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量化投资近几年在中国引发热议，但是到底有多少人真正了解其含义？
　　在刚刚结束的给香港大学MBA学生的《资产管理和另类投资》课堂上，我相信留给学生印象最深的图是这张。100元投资不同因子策略的表现　　在这张图之前，我介绍了几个主要的研究发现。第一，年是全球股票“失去的十年”，以互联网泡沫破灭开端，以全球金融危机结束；第二，绝大多数的主动型基金经理无法战胜其基金对应的市场指数，而他们对外则声称战胜指数是他们高收费的理由；第三，以一些股票因子构造的指数表现优于市场指数，而且以他们为参照系的被动型基金通常收费很低。例如上图中“价值”、“趋势/动量”、“质量”、“最低波动率”等因子。“多因子”指数是由同时具备单个因子特征的股票组成，在上图中表现最佳并不让人意外，最让学生感到意外的是最低波动率指数表现远远好于市场表现(从2000年截止到今年7月15日，100元投入，最低波动率策略赚到182元，而和世界指数只分别赚到50和24元).　　实际上，在《量化巴菲特》一文里，我介绍因子策略时就提到，低风险股票构成的投资组合未来长期回报更高，而高风险股票构成的投资组合未来长期回报低，这里的风险可以用股票的波动率或者贝塔来衡量。典型的低波动率股票包括股和股。在《女性投资理财更有优势？》一文里我再次强调了这点(女性基金经理偏好低风险股票组合)，限于篇幅，我只做了一个简单的解释。文章发表后我收到几位读者的疑问：这怎么可能？传统教科书清楚地写着“高风险，高回报”难道是错的？　　实际上，早在上世纪70年代初期，学者们首次对60年代中期发展的资本资产定价(CAPM)理论(其核心为回报和风险正相关，高回报是对承担高风险的补偿)进行数据检测时就发现，低贝塔股票的回报要高于理论预测值，而高贝塔股票的回报要低于理论预测值。这个发现学者们大都不愿意接受，于是大部分学者从两个方向改进数据检测：一是去掉CAPM中的无风险的假定，或者改变CAPM里投资者在借入和贷出资金时相同的假定；二是从统计学的角度去讨论风险和贝塔更准确的测量方法。不同国家年化回报和年化波动率　　Robert Haugen教授在1975年发现最低波动率的股票组合回报更高，而最高波动率的股票组合超乎寻常地低(上图是一个例证)，和其他人不同，他始终坚持这个事实，写了一本书《新金融学》，并更新四版，反复称如果解释不了这个问题，建立在高风险高回报原则上的旧金融学大厦将会倾倒。　　很可惜，金融学界还是忽视了Haugen教授的呼声，直到2006年，哥伦比亚大学的学者Andrew Ang、Robert Hodrick和他们的博士生邢宇航和张晓燕发现，即使采取更严格的标准去定义波动率(控制市场风险、企业规模、估值等因子之后的特殊波动率)，那些具有最低波动率的股票组合表现依然更好。他们在2008年发现这个异常现象在全球股票市场也普遍存在。至此，学术界再也无法忽视这个现象(甚至有学者称这个发现是一切资本市场谜团之母)，关于这个问题的理论和实证研究如雨后春笋般涌现，也一举奠定这四位学者的学术地位。顺带一提，邢宇航和张晓燕是我大学同班同学，我为她们的成就感到骄傲。　　关于低风险股票的将来回报更高，目前主要有四种互补的解释。第一是我在《量化巴菲特》一文里提过的“杠杆厌恶/限制说”，由于主流金融机构对于杠杆交易有限制，因而倾向在投资组合中给予高风险资产较大的权重，因为理论上这些资产的回报应该更高，但大家都这么做的话就会推高买入价格，降低未来回报，个体理性发展成集体的非理性。