金融界投入了大量精力來識別可能表明證券前瞻性表現或投資組合風險屬性的新因素。
雖然這項研究可以幫助我們更好地理解資產定價並提供更好表現的可能性，但它往往假設連續的市場、自由交易和無限的流動性。
很少有研究關注從業者的困境：由於交易成本和不連續交易等摩擦而導致實施不足。 這些現實生活中的摩擦可能會削弱智慧貝塔和因子策略的表現。 與資產管理費一樣，它們也是即時結果與紙面投資組合表現之間有時存在巨大差距的主要根源。
智慧再平衡 這些方法可以捕捉大部分因子溢價，同時透過優先交易具有最具吸引力訊號的股票，並將投資組合換手率集中於提供最高潛在績效影響的交易，從而降低相對於完全重新平衡的投資組合的換手率和交易成本。
在我們對 1963 年至 2020 年間創建的純多頭價值、盈利能力、投資和動量因子投資組合的研究中，我們檢視了績效和相關營業額。 我們在將三種不同的周轉率減少方法應用於定期投資組合再平衡後，展示了相同策略的結果。 我們衡量這些不同的再平衡規則在保留盡可能多的因子溢價方面的有效性。 我們也根據月度價值和動量訊號建立月度綜合因子，以指導多因子策略的再平衡。
第一種再平衡方法，我們稱之為 比例再平衡，按比例交易所有股票以滿足成交量目標。 例如，如果策略指示交易量是營業額目標的兩倍，則此方法將為每隻股票交易指示交易量的 50%。
第二種再平衡方法， 優先最佳，買進訊號最具吸引力的股票，賣出訊號最不吸引的股票，直至達到成交目標。[1]
第三種方法， 最差優先級，故意以「錯誤」的順序對隊列進行排序，購買訊號上看起來最邊緣的股票，將最強的買入或賣出訊號保留在最後交易。 在這些比較中，我們發現優先順序最佳方法通常優於其他兩種方法。
日曆驅動的再平衡並不總是最佳選擇
我們不是強迫投資組合按固定的時間表重新平衡，而是考慮一種規則，即噹噹前投資組合和目標投資組合之間的距離超過預設閾值時，我們進行重新平衡。
在滿足此閾值的條件下，我們然後使用上述三個規則之一重新平衡預定比例的偏差。 我們再次發現，在非基於日曆的再平衡背景下，優先順序最佳規則通常優於其他兩個規則。
我們尋求建構一個營業額受限的因子，以保留盡可能多的參考因子的溢價。 決定交易優先順序的直觀規則是基於股票的訊號值。 例如，如果兩隻新股票進入前四分之一，而我們有足夠的周轉預算來交易其中一隻，那麼交易具有更具吸引力訊號的股票可能是有意義的。 這個規則隱含地假設未來平均報酬是 單調的 在信號中。 也就是說，如果我們的股票 A、B 和 C 的訊號分別為 1.0、1.5 和 2.0，我們預期基於訊號值優先進行交易的交易規則將優於其他交易規則。
在我們分析的第一部分中 金融分析師雜誌，我們報告了我們研究的多頭因素的一些績效指標。 這些因素佔據了市場的各個部分，所獲得的夏普比率範圍為 0.60 每月重新平衡的綜合因子為 0.47 每月重新平衡的價值因子。
除月價值因素外，所有因素均獲得在 5% 水準上具有統計顯著性的 CAPM 阿爾法。[2] 然而，這些夏普比率和阿爾法是基於投資組合的總回報。 投資者能夠在多大程度上接近實現這一業績取決於因子策略所產生的換手率以及標的股票的交易成本。
然後我們報告 CAPM alpha 和 t-與六組十等分投資組合的這些 CAPM alpha 相關的值，用於評估訊號中的單調回報程度。 我們的估計表明，大多數因子訊號的預期回報並不完全單調，這意味著根據訊號值優先考慮交易的交易規則可能無法總是增加價值。
只有具有足夠信念的交易才能為投資者帶來交易後成本效益。 如果這些訊號能夠傳達有關股票未來表現的完美訊息，那麼完全重新平衡的投資組合將帶來最佳結果，儘管不一定會扣除交易成本。 當訊號嘈雜且對預期回報的預測不完美時（就像在現實世界中一樣），當交易成本高時，全面的再平衡不太可能是最佳解決方案。
優先最佳規則優化再平衡收益
根據設計，優先最佳規則相對於無約束版本顯著降低了周轉率，同時獲得了與因子投資相關的大部分回報收益。 然而，正如假設的那樣，該規則的有效性取決於因子訊號值與其平均收益之間關係的單調性。
我們應用最差優先級規則的主要收穫是，任何想要運行動量策略並接受該策略將頻繁交易的投資者，最好優先考慮具有最具吸引力的信號值的交易。
我們還報告了使用比例再平衡規則的簡單再平衡方法的結果，該規則不會將任何交易優先於其他交易，而是部分執行固定比例的交易以滿足營業額約束。 估計表明，該規則通常介於優先級最佳規則和優先順序最差規則所代表的兩個極端之間。 這條規則的好處可能是多元化：透過將交易分散到更多數量的股票上，最終的投資組合有時會承擔更少的風險。
我們的估計表明，在非基於日曆的環境中，優先順序最佳規則比在基於日曆的環境中更能控制營業額。 當我們認識到優先最佳規則透過優先考慮距離投資組合選擇門檻最遠的股票進行交易時，它在控制相對於兩種替代方案的換手率方面的功效就不足為奇了，這可能會最大限制地減少對投資組合選擇閾值的預期需求。
在投資管理中，交易會產生非常實際的成本，這與營業額有關。 我們交易的越多，我們的投資組合支付的交易成本就越多。 為了克服這種交易成本侵蝕，大多數從業人員都會施加營業額限制。 我們提出了幾種不同的方法來重新平衡具有周轉率限制的投資組合，其中交易被「配給」到最具吸引力的頭寸，並展示了有效的交易優先順序如何有利於投資組合的績效。
[1] 當然，這些訊號顯示在特定因素策略的背景下哪些股票最受青睞或最不受青睞。 我們將投資者想要交易的每隻股票放入兩個隊列中，然後按訊號值對隊列進行排序。 買入隊列依降序排列，賣出隊列依升序排列。 然後投資者開始按照各自隊列的順序處理交易。 她將買入隊列中的交易與賣出隊列中的交易進行匹配，並繼續處理隊列，直到滿足營業額限制。 如果訊號的預期回報增加（至少接近單調），投資者應該更願意購買具有最具吸引力訊號的股票，並從投資組合中剔除最具吸引力的股票。
[2] 此結果與 Asness 和 Frazzini (2013) 的研究結果一致。 他們指出，透過使用股票的最新市場價值，分母獲得了部分動量效應：如果股票最近的回報率較低，那麼它更有可能是價值股票，但這也意味著，正如 Jegadeesh 和 Titman 所言（ 1993 ）指出，其未來的平均報酬率較低。 阿斯內斯和弗拉齊尼發現 每月 價值因子顯著優於標準 年度的 控制動量因子時的值因子。
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