近期，汇丰晋信举办了Smart Beta投资策略的分享会，会上，汇丰环球投资管理首席股票量化分析师江山博士分享了汇丰环球投资管理的股票因子投资策略。
江山博士
汇丰环球投资管理首席股票量化分析师
*基金管理人与股东之间实行业务隔离制度，股东并不直接参与基金财产的投资运作。
多因子互补 优化回报率
我们对于市场回报率的分析主要基于CAPM模型。经过汇丰集团多年的历史统计，我们发现市场的回报主要由几个因子主导：价值因子、质量因子、动量因子、低风险因子及大小盘因子。
这五个因子能解释大部分的收益率，并且能长期增加收益率。经过我们的研究发现，这些因子能提供长期正向的风险溢价。在不同经济周期中，这五个因子的表现也不同。通过结合这些因子，能够提供因子之间的互补，优化回报率。但是我们看到，没有一个单一因子是在任何时候都有效的。这也是多因子互补提供的价值所在。
数据来源：汇丰环球投资管理
汇丰环球投资管理在2004年发行了第一个多因子产品，到了2016年管理规模超过了50亿美元，到了2018年规模已经超过了100亿美元。我们在Smart Beta因子研究上，有非常丰富的经验。
第一代的Smart Beta因子模型，就是简单地给某个因子进行排序，比如PB因子模型，就基于PB进行排序，再做一次主动的覆盖。这么做，有两个问题。第一，单一因子的风险不好管理，会出现某些时候回撤较大的问题。第二，如果全市场都在用这个因子做投资，会造成策略的拥挤，风险溢价很容易被套利掉。
市场上没有免费的午餐。
许多因子模型在做回归测试时，表现很好。然而构建因子模型并不是完全基于历史表现，我们需要从逻辑上理解历史表现的原因。在构建模型时，把最好的逻辑和数据处理能力都放进去。细节决定一切，构建因子模型时，我们会投入大量的时间。
构建模型之后，我们将不同因子进行混合，观察不同因子之间的有效性和相关性，以及多因子组合呈现的风险特征。我们会把不同因子进行混合打分，得出一个配置的权重。
最后我们再做校验，通过备选股票池构建出一个组合，我们会观察这个组合到底有多少反映了我们希望的因子暴露。市场上许多Smart Beta产品，还停留在第一步的因子构建，并没有做第二步的因子混合和第三步的组合校验。这里面，每一个步骤都是独立的，不应该混合起来，否则会导致风险分散性体现不出来。
最终我们希望的结果是，在我们希望暴露的因子上进行最大化暴露，在不希望暴露的因子上，将风险暴露最小化。
数据来源：汇丰环球投资管理
重要的是因子背后的逻辑
我们看重的是因子有效性背后的逻辑。比如动量因子（momentum）是一个大家常用的因子，回报率也很高。但是许多人并不了解动量因子高回报背后的逻辑是什么？我们通过研究发现，行业趋势是推动动量因子的重要因素。这个行业趋势，一旦形成，不会像个股动量那样忽上忽下。这就是我们构建动量因子模型的一个基础，理解了背后逻辑，不去看个股动量，而是看行业动量。对行业动量进行一个排序。
我们在构建行业动量后，通过回归分析的方法，把上上下下不增加价值的波动去掉，重新设计因子，然后构建出来。
我们再看市值因子（size），同样需要更加科学去构建这样一个因子组合。我们举一个例子，如果构建一个基于市值因子的全球股票组合，你会发现选出来的大市值股票大部分是美国公司，然而小市值股票大部分是新兴市场公司。如果单纯基于这样来做市值因子的投资，最后会变成新兴市场对决美国市场。
所以我们会在区域和板块中做中性处理。这样更加能获得我们想要的结果。一旦跨板块之后，会带来很多噪音。
下面这张图是我们对于五大因子做了正交化处理的结果，你会看到进行处理后的模型收益率，会比等权重的模型收益率更加优化。通过我们的正交化处理，每一因子都能被正确的表达出来。
数据来源：汇丰环球投资管理
我们在多因子模型构建中，非常看重因子背后的逻辑角度，而非数据角度。在实施过程中，持续跟踪因子的有效性。
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