反过来，那些不受杠杆限制的投资者则可以享受低风险资产现期价格低、未来回报高的好处，而且他们还可以通过加杠杆来放大回报，典型的例子包括杠杆收购交易、货币利差交易以及近年来名声大噪的“风险平价”投资。　　第二种解释借助行为金融学的“彩票偏好说”，也就是投资者倾向于高估小概率事件，彩票的中奖率极低，但乐此不疲的彩民人数众多。同样，高波动率的股票的回报表现很类似彩票，虽然大多数时间回报低甚至亏损，但依然有赚大钱的可能，吸引了许多投资者的参与。而这种偏好并不局限于散户，专业投资者也常常抵挡不了彩票型股票的诱惑(顺便一提，伴随这个理论的还有一个比较小众的“股票娱乐说”，就是有些人买卖股票纯粹追求娱乐享受，亏钱也能带来快乐的刺激)。近期有研究显示，相对其他解释，“彩票偏好说”的对低风险股票的高回报的解释力最强。　　第三种解释认为资产管理的“委托-代理”关系造成了职业基金管理人宁可让自己股票组合紧跟其对应的指数，因为共同基金行业的游戏规则不是比谁的回报更高(做到这点就要偏离指数，但风险很大)，而是比谁和指数之间的跟踪误差更低(对冲基金等另类资产管理人不比跟踪误差，比绝对回报，但他们的规模在整个资产管理行业还是非常小的)。由于大部分市场指数里面低风险/贝塔股票占的比重并不高，职业基金管理人只能买入和指数成分股风险/贝塔接近的股票，而大家都这么做的话导致低风险股票的价格偏低，从而更有机会在将来实现高回报。　　第四种“分析师过度乐观说”认为麻烦是股票分析师造成的，他们对高波动率的股票过度乐观，常常做出盈利高增长的预测，而这会吸引投资者买入这些股票，推高其现价，却以未来低回报为代价。　　正如我之前多次讲过的，就在学者们为寻求解释而孜孜不倦发表论文的时候，华尔街迅速行动起来，MSCI在2008年4月推出了最低波动率指数，3年后标普公司也推出了他们自己的指数，这为其他公司推出对应的被动型基金提供了方便。应该说这样的时点对于也是幸运的，如果在2000年互联网泡沫形成前几年就推出这种最低波动率策略的话，那么它的表现将远远落后于市场大盘(当时大盘由增长快，波动大的科技股主导)。不过最低波动率策略顽强的生命力在2000年之后就表现得异常明显，从图1可以看出，在互联网泡沫破灭后的三年里，最低波动率就跑赢了市场和其他因子策略，又在随后四年多的牛市里以略高的年化回报率和远低于其他策略的波动率跑赢。2009年3月后，市场从危机中反弹，最低波动率再一次赢得投资者更多的青睐。事实上，当市场情绪还未被危机余震所平复时，波动率低的股票更容易被投资者接受，因为他们比较抗跌，又往往具备高股息的特征，而这也和高波动率股票形成明显的对比。　　去年3月，我的学生推荐我加盟诺亚财富香港有限公司，和时任首席投资官几番接触后，她建议我给公司同事做一个投资策略讲座，主题任选。我当时留意到绝大多数香港和中国的投资者对于因子投资和建立在其上的聪明贝塔策略还十分陌生，于是就选择了下面这样一个标题：演讲主题　　中国投资者更熟悉的是“主题”或“板块”投资，例如医疗健康，智能科技，而基金公司也乐于推出专门的基金迎合这种主题偏好。实际上因子投资的想法很容易理解，就是找出表现好的股票，不管它属于什么主题或板块。经过学者几十年的研究，从几百种因子逐步简化，最后发现有大约五种因子就足够帮助投资者构造表现优秀的资产组合，因为绝大部分人不愿意承担这几种因子带来的风险，愿意承担的人则可以获得回报上的补偿。换言之，一个股票表现好，真正的原因是它估值低、处于价格上升趋势、管理团队质量高、或者波动率低等，而它处于医疗健康业或智能科技业只是一个表象。举一个更通俗易懂的类比，资产的因子就类似食品的营养成分。有的人喜欢中国菜、有的人喜欢日本菜、其实真正让我们健康的是这些食物的五个因子：水、碳水化合物、蛋白质、纤维、脂肪。　　