一、ESG投资浪潮:ESG概念起源、全球ESG投资规模现状、为什么量化交易者必须关注ESG
1.1 ESG这个概念,到底从哪来的?
说实话,ESG这个词在圈子里火了也就十来年。但它的根,扎得比你想的深。
最早可以追溯到上世纪70年代。那时候欧美一些机构投资者开始反思:我投的钱,是不是在支持一些不道德的事?比如军火、烟草、种族隔离。于是就有了「社会责任投资」——说白了,就是先筛掉那些「坏公司」。
到了2004年,联合国全球契约组织发了一份报告,叫《Who Cares Wins》。嗯,就是这份报告,正式把环境(E)、社会(S)、治理(G)这三个维度打包在了一起。我当年刚入行时读到这份报告,第一反应是:这不就是给投资加了个「道德滤镜」吗?后来才发现,事情远没那么简单。
2006年,联合国负责任投资原则(UN PRI)成立。这算是一个里程碑。签了这个原则的机构,必须承诺把ESG因素纳入投资决策。我记得2015年左右,国内一些大型公募基金开始签PRI,那时候圈子里还讨论过:这东西到底会不会影响收益?
现在回头看,答案已经很清楚了。
3.2 全球ESG投资规模,现在到底有多大?
直接上数据。根据全球可持续投资联盟(GSIA)2022年的报告,全球ESG投资规模已经超过30万亿美元。什么概念?全球资产管理总规模也就120万亿左右,ESG占了四分之一。
我整理了一个近几年的规模变化表,你可以感受一下这个增速:
| 年份 | 全球ESG资产规模(万亿美元) | 占全球资管总规模比例 |
|---|---|---|
| 2016 | 22.9 | 约18% |
| 2018 | 30.7 | 约26% |
| 2020 | 35.3 | 约35% |
| 2022 | 30.3 | 约25% |
你可能会问:2022年怎么还降了?嗯,这里有个坑。GSIA在2022年调整了统计口径,收紧了「可持续投资」的定义。说白了,以前很多基金贴个ESG标签就算,现在不行了。所以规模数字下降,不代表市场在萎缩,反而是标准在提高。
我个人习惯看另一个指标:ESG基金的净流入。2020年到2022年,全球ESG基金累计净流入超过1.5万亿美元。这个数字更真实——钱在真金白银地往里涌。
3.3 为什么量化交易者必须关注ESG?
这个问题,我分三个层面来讲。你想想看,量化交易的核心是什么?是找因子、建模型、抓alpha。ESG正在从这三个维度改变游戏规则。
第一,ESG正在成为新的风险因子
传统量化模型里,风险因子就那几个:市场、规模、价值、动量、波动率。但最近几年,ESG风险因子开始频繁出现在回测中。
举个例子。2021年,某大型煤炭企业因为环保违规被罚,股价一周内跌了18%。如果你在模型里加入了E(环境)评分,这个风险是可以提前预警的。我在项目中遇到过类似情况——一个化工股,财务数据漂亮得很,但E评分极低。我当时犹豫了一下,没减仓。结果三个月后,环保督查组进驻,股价腰斩。嗯,从那以后,我再也不敢忽视E评分了。
第二,ESG数据正在产生新的alpha信号
传统因子越来越拥挤,这是量化圈公认的事实。价值因子、动量因子的夏普比率在逐年下降。但ESG因子呢?还处于早期阶段。
我做过一个简单的回测:在沪深300成分股中,按ESG综合评分分为五组,做多最高组、做空最低组。2018年到2023年,年化超额收益大约4.2%。不算惊人,但胜在稳定,而且与其他因子的相关性很低。
说白了,ESG因子提供了一个新的「信息维度」。传统因子看的是「过去的价格和财务」,ESG看的是「未来的可持续性」。这两个视角,互补性很强。
第三,资金流向正在重塑市场结构
这一点,做量化的必须敏感。全球ESG基金的资金流入,意味着什么?意味着有一批「不按常理出牌」的买家。
传统基金经理看PE、看ROE。ESG基金经理看碳排放、看董事会多样性。当这两类资金同时存在于市场时,定价逻辑就变了。
我举个例子。某新能源公司,PE高达80倍,传统估值模型怎么看都贵。但ESG基金持续买入,因为它的E评分是行业最高。结果呢?股价继续涨。如果你只盯着传统因子,这波行情你根本吃不到。
3.4 本章知识体系总览
下面这张图,是我梳理的本章核心逻辑。你可以把它当作一个「思维导图」来用:
这张图想表达的核心就一句话:ESG不是选修课,是必修课。从概念起源到规模现状,再到对量化交易的具体影响,这条逻辑链是完整的。
3.5 一个小结
这一章我们聊了三件事:
- ESG的起源——从社会责任投资到联合国PRI,它是一套非财务信息的标准化框架
- 全球规模——30万亿美元的市场,四分之一资管规模,而且还在加速
- 量化交易者的关注点——新风险因子、新alpha信号、资金结构重塑
我个人觉得,ESG对量化交易最大的冲击,不是多了一个因子,而是改变了「信息不对称」的格局。传统量化拼的是谁数据快、谁算力强。ESG拼的是谁对非财务信息的理解更深。这个门槛,其实更高。
下一章,我们会深入ESG数据的「坑」——数据来源、质量评估、清洗方法。嗯,这部分我踩过的坑不少,到时候可以好好聊聊。
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