投资研究 | 他山之石系列之产品回顾篇(二)美国“行业主题+策略”ETF对指数创新的启示

文摘   财经   2024-08-23 15:10   上海  


★近期报告:
1. 高胜率资产何处寻——华证稳健优势100
2. 指数问道系列之红利篇(二)高股息率的上市公司有何特征?
3. 指数问道系列之主题篇(一)华证AI主题指数家族
4. 他山之石系列之产品回顾篇(一)2024上半年美国策略ETF回顾
5. 指数问道系列之红利篇(一)股息率的常用计算方法有哪些?
6. 2024上半年美国主题ETF市场回顾


          摘 要          


美国“行业主题+策略”ETF市场具有结构性特色,资金动向显示出市场热点风格逐渐由成长转向价值。从存量市场的产品结构来看,部分行业在叠加策略形成产品时呈现出明显的集中性,例如能源行业中红利策略占主导地位,主题中基本面及多因子策略平分秋色。从资金流向来看,红利策略颇受投资者青睐,主题方向净资金流出最高。

产品的集中性暗示着被组合的行业主题与策略在底层的经济学逻辑上有一定共通之处,在叠加之后能够补全逻辑链条,成功捕捉到行业主题上独特的超额收益。本文通过分析美国市场具有代表性的“行业主题+策略”ETF在指数编制方案上的创新,得到了以下启示:

 能源红利:非周期性能源行业更适合作为红利策略的样本空间。具体而言,中游能源公司的收益主要与运输和储存服务相关,几乎不受能源价格波动影响,可以在经济周期的不同阶段获得稳健的现金流,极少会出现透支型分红的情景;
▶ 主题基本面:主题指数的样本空间可以纳入该主题的实际受益者(非参与者),样本空间按照新技术/业务开发者和使用者的角色进行分类,以期捕捉更广泛的行业红利;
▶ 行业主题多因子:不少主题曾跑出过独立行情,其超额收益和传统因子相关性较低,构建主题因子不仅可以提高跨主题指数的代表性和锐度,更能优化策略的表现;

 科技红利:红利策略不仅能够分享龙头科技公司由成长期转向成熟期的确定性红利,还能够分享行业竞争格局稳定后龙头公司的资本增值。


风险提示:指数表现不代表未来;主题板块发展可能不及预期;指数编制相关风险。


01

美国“行业主题+策略”ETF市场

发展情况


1.1 “行业主题+策略”ETF分类与数据说明

行业主题指数通常聚焦于特定行业或主题,能够有效地捕捉产业红利,策略指数则通过对特定风格、因子的暴露,实现在特定市场环境下较高的风险调整后收益。行业主题指数和策略指数并不是两条平行线,当个别因子在特定的行业赛道/主题中显示出比在全截面上更高的有效性时,背后往往是相应经济学、金融学逻辑的共振。这类共振使得行业主题与策略的有机结合成为可能,形成了一系列独特的“行业主题+策略”指数。

本文想要探讨的是美国ETF市场的过往经验对我国“行业主题+策略”指数编制方法的启示。我们对美国市场中具有代表性的权益类“行业主题+策略” ETF产品进行了梳理和分析,分析范围不包括仅在产品结构上进行创新或仅采用差异化加权方式的ETF产品。本文使用的数据均来自TradingView官网,经etf.com数据库对比校验。如非特别说明,数据时间范围为2024年1月1日至2024年8月12日。

“行业主题+策略” ETF具体指被TradingView同时分为策略ETF和行业或主题ETF的权益产品,详情可见下表。

图表1:TradingView官网对策略ETF的分类

注:灰色标记为不符合本文覆盖类型剔除

资料来源:TradingView官网,,华证指数整理,截至2024年8月12日

1.2 “行业主题+策略”ETF整体情况

2024年上半年,美国市场“行业主题+策略”ETF产品总规模略有下降。截至2024年8月12日,美国市场中共有115只权益类“行业主题+策略”ETF产品,管理规模合计533.74亿美元,年初至今资金净流出18.98亿元。

“行业主题+策略”ETF市场中头部效应显著,规模前20%的ETF占据整个市场规模近80%的份额。与此同时,市场中还有近50%的产品规模低于10亿美元,这种两级分化现象反映出投资者对少数头部产品的偏好。

图表2:不同管理规模范围内的“行业主题+策略”ETF数量(内)与管理规模总和(外:$M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

1.3 “行业主题+策略”ETF存量产品结构特征与资金流向

“行业主题+策略”ETF天然具有二维属性,可以通过行业主题和策略两个视角进行观察,下文通过这两个视角进行产品分析。从存量规模来看,行业主题视角下主题、能源和信息技术行业占主导地位,管理规模均超过百亿,策略视角下多因子策略成为主力,红利、基本面策略也做出一定贡献,动量策略则排名最末。

