財經 北京新浪網 【華泰金工林曉明團隊】7月風格不鮮明,質量beta現回撤——華泰金工因子跟蹤周報20200802

【華泰金工林曉明團隊】7月風格不鮮明,質量beta現回撤——華泰金工因子跟蹤周報20200802

來源:華泰金融工程

林曉明    S0570516010001    研究員

陳   燁    S0570518080004    研究員

何   康    S0570118080081    聯繫人

王晨宇    S0570119110038    聯繫人

報告發佈時間:2020年8月2日

摘要

7月因子風格不鮮明,在股票池間表現分化大,質量、beta因子出現回撤

7月因子風格不鮮明,多數因子在不同股票池間表現分化較大,財務質量、beta因子在各類股票池出現回撤。估值因子在滬深300成份股票池出現回撤,在其餘股票池表現較好。成長因子在中證1000成份股票池出現回撤,在其餘股票池表現較好。盈利因子在滬深300、中證1000成份股票池出現回撤。小市值因子在全A股票池表現平淡,在其餘股票池表現較好。反轉、技術因子在滬深300、中證500成份股票池出現回撤,在其餘股票池表現較好。波動率因子在中證1000成份股、全A股票池表現較好。換手率因子在中證500成份股票池出現回撤,在其餘股票池表現較好。

上周價量類因子整體表現不佳,成長、盈利因子表現較好

上周價量類因子整體表現不佳,反轉、波動率、換手率因子在各類股票池出現回撤;beta、技術因子在中證500成份股票池表現稍好,在其餘股票池出現回撤;小市值因子在中證500、中證1000成份股票池出現回撤,在其餘股票池表現尚可。基本面類因子表現各異,成長、盈利因子表現較好,在各類股票池均取得正收益;估值因子在中證1000成份股票池表現平淡,在其餘股票池出現回撤;財務質量因子在中證500成份股票池表現稍好,在其餘股票池表現平淡。

主動型量化基金近期表現弱於非量化基金

我們基於Wind量化基金分類,通過自主篩選,構建量化公募基金池,定期跟蹤業績表現。上周主動型、指數型、對沖三個類別的量化基金收益率中位數分別為4.79%、4.57%、0.57%,所有股票及偏股型公募基金收益率中位數為5.65%;近1個月主動型量化基金收益率中位數為13.53%,所有股票及偏股型公募基金收益率中位數為13.73%;主動型量化基金近期表現弱於非量化基金。我們基於結合上期持倉的二次規劃法、Lasso回歸和逐步回歸方法,對偏股混合型基金倉位變化情況進行測算,上周偏股混合型基金倉位預測值較前一周略有提升。

上周市場上行,表現最好的指數是創業板指

上周市場上行,創業板指一周漲幅6.38%相對較大,上證綜指一周漲幅3.54%相對較小;觀察市場重要規模指數發現,中證1000指數一周漲幅5.26%相對較大,上證50指數一周漲幅2.88%相對較小;上周表現最好的指數是創業板指。在30個中信一級行業中,上周全部30個行業處於上漲狀態;消費者服務、電子、醫藥行業表現相對較好,漲跌幅分別為10.49%、8.57%、7.93%;銀行、房地產、石油石化行業表現相對較差,漲跌幅分別為0.01%、0.31%、1.19%;醫藥行業一周成交額領跑其它行業。

風險提示:風格因子的效果與宏觀環境和大盤走勢密切相關,歷史結果不能預測未來;量化與非量化基金的業績受到多種因素影響,包括環境、政策、基金管理人變化等,過去業績好的基金不代表未來依然業績好,投資需謹慎。本報告所採用的基金倉位測算方法僅基於日頻基金凈值數據和行業數據,沒有利用基金報告中公佈的重倉股、行業分佈等信息,存在一定局限性,敬請注意。

上周市場行情回顧

上周(2020/07/27~2020/07/31)A股市場重要指數和一級行業指數漲跌幅如下所示。

上周市場上行。在四個重要的板塊指數(上證綜指、深證成指、中小板指、創業板指)中,創業板指一周漲幅6.38%相對較大,上證綜指一周漲幅3.54%相對較小;在五個重要的規模指數(中證全指、上證50、滬深300、中證500、中證1000)中,中證1000指數一周漲幅5.26%相對較大,上證50指數一周漲幅2.88%相對較小;上周表現最好的指數是創業板指。在30個中信一級行業中,上周全部30個行業處於上漲狀態;消費者服務、電子、醫藥行業表現相對較好,漲跌幅分別為10.49%、8.57%、7.93%;銀行、房地產、石油石化行業表現相對較差,漲跌幅分別為0.01%、0.31%、1.19%;醫藥行業一周成交額領跑其它行業。

