量化篇:上证50里的低估值选股,期权套保能每年正收益吗?!

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力的期权工作室   2018-11-6 16:50   6292   0


在之前的一期量化篇《量化篇:今年的选股,领口对冲究竟多重要?(系列一之波动率选股下的期权对冲)》中,我和大家一起探索了低波动率排序的量化选股遇上期权对冲后的绩效结果。作为上一篇的延续,在这一篇中,我们来看看另一种因子——估值因子,搭配上期权领口组合对冲后,长期又能跑出一根怎样的绩效曲线呢?




好了,进入正题!什么样的指标可称为估值因子呢?就像魔术揭秘一样,说出来您就马上知道了。我们平时口中经常说的这只股票业绩太好,那只股票估值过高,其中的“估值”二字就是估值因子。股票价格的基本公式=业绩*估值,业绩一般就是每股盈利、每股净资产、每股现金流等等,而估值对应起来就是市盈率、市净率和市现率

上一期里我所说的波动率因子,实际上就是把每个股票最近N天收益率的标准差计算出来,得出它们在过去N天的历史波动率。一般情况下,波动率因子被视为一类升序因子,越是前段时间躺着不太动的股票,后面一段时间异军突起的概率就会更高一些。那么,估值因子是升序还是降序因子呢?

很容易理解,既然估值因子往往就是市盈率、市净率、市现率等指标,当然是估值越低,后市潜在的超额收益空间就倾向于越大了,因此估值因子也是一类升序因子。不过需要注意的是,波动率是用标准差算出来的,标准差一定不会小于0,所以波动率总归不会是负的,而如果一只股票的业绩指标为负,比如每股盈利、每股现金流是负的,那么它的前景一般都不被特别看好!所以说,市盈率、市现率指标是完全可能为负的,负市盈率、市现率的股票并不被认为会产生过多的超额收益。因此,对于一个待选的股票池,我们总是会把这些股票按估值从小到大,先排除所有为负值的股票,然后选择估值因子最小的N个股票进行买入配置,这样的量化选股方式就是低估值排序选股法。

下面的内容里,我就选择最常见的三类估值因子——市盈率因子、市净率因子、市现率因子进行低估值排序选股,然后搭配上我们喜爱的期权领口组合进行对冲,来看一看长期组合在近三年多里是不是每年都能保住正收益?!

在回溯的过程中,我们总是基于如下的假设:
  • 初始资金:1000万;
  • 回测时间:2015.2.9-2018.10.31;
  • 交易成本:现货端双边千分之二,期权的买入开仓、卖出平仓、买入平仓每张10元,卖出开仓不收费;
  • 选股范围:50指数内非停牌、非涨跌停的成分股;
  • 股票换仓日期:每月度最后一个交易日;
  • 期权换仓日期:每个行权周期的首日(每月第四个周四)进行换仓;
  • 仓位设置:现货端五成仓位。
在对冲头寸的构建上,我们可以尝试两种选择:一是买入虚1档认沽,卖出虚2档认购(我们姑且称为95-110对冲组合);二是买入平值认沽、卖出平值认购,类似于IH期货对冲(我们姑且称为合成期货对冲组合)。

1、市盈率因子选股+期权对冲

我们先得到了如下的日频净值曲线图:
图:市盈率因子选股+期权领口对冲的净值曲线图


数据来源:Wind,力的期权工作室整理

然后可以得到四张全面的绩效评价表格:
表:市盈率因子选股+期权领口对冲的绩效评价表
绩效指标
期权对冲1
期权对冲2累计收益率
33.44%
6.41%
年化收益率
8.21%
1.71%
年化波动率
9.25%
9.35%
最大回撤
8.54%
12.74%
Calmar比率
0.961
0.135
Sharpe比率
0.576
-0.092
数据来源:Wind,力的期权工作室整理

表:市盈率因子选股+期权领口对冲的分年度绩效表
年份
期间收益率
年化波动率
最大回撤
2015年
14.66%
14.72%
7.06%
2016年
6.51%
6.30%
2.85%
2017年
4.47%
6.15%
5.66%
2018年
4.59%
7.38%
8.54%
数据来源:Wind,力的期权工作室整理

在这些图与表中,我们可以清晰地发现:
  • 对于95-110对冲组合,由于期权领口对冲保留了一部分上行收益,它的累计收益率达到33.44%,年化收益率算下来就等于8.21%,相对于50指数(近三年多年化只有1.46%)获得了6.75%的超额年化收益,可贵的是它的最大回撤和年化波动率仅为8.54%和9.25%,收益回撤比接近1,等于0.961。

  • 对于合成期货的对冲组合,就和存在贴水的IH股指期货一样,整个期间的年化收益率勉强为正,等于1.71%,但最大回撤却超过了10%,达到12.74%,期间可见存在贴水的期货市场也跨市场地影响到了vix.shtml" target="_blank" class="relatedlink">50ETF期权市场里的平值认沽、认购的价格,过去三年多用合成空头的方式对冲效果不尽如人意。