图表3:行业主题视角下存量管理规模($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

图表4:策略视角下存量管理规模($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

从存量市场的产品结构来看,部分行业在叠加策略形成产品时呈现出明显的集中性,例如能源行业中红利策略占主导地位,主题中基本面及多因子策略平分秋色。具体而言,能源红利产品总管理规模超百亿,位列第一,“主题+多因子”和“行业+多因子”ETF紧随其后,分别达70.09亿美元和66.56亿美元。

图表5:多因子策略中行业主题ETF规模分布($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

图表6:红利策略中行业主题ETF规模分布($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

图表7:基本面策略中行业主题ETF规模分布($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

图表8:动量策略中行业主题ETF规模分布($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

从资金流向来看,近期红利策略颇受市场青睐,股息率相对较高的能源、公用事业行业也因此受益。主题型ETF资金流出较多,净流出达15.63亿美元。红利的解读视角之一是价值投资,而主题投资也经常被理解为成长投资在产业更早期的补充,这在一定程度上印证了市场热点持续从成长转向价值。

图表9:行业主题视角下净资金流向($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日

图表10:策略视角下净资金流向($M)

资料来源:TradingView官网,华证指数整理,截至2024年8月12日



02

特色“行业主题+策略”ETF分析


2.1 存量产品:结构特征暗含着行业主题与策略的共振

存量产品结构中呈现的某些集中性可能暗含着行业主题与策略的共振,这些被组合起来的行业主题与策略在底层的经济学逻辑上有一定共通之处,在叠加之后进一步补全了逻辑链条,成功捕捉各个行业主题的独特超额收益。

图表11:2024上半年管理规模TOP5“行业主题+策略”ETF

资料来源:TradingView官网,华证指数,截至2024年8月12日

2.1.1 能源红利:现金流与红利共振

美国市场目前管理规模最高的“行业主题+策略”ETF为AMLP(Alerian MLP ETF), 管理规模达85.22亿美元,年初至今净流入达5.97亿美元。AMLP是典型的能源红利ETF,其选取处于能源行业中游且过去两个季度宣布分红的上市公司。在行业主题的界定上,AMLP特别选取现金流来源于油气的存储、运输和分销业务的上市公司,采用此种界定方式的原因是中游能源公司的收益主要与运输和储存服务相关,几乎不受能源价格波动影响,可以在经济周期的不同阶段保证较为稳健的现金流。这些处于成熟期且现金流稳定的公司天然有能力进行持续分红,很少有现金流透支的风险。在红利方面,AMLP要求成份券在6个月内宣布过分红,这个要求与基金实际采用的分红频率及分红强度高度相关,AMLP每3个月分红一次,2023年度的股息率为7.86%。近期宣布红利分派的要求使其跟纯粹的中游能源ETF(ENFR)相比,股息率更加稳定。

图表12:AMLP与ENFR过去三年股息率

注:AMLP和ENFR底层指数均采用自由流通市值加权

资料来源:Y-charts,华证指数整理,截至2024年8月12日

因此,能源红利ETF本质上追求的是现金流与红利的共振,经济逻辑体现为现金流充裕的成熟期企业更适合通过分红方式持续进行股东回报。目前,A股市场中ETF方面尚未有能源红利相关的产品,指数方面虽有能源红利方面的布局,但未聚焦于中游行业,指数编制方法仍有一定借鉴成熟市场经验优化的空间。

2.1.2 主题基本面:按角色分组,寻找真实的受益方

美国市场的“主题+基本面”ETF通常根据角色进行分组,在确定各组的权重后,再在组内分配权重。IFRA(iShares U.S. Infrastructure ETF)便是其中的代表者,其管理规模达24.99亿美元,年初至今现金净流入达4.92亿美元。IFRA先采用95个细分行业拼出基础设施样本空间,再将样本空间内上市公司分为两组,一组为实施基础设施建设的上市公司,另一种为基础设施的拥有者和运营商。这种基础设施的角色区分方式不仅保留了传统基础设施投资的优势,使得成份股具有现金流稳定、进入壁垒高和抗通胀的属性,还通过纳入受益于美国基础设施投资的公司,提高了资本增值的可能性。IFRA采用分层等权的加权方式(即各组权重均为50%,组内个股等权),设置了跟收入来源地点相关的缓冲区规则,使得50%以上的营收来自于美国本土的成份股可以被优先保留。分层等权的加权方式分散了风险,使得指数更具有代表性,也在一定程度上赋予了竞争力更强的公司更高的权重(在寡头垄断的行业内通常存在规模经济,行业内上市公司数量较少)。

美国按角色分组的指数编制方法对国内产品亦有一定启发,以基建指数为例,A股的基建指数基本只纳入了主营业务为基础设施建设的上市公司,未进一步考虑因基建深度收益的基础设施拥有者和运营商,未来可以考虑进一步优化。

