金融工程周报：规模回撤，换手提升

2021-12-07 重要提示：本报告中发布的观点和信息仅供中信期货的专业投资者参考。若您并非中信期货客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本报告的任何信息。本报告难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669 号 中信期货 中信期货 期 期货 中信期货 期货 中信期货 金融工程团队 研究员： 张革 zhangge@citicsf.com 从业资格号 F3004355 投资咨询号 Z0010982 中信期货研究|金融工程周报 摘要： 最近一周的单因子表现 (全行业) ：Barra 风格因子体系中，monthly_share_-turnover (月换手率) 、quarterly_share_-turnover (季换手率)、long_term_-relative_strength (长期相对强度) 表现最好。算法挖掘/机器学习因子体系中，alpha006 (趋 类) 、alpha032 (趋 类) 、alpha046 (反转类) 表现最好。 中信一级行业的因子表现：按照中信一级行业分类方法，共分 个行业，在每个细分一级行业中，使用最近一周的日频 据，计算并展示 Barra 风格因子体系和算法挖掘/机器学习因子体系中单因子的表现。在表现最好的煤炭行业中，Barra 体系内 size_lncap (市值规模) 、midcap (中市值) 表现最好 (按 RankIC均值和 RankIC_IR) ，算法体系内 alpha023 (反转类) 、alpha049 (反转类) 表现最好 (按 RankIC 均值和 RankIC_IR) ；在表现最差的消费者服务行业中，Barra体系内 long_term_-relative_strength (长期历史 alpha) 和 midcap (中市值) 表现最好 (分别按 RankIC 均值和 RankIC_IR) ，算法体系内 alpha009 (反转类) 、alpha101 (反转类) 表现最好 (按 RankIC 均值和 RankIC_IR) 。 单因子在时间序列上的表现：分别使用最近半 和最近三 的 据，按风格大类计算并展示单因子在时序上的表现。最近一周，多 因子 RankIC 变化明显，因子轮动加速，在短期上可继续维持组合的分散程度，适当增配较佳风格。 本文检验了 Barra 风格因子体系和 算法因子体系中最近一周的单因子表现。上周风格切换有所加速，换手率因子提升非常明显，呈现最佳负向选 效应，规模有所回撤。除换手率外，波动率和长期反转因子表现也有增强，可在低换手以及低波动风格上适量加大暴露，整体仍保持均衡。 报告要点 规模回撤，换手提升 中信期货金融工程周报 2 / 13 目 录 摘要： ................................................................................................................................................................................. 一、 最近一周的单因子表现 ............................................................................................................................................ （一） Barra 风格因子表现 ..................................................................................................................................... （二） 算法挖掘/机器学习因子表现 ..................................................................................................................... 二、 中信一级行业的单因子表现 .................................................................................................................................... （一） Barra 风格因子表现 ..................................................................................................................................... （二） 算法挖掘/机器学习体系因子表现 ............................................................................................................. 三、 单因子在时间序列上的表现 .................................................................................................................................... 附录 ：Barra 的大类风格因子体系 – 因子构建方法 ..................................................................................................... 附录 ：算法挖掘/机器学习因子体系 – 因子构建方法 ...............................................................