09年中期策略会金融工程专题行业配置的超额收益来自Alpha－－正Alpha策略深度分析及Beta优化金融工程分析师：董艺婷Jul. 2，2009，重庆
精华内容从行业配置中寻找Alpha，是众多基于行业配置的投资策略追寻的目标。我们从系统的行业指数分析中发现，无论Alpha还是Beta，都有挖掘超额收益的潜质，但是Alpha的方法显然更简单易行，Beta却是个高成本高收益的领域。根据各行业Alpha与其它行业Alpha相关系数，我们将23个行业分为两类，一类行业包括：采掘行业、金融行业、房地产行业、有色金属、黑色金属和交运仓储。其余所有行业为二类行业。两类行业加权Alpha长期呈现稳定的负相关。基于这一分类，我们把A股市场分成了两个组合，构建了长期有效的投资策略，无论作为行业配置的支持和依据，还是作为产品设计的基础，都有较广的应用余地。。
精华内容从Alpha中获取超额收益，不但有简单策略可用，而且效果显著。Alpha策略的唯一缺憾，在于操作的频率与超额收益的不可兼得。伴随金融产品的丰富，这一缺憾也将得到极大的弥补。Beta的逻辑看上去很完美――Gini与指数的负相关使得单一策略可以在上涨趋势中使组合的Beta上升，而在下跌中使组合的Beta下降。有一个实际的困难却导致了实施效果事与愿违――Beta优化的结果甚至未能从Beta上跑赢未优化的组合。Beta优化所剩余的唯一出路似乎在长期行业配置策略中将行业Beta特性与择时共同进行。我们始终认为，择时的依据不在资本市场中，而在资本市场外部，因此，在大量分析了行业指数的Alpha、Beta和风险特性之后，如我们所料――择时的必要条件比比皆是，而充分条件却难觅踪迹。在行业层面寻找到稳定可行的策略框架后，择时将成为我们后期的重点工作。
目录 行业Alpha和Beta概览行业指数加权Alpha的分化驱使我们寻找长期稳定的分类方法数据告诉我们两类行业不能采用一致的Beta策略 正Alpha策略在实际交易中的鱼与熊掌长期稳定的负相关决定了短周期的应用更有价值收益和策略的简单可行正如鱼与熊掌，难以兼得把A股市场看作两个组合构成的整体 Beta策略－是优化还是徒劳？市场逻辑的变化导致Beta策略从长期来看是一种冒险Beta优化的出路－－择时结论――超额收益主要来自Alpha，Beta策略高成本高收益
行业指数加权Alpha的分化驱使我们寻找长期稳定的分类方法加权Alpha的方差波动区间不断放大、波动频率也在加剧。证明Alpha中存在大量可挖掘的策略方法，但是从单个行业层面去寻求Alpha对投资组合的贡献，可能需要承担较高的冲击成本和机会成本。无论市场性质如何，行业Alpha的分化始终存在，但频率越来越快，难以把握
正Alpha策略—行业分类解决方案两类行业的流通股权重07年后向50％靠近，并在最近两年的时间内稳定在这一数值附近。以一年为周期滚动计算策略中两类行业组合加权Alpha的相关系数，07年以来长期稳定在接近－1的区间中。
正Alpha策略未来可能面对的不确定性这一分类未来的不确定性体现在两个方面――Alpha相关性的变化和行业自然权重的变化。目前的稳定关系可能的成因来自行业基本面内部的逻辑关系和市场的投资偏好两个方面，而后者可能在IPO重启之后，阶段性地受到融资结构的冲击。如果未来宏观经济出现重大的革新，而市场投资偏好出现多样化，有可能导致相关性本身出现波动，影响策略依据。在丢失一个黑盒子的集装箱医药造船化工纺织同时可能形成一个新的黑交通运输钢铁、有色、水泥电子、通信设备汽车、房地产盒子，我们所要做的，只汽车、房地产机场、港口、银行工程机械工程机械是尽可能地利用已知、稳食品饮料钢铁、有色、水泥电力、煤炭、石化造纸定的黑盒子。资料来源：经济研究所宏观策略部
