【华泰金工林晓明团队】本周波动率、换手率因子表现较好--因子跟踪周报20180422

摘要
本周波动率、换手率因子表现较好，市值、基本面类因子出现回撤
本周波动率、换手率因子表现较好，市值、基本面相关因子出现回撤。换手率因子在各指数成份股票池表现较好；波动率因子在全A股票池表现比较突出；beta因子在中证500股票池出现回撤，在其余股票池表现较好；估值、反转、技术因子表现平淡；市值因子在各指数成份股票池出现大幅回撤；成长、盈利、财务质量因子表现较弱，在全A股票池出现回撤。从本月初至今的表现来看，主要是波动率、换手率因子表现优秀，市值因子表现较弱，其余因子整体表现一般。

主动型量化基金本周表现稍弱于非量化基金
我们基于Wind量化基金分类，通过自主筛选，构建量化公募基金池，定期跟踪业绩表现。本周主动型、指数型、对冲三个类别的量化基金收益率中位数分别为-2.73%、-2.83%、-0.12%，所有股票及偏股型公募基金收益率中位数为-2.48%；近1个月主动型量化基金收益率中位数为-5.47%，所有股票及偏股型公募基金收益率中位数为-5.81%；主动型量化基金本周表现稍弱于非量化基金。在基金规模方面，主动型、指数型、对冲三个类别的量化基金目前最大规模分别为50.5亿元、65.9亿元、4.5亿元。

本周市场普跌，表现最好的指数是创业板指
本周市场普跌，创业板指一周跌幅2.29%相对较小，中小板指一周跌幅3.11%相对较大；观察市场重要规模指数发现，中证500指数一周跌幅2.43%相对较小，上证50指数一周跌幅2.90%相对较大；本周表现最好的指数是创业板指。在29个一级行业中，本周仅有国防军工、计算机两个行业处于上涨状态，涨幅分别为2.13%、0.21%；计算机、电子元器件行业一周成交额大幅领先其它行业；汽车、轻工制造、建材行业跌幅位居前三，分别为5.14%、4.99%、4.78%。

风险提示：报告中风格因子表现与量化基金业绩均为历史情况跟踪展示，不能预测未来。

在本文作者所知情的范围内，本机构、本人以及财产上的利害关系人与所评价或推荐的证券无利害关系。

本周市场行情回顾
本周（2018/4/16~2018/4/20）A股市场重要指数和一级行业指数涨跌幅如下所示。

本周市场主要体现为普跌状态。在四个重要的板块指数（上证综指、深证成指、中小板指、创业板指）中，创业板指一周跌幅2.29%相对较小，中小板指一周跌幅3.11%相对较大；在五个重要的规模指数（中证全指、上证50、沪深300、中证500、中证1000）中，中证500指数一周跌幅2.43%相对较小，上证50指数一周跌幅2.90%相对较大；本周表现最好的指数是创业板指。在29个一级行业中，本周仅有国防军工、计算机两个行业处于上涨状态，涨幅分别为2.13%、0.21%；计算机、电子元器件行业一周成交额大幅领先其它行业；汽车、轻工制造、建材行业跌幅位居前三，分别为5.14%、4.99%、4.78%。

本周因子表现

我们针对估值、成长、盈利、财务质量、市值、反转、波动率、换手率、beta、技术共十个风格因子，在沪深300成份股、中证500成份股、中证1000成份股、全A股市场四种股票池内计算行业中性及市值中性的Rank IC值、IC_IR比率，并展示在下面七个图表中。这一计算过程可以简要描述为：
1. 计算附录一表格中所有细分因子的值；
2.对每个细分因子，用其自身作因变量，用对数总市值和29个一级行业哑变量作自变量进行OLS线性回归，取回归残差替代原始计算的因子值；
3.对新因子值用中位数法去极值，再标准化，然后将属于同一个风格大类（比如估值）的细分因子直接等权相加作为风格因子的值，与个股下期收益率计算Spearman秩相关系数，即得到该风格因子的Rank IC值；
4. 本周、本月初至今（或指定月份的）Rank IC值分别是用上周五、上个月（或指定月份前推一个月）的月底作为截面期计算因子值，经过前3步处理后与个股本周、本月初至今（或指定月份的）收益计算相关系数，指定时间区间内Rank IC均值是以自然月为频率计算的月度Rank IC的平均值（本月的Rank IC值即为本月初至今Rank IC值），IC_IR是月度Rank IC的均值除以标准差。

