​另类Beta或称为聪明Beta，指基于现有的资产指数，对其各成分资产的权重重新计算并重构指数，从而生成更有效率的投资组合（不要与另类投资的系统风险相混淆）。（PS更多理论解释参考：聪明贝塔（SmartBeta）创造超额收益的秘密（经典研报译制））

市值加权（cap-weighted）指数最早由标准普尔公司于1923年推出，其编制方法在指数编制中已占主导地位。大部分指数跟踪投资，比如交易所交易基金（ETFs）、被动投资基金及股指期货等以指数为标的的衍生品都以市值加权指数为基础。市值加权指数最具市场代表性（即该类指数代表了市场中每一个证券的价值），同时由于其容量的原因（大盘证券其权重较高，且流动性较好），该类指数实施费用最低。然而，对市值加权指数的批判主要促进了另类Beta的发展。

一种批判是以市值加权指数产生投资组合主要集中于特定的行业或公司，因此较指数会产生内在规模偏差（inbuilt size bias）。例如在不同期间里，科技、石油及金融行业的头寸在不断增长。比如英国石油公司（BP）在墨西哥湾（Gulf ofMexico）的马孔多油井（MacondoWell）发生爆炸前，英国富时100指数（FTSE 100）中BP公司的权重一度超过9%。爆炸事故发生后，BP公司股价下跌50%导致整个FTSE 100指数下跌5%。这是成分股集中的一例风险案例。

另外，估值越高的资产在市值加权指数中占比也越高，因此他们更容易受到市场情绪和资产价格泡沫（如股价膨胀的股票权重会增加）的影响，并随后才修复。例如，标普500指数的金融股权重在2000年至2007年间激烈上涨。而当2008年全球金融危机来袭，相关行业和公司受创严重，引起指数下跌。

市值加权指数暴露于不会吸引风险溢价的各类风险因子中。大型和超大型的证券在该类指数中占比很大。但恰恰是中小盘股能带来风险溢价，而非大盘股。尽管是价值风险因子而非成长风险因子会带来风险溢价（至少低增长不会带来风险溢价，高增长仍有可能获得补偿），成长股依然构成了指数大部分占比。

在固定收益指数中，有大量未清偿债务的公司在指数中相对权重较高。但是，这些公司更易容受非系统性的违约风险，这会带来风险溢价因为这类风险是可分散化的（不同于信用风险）。

市值加权方法产生了跟踪策略，该策略对风险与收益的权衡效率较低。当证券价格上升，其市值也在上升，因此在指数中的权重也在变大。在亏损者和盈利者（高买低卖）追逐业绩的过程中，指数得到了再平衡。一个典型的例子是在20世纪90年代积累的高科技泡沫最终于2000年破灭。

所有这些市值加权指数的缺点都导致了各类聪明Beta策略的发展，这些策略意图用各种方法克服这些缺点。各种另类Beta指数编制方法可以分为多样化策略（即等权重策略），低波动率策略（即风险集中策略）和基本面加权方法。

多样化策略

避免规模偏差最简单的方法就是对投资组合中的每项资产赋予相等的权重。在等权重指数（被称为最简单的多样化）中,指数收益率即为其成分股收益率的算术平均值（即每股的权重相等）。如果等权重指数能恰当地再平衡，那它们可以避开资产价格泡沫最坏的影响。但是由于这类指数中的中小盘股流动性较差，所以指数再平衡的成本较高。

图4.19比较了标普500指数和标普500等权重指数累计业绩。样本期间等权重指数业绩好于市值加权指数。等权重指数不易受到泡沫影响，因为升值的行业和股票其权重没有增长，比如20世纪90年代末的高科技泡沫。然而，由于等权重指数中大量中小盘股票的存在，该指数也会受到股灾的影响，例如2008年。中小盘股票业绩在长期中好于大盘股票，但是它们也更易受到市场衰退的影响。