数据告诉我们两类行业不能采用一致的Beta策略07年之后，一类行业的Beta方差波动迅速加大，而二类行业则长期处于下降趋势中。这个表象告诉我们，如果我们希望通过寻求行业Beta来获取超额收益，一类行业才是我们应该分析的对象，在二类行业中寻求Beta对超额收益的贡献，可能事倍功半。一类行业的权一类行业的权重和Beta系数本身重和Beta系数本身在06年之后都发生在06年之后都发生了较大的变化，可了较大的变化，可能由于股改提高了能由于股改提高了一类行业的流通股一类行业的流通股占比，同时市场流占比，同时市场流通性充裕对大盘股通性充裕对大盘股Beta上升提供了支Beta上升提供了支持。持。
数据告诉我们两类行业不能采用一致的Beta策略即便单以一类行业为分析对象，也很难找到类似于正Alpha策略这样长期稳定的方法。原因是，在股改前后，一类行业的Beta差异化与指数的相关关系发生了完全的逆转――06年8月之前，一类行业加权Beta的基尼系数与指数呈正相关，相关系数达到，而之后至今，这一数值改变为－。
寻求稳定分类的失败全市场范围内的行业指数的加权Beta都没有出现显著的相关关系，尽管在部分阶段，部分行业上我们看到了和Alpha策略中类似的结果，但显然这一结果即不稳定，也无法简单解释和应用。一类行业内出现相关一类行业内出现相关关系发生方向性变化关系发生方向性变化的行业；二类行业中的行业；二类行业中也有归类方式与Alpha也有归类方式与Alpha分类不同的特例。分类不同的特例。
寻求稳定分类的失败由于我们使用的是加权Beta，因此，我们确实在行业中发现了一些加权Beta长期上升的特例，例如采掘、金融和有色，但这一结果显然部分是由该行业的流通股市值权重长期上升造成的。权重->加权Beta
目录 行业Alpha和Beta概览行业指数加权Alpha的分化驱使我们寻找长期稳定的分类方法数据告诉我们两类行业不能采用一致的Beta策略 正Alpha策略在实际交易中的鱼与熊掌长期稳定的负相关决定了短周期的应用更有价值收益和策略的简单可行正如鱼与熊掌，难以兼得把A股市场看作两个组合构成的整体 Beta策略－是优化还是徒劳？市场逻辑的变化导致Beta策略从长期来看是一种冒险Beta优化的出路－－择时结论――超额收益主要来自Alpha，Beta策略高成本高收益
长期稳定的负相关决定了短周期的应用更有价值如果市场存在支持我们进行频繁交易的工具，那么我们将获得更加可观的超额收益。采用自动化交易策略，换仓次数增加130％（约70次），累计收益增加187％，02年至09年6月12日的累计收益为％，同期万德全A指数的累计收益率为98％。已经回到4500点
频繁交易是指数化产品的利器，股票交易的软肋进入08年之后，两类行业之间的轮动变得更加频繁，为了避免在股票市场进行频繁交易，在没有行业ETF的情况下，我们可以通过一定的数据处理和量化方法去掉数据中的毛刺，但是这种波动在行业指数产品丰富的情况下却是超额收益的来源。
约束条件下的调仓频率设置了控制区域，在所观察的指标确定通过控制区域后进行行业配置的更改，经过这一设置，即便在市场轮动频率较快的条件下，也可以把调仓周期控制在1个月以上，虽然对策略效果有较大的削弱，但是对目前缺乏指数化产品的市场仍是适用的。二类行业持有时间渐长，操作频率近两年渐频繁
约束条件下的收益情况2002年至09年6月12日，万德全A指数的累计收益率为％，在约束条件下，每一次进行100％的换手，累计收益为％，按照60％盯住基准，40％进行配置的策略累计收益率达到％。（以上收益结果均未考虑冲击成本和交易成本，也未进行个股选择）必须承认的是，在09年，这一约束条件对实际配置的效果有较大的削弱，09年1月5日至六月12日的100％策略效果的累计收益从％下降到％，同期wind全A指数的累计收益为％，沪深300指数的累计收益为％。当然，考虑到我们的策略极好地跟踪住了wind全A指数，并且未做优势个股的选择，这一结果仍然可圈可点。
