>> 申萬宏源-金工海外量化研究系列之二：Invesco是如何在美國市場構(gòu)建動態(tài)多因子策略的？-230510
| 上傳日期： |
2023/5/10 |
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| 1393KB |
| 格式： |
pdf 共19頁 |
來源： |
申萬宏源 |
| 評級： |
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作者： |
鄧虎,沈思逸 |
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景順主要通過量化策略指數(shù)化處理后做成被動的ETF產(chǎn)品，通過ETF低費率、透明等優(yōu)勢打造因子投資工具，也為景順自己的投資組合產(chǎn)品提供了便利。截至目前，Invesco旗下權(quán)益量化ETF共89只，規(guī)?？傆?029.94億美元。Invesco的美國市場產(chǎn)品中，除了ETF之外暫時沒有其他形式的量化產(chǎn)品。
景順的組織架構(gòu)：IQS不直接管理美國ETF產(chǎn)品，由ETF管理團(tuán)隊負(fù)責(zé)。景順量化團(tuán)隊IQS的工作內(nèi)容之一是負(fù)責(zé)多因子模型和指數(shù)策略的研究和開發(fā)，公募產(chǎn)品中，由IQS開發(fā)的因子投資策略最后以指數(shù)化投資的產(chǎn)品形式落地，以ETF為主。但ETF產(chǎn)品不由IQS團(tuán)隊直接管理，而是歸ETF組合管理團(tuán)隊管理，ETF組合管理團(tuán)隊同時也參與指數(shù)化投資策略的開發(fā)工作。相比美國，IQS量化團(tuán)隊在歐洲的聲量更高，量化策略產(chǎn)品形式相對更為豐富。在景順歐洲官網(wǎng)的產(chǎn)品列表里，IQS分類標(biāo)簽對應(yīng)的四只產(chǎn)品均為指數(shù)增強產(chǎn)品，其中規(guī)模最大的為UKEnhanced Index Fund，規(guī)模達(dá)10.45億美元。
景順動態(tài)多因子模型基于由價值、動量、質(zhì)量、低波、市值構(gòu)成的多因子模型，從經(jīng)濟領(lǐng)先指標(biāo)和市場情緒指標(biāo)出發(fā)對經(jīng)濟周期做出判斷，自上而下地對因子權(quán)重進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。經(jīng)濟領(lǐng)先指標(biāo)包含了生產(chǎn)經(jīng)營調(diào)查、消費者情緒調(diào)查、貨幣環(huán)境、房地產(chǎn)/基建活動、生產(chǎn)活動和勞動力市場狀況等多個維度的指標(biāo)，而市場情緒指標(biāo)為各國股債性價比ERP指標(biāo)。通過這一系列指標(biāo)，可以將經(jīng)濟周期劃分為復(fù)蘇、擴張、衰退、蕭條四個階段。
景順動態(tài)多因子權(quán)重調(diào)整的邏輯基于：在復(fù)蘇期，小盤、價值因子往往表現(xiàn)得更好；擴張階段(繁榮)，小盤、價值因子的表現(xiàn)更優(yōu)；隨后在經(jīng)濟增速下降時，質(zhì)量因子表現(xiàn)較好；而質(zhì)量和低波因子投資策略在經(jīng)濟危機時期則更適用。另外，動量策略往往在市場具有持續(xù)的趨勢時更具優(yōu)勢，通常在經(jīng)濟繁榮或者蕭條階段，策略對動量因子的權(quán)重會有所上調(diào)。
羅素1000景順動態(tài)多因子策略連續(xù)跑贏大盤基準(zhǔn)指數(shù)。羅素1000景順動態(tài)多因子策略2013-2022年這十年的平均年化超額收益為3.84%，僅2014年小幅跑輸羅素1000指數(shù)。2022年超額收益為5.5%。
景順的量化策略雖然采用了被動產(chǎn)品的方式來落地，但策略上依然體現(xiàn)了主動的部分。比如動態(tài)多因子系列指數(shù)的宏觀信號是每月由景順的團(tuán)隊根據(jù)經(jīng)濟周期預(yù)測模型來更新、輸出觀點；景順的Intellidex系列指數(shù)產(chǎn)品可以看到，可以針對不同風(fēng)格/行業(yè)/板塊標(biāo)的的特征對大類因子下的細(xì)分因子進(jìn)行細(xì)化。
對我國公募管理人的啟示：景順的量化策略產(chǎn)品采用了傳統(tǒng)因子框架穩(wěn)定后通過被動化產(chǎn)品的方式落地。景順的多因子模型整體呈現(xiàn)出細(xì)分因子豐富，同時根據(jù)股票空間、市場環(huán)境動態(tài)地對因子進(jìn)行補充或者替換。借鑒景順動態(tài)多因子產(chǎn)品的案例，我國管理人可以進(jìn)一步探索動態(tài)調(diào)整因子權(quán)重的方法并將其本土化，自上而下地構(gòu)建多因子策略組合。另外在這種指數(shù)化的趨勢下，我國管理人可以嘗試將因子做得更細(xì)，針對不同的股票空間（例如行業(yè)、板塊、風(fēng)格等）、不同時間維度去找尋不同的有效因子。
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