低波动率策略在投资组合中的作用
低波动性股票策略吸引投资者的原因有很多。首先，它们有助于在市场动荡时期保持我们的投资组合投资于股票。其次，如果构建得当，它们的风险调整后回报率通常高于波动性较高的策略。
虽然对低波动性策略的一般调查显示，它们确实能保护投资者免受市场驱动的风险，但人们经常忽视的是，这些策略可能分散性不足或风险控制不足。为此，我们将研究有效的低波动性投资组合构建过程的关键组成部分。这些要素使构建的低波动性投资组合比标准低波动性策略具有更高的分散性和明显更好的风险调整后回报。
低波动率策略：三个潜在缺点
低波动性股票可以在较长时期内带来溢价。虽然它们相对于市值加权指数，在熊市中既能降低波动性，又能保护资本，但并非所有低波动性策略都能达到同样的效果。事实上，许多市面上的低波动性策略都存在一些共同的缺点。
1. 缺乏多样化
逆波动率和最小方差优化是低波动率策略中的两种常见方法。在逆波动率投资组合中，股票的投资组合权重与其风险成正比。此类投资组合会惩罚高波动率股票并奖励低波动率股票。它们也可能高度集中。同样的批评也适用于最小方差优化技术，它在没有各种约束的情况下，也可能使投资组合在一只或多只股票中的权重过高。
2. 受到其他奖励因素的负面影响
价值、动量、高盈利能力和低投资是多年来让投资者获得回报的因素之一，但低波动性策略可能会低估这些因素，并对长期风险调整后的表现构成拖累。
3. 行业和地区风险敞口过大
低波动性投资组合可能具有持续的行业或区域风险，从而可以消除宏观经济风险。
建立低波动性投资组合的更好方法
低波动性投资组合中存在多种与分散化和风险相关的挑战。为了解决权重过高的问题，我们可以通过基于多个优化框架选择权重并引入稳健的权重约束来构建更加分散的低波动性投资组合。由于其特定的架构，每个模型都存在参数估计风险。通过对多个模型进行平均，我们可以减少依赖单一框架所带来的大部分模型风险。此外，如果没有大量有时是临时的约束（例如股票或行业的最小-最大权重），给定模型可能会产生过度集中或分散化不足的投资组合。为了解决这个问题，我们使用所谓的规范权重约束，它比临时的、依赖于样本的约束更能避免集中。（我们还采用主成分分析（PCA，一种统计技术）来消除我们构建投资组合的协方差矩阵的噪声。）
解决低波动性策略中多样化问题的另一种方法是增加投资组合的因子强度。当应用于单只股票时，该指标只是投资组合中各个因子暴露或贝塔系数的总和。因此，如果我们为低波动性投资组合选择股票，我们会优先选择那些对低波动性因子暴露程度较高的股票，但我们也希望过滤掉对其他奖励因子有显著负面暴露的股票。通过实施此类过滤，我们的低波动性股票将最大限度地获得对价值、动量和其他奖励因子的正向暴露。因此，在低波动性因子表现不佳的环境中，其他因子可能能够“弥补不足”，并保护投资组合免受投资组合在没有此类过滤的情况下可能遭受的一些损害。
每项奖励股票因子都会受到宏观经济因素的影响。当然，哪个因子对宏观经济风险的影响最大将取决于宏观经济环境或制度。国家或地区特定的驱动因素解释了投资组合的大部分宏观风险，因此我们可以通过构建相对于市值加权基准在地理上中性的投资组合来降低这种风险。由于宏观风险也常常受行业驱动，因此选择行业内波动性较低的股票可以降低宏观风险。行业是重要的考虑因素，因为低波动性策略可以增加对利率和其他形式风险敏感的特定行业（如公用事业）的权重。
就实证结果而言，下图显示，与市值加权指数和标准低波动率指数相比，采用因子强度过滤器的低波动率投资组合可实现显著的风险调整回报。这适用于美国和发达市场的低波动率策略。
低波动性股票策略绩效和风险衡量指标
美国统计数字
| 2002 年 6 月 21 日至 2023 年 9 月 30 日 (里拉/美元) |
市值加权 | 强劲低波动性 战略 |
MSCI 最低 挥发性 |
| 年化回报率 | 9.41％ | 9.85％ | 8.92％ |
| 年化波动率 | 19.35％ | 15.81％ | 16.17％ |
| 夏普比率 | 0.42 | 0.54 | 0.47 |
| 最大回撤 | 54.6% | 43.0％ | 46.6％ |
发达市场统计数据
| 2002 年 6 月 21 日至 2023 年 9 月 30 日 (里拉/美元) |
市值加权 | 强劲低波动性 战略 |
MSCI 最低 挥发性 |
| 年化回报率 | 8.32％ | 9.45％ | 7.96％ |
| 年化波动率 | 16.16％ | 12.79％ | 12.09％ |
| 夏普比率 | 0.43 | 0.63 | 0.55 |
| 最大回撤 | 57.1％ | 45.6％ | 47.7％ |
正如下图所示，上述过程将导致美国和发达市场投资组合的因子强度显著提高。
低波动性股票策略中的因子强度
美国因子强度
| 2002 年 6 月 21 日至 2023 年 9 月 30 日 (里拉/美元) |
强劲低波动性 战略 |
MSCI 最低 挥发性 |
| 因子强度 (Int) | 0.43 | 0.21 |
发达市场要素强度
| 2002 年 6 月 21 日至 2023 年 9 月 30 日 (里拉/美元) |
强劲低波动性 战略 |
MSCI 最低 挥发性 |
| 因子强度 (Int) | 0.47 | 0.25 |
如下表所示，这种方法还可以减少跨地区的宏观风险。
低波动策略中的宏观风险敞口
美国风险敞口
| 2002 年 6 月 21 日至 2023 年 9 月 30 日 (里拉/美元) |
强劲低波动性 战略 |
MSCI 最低 挥发性 |
| 短期利率 | –1.23 | –1.43 |
| 期限利差 | –3.16 | –3.16 |
| 默认传播 | 1.35 | 1.41 |
| 盈亏平衡通胀 | –3.75 | –4.17 |
发达市场风险敞口
| 2002 年 6 月 21 日至 2023 年 9 月 30 日 (里拉/美元) |
强劲低波动性 战略 |
MSCI 最低波动率 |
| 短期利率 | –1.21 | –1.95 |
| 期限利差 | –3.17 | –4.00 |
| 默认传播 | 1.62 | 2.28 |
| 盈亏平衡通胀 | –4.21 | –6.04 |
结论
低波动性股票投资组合可以成为投资者投资组合的宝贵补充。它们允许资产所有者即使在市场动荡的情况下继续投资股票。然而，并非所有低波动性策略都是一样的。许多策略缺乏防范集中度和宏观风险所需的多元化和风险控制。
为此，本文概述的投资流程采用各种措施来确保必要的风险控制水平。在重点介绍的两种技术中，第一种通过模型平均来减轻集中度风险，第二种应用过滤器来剔除低因子强度的股票。
通过部署这两种方法，在关注区域和行业风险的同时，我们可以通过相对于标准低波动性基准的不同市场和宏观环境来提高投资组合的多样化程度并降低风险。
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