雪球网今日 2024年11月15日
价值因子和股债配置
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本文探讨了股债配置模型,并深入研究了如何利用动量和价值因子来优化股债配置策略。作者介绍了最简单的股债配置模型,即配置20%红利股票和80%长期国债,并分析了动量策略在股债配置中的作用。随后,文章重点阐述了价值因子择时策略,利用股债收益差来判断股票或债券的配置比例,并通过回测数据展示了其有效性。最后,作者还探讨了价值因子在不同股票指数中的表现,并总结了股债配置模型的应用和价值因子择时的核心思想。

🤔 **最简单的股债配置模型:** 过去20年,A股最简单的固收+策略是将20%配置红利股票,80%配置长期国债,年化收益约8%,夏普率1.21。

📈 **动量策略:** 通过观察过去6个月的月收益率,判断股票或债券的动量,并相应调整仓位,可以提升收益,但同时也会增加风险,夏普率下降。

💡 **价值因子择时:** 利用股债收益差(股票指数的股息率减去国债收益率)进行择时,当股债收益差大于一定阈值时,配置更多股票,反之配置更多债券,能够提升收益并控制风险。

🔄 **价值因子与股票指数:** 价值因子更适合具有反转特征的股票指数,例如红利低波指数,其效果优于中证红利和沪深300指数。

🤝 **合成模型:** 将动量模型和价值模型等权配置,可以提高组合的收益稳定性和胜率。

来源:雪球App,作者: 极简投资人,(https://xueqiu.com/3529405310/312702962)

一、股债配置模型

1、最简单的股债配置模型

过去20年,A股最简单的固收+策略就是股债配置组合,采用分散化的资产配置理念,配置利率债和红利股票,权重大致按照各自波动率的反比,配置20%红利股票+80%长期国债;其表现如下,在过去20年(2005.01-2024.10)时间内,只有4年时负收益,正收益概率为80%,年化收益8%,夏普率1.21

2、用动量去增厚股债配置模型

之前在文章用动量去增强全天候组合中,在全天候组合(配置15%红利股票+25%的黄金ETF+60%长期国债)加入一个动量因子的战术性配置,长期可以获取的稳定的超额收益。当然我们也可以去掉黄金,只用动量去配置股债两种资产,其步骤如下

1)基准组合:20%中证红利全收益+80%30国债总财富指数

2)回测区间:2005.01-2024.10,30年国债总财富指数时间不足的区间利用国债指数和10年国债总财富指数补全

3)动量指标:过去6月月收益率均值,大于0则持有,小于0不持有

4)仓位计算:持有仓位按照基准比例等比例扩张至100%(若只有股票的动量>0,则股票仓位为100%),若没有资产动量大于0,则配置100%货币基金

5)组合年化收益率增加(8%至11.6%),但是其风险也大幅增加,其夏普率是下降的(1.21到0.80),之前文章中动量效果能减少波动是因为资产多了一个黄金,但是单纯的股债两种资产,动量未必能做的很好。

3、利用价值因子去配置股债组合

所以我们考虑利用价值因子,就是股债的收益差(就是股票指数的股息率减去国债收益率)去择时股债模型,就是在股票指数股息率大于国债收益率的时候,多配置股票,反之多配置债券。

估值因子从另外一个维度对股债模型进行战术配置,结合动量模型提供更稳定的收益。

二、价值因子概述

价值因子的含义简单而明确:相比估值较高的资产,那些估值较低的资产有着更高的预期收益率。

如果资产都是股票的话,就是价值因子选股;如果是大类资产,就是价值因子大类资产择时。

1、动量效应长期存在于大类资产之间

1)价值因子的研究也起自 20 世纪 80 年代,并由 Fama and French (1993) 发扬光大,而以账面市值比(Book-to-Market Ratio,简称 BM)为变量构建的价值因子也正式确立为系统性的因子。

2)Aras and Yilmaz (2008) 和 Cakici, Fabozzi, and Tan (2013) 分别检验了 12 和 18 个新兴市场并发现了显著的价值效应。Fama and French (2012, 2017) 表明在北美、欧洲和亚太地区都存在显著的价值效应,且在日本之外的区域,价值效应随着股票市值增大而变弱

3)Asness, Moskowitz, and Pedersen (2013) 则更进一步,研究了 8 个不同的国家和股票、债券、商品及外汇等不同资产,并指出在不同国家、不同资产中广泛而持久地存在显著的价值效应。。

