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【金融工程】风格择时,让多因子模型年化超额收益超过20%的秘密武器

来源:国泰君安 2015-11-27 09:50:00打印

01

从挖掘新因子走向风格配置



量化选股策略历经十余年磨练,已经到达较为成熟的阶段。其中,多因子选股凭借着自身稳定性高、可理解性强、模型搭载性强等优势,成为买方机构的主流实战策略。


在过去的多因子研究中,挖掘新的Alpha因子是提高收益的主要途径,而量化产品的竞争力也在一定程度上由Alpha因子库的丰富度决定。


但是,本质上来说,Alpha因子获取的稳定收益源于投资者的定价偏差。这种类似于套利性质的策略之所以能够成功是因为市场定价效率还太低。


随着A股国际化趋势的强化,机构化趋势的提高,整个A股的市场环境乃至投资理念都在发生显著的变化。与之伴随着便是A股的市场效率快速提升,沪深300内单纯依靠Alpha因子已经很难做出稳定显著的超额收益。


在此背景下,量化投资者开始把视野转向风格配置。


从风格表现来看,2014年之前,风格表现很多时候向单边倾斜。例如,市值风格中枢长期偏向小市值,造就了早期量化类产品多选择主动暴露小市值风格。


然而,2014年12月在券商行情的影响下,市值风格发生巨幅反转,众多量化产品短期产生大幅回撤,突如其来的冲击让量化投资者不得不重新审视风格因子的收益风险特征。


此后,为了保证模型的稳定性,量化产品对风格暴露多持审慎态度,并倾向对风格进行中性化处理。


然而,随着沪港通的开放,外资不断涌入,以及价值投资理念的盛行,市场环境在2015年之后有着结构性变化,而风格走势也逐渐出现轮动特征。其中,市值、价值等风格的轮动对组合收益表现更有着决定性影响。


如果说,2014年之前的量化对冲策略比拼的是Alpha因子库的丰富度,那么2015年之后的量化策略比拼的是对风格因子乃至Alpha因子的理解。


因此,我们后续在量化选股上的重心,将由Alpha因子挖掘转向因子择时。


因子择时分两大模块:


1. 对Alpha因子大类择时,即对因子斜率进行判断

其和风险因子择时的区别在于,Alpha因子通常不会发生较为明显的方向变化,但其效率在不同阶段却有很强的周期性。例如2016年之后,基本面量化类因子表现突出,如果超配该类因子,并降低技术类因子权重,则可大幅提高策略收益。


2. 是对风险因子的择时,也即风格配置体系

通过对风险因子收益方向的判断,捕捉风格方向性变化所蕴含的收益,这也将是本文重点阐述的方向。


在本篇报告中,我们将介绍风格配置体系的核心逻辑、聚焦交易维度大类,刻画交易情境下的几个子指标,并试图将交易情景子指标整合为多维情景评价系统。


最后,我们将风格配置体系纳入原有的Alpha选股框架,并构建多情景策略



02

风格配置研究的核心是什么?



如何构建风格配置体系? 针对这个问题,市场上有不同的看法。


从大方向看,基于内生因素所构建的策略,在目前多变的市场环境下,适应能力极为有限。相对地,只有从外生因素出发,才能更好的适应变化的环境,于投资者而言也更易掌控。


那么,外生因素有哪些,又如何刻画?


外生因素即不同的市场情景,其对投资者决策逻辑有直接影响。举个简单的例子,在牛市中,投资者为了获取高收益,通常会追逐高弹性、强动量、高波动的股票。然而,在熊市里,同样一批投资者会转而追逐防御性强、低估值、业绩稳定的股票。


