1000价值指数来了，但真正的王者早已在场

投资人2024-12-25

之前我曾预测：2025年Smart Beta ETF将迎来显著发展。近期，中证指数公司发布了多款Smart Beta指数，包括中证1000成长、中证1000价值、中证2000成长及中证2000价值等新型规模风格指数。有读者留言希望我能对这些新指数进行点评，因此我进行了一些回测分析。1000 价值是个好指数首先呈现一张图表，时间跨度从2014年，即牛市前夜开始，对比了中证1000成长指数、...

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Beta指数，包括中证1000成长、中证1000价值、中证2000成长及中证2000价值等新型规模风格指数。有读者留言希望我能对这些新指数进行点评，因此我进行了一些回测分析。1000 价值是个好指数首先呈现一张图表，时间跨度从2014年，即牛市前夜开始，对比了中证1000成长指数、中证1000价值指数、中证1000指数本身以及万得全A这四个指数的收益情况。需要说明的是，这四个指数均为包含股息再投资的全收益类指数(以下不加说明，对比的均为全收益指数)。从图表中可以清晰地看出，中证1000成长指数的表现与中证1000指数本身几乎持平，中证1000指数在牛市行情中确实展现了较强的爆发力，但在随后的熊市中也出现了较大的回撤。自2014年以来，中证1000全收益指数与中证1000成长全收益指数的年化收益率均维持在3%至4%的区间内。相较之下，万得全A指数在此期间的年化收益率达到了约7.5%。然而，最引人瞩目的是中证1000价值全收益指数年化收益率，高达9.8%，成为市场中的亮点。众所周知，2014年至2015年是A股继2006年至2007年之后的第二大牛市，这波牛市显著提升了收益率数据。然而，若以2016年为起点，几乎所有A股指数的表现都显得较为惨淡。下面是这四个指数同期表现的对比。我们可以看到，万得全A指数勉强实现了正收益，但这一收益水平甚至不及货币基金。至于中证1000和中证1000成长指数，则全军覆没，年化收益均在-4%以上。相比之下，中证1000价值全收益指数仍能实现2%以上的正收益，不仅大幅超越了中证1000和中证1000成长指数，相比万得全A指数也略胜一筹。从长期持有的角度，中证1000 价值指数的关注价值，远大于中证1000 成长。当然，ETF 很多时候追求的是“短炒”的爆发力，那中证1000 成长指数依然具有较大的价值。下图是这几个指数的逐年对比，可以看到在 2019 年至 2020 年，还有类似 2015 年，中证1000 成长的确爆发力更强。1000 价值稳健更现代当然，如果你是EarlETF的老读者，你应该知道在中证1000的品类下，还有一个叫中证1000价值稳健的指数。这个指数我曾经介绍过，和中证1000成长创新指数是一对，他们都是由华夏基金向中证指数公司定制的中证智选规模风格指数中的一员。那么这次中证指数公司官方推出的中证1000价值指数与之前定制推出的中证1000价值稳健指数有何区别呢？首先，我们来看一张这两个指数编制规则的对照表。从表中可以看出，新发布的中证1000价值指数反而本质上是一个传统的规模风格指数，主要采用股息率、市净率、市盈率、自由流通市值和现金比率等传统指标进行排行，计算对应的价值因子指标，最终选出得分最高的200只个股作为成分股。而中证1000价值稳健指数则是一个现代化的基本面Smart Beta类指数，首先通过可投资性筛选，剔除成交额较低的个股，然后进行质量因子的筛查，确保入选的至少是高质量个股，再计算基础得分(待选样本在行业内等比例占比乘以该行业在中证 500 或中证 1000 中权重占比的乘积)、价值因子倾斜得分、波动率因子倾斜得分等，最终选出排名前150名的个股。因此，选出的个股不仅高质量，而且在价值因子上得分较高，波动率也不能太高，是一个多元复合筛选指标，称之为价值稳健，名副其实。一言以蔽之：中证1000 价值指数侧重于价值因子得分，而中证1000 价值稳健指数则综合了质量、价值和波动率因子。从中证1000价值指数的权重计算方法来看，其采用的是传统的自由流通市值加权算法，并结合一定的价值因子得分进行调整。而中证1000价值稳健指数则以调整后的得分为基础进行加权，自由流通市值并非其主要考量因素，呈现了基本面指数的思路。在样本调整方面，中证1000价值指数每半年调整一次，分别在6月和12月，这与传统的沪深300等指数的调整周期相似。相比之下，中证1000价值稳健指数的调仓频率更为频繁，每季度进行一次，分别在每年的3月、6月、9月和12月，且均在第二个星期五的下一个交易日进行。这种更快的指数调整频率，使得中证1000价值稳健指数能够更快地进行大浪淘沙，选入各方面更为优质的成分股。