在这个5月12日的演讲中，我强调全球领先的资产管理公司大多数是研究驱动型，在介绍完几个流行的因子投资后，我重点推荐了最低波动率策略。至于“聪明贝塔”策略则是强调在被动型因子投资(通常称“贝塔”策略)的基础上加入主动管理(所谓“聪明”之处)，例如采取透明规则制定如何将上百种低波动率的股票赋予适当的权重，同时又满足投资者一些特殊的要求进行组合构造；如何在承担一种因子风险以获取相应回报的同时，将其他因子的风险影响最小化；如何在市场走势不利于一种因子策略时进行调整等等。这些聪明贝塔策略往往以交易所买卖基金()的形式被具体化。根据晨星统计，聪明贝塔策略下的资产规模从2008年的1030亿美元增长到2015年底的6160亿美元，其中有大约1100亿美元投资于最低波动率ETF。今年5月，贝莱德预测到2020年，聪明贝塔ETF的全球资产规模将达到1万亿美元，并会在5年后达到2.4万亿美元。　　加入诺亚香港后，由于公司并没有聪明贝塔产品，我感觉研究推动产品必须要先进行知识普及，于是写作了《量化投资趣谈》等一系列文章。有趣的是，去年底我注意到在推出聪明贝塔策略上非常积极的贝莱德公司把Andrew Ang教授从哥伦比亚大学挖过去，成为他们因子投资部门的主管(在这之前不久，Ang教授刚刚出版了一本集大成之作《资产管理：因子投资的系统方法》)。要知道请动这位明星教授可不容易，因为他之前已经为全球最大的几家主权基金，养老金，大学捐赠基金做顾问，但上面的数据应该就足以解释Ang教授的选择。我在加入诺亚香港后给英国《金融时报》中文网写的第一篇文章《为对冲母基金正名》里，也是引用了Ang教授的研究，认为母基金具备很好的投资价值，以纠正业内一些流出已久却不完全正确的观点。　　2015年底美国加息后，发达国家货币政策分化，加速市场对于中国经济硬着陆的担心。2016年股票市场以最差表现形势开场，资金纷纷涌入到几类资产进行避险：政府债券、企业投资级债券和高收益债券、黄金、日元、高股息股票，还有一个就是普通投资者甚少听说，而机构投资者趋之若鹜的最低波动率ETF。原因很简单， 最低波动率股票是最类似债券的股票，往往同时又具备高股息，而前面已经提到最小波动率策略具有抗跌的特征，在2000年和2009年后市场波动剧烈、投资者情绪不稳的时候往往先于其他股票获得青睐。如果仔细看图1，还会发现，在后两周内最低波动率策略、趋势和质量策略都出现跳升。　　图4来自贝莱德的数据显示，巧合得很，就在我5月12日的演讲后不久的一年内(日-日)，全球流入最低波动率策略的资金高达171亿美元，远远超出其他因子投资策略，其中最大的几只最低波动率ETF光今年流入的资金就达到成立以来的40-60%，而他们的涨幅基本都高于10%，其中主要投资标的公用事业类股票回报更是超过20%。聪明贝塔向　　虽然我在巧合的时点上做了一点最低波动率策略的推广，但不得不说今年巨量的入已经显著推高了这类ETF的价格。目前美国最低波动率指数的市盈率为24.8，高于标普500指数的18.8，而市净率则是3.2比2.5(历史上这两者通常是标普500更贵)。难怪几个月前聪明贝塔策略的创始人Robert Arnott(有兴趣的朋友可以参看他在2008年出版的书《基本面指数：一个更好的投资方法》)就出来批评说现在行业的发展有些走样了，许多所谓的聪明贝塔产品只是一种市场推销的伎俩，并不符合其本意。他认为从市盈率和市净率看，最低波动率ETF接下来会面临回报下调的挑战。MSCI也在几天前发表报告，指出目前美国最低波动率ETF和标普500的价差高出历史平均的一个标准差，虽然不能说太贵，但也并不是买入的好时机。只不过，如果接下来美国股市出现抛售下跌的情况，则这类ETF会更受追捧，变得更贵。　　