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解构一只年内稀缺的正收益指数基金创金合信量化首席董梁解读红利低波指数

时间：2022-04-29 10:22:27 | 来源：市场资讯

解构一只年内稀缺的正收益指数基金

来源：点识投资

导读：2022年注定是充满“黑天鹅”和动荡的一年。从开年就遭遇了全球通胀超预期，美联储开始收紧货币政策后带来的调整，再到之后的俄罗斯和乌克兰地缘冲突，以及最近的新冠疫情对许多人生活、以及经济的影响。

作为“经济的晴雨表”，A股市场的表现也体现了这些超预期事件。开年以来，沪深300跌幅18.77%、上证指数跌幅15.19%、创业板指数更是大跌30.88%，但从创业板指数表现看，跌幅已经超过了2018年全年，要知道那一年可是A股历史上第二大熊市（数据截止：2022年4月22日）。

那么有什么指数在今年还能取得正收益呢？答案就是具有深度价值“气质”的红利低波指数。我们以创金合信红利低波动A为例，今年以来取得了4.63%的正收益（数据截止：2022年4月22日）。那么为什么红利低波指数今年能有正收益呢？更重要的是，这个指数未来是否还能有正收益呢？带着这些问题，我们访谈了创金合信首席量化投资官董梁。

董梁有着非常丰富的量化投资经验，早在1995年从清华大学毕业后，他就远赴美国求学。在回国之前，董梁曾经在全球量化投资的“黄埔军校”BGI工作多年，负责做美股的对冲基金业务。BGI也培养了公募基金行业量化投资的“三巨头”：富国基金的李笑薇、华泰柏瑞基金的田汉卿、景顺长城基金的黎海威。在此次访谈中，董梁回答了三个我们最关心的问题：

1）红利低波指数背后是由红利因子和低波因子构成，属于一种“聪明的贝塔”指数，主要超配高分红、低波动的传统行业，低配高估值、高波动的新兴成长行业；

2）即便在过去一年实现了20%左右涨幅后，红利低波指数的估值处在过去8-9年最低位，分红率却在过去8-9年最高位；

3）拉长时间看，红利低波指数相对宽基指数有很强的超额收益，2005年12月30日开始算，到2022年一季度末取得了860.32%的累计收益率，远超上证50的263.99%、沪深300的357.26%、中证500的635.35%、中证红利的495.55%。

站在这个时间点，董梁认为红利低波指数未来会继续有比较好的收益。此前成长风格已经持续了两年多时间，在宏观环境开始变化后，价值风格也大概率在未来一两年时间占优。结合历史低位的估值水平，投资者即便现在买入也大概率不是这个风格的最高点，对应的风险收益比较高。

此外，董梁作为创金合信的首席量化投资官，也和我们分享了他的团队如何在指数增强等产品上实现超额收益，以及他近期通过加入短期的高频交易因子，如何提高中低频的多因子选股模型。

以下，我们先分享一些来自董梁的投资“金句”：

1．我们做过一个统计，把红利低波指数从2005年12月30日开始算，到今天为止取得了860.32%的累计收益率，远超上证50的263.99%、沪深300的357.26%、中证500的635.35%、中证红利的495.55%

2．总的来说，红利低波指数超配了高分红的传统行业，低配了波动较大的成长行业

3．通过加入低波动因子，把基本面有问题的深度价值公司剔除掉，也是为什么红利低波指数能长期跑赢红利指数的原因

4．我们的模型建立在基本面、技术面、分析师预测、事件性四大类的300多个数据之上，对全市场的股票进行综合的打分模型

5．负面因素和政策底不断交互，未来A股市场还是维持弱势震荡。去年高举高打的赛道股，包括新能源车、半导体等，很难有比较好的表现

6．目前红利低波指数的估值也很便宜，只有5.4倍，是过去8到9年最低的位置

7．再看分红率，红利低波指数目前也有5%以上，是过去8到9年的历史高位

8．从2019到2021年三季度，成长风格经历了两年多的牛市，接下来的这一次价值风格切换也可能持续几年时间

9．换手率指标在美国和香港市场，都是负超额收益指标。意味着换手率越高的股票，未来收益率会越差。但是，换手率指标在很长一段时间，都是A股市场的正超额收益指标，越高换手率的股票，未来的表现就越好

