【7A版】增强型指数化对冲策略.docx

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1、7A版优质实用文档增强型指数化对冲策略：增强型指数化投资策略的目标是在控制投资组合风险和目标指数保持一致的前提下，获取适度高于目标指数的收益水平。与完全被动的指数化投资方法相比，增强型指数化投资策略具有高收益的优势，因此得到了广泛的运用。一、国外常见的增强型指数化投资策略增强型指数化投资策略并没有一个统一的定义，投资者在投资实践中不断探索实现该策略的不同方法。一般而言，增强型指数化投资策略的实现方法可分为两类：以积极选择个股为基础的传统增强型指数策略、以衍生工具为基础的新兴增强型指数化投资策略。

2、积极的个股选择包括：抽样法、多因素模型法、个股选择法等；衍生工具方法包括：指数期货套利、现金管理套利等。（一）积极的个股选择传统的指数增强投资策略以个股选择为基础，这种策略是完全被动的投资策略与完全积极主动的投资策略的结合体：前者的目标是跟踪指数，投资时完全以目标指数为导向，在深刻了解投资对象的风险特征的前提下，通过严格的交易控制跟踪误差；后者的目标是提高投资收益，投资过程序要结合宏观经济形势和投资对象的基本面特征，细致选股，获取超额收益。增强型指数化投资策略是在控制投资组合与目标指数的跟踪误差

3、的情况下，通过积极的个股选择，达到获取一定的超额收益的目的。就个股选择而言，主要有以下几种方法。1、抽样法抽样法是相对于指数复制法而言的，是从目标指数中选择预期可以获取超额收益的股票（或债券等）作为投资对象，同时保持投资组合的跟踪误差不超过设定的范围。抽样法投资于少于指数样本数量的投资对象，前提是要保持投资组合和目标指数的跟踪误差在预先设定的范围内，因此，要求所选取的投资对象与目标指数在风险性、流动性等特征方面保持一致。67A版优质实用文档7A版优质实用文档（1）简单抽样方法抽样的方法有多种，简

4、单的操作方法可以是风格投资、行业投资或特征投资，风格投资是根据某一特定时期内市场上各种风格类投资对象的表现，选择目标指数中某一类风格投资对象进行风格投资，如选择指数中的大市值股票或价值类股票等；行业投资是根据对行业未来走势的判断，选择指数中某一类或某几类行业进行投资；特征投资是选择指数中具有某些共同特征的对象进行投资，如低价股、低市盈率股票等。（2）统计学抽样方法除了以上简单的抽样方法之外，基于统计意义的随机抽样、分层抽样等也可以为指数增强策略所采用。分层抽样法需要以某一个指标作为分层的标准，如

5、行业类别、市值大小、市盈率高低等，然后在各层中独立地选取一定的样本。2、多因素模型法（1）多因素模型现代金融学大师罗斯提出的套利定价理论是多因素模型的典范。1952年，马柯维茨(H.Markowitz)提出证券投资组合理论，奠定了现代证券投资理论的基础。20世纪60年代，威廉·夏普(WilliamSharpe)、约翰·林特纳(JohnLint-ner)、简·莫辛(JanMossin)建立了资本资产定价模型(CAPM模型)，是测量风险、估价证券的基准和衡量投资绩效的标准。1976年，罗斯提出套利定

6、价理论(APT理论)，用套利概念定义均衡，不需要市场组合的存在性，而且所需的假设比CAPM模型更少。按照影响因子的不同，可以将多因素模型分为三类：宏观经济因素模型、统计因素模型和基本面因素模型。宏观经济因素模型的因素为宏观经济指标，如汇率、利率、物价指数等；统计因素模型的因子为时间序列数据或截面数据；基本面因素模型的因子为市净率、市盈率、行业类别等。67A版优质实用文档7A版优质实用文档（2）多因素模型的功能各因素的回归系数（也称因子β）即为各风险因子对证券收益的贡献，从这一角度讲，多因素模型可

7、用来对资产收益和风险做归因分析。Barra于1975年率先提出了多因素模型的概念，用多因素模型进行风险控制，也使Barra走在了同行的前列。多因素模型也有预测功能，在各风险因素和因子β已知的情况下，用多因素模型可以预测资产未来的收益。（3）多因素模型在增强型指数化投资策略中的应用用多因素模型实现增强型指数化投资策略，首先需要确定影响股票收益的风险因素，确定风险因素本身也是一个反复试验的过程，因为在不同的市场中影响股票的收益的因素也不尽相同。在风险因素确定之后，根据风险因素构造多因素模型，进行优化

8、求解。随着理论认识的深化和计算技术的提高，多因素模型也从线性发展到了非线性，风险因素也由独立的风险因素发展到了条件风险因素。用多因素模型通过优化法找出的投资组合比用单因素模型或者是抽样法找出的投资组合更有效。因为，多因素模型考虑了比较全面的影响资产收益的因素，同时也考虑了不同风险因素之间的相互作用，因而使得构造的组合具有更加合理的风险收益特征。3、以个股选择为基础的其他方法（1）增加或减少个股在指数中的权重通过细致的公司基本面研究，挖掘未来一段时间内具有增长潜力的股票和未来预期下跌或者是流动性差