智能貝塔和因子投資實戰(zhàn)

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目錄
第一篇 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta領域概論
第1章 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta的發(fā)展與構(gòu)成
1.1 引論
1.2 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta的演變
1.2.1 市值加權(quán)的優(yōu)點
1.2.2 市值加權(quán)的缺點
1.2.3 建議的解決方案
1.2.4 AEB的風險分解
1.2.5 重新關(guān)注因子投資：因子產(chǎn)品的潛在優(yōu)勢
1.3 Smart Beta策略的必要特征
1.4 權(quán)益資產(chǎn)Smart Beta的構(gòu)成和定義
1.5 投資者的常見問題
1.5.1 Smart Beta是否意味著市值加權(quán)指數(shù)是不智能的？
1.5.2 Smart Beta應該被定義得更加俠義嗎？
1.5.3 Smart Beta就是因子投資嗎？
1.5.4 Smart Beta是主動的還是被動的？
1.5.5 Smart Beta是否只是被動執(zhí)行的主動管理？
1.5.7 基于規(guī)則的、透明的方法是Smart Beta產(chǎn)品所期望的特征。這些術(shù)語的確切含義是什么？為什么這些特征在Smart Beta策略的設計中很重要？
1.5.8 費用低廉是Smart Beta價值主張的一個重要特征。低費用產(chǎn)品的特點是什么？
1.5.9 為什么分散化在因子獲取的情況下很重要？
1.5.10 主動管理基金經(jīng)理提供的策略是否要明確？
1.6 結(jié)論
第二篇 權(quán)益資產(chǎn)公共因子及因子投資
第2章 權(quán)益資產(chǎn)公共因子及因子投資概述
2.1 引論：什么是權(quán)益資產(chǎn)公共因子？
2.2 權(quán)益資產(chǎn)公共因子和因子投資的演化發(fā)展
2.2.1 CAPM
2.2.2 市場貝塔和預期收益
2.2.3 超市場共同因子和Smart Beta因子
2.2.4 多因子定價模型
2.3 投資者的常見問題
2.3.1 投資者為什么要關(guān)心Smart Beta因子？
2.3.2 對公同因子的可識別集合是否有共識？
2.3.3 如果動量因子是解釋主動管理基金經(jīng)理（如成長型基金經(jīng)理）業(yè)績績效的一個重要因子，那么它不應該同價值因子和成長因子一樣被視為一種風格嗎？
2.3.4 Smart Beta和傳統(tǒng)的量化管理有什么區(qū)別？
2.4 結(jié)論
第3章 解釋Smart Beta因子的收益溢價
3.1 引論
3.2 數(shù)據(jù)挖掘
3.3 基于風險的解釋
3.3.1 風險的多維性
3.3.2 特定因子的表現(xiàn)不佳時期
3.3.3 市場表現(xiàn)不佳風險
3.3.4 持續(xù)性
3.4 行為解釋
3.4.1 價值因子
3.4.2 動量因子
3.4.3 價值因子和動量因子同時存在
3.4.4 其他因子
3.4.5 持續(xù)性
3.5 結(jié)構(gòu)解釋
3.6 投資者的常見問題
3.6.1 基于風險的解釋有哪些潛在問題？
3.6.2 與行為解釋相關(guān)的一些潛在問題是什么？
3.5.3 鑒于激烈的討論和辯論，以及不可避免地會造成的混亂，投資者應如何處理兩個基本問題：為什么存在Smart Beta因子？以及為什么它們具有持續(xù)性？
3.6.4 Smart Beta的交易會不會越來越擁擠，最終導致Smart Beta因子的超額收益消失？
3.7 結(jié)論
第三篇 捕捉Smart Beta因子
第4章 加權(quán)方法
4.1 引論
4.2 用于捕捉因子回報率的加權(quán)方法
4.2.1 傾斜：總權(quán)重與基準市值權(quán)重有關(guān)
