能否通过定投ETF实现个人养老业务

1、目前中国第三支柱个人养老业务即将启动，涉及的金融产品从低风险的养老存款、银行养老理财再到固收+ 类产品再到权益型养老FOF，可以满足不同风险偏好和投资 期限的投资者。但是我们发现每月固定缴纳的个人养老业务投资的模式本质实际上是 长期定投，这也就意味着实际上投资者承担的波动要比直接买入长期持有要更小，波 动更高的产品可能反而在定投里更能体现出收益的优势。美国市场无论第二支柱401K 还是第三支柱IRA 都是以高比例的权益资产作为个人养老投资，这种高权益比例的模式可能也受到定投模式的影响，而指数产品尤其是 ETF 在其中也扮演了重要角色。因此本文尝试从 ETF 这类具有一定波动的产品出发，去探讨定

2、投受到哪些因素影响，ETF 是否可以通过定投的形式切入个人养老业务，如何打造一个适应定投模式的产品等内容 。波动更高的产品是否更适合定投？影响定投收益的三大要素：收益、波动和路径首先，我们来揭示影响定投收益率的三大要素：最终收益、波动率、路径（凸性）是影响定投总回报的三个因素， 我们列出定投收益率公式如下，从公式上可以看出，定投模式的回报率与各投资期基金净值的倒数之和有直接关系，而 () = 1 是典型的凹函数，随着x 的递增，函数值递减且递减程度逐渐减少，对于服从均值相同、标准差不同的序列，其倒数之和将随标准差的增加而增加。定投模式收益率 =期末账户余额累计投资金额 1 =n固定投资金额 （

3、1 + 第 i 期投资收益率）i 1固定投资金额 nin (1 + 第 i 期投资收益率)=n 1 =n 期末净值i 第i 期净值n期末净值 1 = (nn1 i 第 i 期净值) 1n= C i1 1第 i 期净值首先，从收益率的角度看，基金定投的收益率实际上是各期投资收益率的均值，而各期投资收益率的期末值是固定的，能大幅影响定投收益的主要是各期投资下基金的净值水平，因此最终收益显然是对定投回报有着重要的正向贡献。同时，波动率越高的产品理论上能带来更高的收益，而相对复杂的则是路径对定投回报的影响，先跌后涨、类似“微笑”型的净值曲线能最大程度降低各期投资时基金的净值水平从而提高各期投资的收益率

4、。因此，理论上应该在区间净值涨幅相同的情况下，优先选择微笑型且波动率更大的净值曲线能最大化定投模式的回报率。但这个应用的前提有一个重要的条件就是最终净值涨幅相同。我们在下图中展示了理论状态下波动率和路径对定投回报的影响：图 1：单边上涨行情下，收益、走势相同波动率不同的净值图 2：单边上涨行情下，收益、波动相同走势不同的净值wind，研究wind，研究如图 1 所示，是典型的收益相同、路径相同但波动率不同的情况，带来的结果是在收益、路径相同的情况下，高波动策略的定投回报要好于低波动策略。而如图 2所示，在收益、波动相同的情况下，路径不同，先跌后涨的路径比先涨后跌的路径对产品的平均成本影响不同，

5、最终使得路径上先跌后涨的产品定投回报要高于先涨后跌的产品。ETF 尤其是其中的行业主题产品作为整体波动较高的一类基金品种，是否可以通过定投利用波动率更高的优势？我们这里需要强调的就是：高波动率对定投回报的优势是有前提的，即最终回报和路径相同的情况下。但在实际运用上，这样严格意义的两因素相同的情况是不存在的，我们在后文中会列举目前常见的一些 ETF，展示其定投回报。ETF 的实际定投回报如何？本小节我们以部分宽基指数 ETF、行业 ETF 和主动基金为例，展示定投回报的收益率与 ETF 本身的净值走势，需要说明的是，本小节的定投回报的计算公式如上文所示，使用当前净值除以之前的平均定投成本，定投频

