【财通金工】“拾穗”多因子（十四）：补充：基于特质动量因子的沪深300增强策略

投资要点
补充：基于特质动量因子的沪深300指数增强策略
   推荐特质动量因子的三大理由：外资偏好、质地优良、大市值有效；
   特质动量因子的多头组合是一些盈利能力强、成长性较好、现金流量较优且营运水平较高的标的，质地优良、基本面好，往往是主动型投资经理和外资比较偏好的股票；
   长期特质波动率是一个比较显著的负向选股因子，在剔除特质波动率影响后的特质动量因子仍然体现出非常稳健的选股能力；
   特质动量因子在大市值上的表现也比较优异，基于特质动量因子构建的沪深300指数增强策略能够稳健跑赢基准指数，在单边手续费千分之三的情况下，年化超额收益5.24%；
   与时间序列动量不同，横截面动量因子在剔除其他风格影响后，并未体现出较好的选股能力；
   经过风险调整后的传统动量因子与未经风险调整的传统动量因子之间并不存在显著差别。
指数风险预测
   所有样本指数在未来一个月的年化波动区间在19%-30%之间，相较上周基本处于相似的水平，当前市场总体处于窄幅震荡状态，短期风格并不明朗。
指数成分收益归因
   上周市场风格以大盘指数为主，表现最好的三只指数偏向大盘指数，其在规模因子上暴露较高，而表现较差的三只指数更多得偏向于中小市值股票，其在非线性规模因子上的较大暴露拖累指数收益。
风险提示
本报告统计结果基于历史数据，过去数据不代表未来，市场风格变化可能导致模型失效。
更多交流，欢迎联系财通金工张宇，联系方式：17621688421 （注明机构+姓名）
欢迎在Wind研报平台中搜索关键字“星火“和”拾穗”，下载阅读专题报告的PDF版本。

   本期是该系列报告的第14期，主要就“星火”专题（五）中介绍的特质动量因子进行补充。为何要在当下时点推荐特质动量因子？特质动量因子是否会出现“动量崩溃效应”？其多头组合的基本面如何？在沪深300上的增强效果又是怎样？在剥离特质波动影响之后的特质动量因子是否继续有效？横截面动量和时间序列动量的表现是否存在显著差异？针对如上投资者们提出的问题，我们将从外资偏好、多头质地、大市值表现等多个角度阐述我们推荐特质动量因子的理由和逻辑，并为投资者们推荐一种简单的沪深300指数增强策略。
      补充：基于特质动量因子的沪深300指数增强策略 1    在财通金工“星火”多因子系列（五）《源于动量，超越动量：特质动量因子全解析》（以下简称原文报告）中，我们完整、详细地介绍了财通金工多因子选股的主要流程和测试框架，并以特质动量因子为例与市场展开了广泛的交流。事实上，当前市场中已经有大量的报告对反转因子进行讨论，却较少从动量的角度来探讨其在选股和产品构建上的可能性。财通金工认为，基于动量的选股逻辑更加符合主动型投资者及外资资金的选股偏好，且其多头组合是那些质地优良、盈利和成长性都相对较优的股票，非常适合价值投资者持有。此外，特质动量因子在大市值股票中的表现依然显著，基于单因子的沪深300增强策略可获取5.24%的年化超额收益，效果良好。
1.1  “动量崩溃效应”：都是Beta惹的祸
所谓“动量崩溃效应”，是指动量因子会在短时间内出现极大的回撤，且这一回撤可能腐蚀掉动量因子长达数年的收益。在1932年的7月-8月以及2009年3月-4月期间的美股市场上，动量因子都出现了极大的回撤，而这两段时间恰恰对应前期的大萧条和经济危机，而后期市场出现复苏的状态。
在原文报告中，我们对特质动量因子进行分组测试发现，其原始值本身并不不具备稳定的选股效果，在回测区间段内RankIC值为负，体现出一定的反转效应。进一步地，我们观察该因子与Beta、BP、21天换手率、21天涨跌幅、市值和21天波动率这六个因子的相关性（如图1）发现，特质动量因子原始值的多头组合是那些高估值、高波动、高换手和大市值的股票，而估值、波动、换手和市值在A股市场上均呈现出非常强烈的反转效应，因此正是由于特质动量因子与这些反向因子的强相关性使得多头组合的收益被强烈腐蚀，从而导致原始动量因子的选股效果并不明显。值得注意的是，我们观察到十分组下，每组在短期反转因子（即21天涨跌幅）上的暴露并不呈现出单调性，这一点很好理解，因为我们在计算特质动量因子的时候为了剔除反转效应的影响，并不纳入最近1个月收益。然而，我们观察十分组在Beta因子上的相关性可以看到，各组在Beta上的得分也并没有呈现出明显的单调性，这也是我们在做风格剔除的时候，仅剔除了市值、21天波动率、21天换手率和BP因子，而未将Beta因子也剔除的原因。