1000 价值稳健收益更牛那么这两个编制规则差异极大的指数长期表现如何？我们依然以2014年和2016年作为两个起点分别进行对比。以2014年为起点，中证1000全收益指数的年化收益为9.8%，确实是一个不错的水平。然而，与中证1000稳健指数相比，后者超过14%的年化收益让前者相形见绌。我们从长期走势对比中可以看出，中证1000价值稳健指数迭创新高，早已突破2015年的高点，而相比之下，中证1000价值指数仍未突破2015年的高点，可见这两个指数的表现差异之大。若以2016年为起点，两者差距虽有所缩小，但依然显著。中证1000价值指数的年化收益为2.11%，而同期中证1000价值稳健全收益指数的年化收益为4.66%，超额收益达2.55个百分点，这一差异不容小觑。因此，在我看来，更为现代的中证1000价值稳健指数是一个非常值得关注的现代化小盘价值指数。后发未必是优势。新近推出的中证1000价值指数，从指数编制规则角度，其实更为传统。中证2000 价值如何？当然，此次中证指数公司发布的，除了 1000 风格之外，还有中证2000 风格系列。中证2000 价值指数如何？依靠更下沉的规模暴露，中证2000 价值指数，终于可以和中证1000 价值稳健指数在 2014 年迄今的表现上打的有来有回，但请注意，最大回撤还是要大不少的。如果聚焦 2016 年迄今，那么中证2000 价值是好于中证1000 价值，但依然逊色于中证1000 价值稳健。可见单纯依靠更小市值的暴露，在 2014 年至 2015 年的大牛市是可以实现不少的超额，但进入随后更复杂的市场环境，类似 1000 价值稳健这样多因子的 Smartbeta 指数，就更稳健了。成长，依然是 1000 成长创新更好虽然骨子里我是一个价值流指数投资者，长期持有肯定偏重价值类指数，但面向可能得大牛市，也不能疏忽成长类指数的价值。我以也对比了下 1000 成长创新与这次发布的 1000 成长和 2000 成长的长期表现。毫不意外，1000 成长创新的长期收益依然可以吊打后两者，哪怕是有中证2000 市值下沉的加持，2000 成长指数依然跑输 1000 成长创新 2 个百分点，至于 1000 成长就更不要说了。放到 2016 年迄今来看，这种差距甚至是进一步拉大，2000 成长相较 1000 成长创新，年化要跑输四个百分点以上。如果是聚焦逐年表现，你会发现在 2019 年至 2020 年这样推崇基本面的牛市中，1000 成长创新依然是跑赢 1000 成长和 2000 成长，在 2021 年才稍稍落后。善用Smartbeta聊了那么多中证1000 的风格指数，还是要顺便也回测下沪深300。和中证1000 类似，中证指数公司此前就发布过 300 成长和 300 价值，也有华夏基金定制的 300 成长创新和 300 价值稳健。所以顺便让他们四个指数同台竞技，下面是 2014 年迄今的走势。可以看到，沪深300 的价值风格上，从全收益指数角度，300 价值稳健和 300 价值(下图 300 收价)两个指数表现还算相若，毕竟价值股定价一般比较理性，超额不容易。但是在沪深300 的成长风格上，300 成长价值相较 300 成长(300 收成)还是有年化2.48个百分点的超额收益。至于 2016 年迄今，价值这块表现依然相若，但 300 成长创新和 300 成长的差异就还进一步拉大了，年化 2.7 个百分点的差异。是的，EarlETF 的老读者都知道，我对华夏基金和中证指数定制的这套智选六风格指数有多喜欢。经过之前的逐步发行，华夏基金已经为这六只指数构建了完备的从 ETF 到场外 A+C 份额的体系。下面是相应的代码。有些可惜的是，Smartbeta 的理念，或许对普通基民有些难以理解。所以这些长期表现极为优异的指数，规模始终不大，ETF 日均成交也就是百万级。但是于我而言，我依然非常看好并持有了其中 1000 价值稳健和 1000 成长创新两只 ETF。这里要科普一个小知识，ETF 的流动性不能只看日均成交额。因为有做市商的存在，会通过在卖一和买一挂单来维持流动性，我日常跟踪来看，这些 ETF 的买一买一日常都维持在 30-50 万元的规模，对于普通散户的进出是毫无障碍，即使资金量稍大，一天几个时点慢慢买入也问题不大。毕竟，Smartbeta 类 ETF，我的合理定位是长期持有偶尔波段，对于快进快出的需求并不太大。相比流动性，长期超额其实更重要，而这正是这批 Smartbeta 类 ETF 所长。是的，如果你看好小盘风格，完全不用等待 1000 成长或者 1000 创新的指数产品，直接用已经上市长期表现更好的这套工具箱就足够了。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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