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因子轮动系列(二):宏观周期与因子投资时钟1
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2022-08-03
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第一,IPO速度明显加快 第二,市场波动性的下行 第三,向成熟市场过渡 第一,盈利结构化差异的影响 第二,利率敏感性的影响 第一,有哪些大类因子 第二,因子是否
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因子轮动系列(二):宏观周期与因子投资时钟
因子存在明显的轮动现象
无论从因子spread还是从因子的收益来看,因子间均存在着显著的负相关性(轮动现
象);其中规模vs价值以及反转vs低波动率的轮动现象最为明显。
因子轮动的本质:不同因子在宏观变量上有着相反风险暴露
我们首先定义了宏观经济、流动性、相对估值以及市场活跃度这四个维度的宏观变量;通
过回归分析,我们发现因子在这些宏观变量上有着相反的风险暴露;进一步的,根据风险
暴露的程度以及方向,我们将因子分为强周期因子(规模、反转和beta)、弱周期因子
(价值、波动率、动量、业绩和质量)和非周期因子(流动性因子)三大品类。
核心因子轮动:规模vs价值和反转vs低波动率
通过lasso回归,我们发现利率周期是影响规模因子与价值业绩因子轮动的最重要因素,而
波动周期是影响反转因子和低波动率因子轮动的最重要因素;基于信用利差的规模vs价值
2017-06-11长江金工
业绩轮动策略和基于市场波动率的反转vs低波动率轮动策略的表现均明显优于单因子策
略。
基于利率周期和波动周期的因子投资时钟
我们根据利率周期(信用利差)和波动周期(市场波动率)将市场划分为4个状态,从而构
建出因子投资时钟;基于因子投资时钟的动态因子配置策略显著跑赢静态因子配置策略,
从2005年至2017年,因子投资时钟策略平均年化收益为8.2%,历史最大回撤为2.3%,信
息比率达3.60,Calmar比率达3.49。
1
量化因子:失效还是切换?
自2017年以来,2016年表现出色的市值因子和反转因子出现了较大的回撤,而过去表现较
差的低波动率因子,价值因子和质量因子反而表现优异。这种持续时间长而且强度大的风
格切换使得很多我们以前设计的因子纷纷失效,许多量化策略遭遇较大的回撤。
从过去一年的纯因子组合收益来看,规模因子在2016年的表现非常优异,但是从2016年
11月开始,规模因子连续出现大幅的回撤,而反转因子在过去1年里面基本上没有提供任何
超额收益,甚至有非常大的风险,代表杠杆的beta因子也一样是有明显的回撤,规模,反
转和beta因子的收益风险比明显下行。
而价值因子,质量因子和低波动率因子从2016年末开始有明显的超额收益,而由于最近一
段时间市场有明显的“强者恒强”的效应,因此动量因子也开始有正向的超额收益。
图 1:最近的因子表现1
报告正文
资料来源:Wind, 长江证券研究所
图 2:最近的因子表现2
资料来源:Wind, 长江证券研究所
因子失效论
第一,IPO速度明显加快。过去规模因子超额收益的重要来源是小市值股票的壳价值属性以
及小市值股票的稀缺性,而在IPO速度加快的背景下,稀缺性和壳价值属性的逻辑被迅速打
破,因此小市值股票会失去一个重要的超额收益来源。
第二,市场波动性的下行。在《因子轮动系列(一):基于因子spread的因子估值体系与
因子轮动策略》中我们提到,反转因子在市场波动率较大的时候能够提供明显的超额收
益,而市场波动率小的时候往往超额收益不明显甚至会有回撤,因此在市场波动率不断创
新低的环境下,反转因子必然失去提供高alpha的潜力。
第三,向成熟市场过渡。在欧美市场甚至香港市场里面,能稳定提供超额收益的是大市
值,高股息,低估值和高动量属性的股票,许多投资者认为未来A股市场的风格将逐渐向成
熟市场过渡,代表博弈市场的小市值,高波动的博彩属性股票将被市场慢慢摒弃。
因子切换论
第一,盈利结构化差异的影响。从2016年的周期股行情到2017年的白马消费股行情,市场
选择的永远是当前市场环境下盈利预期最好的板块和风格,而盈利结构必然跟随着宏观的
经济环境的改变而有所改变,因此因子的切换有可能与所处的经济增长周期有密切关系。
第二,利率敏感性的影响。由于久期的关系,成长股对利率的变化更为明显,因此利率上
行时,成长股的估值会有明显的下移,而与此同时,蓝筹股由于盈利的确定性使得它对利
率的改变相对不敏感,因而反而会在利率上行阶段有明显的超额收益。
本文解决的问题
第一,有哪些大类因子?如何对因子进行纯化?
第二,因子是否存在轮动的现象?有没有证据?
第三,宏观变量与因子收益之间的有什么联系?
第四,在不同的宏观周期,如何制定因子配置策略?
2
大类因子
我们第一个想解决的问题是,大类因子有哪些?大类因子由哪些子类因子构成?如何对因
子进行纯化?
大类因子的定义
我们主要参考专题报告《多因子模型系列报告之二----利用纯因子组合检验因子有效性》中
对大类因子的定义方式,大类因子主要包括业绩、流动性、质量、Beta、波动率、反转、
动量、市值以及价值因子9个大类。一般来说,9个大类因子可以解释个股30%-50%的收
益波动,同时9个大类因子具有不同的逻辑,因此相关性较低。
表1:大类因子的定义方式
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