然而当我们在对特质动量因子在不同市场状态下的有效性进行情景分析发现，当市场处于由牛市转为熊市（UpReverse）和持续熊市（DownMomentum）的时候特质动量因子的RankIC分别达到6.07%和4.10%，是比较有效的选股因子，而在今年年初对应的这种熊市转牛市（DownReverse）的市场状态下，其RankIC仅为1.37%，t值为1.06，在统计意义上并不显著。结合我们之前在“拾穗”系列（九）《牛市抢跑者：低Beta一定代表低风险吗？》中对Beta因子有效性的检验发现，Beta因子在牛市转熊市（UpReverse）和持续熊市（DownMomentum）中是比较显著的负向因子（RankIC在-10%以上），而在熊市转牛市（DownReverse）状态下，是非常显著的正向因子（RankIC在10%以上）。

由这一分析我们可以初步猜测，特质动量因子可能与Beta因子呈现出非常明显的相关关系。那么，具体而言二者之间的相关性如何呢？在原文报告中的第四部分，我们绘制了特质动量因子和传统动量因子的多空组合在Beta上的差值以及Wind全A指数的时间序列图，如图2所示。

可以看到，当前期市场处于单边上涨的状态（如2005.1.31-2006.9.29）时，特质动量因子的多空组合在Beta上的暴露逐步增加，对冲组合在Beta上的暴露为正；而当市场处于下跌状态（如2018年）时，多空组合在Beta上的暴露逐步减少，对冲组合在Beta上的暴露为负。因此在经过了2018年市场的持续下跌后，特质动量因子多空组合的Beta暴露为负，而在今年的前面几个月中Beta因子是强有效的正向因子，因此特质动量因子和传统动量因子都会出现一定程度的回撤。然而值得注意的是，在大部分时间段内，特质动量因子的多空组合在Beta上的暴露的绝对值都要比传统动量因子多空组合的Beta暴露绝对值更低，这说明特质动量因子受市场风格转变的影响相对较弱，其在风格变化时是一个相对抗跌的组合。
由以上分析可知，特质动量因子与Beta因子之间实际上存在非常明显的相关性，可是为何在图1中我们发现十分组下的Beta值并未呈现出单调性呢？事实上，这是因为我们在图1中计算的是回测时间段内，每个组合在Beta因子上排序的均值，而由图2可以看到，多头组合在前期市场单边上涨时是高Beta的，而在前期市场单边下跌时是低Beta的，因此在回测时间段内直接取均值时就并没有呈现出明显的单调性。这也给我们这样一个提醒：在观察目标因子与其他风格因子的相关性时，不仅仅要观察每组在回测区间内的平均排序情况，还需要观察该因子在时间序列上与风格因子是否存在明显的相关关系。
自然而然地，我们可以观察在进一步剔除Beta因子的影响之后，特质动量因子的多空表现是否会有改善：

我们将回测区间段选定为2005.1.29-2019.5.31，由表2可以看到，剔除了Beta因子的影响之后，特质动量因子的效果得到进一步的改善，其RankIC的月胜率从63%提高到66%，t值由5.06提高到5.47，多空组合的月度收益差均值从0.88%提升至0.93%，t值从3.82提升至4.23。因此在接下来的讨论中，本文采用的都是剔除了Beta、BP、市值、21天波动率和21天换手率之后的特质动量因子。


1.2  价值投资的福音：特质动量因子基本面表现
上市公司的基本面往往是主动型基金经理非常关注的指标，那么基于特质动量因子进行选股得到的多头组合的基本面如何呢？本部分我们将从盈利能力、成长能力、现金流量和营运能力四个角度进行评估，主要选取的指标如下：

图3展示了特质动量因子十分组下，在ROE、净利润同比增长率、CFO和总资产周转率四个基本面因子上的分布情况，可以看到十分组下各组的基本面呈现出非常强的单调性，多头组合（D9）是一些盈利能力较强、成长情况较好、营运能力较高且现金管理较优的上市公司，这些公司在基本面上都是非常良好的标的，是非常适合信奉价值投资理念的投资者持有的。