十个风格大类共包含34个细分因子，它们的详细计算方式参见附录一，风格因子合成与IC值计算方法参见附录二，细分因子IC值详表参见附录三。

本周量化基金表现

我们以Wind收集的量化概念类基金（包括主动型、指数型、对冲三个子类）为基础，针对以下几种情形进行调整：
1. 同一只基金可能存在A类、C类或其它类别份额，不同类别份额可以各自对应于独立的基金代码，我们在统计时只考虑成立最久的那一个基金代码（若成立日相同则选A类份额）对应的业绩表现；
2. 去除债券型基金、偏债混合型基金、封闭式基金、非主要投资于A股市场的基金，去除成立三个月之内的基金；
3. 去除明显不是量化型的基金（主要通过基金经理背景、经历和其它信息综合判断）；
4. 我们将所有开放式公募基金中普通股票型和偏股混合型合并作为参照组，因为基金数目众多，细微调整对分位数计算的影响较小，所以对参照组没有进行上述3条处理。

考虑到Wind收集的量化基金可能不全，所以此处讨论的量化基金可以认为是全市场量化基金的一个有代表性的子集。近期量化基金表现如下面图表所示。

附录一：所有细分因子计算方法

上表第三列因子方向解释：取值为1代表因子值越大越好，-1代表因子值越小越好。当采用等权法合成风格因子时，需将因子值乘以因子方向之后再相加。

附录二：风格因子合成与IC计算方法
我们以某一截面期T估值类风格因子的合成为例，具体说明风格因子合成过程：
1.因子原始值计算：设第T期指定股票池（全A股、沪深300成份股、中证500成份股、中证1000成份股）内共存在N只股票，首先根据附录一表格计算细分因子EP、BP、SP、股息率在第T期的值，均为N×1维向量；
2. 因子的行业与市值中性化处理：用OLS线性回归拟合

取上述回归方程的残差向量替代原始计算的因子值X^T作为第T期因子X的新值，仍记为X^T，这里的X指代EP、BP、SP、股息率等细分因子（特别地，若因子X为‘对数总市值’因子，则它只对行业哑变量回归，亦即对该因子只进行行业中性化处理）；
3. 因子去极值、标准化：
a) 中位数去极值：对于经过中性化处理之后的因子值X^T（N×1维向量），先计算其中位数D_M，再计算|X^T-D_M |的中位数D_M1，接下来将向量X^T中所有大于D_M+5D_M1的元素重设为D_M+5D_M1，将向量X^T中所有小于D_M-5D_M1的元素重设为D_M-5D_M1；
b) 标准化：将去极值处理后的因子值X^T（N×1维向量）减去其现在的均值、再除以其现在的标准差，就得到了标准化后的新因子值，仍记为X^T；
4. 风格因子合成与Rank IC计算：将属于估值类的四个细分因子值（经过以上所有处理之后）乘以各自的因子方向（1或-1）之后直接等权相加，就得到了估值风格因子的值，与个股下期收益率向量r^(T+1)计算Spearman秩相关系数，即得到估值风格因子的Rank IC值；
5. 本周、本月初至今（或指定月份的）的风格因子Rank IC值分别是用上周五、上个月（或指定月份前推一个月）的月底作为截面期计算因子值，经过前4步处理后与个股本周、本月初至今（或指定月份的）收益向量计算Spearman秩相关系数而得的，指定时间区间内Rank IC均值是以自然月为频率计算的月度Rank IC的平均值（若指定时间区间中最末一天不是月底，则用最后一个月的月初至区间最末一天的Rank IC值作为最后一个月的Rank IC值），IC_IR是月度Rank IC的均值除以标准差（不年化）；
6. 细分因子的Rank IC值即用第2步处理结束后得到的因子值X^T乘以因子方向（1或-1）再与个股下期收益率向量r^(T+1)计算Spearman秩相关系数。

附录三：所有细分因子IC值表现
所有细分因子在不同票池（全A股、沪深300成份股、中证500成份股、中证1000成份股）内的IC值表现如以下四张图表所示：

风险提示
报告中风格因子表现与量化基金业绩均为历史情况跟踪展示，不能预测未来。

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林晓明
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