上周因子表現

我們針對估值、成長、盈利、財務質量、小市值、反轉、波動率、換手率、beta、技術共十個風格因子,在滬深300成份股、中證500成份股、中證1000成份股、全A股市場四種股票池內計算行業中性及市值中性的Rank IC值、IC_IR比率,並展示在下面七個圖表中。這一計算過程可以簡要描述為:

    1.計算附錄一表格中所有細分因子的值;

    2.對每個細分因子,用其自身作因變數,用對數總市值和30個一級行業啞變數作自變數進行OLS線性回歸,取回歸殘差替代原始計算的因子值;

    3.對新因子值用中位數法去極值,再標準化,然後將屬於同一個風格大類(比如估值)的細分因子直接等權相加作為風格因子的值,與個股下期收益率計算Spearman秩相關係數,即得到該風格因子的Rank IC值;

    4.上周、本月初至今(或指定月份的)Rank IC值分別是用前一周五、上個月(或指定月份前推一個月)的月底作為截面期計算因子值,經過前3步處理後與個股上周、本月初至今(或指定月份的)收益計算相關係數,指定時間區間內Rank IC均值是以自然月為頻率計算的月度Rank IC的平均值(本月的Rank IC值即為本月初至今Rank IC值),IC_IR是月度Rank IC的均值除以標準差。

十個風格大類共包含34個細分因子,它們的詳細計算方式參見附錄一,風格因子合成與IC值計算方法參見附錄二,細分因子IC值詳表參見附錄三。

上周量化基金表現

我們以Wind收集的量化概念類基金(包括主動型、指數型、對沖三個子類)為基礎,針對以下幾種情形進行調整:

    1.同一隻基金可能存在A類、C類或其它類別份額,不同類別份額可以各自對應於獨立的基金代碼,我們在統計時只考慮成立最久的那一個基金代碼(若成立日相同則選A類份額)對應的業績表現;

    2.去除債券型基金、偏債混合型基金、封閉式基金、非主要投資於A股市場的基金,去除成立三個月之內的基金;

    3.去除明顯不是量化型的基金(主要通過基金經理背景、經歷和其它信息綜合判斷);

    4.我們將所有開放式公募基金中普通股票型和偏股混合型合並作為參照組,因為基金數目眾多,細微調整對分位數計算的影響較小,所以對參照組沒有進行上述3條處理。

考慮到Wind收集的量化基金可能不全,所以此處討論的量化基金可以認為是全市場量化基金的一個有代表性的子集。近期量化基金表現如下面圖表所示。

基金倉位測算觀察

我們基於結合上期持倉的二次規劃法、Lasso回歸和逐步回歸三種回歸方法,對偏股混合型基金2018年初至今倉位變化情況進行了測算。這一計算過程可以簡要描述為:

    1.選取Wind分類下的偏股混合型基金,剔除滬港深基金等非完全投資於A股市場的基金,剔除數據方面有缺失值或存在疑問的基金,剔除2017年以後成立的基金,共保留480隻偏股混合型基金。

    2.以過去90個交易日基金的日頻收益率作為因變數,30個中信一級行業指數日收益率作為自變數,樣本按時間衰減賦權,通過不同的回歸方式對各行業變數前的回歸係數進行擬合,再求所有回歸係數之和,即得基金倉位預測值。

    3.對於結合上期持倉的二次規劃法,我們對目標函數進行最優化求解,需要求解的目標向量為倉位向量。目標函數包含兩項,第一項是基金日收益率預測值與真實值的均方誤差,第二項是基金在各指數的預測倉位與上期真實倉位的誤差平方和,λ是第二項損失項前的係數,此處將λ設為10。

    4.對於Lasso回歸,其基本原理是在普通最小二乘的損失函數基礎上添加L1正則化項,使原本較為病態的回歸問題可以正常求解。Lasso回歸將某些行業前面的回歸係數壓縮成0,提取出一組「回歸效果最好」的行業組作為解釋變數組。Lasso回歸具有一個可調參數λ,我們採用10折交叉驗證從1e-3至1的範圍內搜索最優λ值。