10.A股的量化模型在做空的这一侧有较强的预测能力，而在港股和美股市场，量化模型在多空两端的表现会更平衡

红利低波长期跑赢宽基指数

朱昂：许多人对于红利低波指数可能并不了解，能否先谈谈红利低波指数是如何构建的？

董梁红利低波指数属于一个兼顾高红利和低波动两大策略的Smart Beta指数（又叫聪明的Beta）。这个策略包含两个重要的因子：高红利、低波动。

高红利策略是Smart Beta领域非常重要的一种策略。海外有很多像养老金这样的机构投资者，对于高红利类型的基金需求很大。他们需要投高分红的基金或者股票，以确保有现金流给其持有人。通常来说，高分红的股票都属于价值型公司。而价值投资策略，也是投资界最重要的策略之一。

低波动则是选取了相同类型公司中，波动更低的一批企业。我们通过历史数据也发现，这些股价波动更低的公司，长期的回报更好。波动更低，意味着企业的经营基本面更加稳健，长期的稳定性比较好。

我们的创金合信中证红利低波动指数基金，是以中证红利低波指数作为基准。这个指数由50个成分股组成，选择了高分红和低波动的股票。站在当前时点，这个指数的权重股分别在采掘、金融地产、交通运输、食品饮料等板块。今年以来，这个指数表现比较好，契合了目前的市场风格。

那么许多人或许会问，红利低波指数是不是只有在特定的市场环境下，才有所表现呢？事实上，这是大家对红利低波指数的一个误解。我们做过一个统计，把红利低波指数从2005年12月30日开始算，到今天为止取得了860.32%的累计收益率，远超上证50的263.99%、沪深300的357.26%、中证500的635.35%、中证红利的495.55%（数据来源：Wind；数据截止：2022年3月31日）。我们看到，红利指数不仅对其他宽基指数都取得了超额收益，而且26.17%的年化波动率又是最低的。

朱昂：能否再具体讲讲红利低波指数对哪些行业进行了超配，哪些行业做了低配？

董梁具体来看最大权重的行业，银行占比25%、房地产占比20%、煤炭占比10%、交通运输占比8%、建筑装饰占比6%。这些都属于红利低波超配的行业。相比沪深300指数，科技类和生物医药类的公司属于低配。这些行业的分红比例很低，有些公司都不分红，而且波动也比较高。

总的来说，红利低波指数超配了高分红的传统行业，低配了波动较大的成长行业。

朱昂：无论是国内，还是海外，红利低波指数都有很高的长期超额收益，你觉得背后的原因是什么？

董梁一个公司的股价，不能长期脱离基本面，也不能长期脱离内在价值。有了这两个基本假设后，我们就比较容易理解，为什么红利低波在比较长的时间窗口是有超额收益的。指数中的成分股，都是估值比较低、经营稳健、而且基本面的可预测性比较强的。这些公司的短期弹性或许不足，但只要内在价值比较强，长期都会有比较好的回报。

兼具低波动和高收益

朱昂：过去几年单纯的红利指数表现比红利低波指数更好，那么为什么要加入低波策略呢？

董梁确实，最近三年我们把中证红利、红利低波、上证50、沪深300、中证500几个指数放在一起比较，中证红利指数是表现最好的，其次是红利低波指数，接下来是几个大的宽基指数。

市场短期是有不确定性的，长期看加入低波动因子后，红利低波指数确实比纯红利指数表现要好，因为我们看过去十几年，确实红利低波指数是明显跑赢红利指数的。

那么波动更低的中证红利低波指数，为什么反而比高波动的中证红利指数收益要高呢？我觉得通过加入低波动因子后，把一些比较坏的波动剥离出去。投资中，并不是高波动一定能对应高回报。许多股票基本面并不好，波动又很大，长期处在波动向下的周期。

红利因子，对应的是具有深度价值、分红能力较强的股票。通常深度价值的公司，波动是比较低的。波动较高的深度价值，可能基本面会有一些问题。通过加入低波动因子，把基本面有问题的深度价值公司剔除掉，也是为什么红利低波指数能长期跑赢红利指数的原因。

朱昂：2020和2021年，创金红利低波指数基金都取得了很高的超额收益，而且跟踪误差很小，能否谈谈超额收益是如何取得的？

董梁坦率说，我们超额收益主要来自新股申购。我们从2019年以来，一直在参与上交所主板和科创板的新股申购。。我们有一个专门的新股研究团队，为所有的基金经理服务，所以中签率一直还比较可观。同时，我们这个产品过去两年规模不大，截至去年四季度只有1个多亿，所以新股申购收益率就比较明显。

