2023年多因子模型專題研究 基于交易邏輯的量?jī)r(jià)因子挖掘

1.組合管理：精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)刻畫，弱風(fēng)格環(huán)境重個(gè)股Alpha

在當(dāng)前風(fēng)格、板塊、主題均弱化的背景下，通過精細(xì)化的風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的超額收益將是必然選擇。 在《多因子量化選股系列專題研究-因子離散化股票多因子風(fēng)險(xiǎn)模型》（2022年6月8日）中我們所提出的風(fēng)險(xiǎn)模型最主要 特點(diǎn)在于，對(duì)各大類因子進(jìn)行了基于分位數(shù)的分組劃分，每個(gè)因子的每個(gè)分組以啞變量形式體現(xiàn)在回歸方程中。這樣設(shè) 置的目的在于: 一是各因子收益率是在其他因子中性化之下的組內(nèi)個(gè)股加權(quán)收益率，更具有實(shí)際意義；二是離散化的本質(zhì)是對(duì)排序關(guān)系的描述，而非數(shù)量關(guān)系的描述，而且為非線性問題預(yù)留了靈活的操作空間。

因子離散化模型的因子收益率體現(xiàn)了每類因子在每個(gè) 交易區(qū)間的超額收益，不受其他因子的影響，即所謂 的“純因子收益” ，因此可以較好地體現(xiàn)每類因子的 表現(xiàn)；我們把對(duì)行業(yè)和風(fēng)格的選擇轉(zhuǎn)移到了因子層面，本文 的行業(yè)和風(fēng)格輪動(dòng)模型也可以視為因子擇時(shí)的拓展； 基于動(dòng)量效應(yīng)的行業(yè)和風(fēng)格擇時(shí)策略是從因子本身的 表現(xiàn)為出發(fā)點(diǎn)的，我們認(rèn)為外界因素對(duì)每個(gè)行業(yè)和風(fēng) 格的影響都已經(jīng)體現(xiàn)在了因子收益率之中；在輪動(dòng)效果的檢測(cè)上，我們參照單因子測(cè)試的流程， 將每個(gè)行業(yè)和風(fēng)格組合作為投資的標(biāo)的，以它們過去 二十日的累計(jì)超額收益率作為輪動(dòng)指標(biāo)進(jìn)行分組回測(cè)。上述因子收益動(dòng)量、Alpha收益反轉(zhuǎn)現(xiàn)象僅為理論測(cè)試，將上述理論收益落為現(xiàn)實(shí)需要通過相應(yīng)的轉(zhuǎn)化來(lái)實(shí)現(xiàn)。 回測(cè)考察期設(shè)為2016年至2023年5月12日，調(diào)倉(cāng)頻率為月度，交易費(fèi)率設(shè)為雙邊千分之三。

2.基于交易邏輯的量?jī)r(jià)因子挖掘

量化投資的因子種類按照投資期限可以分為短期和中長(zhǎng)期，中 長(zhǎng)期以財(cái)務(wù)因子為主，短期因子主要是量?jī)r(jià)因子。對(duì)于中長(zhǎng)期的財(cái)務(wù)因子來(lái)說(shuō)，有公司基本面的發(fā)展邏輯作為支 撐，穩(wěn)定性較強(qiáng)。量?jī)r(jià)因子則一般是以日頻價(jià)格和成交信息作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過 遺傳規(guī)劃、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法進(jìn)行挖掘的，通過這種方式得到的 因子因?yàn)槿鄙僖欢ǖ倪壿嬛危狈?duì)投資者行為預(yù)期的刻畫， 往往穩(wěn)定性較弱。

隨著A股有效性的增強(qiáng)，構(gòu)建有效的Alpha因子的難度越來(lái)越大， 越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)開始另辟蹊徑，挖掘具有特色的另類因子，如 文本挖掘、輿情分析等，這些因子的特點(diǎn)就是能夠反映一定的 投資者情緒，且與傳統(tǒng)框架下的因子相關(guān)性低。挖掘因子的方法應(yīng)該是從一定的邏輯出發(fā)，從市場(chǎng)或者投資者 情緒抽象出因子，再對(duì)因子進(jìn)行檢驗(yàn)，可以提升成功概率。本文試圖以技術(shù)分析為切入點(diǎn)，構(gòu)建有效的量?jī)r(jià)因子。

