数量化专题之一百一十七：基于风险模糊度的选股策略

请务必阅读正文之后的免责条款部分 [Table_MainInfo] [Table_Title]2018.07.26 基于风险模糊度的选股策略 －－数量化专题之一百一十七 陈奥林（分析师） 杨能（研究助理） 021-38674835 021-38032685 chenaolin@gtjas.com yangneng@gtjas.com 证书编号 S0880516100001 S0880117080176 本报告导读： 本篇报告以高频价格数据构建了低频 ALPHA 因子。 摘要： [Table_Summary] 什么是风险模糊？投资者知道他知道什么（known knowns）产生期望；投资者知道他不知道什么(known knowns)反映风险；而投资者不知道他不知道什么的程度（unknown unknowns）表征风险模糊。风险模糊度刻画了未知概率分布的不确定性。在风险相同的情况下，投资者决策时有规避高风险模糊的倾向。 为什么存在风险模糊厌恶？若投资者对于股票的了解程度不够，那么他投资决策的失败将会归因于无知，而决策的成功则将被归因于侥幸和运气；相反，如果决策者被认为是专家，那么决策的成功更容易被归因于专业和经验，而决策的失败则会被归因于“倒霉”。因而，低风险模糊的股票，投资者预期分歧度低，更受投资者青睐。如何刻画风险模糊程度？海外通常使用个股期权隐含波动率的日间波动率来计算 VoV 指标。由于个股期权数据的缺失，我们使用日内5 分钟级别价格数据构造日内波动率代替个股期权隐含波动率，计算日内波动率的日间波动率。因子预测能力与稳定性如何？VoV 无论是否剔出行业和九大类风格的影响都展现了与未来收益率的持续且稳定的负相关关系。未剔除行业与风格的情况下，IC 为-0.06，ICIR 为-2.5；剔除行业与风格后，IC 下降至-0.04，但 ICIR 进一步提升至-2.81。VoV 纯因子年化收益率为 5.08%，夏普比率为 2.25, 月最大回撤为 1.28%。是否与其他量价类因子有较高的相关性？整体来看，纳入了高频数据的 VoV 因子仅与残差波动率因子有一定的相关性（34%），而与传统因子的相关性均较低。如何指导投资？高 VoV 的股票有极高的投资风险，高 VoV 100 只股票组合年化超额收益率-16.4%，信息比率 2.98，稳定跑输大盘。投资者在选股时应考虑规避。低 VoV 投资组合在创业板内选股超额收益 20.3%，信息比率 2.02，月胜率 63%，策略在 2014 年后尤为有效，可作为创业板选股增强的参考。金融工程团队： 陈奥林：（分析师） 电话：021-38674835 邮箱：chenaolin@gtjas.com 证书编号：S0880516100001 李辰：（分析师） 电话：021-38677309 邮箱：lichen@gtjas.com 证书编号：S0880516050003 孟繁雪：（分析师） 电话：021-38675860 邮箱：mengfanxue@gtjas.com 证书编号：S0880517040005 蔡旻昊：（研究助理） 电话：021-38674743 邮箱：caiminhao@gtjas.com 证书编号：S0880117030051 李栩：（研究助理） 电话：021-38032690 邮箱：lixu019018@gtjas.com 证书编号：S0880117090067 杨能：（研究助理） 电话：021-38032685 邮箱：yangneng@gtjas.com 证书编号：S0880117080176 殷钦怡：（研究助理） 电话：021-38675855 邮箱：yinqinyi@gtjas.com 证书编号：S0880117060109 余剑峰：（研究助理） 电话：021-38676186 邮箱：yujianfeng@gtjas.com 证书编号：S0880118060039 黄皖璇：（研究助理） 电话：021-38677799 邮箱：huangwangxuan@gtjas.com 证书编号：S088011610008 [Table_Report]相关报告 《风格域划分下的基本面多因子选股策略》2018.07.12 《选基金核心是“选股” ——》2018.07.11 《基于因子投资的资产配置方法》2018.06.28 《基于股票特别处理的 A 股财务困境预测研究》2018.06.21 《投资科技创新股：基本面成长因子再挖掘》2018.06.14 数量化专题报告金融工程 金融工程证券研究报告 数量化专题报告 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 14 目录 1. 引言 ................................................................................... 3 2. 风险模糊厌恶 ........................................................................... 3 2.1. 风险模糊厌恶实验 ................................................................... 3 2.2. 行为金融学的经验假说 ............................................................... 4 2.3. 波动率之谜的解释 ................................................................... 5 3. Vol of Vol 与风险模糊度................................................................. 5 3.1. Vol of Vol 的计算方式 .............................................................. 6 3.2. 日内波动率的估计方法 ............................................................... 6 4. Vol of Vol 与预期收益率................................................................. 7 4.1. 传统因子相关性检验 ................................................................. 7 4.2. Vol of Vol 预测能力检验 ............................................................. 8 4.3. 检验结果分析 ............................................