今年的科创板打新规则有些变化，许多公司出现了破发，导致打新收益率下降很大。我们也做出了相应调整，对于报价不合理的新股进行了主动放弃。从数据上看，我们今年的科创板打新中签率，与前两年相比有所下降，就是因为我们主动做了甄别。另一方面，我们产品的规模也从1个多亿增加到了今年一季度末的3个多亿，摊薄了打新带来的超额收益。

朱昂：除了打新以外，这只产品还有其他超额收益来源吗？

董梁我们团队目前管理了10只公募基金，其中有9只基金属于指数增强或者主动量化产品，通过量化模型能带来超额收益。但这只产品作为一只被动指数型基金，根据合同约定，只能做指数复制，并没有应用我们的量化选股模型。

量化模型要不断迭代

朱昂：那么能否谈谈其他产品的指数增强是怎么做的？

董梁我们这边做的其他量化产品，都是通过多因子选股模型作为超额收益来源的核心。我们的模型建立在基本面、技术面、分析师预测、事件性四大类的300多个数据之上，对全市场的股票进行综合的打分模型。

我们的模型有一个优化器，对每一个底层因子在最终的模型里面进行赋权，确保我们的多因子模型能够在尽量多的市场环境中，都能表现比较稳健。在分散风险的前提下，尽量最大化模型的预测能力。

通过被优化过的多因子模型，我们每天会给股票打分，通过打分找到模型认为能跑赢指数的股票进行排序，然后就需要把打分转换成具体的持仓。

持仓除了选股，还要做组合管理。我们有一个风险模型，对每一个股票的波动性、不同股票之间的相关性做衡量，最终实现一个阿尔法排序。然后结合一系列约束条件，比如说个股最大权重能到多少，风格偏离度、行业偏离度，最终实现我们的投资组合。

那么我们如何相对业绩基准获得超额收益呢？就是通过多因子模型构建的最后持仓，和业绩基准相比有哪些差异。我们对于业绩基准指数成分股，会根据模型做相对基准的超配和低配。背后，就是模型认为什么股票能在未来跑赢基准指数。

朱昂：量化有个问题，超额收益要维持也不容易，你们如何能维持你的超额收益，保持你们的竞争优势？

董梁一个人的投资能力如同逆水行舟，不进则退。假如一个人开发了某个量化模型，测试的时候发现表现很好，实际运作一段时间，表现也很好，就认为可以靠这个模型持续稳定获得超额收益，实际上是行不通的。做过一段时间量化投资的人都知道，没有一个模型可以让你“躺赢”。

市场整体发展，是朝着更加有效的方向进行，获得超额收益的难度在不断增加，不仅是量化投资，主动管理也面临着挑战。我觉得超额收益变得越来越难获取，有两方面的原因：

首先是投资者结构的变化。过去A股市场是明显散户主导的市场，现在散户比例还比较高，但是占比相对五年前有明显的下降。越来越多聪明的机构投资者在进入这个市场，造成了价格和价值错配的情况越来越少，市场里面的Alpha也在变得更少。

其次是信息传播途径的变化。在移动互联网普及的时代，大家获取信息越来越方便。过去信息渗透的速度比较慢，可能会先从核心的人慢慢传递都全市场。今天，一个信息的传递可能压缩到几个小时之内，更加快速的信息传递，也造成了股价更接近于合理水平。

对于我们做量化投资的人来说，一定要不断迭代模型，许多几年前有效的因子，现在都不行了。这几年量化私募的规模在变大，也在摊薄量化投资的超额收益。我们已经开始用更多的另类数据，并且通过机器学习的方式，找到更多非线性的因子。过去几年算力在不断提高，软件包的便利度也在增加，让机器学习成为了一种新的工具。

朱昂：量化是基于历史看未来，但很多历史有效的策略，在未来也不一定有效，如何保持模型的有效性？

董梁这个和前面提到的有相似点，关键是如何保持我们的投资能力，在因子、策略失灵的时候，及时排除掉，不能一条路走到黑。这个模型，必须有一套迭代机制。

我们会对一个模型中的因子权重做加权平均，并且在每一个对模型因子进行优化和重新计算。我把当前时间点往后推算两年作为滚动的时间窗口，如果有些因子表现持续下降，那么在模型的权重就会逐步降低，最终到零。可以说，我们的模型对于表现较差因子，会自动降低其权重的。