  • 最后,对于95-110对冲组合,过去四个年份里,它的期间收益率是全部为正的,也就是不论期间经历过断崖式下跌还是长期横盘震荡,一年下来这个对冲组合的收益率都是为正的,收益最高的年份是2015年,达到14.66%;回撤最小的年份是2016年,仅为2.85%;即便是在今年痛不堪言的市场环境中,截至目前这一对冲后的收益率仍为4.59%,没有亏钱,这是Long only纯多头选股策略所很难理解的。

2、市净率因子选股+期权对冲

我们先得到了如下的日频净值曲线图:
图:市净率因子选股+期权领口对冲的净值曲线图


数据来源:Wind,力的期权工作室整理

然后可以得到四张全面的绩效评价表格:
表:市净率因子选股+期权领口对冲的绩效评价表
绩效指标
期权对冲1
期权对冲2
累计收益率
20.78%
-3.86%
年化收益率
5.30%
-1.07%
年化波动率
9.54%
9.72%
最大回撤
9.79%
21.82%
Calmar比率
0.542
-0.049
Sharpe比率
0.275
-0.371
数据来源:Wind,力的期权工作室整理

表:市净率因子选股+期权领口对冲的分年度绩效表
年份
期间收益率
年化波动率
最大回撤
2015年
5.96%
15.29%
8.08%
2016年
4.00%
6.43%
4.87%
2017年
5.10%
6.25%
4.93%
2018年
4.28%
7.53%
8.92%
数据来源:Wind,力的期权工作室整理

在这些图与表中,我们可以清晰地发现:
  • 同样地,对于95-110对冲组合,整个期间的收益率为20.78%,年化收益率算下来就等于5.30%,相对于50指数获得了3.84%的超额年化收益,最大回撤和年化波动率分别为9.79%和9.54%,收益回撤比和夏普比两个指标都没有市盈率因子跑的好。

  • 同样地,对于合成期货对冲组合,受到期间IH股指期货长期贴水的影响,整个期间的年化收益率小于0,等于-1.07%,最大回撤也超过了20%,等于21.82%,过去三年多都用合成空头的方式对冲效果表现明显不如95-110对冲组合。

  • 最后,对于95-110对冲组合,尽管收益和回撤表现都不如市盈率因子,但在过去四个年份里,它的期间收益率仍然是全部为正的,收益最高的年份是2015年,达到5.96%,在今年2018的市场中,这一对冲后的至今收益率仍为4.28%,截至目前仍为浮盈。

3、市现率因子选股+期权对冲

我们先得到了如下的日频净值曲线图:
图:市现率因子选股+期权领口对冲的净值曲线图


数据来源:Wind,力的期权工作室

然后可以得到四张全面的绩效评价表格:
表:市现率因子选股+期权领口对冲的绩效评价表
绩效指标
期权对冲1
期权对冲2
累计收益率
41.16%
13.12%
年化收益率
9.89%
3.43%
年化波动率
9.48%
8.79%
最大回撤
12.26%
15.01%
Calmar比率
0.807
0.228
Sharpe比率
0.727
0.087
数据来源:Wind,力的期权工作室

表:市现率因子选股+期权领口对冲的分年度绩效表
年份
期间收益率
年化波动率
最大回撤
2015年
30.82%
14.15%
5.47%
2016年
13.45%
7.22%
3.27%
2017年
-6.55%
6.28%
9.61%
2018年
1.78%
8.45%
9.99%
数据来源:Wind,力的期权工作室

在这些图与表中,我们可以清晰地发现:
  • 同样地,对于95-110对冲组合,整个期间的收益率达到了41.16%,年化收益率算下来就等于9.89%,相对于50指数获得了8.43%的超额年化收益,最大回撤和年化波动率分别为12.26%和9.48%,从最大回撤的角度看仍然控制在一个跌停附近。

  • 对于合成期货对冲组合,受到期间IH股指期货长期贴水的影响,整个期间的年化收益率勉强为正,等于3.43%,但最大回撤却超过了15%,达到15.01%,过去三年多用合成空头的方式对冲效果表现不尽如人意。

  • 最后,对于95-110对冲组合,近四年的年度胜率为75%,三年以盈利告终,一年以亏损告终,尽管年度胜率和年度收益的稳定度上,市现率因子不如市盈率因子和市净率因子,但在市现率因子在收益最高的年份2015年里的年度收益率达到30.82%,当年的最大回撤也仅为5.47%,在2015年面临两轮指数20%回撤的下跌趋势里,能有这样的表现简直是令人惊讶!

在今天的短文里,我从最最常用的三个估值因子出发,在50只成分股中优中选优,加以期权的对冲,发现了过去三年多以来,从收益率的角度看,市现率因子最优,市盈率因子次优,市净率因子最弱;而从年度表现均衡度的维度看,市盈率因子最优,市净率因子次之,市现率因子最弱。在投资世界里,尽管有着不可避免的机遇和运气成分,但我们能做的就是不断从公开信息里发现更多的规律,厚积而薄发,对过去发生的事情了解的越透彻,我们的实盘经验就会越来越丰富。



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