6、率为月频，考虑资金利用效率实际上不应直接与基金净值收益率走势对比，本小节的对比仅供参考，用以说明定投回报的一些特征：首先，大部分 ETF 的定投收益率是低于直接持有的，如果不考虑投资者的收入特征，直接持有在拉长时间段后大部分产品会倾向于表现更好，其次，虽然收益有所下降，定投仍然是降低波动的有效方式。第三，证券、军工是少数定投回报不亚于直接持有甚至超过直接持有的品种，一定程度上证明了波动率对于定投回报的贡献，但相比宽基指数而言长期收益并无优势，定投的三大要素共同影响定投回报，最终收益还是非常重要的。华夏上证 50ETF图 3:华夏上证 50ETF 收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iF

7、indD，研究假设投资者从十年前开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2012 年 7月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 43.3%，而一次性投资收益率为 111.8%。华泰铂瑞沪深 300ETF图 4：华泰铂瑞沪深 300ETF 收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iFindD，研究假设投资者从十年前开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2012 年 7月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 45.7%，而一次性投资收益率为 110.0%。图 5：南方中证 500ETF 收益率

8、随投资时间的变化趋势3.南方中证 5 0 0 ETF资料来源：同花顺 iFindD，研究假设投资者从该基金成立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2013 年 2月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 23.6%，而一次性投资收益率为 96.2%。4. 国泰中证军工ETF图 6：国泰中证军工ETF 收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iFindD，研究假设投资者从该基金成立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2016 年 7 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 29.9%

9、，而一次性投资收益率仅为 17.04%。图 7：国泰中证全指证券公司 ETF 收益率随投资时间的变化趋势5. 国泰中证全指证券公司资料来源：同花顺 iFindD，研究E假设投资者从该基金成立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2016 年 7 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 -0.47%，而一次性投资收益率仅为 -2.27%。6. 华夏国证半导体芯片ETF图 8：华夏国证半导体芯片ETF 收益率随投资时间的变化趋势0.70.60.50.40.30.20.12020-02-202020-03-202020-04-202020-05-

10、202020-06-192020-07-202020-08-202020-09-182020-10-202020-11-202020-12-182021-01-202021-02-192021-03-192021-04-202021-05-202021-06-182021-07-202021-08-202021-09-172021-10-202021-11-192021-12-202022-01-202022-02-182022-03-182022-04-202022-05-202022-06-200-0.1-0.2定投收益率一次性投资收益率资料来源：同花顺 iFindD，假设投资者从该基金成

11、立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2020 年 1 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 -5.6%，而一次性投资收益率为 19.7%。图 9：华泰铂瑞中证光伏产业 ETF 收益率随投资时间的变化趋势7. 华泰铂瑞中证光伏产业资料来源：同花顺 iFindD，研究E假设投资者从该基金成立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2020 年 12 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 12.6%，而一次性投资收益率为 50.9%。8. 华夏中证新能源汽车ETF图 10：华夏中证新能源

12、汽车 ETF 收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iFindD，研究假设投资者从该基金成立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2020 年 2 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 56.2%，而一次性投资收益率为 130.7%。图 11：诺安成长混合 收益率随投资时间的变化趋势9. 高波动产品代表资料来源：同花顺 iFindD，研究诺安成长混合320007.OF假设投资者从十年前开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2012 年 7月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 55

13、.8%，而一次性投资收益率为 81.7%。前期差近期好产品代表中庚小盘价值股票007130.OF图 12：中庚小盘价值股票 收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iFindD，研究图 13：易方达蓝筹精选混合 收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iFindD，研究假设投资者从该基金指数成立日开始定投或进行一次性投资（即定投开始日期为 2019 年 4 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 59.4%，而一次性投资收益率为 114.5%。前期好近期差产品代表易方达蓝筹精选混合005827.OF假设投资者从该基金指数成立日开始定投或进行

