導讀：本文是Smart Beta產品如雨後春筍般湧現時，著名投資家Cliff Asness和John Liew所撰寫的一篇討論Smart Beta的文章，原文名為《Smart Beta Not New, Not Beta, Still Awesome》。Asness和Liew所在的AQR是量化投資的先驅，同樣對Smart Beta有非常深入的認識，並曾經獲得2015年CIO雜誌頒發的European Innovation Award for Smart Beta和2016年的Smart Beta Manager of the Year稱號。本文寫的兩位作者討論了到底什麼是Smart Beta，以及Smart Beta的應用未來應該是怎樣的。本文對文章內容進行了編譯，希望對大家理解Smart Beta能夠有所裨益。
坦率地說，Smart Beta是一個重新包裝的概念，是對傳統量化投資的另一種詮釋。這並不是說我們不喜歡這個概念或者它對投資者來說不是什麼好事。事實上，在我們工作的這個行業裡，新瓶裝舊酒的事情屢見不鮮，而Smart Beta正是其中之一。Smart Beta將完備的量化投資風格、因子及其應用轉化為一種簡單透明的投資方案，並且在很多時候擁有比我們過去所有產品都更低的交易費用。從這個角度來說，這樣的包裝完全是值得的，我們也絲毫不驚訝於Smart Beta會引起人們的廣泛關注。
不過諷刺地是，儘管Smart Beta致力於提供相較傳統量化投資更為透明和簡單的方案，但是人們其實還是沒有太搞清楚Smart Beta到底是什麼。原因可能是在於，Smart Beta與許多概念和含義交叉的專有名詞聯繫在了一起，並且它的風格、工具和使用的技術都太過廣泛。比如說，基本面指數投資、低波動投資、Beta投資或者動量投資，以公募基金、ETF或者私募形式出現時，可能都被歸類為Smart Beta產品，不論他們究竟專注於單個因子還是多個因子。
在本文中，我們試圖利用目前主要的產品及其應用來對Smart Beta進行概括。因此在行文中，我們會從基本產品展望到未來邏輯上可行的Smart Beta產品，下面這張圖描述了我們的基本思路。下面本文會從最基本的Smart Beta應用方法開始講起（通常來說這樣的Smart Beta是純多頭的，並且只是用一種金融資產，比如股票）。
圖片來源：Asness and Liew（2014）
基礎Smart Beta：在一種金融資產中專注一個因子（純多頭）
今天的大多數Smart Beta基金都是這一類型的產品，專注於一類投資風格或者因子，並且脫胎學術界和實務界的傳統經驗。儘管Smart Beta最早那一類產品的開創者可能不喜歡這樣的評價，但實際上就是這樣，並且如今對Smart Beta的認知深受這一代產品的影響。
想要成為Smart Beta，首先我們需要這些獲選的因子都是簡潔和透明的。不過對於使用者來說，因子的設計卻不一定是一致的。因此我們可以看到，人們在使用這個概念時，往往會強調自己在傳統因子的基礎上做出瞭如何的改進。這一點在傳統的量化投資者之間也能看到。不過在Smart Beta中，這一點被應用於一個更簡單和更容易理解的框架之中。
通常來說，Smart Beta的方法可以直接應用於組合（比如增加組合對某個因子的暴露）或者通過調整組合的權重（比如等權之類的）。很多人會爭論，到底這兩種方法哪個才是真正的Smart Beta。
我們需要明確下面這幾個問題：
即便從老派量化投資的角度來衡量Smart Beta，也不能改變一個首要前提，就是選擇的因子需要是有效的。你的目標是避免那些由於數據挖掘導致的在回測中非常有效卻在實際中無法帶來的因子和策略，為了達到這個目標，一個有效的方法就是你所選擇的這些指標和變量都有明確的經濟學含義，這樣我們能對超額收益的來源做出明確的解釋。更進一步地，使用樣本外的數據——比如其他時期的、其他資產或者市場的數據——進行穩健性檢驗，也能有效地緩解數據挖掘的負面影響。
Smart Beta與傳統量化管理的一個重要區別在於，Smart Beta往往貫穿始終地奉行最小跟蹤誤差的目標（儘管獲得超越基準的超額收益依然是一個重要目標）。另一個差別在於，傳統量化管理所使用的因子和方法往往是趨同的，但對於Smart Beta來說，往往更依賴投資者自己對已有因子的改良（無論是否是數據挖掘導致的）、對新因子的發現和獨特的組合構建方法。
儘管我們稱Smart Beta是一種Beta，但實際上它並不是傳統意義上的Beta（所以有時候我們叫它聰明貝塔、天才貝塔、沉思貝塔、喜洋洋貝塔或者反無聊貝塔，當然大多數時候這些名字不入產品策劃們的法眼）。Smart Beta的風險暴露是針對市場組合（也就是傳統Beta）及其超額收益的。一個看上去簡單而無意義的公式能夠很好地說明什麼是Smart Beta：
公式右邊的第二部分實際上意味著對那些傳統方法的改動。比如我們過去的傳統指數是用市值加權的，但是你偏偏不幹，決定用銷售量作為加權的權數。在前述這樣的Smart Beta指數中，最終每隻股票的權數等於其在傳統市場組合中的權重乘以市場市銷率與個股市銷率之比。
