今天這個標題是一個大哉問。

最直接的說法,就是它是追蹤 NASDAQ-100 指數的投資信託基金 ETF (不過 2020 年開始 Invesco 有出費用率更低的 ETF 版本 $QQQM);

比較了解 NASDAQ-100 指數成份股的會把它當作科技股、尤其是所謂新經濟產業的 ETF,畢竟當今最強的科技公司 (FAAMG + TSLA + NVDA…) 都收在 $QQQ 裡面;

甚至這幾年有些人會覺得,既然超大市值的公司都在裡面了,何不把它當作大盤來看? 不只比真正代表美國全市場指數的 $VTI 強,甚至也比追蹤 S&P 500 大型股指數的 $VOO/$SPY 還要好。

不過今天我們要嘗試用因子投資的角度來拆解 $QQQ,了解它的 DNA = 報酬的來源,了解這個過去 10 年深受投資人喜愛的 ETF 的本質。

第一步當然是比較一下績效。

上圖是從 Portfolio Visualizer 統計 2000 年以來 $QQQ vs. $VFINX (= $VOO 的指數型基金版本) vs. $VIGRX (= $VUG 的指數型基金版本) 的累積報酬、CAGR、Max. Drawdown (報酬最大回吐,以下簡稱為 MDD)、Sharpe ratio、Sortino ratio 等衡量基金績效的關鍵指標,從中你可以看到從 2000 年起算,$QQQ 略輸給追蹤 CRSP US Large Cap Growth Index 的 $VIGRX/$VUG,略贏了追蹤 S&P 500 的 $VFINX/$VOO。而如果我們衡量風險 & 風險調整後的報酬,包括 MDD、Sharpe ratio、Sortino ratio,都會發現 $QQQ 都不如 $VOO 和 $VUG。

不過因為過去 10 年,Big Techs 的業績高速擴張,並間接導致市場資金偏好大型+科技+成長股,完美符合這個設定的 $QQQ 開始吊打 $VOO 和 $VUG,持續到現在。下圖可以看到 $QQQ 從 2010 年以來的驚人成績,不僅 CAGR,連 MDD 及風險調整後報酬都遠超過遠優於對照組,相當恐怖,也同時打敗了非常多的主動基金經理人。

此外,如果用不同的時段 (3/5/10年) 來衡量 $QQQ 的年化報酬率 (見下圖),同樣會看到 $QQQ 的優異表現。

不過我更有興趣的是,如果用因子投資模型的角度看 $QQQ,這檔 ETF 的 DNA 會長甚麼樣子? 於是我們同樣用 20000 年以來的數據,分別用 Carhart 4 factors (以下簡稱 CH4)、Fama-French 5 factors (FF5),以及 AQR 6 factors (AQR6) 來解析 $QQQ 的報酬來源:

首先是 CH4,上圖中粗體字代表 $QQQ 過去的報酬是可以被特定因子解釋,且具有統計上的顯著性。$QQQ 的 2000 年以來的報酬來源,主要來自於 (1) 承擔較高的市場 Beta 風險因子 (Rm-Rf);(2) 較多的規模因子 (SMB),即投資了市值較小的股票;(3) 反向投入較高的價值因子 (HML),即高度投資於成長股;(4) 反向投入較高的動能因子 (MOM),即不追逐股價動能趨勢較強的股票。此外,$QQQ 也有產生不顯著的 Alpha 風險調整後的 0.9% 年化超額報酬。

如果用 FF5 模型來看,$QQQ 則是顯著:(1) 承擔較高的市場 Beta 風險因子、(2) 反向投入較高的價值因子,(3) 反向投入品質因子 (RMW),即投資獲利能力較差的公司;(4) 反向投入投資因子 (CMA),即買進投資活動較積極的公司。此外,用 FF5 的角度來看,$QQQ 有不顯著地投資在大型股,同時又能顯著產生 4% 的年化 Alpha。

我們最後用 AQR6 來檢視,這其實是把前面的 FF5 再加上 CH4 提到的 MOM,總共 6 個風險因子來分析 $QQQ 的報酬來源,以下是以各個因子迴歸的統計量:

你可以看到,若以 p-value <=0.05 的信心水準,在 AQR6 的模型中的 $QQQ:(1) 同樣顯著承擔較高的市場 Beta 風險;(2) 顯著反向承擔較高的 SMB 規模因子,即買入相對市值較大的股票;(3) 顯著反向承擔承擔較高的 HML 價值因子,即買入成長股;(4) 顯著承擔 MOM 動能因子,即買入股價在一段時間內 (學術研究上是 12 個月) 股價較強的股票;以及 (5) 顯著反向承擔 BAB 低波動率因子,即做多高 Beta 股票、放空低 Beta 股票。在模型當中我們同樣可以看到 $QQQ 反向承擔 QMJ 品質因子 (不顯著),即投資獲利能力較不佳的股票;並且在這些因子作用下顯著交出 Alpha 超額報酬。

下圖是 1999 年四月以來各個因子的月風險溢酬 (Monthly Factor Premiums 那排黑體字),以及 $QQQ 在同一時間在這 6 個因子中拿到多少。由於這段時間各個因子都有繳出正向的風險溢酬,因此負數代表反向承擔因子曝險:

到這邊,假如我們不討論統計上顯不顯著.我們大致上可以歸納 $QQQ 重要的報酬來源,括號後面的 (+/-) 代表這段時間的風險溢酬方向:

  • 承擔較高的市場風險 Beta (+)
  • 買大型股,即投入反向的規模因子 SMB (-)
  • 買成長股,即投入反向的價值因子 HML (-)
  • 買動能股 MOM (+)
  • 買獲利能力較不佳 & 投資較積極的股票,即投入反向的品質因子 QMJ (-)
  • 買波動率較高的股票,即投入反向的波動率因子 BAB (-)
  • 有產生上述因子無法解釋的超額報酬 Alpha

對一般的投資人來說,看到有風險調整後的 Alpha 應該看起來很棒吧? 但對於因子投資人來說,Alpha 是一個非常 tricky 的項目:它代表了那些無法被因子解釋的項目,有可能是某種未被發現的新風險因子,但也有可能是因為一段時間內投資在特定產業 (例如過去 10 年的軟體和半導體)、又或是某種短期有效的投資方法。

然而謹慎的因子投資人會傾向認為,這些無法被解釋的 Alpha,往往最後會在長期市場有效的情況下歸為零,假設今天一個投資組合策略的報酬,多數仰賴這些風險調整後的 Alpha,我們反而要更進一步去研究這個報酬的來源為何? 是新的因子、未被多數人知曉但相當有效的投資策略? 還是僅僅是特定產業或投資方法順風時產生的異常報酬。

回歸正題,還記得一開始談 $QQQ 如果計算 2000 年開始的績效,報酬與風險均落後 $VUG/$VIGRX = CRSP US Large Cap Growth Index 的事實嗎? 而 2010 年後又大幅打敗了這個 benchmark。NASDAQ-100 這個以大型科技股為核心的市值加權指數,在下一個 10 年仍然能打敗大型成長股指數、而成長股指數也能繼續打敗 S&P 500 ($VOO、$SPY)、全市場指數 ($VTI、$ITOT),甚至是全球股票指數 ($VT、$VWRA、$VWRD、$ACWI) 嗎?

我覺得這是一個滿值得反覆思考的問題。

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