也就是说,牛市还是熊市作为外生因素,会显著影响投资者的投资逻辑,这也是我们为什么需要去刻画市场环境


这就好比在德州扑克比赛过程中,我们需要对场面上的所有信息进行分析,从而生成最接近真实情况的概率分布,并将筹码与之对应,赚取胜率和赔率的期望收益。


因此,德州扑克的研究目标在于对概率分布的估算,而非预测牌桌上未翻开的牌。


投资中亦是如此,风格配置研究的核心在于整合信息,刻画情景,给出最佳应对方案。


因此,本文尝试从“应对”思维出发,由策略视角切入,以量化方法输出。


具体来说,我们首先刻画市场情景维度,将市场信息转化为可观测的客观指标。在此基础上,刻画情景环境对风格收益的影响,并将其转化为风格配置系统。


最后,我们将风格配置系统与Alpha选股框架进行融合,在不影响Alpha因子效用的基础上,融入风格判断所带来的收益。


▼ 策略框架


资料来源:国泰君安证券研究



03

刻画情景维度



市场情景是多维度多层次的,情景维度的划分即是投资者思维框架的实体化形式。


从大类划分,我们将市场情景分为宏观维度、交易维度、投资者结构维度等几个大类。本文作为系列第一篇,将聚焦于交易维度刻画


具体来看,我们将交易维度分为市场强度、情绪维度、预期风险、结构分化度四个方面。


从风格标的来看,考虑到与现有多因子选股模型的兼容性,本文以Barra的9大类风格因子作为备选标的。


▼ 风格标的及情景维度划分


资料来源:国泰君安证券研究


1. 市场强弱

为了直观刻画市场走势强弱,我们构建指标从微观行业运行强度集成市场强弱。


具体来说,我们以申万28个行业作为基准,观察每日有多少个行业的收盘价在5日均线之上,并以此为基础,对站上5日均线的行业数量进行标准化处理,作为市场强弱的代理变量。



其中N表示当日收盘价超过5日均线价格的行业数目。


2. 市场情绪

此前对于市场情绪的研究有很多,但效果不稳定,究其原因主要有以下两个问题:


  1. 投资者情绪映射于市场交易的多个层面,很难从单一层面有效刻画。

  2. 单一情绪指标同时会体现其他方面的信息,从而降低情绪信息纯度。


因此,为了解决这个问题,我们以海外情绪相关文献为基础,同时结合A股环境特殊性,我们选取了4个情绪指标。


在此基础上,通过提取主成分(PCF)的方法提取多个指标共有的部分,即萃取每个指标稳定体现投资者情绪的部分。


这样不仅保证了指标对应情绪信息的纯度,也提高了指标的稳定性。


3. 预期风险

量化中性模型设计上属于静态模型,即锁定定价偏差,无视市场环境变化,通过风格及行业中性化处理,获取穿越牛熊的稳定alpha收益。


但是,如果能够有效刻画投资者心理状态,乃至把握市场定价效率,则可以进一步提高模型的效用。


沿着这个思路,我们将预期风险作为情景维度之一。


在海外的研究中,Ronald,Dmitri和Edward (2012)发现,当VIX(波动率)高时,投资者会购买高风险的组合,卖出具有强动量的股票。此外,VIX上行阶段,市值和价值因子表现较好,大盘股和价值股比小盘股和成长型股票表现好(Maggie and Thomas [1999])。


因此,在海外的研究中,预期风险对于多个风格都有着显著影响。其中,VIX指数通常被作为预期风险的代理变量。


VIX指数可以通过上证50ETF期权交易数据计算得来,衡量的是标的期权的隐含波动率,代表了市场对未来30天的标的波动率的预期。当VIX指数越高时,显示投资者预期未来股价的波动性越剧烈。


4. 结构分化

在实际投资过程中,我们对于行情不仅仅限于方向上的判断,亦会有结构上的判断。


如果是趋势性行情,则更适宜配置指数权重股。相对地,如果是结构性行情,把握主题股、概念股的行情就更为重要。




04

多维情景评价系统设计




请登陆国泰君安道合APP查看全文,以了解具体评价系统的设计步骤。

05

风格配置策略构建



风格配置体系形成后,我们可以直接将其用于搭建s-mart beta被动ETF产品投资框架。


但是,考虑到A股目前市场定价效率尚未达到强有效状态,Alpha因子依旧可以提供较为稳定的超额收益,我们期望将风格配置体系融入原有的多因子选股框架,在不影响原有Alpha因子收益的基础上,叠加风格择时所产生的收益。


