戰術性配置ETF#1 – WIZ – MPF DIY 投資強積金

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：