14、一次性投资（即定投开始日期为 2018 年 9 月），收益率随投资时间的变化趋势如上图所示。截至 2022 年 7 月，定投收益率为 27.0%，而一次性投资收益率为 115.6%。综合以上定投回报收益率数据和净值曲线的对比图，可以得知，定投的回报基本上是沿着净值曲线走的，大部分产品的定投回报曲线整体上弱于产品的净值收益率曲线，少数如诺安成长这个看起来波动很高的产品定投回报曲线却是和净值收益率非常接近的。表 1：定投年化波动率及基金净值年化波动率统计定投年化波动率基金净值年化波动率定投累计收益率基金净值累计收益率华夏上证 50ETF23.05%23.70%43.3%111.8%华泰铂瑞沪深 3

15、00ETF22.26%22.86%45.7%110.0%南方中证 500ETF30.14%30.83%23.6%96.2%国泰中证军工 ETF28.88%29.31%29.9%17.0%国泰中证全指证券公司 ETF26.33%26.86%-0.5%-2.3%华夏国证半导体芯片 ETF32.40%37.51%-5.6%19.7%华泰铂瑞中证光伏产业 ETF39.91%45.44%12.6%50.9%华夏中证新能源汽车 ETF31.63%36.74%56.2%130.7%诺安成长混合35.43%35.96%55.8%81.7%中庚小盘价值股票24.54%25.65%59.4%114.5%易方达蓝筹

16、精选混合25.79%27.03%27.0%115.6%同花顺 iFinD，我们统计了上述 ETF 的定投年化波动率及基金净值波动率。由表 4 可以看出，定投年化波动率普遍低于基金净值年化波动率，即定投可以起到降低波动的作用。定投的波动悖论：高波动产品的最终净值是否向上？从上一节可以看到，定投的理想净值曲线是先跌后涨的微笑型净值曲线，但在现实中寻找微笑型净值曲线仍存疑问，首先，只有在净值路径相似、区间收益率相同的情况下，波动越高的基金定投收益越高，而现实中很难寻找到其他条件相同，仅波动率有高低之分的基金。其次，由于定投是事前选择，我们很难预测某基金未来的净值走势是否最终向上，尤其是在先跌后在未来

17、是否一定会上涨，更容易引发投资者的疑问，最终收益向上这个要求成为压过波动率影响的要素，决定了实际上投资者选择定投产品首先是选择大概率大方向向上的产品，其次再考虑波动高一点有利于定投。以过去 10 年数据为例，定投半年、1 年、3 年、5 年区间收益率相似、波动率不同的大盘低波指数以及金融地产指数，观察投资表现。图 14：大盘低波指数以及全指金融地产指数的净值走势wind，研究2005 年以来大盘低波指数、全指金融地产指数的区间收益几乎一致，分别为364.08%以及 373.02%，波动率差别较大，大盘低波指数年化波动率 22.87%，全指金融地产指数年化波动率明显更高 29.53% 。理论上看

18、高波动产品的定投收益应该更高，但是从结果上看不同投资期的结果不同，比如半年、一年的高波动的定投收益均值更高，三年、五年的定投收益不如波动更低的指数，这点与投资时间越长基金的净值路径差异越大有关。表 2：定投模式下，收益相似、不同波动率指数的业绩表现区间指标大盘低波指数全指金融地产指数2005 年以来指数区间收益率364.08%373.02%指数年化波动率22.87%29.53%赚钱概率56.49%53.09%收益均值4.18%4.69%回撤均值-14.79%-17.44%波动均值23.07%29.27%赚钱概率56.25%52.77%收益均值9.72%10.80%回撤均值-20.24%-23.