    5.對於逐步回歸,我們採用逐步進入方法,每次引入或剔除自變數,都對原模型和新模型進行F檢驗。如果新自變數的引入能夠顯著提升模型的解釋能力,那麼引入該自變數;如果原自變數的剔除不會顯著降低模型的解釋能力,那麼剔除該自變數。直到不再有變數被選入或剔除為止。變數被保留的p值為0.05,被剔除的p值為0.1。

關於回歸法進行基金倉位測算的具體方法,感興趣的投資人可以參閱華泰金工研報《再探回歸法測算基金持股倉位》(2018.12.24)了解更多詳情。我們使用過去90個交易日的數據進行回歸計算,按日滾動回歸,得到偏股混合型基金倉位預測值均值變化曲線,如下圖所示。結合上期持倉的二次規劃法、Lasso回歸和逐步回歸方法均顯示上周偏股混合型基金倉位預測值較前一周略有提升。

附錄一:所有細分因子計算方法

上表第三列因子方向解釋:取值為1代表因子值越大越好,-1代表因子值越小越好。當採用等權法合成風格因子時,需將因子值乘以因子方向之後再相加。

附錄二:風格因子合成與IC值計算方法

我們以某一截面期T估值類風格因子的合成為例,具體說明風格因子合成過程:

    1.因子原始值計算:設第T期指定股票池(全A股、滬深300成份股、中證500成份股、中證1000成份股)內共存在N只股票,首先根據附錄一表格計算細分因子EP、BP、SP、股息率在第T期的值,均為N×1維向量;

    2.因子的行業與市值中性化處理:用OLS線性回歸擬合

取上述回歸方程的殘差向量替代原始計算的因子值X^T作為第T期因子X的新值,仍記為X^T,這裏的X指代EP、BP、SP、股息率等細分因子(特別地,若因子X為『對數總市值』因子,則它只對行業啞變數回歸,亦即對該因子只進行行業中性化處理);

    3. 因子去極值、標準化:

a) 中位數去極值:對於經過中性化處理之後的因子值X^T(N×1維向量),先計算其中位數D_M,再計算|X^T-D_M |的中位數D_M1,接下來將向量X^T中所有大於D_M+5D_M1的元素重設為D_M+5D_M1,將向量X^T中所有小於D_M-5D_M1的元素重設為D_M-5D_M1;

b)  標準化:將去極值處理後的因子值X^T(N×1維向量)減去其現在的均值、再除以其現在的標準差,就得到了標準化後的新因子值,仍記為X^T;

    4. 風格因子合成與Rank IC計算:將屬於估值類的四個細分因子值(經過以上所有處理之後)乘以各自的因子方向(1或-1)之後直接等權相加,就得到了估值風格因子的值,與個股下期收益率向量r^(T+1)計算Spearman秩相關係數,即得到估值風格因子的Rank IC值;

    5. 上周、本月初至今(或指定月份的)的風格因子Rank IC值分別是用前一周五、上個月(或指定月份前推一個月)的月底作為截面期計算因子值,經過前4步處理後與個股上周、本月初至今(或指定月份的)收益向量計算Spearman秩相關係數而得的,指定時間區間內Rank IC均值是以自然月為頻率計算的月度Rank IC的平均值(若指定時間區間中最末一天不是月底,則用最後一個月的月初至區間最末一天的Rank IC值作為最後一個月的Rank IC值),IC_IR是月度Rank IC的均值除以標準差(不年化);

    6. 細分因子的Rank IC值即用第2步處理結束後得到的因子值X^T乘以因子方向(1或-1)再與個股下期收益率向量r^(T+1)計算Spearman秩相關係數。

附錄三:所有細分因子IC值表現

所有細分因子在不同票池(全A股、滬深300成份股、中證500成份股、中證1000成份股)內的IC值表現如以下四張圖表所示:

風險提示

風格因子的效果與宏觀環境和大盤走勢密切相關,歷史結果不能預測未來。量化與非量化基金的業績受到多種因素影響,包括環境、政策、基金管理人變化等,過去業績好的基金不代表未來依然業績好,投資需謹慎;基金業績排名不構成對基金的投資建議。本報告所採用的基金倉位測算方法僅基於日頻基金凈值數據和行業數據,沒有利用基金報告中公佈的重倉股、行業分佈等信息,存在一定測算誤差,敬請注意;基金倉位測算結果不構成對擇時的投資建議。

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