金融工程专题报告：基于相似股票历史收益的选股因子研究

请务必阅读正文后的重要声明部分 2022 年 05 月 12 日 证 券研究报告•金融工程专题报告 因子选股系列 基于相似股票历史收益的选股因子研究 摘要 西 南证券研究发展中心 在美股市场中叱咤风云的各种动量因子在我国 A 股市场中往往收效甚微，是什么导致了同一个因子在不同的市场中经常表现出截然不同的实证结果？近年来，伴随着行为金融学的高速发展，行为金融学从多个角度解释了动量效应背后的成因。本文从投资者的投资心理和投资行为出发，探讨相似股票的历史收益是否可以为因子选股提供新的信息。 我们从股票价格、规模、风险、盈利能力、投资水平五个维度定义了股票距离，用来衡量股票与股票之间的相似程度，进而构建了相似股票动量因子，在我国 A 股市场对其进行了有效性检验。相似动量因子同股票的下期收益正相关，相似股票动量因子 IC 均值为 0.0305，IR 为 0.2689。多空组合平均月收益率为1.01%，组合年化收益率为 12.89%，最大回撤仅为 8.39%。 在此基础上，本文对该因子进行了相关系数分析与 Fama-Macbeth 回归分析,结果表明，在排除了异质波动、流动性、动量与规模等影响因素的情况下，相似股票动量因子依旧显著有效，可以为选股提供新的信息。 我们还对相似动量因子的参数进行了敏感性分析。结果表明，采用股票过去一个月的平均收益率衡量股票历史收益，选择距离最近的 80 只股票或选择股票距离 小于等于 1的股票构建相似股票样本可以保证相似动量因子稳定有效。 最后，我们对相似股票动量因子进行了改进。我们结合股票的历史收益，构建了相似预期差因子。相似预期差因子选股卓有成效，控制股票历史超额收益后，信息系数 IC 均值高达 0.0910，多空组合平均月收益率为 1.44%，组合年化收益率为 18.72%，最大回撤仅为 8.60%。样本期内，使用相似预期差因子构建多头组合收益率远超市场组合，年复合增长率高达 25.23%。 风险提示：本研究基于 2016-2021 年中国 A 股市场历史数据，因子的历史收益率不代表未来收益率。若未来市场环境发生较大变化，因子的实际表现可能与本文的结论有所差异。 [Table_Author] 分析师：邓璎函 执业证号：S1250517080005 电话：023-67507084 邮箱：dyh@swsc.com.cn 相关研究 1. 基于吸收比率规避市场下行风险的资产配置策略 (2022-02-09) 2. 基于“集中度”识别拥挤交易的行业轮动策略 (2022-01-26) 3. 基于价格动量和基本面动量的双动量选股策略 (2021-11-19) 4. 基金管理的主动性指标构建与业绩预测 (2021-10-26) 5. BARRA 中国市场模型（CNE6）解读——因子选股系列 (2019-02-26) 6. 波动率因子的改进：异质波动率——因子选股系列 (2018-08-29) 7. 基于方向波动率的选股因子研究 (2017-12-21) 8. 风险度量方法探讨——混合风险指标 (2017-09-18) 82641 因 子选股系列 请务必阅读正文后的重要声明部分 目 录 1 因子构建........................................................................................................................................................................................................... 1 1.1 股票距离与相似股票............................................................................................................................................................................ 1 1.2 相似股票动量因子构建 ....................................................................................................................................................................... 1 2 因子有效性检验 ............................................................................................................................................................................................. 2 2.1 分组检验 .................................................................................................................................................................................................. 2 2.2 信息系数分析 ......................................................................................................................................................................................... 4 2.3 相关分析与回归分析 ............................................................................................................................................................................ 4 3 敏感性分析 ...................................................................................................................................................................................................... 7 3.1 相似股票样本构建方式的敏感性分析 ....................................