戰術性配置ETF#1 – WIZ

戰術性配置ETF#1 – WIZ

 

2019年文章談及了tactical allocation 的指數,本文開始一個新系列,檢視一下現時市面上用tactical allocation (戰術性配置)  的ETF

 

這裏講的ETF 全是美國的ETF ,因為香港的ETF 太少太落後,強積金內連指數基金都太少太簡單,未有用tactical strategy 的成份基金,勉強有一些運用factor 的基金(見前文) 。

 

 

第一隻要檢視的tactical allocation ETF 叫Merlyn.AI Bull-rider Bear-fighter ETF,股票代號為WIZ 。由2004年至2020年,回測年均回報為21.97%。係真唔係呀!

 

WIZ 是Merlyn.AI 的第二隻ETF,至2021年,Merlyn.AI 出了4隻ETF,由於投資策略大體相似,本文取WIZ 為代表,討論一下其投資策略的內容。

 

叫得做Bull-rider Bear-fighter ,顧名思義是希望「順牛市,逆熊市」,所以投資策略就要是首先要分辨何時是牛市,何時是熊市

 

WIZ 用3個指標去判斷牛熊市:

1. Price trend

2. Market momentum

3. Value sentiment

 

Merlyn.AI 話自己這3個指標是proprietary market risk indicator ,所以無詳細講點計,筆者相信price trend 大約是用平均線(即像第5招),market momentum 用absolute momentum (即像第6招),而value sentiment 於ETF 的prospectus 講話睇52週高低比例。

 

Tactical分辨完牛熊市之後,便是Allocation 配置。WIZ 在牛市時用80股:20債的配置,見下:

 

 

而熊市時用股少債多的配置,大概如下 (取自同系的其他ETF) :

 

 

 

 

股票的投資分為 sector、countries、global/regions、factor、style  mix等6個categories 。Sector 即行業股票如醫療、能源、科技及金融;factor 是因子投資;style mix 是Morningstar九宮格,亦即Eugene Fama 的 3-factor model,考慮市值大小與及價格高低。

 

債券的投資分為兩個categories,所以股+債合計有8個categories

 

接着,系統會在每一個category 下產生12個model,然後評價這12個model,從中找出momentum leader 去代表這個category ,當中亦會運用Genetic algorithm 去計算 12 個model 的優化結果。

 

 

最令筆者不解的是這12個model 的組成,與及Genetic algorithm 的優化流程,筆者尋遍網站的資料都沒有詳細討論,應該是之所以為proprietary 的地方。筆者想像是用不同的參數去產生12個model,用第5招移動平均做類比,就像是用1至12個月作為時間間距 去產生12個model ,然後找出近期的momentum leader ,例如上個月計算出6個月間距是momentum leader ,便用6個月的結果去投資;今個月是3個月間距為momentum leader 的話,便用3個月間距的結果去投資。

 

此WIZ ETF 的投資物是其他大型ETF,所以8個categories 大約投資於8個不同的ETF ,成文之時的持有物如下:

 

 

WIZ歷史持有物及回報見此。由2004年至2020年,回測年均回報為21.97%,按月波幅為3.92%, 回報/波幅比率為5.56 ; 同期S&P500 為10.73%/4.80%/2.24 ,回測效果算是筆者見過tactical allocation ETF 類別中最好。

 

WIZ 由2019年10月開始面世,經過2020年大上大落的市況考驗,表現與其prospectus 所描述的差不多,有優於大市的表現。

 

 

WIZ 用的80股:20債比例,算是增長型混合資產基金的替代品,而強積金內亦有大量同類別的增長基金,而預設投資內的核心累積基金亦是這一類別;Merlyn. AI 同系亦有30股:70債的SNUG ETF,各年齡層向按風險承受程度自行調整。

 

唔想買這些又新又細的ETF?  可以參考其持股內容自行買持有的ETF ,效果一樣,只是要經常留意其持股的變化及自行re-balance。

 

NEXT: PWS

 

 

延伸閱讀

 

https://merlynetfs.com/

 

https://maiindexes.com/mai-indexes-home

 

https://www.youtube.com/channel/UCHT9luO3KjRnKL0BPfVGBTA