“追漲殺跌”和“高拋低吸”是股票市場(chǎng)上投資者經(jīng)常采取的兩種策略，合理性在于股票市場(chǎng)上的兩個(gè)行為金融學(xué)現(xiàn)象， 即動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)。動(dòng)量效應(yīng)認(rèn)為股票具有慣性，在過去一段時(shí)間表現(xiàn)比較好的股票在未來(lái)的一段時(shí)間會(huì)維持強(qiáng)勢(shì)，即通過“順勢(shì)而為”可以 獲取收益；而反轉(zhuǎn)效應(yīng)則是認(rèn)為跌的多的股票在未來(lái)會(huì)發(fā)生趨勢(shì)反轉(zhuǎn)， “抄底”的操作有利可圖。在主要發(fā)達(dá)市場(chǎng)中，短期和長(zhǎng)期表現(xiàn)為反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而中期則表現(xiàn)為動(dòng)量效應(yīng)；而對(duì)于A股市場(chǎng)而言，短中長(zhǎng)期的反轉(zhuǎn)效應(yīng) 均比動(dòng)量效應(yīng)顯著。A股市場(chǎng)散戶占比較高，容易出現(xiàn)羊群效應(yīng)，僅以日頻收益率難以精細(xì)刻畫不同投資者的行為。

由于市場(chǎng)組成的不同，不同群體的交易行為也不太一致，具體體現(xiàn)在分時(shí)成交額上；對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來(lái)說(shuō)一般偏好長(zhǎng)線型的配置型投資，因此一般會(huì)選擇在交易量活躍的時(shí)間段完成下單；對(duì)于散戶而言，資金量少使得他們偏好短線投機(jī)，交易行為分布于整個(gè)時(shí)間段；從分時(shí)成交額來(lái)看，成交量大的主要是開盤和尾盤的30分鐘，根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，在計(jì)算累計(jì)收益因子時(shí)，我們也對(duì)收益進(jìn) 行分時(shí)段劃分。

兩類因子在不同寬基指數(shù)中都能取得不錯(cuò)的表現(xiàn)，在中證全指中的年化多空對(duì)沖收益分別達(dá)到25.82%和21.64%； 夏普比率分別為1.90和2.35，Rank_IC分別達(dá)到9.46%和4.96%。進(jìn)一步考察不同周期下的表現(xiàn)，可以看到，隨著時(shí)間周期的增加，RankIC和多空年化收益率整體上呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，但 是絕對(duì)降幅不大，總體上仍舊處在有效因子的范圍內(nèi)

上述因子在應(yīng)用于選股時(shí)，內(nèi)在邏輯是認(rèn)為值越大的股票在更為強(qiáng)勢(shì)，在博弈中勝出的概率更大，也就是通過該因子篩 選出在截面上的強(qiáng)勢(shì)股票。但是從本質(zhì)上講，因子衡量的是雙方博弈的力量，更為直觀的結(jié)果是往后時(shí)段股票的漲跌，因此我們自然而然可以想到 用該因子作為指標(biāo)來(lái)對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行擇時(shí)，買入賣出的閾值設(shè)為0，即當(dāng)天指標(biāo)>0, 則在后一天買入，反之則賣出，以此來(lái)構(gòu) 建相應(yīng)的擇時(shí)策略。

從擇時(shí)模型的回測(cè)結(jié)果來(lái)看，早午盤博弈指標(biāo)以及隔夜博弈指標(biāo)在主要的寬基指數(shù)上均能取得較為明顯的擇時(shí)效果，但 是也有一定的差異；隔夜博弈指標(biāo)在滬深300上的收益和穩(wěn)定性優(yōu)于早午盤博弈指標(biāo)，年化收益和夏普比率分別達(dá)到17.23%和0.81；而在中小盤為主的中證500和中證1000上，則是早午盤博弈指標(biāo)顯著優(yōu)于隔夜博弈指標(biāo)，二者年化收益均達(dá)到了30%以 上，夏普比率也均在1以上；相比之下該指標(biāo)在滬深300上的年化收益和夏普僅為13.55%和0.67。