由上述分析可知，特质动量因子的多头组合往往是那些基本面较好、质地优良且前期有一定涨幅的股票，这些股票往往是主动型投资经理比较倾向于超配的标的，同时也是外资比较倾向于配置的风格。为了验证这一想法，财通金工对2019年1季度的QFII持股和2019年5月22日的沪股通和港股通的持股风格进行了分析，其结果如图4所示。

可以看到，外资比较倾向于持有的个股风格往往偏向于大市值、高估值。特别地，QFII持股、沪股通持股和深股通持股在长期动量因子上均存在明显的正向暴露。一般来讲，量化研究者的选股思路往往是基于反转逻辑，比较倾向于超配低估值和超跌的股票，而本文介绍的动量因子的投资逻辑却完全相反，更符合主动型投资经理的选股风格，这也是我们一直在强调其与反转因子、特质波动因子等不同的原因。

1.3  剔除波动率之后是否依然有效

在原文报告中介绍的特质动量因子中，我们计算的是经过风险调整过后的特质动量因子，也就是将股票在T-12月到T-1月之间的特质收益累计除以其特质波动率。

然而过往大量的研究表明，国外市场和A股市场都存在明显的“特质波动异象”，过往特质波动率较低的股票在未来的走势往往能够战胜特质波动率较高的股票。然而当前市场上大量的研究关注的都是短期日频的特质波动率，而没有对较长期的特质波动因子进行讨论，因此长期特质波动率在A股市场上是否存在显著的选股效果？在剔除掉特质波动率之后，特质动量因子本身的表现是否会出现很大的变化？本部分将就这两个问题展开讨论。首先我们通过如下方法构建特质波动率因子，亦即特质动量计算公式中的分母部分：

选取2005.1.29-2019.5.31为回测区间，选取Wind全A为回测样本，其他的因子分组细节与原文报告中保持一致，其十分组下的每组月均超额收益及胜率如图5所示。

由图5可以看到，特质波动率因子呈现出比较强烈的反转效应，过往特质波动最高的组合（D9组合）将大幅跑输基准收益，而过往特质波动最低的组合（D0）相较市场收益而言能够录得将近0.35%的月均超额收益。图6展示了特质波动率因子多空组合的对冲净值，为了与特质动量因子保持一致，我们将因子值最高的D9组合作为多头组合，将因子值最低的D0组合作为空头组合。由图6可以看到，特质波动率因子的对冲组合累计收益明显向下，是一个比较强烈的反转因子。

自然而然地，由于特质动量因子的构建是将累计特质收益与特质波动相除，而特质波动本身是一个强有效的负向因子，那么在剔除了特质波动率之后的特质动量因子是否仍然具有较好的选股表现呢？接下来我们将特质动量的原始因子值对特质波动率、Beta、BP、市值、换手率和波动率因子进行正交化，选择残差变量作为新的选股因子，其结果如表3所示。

由表3可以看出，在附加剔除了特质波动率因子的影响效果后的特质动量因子仍然展现出强劲的选股能力，其RankIC的胜率同样达到67%，其t值达到5.88，多空组合的月均收益达到0.93%。也就是说，在剔除了特质波动率因子之后，特质动量因子的表现并未有所折扣，同样展现出优秀的选股效果，二者的收益来源并不一致。

1.4  基于特质动量因子的沪深300指数增强策略
大市值股票上的优异表现是我们推荐特质动量因子的另一重要原因。很多因子尽管在全A股样本中表现非常优异，但是在上证50和沪深300中的表现却不尽如人意。在原文报告中，我们对不同市值分组下特质动量因子的有效性进行了检验发现，特质动量因子本身不仅没有呈现出在大市值股票上失效的情况，反而在市值最大的这一组中的表现非常优异。基于这一观察，我们接下来对特质动量因子在沪深300增强策略上的表现进行检验。
我们仅在沪深300指数成分股中选股，最大化组合在经过市值、Beta、BP、21天换手率和21天波动率正交化之后的特质动量因子上的暴露值，同时限制组合在29个中信一级行业上的暴露度与沪深300在行业因子上的暴露保持完全一致，此外投资组合的权重加总等于1，且权重大于0，是一个不可做空的完全投资组合。

