2019-07-12 21:37:55
摘要：这几天，广发百发100基金在发行，从新闻看好卖的不得了，不断有读者来问要不要申购，昨天让读者选今日写什么，大多数人“点菜”点的也是这个基金。
所以，就且在基金申购结束后的今天，且让我们来仔细说说这个指数和基金。
中证百度百发策略100指数，其实早在7月8日就已经发布了，有兴趣的朋友可以看中证指数公司的公告。
在发布后一波又一波的宣传上，跟踪中证百度百发策略100指数的广发百发100基金被称为“国内首款互联网大数据指基”，这绝对是个大噱头啊。
当然，你如果仔细审视中证指数公司的公告，就会明白这个定位没有错，但并不完全。
绩优因子+动量因子+大数据因子三因子指数
作为一个指数投资爱好者，在我看来中证百度百发策略100指数严格说是一个绩优因子+动量因子+大数据因子三因子的综合策略指数。
这个评价，其实从编制规则就可以看出，以下是指数对个股选择的标准：
单个股票的综合评分计算如下：
1、综合财务因子：选取净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、EV/EBITDA、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值共8个财务因子，采用因子分析模型，计算每期个股的综合得分，记为综合财务因子；
2、综合动量因子：计算最近一个月的个股价格收益率和波动率，得到风险调整后的动量指标，按照大小从高往低排取前30%记为动量因子，后30%记为反转因子，中间40%部分记为稳定因子，根据量化模型计算的评分记为综合动量因子；
3、搜索因子：对样本空间的股票分别计算最近一个月的搜索总量和搜索增量，分别记为总量因子和增量因子；对搜索总量因子和增量因子构建因子分析模型，计算每期个股的综合得分，记为搜索因子；
4、综合评分：对综合财务因子、综合动量因子和搜索因子，采用Enter回归等算法计算个股内在价值，选取排序最大的100只股票作为成份股。
显然，中证百度百发策略100指数在选股上，首先会用8个财务因子确保这是一个绩优股，借此规避绩差股地雷；其次会用动量因子，选出近期走势较强的股票，借此避免逆市操作。再接下来，才是引入大数据，用搜索因子找出市场关注最大的股票。
不过，也许是为了对策略保密，中证百度百发策略100指数并没详细描述三因子如何最后判定哪些股票入选，所以这三个因子到底在选股中占到的比重各自是多少，同样不得而知。
如果是严谨的学术论文，那么最起码要做个归因分析，在控制了财务因子和动量因子之后，看看搜索因子的超额收益率贡献究竟有多少。不过对于一个商业指数，显然不能如此要求——尤其是这个指数为了发行产品还对细节保密的前提下。
历史表现惊人但不完整
老实说，光光是“大数据”这三个字，号召力也不会那么大。之说以这次很热销，实在是这个指数的历史回报太惊人。
在中证指数7月8日刚刚推出这个指数时，中证指数公司有披露过历史数据：
模拟数据显示，2009年以来，中证百度百发策略100指数年化收益为40.9%，年化波动率为27.9%，而同期沪深300指数年化收益和年化波动率分别为3.3%和24%。
请注意，不是2009年迄今回报40.9%，而是年回报40.9%。年回报40.9%什么概念，如果你真的能够持续40.9%的年回报，只要10年，你的1万元投资就会变成30.84万元。
等到基金发行前，广发基金披露的历史数据更惊人：
截至今年10月20日，百发100指数今年以来的涨幅高达51.14%，跑赢市场主流指数。如果拉长周期来看，百发100指数的表现则更为惊人，数据显示百发100指数自2009年以来的累计涨幅高达754.76%，远高于同期上证综指29.43%的表现。
以5年11个月上涨754.76%而言，年化回报更要高至43.7%了！！
不过，上述两个历史数据都有一个重要缺陷：回测数据始于2009年，而这几年A股尤其是中小盘股恰好是一个大牛市，没有大熊市的历史数据，难以看出整个策略在熊市中的表现。当然，这可能和百度没有足够的历史搜索数据有关系。缺乏熊市回测数据，这是我的第一个忧虑。
好指数不等于好基金
也许，中证百度百发策略100指数的策略真的很牛，在熊市依然笑傲江湖，但这依然不能打消我的顾虑，因为从好指数到好基金，依然有一个惊险的跳跃。
编制策略指数，是一件很理想化的事情。一般都会设定某个换仓日，然后按照当日的收盘价切换收益——这样的设计对于指数计算当然简单，但是在实际投资者却没那么理想化——大资金要买入一只股票，是会推高股价的，这个学术上被称为“冲击成本”。事实上你看一些靠谱严谨的动量投资论文，都会把冲击成本考虑进去，比如考虑每月换仓如果有0.5%的成本，这个指数是否还依然具有超额收益。
从这次广发百发100基金限量发行30亿元来看，显然基金公司也意识到了这个问题，不想把基金规模搞太大。但是30亿元下冲击成本会有多大干扰，我依然有担忧。
从此前广发百发100基金拟任基金经理的访谈来看，他倒是自信满满的：
单只股票才3000万，这个量级的资金不足以撬动或推升股价的上涨，而且我们会在投资端采用算法交易系统以降低冲击成本。
但真的那么轻松？刚刚查看了下中证百度百发策略100指数的成分股，这100只股票从年初迄今的日均成交额中位值是6615万元，而30亿元分摊到100个成分股，按照指数设定的等权重，每只股票的仓位是3000万元，对于一天成交6600万元的股票，要以指数理想化的收盘价买卖3000万元的股票，在我看来恐怕不是容易的事情，到底冲击成本会是多少真不好说。
当然，冲击成本应该对中证百度百发策略100指数不会致命，毕竟即使按照每个月1%冲击成本计算，年回报也不过是从40%+降低到30%左右，依然是很牛的指数——但是如此吸引力就要减少不小了
——毕竟30%的年化收益10年里只能把1万变成13.79万元，和之前算的30.84万元要差不少了。
所以，我很期待看看广发百发100基金运作之后每个月的实际表现相比指数到底会有多大差距，要是真的如基金目标所言能够把年偏离度控制在6%以内，那么我不得不说广发的指数化投资技术还真不错。
关于大数据和动量的几句题外话
关于百度百发100，该说的就这些了。不过顺着这个话题，可以说几句题外话：
1.关于动量。我是个动量投资者，我喜欢这样追涨杀跌永远不和市场对着干的操作思路。如果你对这个理念有兴趣，可以参看几篇旧文：【揭秘】一套影响3200亿美元资金的交易系统，法玛之后的投资秘诀,用绝对动量轻松捕捉大牛市,如何用ETF把握二八轮动
2.关于大数据。虽然百度基于搜索量的大数据我们用不到，但是申万金融工程团队近期推出了一个基于新闻报道的新闻大数据舆情分析系统至少可以让我们也从大数据中享受到一些先进技术，用这个系统跟踪行业、个股热点那是极其方便。