19、64%波动均值22.97%29.08%赚钱概率59.89%57.38%收益均值15.20%13.02%回撤均值-33.39%-38.63%波动均值22.85%28.91%赚钱概率55.81%59.65%收益均值17.30%11.98%回撤均值-38.40%-42.06%波动均值21.91%27.81%半年1 年3 年5 年wind，研究如果我们假设投资者在选择了定投产品不再变化的话，如上一小节的测算所示，部分波动较高的行业、主题产品实际上最终净值的方向并未向上，更多的是阶段性行情，投资者在实际中对于行业主题产品的选择也大多是阶段性参与，如果是考虑最终大概率方向向上，则大盘宽基指数对于投资者来说

20、，概率可能是最大的。因此我们这里可能会得到一个反常识的结论：最适合长期定投、甚至作为切入养老业务的 ETF品种应该是以沪深 300 指数为代表的大盘宽基指数。但如果投资者根据行情切换定投品种，我们将会在下文以一个简单的动量策略来进行测算观察。仅从单品种定投来看，ETF 在定投上对波动率的利用是有限的，大盘宽基指数的产品反而波动较低。图 15：沪深 300 及中证 500 指数净值走势wind，研究我们仍然考虑个人养老业务里，如果以沪深 300 作为宽基指数的定投代表，而偏股混合型基金指数作为权益型FOF 的代表，我们尝试对比 FOF 和 ETF 均采用定投模式的话，投资者的正收益率概率、回报、

21、波动等情况：首先我们来展示沪深 300 指数的定投胜率和收益等信息，自 2005 年起任意交易日，对指数按照每月定投的模式定投半年、1 年、3 年、5 年，对比定投与非定投模式的平均收益率、赚钱概率、波动率、最大回撤等指标：表 3：定投与非定投模式下沪深 300 指数的各指标表现投资期半年一年三年五年赚钱概率55.04%55.86%66.28%75.35%定投赚钱概率55.84%56.75%63.53%68.40%收益均值8.30%19.40%31.67%38.95%定投收益均值4.20%9.65%13.06%14.69%收益前 25%16.51%26.94%47.14%55.49%定投收益前

22、 25%9.13%14.78%17.36%29.31%收益中位数3.00%3.59%18.91%27.89%定投中位数1.45%3.01%7.81%15.00%收益后 25%-10.02%-13.21%-13.49%0.53%定投收益后 25%-5.16%-7.84%-6.00%-4.32%波动率均值24.73%25.06%25.65%24.92%定投波动率均值26.50%26.33%26.34%25.43%最大回撤均值-17.14%-24.03%-39.13%-42.88%定投最大回撤均值-16.56%-22.63%-38.03%-42.81%wind，研究相比之下，对同期偏股基金指数进行定

23、投的回报更好，主要是因为偏股基金指数涨幅本身优于沪深 300 指数。定投偏股基金指数在半年或者 3 年的维度下赚钱概率高于一次性投资，投资半年或者 1 年的维度下定投策略所经历的回撤均低于非定投策略。而且我们去看沪深 300 指数整体的波动情况的话，也会发现：宽基指数如沪深 300 其实在定投时并不能充分利用波动率对于定投的正贡献。表 4：定投与非定投模式下偏股基金指数的各指标表现投资期半年一年三年五年赚钱概率63.31%69.61%74.99%87.36%定投赚钱概率64.71%67.49%81.31%85.62%收益均值9.50%21.32%49.67%72.75%定投收益均值5.00%1

24、0.79%21.69%31.38%收益前 25%19.15%37.01%64.91%93.07%定投收益前 25%10.00%18.09%27.51%54.81%收益中位数5.98%9.54%39.95%60.25%定投中位数3.22%6.17%14.30%29.00%收益后 25%-4.95%-6.36%-0.06%28.81%定投收益后 25%-2.41%-3.76%4.05%7.34%波动率均值20.72%21.11%21.89%21.70%定投波动率均值22.25%22.21%22.53%22.20%最大回撤均值-14.19%-19.88%-32.80%-36.62%定投最大回撤均值-

