浅谈低波动率策略

2016年已经悄然结束，量化君问了身边的很多朋友，挣钱了没？出乎量化君意料，大多朋友都有挣，而且挣得五花八门，有挣个毛线的，有挣个锤子的，更有甚者挣个鬼的。看到这些如此骄人的战绩，量化君也不得不为他们流下喜悦的泪水。

所谓以史为镜可知兴替，喜悦过后，量化君开始回顾2016年的市场行情，基本上是年初大跌，年中震荡反弹，年末股债双杀再度下挫。与之相伴的是黑天鹅频繁起飞，包括A股熔断、英国脱欧、特朗普当选、人民币持续贬值、意大利公投失败等等。

总的来说，金融市场的波动性在不断加剧，在市场前景不明的情况下，投资者希望能够得到更好的下行保护。而根据晨星统计，自2015年6月到2016年6月，全球流入最低波动率策略的资金高达171亿美元，远超其他因子投资策略。这说明低波动率正在赢得投资者越来越多的青睐。

那么波动率是什么呢？它通常可以用于衡量股票的风险。这里有读者可能会疑惑，不是说高风险高回报么，难道低风险能带来更高的回报？

实际上，早在上世纪70年代初期，学者们首次对60年代中期发展的资本资产定价（CAPM）理论（其核心为回报和风险正相关，高回报是对承担高风险的补偿）进行数据检测时就发现，低贝塔股票的回报要高于理论预测值，而高贝塔股票的回报要低于理论预测值。

低波动率策略可以通过规避波动剧烈的股票以及选取表现更稳的股票，将下跌风险降至最低。在中长期内，经风险调整后的低波动率指数整体跑赢基准指数。这一现象有充分依据，被称为“低波动率异常”。

对于这一现象有几种解释：
一是“杠杆厌恶/限制说”，个性理性发展为集体的非理性；
二是金融行为的“彩票偏好说”，高波动率的股票的回报表现很类似彩票，虽然大多数时间回报低甚至亏损，但依然有赚大钱的可能，吸引了许多投资者的参与。近期有研究显示，这个说法的解释力最强；

三是资产管理的“委托-代理”关系造成的游戏规则，因为共同基金行业比较的是跟踪误差而非回报；
四是“分析师过度乐观说”。

就在学者们为寻求解释而孜孜不倦地发表论文的时候，该策略已经受到金融业内的追捧，华尔街已经迅速行动推出产品来抢占市场。其中的代表作就是SPLV（PowerShares S&P 500 Low Volatility Portfolio）。

这个策略在国外市场表现不错。那么在A股市场，低波动率是不是也有同样的效果呢，量化君来为大家测算一下。

我们选取了沪深300的成份股作为观测样本，定义波动率为调仓前120个交易日的日收益率标准差。从20050408到20161231，每月第一个交易日计算各个股票的波动率，选取波动率最小的60个股票来替换之前的持仓。新持仓股票的权重以波动率倒数来计算，也就是说波动率越小的股票分配的权重越大。

数据来源：博时基金
从回测结果来看，低波动率策略在A股也是有一定效果的。当然量化君也提醒大家，这个策略只是基于历史数据的一个回测，并不代表未来也一定有效。另外国外的低波动率ETF概念被炒作太多，导致大量资金进入，已经出现了价格压力，有被抛售的迹象。最后这个策略还有很多需要斟酌的细节，有待我们进一步完善。

量化君将会持续跟踪这个策略，期待再次与大家进行分享～

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