策略及因子跟踪周报：多因子量化选股系列

敬请阅读末页之重要声明 证券研究报告 2023 年 01 月 30 日 湘财证券研究所 金融工程研究 跟踪周报 多因子量化选股系列 ——策略及因子跟踪周报 投资要点： ❑ 策略表现 指数增强策略逻辑是通过在成分股内优选个股，求解权重，构建能稳定超额基准指数的策略。我们从估值、财务质量、成长、北向资金、量价这五个方面来衡量个股表现。 1.16 至 1.20，中证 500 指数增强策略的收益为 2.82%，同期中证 500 指数的收益为 3.20%，相较于基准，指数增强策略的超额收益为-0.38%。 本月，中证 500 指数增强策略的收益为 7.01%，同期中证 500 指数的收益为6.60%，相较于基准，指数增强策略的超额收益为 0.41%。 ❑ 因子收益及拥挤度 1.16 至 1.20，反转_1 个月和波动率_1 个月因子表现较好，ROE_单季度和总资产因子表现较差。 本月，反转_1 个月和波动率_1 个月因子表现较好，净利润_单季度_同比和市净率因子表现较差。 从因子拥挤度的情况来看，波动率、总资产、市净率因子的拥挤度都较低；拥挤度最高的为 ROE_单季度因子，其次为北向净流入_1 个月因子。 ❑ 总结及投资建议 跟踪中证 500 指数增强策略，在 1.16-1.20 期间小幅跑输基准指数，本月以来跑赢基准指数。从因子的表现来看，近期反转_1 个月和波动率_1 个月因子收益较高，且因子的拥挤度水平不高，因此，从短期时间维度上看，可以适当关注；从长期的时间维度考虑，我们建议投资者可配置低估值低波动类相关资产。 ❑ 风险提示 市场环境变动风险及因子失效风险。 相关研究： 1、多因子量化选股系列之一 — — 基 本 面 因 子 研 究 与 测 试 2021/12/28 2、多因子量化选股系列之二 — — 中 证 500 指 数 增 强 策 略 2022/03/30 分析师：王宜忱 证书编号：S0500521100001 Tel：021-50295309 Email：wangyc3@xcsc.com 联系人：别璐莎 Tel：021-50293663 Email：bls06644@xcsc.com 地址：上海市浦东新区银城路88号中国人寿金融中心10楼 金融工程研究 1 敬请阅读末页之重要声明 1 中证 500 指数增强策略 在深度报告《多因子量化选股系列之二——中证 500 指数增强策略》中，我们介绍了中证 500 指数增强策略具体的构建步骤。 策略从技术、估值、财务质量、成长、北向资金五个大类共检验 59 个单因子，在每个大类中筛选出在中证 500 股票池内有效的单因子，共筛选出 22个有效因子。根据因子 IC 值、ICIR 值、五组分层、多空收益的表现及因子之间的相关性分析，我们对每一大类因子进行合成。在样本回测区间内（2016 年12 月 30 日至 2022 年 2 月 28 日），成长类合成因子表现最好，因子的 IC 值有 0.07，多空组合的 Sharpe 比率有 1.78，Calmar 比率有 1.43。最终，我们将这 5 个大类因子合成后作为股票的最终打分。对最终打分做因子检验，因子表现较好，IC 值有 0.09，多空组合的 Sharpe 比率有 2.92，Calmar 比率有 3.73。 策略在中证 500 指数的成分股内构建组合优化模型（均值-方差模型），通过最大化收益-风险项，同时控制组合在风格、行业、相对基准的暴露，来求解最优权重解，根据最优权重构建一个组合，即为中证 500 指数增强策略。从 2022 年 2 月 28 日开始对策略进行跟踪，每个月最后一个交易日收盘调仓，持仓期为一个月。每期组合的持股数量约为 90 个左右。 1.1 1.16-1.20 策略表现 2023.1.16 至 1.20，中证 500 指数增强策略的收益为 2.82%，同期中证 500指数的收益为 3.20%，相较于基准，指数增强策略的超额收益为-0.38%。 图 1、1.16-1.20 策略净值 资料来源：Wind，天软，湘财证券研究所 金融工程研究 2 敬请阅读末页之重要声明 1.2 本月策略表现 本月，中证 500 指数增强策略的收益为 7.01%，同期中证 500 指数的收益为 6.60%，相较于基准，指数增强策略的超额收益为 0.41%。 图 2、本月策略净值 资料来源：Wind，天软，湘财证券研究所 1.3 本年策略表现 本年，中证 500 指数增强策略的收益为 7.01%，同期中证 500 指数的收益为 6.60%，相较于基准，指数增强策略的超额收益为 0.41%。 图 3、本年策略净值 资料来源：Wind，天软，湘财证券研究所 金融工程研究 3 敬请阅读末页之重要声明 2 因子收益及拥挤度 在深度报告中，我们对规模、估值、财务质量、成长、技术、北向资金这几类中的因子进行检验。在跟踪报告中，我们在每类因子中挑选出具有代表的风格因子，跟踪风格因子的表现。 计算因子收益率的方法有多种，例如纯因子收益率：构建一个组合，使组合在其他风格因子上的暴露为 0，在检验因子的暴露为 1，此组合的收益率即为该因子的收益率；因子分组后的多空收益也可作为因子收益率，本篇跟踪报告采用因子分组后的多空收益作为因子收益率。 因子拥挤度是衡量因子的风险指标之一。因子拥挤的定义是，由于跟踪或者投资某一因子的资金过多而使得该因子的收益性或者收益稳定性下降的现象。通过对因子拥挤度的监控，投资者可识别出拥挤度较高的因子，控制相应因子在组合中的暴露， 从而减少组合的整体风险。因子拥挤度的构造方式主要通过交易数据，本篇报告结合多空组合的换手率比率和波动率比率来构建因子拥挤度指标。 从换手率的角度来衡量因子拥挤度，主要考虑多空两组合是否交易频率过高，具体的计算方法为：因子五组分层，计算多空两组的平均个股换手率比值，换手率为个股过去 3 个月的日均换手率；从波动率的角度来衡量因子拥挤度，主要考虑多空两组合是否波动过大，具体的计算方法为：因子五组分层，计算多空两组的平均个股波动率比值，波动率为个股过去 3 个月的日均波动率。最终，因子拥挤度为多空换手率比率和多空波动率比率的均值。 表 1、因子收益及拥挤度 因子名称 因子收益 （1.16-1.20） 因子收益 （本月） 因子收益 （本年） 因子拥挤度 总资产 0.02% 0.55% 0.55% 0.59 市净率 0.59% 0.27% 0.27% 0.59 ROE_单季度 -0.29% 2.36% 2.36% 1.12 净利润_单季度_同比 0.07% -0.20% -0.20% 1.04 北向净流入_1 个月 0.60% 1.38% 1