近期，美国经济增长形势明显好转，居民收入持续增加，消费者信心保持在较高水平，零售增速加快，成屋销售大增，工业小幅改善，制造业和非制造业温和扩张。从本周美国企业发布财务报表来看，标普500指数里已经有64%的公司二季度财报超预期，该比率超越了过去22年里63%的平均水平。因此我建议刚刚经历了、土耳其政变而惊魂不定的投资者将目光稍稍从今年最火爆的最低波动率策略转移，多留意下美股、其他低估值的资本市场和其他类型的因子投资策略。当然，我相信读过此文的朋友，一定不会忘记这个被称为“一切资本市场谜团之母”的投资策略。围在城里的人想逃出来，城外的人想冲进去，看清这个世界&&&【新兴！2016新纪元】【世界需要你的关注】【“小媳妇”的闹剧】【“大丈夫”的力量】【看！有“纸老虎”】
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基金元老赵学军公开现身 推荐“聪明的贝塔”股票投资策略。他表示，最近几年，股票投资中“聪明的贝塔”在全球范围内得到了极大发展，在中国却处于起步阶段，对于中国当前弱有效的市场，相比传统贝塔，聪明的贝塔更能给投资人带来收益，更适合中国市场。虽然股市行情起伏，不管是阿尔法合还是塔都有失灵的情况，但具体到2016年的投资策略，嘉实基金董事、金贝塔CEO戴京焦依然选择了“聪明的贝塔”。
（4）增持因子投资和聪明贝塔策略等另类策略。但从去年底开始，我们已经建议增持新兴市场股票，主要原因依然是寻找高收益的投资机构会把目光转向股票低估值，经济高增长的股票，而且这样的建议也是基于全球大的投资机构的调查，下图可见新兴市场股票未来三年的预期回报率排在第三位。而执行这个策略的基金表现，通常好于跟踪按市值加权指数的基金。累积回报表现从上往下排列为多因子策略、最小波动率策略、质量策略和趋势策略。
华尔街的多因子投资策略可能抢走你的饭碗。多因子投资策略的概念。这个理念被称作多因子投资策略，听起来好像是华尔街兜售的最新“灵丹妙药”，它隐藏在“贝塔值”和“因子偏向”等金融行话后的复杂策略，基金公司给它穿上交易所交易基金 (ETF)的外衣，然后出售给普通投资者。一段时间以来，复制标普500指数等市场指标的低收费指数基金和ETF跑赢了主动管理基金，但部分基金经理认为，有办法创建更好的指数基金。
“我也喜欢猫，猫显然优越无比，所以这是一个伟大的投资策略。”ETF巨头贝莱德投资集团(BlackRock Inc.)因子投资策略主管安德鲁·昂格(Andrew Ang)在看到我拿给他的结果时说：“当然这是玩笑话。”“但凡你能归类的特点都可以成为因子，但并非所有因子都有趣。因子需要一些经济学逻辑、理论或直觉，才有可能引起我们的兴趣。所以猫因子行不通，我们无法解释为什么要用猫因子。”他说，撇开讽刺不谈，他说的还蛮有道理。
和传统的ETF相比，SmartBetaETF本质上追求的不再是对指数的紧密跟踪，而是希望通过指数编制过程中，对选股和权重安排的优化，获得基于传统市值加权指数上的超额收益。他说，在2007年股市大调整后，发现近80%的积极型管理基金，跑输传统市值加权指数或相关的ETF指数跟踪产品，不少基金经理因而按自己的选股策略而制订新的指数基准，也有ETF供货商自行开发相关ETF产品，实行SmartBeta化。2.跟踪传统市值加权指数的产品；
动量投资其实只是诸多量化投资中的一个成本，这样的一个模型你可以预期他长期表现不错，但是你不可能要求他年年是不错的，比如说其实在过去一年到一年半的时间内，全球动量投资表现其实并不算太好。但这个模型对投资美股的散户来说先天就是非常好的模型，人家帮你测算完了，一分钱不要给你，就把模型公布给你了，只不过他觉得这个模型对机构没意义，对他做学术论文的意义也不算太大，你只要找到那篇论文就白捡那个模型。
