量化投资月报：7月看好估值和量价，关注GAT模型（27页）.pdf

【量化投资月报】主要关注的是在2021年7月的投资策略，特别是强调了估值和量价因素的重要性，并提到了一个新兴的模型——图注意力网络（GAT）模型在股票选择中的应用。报告由华泰研究的研究团队撰写，包括研究员林晓明、何康等人，他们对7月的投资环境进行了深入分析。 报告首先提出了风格因子的表现预测，从内生变量、外生变量和因子周期三个角度进行了分析。内生变量视角认为，7月份估值、波动率和换手率因子预计将有良好表现，而成长、盈利和财务质量因子则不被看好。这一预测基于因子动量、因子离散度和因子拥挤度的考量，这些指标反映了因子过去的表现、当前的估值水平以及市场参与程度。 外生变量视角则是通过市场变量和宏观变量来预测风格因子的表现。根据线性回归模型，反转、波动率和换手率因子预计在接下来的一个月会有积极表现，而财务质量和小市值因子则可能表现不佳。这表明市场环境和宏观经济状况对外部风格因子有着显著的影响。 因子周期视角引入了华泰金工的经济周期研究成果，构建了所谓的“因子投资时钟”。报告预测，未来一年将处于库兹涅茨周期的上升阶段，经济长期趋势向好，同时朱格拉周期下降，流动性可能趋于宽松。因此，建议投资者关注大市值、估值、盈利、财务质量因子的配置。同时，无论在何种宏观环境下，波动率和换手率因子都表现出较好的适应性，适合长期配置。 报告还特别提到了图注意力网络（GAT）模型。GAT模型是一种利用图神经网络技术的新颖选股模型，它能够考虑股票之间的复杂关联，而不仅仅是把股票当作独立的样本。2021年上半年，GAT模型在样本外的表现超越了基准沪深300，实现了26.4%的年化超额收益，信息比率高达2.67，远优于对照组的LightGBM模型。这表明，在量价因子占主导的市场环境中，GAT模型具有显著优势。 然而，报告也给出了风险提示，强调风格因子的效果会受到宏观环境和大盘走势的直接影响，历史数据并不能保证未来的投资回报。同时，金融周期的规律可能会发生变化，市场超预期的波动也可能导致拥挤交易，增加投资风险。 总的来说，7月的量化投资策略应重视估值和量价信号，尤其是利用GAT模型进行股票选择。投资者需要灵活应对市场变化，同时关注经济周期和宏观环境对因子表现的影响。在实施策略时，应充分理解并管理相关的投资风险。