把A股市场看作两个组合构成的整体如果把A股市场看作两个组合所构成的一个整体，在频繁波动的市场中，目前正Alpha策略直接用于股票配置的调整仍有困难，但至少在行业配置层面，我们的结果直接显示了市场是如何在这两个组合之间进行切换――基本面因素无法解释频繁的轮动，而完全执行正Alpha策略又有困难，那么我们至少可以在决策中引入“两个组合”的思想，为行业配置进行一定程度的优化。行业指数产品的出现，将使频繁交易实现累计收益成为可能。行业指数产品应时而生，天时地利
约束条件下的正Alpha策略执行效果（Alpha/Beta) 绝大部分时间绝大部分时间内组合Alpha处于内组合Alpha处于正向一侧。正向一侧。在Beta方面确在Beta方面确实有优化余地，但实有优化余地，但需结合择时。需结合择时。
目录 行业Alpha和Beta概览行业指数加权Alpha的分化驱使我们寻找长期稳定的分类方法数据告诉我们两类行业不能采用一致的Beta策略 正Alpha策略在实际交易中的鱼与熊掌长期稳定的负相关决定了短周期的应用更有价值收益和策略的简单可行正如鱼与熊掌，难以兼得把A股市场看作两个组合构成的整体 Beta策略－是优化还是徒劳？市场逻辑的变化导致Beta策略从长期来看是一种冒险Beta优化的出路－－择时结论――超额收益主要来自Alpha，Beta策略高成本高收益
逻辑看上去很完美
缺乏稳定性的Beta导致策略失败实际的困难在阻碍该策略的实施――Beta并没有稳定区间，高Beta有可能更高，而低Beta有可能更低，所谓的调整只能根据相对过去一段历史的Beta强弱来做相对判断――最终导致了实施效果事与愿违。Alpha策Alpha策略没有牺牲略没有牺牲Beta贡献，Beta贡献，Beta优化却Beta优化却削弱了Alpha削弱了Alpha的策略效果的策略效果。。
缺乏稳定性的Beta导致策略失败从组合重新回归得到的Beta中，我们看到，优化后的组合虽然在下跌阶段有效降低了组合的Beta，但是在上涨阶段甚至未能从Beta上跑赢未优化的组合――证明对Beta值区间进行判断的困难最终导致了Beta优化策略的失败。
Beta优化的出路－－择时Beta优化所剩余的唯一出路似乎是进行行业特性的甑别，然后在长期行业配置策略中将行业Beta特性与择时共同进行。从目前的数据来看，加权Beta长期处于上升趋势中的行业有：采掘、金融和有色行业；一类行业中的交运、钢铁和地产处于持平状态，而二类行业的加权Beta大多处于长期下降趋势中。
结论――超额收益主要来自Alpha，Beta策略高成本高收益从Alpha中获取超额收益，不但有简单策略可用，而且效果显著。Alpha策略的唯一缺憾，在于操作的频率与超额收益的不可兼得。伴随金融产品的丰富，这一缺憾也将得到极大的弥补。而当我们试图从Beta中获取超额收益时，最大的障碍不是对行业特性本身的分析，而是对资本市场进行方向判断，即所谓的择时，可以相信，当择时的大问题解决之后，Beta策略本身也会变得简单易行。但我们始终认为，择时的依据不在资本市场中，而在资本市场外部，因此，在大量分析了行业指数的Alpha、Beta和风险特性之后，如我们所料――择时的必要条件比比皆是，而充分条件却难觅踪迹。在行业层面寻找到稳定可行的策略框架后，择时将成为我们后期的重点工作。
后续研究工作计划行业的非系统风险特性组合非系统风险控制行业层面的风险控制研究行业成份股调整、指数重新构建策略效果继续优化个股的非系统风险特性货币供应与实体经济总量分析基于大类资产配置的择时策略不同风险收益比的大类资产市场分析择时模型金融产品丰富改变资海外市场分析本市场风险收益层次在A股市场的调整和应用