需要说明的是，为了单纯检验特质动量因子在沪深300上的增强效果，我们仅最大化组合在该因子上的暴露值。而在实际的应用过程中，我们可以将其与一些已知的Alpha因子进行合成，最大化合成因子的暴露度。此外，在该模型中我们保证了增强组合在行业上与基准组合的暴露保持一致，这在一定程度上限制了组合相较基准的跟踪误差，然而更加精确的控制可以引入风险模型，将目标组合将对基准的主动风险控制在一定的阈值以内。

图7和表4分别展示了通过如上策略构建出的沪深300指数增强策略相较于沪深300全收益指数的超额净值走势及绩效表现。总体而言，基于单因子的特质动量因子在沪深300上的增强还是展现出不错的选股效果，在考虑手续费为单边3%的条件下，其超额收益能够达到年化5.24%的增强效果，信息比率也达到0.83。进一步地，在财通金工将Alpha因子库进行进一步完善后，在沪深300上的增强型策略将会更加稳健，欢迎感兴趣的投资者持续关注！


1.5  横截面动量
到目前为止，我们讨论的动量实际上都是时间序列动量，每只股票是由单只股票的月度收益在时间序列上剔除Fama-French三因子得到的。关注财通金工的投资者知道，我们已经构建了一套完善的多因子收益-风险系统，而多因子收益模型的拆解是从横截面的角度剔除一些解释能力较强的风格因子得到的。那么，根据Barra模型进行收益分解得到的特质收益形成的横截面特质动量是否具备显著的选股能力呢？本部分我们将就这一问题展开探讨。
我们首先在横截面上将股票风格拆解为市场收益、行业收益、风格收益和特质收益，此处得到的特质收益被认为该个股在剔除市场、行业和风格影响之后的无法解释的部分，并且假设每只股票的特质收益之间互不相关，且单只个股的往期特质收益与本期特质收益也不存在相关性。

接下来即可根据如上回归得到的特质收益计算该个股在T-12月到T-1月的特质收益累计，构建方法与原文报告中提到的传统动量因子的构建方法完全相同。

图8展示了基于横截面动量因子在十分组下的表现情况，可以看到横截面动量因子的原始值呈现出非常单调的反向选股效果，因子值最高的D9组合将大幅跑输市场，而因子值最低的D0组别相较市场均值有0.4%的月均超额收益。进一步地，我们同样想要了解横截面动量本身是否与一些其他因子值之间存在明显的相关关系，图9展示了横截面动量因子的十分组组合在已知风格因子上的得分均值，可以看到该因子与市值因子、21天换手率和21天波动率之间存在明显的正相关性，而与BP因子、Beta因子和21天涨跌幅之间存在明显的正向相关性，也就是说即便通过横截面回归得到的特质收益来构建的动量因子也同样在其他风格上存在非常相关的暴露，因此我们需要考察剔除掉这些风格因子影响之后，横截面动量的表现情况：

图10展示的是在剔除了已知风格因子影响之后，横截面动量因子的多空组合的月度净值及累计收益。可以看到，在剔除了已知因子影响之后的横截面动量因子并不具备选股能力，其RankIC的t值仅为0.93，并不显著。

1.6  稳健性检验：风险调整后的传统动量因子
最后，我们对传统动量因子再进行一次稳健性检验。在原文报告中，我们构建的特质动量因子是经过风险调整后的特质动量，而传统动量因子仅仅用的是T-12月到T-1月的累计收益，并未进行风险调整。那么，传统动量因子的表现之所以不如特质动量因子，是否是由于其没有进行风险调整的缘故呢？基于此，我们构建经过风险调整后的传统动量因子，对其进行稳健性检验：

由此也可以说明，传统动量因子之所以表现不如特质动量因子，并不是由于其未经风险调整，而是源于其在市场风格上的暴露更高，且夹杂的信息过于糅杂的缘故。

1.7  勘误
在本次讨论的最后一个部分，我们对原文报告中的个别公式进行勘误。尽管财通金工已经尽可能通过多次检查力求报告表述的严谨性，但不可避免地还是存在一些问题，主要如下：