红利低波指数处在历史估值低位

历史分红高位

朱昂：目前这个时间点，你们继续看好红利低波策略的原因是什么？

董梁我们看好红利低波策略，并不是简单因为这是今年少数有正收益的策略，指数年内实现了大概7%左右的正收益（注：访谈时间为2022年4月19日）。我们推荐红利低波指数基金，也不是基于这个基金过往的表现，而是站在这个时间点，我们如何展望未来。

目前的A股市场，有几大因素在相互作用：

1）疫情的影响。疫情今年的影响还是比较大，肯定超出了年初的预期。我们看到，由于疫情的影响，整个长三角的产业链，受到了很大干扰，对市场产生了比较大的影响。我觉得疫情对经济的影响，不是1个月就会过去的；

2）俄乌的地缘政治冲突。今年俄罗斯和乌克兰的冲突，也是超预期的，大多数人没有想到真的会开打。即便俄罗斯开始动手，也以为战争会很快结束。在俄罗斯和乌克兰开战后，除了俄罗斯股市外，A股是跌得最多的市场，也代表全球投资者对中国资产的担忧。这一部分的担忧，短期也不会马上结束；

3）美联储的加息。近期美国的CPI又创新高，达到了8.5%。现在市场不断传递的信息是，下一次美联储可能直接加息50个基点，到了今年底联邦利率可能达到2.5%以上，而目前利率只有0.25%。美联储的持续加息，对于高估值股票有明显的抑制作用；

4）政府的稳增长政策。说了三个影响市场的负面因素，我们再说正面因素。近期我们看到，政府对经济增长的压力很大，也动用了一些工具。我倾向于认为3月15日就是政策底。

负面因素和政策底不断交互，未来A股市场还是维持弱势震荡。去年高举高打的赛道股，包括新能源车、半导体等，很难有比较好的表现。即便经历了比较明显的调整，许多公司的估值也不低。而且，这些赛道股的机构持仓也很拥挤。机构高度持仓的下降，也需要一个过程。

作为一个投资者，把钱投在红利低波的公司上，会有比较好的价值，波动也比较低。

朱昂：还有什么原因，让你继续看好红利低波策略？

董梁我们推荐基金，也会担心让持有人买在高点。历史上，我们见过许多历史业绩很好的基金大卖，但是等到投资者买进去后，这个基金的风格就见顶了，出现比较大的调整，也让投资者体验比较差。

虽然红利低波指数基金过去1年有20%左右的收益率，已经在市场排名非常靠前，但我并不认为现在就是这个策略的高点。除了前面说的宏观因素外，目前红利低波指数的估值也很便宜，只有5.4倍，是过去8到9年最低的位置。这意味着，过去一年20%左右的涨幅，并不是来自估值的提升，而是企业盈利的增加。再看分红率，红利低波指数目前也有5%以上，是过去8到9年的历史高位。

站在历史高位的分红率和历史低位的市盈率，红利低波指数显然还有进一步上涨的空间。

朱昂：红利低波策略，会在什么样的市场环境下表现不好？

董梁在流动性泛滥的时候，赛道股会得到追捧，我们这个策略表现就不太好。比较典型的是2020年，这一年是显著的结构性牛市，沪深300涨幅20%度，全市场个股平均涨幅7%左右，但大部分基金涨了40%。这一年，红利低波指数的表现就比较差。

背后的原因也很明显，由于2020年第一次出现疫情，全球央行放水，资金多了都去买高估值、高成长的抱团股，并且形成持续正反馈。钱多的时候，估值就不是个事了。

朱昂：是不是这一年的风格切换，对红利低波指数也是比较好的？

董梁许多人认为去年春节后开始出现风格从成长向价值的切换，食品饮料和生物医药出现了大跌，新能源一开始也不行。但是从去年5月开始，新能源、半导体为代表的高成长股，因为景气度较高，走出了一大波的行情。在短短几个月时间内，许多股票翻倍。这个阶段，对于红利低波策略并不算友好。

到了去年9月份，这一波高成长股的走势也基本到头了，真正的风格切换是从哪个时候开始的。从2019到2021年三季度，成长风格经历了两年多的牛市，接下来的这一次价值风格切换也可能持续几年时间。

