多因子系列报告之二十：红利因子、低波因子的新构造

敬请参阅最后一页特别声明 -1- 证券研究报告 2019 年 4 月 17 日 金融工程 红利因子、低波因子的新构造 ——多因子系列报告之二十 金融工程深度 本篇报告将针对 smart beta 策略中常用的红利与低波动因子进行改造，从股息率预测的角度和 K 线改造波动率因子的角度，重新定义红利因子与低波因子，以期获取预测能力更强，更为稳定的新因子。 红利因子：预测股息率因子预测能力和单调性均优于原始 DP_TTM 股息率因子通过将股息率分拆为净利润和股息支付率两部分的方法，并分别对净利润和股息支付率进行估计。同时，考虑分红预告时间点至除权除息日之间的股息预期，将股息率的计算进行较为细节的拆分计算。 预测股息率因子较原始股息率因子的最大优势在于稳定性的提高和单调性的提高。 预测股息率因子的 IC 胜率和分组单调性都相对原始股息率因子有一定程度的提升。其 IC 由 3.00%提高到了 3.29%，因子 IC 的波动有所下降，IC_IR由 0.49 提高到了 0.56，有一定的改善效果。 低波因子：成交额等分 K 线下的波动率因子稳定性和多空收益显著优于时间 K 线下的常用波动率因子我们采用改造后的 K 线（成交额等分 K 线，成交量等分 K 线，ticK 等分 K 线）来构造基于新 K 线的波动率因子。 从 IC_IR 上看，成交额等分 K 线在各个样本内均优于时间等分 K 线。IC 的均值上，时间等分 K 线高于成交额等分 K 线，但时间等分 K 线波动率因子的 IC 序列波动率显著高于成交额等分 K 线。 因此成交额等分 K 线下的波动率因子稳定性显著优于时间等分 K 线构造的波动率因子。 从全市场多空收益来看，Value_D_STD_60 因子的多空表现显著优于Time_D_STD_60 。 Value_D_STD_60 因 子 的 累 计 多 空 年 化 收 益 为28.23%，显著高于 Time_D_STD_60 的多空年化收益 12.3%。  风险提示：结果均基于模型和历史数据，模型存在失效的风险。 分析师 周萧潇 （执业证书编号：S0930518010005） 021-52523680 zhouxiaoxiao@ebscn.com 刘均伟 （执业证书编号：S0930517040001） 021-52523679 liujunwei@ebscn.com 相关研究 《因子正交与择时：基于分类模型的动 态权重配置——多因子系列报告之十》 《成长因子重构与优化：稳健加速为王 ——多因子系列报告之十二》 《组合优化算法探析及指数增强实证 ——多因子系列报告之十三 》 《以质取胜：EBQC 综合质量因子详解 ——多因子系列报告之十七》 《数据纵横：探秘 K 线结构新维度 ——机器学习系列报告之二》 2019-04-17 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明 -2- 证券研究报告 目 录 1、 红利（股息率）因子 .................................................................................................................................................. 4 1.1、 常用红利因子构造方式及因子表现 ......................................................................................................... 4 1.2、 如果可以预测：红利因子收益能力十分出色 ........................................................................................... 6 1.3、 红利因子的新构造：预期股息率因子 ...................................................................................................... 6 1.4、 预测股息率因子：因子预测能力有所提升 .............................................................................................. 7 2、 低波因子 .................................................................................................................................................................. 10 2.1、 低波因子的常用构造方式及因子表现 .................................................................................................... 10 2.2、 波动率计算方法的改进：基于改造后的 K 线 ........................................................................................ 11 2.3、 固定 K 线窗口 or 固定时间窗口 ........................................................................................................... 15 2.4、 不同样本空间内改善效果有所差异 ....................................................................................................... 16 3、 红利因子&低波因子均有改进空间 ............................................................................................................................ 18 4、 风险提示 .................................................................................................................................................................. 19 万得资讯2019-04-17 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明 -3- 证券研究报告 图目录 图 1：中国神华（601088.SH）各年度分红总额及利润总额 ..............................