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保持智能测试智能:连续倾斜的多个因素

保持智能beta智能:多因素的顺序倾斜

作者:Tom Goodwin,Sr。研究总监

188金博宝富时罗素2015年智能测试调查发现在评估一个以上的智能beta策略的受访者中,超过半数的人有着相同的目标:理解策略是如何结合起来工作的。为了解释这一点,我们最近探索相结合的影响因素指标,发现有聪明和not-so-smart-approaches。我们已经确定了顺序倾斜作为一种有效的方法,因为它可以提供多因素暴露而不稀释指数多样化。

随着对智能beta策略的兴趣增加,也有多种方式结合。在现在接受智能beta的市场参与者中,越来越多正在评估如何使用这些策略来实现多个风险因素。但是,他们现在面临的挑战之一是如何利用多因素暴露的多样化效应,而不使这些因素本身相互抵消。.

实现指数内多因素暴露的两种常用方法是在多个单因素指数上平均股票权重(复合指数方法),或者使用平均目标因素的创建一个因素指数(复合因子方法)。然而,平均往往导致一个温和指数暴露在所有因素。.

由此产生的稀释指数因素暴露可以转化为失去多元化效益。例如,弱在索引提供有限的下行风险等级的品质的保护在风险环境中,价值有限的接触在索引时将限制指数的上行性能市场周期的回报奖励价值风险溢价。.

一个不同的因素权重方案真的能避免这个因素的陷阱吗?吗?我们的研究指出连续倾斜可能指数的解决方案。在连续的倾斜,索引权重首先倾斜到第一个兴趣因素,然后,结果倾斜到第二个因素,等等。下面的图比较因素的综合指数方法与顺序倾斜。虽然这两种方法结合的三个因素值,质量与波动性该图表显示,多重倾斜方法始终保持对每个单一因素的显著更多曝光。.

FTSE开发的主动因素暴露:单因素指标和多重倾斜方法

资料来源:FTS188金博宝E Russell截至2001年9月30日至2014年12月31日。因素暴露是每月平均曝光量。过去的表现不能保证将来的结果。返回显示可能反映了假设的历史表现。请参阅免责声明的重要法律披露。.


连续倾斜的成功保留有意义的接触多种因素指数说明采取了一种整体的手段结合因素的重要性在一个索引。乍一看,简单的平均个人因素分别在索引或组合可能似乎是最简单的方法将多个因素的策略。但正如我们所展示的,这种方法可以否定最好的意图。


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