原标题：Smart beta 和多因子组合的最优混合

摘要

文献来源：Dopfel, Frederick E., and Ashley Lester. “Optimal blending of smart beta and multifactor portfolios.” The Journal of Portfolio Management 44.4 (2018): 93-105.

推荐原因：随着机构投资者增加对smart beta基金的配置，以及多因子投资方法带来的复杂性提升，投资者们需要一个smart beta产品组合的配置指引。在设计一个多样化和高效的投资组合时，需考虑到因子的偶发性敞口和特殊敞口。因此，本文开发了一个标准框架，以供投资者们在投资组合中对单因子和多因子smart beta进行混合。本文还提供了一个案例，用于演示如何应用该方法来获取一个更好的投资组合。

1. 评估smart beta和advanced beta的投资组合

Smart beta是指基于规则的做多市场敞口，期望获得的风险调整后收益能超过市值加权指数。Advanced beta又称多因子组合，是由一些smart beta或其它因子自下而上构建的。与其它的主动投资组合类似，在任何时期，一个独立的smart beta或者advanced beta策略可能相对于基准来说会超预期或者低预期。基于这些变化以及对smart beta择时的挑战，一个混合smart beta组合具有意义并且受大多数分析师推荐。但是，这并不意味着我们应该将每一个新的smart beta都加入到我们的投资组合中。

我们需要一个标准去测试新的smart beta是否有可能为投资组合带来附加价值。满足附加价值的标准需考虑两个问题。第一，我们能否通过现有的策略来解释候选策略的表现？ 第二，如果候选策略并没有重复已有的策略，那么额外的(残差的)敞口是否具有吸引力？严格来说，我们要问的问题是，在控制一般投资组合的风险敞口后，候选策略是否显示出正alpha。

基于ESBs的因子模型：本文首先定义了一个基于ESBs（elementary smart betas）的因子模型用于回答上述问题。

ESBs：是一个具有代表性的Smart beta集合（该集合中的因子数量较少），具备可投资性。

ESB因子：一个smart beta关联指数的超额收益。

基于ESBs定义的因子模型为：

选择ESBs：由于价值、规模和动量因子（来自Fama-French-Carhart）已经被研究和实践了数十年，因此我们将其定义为ESBs的初始因子。本文中使用的价值、规模和动量指数均为MSCI全球指数（ACWI）版本，因为该版本的指数具有成本低，跟踪误差小和可投资性。此外，我们从过去的研究中确认了价值、规模和动量的主动收益之间无相关性，价值和动量之间为负相关。