“基本面选股因子”系列（一）：从布林带到估值异常因子

证券研究报告·金融工程·金工专题报告 东吴证券研究所 1 / 23 请务必阅读正文之后的免责声明部分 “基本面选股因子”系列（一） 从布林带到估值异常因子 2022 年 06 月 17 日 证券分析师 高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理 张翔宇 执业证书：S0600120100020 zhangxiangyu@dwzq.com.cn 相关研究 [Table_Summary] 研究结论 ◼ 前言：本篇报告利用 CTA 研究领域常用的布林带均值回复策略，结合基本面的估值修复的逻辑，构建选股因子。 ◼ 估值偏离 EPD 因子：投资常用的估值指标 PE 存在均值回复性，利用这一特性，我们构建了估值偏离 EPD 因子，2010/01-2022/05 期间，估值偏离因子的月度 RankIC 均值为 6.56%，RankICIR 为 3.66。5 分组多空对冲的年化收益为 17.21%，信息比率为 2.58，胜率高达 80.99%，最大回撤仅为 4.16%。 ◼ 缓慢偏离 EPDS 因子：为了剔除个股估值逻辑变化带来的影响，我们在截面上用 EPD 剔除代理个股估值逻辑被改变概率的个股信息比率，构造缓慢偏离因子 EPDS，回测期间月度 RankIC 均值为 5.76%，RankICIR为 4.02，5 分组多空对冲的年化收益为 16.55%，信息比率为 3.13，胜率高达 82.19%，最大回撤仅为 2.36%，相对于 EPD 因子选股效果的稳定性有显著的改善。 图1：估值异常 EPA 因子的 5 分组及多空对冲净值走势 数据来源：Wind 资讯，东吴证券研究所 ◼ 估值异常 EPA 因子：我们剔除了影响“估值异常”逻辑的 Beta、成长与价值风格，最终得到估值异常 EPA 因子。该因子选股表现出色，月度RankIC 均值为 6.13%，RankICIR 提升至 4.75,稳定性进一步提升。5 分组多空对冲的年化收益为 18.29%，信息比率 3.76，胜率为 86.99%，最大回撤为 1.53%，选股效果相较于 EPDS 有了进一步改善。在剔除相关性较高的传统因子 ret20、ROE_yoy 后仍有超额收益。在中证 500 成分股中构建多头组合可以稳定战胜市场，年化超额信息比率高达 2.03。 ◼ 因子收益来源于错误定价：估值异常因子在市场关注度低的样本中表现更为出色，说明估值异常因子的收益来源是有限注意力导致的错误定价，在市场关注度低的样本中有限注意力现象更为严重，因子的效果更为理想。 ◼ 风险提示：本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 金工专题报告 2 / 23 内容目录 1. 引言 ...................................................................................................................................................... 4 1.1. 经典均值回复布林带策略......................................................................................................... 4 1.2. 布林带策略风险收益特征......................................................................................................... 4 2. 估值偏离因子构建 .............................................................................................................................. 4 2.1. 估值存在均值回复性................................................................................................................. 5 2.2. 估值布林带模型......................................................................................................................... 5 2.3. 估值偏离因子构建..................................................................................................................... 7 3. 估值偏离因子的优化 .......................................................................................................................... 8 3.1. 剔除个股估值逻辑变动带来的影响......................................................................................... 8 3.2. 剔除 Barra 风格的影响 ............................................................................................................ 10 3.2.1. 与常用 Barra 风格相关性与纯因子表现 ...................................................................... 10 3.2.2. 估值异常因子构建......................................................................................................... 12 4. 收益来源讨论 .................................................................................................................................... 14 4.1. 风险补偿.................................................