我们可以通过基金阿尔法系数来判断它受市场的影响程度，比如某一致基金的贝塔系数是1.1，那么市场涨跌10%，A基金相应涨跌11%。贝塔系数说明的基金与市场的关联性。阿尔法系数反应的是基金管理团队的能力，当我们选择主动型基金的时候应当多注意，阿尔法系数越大的基金更值得我们去关注。而当你选择比如指数型基金这类被动型基金的时候，我们就应当多关注贝塔系数，贝塔系数是和市场相关联，如果追求的回报高点，可以选择高贝塔。
本文将借助风险模型 进行分析，第一部分的分析将覆盖以上文中提到的六因子为锚定目标的聪明贝塔策略的一级与二级风险因子敞口（本文中，因子风险敞口与因子暴露度混用）、历史回报的来源以及该策略的风险；从绝对的角度来看，我们发现动量策略和成长策略在牛市阶段表现更佳，低波动率因子和质量因子在熊市阶段表现最佳，价值因子和股息率因子在复苏阶段表现最佳。
哪些基金适合定投：锁定高弹性品种。期间经过牛熊市场的洗礼，也经过风格切换的考验，到2015年末，定投沪深300指数收益率为36.38%，而定投中证500指数的收益率竟高达78.27%，相当于定投沪深300收益率的2倍有余。我们还是以沪深300指数为定投标的，且定投区间与上面的例子相同，指数初始值归1，同时我们假定指数A和指数B的期初开盘点位和期末收盘点位与沪深300指数均一致。也就是说，就波动性而言“指数B&指数A&沪深300指数”。
该基金的投资策略是，先算出单个股票的贝塔 (琼斯称为速率)和阿尔法，然后买入(卖出)阿尔法为正(负)的股票，再适当加入杠杆，琼斯的业绩好得惊人，为他工作的人逐渐自立门户，对冲基金业也由此发端。现在一些教授和业内合作，新成立基金以合理的价格向市场提供基于规模、价值、动量以及质量因子的投资策略，他们把这些介于传统的CAPM贝塔和阿尔法之间的新策略统称为“聪明贝塔”策略，在市场占领越来越大的份额(图4)。
因此许先生提醒广大投资者，在基金经理的投资业绩，以及不同大类资产的投资回报中，都有相当程度的“均值回归”现象，值得广大投资者学习并且牢记。因此对于这些投资者来说，更好的投资方法是寻找靠谱的基金经理，让基金经理帮助自己进行投资。充分理解运气和技能的差别，理解基金经理获得超额收益的方法，基金投资策略带有的风险，严格控制自己的投资成本，这些都是投资者从投资主动型基金获得超额回报的最基本条件。
ＥＴＦ这种产品结构结合了股票和基金的优点，”Ｅｘｃｈａｎｇｅ　Ｔｒａｄｅｄ”表明它跟股票一样，有交易所的流动性，”Ｆｕｎｄ”表明它和基金一样，是一个投资组合，可以满足投资人的理财需求。ＥＴＦ的出现打破了这一局面，使得投资人能够便捷，高效的投资债券市场。第二大的是基于趋势投资的投资级债券市场ＥＴＦ(ＡＧＧＰ),旨在模仿主动型基金经理，根据债市不同类别债券的表现情况，建立动态的投资组合，旨在跑赢ＡＧＧ。
美国市场今年发行的38只货币对冲产品中，WisdomTree投资公司旗下的欧洲小市值股票货币对冲基金以及景顺旗下的PowerShares 低波动率欧洲股票货币对冲基金最受青睐，两产品均创新采用了智能贝塔投资策略。德意志发行的产品包括德意志X-trackers南欧股票货币对冲基金、日本JPX-日经指数400货币对冲基金、西班牙股票货币对冲基金、意大利股票货币对冲基金、澳洲货币对冲基金以及欧洲、澳大利亚和远东小市值股票对冲基金。
