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2017年1月5日

Morningstar ETF

勿嘗試捕捉投資因子策略時機

我在本文的上半部指出科網股泡沫對因子估值與未來表現的關係有非常顯著的影響。下面的散點圖以大型價值因子說明這一點。【表3】的X軸顯示羅素1000增長指數與羅素1000價值指數的估值倍數比率,Y軸顯示該價值指數和增長指數在隨後5年的表現差異。估值和表現之間的正面關係是明顯的。但如果我們在測試中排除由1999年初至2000年的隨後5年回報(【表3】紅點),這種關係就明顯減弱。從【表4】可見,撇除這些期間的數據,估值對小型因子回饋表現的解釋能力大幅下跌。

估值價差和表現沒關係

我還發現,最小方差指數的市賬率估值價差和隨後表現之間並沒有顯著關係,這與Research Affiliates的調查結果一致。雖然指數的市盈率折讓與隨後表現之間有正面關係,但r平方值偏低,顯示當中關係薄弱。同樣,我發現動能指數的估值和長期表現之間並沒有明顯關係,這很可能是由其高周轉率所致。

質量指數的結果不一致,其市賬率折讓與未來表現之間有正面關係(雖然較薄弱),但出乎意料的是,當其市盈率相對市場便宜,其未來表現卻傾向欠佳。當然,研究只覆蓋18年,那是一個相對短的時間,結果可能只是偶然的。然而,它示範了均值回歸可能需要很長時間,對希望逆向捕捉因子策略時機的投資者帶來挑戰。

個別因子便宜時表現好

既然研究證明個別因子會在相對歷史便宜時有更好的表現,那麼持之以恒地逆向投資因子似乎能為投資者帶來盈利。Arnott和其同事在《Timing ‘Smart Beta’ Strategies? Of Course! Buy Low, Sell High!》(捕捉聰明啤打時機?低買高賣!)一文就是強調這點。他們以當時相對歷史水平估值最低的3個因子(由8個挑選)建立投資組合。他們亦建立了另一個以回報為基礎的策略,持有在過去的一,三,五和十年期間平均表現最差的三因子投資組合。他們以1977年至2016年8月的數據進行模擬運算,結果發現這兩個逆向策略都會比一個持有全部因子的等權重策略有更高回報。

為測試上述分析的穩健性,我亦進行了一個類似的逆向策略分析,【表5】列出分析採用的指數。我並沒有把羅素2000價值指數包括在此,因為它與羅素2000指數重疊。測試模型追蹤3隻在過去5年表現最差的指數,先持有該組合一年,然後更新投資組合。由2003年11月至2005年11月,這個逆向組合平均每年跑贏等加權因子組合1.1百分點,與Research Affiliates的研究結果吻合。另外,我沒有足夠數據測試價值策略。

追逐因子表現損害回報

有關動能因子的測試結果相當紮實。Research Affiliates的研究發現追逐因子表現會損害回報,我的研究發現亦類同。我建構了一個模型追蹤3隻在過去5年表現最佳的指數,並每月更新投資組合。由1999年11月至2016年8月,這個組合平均每年跑輸等加權因子組合33個點子。

儘管以逆向投資於因子策略似乎能夠提供盈利,投資者持有固定配置的因子組合可能有更好的效果。在只長倉的情況下,捕捉因子時機的回報水平有限(還未計交易成本),有時甚至不會有盈利。各因子的估值和未來表現關係或薄弱或普通,而且受極端事件影響。投資者通常需要等待很長時間才會等到均值回歸,令實踐逆向投資更具挑戰性。最後,捕捉因子時機會導致投資組合更集中,可能令風險增加。

(二之二)

作者為Morningstar被動型基金研究分析員Alex Bryan

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