量价趋势因子在A股有效性探讨

量价趋势因子在A股有效性探讨证券分析师：曹春晓A0230516080002证券分析师：孙凯歌A02305191000052019.12.18 主要内容1. 相关理论研究2. 因子构建与实证检验3. 风格中性化收益比较4. 研究结论2 www.swsresearch.com1.1 反转因子：随着窗口期增大，分层效果减弱 对A股反转因子进行测试，1月-24月窗口期历史收益率作为反转因子，可以发现反转效应随着窗口期增大而逐渐减弱； 随着因子计算窗口期增大，反转因子多头收益（G1）基本稳定，多空组合收益减小，反转因子区分度衰减主要是由于空头部分收益增厚； 如何统一长短期价量特征效应，增强收益预测效果，是本文研究重点。1月-24月反转因子分组月度平均收益资料来源: 申万宏源研究 www.swsresearch.com4 Han,Zhou and Zhu (2016）将股票收益率分解到不同时间尺度的价格趋势上；Liu，Zhou and Zhu（2019）基于价格、成交量获取股票短期、中期、长期趋势，显著提高了因子收益预测能力； 在t时点计算L日（长期、中期、短期）量价均值，并相对t时点价格标准化，表征个股价格、成交趋势：以过去L日价格、成交均值表征价量趋势：𝑀𝑖,𝐿𝑃,𝑡 = 𝑃𝑖,𝑑𝑡 + 𝑃𝑖,𝑑−1𝑡+ ⋯ + 𝑃𝑖,𝑑−𝐿+1𝑡𝐿𝑀𝑖,𝐿𝑉,𝑡 = 𝑉𝑖,𝑑𝑡 + 𝑉𝑖,𝑑−1𝑡+ ⋯ + 𝑉𝑖,𝑑−𝐿+1𝑡𝐿将不同时间尺上趋势相对当前价格、成交量标准化： 𝑀𝑖,𝐿𝑃,𝑡 =𝑀𝑖,𝐿𝑃,𝑡𝑃𝑖,𝑑𝑡 𝑀𝑖,𝐿𝑉,𝑡 =𝑀𝑖,𝐿𝑉,𝑡𝑉𝑖,𝑑𝑡其中，d是t月最后一天，L是计算窗口期长度，L = 3、5、10、20、50、100、200、300、400个交易日，表示日度、周度、月度、季度、1年、2年等不同时间尺度。1.2 构建方法：长、中、短期量价趋势 www.swsresearch.com51.3 收益拆解：长、中、短期量价趋势具有正收益 不同时间尺度量价趋势均具有较强收益预测能力•回测区间：2007年1月-2019年9月•股票池：全市场A股、月频调仓•实证结果：3-400个交易日量价趋势信号均具有较强收益预测能力，随信号构建窗口期增大，量价信号收益呈递增趋势；价格趋势组合具有显著正收益成交趋势组合具有显著正收益量价趋势因子Rank_IC_T值均大于2资料来源: 申万宏源研究资料来源: 申万宏源研究资料来源: 申万宏源研究 www.swsresearch.com61.3 因子公式：估测不同时间尺度价量趋势因子收益𝑟𝑖,𝑡 = 𝛽0 + 𝑗𝛽𝑗𝑃,𝑡 𝑀𝑖,𝐿𝑗𝑃,𝑡−1 + 𝑗𝛽𝑗𝑉,𝑡 𝑀𝑖,𝐿𝑗𝑉,𝑡−1 + 𝜖𝑖𝑡 𝑖 = 1, ⋯ , 𝑛,其中 𝑀𝑖,𝐿𝑗𝑃,𝑡−1 、 𝑀𝑖,𝐿𝑗𝑃,𝑡−1为股票i在t-1滞后Lj个交易日的价格、成交量均值，𝛽𝑗𝑃,𝑡、𝛽𝑗𝑉,𝑡分别为价格、成交量均值对应回归系数。 每个月末将当月收益率分解到不同时间尺度的量价信号上，截面回归估计参数，即为不同长度量价信号的因子收益： 根据以上回归方程参数，在t月月末将长短期量价趋势因子暴露带入方程，可得t+1月股票i预测收益率：𝐸𝑅𝑇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑖,𝑡+1 = 𝑗𝐸𝑡(𝛽𝑗𝑃,𝑡+1) 𝑀𝑖,𝐿𝑗𝑃,𝑡 + 𝑗𝐸𝑡(𝛽𝑗𝑉,𝑡+1) 𝑀𝑖,𝐿𝑗𝑉,𝑡其中𝐸𝑡(𝛽𝑗𝑥,𝑡+1)为t+1月预测因子收益，考虑βj𝑥,t稳定性问题，采用指数移动平进行估算：𝐸𝑡(𝛽𝑗𝑥,𝑡+1) = (1 − 𝜆)𝐸𝑡−1(𝛽𝑗𝑥,𝑡) + 𝜆𝛽𝑗𝑥,𝑡，𝑥 = 𝑃, 𝑉,𝜆=0.02，表示用过去50月历史数据进行回归系数平滑，测试显示因子对该参数敏感性较弱 主要内容1. 