阿尔法与贝塔收益。由大盘上涨带来的收益，称为贝塔收益，就是水涨船高带来的收益，但贝塔收益高并不代表基金经理的水平高。而由基金的选股带来的收益，称为阿尔法收益，这才是基金经理真正价值所在。相比较而言，同样在一列火车上的人（基金经理、投资人士），火车的行进速度是没有区别的，火车速度即贝塔收益，而区别在于基金经理、投资人相对于火车的速度，这个速度就是阿尔法收益。基金收益=阿尔法收益+贝塔收益+残留收益。
低波动率因子大有可为（附10月10日估值）今天的市场估值数据放文章后面，先聊个低波因子的话题。今天在阿牛的实盘组合财曦开始了第2期，买入品种里有跟踪500SNLV的基金（003318.OF，景顺中证500行业中性低波动），这是个策略指数，一个主要特点之一是加入了低波动率因子，比中证500收益好很多。估值数据结果基于上一交易日行情数据进行计算，与上一交易日的计算结果相比，全市场估值上涨明显。
三周之前，一路狂涨的是股市。如果你所持基金的标准差比同类基金或Vanguard Group旗下标准普尔500指数基金的标准差(7.35)高出许多，那么它的波动幅度恐怕会相当大。无论是金牌个股、投资于高收益垃圾债的基金、新兴市场股票、商品基金、还是国际小型资本企业的股票，它们都有可能遭遇令人胆战心惊的下滑。比如生命周期基金，它虽只是一种基金，但却涵盖了多种股票和债券。
基金投资中你必须知道的阿尔法和贝塔。从贝塔的公式中我们可以看出，贝塔值的大小，取决于该证券和市场价格走势的相关程度。其次要想获得市场贝塔（1），投资人付出低廉的价格很容易就可以做到（比如购买上证180指数ETF的年管理费是0.33%左右，如果购买美国标准普尔500指数ETF付出的年管理费更少，只有区区0.05%），那么他们付出高昂的管理费来委托基金经理管理他们的资产时，就需要基金经理提供物有所值的服 务。
用投资语音来说，高波动性等于高风险，低波动性等于低风险。这样，如果基准为1.0，贝塔值为1.1就表明你的股票或基金的波动性比市值高10%。同样，贝塔值0.85，说明你股票的波动性比市场低。测定风险回报 理想的投资策略是以是低的风险实现最高的回报。在他们看来，除非能够分析正向波动性和负向波动性，否则用波动性来测量风险，意义不大。投资风格 风格是指基金经理选择的特定股票类别，不过首先要提醒你，不要试图寻。
摩根大通：8月全球股市下跌是人为抛售决定所致摩根大通：8月全球股市下跌是人为抛售决定所致。宏观对冲基金和平衡型共同基金（两者均可投资于各种资产类别）在8月期间采取紧急行动降低股票亏损风险。摩根大通还发现，所谓的多空对冲基金的贝塔系数也在8月份大幅下降，原因是经理人纷纷通过平仓对波动性作出反应。摩根大通的潘尼吉左格鲁表示，平衡型共同基金的股票贝塔系数接近历史低点，但对冲基金的贝塔系数仍有进一步下滑空间。
7. “与其投资‘市值’指数基金,不如投资‘聪明贝塔’基金。”关于“聪明贝塔”基金,请参见本书的附录一。如果你无法跑赢市场,那么你就可以通过指数投资来成为市场的一部分,理由有四点:第一,股票市场在过去50多年中已经发生了翻天覆地的变化;第二,指数投资的投资业绩高于主动投资;第三,指数基金收费较低;第四,指数投资让作为投资者的你有更多的精力去关注策略决定,这些策略决定对每位投资者的长期投资成功非常重要。
优化组合配置甄选量化基金。截至9月30日，今年股票型基金业绩榜单前十名中，量化基金占据两席，其中表现最好的长信量化股票今年以来收益为47.11%，位居第三；量化基金又可以细分为采用多因子模型选股的基金和采取指数增强策略的主动管理型量化基金。对于欲在投资标的指数的基础上，追求更高收益的投资者来说，增强型指数基金无疑是一个更好的选择，但前提是该基金的投研团队具备出色的主动管理能力或量化投资能力。
