作为金融领域首个被广泛认可的资产定价模型，Capital Asset Pricing Model（CAPM），其对金融行业的影响力可谓相当深刻。今天市场上不论专业或非专业的投资者，都或多或少了解（至少听说过）beta 这个希腊字母背后所描述的经济意义，它也出现在大大小小各种不同的行情软件界面的显眼位置。正是CAMP，是最早提出并量化beta这个概念的定价模型，而该模型的提出者也获得了诺贝尔经济学奖。

跟其他资产定价模型一样，CAPM自其诞生以来便饱受争议。其中最引人关注的便是，从该模型可以表明收益与风险存在确定的正向相关性，即“风险越大”肯定“收益越大”。但是人们观察到，在股票市场往往并非如此：全市场波动最大的一组股票（例如beta值最大的10%股票），它们的平均收益要显著低于波动最小的一组股票，这在近些年的海外股票市场表现得尤为突出，投资于Low Volatiliy/Low Beta的Smart Beta ETF也几乎成为了各家资产管理公司标配的产品之一。上述这种市场现象，学术界普遍称之为 Low-Volatility Anomaly（低波动率异常）。

近年来，越来越多的学者倾向于使用行为金融学的理论，尝试解释传统金融学无法很好解释的市场现象，Low-Volatilty Anomaly便是其中研究最为火热的一个课题。简单来说，行为金融学认为市场上之所以存在传统金融学所无法解释的异象，主要是因为市场参与者并非完全理性，同时市场套利机制也存在一定的实际限制。基于此学说，学者们提出了各种理论来尝试解释Low-Volatility Anomaly，在此难以逐一列举，只能挑选其中比较有代表性的观点进行分享：

（1）杠杆/做空受限

市场上大多数投资者在杠杆/做空使用上都受到一定限制（例如产品合规要求、杠杆费用过高、投资风格偏好等）。这导致了：第一，为了追求更高点收益，大多数投资者往往更倾向于投资高波动的股票，使得高波动股票相对低波动股票Alpha减少；第二，聪明投资者即使发现市场存在mispricing（定价误差），仍旧难以充分运用杠杆/做空进行套利，或者进行套利的资金太少以致不足以消除mispricing（定价误差）。

（2）“彩票”型股票偏好

相比专业投资者，个人投资者往往投机心理更强，希望能够以小博大，所以对“彩票”型股票更加偏好，而高波动股票的前期表现往往非常匹配“彩票”股的特点，但这类股票在巨幅波动之后大概率将跑输市场，甚至出现大幅回撤（学术界针对“lottery-like stock”也有不少研究，感兴趣的读者可以自行了解一下）

（3）基金经理偏差

首先，对基金经理进行评价很多时候会看他相对基准的跟踪误差（国内更多时候看超额收益），超配高波动股票或低波动股票，均会造成更大的跟踪误差偏离，所以基金经理并没有足够的动力去利用Low-Volatility Anomaly，从而该异象也难以消除；其次，基金经理的激励与基金表现直接挂钩，这也使得基金经理更愿意挑选波动性更高的股票，使得自身的预期收益最大化。

Low-Volatility Anomaly这一现象，在近几年国内A股市场也有所表现，市场关注度明显提升。中证指数公司早在2013年便推出了与Low-Volaitliy相关的低波指数，并逐年丰富该策略在不同选股范围下的指数家族。后续我司量化团队将继续关注该类策略指数的表现，希望有机会进一步分享对其相关的研究心得与体会。

易方达基金 官泽帆

2020年4月

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