等风险贡献和多样化加权策略也是旨在通过构建集中度低于市值加权方法的投资组合以减少股票特殊风险。这些策略并不适用于选股，而是调整指数中的所有证券的权重。

等风险贡献法[177]考虑股票的权重及边际风险贡献，所以每一股票对投资组合总风险的贡献程度相等。多样化加权组合考虑所有个券的市值权重，并将该权重x提升至,其中y在0至1之间。这种方法本质介于市值加权组合和等权重组合之间。相较等权重策略，多样化加权方法的换手率和主动风险较低较低（多样化是对市场集中度的衡量）[178]。

相较市值加权的投资组合，多样化策略系统地高估了小盘股的权重，因为该策略再平衡的过程中未考虑个股的历史收益率，所以小盘股的头寸会有减少的趋势。因此产生内在的反向偏置（inherent contrarianbias）。

低波动率策略

投资的一个基本原则是高风险会预期有高回报。然而，低波动率的影响或异常现象对认为资产收益率与其beta或系统风险成正比的传统均衡资产定价理论（CAPM）产生了质疑。与该理论相反的是，一些学术研究的经验证据已经表明，低波动率投资的业绩往往好于整个市场，同时在长期投资期限中，高风险策略的已实现波动率较低。

一个简单的构建低波动率指数的方法是排名法（ranking-basedapproach）。该方法中每一资产的权重与其历史波动率的倒数成正比（即波动率最低的证券权重最高），或者从所有资产中选择历史波动率最低的资产。标普低波动率指数（S&P Low Volatility Index）就是其中一例。[180]这是非优化（non-optimised）的方法，它假设股票波动率有聚集的趋势（即过去波动率较低的股票在其后的时间里可能会延续低波动率）。该方法缺点是假设所有资产相关性都相等或者忽视了股票间的相关性。

一个更复杂的方法是运用优化算法（均值-方差优化）求得风险最小投资组合中各资产权重。其结果即为最小方差组合，并兼顾了风险和相关性。均值-方差优化要求估计各股票超额收益率和协方差矩阵。一个简化的方法是假设所有股票都有相同的预期收益率。

基本面加权策略

基本面加权指数（FWI）通过资产负债表和财务账户信息（即销售额、现金流、分红和账面价值）选择指数成分股。FWI的支持者认为基本面加权可以消除传统指数中由于依赖市场估值导致的偏差。

另一种基本面加权方法是GDP加权法。这一方法中，一个国家的权重取决于由该国内生产总值（GDP）衡量的相对经济规模。在诸如欧债危机的背景下，GDP加权法会吸引债券投资者，因为该方法不是根据一国债务的大小来决定个券的权重，而是根据该国偿还债务的能力来确定权重。

FWI方法既可以根据基本面指标从所有股票中选择指数成分股，也可以根据这些指标来调整市值加权指数所有成分股的权重，而不选择任何股票。与不选择股票而是覆盖所有股票的指数相比，包含股票选择的指数可能倾向对小盘股持有更多的价值，赋予更多的权重。

一、理解另类股票Beta

理解并评价另类股票Beta策略的关键在于股票收益率可以用它们的Beta系数或风险因子敞口来解释。第一个因子是市场因子；根据资本资产定价模型（CAPM）这个因子即为Beta。Fama和French[182]扩展了CAPM，以市场因子、小盘股因子和价值因子发展了三因子模型。而过去的盈利者和亏损者其业绩存在一定持续性，因此动量因子已经被确认为另一个因子[183]。第五个因子是波动率。不同于理论，经验证明表示，相较于低波动率股票，持有波动率高的股票并没有获得较高的长期收益率补偿。

从历史看来，小盘股、价值和动量这类因子与正收益相关性很大，而波动率因子与负收益相关。但是类似于市场因子，这些因子并不稳定，以这些因子构建的组合其潜在回报在不同时间会显著变化。换而言之，相较于传统市场指数，这类策略会产生显著的超额正收益和负收益。这五个普通股因子对促使不同另类股票Beta策略发展有部分影响。