1. 因子选取标准


▼ Alpha因子列表


资料来源:国泰君安证券研究


2. Alpha因子加权方法

在优化之前,为了提高模型Alpha端的稳定性,我们对六个大类因子进行对称正交处理,使得每一个因子负载的信息更加纯粹,提高优化效率。模型的优化目标根据Alpha因子过去12个月的ICIR进行加权,最大化Alpha因子暴露。



06

策略表现与评估



为了能够直观对比风格择时对模型提升的效果,我们分别计算了原始中性策略和多情景策略的净值曲线。


从图中可以看出,加入风格择时系统后,策略净值大幅提升(最终净值由3.1提升至4.3)。尤其在2014年之后,随着市场风格轮动特征强化,风格择时对净值增强的效果也大幅提升。


从2019年收益来看,截至4月模型相对中证500累计超收益达到3.9%,相比之下,传统中性策略则在1季度遭遇大幅回撤。


可以看出,随着Alpha因子收益效率的下降,风格择时研究将是未来量化投资领域的大势所趋。


▼ 策略净值表现


资料来源:国泰君安证券研究


从多情景模型自身稳定性来说,组合月度超额收益胜率接近80%,月度最大亏损仅为3.4%。从图中可以看出,在每月获得稳定收益的基础上,其在风格切换幅度较大的环境下,能够大幅提高收益。


▼ 策略月度收益表现


资料来源:国泰君安证券研究


整体来看,模型相对于中证500全收益指数年化超额收益20.4%,表现较为稳定。分年度表现来看,策略年度胜率100%,在2015年牛市中会体现出较高的收益弹性。


除了2015年股灾由于股票停牌影响,超额收益出现较大回撤外,其他年份回撤都在5%以内。


由于策略加入风格择时的影响,换手率由3倍上升至4.3倍左右,交易费率并未有显著提升。


具体情况如下,表4展示了策略年度收益及回撤表现。


▼ 策略年度收益


资料来源:国泰君安证券研究



07

结语



本篇报告以“应对”理念为核心,刻画市场环境,配置当下情景。


从模型设计原则上来看,模型逻辑与投资逻辑吻合,极大的提高了模型的可理解性。与此同时,模型在体现对风格判断的基础上,保留了原有Alpha因子选股效用。


最重要的是,模型为主动和量化结合提供了可靠基础。基于模型的可视化设计,投资者可以对市场不同情景维度,乃至不同维度下的细分指标进行全视角观察。


此外,模型借鉴于BL模型理念,能够将主观判断体现于底层客观指标的调整,从而在模型结论中反映主观判断的成分,从而为风格配置层面的主动量化应用打下基础。


随着A股国际化、机构化进程加速,市场定价效率不断提高。这使得传统Alpha选股策略难度与日俱增。尤其在类似于沪深300等机构化进程较快的指数中,Alpha因子选股效率逐年下降,这促使量化投资人不得不寻找新的收益方向。


我们认为,因子择时是量化投资未来3年重要研究领域,无论是对Alpha因子大类的择时还是对风格因子的择时都是未来量化产品拉开收益差距的重要战场。


另外,本次Alpha因子的衰退或是永久性的。面向未来,国际资本的流入不仅提高市场定价效率,亦使得市场流动性分布产生显著分化,在过去几年市场流动性将向中证800,尤其是沪深300高度集中。


这使得在可预见的未来,中证800外的股票池资金承载量有限,即使其能够贡献较高的Alpha收益。


最后,在当下突变性较高的市场环境下,模型的适应性非常重要。尤其是策略在近几年的表现,在一定程度上更能反映其未来的表现。


从量化研究理念上来说,我们认为模糊的正确优于精确的错误。




以上内容节选自国泰君安证券已经发布的证券研究报告《不同情景模式下的风格配置体系,具体分析内容(包括风险提示等)请详见完整版报告。若因对报告的摘编产生歧义,应以完整版报告内容为准。


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