可以看出,无论在股票内部,还是在资产之间,价值因子长期存在

2、价值因子的金融学解释

对于因子的解释,一般会有两种,一个是风险溢价(risk-based),就是从风险补偿的角度去想这个问题,另外就是错误定价(mispricing),从行为金融学的角度去解释因子怎样利用了人性的弱点

1)风险溢价(risk-based):系统性风险补偿

第一种可能是,高BM很可能反映着更高的财务困境风险(例如金融企业,其虽然便宜,但是杠杆率很高)

第二种解释是,高BM企业对期限利差有着更大的暴露,因此获得更高的预期收益,因为高BM企业通胀是重资产企业,其投资周期较长,类似于期限更长的债券,所以需要更大的风险补偿。

2)错误定价(mispricing):行为金融学的角度

第一种可能是,投资者倾向于将过去的表现简单外推来评估企业前景,从而会对过去盈利不佳的企业过度悲观,这便导致了价值效应。

第二种可能是,机构投资者倾向于买入有正面无形信息的股票,使得无形收益的均值回复在有更多机构投资者的股票中更加显著,因而BM也在这类股票中表现更好

三、利用价值策略改进股债平衡组合

1、基准组合:20%中证红利全收益+80%30年国债总财富

2、回测区间:2005.01-2024.10,30年国债总财富指数时间不足的区间利用国债指数和10年国债总财富指数补全

3、估值指标:股债收益差(中证红利股息率-10年国债收益率)的Z值,就是股债收益差的(当前值-过去4年均值)/过去4年标准差,10年国债收益率不足的区间按照5年国债收益率补全,因为采用过去4年指标,实际回测区间为2009.01-2024.10

4、仓位计算:

1)当Z>1.2时,股票更具吸引力,配置80%股票+20%国债

2)当Z<-1.2时,债券更具吸引力,配置0%股票+100%国债

3)剩余Z值在-1.2至1.2之间的时候,按照基准组合配置(20%股票+80%国债)

5、回测表现,如下图

1)组合年化收益率增加(8%至10.7%,估值因子择时收益为2.7%),但是其风险并没有大幅增加,其卡玛比是增加的(0.69到0.92),在简单的股债两种资产的轮动中,动量没有价值好。

2)如下图,其相对于基准组合的超额收益率很平稳

四、价值模型和动量模型的合成

合成中国股债动量估值模型:简单等权配置股债动量模型(50%)和估值股债模型(50%)

1、合成模型在过去20年的正收益年份为19年,超过动量模型和价值模型的17年,确实两类策略其年度收益率确有低相关甚至负相关特性,使得组合年度收益率更稳定,胜率更高

2、合成模型的收益率、夏普率等指标均在两个模型之间,更稳定

五、价值模型和改进

股债估值模型的投资标的:若保持估值指标不变,但是投资标的换成沪深300全收益或者红利低波全收益后,那么估值模型的效果是变好了还是变差了,还是说估值模型只对红利指数有效?

1、中证红利变为沪深300

1)估值因子择时收益为2%

2)相对于中证红利沪深300股债模型其持有收益率下降(8.0%-7.4%),估值因子择时带来的收益率也更少(2.7%-2.0%)

3)模型的波动率和回撤率都更大

2、中证红利变为红利低波

1)估值因子择时收益为2.9%

2)相对于中证红利,红利低波股债模型其持有收益率上升(8.0%-8.5%),估值因子择时带来的收益率也更少(2.7%-2.9%)

3)模型的波动率和回撤率较中证红利没有增加

这里我的理解是,价值因子具有反转特征,更合适具有反转特征的指数;因为红利低波的效果好于中证红利、中证红利的效果大于沪深300红利指数反转特性更强,是由于红利指数本身含有权益和红利两个因子,两因子具有相反特性,若在红利上加上低波,则其反转特性更强。

六、总结

1、普通人采用股债配置模型,可以获取稳定收益

2、价值效应长期存在于股票和大类资产之间,背后是有行为金融学理论,利用价值效应可以战胜人性

3、利用动量、价值因子去改善股债配置模型,都可以增厚收益,两个模型同时配置更能提高其年收益率的稳定性

4、越具有反转特性的股票指数,越适用于用价值因子去择时股债配置,红利低波的效果好于中证红利、中证红利的效果大于沪深300

5、中国的股票为什么用红利指数而美国是宽基指数,请参看中美股市差异和红利投资

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扩展阅读《资产配置投资策略文章合集》(新手必看)

雪球组合:极简投资人的永久投资组合全天候组合

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