金融工程周报：跟踪周报：风格高速轮动

2022-09-19 重要提示：本报告难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 金融工程团队 研究员： 周通 021-80401733 zhoutong@citicsf.com 从业资格号F3078183 投资咨询号Z0018055 中信期货研究|金融工程周报 摘要： 最近一周的单因子表现 (全行业) ：上周三大体系中股净资产BPS同比增长率、monthly_share_turnover (月换手率)、alpha053 (趋势类)表现最好。 单因子在时间序列上的表现：上周市场大幅下跌。所有中信一级行业指数均取得负收益。上周量价体系中，整体无明显的趋势，流动性类与动量类因子有一定的下行趋势；财务体系中，财务因子RankIC整体分化较为明显，也暂未形成稳定趋势。长期上仍可增配较佳财务类因子。 中信一级行业的单因子表现：上周国防军工跌幅最小，行业内总资产周转率、daily_std (日收益率标准差)、alpha043 (反转类)表现最好；电力设备及新能源跌幅最大，行业内权益乘数、annualized_traded_value_ratio (年化交易额比率)、alpha053 (反转类) 表现最好。 行业轮动周度跟踪：本段跟踪了基于专题报告《行业轮动专题系列七：基于中信二级行业的量化配置策略》、《行业轮动专题系列五：基于量化多因子的行业配置策略之三：机器学习算法下的行业轮动》和《行业轮动专题系列四：基于量化多因子的行业配置策略之二：风险控制进阶、动量加速度和因子参数的秘密》中的策略。上周多数策略跑赢基准，最近一年，三大策略的多数业绩指标均大幅优于同期基准。 本文回顾了上周财务因子、Barra风格量价因子和101算法因子体系中最近一周的单因子表现，同时也跟踪了行业轮动组合的周度表现。上周财务因子呈反向趋势，选股能力最佳股净资产BPS同比增长率呈现正向选股能力。量价体系中，风格切换仍然偏快，换手效应延续强势，反转效应提升。多数因子继续呈现较强负向选股能力，其中流动性类与动量类因子表现较好。对主流风格进行配置仍是次优选择，可维持组合的分散程度和较低的风格因子载荷。上周多数策略跑赢基准，最近一年，三大策略的多数业绩指标均大幅优于同期基准。 报告要点 跟踪周报：风格高速轮动 中信期货金融工程周报 2 / 19 目 录 摘要： ..................................................................................... 1 一、 最近一周的单因子表现 .................................................................. 4 （一） 财务因子表现 ................................................................... 4 （二） Barra风格因子表现 ............................................................. 4 （三） 算法挖掘/机器学习因子表现 ...................................................... 5 二、 中信一级行业的单因子表现 .............................................................. 5 （一） 财务因子表现 ................................................................... 5 （二） Barra风格因子表现 ............................................................. 6 （三） 算法挖掘/机器学习体系因子表现 .................................................. 7 三、 单因子在时间序列上的表现 .............................................................. 8 （一） 财务类因子表现 ................................................................. 9 （二） 量价类因子表现 ................................................................ 10 四、 行业轮动周度跟踪 ..................................................................... 11 （一） 中信二级行业指数策略跑赢基准 .................................................. 11 （二） 机器学习策略不及基准 .......................................................... 12 （三） 量化多因子策略跑赢基准 ........................................................ 13 附录1：Barra的大类风格因子体系 – 因子构建方法 ........................................... 15 附录2：算法挖掘/机器学习因子体系 – 因子构建方法 .......................................... 16 附录3：算法挖掘/机器学习因子体系 – 使用公式一览 .......................................... 17 附录4：单因子评价方法 .................................................................... 18 免责声明 .................................................................................. 19 图目录 图表 1： 财务因子RankIC均值 - 全行业 ................................................... 4 图表 2： Barra风格因子RankIC均值 - 全行业 ............................................. 4 图表 3： 算法挖掘/机器学习因子RankIC均值 – 全行业 ..................................... 5 图表 4： 财务因子表现（中信一级行业） ................................................... 5 图表 5： Barra风格因子表现（中信一级行业） ............................................. 7 图表 6： 算法挖掘/机器学习体系因子表现（中信一级行业） .................................. 8 图表 7： 财务因子短周期下的单因子表现（RankIC累加值）................................... 9 图表 8： 财务因子长周期下的单因子表现（RankIC累加值）................................... 9 图表 9： 短周期下的单因子表现（RankIC累加值） ......................................... 10 图表 10： 长周期下的单因子表现（RankIC累加值） ......................................... 10 图表 11： 上周策略表现 (中信二级行业) ................................................... 11 图表 12： 今年以来策略表现 (中信二级行业) ............................................... 11 图表 13： 净值曲线：最近三年策略表现 (中信二级行业) ..................................... 11 图表 14： 中信二级行业指数策略最新持仓 .................................................. 12 中信期货金融工程周报 3 / 19 图表 15： 上周策略表现 (机器学习：XGBoost) .............................................. 12 图表 16： 今年以来策略表现 (机器学习：XGBoost) .......................................... 12 图表 17： 净值曲线：最近三年策略表现 (机器学习：XGBoost ) ............................... 13 图表 18： 机器学习策略最新持仓 .......................................................... 13 图表 19： 上周策略表现 (量化多因子) ..................................................... 14 图表 20： 今年以来策略表现 (量化多因子) ................................................. 14 图表 21： 净值曲线：最近三年策略表现 (量化多因子) ....................................... 14 图表 22： 量化多因子策略最新持仓 ........................................................ 14 图表 23： Barra大类风格因子体系（量价类） .............................................. 15 图表 24： 算法挖掘/机器学习因子体系（部分） ....