一份2011年的调查[185]表明，另类股票Beta策略业绩好于相应的市值加权组合，大部分原因是在价值和规模因子上建立了投资敞口。这些策略主要根据市场、价值和规模因子来构建，因此其中任一策略都可以由其它策略的组合来复制。换而言之，另类Beta被动策略的超额业绩可以通过共同因子来解释。因此，通过认识每个策略倾向于哪些因子就可以理解并评估该策略。

FWI和分红加权指数实质上倾向于价值因子的策略。[186]最小方差策略和非优化排名法低波动率策略可以得到低市场Beta和低波动率，因此与波动率因子负相关。相较市场加权指数，等权重指数旨在减少股票的特有风险和集中风险。它们倾向于小盘股因子的投资组合。

二、另类Beta策略评估

分析每一类另类Beta策略所运用了哪些风险因子是评价和理解该策略的第一步。另一个需要考虑的重要方面是另类Beta策略的运营成本。在评价被动策略时成本尤为重要。运营成本是投资组合换手率、流动性和投资能力的函数。

另一个需要考虑的因素是策略的简易型和透明性。这会使得策略有更好的可复制性，策略的结果定义更清晰，更易解释，且更易洞察费用的使用情况。

三、风险

另类Beta策略的主要风险是市场风险（即另类股票Beta指数的股票风险）和相较于市值加权指数产生的主动管理风险。投资者必须接受在某段时期内，该类组合不能获得超额收益。然而，不同策略组合业绩不佳的时期并不总是一致，将不同的另类Beta策略加以组合可能会因为分散化投资的原因，潜在地降低主动管理风险，减少投资组合的绝对风险。

四、结论

另类Beta指数可以通过跟踪该指数或投资ETFs进行投资。另类Beta不是某种独立的资产，因为它们只是对诸如股票、债券的现有资产进行了打包。但是，另类Beta提供了与其它投资品种不同的风险和收益特征。它们的业绩不依赖于管理能力，因为它们是根据某种策略制定的。

五、本节摘要

l对市值加权指数的批判促使了另类Beta或称聪明Beta策略的发展。市值加权指数的缺点包括某类行业股票过于集中、对市场敏感且会产生泡沫，以及趋势跟踪（高买低卖）。

l另类Beta指数是根据规则调整其成分。

l主要投资策略包括分散化策略（即等权重指数）、低波动率策略和基本面加权策略（FWI）。

l评估不同的另类Beta策略的方法是理解其暴露于哪些风险因子。五类权益风险因子包括市场、小盘股、价值、动量和波动率。

l等权重指数受小盘股因子影响。FWI策略受价值因子影响。最小方差策略与波动率风险因子成反比。

l另类Beta策略的风险是相较于市值加权指数，该策略可能在某段时期，业绩不及市值加权指数且存在相对风险。

摘自：《资产配置手册》翻译中…… 预计五月上市

译者简介：

李天骋，复旦大学金融学硕士，英国杜伦大学(Durham University)金融与投资硕士。英国政府志奋领奖学金(Chevening Scholarship)获得者。供职于第一财经、中证指数有限公司，并先后借调于中国证券投资基金业协会和中国证监会证券基金机构监管部。

胡曾犀，精算学硕士，数理统计博士在读。曾任中证指数公司研究开发部研究员，从事债券估值、债券指数和另类资产指数等方面的研究工作。现任职于某私募基金管理公司，从事多资产投资的量化模型研究。

朱弘，FRM，数学学士，经济学硕士，现于国内某基金公司从事产品设计与研究，曾任风险管理主管，负责投资组合风险控制与绩效评估。

郑志勇(Ariszheng) 运筹学与控制论硕士  北京合晶睿智执行合伙人，集思录 副总裁  先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。专注于产品设计、量化投资、Matlab相关领域的研究。尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，同时也编著了多本教材，包括： 《分级基金与投资策略》，《多资产投资实践》 《金融数量分析:基于MATLAB编程》等。