25、14.05%-19.38%-32.95%-38.00%wind，研究 我们展示偏股基金指数的定投回报，从下图来看，回报走势与大部分 ETF 类似，回报会弱于一次性投入，但受到过去几年偏股基金指数走势前低后高的影响，定投收益率的走势已经非常接近一次性持有，甚至在 2020 年下半年之前两者基本上是相似的。图 16：中证偏股基金指数定投收益率随投资时间的变化趋势资料来源：同花顺 iFindD，研究不难得出结论，在对不切换产品的单产品定期投资过程中，代表 FOF 模式的偏股基金指数有着收益上的优势，而单产品的 ETF 定投，受到养老这个长期限投资模式下，长期净值最终向上确定性的要求，导致只能选择大盘

26、宽基指数，而大盘宽基指数却无法发挥波动率对定投的优势。不过我们仍然可以展望，以沪深 300 为代表的大盘宽基指数，未来在行业权重、成分股权重进行市场自发的逐步调整后，可能会展示出更强的收益属性，在定投上的表现也会更好。是否可以通过 ETF 轮动打造更适合定投的策略？构建一个简单的动量策略在第一章的测算中，我们都假设在养老的漫长投资过程中，不进行产品的切换，因而导致行业主题 ETF 未来的表现是否在长期一定方向向上成为了影响定投选择的最大问题，而在本章我们尝试放宽假设，如果投资者可以在投资期间切换所选择的ETF，不用为了长期确定性而选择宽基指数，是否会带来更适合定投的高波动高收益的策略表现。本章

27、的测算也可以站在FOF 的角度思考：如何打造一个更适合定投模式的 FOF，如果使用 ETF 进行切换，构建轮动式的组合，是否可以打造一个更高波动更高收益的FOF 产品，从而也能更好的为投资者养老投资服务。这样的话本章构建的策略既可以为成熟的投资者自发选择 ETF 参考，也可以为 FOF 构建一站式的养老产品为对基金投资不那么熟悉的投资者服务。我们构建一个最简单的动量策略：我们选取的回测时间为 2017 年 9 月 1 日至 2022 年 8 月 1 日，以月为单位计算每支行业 ETF 的月度收益率，每月均选取前一个月收益率最大的一只ETF 持仓。我们可以由此计算出投资期限内的累计收益率。产品池

28、以如下ETF 作为例子构建：华安易富黄金ETF南方中证全指房地产ETF易方达沪深 300 医药ETF国泰中证军工ETF国泰中证全指证券公司ETF华夏中证新能源汽车ETF回测结果图 17：行业ETF 净值收益率0.40.30.20.12017-09-292017-12-012018-02-012018-03-302018-06-012018-08-012018-09-282018-11-302019-02-012019-04-012019-05-312019-08-012019-09-302019-11-292020-01-232020-04-012020-06-012020-07-312020

29、-09-302020-12-012021-02-012021-04-012021-06-012021-07-302021-09-302021-12-012022-01-282022-04-012022-06-012022-08-010-0.1-0.2-0.3华安易富黄金ETF南方中证全指房地产ETF易方达沪深300医药ETF国泰中证军工ETF国泰中证全指证券公司ETF华夏中证新能源汽车ETF资料来源：同花顺 iFindD，研究图 ：动量策略单期收益率图 19：动量策略累计收益率0.40.30.20.10-0.1-0.221.512017-09-292018-02-012018-06-01201

30、8-09-282019-02-012019-05-312019-09-302020-01-232020-06-012020-09-302021-02-012021-06-012021-09-302022-01-282022-06-010.52017-09-292017-12-312018-03-302018-06-302018-09-282018-12-312019-04-012019-07-012019-09-302019-12-312020-04-012020-07-012020-09-302020-12-312021-04-012021-07-012021-09-302021-12-31

