资产轮动策略：探究多策略ETF组合的构建方法（1）
证券投资基金研究报告/策略专题系列 上海证券 SHANGHAISECURITIES 探究多策略ETF组合的构建方法(1) ——资产轮动策略 ■摘要 5 上海证券基金评价研究中心分析师：刘亦千 执业证书编号：S0870511040001邮箱：liuyiqian@shzq.com 电话：021-53686101 研究助理：谈福嘉 执业证书编号：S0870123060004邮箱：tanfujia@shzq.com 电话：021-53686547 日期：2024年08月30日 ETF作为指数投资强有力的工具可以有效帮助投资者实现基于“精准投资”的长期资产配置，而另一方面其拥有的实时交易特征也为投资者提供了实现短周期交易策略的低成本工具。本专题系列报告尝试以市场上主流的投资逻辑为基础、围绕ETF这一投资工具，探索并验证不同持仓周期、交易模式以及收益风险属性的ETF策略可行性，并形成完整的投资组合构建流程。 动量策略是市场上被运用最广泛的策略类型之一。资产轮动策略是基于中长期动量因子所设计出的ETF策略，我们的资产轮动策略根据动量因子而自动选择不同的大类资产与国家市场进行投资，通过尽可能地扩大该策略的ETF样本池覆盖面使得我们的策略在回测中表现出与国内股市截然不同的走势。 在回测区间2006年1月25日—2024年6月28日中，资产轮动策略的年化收益率为13.33%(相对沪深300年化超额为6.15%),夏普比率为1.21(沪深300指数为0.28),Beta值为0.22。策略的历史净值走势显示，对于国内市场的牛市阶段我们的策略通过动量因子的作用能够享受到其部分上涨带来的收益，而当市场出现股灾或进入低迷时期时，我们的策略就会开始避开国内市场转而寻找其他机会(例如海外市场、债券市场或商品等)。 从分年度表现来看资产轮动策略在2006年2月至2024年6月的19年中仅有3年(2008年、2016年与2022年)表现为负收益(沪深300有9年表现为负收益),达到近85%的胜率。再看策略的分月度表现，资产轮动策略在2006年2月至2024年6月总共221个月份中有159个月份产生了正收益，占比高达71.95%,而沪深300指数该占比仅有55.66%。因此无论是从分年度还是分月度，资产轮动策略的收益能力都在时间周期方面表现出了不错的稳健性。 ■风险提示 本专题系列报告提供的策略交易规则与回测数据旨在复现目前市场中主流投资策略的多样性及其表现，以求能够帮助投资者了解ETF作为当下热门投资工具在资产配置与组合管理方面起到的积极作用。报告中各类策略组合均以量化方式为主进行设计与开发，因此需要提醒读者其中存在无法预估的样本外模型失效风险。 >ETF基金是以指数投资为基础的一类基金，在复制跟踪指数的部分时存在不可避免的系统性风险。因此本研究中心提供的ETF策略均不构成对未来市场的实际投资建议，展示的策略相关的净值走势、收益与风险指标等仅供投资者参考。 报告中展示的策略回测净值收益依附于各自回测区间的市场环境，并以ETF(或替代指数)的每日收盘数据作为计算依据，其中并未考虑基金各项费率、分红派息、二级市场交易佣金等可能产生的费用以及部分特殊情况下产生的账户收益变动。此外真实市场实盘交易中的日内价格波动、交易产生的冲击成本以及时间上滑动摩擦导致的成本等亦无法在策略回测过程中充分体现，因此本报告中展示的策略投资收益数据与实盘交易数据可能存在差异，不能完全代表真实市场的账户投资收益。 投资者在选择ETF作为投资组合管理的工具时应在充分理解指数编制规则、策略投资逻辑与潜在风险等因素的基础上，审慎评估自身的风险偏好，根据自身的风险承担能力和投资需求进行投资。 目录 ■摘要1 风险提示2 一、市场概况与背景简介4 1、ETF市场概况4 2、策略开发背景简介5 二、资产轮动策略6 1、策略背景概述6 2、策略设计与回测统计7 i.策略交易规则7 ii.策略回测分析9 3、策略小结11 三、附录12 A.回测分析主要指标算法12 图表目录 图表1:国内ETF上市概况4 图表2:国内ETF发行上市数量变化(单位：只)4 图表3:国内ETF基金总规模与总份额变化4 图表4:资产轮动策略ETF样本池8 图表5:资产轮动策略交易规则8 图表6:资产轮动策略回测结果9 图表7:资产轮动策略年度表现9 图表8:资产轮动策略月度表现10 图表9:资产轮动策略净值走势11 图表10:资产轮动策略动态回撤11 重要提示：请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款3 一、市场概况与背景简介 1、ETF市场概况 随着资本市场加速发展，ETF逐渐成为投资者重点关注的热门投资工具。截止至2024年6月30日，国内已发行上市的ETF共973只，总基金规模达到24732.09亿元，包括股票型ETF、债券型ETF、商品性ETF、货币型ETF和跨境型ETF等'。其中，股票型ETF占比最大，基金规模占比超过70%。 图表1:国内ETF上市概况 基金类型 数量(只) 占比(%) 总份额(亿份) 占比(%) 总规模(亿元) 占比(%) 股票型ETF 781 80.27 15.782.08 71.34 18,153.40 73.40 债券型ETF 20 2.06 38.55 0.17 1,098.77 4.44 商品型ETF 17 1.75 107.07 0.48 529.29 2.14 货币型ETF 27 2.77 1,851.76 8.37 1,859.95 7.52 跨境ETF 124 12.74 4,338.88 19.61 3,087.77 12.48 其他 4 0.41 3.23 0.01 2.91 0.01 全部ETF 973 100.00 22,121.57 100.00 24,732.09 100.00 1,200 ETF总份额(亿份) —ETF总规模(亿元) 974 1,000 25,000 30,000 897 800 763 20,000 25,000 641 20,000 600 15,000 15,000 378 400 10,000 284 10,000 200 129147170 5,000 3750 87 5,000 20 图表2:国内ETF发行上市数量变化(单位：只)图表3:国内ETF基金总规模与总份额变化 数据来源：Wind资讯，上海证券基金评价研究中心；截止日期：2024年6月30日 从国内ETF的历史发展趋势来看，截止至2024年6月30 日，国内ETF的产品数量从2010年仅有的20只开始每年均有所提升，并在2019年开始出现爆发式增长。