1.8  小结
本期“拾穗”系列专题，我们对“星火”专题（五）中介绍的特质动量因子进行补充和完善，从外资偏好、多头质地、大市值表现等多个角度阐述我们推荐特质动量因子的理由和逻辑，主要结论如下：
（1）推荐特质动量因子的三大理由：外资偏好、质地优良、大市值有效；
（2） “动量崩溃效应”在特质动量因子上的表现并不明显，在剔除Beta因子影响之后，特质动量因子的表现有所提升；
（3）从盈利能力、成长能力、现金流量和营运能力四个角度评估特质动量因子的多头组合发现，特质动量因子的多头组合是一些质地优良、基本面好的股票，这些股票往往是主动型投资经理和外资比较偏好的股票；
（4）长期特质波动率是一个比较显著的负向选股因子，在剔除特质波动率影响之后的特质动量因子仍然表现出非常稳健的选股能力，这说明二者的收益来源并不相同；
（5）特质动量因子在大市值上的表现也比较优异，本文基于特质动量因子构建的沪深300增强策略能够稳健跑赢基准指数；
（6）在剔除了其他风格因子影响之后，横截面动量因子并未体现出较好的选股能力；
（7）经过风险调整后的传统动量因子与未经风险调整的传统动量因子之间的差别并不显著。

（后续章节具体内容可参见报告PDF版本）
风险提示 2本报告统计结果基于历史数据，未来市场可能发生重大变化。

报告原文地址及相关报告
原始报告：
证券研究报告：“拾穗”多因子系列（十四）：《补充：基于特质动量因子的沪深300增强策略》
发布时间：2019年7月2日
分析师：陶勤英 SAC证书编号：S0160517100002
联系人：张宇 17621688421

下载地址：
链接：https://dwz.cn/ruXAFVKE  提取码：o5zc
欢迎在Wind研报平台中搜索关键字“星火“和”拾穗”，下载阅读专题报告PDF版本

“星火”系列专题报告：
【巡礼篇】财通金工一、二季度多因子系列专题汇总
“星火”多因子系列（一）：Barra模型初探：A股市场风格解析
“星火”多因子系列（二）：Barra模型进阶：多因子模型风险预测
“星火”多因子系列（三）：Barra模型深化：纯因子组合构建
“星火”多因子系列（四）：基于持仓的基金业绩归因：始于Brinson，归于Barra
“星火”多因子系列（五）：源于动量，超越动量：特质动量因子全解析
“拾穗”系列专题报告：
“拾穗”多因子系列（一）：带约束的加权最小二乘拟合：一种解析解法
“拾穗”多因子系列（二）：你看到的不一定是你所想的：解密R方
“拾穗”多因子系列（三）：行业因子选择：中信一级还是申万一级？
“拾穗”多因子系列（四）：总市值、流通市值、自由流通市值：谈谈取舍
“拾穗”多因子系列（五）：数据异常值处理：比较与实践
“拾穗”多因子系列（六）：因子缺失值处理：数以多为贵
“拾穗”多因子系列（七）：从纯因子组合的角度看待多重共线性
“拾穗”多因子系列（八）：非线性规模因子：A股市场存在中市值效应吗？
“拾穗”多因子系列（九）：牛市抢跑者：低Beta一定代表低风险吗？
“拾穗”多因子系列（十）：行业的风格偏好：解析纯行业因子组合
“拾穗”多因子系列（十一）：多因子风险预测：从怎么做到为什么
“拾穗”多因子系列期中总结
“拾穗”多因子系列（十二）：权重复刻：指数成分股调整，股指期货分红点位测算更新
“拾穗”多因子系列（十三）：恼人的显著性检验：多因子模型中t值的计算

法律声明

根据《证券期货投资者适当性管理办法》（2017年7月1日正式实施），本订阅号发布的观点和信息仅供财通证券专业投资者参考，完整的投资观点应以财通证券研究所发布的完整报告为准。若您并非专业投资者，请勿订阅或转载本订阅号中的信息。若您并非财通证券客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。
本订阅号旨在沟通研究信息，分享研究成果，所推送信息为“投资参考信息”，而非具体的“投资决策服务”。本订阅号推送信息仅限完整报告发布当日有效，发布日后推送信息受限于相关因素的更新而不再准确或失效的，本订阅号不承担更新推送信息或另行通知义务，后续更新信息请以有关正式公开发布报告为准。
市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本订阅号中的信息所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，订阅人不应单独依靠本订阅号中的信息而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。本资料接受者应当仔细阅读所附各项声明、信息披露事项及相关风险提示，充分理解报告所含的关键假设条件，并准确理解投资评级含义。在任何情况下，信息发布人不对任何人因使用本订阅号发布的任何内容所引致的任何损失负任何责任。

【财通金工】“拾穗”多因子（十四）：补充：基于特质动量因子的沪深300增强策略

浏览过的版块