相关理论研究2. 因子构建与实证检验3. 风格中性化收益比较4. 研究结论7 www.swsresearch.com82.1 实证步骤 回测样本：•股票样本池：全市场A股、沪深300、中证500•回测区间：2007年1月-2019年9月•调仓频率：月度 回测流程：•月末最后一个交易日，估算不同时间尺度量价均线回归系数，计算预期收益率作为趋势因子，记为trend_factor，并对因子值去极值、标准化；•剔除上市不满120日、停牌、ST股票，采用最小二乘回归法，对趋势因子进行行业、市值中性化，消除市值与行业影响，并比较行业、市值中性化对因子收益影响；trend_factor𝑖𝑡 = 𝛿𝑖𝑡 ln 𝑀𝐾𝑇𝑖𝑡 + 𝛽𝑠,𝑖𝑡 𝐼𝑁𝑇𝑠,𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡•按照因子值大小分5组回测，因子值最小为G1，最大为G5，等权构建组合，以收盘价买入，持有期为1个月。 因子评价：•计算Rank_IC均值、T值，分组收益、多空收益等指标评价因子效果。 www.swsresearch.com92.2 全市场回测：趋势因子分组显著，收益预测较强 趋势因子具有较强收益预测能力•分组单调性明显，5组、10组情况下分组效果均较为显著；•因子Rank_IC均值7.3% ，RankIC_T值为7.19 ，IC_IR：0.58；•量价因子收益分布规律，多空组合中空头部分具有更大收益贡献。Rank_IC月度分布：IC均值7.3%，T值7.19资料来源:：申万宏源研究资料来源:：申万宏源研究10分组超额收益单调性显著5分组超额收益单调性显著 www.swsresearch.com102.2 全市场回测：2017年后组合仍具有正收益年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率CalmarG520.7%37.6%-65.8%0.55 0.31 G12.4%37.3%-75.6%0.07 0.03 多空组合17.8%14.2%-23.0%1.25 0.77 超额收益（相对中证500）13.0%9.5%-23.5%1.370.56资料来源:：申万宏源研究超额净值：年化收益率13%，波动率9.5%资料来源:：申万宏源研究多空净值：2017年后仍有正收益 因子策略收益显著，多头组合年化收益率20.7%，多空年化收益率17.8%，2017年后多空组合具有正向收益全市场回测趋势因子风险收益指标 www.swsresearch.com112.3 全市场回测：壳污染问题，剔除市值最小30%资料来源:：申万宏源研究相比中证500超额收益有所提升资料来源:：申万宏源研究相比原始组合收益与波动均得到改善 A股市场个人投资者占比较高，存在壳价值炒作行为，剔除壳污染股票•每一期截面剔除存在壳污染的股票（市值最小30%），相比原始组合，策略多头组合年化收益率提升0.8%，波动率下降1.2%。年化收益率年化波动率最大回撤夏普比率CalmarG521.5%36.4%-63.7%0.59 0.34 G16.6%36.9%-75.2%0.18 0.09 多空组合14.0%14.3%-21.5%0.97 0.65 超额收益（相对中证500）13.8%8.8%-19.9%1.570.69全市场回测趋势因子风险收益指标（剔除壳污染股票） www.swsresearch.com122.4 全市场回测：中性化，收益不来源于小市值效应资料来源:：申万宏源研究资料来源:：申万宏源研究 因子市值行业中性化后，策略收益进一步提高，收