這樣的設計是我們以及許多其他研究者堅信Smart Beta可以降低成本的原因所在，因為在長期工作對可靠因子的研究，可以提供給我們一個非常直觀、透明的資產管理產品。只要我們對Smart Beta真正地進行了理解，那麼這樣產品的價值加成就是可信的。
不止於單因子：單一資產的多因子產品（純多頭）
在浩如煙海的投資風格中，我們選出以下三種作為討論的重點：價值因子、動量因子和盈利因子。我們和許多投資者的研究都證實，這三種類型的產品都能在長期獲得相較於市場的超額收益，並且三者的相關性不高，還有著非常出色的經濟學含義。我們相信只要交易成本可以容忍，無論哪種類型的投資，都無法抗拒上述三種因子的誘惑。
同時，這三種因子帶來的超額收益之間相關性並不高，出色的表現往往出現在不同的歷史階段。從下面這個圖就能看出，在任一因子最糟糕的年份，另外兩個因子卻都能取得穩定的超額收益。如此一來，基於多因子的Smart Beta產品自然能夠通過因子輪動來實現長期穩定的超額收益。
圖片來源：Asness and Liew（2014）
簡單來說，如果我們同意因子輪動要好於緊盯一個因子，那麼問題的關鍵就在於我們如何在純多頭的情況下，實現不同因子的組合。一種方法是我們同時買進不同的單因子基金，另一種方法是買入一隻多因子的基金。如果不考慮費用的問題，那麼兩種方法顯然都是可行的。但在我們看來，第二種方法是更有效率的，原因如下：
交易成本更低：多因子基金可以在交易前對不同因子的淨成本做出預估，這樣就避免了不必要的換手及其帶來的交易成本，從而降低投資者的稅收負擔（印花稅）。
聯合效應：如果在不同的因子風格下，一隻股票都被選中，無疑會大大提高這隻股票的吸引力及其帶來未來收益的幾率。因此在一隻多因子基金中某隻股票被賦予較大的權重，無疑說明我們擁有了一隻非常值得投資的股票。
維持主動風險：將很多單因子基金組合在一起，實際上降低了我們組合的主動風險，因為不同的基金之間可能存在對沖的效應。這並不是什麼壞事，除非會導致我們的預期超額收益大大降低。而在多因子基金中，如何承擔主動風險可以由我們自行決定。
當然我們還需要強調，多因子基金可能會導致我們無法很好地實現投資組合的分散化，或者使得我們很難控制組合對某個因子的暴露，並且更為重要的是，這樣的方法可能喪失了Smart Beta最初的美感。但我們認為這會是Smart Beta一個必然的發展方向，其中的利弊得失需要投資者自己來權衡。
更進一步：多資產中的多因子產品（多空組合）
你一定還記得我們之前寫的那個Smart Beta的公式。
這個公式告訴我們，只要你購買了Smart Beta產品，你就擁有了兩個東西，一個是傳統的市場組合，另一個是Smart Beta產品設計下相對於傳統組合的多空組合。在純多頭的情況下，我們不必也無法考慮如何進行多空取捨，一切只依賴於我們如何進行Smart Beta的設計。但我們不妨大膽一點，不必被純多頭這個框架束縛了手腳。
你可能會覺得，這樣的方法似乎已經把Beta這個詞都抹掉了，但是我們不認為是這樣，我們想把多空組合稱之為“風格溢價”，它也是Smart Beta的一種形式，只不過我們做多聰明的一部分，做空“蠢”的那一部分。這樣的雙邊交易模式帶來的好處是，純多頭Smart Beta會隨著市場漲跌而起伏，但多空組合會有助於我們熨平波動。
而另一方面，我們為什麼又要只聚焦於股票一種資產呢？常見的價值、動量或者低波動的現象，在其他資產市場，比如債券、貨幣和現貨市場中也一樣常見。如果你認為低價股比高價股的預期收益更高，那麼其他市場沒有理由不按這樣的思路運作。數據表明，我們在股票市場中使用的因子在其他種類的市場中一樣有效，那麼只要我們能找到合理的經濟學含義，那麼我們前述的所有內容都可以移植到其他市場中去。只不過，如果我們使用的是純多頭的策略的話，要進行跨資產的組合會非常困難。
在使用1990-2013年的數據進行檢驗之後發現，聯合的風格溢價方法在跨資產的組合中是可行的。既然我們打破了Smart Beta只能做多的傳統觀點，那麼我們也不介意強調這個方法可以用在跨資產的實踐中。
結論
Smart Beta作為幾十年來學術界和實務界經驗總結的產物，可以幫助投資者更好地理解和捕捉價值加成帶來的收益。這個概念並不像它宣傳的那樣新，但也為金融產品的透明化做出了巨大的貢獻。
當然我們仍然有巨大的空間去討論到底什麼樣的因子或者資產的組合形式是最有效的，而本文的目的是幫助讀者能夠更好地辨別Smart Beta策略的目的和種類，以及它們擁有怎樣的潛力和可能性。
最後，由於很多投資者把Smart Beta等同於指數投資，這往往導致產品最後變成了成本導向。儘管Smart Beta本身的目的十分直接，但正如我們在第一張圖裡看到的，實際上主動能力的高下，才是決定Smart Beta成效高低的關鍵。我們沒有避諱成本對於擴展的Smart Beta產品可能產生的影響，但我們始終強調，對於投資來說，可能更重要的是買了什麼，而不是花了多少。
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