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2015-10-30每周指数基金定投播报——自带再平衡策略:等权重指数

 昵称23196997 2016-05-04

2015-10-30每周指数基金定投播报——自带再平衡策略:等权重指数

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        今天介绍一个挺有意思的细分策略指数:等权重指数。

为啥要研究策略指数?

        有朋友问过,很多策略指数没有对应产品、或者产品买不到,那为啥我们还要研究它们?

        我们以前说过指数编纂的演化史。里面提到过,指数基金从最早的价格加权,演化到市值加权,再到现在策略加权开始兴起。指数已经越来越不满足于仅仅是对平均值的统计,开始涉足投资决策层面。例如红利指数,将股息率作为主要的权重依据;雪球指数将大v的选股能力作为主要权重。

        策略指数是一个宝库。它存在的最大意义不是说能赚多少钱,而是它帮我们验证了策略有多大的有效性。这有点类似物理学实验,我们通过实验,得知了客观事物的一般规律。策略指数也是如此,它帮助我们验证了哪些策略是切实有效的。


什么是等权重指数?

        例如上证180等权,沪深300等权。顾名思义,这些等权重指数的成分股和原指数是一样的,所不同的是,不再按照市值来加权,而是分配给每个成分股完全相同的权重。
        作为基金来说,就是分配给每个成分股相同的资金量。

        刚建仓的时候每个成分股都是相同权重,但是涨跌幅度和速度都不同,这导致一段时间后权重也不同了。所以等权重指数一般每隔一段时间强制再平衡一次,一般是一年一次。


等权重指数的优势:再平衡策略加持,能够跑赢原指数

        以前我们说过,能够被拿来建立指数的策略,大都是经过很长时间验证有效的策略。例如依据高股息策略建立的红利指数,依据同股同权建立的AH精明指数。等权重指数所依据的再平衡策略也是非常有效的策略。

        策略加权的指数大多比市值加权的指数要优秀一些。那么等权重指数是不是会比标准指数更优秀呢?

        答案是yes。

        我们以事实来说明。
        目前A股上证指数和中证指数都有对应的等权重指数。例如300等权重、500等权重。等权重指数一般和原指数是同一时间创立,初始点数也都相同。
        这里分别以沪深300、上证180、中证500来说明。

1.300等权

        300等权成立于2004年12月31日,成分股和沪深300完全相同,采用等权重加权,初始点数1000.
        到今天收盘,沪深300为 3534  ,300等权为4515 



2.180等权

    上证180指数是上证大盘蓝筹股的代表。
    180等权成立于2002年6月28日,成分股和上证180完全相同。初始点数上证180和180等权都是3299点

    到今天收盘
    上证180为 7685  ,180等权为9534


3.500等权

    中证500是中小股的代表。
    500等权成立于2004年12月31日,成分股和中证500完全相同,初始点数1000点。
    到今天收盘,中证500 7084 ,500等权为 8353  。

        基本每一个等权重指数都战胜了原指数。这就是再平衡的威力。

        所以一些互联网指数基金,例如百度百发这种基于动态策略的指数基金,也采用了等权重的策略,意图提升长期收益。

等权重指数的“致命”缺点:流动性

        但是百度准备推出第二期互联网指数基金的时候,放弃了等权重策略,改回了市值加权,这是为什么呢?

        因为等权重指数有一个致命的缺陷:流动性。等权重指数的流动性取决于流动性最差的那个成分股。

        百度百发基金募集了几十亿,主要投资中小股,有100个成分股,分到每个股票头上就是近3000万。这个资金量对于很多小盘股来说会已经能产生非常大的冲击成本了。百度也不得不把百发设置为封闭基金,避免后续申购资金量太大。等权重指数基金规模受限于流动性最小的那只股票。
        所以等权重指数基金规模注定受限。

对我们有什么意义?

        虽然等权重指数有缺点,但是它向我们证明了再平衡策略的有效性。如果原指数流动性没啥问题,例如基于蓝筹股的等权重指数,那就是原指数的很好的替代品了。
        如果我们选择的是流动性没有问题的品种,那等权重策略是非常不错的优化策略。例如我们同时看好4-5只个股,而我们不知道哪个会更优秀。我们就可以定期给它们等权再平衡一次。这样大概率会比单纯持有获得更高收益。
        假如再衍生一下,上周我们讲过AH精明指数,也是定期轮动的,也可以大幅跑赢基准指数。如果我们把这两个策略结合在一起,构建一个“AH精明等权指数”,效果会“1+1>2”么?[俏皮]

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