【动量投资】买那些涨的厉害的，卖那些跌的厉害的动量投资，是最为常见的量化投资策略之一。比如我们可以比较不同商品期货之间的价格动量，然后挑选购买“强动量”期货，卖空“弱动量”期货。动量策略的特点是交易频率和成本高，策略投资组合波动率高，施行起来需要一定的交易技能。投资者如果要考虑投资动量策略型基金，或者自己动手设计动量策略，那么最好先搞清楚其获得超额回报的原理以及可能带来的投资风险。
上投摩根基金量化投资总监、上投摩根动态多因子基金基金经理黄栋介绍说，所谓因子，背后就是市场中一种投资策略。“比如高成长投资因子，即选择业绩增长排名在市场前列的股票，高送转因子，即选择高送转概率高的股票，通常是满足资本公积、是否次新、历史上是否高送转等条件的股票，”黄栋表示，将市场上的投资策略归纳出来，转化成某个筛选程序，成为一个因子，众多的因子集中在一起，成为基金的因子库。
全面深度解读：什么是投资中的Smart Beta?过去几年Smart Beta成为了投资领域最热门的一个词汇，也让越来越多人开始理解风格因子，明白在粗浅的Beta和Alpha之外，还有别的收益来源。当然，需要注意的是，Smart Beta不是一沉不变的，基于不同市场环境也有大量的Smart Beta变得无效。Smart Beta的有一个功能：真正区分Alpha和Beta.将Alpha，Smart Beta以及Beta都完全剥离后，分开定价，才会是一种比较好的基金产品定价策略。
股票中的贝塔值说明。所谓的贝塔值，就是一个用来量化个别投资工具对整个市场中的波动，会将个别的风险而引起的价格变化以及整个市场波动进行分离开。股票贝塔值对投资组合对系统风险的敏感程度表示为：贝塔值为1时，说明指数变化时，股票的价格就会由相同的百分率进行变化；当发现行情在上涨时，一般要选择贝塔值比较高的投资组合，行情出现下跌时，选择贝塔值比较低的投资组合，只有这样才能达到最佳的收益状态。
一张图看懂量化对冲（干货）一张图看懂量化对冲（干货）
以“期”会友 期乐会 ??一是业绩、业绩稳定性和风险水平。对于量化基金而言，业绩的考量依然从业绩表现、业绩稳定性以及风险三个维度出发。如果模型的核心开发人员变更，会在一定程度上影响量化策略的稳定性和有效性，从而影响量化基金的业绩表现。同时，量化模型的开发需要团队的配合，因此，投资团队的稳定性是量化基金选择的一个重要指标。
1/3仓位投资小股票,最后1/3仓位机动灵活。1/3仓位追踪大股票,标的主要跟踪分级基金及指数基金；鉴于此，我们在操作策略上将采取稳妥方法：1/3仓位追踪大股票，主要根据改革进度及政策红利释放获取指数级涨幅带来的收益，标的主要跟踪分级基金及指数基金；1/3仓位投资小股票，坚持价值加成长的投资策略；,，可能在某些时候加仓前两类股票，也可能根据市场热点进行一些主题投资。
深圳证券信息携手金贝塔打造聪明的贝塔|深交所|普惠金融|金贝塔。近日，深圳证券信息有限公司(简称“深圳证券信息”)与金贝塔网络金融科技(深圳)有限公司(简称“金贝塔”)签署战略合作协议，双方将充分利用自身优势，在指数研发创新、数据运营和市场推广等方面开展深入合作，共同推动基于聪明的贝塔(Smart Beta)策略的指数开发和投资应用，为大众投资者提供专业化的指数服务，助推普惠金融发展。
如何根据牛熊周期制定指数基金中位数定投策略。今天以标普500指数为例，讲解下《如何根据牛熊周期建立指数基金中位数定投策略》，如果不当之处，还请大家批评指正！第二步，根据两次牛熊周期的分位数增幅预估新一轮牛熊周期的分位数。以上三步，仅仅是对标普500指数年的牛熊周期的应用。一旦指数进入成熟后，比如1999年后的标普500指数，会出现周期性大幅波动，此时可以运用中位数定投策略。}