31、2022-04-012022-07-010当期最大行业ETF收益率投资该ETF取得的下一期收益率-0.5资料来源：同花顺 iFinD，研究资料来源：同花顺 iFinD，研究通过计算我们可以得出，该策略在回测时期内累计收益率如上图所示。截至 2022 年 8 月 1 日，该投资策略总累计收益率约为 172%。图 20：回测期间内投资各行业ETF 的频次1412108642华安易富黄金ETF南方中证全指房地产ETF易方达沪深300医药ETF国泰中证军工ETF国泰中证全指证券公司ETF华夏中证新能源汽车ETF0资料来源：同花顺 iFindD，研究改变调仓周期图 21：调仓周期为两个月时累计收益率图

32、22：调仓周期为三个月时累计收益率0.20.150.10.050-0.05-0.10.30.250.20.150.12017-09-292018-02-012018-06-012018-09-282019-02-012019-05-312019-09-302020-01-232020-06-012020-09-302021-02-012021-06-012021-09-302022-01-282022-06-010.052017-09-292017-12-012018-02-012018-03-302018-06-012018-08-012018-09-282018-11-302019-02-

33、012019-04-012019-05-312019-08-012019-09-302019-11-292020-01-232020-04-012020-06-012020-07-312020-09-300-0.05-0.15资料来源：同花顺 iFinD，资料来源：同花顺 iFinD，研究通过计算我们可以得出，当调仓周期由一个月改为两个月或三个月时，该策略在回测时期内累计收益率如图 34、35 所示。整体看来，累计收益率均呈现不断震荡的趋势，收益也并没有月度调仓更加乐观。截至 2022 年 8 月 1 日，两个月调仓投资策略总累计收益率约为 1.8%，而三个月调仓投资策略总累计收益率约为 23

34、.3%。改变业绩观察周期选取前两个月累计/平均收益率最大的一只ETF 持仓投资策略：我们选取的回测时间为 2017 年 9 月 1 日至 2022 年 8 月 1 日，以两个月为单位计算每只行业 ETF 的前两个月累计（或平均）收益率，每月均选取前两个月累计（或平均）收益率最大的一只 ETF 持仓。两个月平均收益率计算公式为：图 23：参数为前两个月累计收益率时动量策略累计收益率图 24：参数为前两个月平均收益率时动量策略累计收益率0.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15-0.2-0.25-0.30.20.150.10.052017-11-012018-02-012018-0

35、4-272018-08-012018-11-012019-02-012019-04-302019-08-012019-11-012020-01-232020-04-302020-07-312020-10-302021-02-012021-04-302021-07-302021-11-012022-01-282022-04-292017-11-012018-02-012018-04-272018-08-012018-11-012019-02-012019-04-302019-08-012019-11-012020-01-232020-04-302020-07-312020-10-302021-0

36、2-012021-04-302021-07-302021-11-012022-01-282022-04-290-0.05-0.1-0.15-0.2-0.25-0.3资料来源：同花顺 iFinD，研究资料来源：同花顺 iFinD，研究通过计算我们可以得出，该策略在回测时期内累计收益率如图 36、37 所示。截至 2022 年 8 月 1 日，投资策略总累计收益率分别约为 -12.4 和 -12.9%。选取前三个月累计/平均收益率最大的一只ETF 持仓投资策略：我们选取的回测时间为 2017 年 9 月 1 日至 2022 年 8 月 1 日，以三个月为单位计算每只行业 ETF 的前三个月累计（或

37、平均）收益率，每月均选取前三个月累计（或平均）收益率最大的一只 ETF 持仓。三个月平均收益率计算公式为：图 25：参数为前三个月累计收益率时动量策略累计收益率图 26：参数为前三个月平均收益率时动量策略累计收益率10.80.60.40.20-0.20.80.70.60.50.40.30.20.12017-12-012018-03-012018-06-012018-08-312018-11-302019-03-012019-05-312019-08-302019-11-292020-02-282020-06-012020-09-012020-12-012021-03-012021-06-012021-09-012021-12-012022-03-012022-06-012017-12-012018-03-012018-06-012018