核心观点与关键数据
主动权益的痛点
- Alpha难以赚，Beta不太会赚：主动基金经理长期收益主要来自风格的Beta，而非Alpha。
- 职业技能可积累性弱：过去优秀不代表未来优秀，导致负债端缺乏信任。
- 不区分Beta和Alpha：结果上两者均难做好，主动跑赢基准愈发困难。
主动基金经理长期收益来源
- 美国：主要靠风格的Beta，Alpha贡献为负。
- 中国：Alpha有正回报，但Beta也很重要。
- 分年度看：“不稳定的Beta”+“日益收缩的Alpha”。
绩优专业投资者与基金经理差异
- 更稳定的Alpha + Beta风险管理优势。
- 弱市中“Beta风险管理”做得更好。
- Alpha变难时，Beta优势增强。
不同类型基金经理业绩特征
- 胜率型依赖Alpha，行业集中型依赖Beta。
- 弱市稳健型占优，牛市胜率型占优。
如何破局
商业模式上分离Beta和Alpha
- 美国资产管理业百年发展史：Mutual Fund（cheap Beta）与对冲基金（high Alpha）分离。
组合管理上用长期靠谱资产工具
- Smart Beta工具可做Beta风险管理。
- 回答“我们赚什么钱”的问题。
组合管理的前提：波动率控制
- 风险与收益不完全成正比。A股偏股基金承担更大波动风险，但未获更高风险溢价。
- 美股“低波动”对应“高收益”。A股2021年以来也呈现低波动、高收益特点。
- 海外头部基金经理更注重控制风险（高Sharpe Ratio）。
低波动因子表现
- 历史波动率低的因子，未来Sharpe Ratio更高。
- 区分牛市和弱市：高波动因子占优牛市，低波动因子占优弱市。
组合搭配策略
- 低相关组合：低波类（红利、价值、低波）与高波类（景气、动量、小盘）搭配。
- Ultra Beta组合：低波+质量+动量，低相关性、高收益、小回撤。
- 风格组合优于行业组合：风格因子间相关性更稳定。
组合权重的Rebalance
- 定期调整权重至初始值（如市值加权或等权）。
- 高抛低吸式Rebalance优于追涨杀跌。
加权方式选择
- 有效前沿：最大夏普、最小波动、风险平价。
- 因子策略：纯波动率被动策略长期不差。
- 行业策略：纯波动率被动策略优于偏股混合型基金指数。
基本面Alpha策略
- 困境反转与景气扩张行业优选条件。
- 基于风险平价对策略再加权。
- 出清末期与龙头进阶期行业优选条件。
宏观轮动下的组合管理
- 估值框架指标 vs 景气框架指标。
- 成长性因子在PMI上行、M1增速上行时表现更好。
- 利率下行时成长类因子表现较好。
- 除质量类因子外，多数因子在估值便宜时收益率更高。
宏观vs估值权重决策
- 估值对因子影响越大，估值权重越大。
- 红利资产收益预期：结合宏观判断和估值水平。
研究结论
- 长周期看，宏观轮动+组合管理或能跑赢单风格及公募基金。
- 低波动策略简单有效：季频换仓买入最低波动率因子有显著超额。
- 资产多元化：保证组合资产间低相关性。
- Smart Beta两两组合相关性与收益率呈反比。
- 风格组合优于行业组合。
- Ultra Beta组合（低波+质量+动量）表现优异。