3.行業(yè)增強(qiáng)模型的一般框架

A股市場(chǎng)長(zhǎng)期存在的行業(yè)輪動(dòng)現(xiàn)象使得其成為越來(lái)越多投資者的研究課題，而行業(yè)ETF、行業(yè)主題基金以及行業(yè)增強(qiáng)基金 則成了這一類投資者首要的選擇；以Wind開放式基金分類下的增強(qiáng)指數(shù)型基金為準(zhǔn)，行業(yè)增強(qiáng)類基金的數(shù)量和規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，21年總規(guī)模突破了100億元， 達(dá)到148.86億元，并且數(shù)量也到了27只，較前一年都有翻倍的增長(zhǎng)；規(guī)模上來(lái)看2022年紅利、制造和消費(fèi)三大板塊的規(guī)模最大，分別達(dá)到了84.33、30.87和26.48億元；從數(shù)量上看，制造業(yè) 的行業(yè)增強(qiáng)基金數(shù)量最多，達(dá)到了10只，此外，消費(fèi)、科技、醫(yī)療健康等行業(yè)的增強(qiáng)基金數(shù)量也位居前列。

從行業(yè)增強(qiáng)基金的表現(xiàn)來(lái)看，目前統(tǒng)計(jì)的行業(yè)增強(qiáng)基金中有86.21%實(shí)現(xiàn)了正的超額收益，并且從年化超額的均值和中位 數(shù)來(lái)看，均超過了中證500指數(shù)增強(qiáng)產(chǎn)品；相比之下雖然行業(yè)增強(qiáng)基金的超額收益要高于指數(shù)增強(qiáng)，但是指數(shù)增強(qiáng)基金的超額收益波動(dòng)較小，行業(yè)增強(qiáng)基金的超額波 動(dòng)更大，這與二者的股票池大小有關(guān)；行業(yè)增強(qiáng)基金規(guī)模僅為寬基增強(qiáng)的11.36%，未來(lái)發(fā)展空間廣闊，可視為“藍(lán)海”。

選擇合適的行業(yè)進(jìn)行增強(qiáng)是構(gòu)建行業(yè)增強(qiáng)策略的首要工作，從上文所統(tǒng)計(jì)的行業(yè)增強(qiáng)基金顯示，行業(yè)僅僅集中在消費(fèi)、科 技、醫(yī)藥等少數(shù)行業(yè)板塊中；具有的特點(diǎn)：（1）首先是具有良好的發(fā)展前景以及相對(duì)可預(yù)期的上漲空間，如新興產(chǎn)業(yè)或者高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)；（2）其次做行業(yè)增強(qiáng)的板塊需要具有一定數(shù)量的成分股；（3）行業(yè)內(nèi)的個(gè)股需要具有一定的差異性和分化度，可以通過量化的方式進(jìn)行區(qū)分，從來(lái)起到增強(qiáng)的效果。

衡量情緒類的指標(biāo)一般有量?jī)r(jià)類和預(yù)期類兩種，分別反應(yīng)投資者對(duì)當(dāng) 前市場(chǎng)的參與度以及對(duì)未來(lái)市場(chǎng)的預(yù)期；預(yù)期類指標(biāo)一般來(lái)自于期貨、期權(quán)等衍生品數(shù)據(jù)，而對(duì)于行業(yè)板塊而 言，由于缺少相應(yīng)的衍生品，因此能夠用于行業(yè)擇時(shí)的指標(biāo)也僅限于 量?jī)r(jià)類； 換手率和成交額與指數(shù)的走勢(shì)較為一致，屬于同步指標(biāo)而并不存在顯 著的領(lǐng)先或者滯后性；平滑后的凈資金流入量與指數(shù)出現(xiàn)明顯背離的時(shí)間窗口可以起到提示 轉(zhuǎn)折點(diǎn)的作用，更具備擇時(shí)的屬性，但是觀察也會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些擇時(shí)信 號(hào)往往出現(xiàn)在較大的行情附近，難以給出具體的擇時(shí)規(guī)則，在實(shí)際的 投資中只能靠主觀觀察的方式來(lái)確定。