基金份额与基金规模同样呈现不断正增长的趋势，仅在2016年经历股灾时出现回 此处使用Wind资讯提供的ETF分类，并不代表上海证券发布的基金分类； 落，直到现今的2024年依旧处于持续的高速增长趋势中。值得注意的是与2016年初的股灾给市场带来的冲击不同，2021年的新冠疫情以及后续国内经济下行的环境并未给市场投资者对ETF产品的投资热情产生明显的负面影响。ETF作为指数投资强有力的工具可以有效帮助投资者实现基于“精准投资”的长期资产配置，而其拥有的实时交易特征也为投资者提供了实现短周期交易策略的低成本工具。 2、策略开发背景简介 中国证券市场发展已经超过30年，无论是股票、债券还是商品期货等资产类别，都在市场中涌现出不同类型的交易与投资策略，包括但不限于基于基本面、技术指标、量化方法、机器学习等，旨在通过投资策略帮助不同风险偏好的投资者实现财富增值。 鉴于ETF在国内热度不断提升，本专题系列报告将策略开发与组合构建的投资标的转向于该投资工具，尝试以市场上主流的投资逻辑为基础、围绕ETF这一投资工具，探索并验证不同持仓周期、交易模式以及收益风险属性的ETF策略可行性，并形成完整的投资组合构建流程，同时我们会将所采用策略的背景、交易规则、测试方法、回测结果以及组合构建方法等逐一介绍和展示。本报告中不含任何对未来市场的预测与投资建议，我们仅仅提供策略的设计理念、逻辑与回测结果。 在开始介绍我们测试的策略之前，需要指出一条贯彻我们所介绍策略的重要约定，即ETF策略采用的所有交易规则都是可以并经过严格量化的，也就是说在交易过程中我们摒弃定性或主观判断的成分。 二、资产轮动策略 1、策略背景概述 动量策略是市场上被运用最广泛的策略类型之一。所谓“动量”,即“强者恒强”,指在过去一段时间表现突出的资产会在未来一段时间延续其上涨趋势而继续上涨，这一概念同样也蕴含了资产过去的表现可以预测未来。对于市场中动量效应的存在无论是学术界的探索还是业界的应用，都可以说是持续不断的，其中关于动量的研究可以追溯到1937年，AlfredCowles和HerbertE.Jones在其发表的论文《SomeAPosterioriProbabilitiesinStockMarketAction》中通过研究美国股市自1920年至1935年间的表现从而得出了在过去一年表现强势的股票比表现弱势的在未来一段时间内拥有更好的表现的结 论，并以此提出了股票过去的表现可以预测未来的观点²。 由尤金·法玛提出的“有效市场假说”理论在上世纪中期可以说统治了市场金融理论，而在此期间学术界对市场动量的研究有所停滞。直到19世纪90年代初，Jegadeesh和Titman教授在1993年发表了一篇名为《ReturnstoBuyingWinnersandSellingLosers:ImplicationsforStockMarketEfficiency》的论文，该论文通过严格的统计学工具论证了过去12个月里表现最优的股票其往后一个月的表现将显著强于过去12个月里表现最差的股票。此后学术界也迅速将关注点移向了市场动量效应，并不断出现专门研究该领域的学术论文，从而对“有效市场假说”造成了实质性的冲击。 来自国际对冲基金AQR资本的研究员与学者Hurst、0oi和Pedersen³在2017年发表论文《ACenturyofEvidenceonTrend-FollowingInvesting》⁴,该论文的作者利用一个月、三个月以及12个月的资产动量来构建等权多空组合来观察动量策略的长期盈利能力，并将此策略应用到包含了4种大类资产的67个国际市场(29种商品、11只股票指数、15个债券市场以及12对货币汇率),最终的测试数据揭示了动量效应在全世界各个市场中普遍存在且持续了有超过100年。 ²见《SomeAPosterioriProbabilitiesinStockMarketAction》,AlfredCowles3rd,HerbertE.Jones,Econometric,Volume5,Issue3(Jul.,1937),280-294; ³AQR资本诞生于1998年，核心创始人是著名对冲基金经理阿斯内斯(CliffAsness),目前管理的资产大约是1876亿美元。该论文作者Brian Hurst,YaoHua0oi和LasseHejePedersen均在AQR资本供职，并且LasseHejePedersen同时也在学术界供职； ‘见《ACenturyofEvidenceonTrend-FollowingInvesting》,BrianHurst,YaoHua0oi,LasseHejePedersen,TheJournalof PortfolioManagement,Volume44,Number1,Fall2017; 为了能更好地解释市场中一些无法被有效市场假说解释的现象(如小公司现象、规模效应、期间效应、动量效应与反向投资策略等),“行为金融学”成为了20世纪80年代逐渐兴起的新兴金融理论⁵,其试图站在“非理性投资者”的角度上从微观个体行为以及产生这种行为的心理等动因来解释、研究和预测金融市场的发展。 传统金融理论无法解释的现象正可以通过“行为金融学”中的个体“行为偏差”来进行一定解释，从而利用市场中的这种非理性
