《如何挑選股票 ETF?》

- 如果你是完全依循最純粹的指數化投資，也就是以市值加權大盤指數為標準的，例如 VT, ACWI, VWRA, VWRD, FWRA，該注意的地方就是總費用率以及追蹤誤差。

- 這篇主要是寫給那些想要以系統化（being systematic）的方式去 tilt 特定風格/策略/屬性 ETF 的投資者，換言之，從這開始就算是一種主動投資了，也就是你得曝露在「和大盤不一樣」這種不確定性下，而如果結果不是你想要的話，這就會是風險。

- 也因此，通常會去思考的第一件事情就是：為什麼想要「和大盤不一樣」？無論那是基於什麼投資優勢，或是基於投資學的實證，或是直覺、信念又或是跟風，總之弄清楚自己為何要這麼做，這點還滿重要的，因為它會決定你什麼時候該堅持持有，什麼時候又該行動並做出調整。

- 釐清第一件事後，第二件事可以試著上 Morningstar/Fidelity…網站上看明顯致敬 Fama-French 3-factors model （FF3）的「投資風格九宮格」，看在規模（Small - Mid - Large）和風格（Value - Blend - Growth）譜出來的 9 個象限中，你想要評估的 ETF 被歸類在哪裡？光是這一步就可以初步排除掉風格不明的 ETF，而不是被發行商的產品行銷團隊的命名藝術耍得團團轉，又或是投資到風格偏移太多的標的。

- 大部份的人做到第二步就可以了，但我通常會往下走第三步，做比 FF3 更精細的風格因子分析（style factor analysis），而 FF5、AQR6、q5 通常是我最常運用的分析框架。

- 就像附圖舉例的 $QQQ，我特別喜歡看這三個分析框架下，這檔 ETF 曝險在各個因子時產生的累計報酬，這可以幫助我們：

（1）了解到過去累積的報酬中，哪些因子貢獻/拖累 ETF 最多？

（2）同期間的因子風險溢酬（factor risk premium）又是如何？

（3）以 factor loading 的趨勢變化來看，該 ETF 出現風格飄移的情況如何？

（4）各因子整體對 ETF 報酬的解釋能力（R^2）如何？

（5）無法被既有分析框架解釋的Risk-adjusted Alpha 是貢獻還是拖累？穩健嗎？原因是什麼？假設 Alpha 完全消失，預期報酬會是？有更好的替代品嗎？

- 舉例來說，$QQQ 雖然常被視為「科技股」代名詞，但從因子分析的角度來看，它的面貌遠比「科技」二字複雜。透過因子分析，我們可以得出以下結論：

（1）因子貢獻與損益來源

$QQQ 的長期超額報酬，除了來自市場風險（Beta）外，主要貢獻來自於負的價值曝險（即強烈的成長風格），而在過去十年的低利率環境中，成長因子帶來了巨大的推動力。

（2）因子風險溢酬（Factor Risk Premium）

觀察同期間，你會發現 $QQQ 獲利的主因是「成長因子」進入了極端的溢酬期。然而，這也提醒我們，一旦因子週期轉向（如價值回歸），$QQQ 將面臨顯著的回撤壓力。

（3）風格飄移（Style Drift）

$QQQ 的選股邏輯是「NASDAQ 市值前百大非金融股」，這使其 Factor Loading 相對穩定在「大型成長」區間。

（4）解釋能力（R^2）

在 FF5 或 q5 模型下，$QQQ 的 R^2 通常很高（常 > 90%）。這意味著它的波動幾乎可以完全被「市場、規模、價值、獲利、投資」這幾個因子解釋。如果你發現 R^2 過低，代表該 ETF 包含大量無法解釋的特定風險（Idiosyncratic Risk）。

（5）Risk-adjusted Alpha 的真相

這是一針見血的關鍵：扣除掉因子曝險後，所謂的 Alpha 還剩下多少？

• 如果 Alpha 為正且穩健： 代表該指數的編制規則（例如選股門檻）確實選到了因子模型無法捕捉的優質標的。下一個問題是：可以透過曝險在新的因子來捕捉 Alpha 嗎？

• 如果 Alpha 為負或趨於零： 這意味著 $QQQ 的表現只是「因子曝險」的結果。一旦 Alpha 消失，預期報酬將完全取決於你對「成長」與「品質」因子的溢酬期待。此時，你應思考：「是否有更便宜、因子曝險更純粹的標的可以替代？」