从美国到香港，再到A股投资

朱昂：能否请董总介绍自己的背景，当时在美国工作了很多年，是什么契机回国的？

董梁我是1995年从清华大学本科毕业后去的美国，在密西根大学博士毕业后，2000年加入了一家硅谷的软件公司。做了三年多软件后，我就转行到了投资领域。2003年我加入了一家洛杉矶的券商开发高频算法，可以说我对高频算法也是有一定了解的。从2005到209年我加入了当时全球最大的资产管理公司BGI，做美股的量化对冲。

其实，在BGI的这份工作挺不错，当时BGI管理了接近2万亿美元的资产。我在那边运作美股的量化对冲基金。不过2008年进入危机后，导致BGI被今天全球最大的资产管理公司贝莱德收购，也带来比较大的公司内部架构调整。加上我自己也离开国内十几年，希望离父母近一些，于是考虑再三我在2009年夏天从BGI辞职，来到了香港的瑞士信贷。

之后我就一直香港工作，没有直接回国内的原因是，当时国内量化投资发展还处在早期，许多衍生品投资的工具也不是很齐全，而且我刚回国的时候，国内量化投资对人才需求也没有那么高。

朱昂：董总在海外工作了很长时间，如何把量化投资和中国本土市场进行结合的？

董梁中国有一句话叫万变不离其宗，在量化领域，也有一定的适用性。我们做量化投资的组织架构、工作流程，选股模型等，无论是在美国、香港、还是国内，都变化不大。

我们的模型，还是建立在几百个底层因子库之上的多因子模型，涉及到基本面、技术面、分析师预期、事件性四大维度。无论是模型的优化器还是风险模型，在每一个市场也都会用到。可以说，这一套方法的底层架构没有变化。

那么什么发生了变化呢？我们会针对不同市场自身的特点，对多因子模型进行适应性调整。不同因子在不同市场的作用差异很大。我简单举个例子，换手率指标在美国和香港市场，都是负超额收益指标。意味着换手率越高的股票，未来收益率会越差。但是，换手率指标在很长一段时间，都是A股市场的正超额收益指标，越高换手率的股票，未来的表现就越好。这也和A股发展的阶段有关，散户追踪热点动力更强，呈现出和美股、港股不一样的特点。

此外还有结构上的差异，以个股的做空为例，A股借券的成本和获取券源的难度更高，而港股和美股市场上做空的成本很低，借券也很容易。因此A股的量化模型在做空的这一侧有较强的预测能力，而在港股和美股市场，量化模型在多空两端的表现会更平衡。

我们一定要把因子和本地市场表现结合起来，不能简单照搬海外市场的有效指标。所以，我们的模型对不同指标权重进行了优化和调整，以更好适应A股市场。

朱昂：董总带领的量化投资团队，是一个什么架构，大家如何保持高效的工作模式？

董梁我们团队目前有6个人，4位基金经理和2位专户经理，每个人都是既做研究，也做投资。我自己大部分时间也在做研究，也很喜欢研究的过程。我们团队的大部分精力，也都在发掘新的因子、优化组合的调整、搭建新的模型方法等工作上。

每一个季度，我们都会开研究讨论会，大家把近期研究的成果做一个分享，对新研究的因子提出建议。我本人会决定，哪些层面的研究值得进一步化时间，并且放在我们的生产化过程中。如果一个因子在研究中表现很好，生产化跟踪中也表现不错，我就会逐步加入到多因子模型中。

朱昂：在你的个人投资生涯中，有没有一些飞跃点或者突变点？

董梁第一个飞跃点是加入BGI。在此之前虽然我也做过高频算法的开放，但那个工作更偏向一个技术活，策略就是以量价指标为主，不需要风险模型和优化器。加入BGI之后，比较系统性的学习了量化模型的开放和掌握，通过对多因子模型的应用，走上了一条量化投资的正路。

第二个飞跃点，是最近半年。我个人花了很多时间开发短期的交易模型，感觉对模型优化带来了比较大的提升。在此之前，我们公募基金主要做一些中低频率的量化模型，都是一些大容量和长时间窗口的策略，以月度级别的股价变化做为基础。

但是从2021年9月之后，市场进入了更快、更散乱的热点切换模式，对于过去的中低频量化策略，会反映不够灵敏。于是，我从去年四季度开始，结合过去做高频算法开发的经验，加入了更多3-5日交易窗口的高频策略，帮助我们捕捉周度级别的交易机会。

一直运行到今年2月底，整个模型已经达到我预期中比较完善的状态。短期交易模型的迭代，会对我们未来的业绩提升，起到关键作用。