4.2.2 重新加權(quán)：總權(quán)重與市值權(quán)重無關(guān)
4.3 評估用于捕捉因子回報的加權(quán)方法的投資績效與效率
4.3.1 市值加權(quán)法
4.3.2 市值調(diào)整法
4.3.3 信號傾斜法
4.3.4 信號加權(quán)法
4.3.5 等權(quán)重法
4.4 投資者的常見問題
4.4.1 投資者應該如何分析、比較各種Smart Beta策略的業(yè)績？
4.4.2 市值加權(quán)法的總基準是眾多Smart Beta策略合適的業(yè)績比較基準嗎？
4.4.3 是否有些投資組合構(gòu)建方法可能與原理所揭示的因子投資向左？
4.5 結(jié)論
附錄4.1 不同因子投資組合的成分股權(quán)重
附錄4.2 運用市值加權(quán)法和信號傾斜法因子投資組合的主動收益和積極風險分解
第5章 因子規(guī)范
5.1 引論
5.2 價值因子
5.3 動量因子
5.4 低波動率因子
5.5 質(zhì)量因子
5.6 投資者的常見問題
5.6.1 在Smart Beta產(chǎn)品中使用學術(shù)上不完全支持的因子規(guī)范或者對標準定義做了調(diào)整時，會引發(fā)哪些問題？
5.6.2 為什么定義給定的跨地域或時變因子時，因子的一致性很重要？
5.6.3 在定義因子或期望收益信號時，使用復合指標會有什么問題？
5.6.4 投資者應如何處理質(zhì)量因子規(guī)范中的常見變化？
5.7 結(jié)論
第6章 Smart Beta與主動策略的積極風險和主動收益分解
6.1 引論
6.2 Smart Beta策略的風險分解
6.2.1 文獻綜述
6.2.2 我們的分析
6.2.3 小結(jié)
6.3 主動策略的風險分解
6.3.1 文獻綜述
6.3.2 我們的分析
6.4 投資者的常見問題
6.4.1 風險分解中的阿爾法總能代表基金經(jīng)理的主動管理能力嗎？
6.4.2 為什么風險模型有時會顯示出違背直覺的因子敞口？
6.4.3 既然風險模型會產(chǎn)生違背直覺的因子敞口，可能無法完全反映真實的敞口，那么投資者還有其他什么方法來評估因子敞口？
6.5 結(jié)論
第三篇 Smart Beta因子策略的業(yè)績特征
第7章 單個Smart Beta因子的業(yè)績特征
7.1 引論
7.2 費后業(yè)績：考慮交易執(zhí)行成本
7.2.1 確定交易執(zhí)行成本
7.2.2 減少換手率
7.3 費后業(yè)績特征
7.3.1 規(guī)模因子
7.3.2 價值因子
7.3.3 動量因子
7.3.4 低波動率因子
7.3.5 質(zhì)量因子
7.3.6 業(yè)績特征小結(jié)
7.4 投資者的常見問題
7.4.1 費后動量因子策略還能盈利嗎？
7.4.2 從單個Smart Beta因子的歷史業(yè)績分析中可以得出哪些重要的結(jié)論？
7.5 結(jié)論
第8章 因子分散化策略的業(yè)績特征
8.1 引論
8.2 主動收益相關(guān)性
8.2.1 長期相關(guān)性
8.2.2 相關(guān)性的短期變化
8.2.3 相關(guān)性特征小結(jié)
8.3 因子分散化策略的業(yè)績特征介紹
8.3.1 潛在的分散化收益
8.3.2 信號傾斜法MFP的長期歷史業(yè)績
8.3.3 信號傾斜法MFP的短期歷史業(yè)績
8.3.4 增強改進
8.3.5 采用其他加權(quán)方法的分散化策略
8.3.6 評估效率：因子調(diào)整后阿爾法
8.3.7 小結(jié)
8.4 構(gòu)建分散化策略：投資組合混合與信號混合之辯
8.4.1 文獻綜述
8.4.2 我們的分析
8.5 投資者的常見問題
8.5.1 在構(gòu)建多因子策略時，是否有投資組合構(gòu)建方法可以提供比其他方法更高的分散化收益？
8.5.2 在多因子策略中，哪些因素會影響被考慮因子的選擇？
8.5.3 在投資組合混合方法中，同投資于單因子投資組合相比，整合的多因子方案是不是對多因子策略更高效的執(zhí)行？
8.5.4 投資組合混合方法的一個優(yōu)點是投資組合績效歸因簡單而透明?？冃w因的透明度意味著什么？為什么投資組合混合方法更適合于實現(xiàn)這一目標？
