金融工程专题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 1 / 14 2022年12月11日 《A股行业动量的精细结构》-2020.03.02 《行业配置的量化解决方案》-2020.11.25 《行业配置体系2.0：轮动模型的复盘、迭代与思考》-2022.02.27 从龙头股领涨到行业动量：绝对与相对的统一框架 ——开源量化评论（68） 魏建榕（分析师） 苏俊豪（分析师） weijianrong@kysec.cn 证书编号：S0790519120001 sujunhao@kysec.cn 证书编号：S0790522020001  龙头股模型是对行业动量的精细化表达 在A股市场中，行业指数存在着弱的动量效应。所谓动量效应，是指过去表现较好的行业，在未来仍然倾向于有较好的表现。不过，总体来看，这一效应并不稳定。 开源金融工程团队认为，行业动量效应不稳定的重要原因之一，是行业内成分股的步调错配与互相作用。基于对行业成分股涨跌模式的观察与实证检验，我们在2020年3月发布的专题报告《A股行业动量的精细结构》中，提出了“行业动量的龙头股模型”。龙头股模型因子的RankIC均值达3.88%，RankICIR为0.62。对比原始的行业动量模型，龙头股模型在显著性与稳定性上都有较大提升。  从龙头股领涨到行业动量：绝对与相对的统一框架 我们将龙头股模型进行深入的拆解与分析，进行进一步的优化与改进。 参数优化：龙头股模型因子是对简单的行业动量因子的精细化改进，其表现与行业动量因子的参数选择也息息相关。经测试，当回看天数为10天，切割参数为0%时，龙头股模型因子的表现最好。 龙头股绝对收益：我们对龙头股模型因子的成分：R_龙头、R_普通进行了收益的拆解与分析，经测试，我们得到以下结论： （1）龙头股模型的效果主要来源于龙头股收益对行业的动量效应。 （2）龙头股收益对行业的动量效应主要体现为对普通股的牵引作用。 我们提出龙头股收益因子R_龙头是更为独立纯粹的行业动量因子，R_龙头的RankIC均值为5.18%，RankICIR为0.64。 龙头股相对收益：龙头股的相对收益是龙头股模型另一维度的描述，为了更好的衡量龙头股的收益在行业中的相对位置，我们仿照龙头股与普通股的定义，划定行业中的领涨股与领跌股。我们定义相对龙头股相对收益因子R_相对为： R_相对 = (R_龙头-R_领涨)/(R_领涨-R_领跌) 整体而言，R_相对可以理解为龙头股的涨幅在行业中所处的相对位置。R_相对的RankIC均值为4.23%，RankICIR为0.66。 改进龙头股模型因子ND：龙头股收益因子R_龙头与龙头股相对收益因子仍存在着较高的相关性，我们把两者回归取残差后再排序相加，得到改进的龙头股模型因子ND：RankIC均值为5.37%，RankICIR为0.84，三分组下月度多空胜率可达58.4%，盈亏比为1.50，胜率赔率双优，分组多空收益稳定向上。  龙头股模型的补充讨论 我们用分位数与zscore的方法分别定义了龙头股的收益分位均值因子R_分位与龙头股的收益z-score均值因子R_zscore，两者可以看作是龙头股相对收益因子的其它表达方式，其中R_zscore的表现更好。 此外，在交易集中度较低的行业中，龙头股模型的表现更好。 风险提示：模型基于历史数据测试，市场未来可能发生重大改变。 相关研究报告 金融工程研究团队 开源证券 证券研究报告 金融工程专题 金融工程研究 魏建榕（首席分析师） 证书编号：S0790519120001 张 翔（分析师） 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（研究员） 证书编号：S0790121070009 苏 良（研究员） 证书编号：S0790121070008 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 金融工程专题 请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明 2 / 14 目 录 1、 龙头股模型：行业动量的精细表达 ........................................................................................................................................ 3 2、 从龙头股领涨到行业动量：绝对与相对的统一框架 ............................................................................................................. 4 2.1、 龙头股模型的参数选择 ................................................................................................................................................. 4 2.2、 龙头股收益是模型预测性的主要来源 .......................................................................................................................... 5 2.3、 龙头股vs领涨股：龙头股相对收益因子的构建 ........................................................................................................ 6 2.4、 龙头股绝对收益+龙头股相对收益：改进的行业龙头股模型 .................................................................................... 7 3、 龙头股模型的补充讨论 ............................................................................................................................................................ 9 3.1、 龙头股相对收益因子的其他表达方式 .......................................................................................................................... 9 3.2、 行业交易集中度对龙头股模型的影响 ........................................................................................................................ 10 4、 风险提示 .................................................................................................................................................................................. 11 图表目录 图1： Ret20因子的稳定度欠佳 ..................................................................................................................................................... 3 图2： 龙头股模型因子在显著性与稳定度上都优于Ret20因子 ................................................................................................ 4 图3： 龙头股模型的收益拆解：龙头股收益对普通股有着强牵引作用 .................................................................................... 5 图4： R_龙头因子与龙头股模型因子表现接近，但累计多空收益更高 ................................................................................... 6 图5： 龙头股相对收益因子퐑_相对的多空收益非常稳健 ........................................................................................................... 7 图6： 改进龙头股模型因子ND分组多空收益稳定向上 ............................................................................................................ 8 图7： ND因子的Top10行业组合超额收益稳健 ......................................................................................................................... 8 图8： ND因子Top10行业组合超额：2022年至今超额收益近3%.......................................................................................... 9 图9： R_zscore因子的表现优于R_分位 .................................................................................................................................... 10 图10： 2017年以来，A股的行业平均交易集中度上升较快 ................................................................................................... 10 图11： 家用电器、食品饮料的行业交易集中度较高 ................................................................................................................ 11 图12： 龙头股模型在集中度较低的行业中表现更好 ................................................................................................................ 11