2.1.3 行业主题多因子:构建主题因子,追求极致锐度

美国规模靠前的“行业主题+多因子”ETF多数运用了一种较为新颖的做法,以特定的主题作为风险来源,按照个股对前沿主题的暴露度进行打分,构建主题因子。

其中XT(Morningstar Exponential Technologies)就是典型之一,其管理规模达35.65亿美元(在所有“行业主题+策略”ETF中位列第三)。XT聚焦于信息技术行业的前沿科技主题,首先圈定九大主题,包括大数据与分析、云计算、能源转型、金融科技、健康革新、超级联接、纳米技术、下一代交通与机器人。XT针对信息技术行业的证券进行以上九大主题暴露度打分,得到九个分数(分数界于0-4分之间,相当于构建9个主题因子),先在每个主题中选出得分最高的10个个股,保证指数的代表性,再将个股的9个得分加总得到综合得分(构建合成因子),按照综合得分排名,共选取最高不超过200只证券,按照等权的方式计算最终权重。为确保指数权重占比中超过90%的个股未来至少有25%的营收来自于这些前沿科技主题,此指数实际选取90%以上的成份股需满足在单个主题中得分为2或以上的条件(单因子得分下限)。

按照主题因子选股,最大程度上保证了指数的锐度,将对主题的暴露度构建成因子,并将其运用于跨主题的指数编制,亦是A股“宽主题+”指数值得借鉴的思路。

2.2 近期资金流向:红利策略持续受到关注

从资金流向来看,年初至今“行业主题+策略ETF”中红利策略颇受投资者追捧,其核心子板块能源红利与信息技术红利也随之受益。

能源红利可以被认为是追求成熟期行业的确定投资机会,那么偏成长的信息技术红利又蕴含着什么逻辑呢?我们可以通过市场中规模最大的信息技术红利ETF——TDIV(First Trust NASDAQ Technology Dividend Index Fund)做简要分析。TDIV的管理规模为25.91亿美元,年至今资金流入达0.36亿美元。TDIV选取信息技术及通信服务行业中DPS最高的100只股票,进行分层分红总额加权(信息技术行业占比:80%,通信服务行业占比:20%)。这样的选样方法综合考虑了DPS和分红总额,对体量更大的龙头科技公司有一定程度上的倾斜。从具体持仓来看,前三大成份股分别为博通、苹果和IBM,均符合经历过爆发式成长后成为行业赢家的特征。由此观之,信息技术红利本质上分享的是行业竞争格局稳定后龙头公司由成长期转向成熟期的确定性红利,这里的红利大部分来自于资本增值,股息仅是锦上添花。


03

美国“行业主题+策略”ETF

带来的启示


上文简单回顾了美国市场中的 “行业主题+策略”型ETF产品,并且对一些指数编制方案上的亮点进行了分析。总结来看,我们觉得有以下几个方面值得大家关注:

▶ 能源红利:非周期性能源行业更适合作为红利策略的样本空间。具体而言,中游能源公司的收益主要与运输和储存服务相关,几乎不受能源价格波动影响,可以在经济周期的不同阶段获得稳健的现金流,极少会出现透支型分红的情景;

▶ 主题基本面:主题指数的样本空间可以纳入该主题的实际受益者(非参与者),全量样本空间按照新技术/业务开发者和使用者的角色进行分类,以期捕捉更广泛的行业红利;

▶ 行业主题多因子:不少主题曾跑出过独立行情,其超额收益和传统因子相关性较低,构建主题因子不仅可以提高跨主题指数的代表性和锐度,更能优化策略的表现;

▶ 科技红利:成熟期的龙头科技公司也可以作为红利策略的样本空间,红利策略不仅能够分享这些企业由成长期转向成熟期的确定性红利,还能够分享行业竞争格局稳定后龙头公司的资本增值。

美国市场ETF的繁荣离不开指数编制的创新。而我国ETF产品目前同质化程度较高,偏重同质化竞争,尚未能彰显指数创新的价值。我们希望本文的分析以及其中总结的相关思考能为国内指数指数化产品的创新提供价值。也期待后续能开发出更符合经济学逻辑、更具投资价值的“行业主题+策略”类指数。

风险提示:指数表现不代表未来;主题板块发展可能不及预期;指数编制相关风险。


★近期报告:
1. 高胜率资产何处寻——华证稳健优势100
2. 指数问道系列之红利篇(二)高股息率的上市公司有何特征?
3. 指数问道系列之主题篇(一)华证AI主题指数家族
4. 他山之石系列之产品回顾篇(一)2024上半年美国策略ETF回顾
5. 指数问道系列之红利篇(一)股息率的常用计算方法有哪些?
6. 2024上半年美国主题ETF市场回顾



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