在美国,指数共同基金非常受欢迎。据统计,14%的美国家庭至少投资一个指数共同基金。截止2009年底,359个指数共同基金管理资产接近8366亿美元。2009年投资指数基金的资金净流入量达到558亿美元,而同期股票型基金呈现资金净流出的状态。
统计数据显示,约有7%的指数共同基金跟踪S&P 500指数或国内外其它股票指数,大多数指数共同基金属于股票型。上世纪90年代后半期,股票型指数共同基金飞速发展,其规模占所有股票型基金的比例目前稳定在13.7%左右。
在美国的指数共同基金中,有很大一部分跟踪S&P 500指数。从数量角度,大概有1/3的指数共同基金跟踪S&P 500指数。从资产规模上来讲,大约42%的指数共同基金跟踪S&P 500指数。
海外增强型指数基金概况:研究表明,增强型指数基金能够在不显著增加风险的同时提高收益
增强型指数投资策略融合了被动投资和主动投资的特点,在减少跟踪误差、换手率、费率的同时,综合运用管理人的选股、择时能力,获取超额收益,并且允许适当的,特别是向上的跟踪误差。
2003年以来,全球牛市促进了指数产品的发展,增强型指数基金迎来了属于自己的时代。全球领先的资产管理公司纷纷拓展其在增强型指数产品方面的实力。2007年,全球前25大增强型指数基金管理人的资产总规模达3378亿美元,占其总规模的78.19%。
通 常增强型指数基金的投资策略可分为:个股选择增强策略(Active Stock-based Enhancement Strategy,ASES)、衍生品增强策略(Derivative-based Enhancement Strategy,DES)、优化算法增强策略(Algorithm-based Enhancement Strategy,AES)。
其中,个股选择增强策略可分为基于研究员选股和基于数量化选股两类。基于研究员选股(Analyst-based Stock Selection)的增强策略是指以研究员调研形成股票池为依据,精选出现定价错误的个股进行投资的增强策略。在这个过程中,研究员以其对行业或个股的主观判断构成其配置(超配、低配或标配)某只个股的理由。基于量化选股(Quantitative-based Stock Selection)的增强策略最为典型的模型是多因子模型。这些量化模型通常从基本面指标、估值指标和动量指标进行量化选股,并辅以"风格轮动"、"板块轮动"以及统计套利、算法交易等统计模型来获取超额收益。
衍生品增强策略通常由两个部分组成:一是通过指数衍生品对指数进行复制,二是对剩余现金进行增强投资。衍生品指数复制通常是希望通过衍生品的低成本或卖空特点以尽可能少的现金成本复制标的指数,因此指数期货、指数互换以及指数关联票据(Index-linked notes)等衍生品成为首选工具。利用这些能够创造指数收益结构的衍生品,增强指数组合在不支付现金或支付少量现金的情况下就能获得与指数挂钩的投资收益。现金管理增强策略通过参与IPO、增发或配股,提前购入更新的指数成份股或在不同证券之间套利等方式实现地风险的超额收益,从而与廉价获取的市场收益匹配形成指数增强。
优化算法增强策略主要是基于特定的优化目标进行动态的权重调整。传统指数基金或增强指数基金也会根据流动性约束、跟踪误差约束等条件进行优化,以控制跟踪误差。但这里的优化算法强调的优化目标不仅仅是跟踪误差最小,而是寻找适合的信息比率(IR),对(IR)进行约束,比如IR大于0.5,进而优化组合。
海外研究表明,增强型指数基金能够在不显著增加风险的同时提高收益。如富达的增强型指数基金的投资策略分为两步:第一、通过估值模型、盈利质量、市场情绪判断等多种因素来选股;第二、对整个投资组合进行风险控制,主要采用计算机模型来优化配置,控制交易频率和组合风险。