8.5.5 在投資組合混合與信號混合的爭論中，爭論和反駁似乎很復雜。在實操層面上，投資者應該如何決定遵循哪種構(gòu)建方法？
8.5.6 因子擇時能夠改善多因子策略的業(yè)績嗎？
8.5.7 在很多案例中，Smart Beta策略都是基于歷史回測與模擬而推廣的新型產(chǎn)品。投資者如何評估歷史回測的代表性？
8.6 結(jié)論
第9章 低波動率因子異象
9.1 引論
9.2 低波動率因子的歷史業(yè)績
9.3 “低波動率”是如何定義的？
9.4 低貝塔投資組合的次級因子
第五篇 Smart Beta的實施
第10章 構(gòu)建更優(yōu)的權(quán)益投資組合：將Smart Beta與Smart Alpha相結(jié)合
10.1 引論
10.2 當前投資組合構(gòu)建實務
10.2.1 Alpha-Beta投資組合結(jié)構(gòu)
10.2.2 業(yè)績基準的規(guī)模和風格分解
10.2.3 通過主動管理獲得風險因子敞口
10.3 投資組合結(jié)構(gòu)：一個建議的框架
10.3.1 如何分解主動收益
10.3.2 如何實現(xiàn)策略分散化
10.3.3 如何實現(xiàn)基金經(jīng)理分散化？
10.3.4 如何確定主動投資組合的規(guī)模？
10.3.5 小結(jié)
10.4 投資者的常見問題
10.4.1 投資者如何向Smart Beta配置資金？
10.4.2投資者如何設計投資組合的Smart Beta成分，以滿足各種應用場景？
10.4.3在許多情況下，主動投資組合的積極風險和主動收益最終受到基本權(quán)益因子的驅(qū)動。是什么導致了這個結(jié)果？
10.4.4 在實施Smart Beta投資時，什么可能使投資者選擇Smart Beta公共指數(shù)或Smart Beta基金經(jīng)理提供的解決方案？
10.4.5 投資者在采用和/或?qū)嵤㏒mart Beta過程時面臨什么挑戰(zhàn)？
10.4.6 在投資組合的結(jié)構(gòu)方面，當評估因子敞口和阿爾法時，為何建議針對已實施的Smart Beta解決方案進行風險分解分析？
10.5 結(jié)論
第11章 結(jié)合ESG和Smart Beta
11.1 引論
11.2 ESG數(shù)據(jù)
11.3 ESG策略
11.3.1 ESG負面篩選的影響
11.3.2 低排放傾斜的影響
11.3.3 ESG負面篩選和低排放傾斜的綜合影響
11.3.4 業(yè)績歸因
11.4 將ESG和Smart Beta結(jié)合
11.4.1 基于市場指數(shù)的MFP歷史業(yè)績
11.4.2 專注于ESG的MFP的歷史業(yè)績
11.4.3 專注于ESG的MFP的業(yè)績歸因
11.5 投資者的常見問題
11.5.1 投資者在涉及和實施ESG策略時應牢記哪些要點？
11.5.2 Smart Beta因子是否具有不同的ESG特征，如排放強度？
11.5.3 當ESG和Smart Beta結(jié)合使用時，ESG因子是否有可能弱化Smart Beta因子的影響？
11.6 結(jié)論
第12章 對沖基金投資的另類選擇：基于風險的方案
12.1 引論
12.2 分散化的對沖基金投資組合的優(yōu)勢
12.2.1 對沖基金樣本
12.2.2 對沖基金的業(yè)績持續(xù)性
12.2.3 對沖基金投資組合向整個對沖基金樣本趨同
12.3 對沖基金的系統(tǒng)性驅(qū)動因素
12.3.1 對沖基金系統(tǒng)性因子的特征
12.3.2 將系統(tǒng)性因子映射到對沖基金類別
12.3.3 權(quán)重估計方法的原則
12.4 流動性跟蹤投資組合模擬業(yè)績
12.4.1 業(yè)績比較
12.4.2 對沖基金業(yè)績的分解
12.5 對沖基金行業(yè)的發(fā)展
12.5.1 對沖基金特征的演變
12.5.2 關(guān)于實施流動性對沖基金跟蹤策略的考慮
12.6 結(jié)論
第六篇 資金方視角
第13章 訪談：CalPERS的Smart Beta實踐之路

第14章 養(yǎng)老