩归因。这些特性使得智能贝塔和主动管理有很大的不同。在主动管理中，了解风险和收益的来源可能是相对更困难和更复杂的事情。

强调基于规则的透明的方法的另一个重要原因是，智能贝塔产品通常是新产品，因此没有或者只有短期的实时跟踪记录。这些产品通常是基于历史回测或者仿真。基于规则的透明的投资过程的主要优点是，当完全公开后，该投资过程产生的历史业绩可以由投资者独立复制。除了清楚地了解收益和风险的来源外，这还为投资者提供了可验证性和信心，即所提出的策略在实际上是可投资的，并且其历史业绩是可以复制的。根据我们的经验，这是一些投资者谨慎地采用优化的智能贝塔解决方案的原因之一。在某些情况下，这些策略的历史回测业绩是很难独立验证的，因为它依赖所使用的特定风险模型和优化器，特别在风险模型是由内部开发的时候。

◎应用实例1-3

就像主动管理型基金经理一样，指数编制机构也经常推出新产品。当新发布一个指数时，指数编制机构通常会提供新指数过去10年或15年计算出的历史业绩（回测）。相较于由主动管理型基金经理提供的新策略的历史模拟，投资者通常倾向于对新指数计算出的历史业绩有更多的信心。为什么？

就指数编制机构而言，新指数的发布通常伴随着一本方法论的书，里面详细介绍了指数的构建和维护的规则。一本好的且有用的方法论书籍使得指数完全透明，譬如收益/风险的来源和构建。这本方法论的书允许投资者独立重新构建新指数并复制其历史业绩。许多被动和主动管理型的基金经理都是这样做的。主动管理型基金经理在发行新产品时通常不会提供这种详细的信息披露。

最后，智能贝塔投资的运作将策略决策权从资产管理者转向资金方。在主动管理的情形中，策略选择和决策执行被分配给基金经理。也就是说，主动管理型基金经理决定要利用哪些超额收益来源（如，因子）以及如何利用它们。有了智能贝塔，因子选择和投资组合的运作变成了资金方的责任。在我们的经验中，一旦因子被选中，资金方通常会倾向于透明的投资组合构建方法，以确保投资过程能够获得目标因子或者所选择的因子。

1.5.8 费用低廉是智能贝塔价值主张的另一个重要特征。低费用产品的特点是什么呢

智能贝塔的低费用特性包含很多方面。一方面是智能贝塔策略应该以一种谨慎控制交易成本的方式来设计。交易成本的一个重要组成部分是换手率。市值加权的市场投资组合有着最小的换手率，因为其不需要重新平衡（尽管定期进行重新平衡旨在满足证券移入/移出标准）。因此，市值加权宽基市场指数，如标普500指数或罗素1000指数，年化换手率一般不到5%。任何偏离市值加权或相对于市场组合包含了因子倾斜的策略都是要定期重新平衡（如，保持当前的因子倾斜），因此会产生额外的换手。例如，传统的小市值和价值成长因子指数的年换手率为15%～20%。另类贝塔和智能贝塔策略天然地面临在保持最新的投资组合和将换手率控制在合理水平之间的权衡。兑现投资主张的同时保持合理的换手率，显然是智能贝塔产品的一个理想特性。当智能贝塔策略倾向于高换手因子（如，动量因子）时，这一特性就会变得更加重要。

◎应用实例1-4

一些策略和因子，如质量因子、价值因子和低波动率因子，变化得相对缓慢。它们的捕获可以在合理低换手率水平上实现。例如，MSCI质量指数系列、富时锐联（FTSE RAFI）基本面指数系列和罗素防御型指数系列的长期年均换手率往往在20%或者更低。

最近，智能贝塔基金经理开发了创新型换手率控制技术，使他们能够以低于20%的较低的年换手率水平提供因子多元化策略，并且包含高换手因子，如动量因子。这使得该策略有可能将动量等因子的多元化效益纳入其中，同时将整体投资组合的换手率保持在一个合理的水平。

◎应用实例1-5

一些被定位为智能贝塔的策略往往具有相当高的换手率。这些策略的提供者认为，投资者应该关注扣除成本后的收益，而不是换手率。然而，在我们的经验中，资金方特别强调换手率的管理水平，因为换手率被视为执行策略的给定成本，而超额收益的可能性只是一种期望。因此，在智能贝塔产品的筛选和选择的过程中，资金方指定年化换手率上限（例如25%）的情况并不少见（例如在公开案例中）。

低成本的另一个方面与管理费或许可费有关。无论是在单独的账户还是在结构化产品中，智能贝塔的费用通常都比传统的主动管理低得多，并且越来越接近传统被动管理的费用。例如，智能贝塔基金经理最近推出的一些因子多元化ETF的收费水平，与被动管理下的资产规模最大的市值加权ETF的收费水平类似。这些新产品使得智能贝塔因子投资以“批量贝塔”的价格向投资者提供。

低成本的最后一个方面来自智能贝塔产品为资金方提供的操作灵活性。指数编制机构提供的智能贝塔公共指数可以通过内部复制或被动管理来实施，就像传统的市值加权市场指数一样。投资经理可能会提供更高级的智能贝塔解决方案，他们也为资金方提供了各种实施选项。除了传统的独立账户结构外，许多基金经理还允许资金方在账户内部实施这些策略。也就是说，基金经理在商定的重新平衡日期交付模型投资组合（证券、权重、交易等），资金方使用内部功能进行复制（交易）。基金经理在交付模型组合时仅获得基于资产的许可费。在某些情况下，资金方可能要求基金经理将模型投资组合提供给指数计算代理商，指数计算代理商独立计算和维护自定义指数并将其交付给资金方。然后，资金方在内部或通过他们选择的被动基金经理复制这个自定义的指数。资金方再次向基金经理支付模型投资组合的资产授权费用，并且向指数计算代理商支付用于计算和维护定制指数的固定费用。这些执行选项与传统的主动管理交付给资金方的方式有很大的不同，并且为资金方带来了有意义的操作成本的节约。

1.5.9 为什么多元化在因子获取的情况下很重要

正如我们在下一章要讨论的那样，因子投资理论假定，因子风险是有收益的，因为其不能被分散出去，而其他风险，例如可以被分散的股票特定风险，则不会得到收益。这意味着寻求获取因子收益的投资组合构建方法也应强调高度的多元化，以便将股票特定风险降到最低水平。此外，根据我们的分析，高度多元化加上低交易成本提高了给定智能贝塔策略的容量。这就是为什么高水平的多元化也可以被视为智能贝塔策略设计中的一个理想特征。

基于前面的讨论，图1-4总结了智能贝塔产品所需的一些特征。

1.5.10 主动管理型基金经理提供的策略是否要明确

目标公共因子被视为智能贝塔吗？一些主动管理型基金经理，特别是量化基金经理，提供明确针对某些共同因子的投资策略，如价值因子、动量因子和质量因子。如果这些策略具有智能贝塔所需要的一些特征，例如透明度、低换手率、高策略容量、高分散度、运作灵活和费用低廉，那么它们就可以被视为智能贝塔。否则，在我们看来，它们更适合划分为主动管理。这里重要的一点是，智能贝塔不仅仅是为了获取共同因子收益。它是关于获取智能贝塔因子收益的方法和结构，这些方法和结构强调了相对于传统主动管理的某些区别特征，正如我们在前面部分中所讨论的那样。