低波动率异常——检验证据

传统金融理论认为, 投资者需要承担更高风险才能获得更高回报。 然而,瀚亚投资的分析证实,从长期表现来看,低波动率股票往往优于高波动率股票,并且这种异常现象在全球股市中广泛 存在。这种以低波动率获得市场收益的能力为希 望接触股票市场但又不喜欢大幅波动的投资者提 供了有吸引力的方案。

Ben Dunn, 量化策略主管

2019年5月


经过一段相对平静的时期后,市场波动和投资者的不确定性回归,低波动率投资最近又开始涌现。

截至2018年11月底,MSCI ACWI最低波动率指数表现优于其全球基准625个基点1。其亚洲同行的表现甚至更好——同期MSCI AC亚太(日本除外)最低波动率指数比大盘高出780个基点 ²

低波动率异常是低波动率策略的核心。这种异常指的是,有悖于传统金融理论,低风险资产 (以波动率衡量)如何在长期内跟进,甚至可能超越高风险资产收益。

藐视常规

根据20世纪60年代引入的资本资产定价模型(CAPM),资产收益率应与风险大小(或波动率)成比例。因此, 资产收益应该是无风险收益与因承担市场风险而获得的超额收益的结合。市场风险由资产的β值,即其对整体市场收益的敏感度来衡量。高β股票被认为更具波动性——上涨时,其攀升幅度超过市场;下调时,其下跌也更为严重。

资本资产定价模型推出后不久就遇到了挑战。1967年,Pratt观察到,1926至1960年间,美国高风险股票并没有像该模型预测的那样表 现出更高收益。Black,Jensen和Scholes(1972)分析了1926至1966年美国股票的投资组合,发现低β值投资组合的平均收益率确实高于资本资产定价模型预测的收益率。

从那时起,世界各地的许多股票市场,甚至其他资产类别市场,都出现了对低波动率异常 的观察。Baker和Haugen(2012)证实了1990至 2011年间21个发达市场和12个新兴市场存在低波动率异常3

有多种理论可以解释为什么会存在低波动率异常以及低波动率异常持续存在的原因。许多都是行为学理论, 包括:

彩票效应: 波动性股票类似于彩票,潜在收益很大,但获得回报的概率很低。投资者通常会支付过高的溢价。

代表性启发式: 投资者将高波动率与过去的魅力股(如亚马逊、网飞公司、苹果公司)相 联系,因此支付过高价格, 希望拥有下一个“大牌股”。

过度自信偏差: 投资者对他们预测未来的能力普遍过于自信。低波动率股票通常具有更可预测的未来现金流量,过度自信的可能性因此变小。

检验证据

研究任何量化因素时,最好分析跨越了几个 商业周期和大型市场事件的数据。这样做通常困难较大,因为代表该因素的历史数据不一定总能找到。

然而,就波动率因素而言,近几十年的股票收益历史数据是可以获得的,特别是美国股市。

我们的分析囊括了500只美国最大的股票(按市值计算)从1973年6月到2018年11月45余年每天的情况。基于最近60天的波动率,股票被分成五分位。 第1分位(Q1)包含前20%或最低波动率股票, 第5分位(Q5)包含后20%或最高波动率股票。

这种相对简单的策略仅用于突出低波动率股票和高波动率股票的长期表现差异。实际上,低波动率策略会包含许多其他因素,包括股票换手率限制、交易成本、国家和行业情况等。

我们的研究结果清楚地表明了低波动率策略的一个重要特征——通过在市场下跌时所减少的损失来减少市场上升时所需的攀升。这通常被称为 “以少博多”。重要的是,在较长期视角下,即使市场上涨(标准普尔500指数在此期间年化收益10.4%),低波动率投资组合的表现也优于标普指数和高波动率投资组合。(见图1)。

图1:低波动率投资组合和高波动率投资组合 的累计收益总和(1973年6月至2018年11月)4

我们注意到,大部分时间内,低波动率投资 组合和高波动率投资组合的表现大体相似。然而, 很明显的是, 当市场迅速走高时, 低波动率投资组合往往滞后。反过来,当市场急剧下跌时,低波 动率投资组合更具抵御性。有两个值得注意的时 期,其间低波动率和高波动率投资组合突出了这 种模式。一个是1999至2002年科技行业泡沫时期, 另一个是2007至2009年全球金融危机和随之而来 的复苏时期。

扩大范围

当我们将分析对象扩展到美国以外的其他区 域市场时,就低波动率和高波动率投资组合而言, 我们观察到了非常相似的结果。

综上所述,

  • 低波动率投资组合的长期表现更优异。
  • 低波动率投资组合在快速上涨的市场中滞后
  • 低波动率投资组合在急剧下跌的市场中表现更优异。

下面的图2显示了我们对1996年2月至2018年11月不同地区的分析。鉴于美国市场以外的历史数据有限,我们采用标准普尔市场指数分析每个地区超过22年的情况。为了便于比较,我们在分析美国市场时采用了相似的范围。

图2:高波动率组合和低波动率组合的累计收益总和(1996年2月至2018年11月)5

获取高收益无需高风险

虽然低波动率股票的优异表现令人信服,但其风险调整后收益更高才是最引人注目的。投资者基本上可以在不承担更多风险的情况下获得更高收益,风险调整后收益更高就反映了这一点。下表(图3)通过显示图2中不同投资组合的年化收益、波动率和风险调整后收益,清楚地表明了这一点。

图3:不同地区年化收益率和波动率比较6(1996年2月至2018年11月)

利用低波动率异常

低波动率策略能够在长期内提供类似市场的回报,但却比市场波动率低得多,这是极具吸引 力的。希望接触股票市场但又想避免大幅波动的 长期投资者可以考虑使用低波动率策略来帮助管理风险。重要的是,没有理由认为支撑低波动率异常的行为偏差不会继续存在于各个市场。

从短期来看, 低波动率策略的表现会受到市场方向和市场实力的影响。2017年, 当股市强劲而稳定地攀升时, 低波动率策略正如预期滞后。在2018年后几个月低迷且波动的市场中,低波动率策略的表现优于市场。如果2019 年还像2018年那样,鉴于持续的贸易紧张局势,对量化紧缩以及对其他市场不确定性的担忧,低波动率策略可以帮助投资者应对市场波动的加剧。


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Ben Dunn

量化策略主管

来源:
1MSCI, 截至2018年11月底。优异表现是指MSCI ACWI最低波动率指数与MSCI ACWI指数的美元收益率相比更出色。
2MSCI, 截至2018年11月底。优异表现是指MSCI AC AP(日本除外)的最低波动率指数与MSCI AC AP(日本除外)指数的美元收益率相比更出色。
3根据之前24个月波动率进行的股票十分位数收益分析。
4瀚亚投资, Datastream, 截至2018年12月。
5瀚亚投资,MSCI,S&P,Bloomberg,Datastream,截至2018年12月。
6瀚亚投资,MSCI,S&P,Bloomberg,Datastream,截至2018年12月。