直到最近，新兴市场 (EM) 股票一直是投资界的宠儿。这又有何不可？对于大多数投资者来说，具有高回报前景且具有潜在多元化潜力的资产类别似乎是一份礼物。对于主动型管理者来说，新兴市场股票代表着投资于效率较低的市场部分并借此展示其投资技巧的机会。
然而，在过去五年左右的时间里，新兴市场股票作为一种资产类别的前景已有所减弱。这是因为新兴市场股票的表现明显逊于发达市场。
新兴市场股票表现与美国股票表现
五年年化回报率
| MSCI 新兴市场指数 | 1.31％ |
| 标准普尔 500 | 11.34％ |
然而，并非所有新兴市场股票策略都令人失望。新兴市场因子策略（尤其是多因子新兴市场股票方法）在绝对值和相对于更广泛的新兴市场股票领域都表现良好。在这里，我们概述了新兴市场股票投资不断变化的格局，并描述了一种避免了新兴市场股票同行陷阱的多因子投资流程。
不断变化的新兴市场格局
近年来，一些新兴市场未能充分发挥其发展潜力。另一些则屈服于政治或军事冲突。例如，土耳其和俄罗斯曾经在该领域占据突出地位，但后来失宠，要么在核心指数中获得的权重大大降低，要么被完全排除在外。另一方面，沙特阿拉伯和泰国等国在同一指数中的权重大幅增加。
新兴市场投资已变得更加复杂，因此，管理者需要采用更复杂的方法来成功解读和管理新兴市场投资组合。例如，对俄罗斯和土耳其的专业知识不再像以前那么有价值，因此管理者必须扩大对可投资新兴市场篮子中新进入者的知识。当然，这种专业知识并非一朝一夕就能实现的。那些不依赖量化流程的基本管理者必须培养必要的技能来驾驭新的新兴市场格局。这是一个艰巨的挑战。
MSCI 新兴市场指数：截至 2023 年 3 月 31 日的市场权重
如何获取新兴市场股票的股权因子溢价
下图显示了新兴市场股票及其表现数据。特别是过去三年，根据我们下面描述的流程构建的多因子新兴市场策略的表现优于以 MSCI 新兴市场指数为代表的广泛新兴市场，以及更普遍的标准新兴市场股票因子策略和主动新兴市场交易所交易基金 (ETF)。
问题是：这样的表现是如何实现的？
新兴市场股票表现：绝对回报
| MSCI 新兴市场指数 | 稳健新兴市场多因子策略 | MSCI 新兴市场多元化多因子指数 | 主动新兴市场 ETF 总量 | 新兴市场多因子 ETF 综合指数 | |
| 年初至今 (2022 年 12 月 31 日至 2023 年 6 月 30 日) |
5.10% | 9.18％ | 4.33% | 6.04% | 4.53% |
| 一年 | 2.22% | 11.76％ | 4.27％ | 2.78％ | 3.29％ |
| 三年 | 2.71％ | 8.08％ | 6.61％ | 2.78％ | 4.65％ |
| 五年 | 1.31％ | 2.33% | 2.22% | 1.96％ | 0.68% |
如何构建稳健的新兴市场股票因子策略
这些结果是四步投资流程的产物。我们方法的核心是六个股票因子，这些因子多年来已得到数十位研究人员的验证：价值、动量、规模、低波动性、盈利能力和低投资。这些因子不仅具有明确的经济解释，而且还在不同的地区和市场环境中提供了可靠且有据可查的系统溢价。这在一定程度上是由于它们之间的相关性较低，如下图所示。
低因子相关性意味着更平滑的周期性
多空因子相关性
步骤 1
我们首先针对每个因素构建投资组合，从更广泛的新兴市场中挑选股票。在流程的第一阶段，我们根据股票对特定因素（例如价值）的单一敞口来筛选股票。
第 2 步
接下来，我们评估剩余股票对特定因子投资组合的单独敞口以及对其他因子的敞口。此步骤的目标是根据其总体“因子强度”或对广泛因子的单独敞口（贝塔系数）的总和进一步优化投资组合股票。通过这样做，每个单独的因子投资组合都会保持对其所需因子的强烈倾向和对其他因子的积极敞口，而不会牺牲对其目标的敞口。这在多因子环境中特别有用，因为投资者希望接触所有有回报的因子。
低因子相关性使多因子投资者能够平滑周期性
| 1970 年 12 月 31 日至 2022 年 12 月 31 日 |
低的 挥发性 |
小的 尺寸 |
价值 | 高的 势头 |
高的 盈利能力 |
低的 投资 |
| 不带因子强度过滤器的单因子套管 | ||||||
| 接触期望 因子倾斜 |
0.17 | 0.26 | 0.26 | 0.15 | 0.23 | 0.30 |
| 因子强度 | 0.31 | 0.40 | 0.51 | 0.31 | 0.41 | 0.45 |
| 带因子强度过滤器的单因子套 | ||||||
| 接触期望 因子倾斜 |
0.16 | 0.24 | 0.26 | 0.17 | 0.25 | 0.26 |
| 因子强度 | 0.47 | 0.71 | 0.72 | 0.58 | 0.58 | 0.60 |
步骤3
在选定投资组合中的股票后，我们使用四种优化方案为每个股票生成投资组合权重——最大分散化、分散风险加权、最大去相关和最大夏普比率。
这样做有两个原因。首先，我们希望从我们的因子投资组合中消除任何残留的特殊、特定股票风险。我们的目标是收获因子溢价，而不是交易“名称”。其次，由于没有一种建模方法是完美无缺的，我们还希望减轻任何一个优化模型中潜在的模型风险。
步骤4
最后，我们对每个单独的因子投资组合进行同等权重，以构建最终的多因子 EM 策略。为什么要对各个风险因子进行同等权重的分配？因为它可以避免估计风险，并允许投资者获得去相关性和溢价周期性的好处，如下图所示。
平等加权最大化因素去相关性带来的效益
多空奖励因子的年回报率
结论
过去几年，许多新兴市场股票策略的绝对和相对表现都不佳，这主要是因为可投资新兴市场环境的变化。之前几家新兴市场领先者的发展遭遇挫折或受政治动荡影响，而许多以基本面为导向的主动管理者未能适应。
我们的量化多因子策略为新兴市场股票投资的挑战提供了解决方案。与更广泛的新兴市场和该领域的主动管理者相比，该策略表现良好。为什么？因为它强调多元化、风险控制和收获因子溢价，而不是选股。
因此，对于寻求强劲的新兴市场股票策略来补充其他股票投资的投资者来说，还是有希望的。
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图片来源：©Getty Images / Dar1930
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