量化专题报告：红利指数的基差择时对冲策略

期货研究报告|量化专题报告2024-05-14 红利指数的基差择时对冲策略 研究院量化组 研究员 高天越 0755-23887993 gaotianyue@htfc.com从业资格号：F3055799投资咨询号：Z0016156 联系人 李光庭 0755-23887993 liguangting@htfc.com从业资格号：F03108562 李逸资 0755-23887993 liyizi@htfc.com 从业资格号：F03105861 投资咨询业务资格： 证监许可【2011】1289号 摘要 本文以3个红利指数为标的，建立了多头择时策略和基差择时对冲策略，并得�了以下结论： 1）相对反转择时在中证1000上较为有效； 2）沪深300红利指数更适合做对冲。 从回测结果上看，沪深300红利的基差择时对冲策略效果最好，平均年化8.65%，夏普比率1.31，最大回撤-10.34%。 核心观点 1）红利指数与相应的宽基指数以及股指期货的波动高度相似，相关性强，可选择用股指期货对红利指数进行对冲； 2）通过对结果的观察与对比，我们认为，类似于300红利这样的指数，其展现�较强的Alpha，同时Beta较弱，且对冲成本相对较低，使得它们成为对冲策略比较理想的选择，而像500红利这样Alpha无法很好地覆盖对冲成本的指数则不适合做对冲。 目录 摘要1 核心观点1 红利指数的基差择时对冲策略4 ■红利指数跑赢宽基指数4 ■红利指数多头择时6 ■利用股指期货对红利指数进行基差择时对冲8 ■红利指数纯多头与对冲策略对比13 ■总结16 ■风险提示16 图表 图1:中证1000红利与中证1000丨单位:无4 图2:中证500红利与中证500丨单位:无5 图3:沪深300红利与沪深300丨单位:无5 图4:中证1000红利多头择时净值曲线丨单位：无7 图5:中证500红利多头择时净值曲线丨单位：无7 图6:沪深300多头择时净值曲线丨单位：无8 图7:中证1000红利对冲策略净值曲线丨单位：无11 图8:中证500红利对冲策略净值曲线丨单位：无12 图9:沪深300红利对冲策略净值曲线丨单位：无12 图10:中证1000红利策略净值曲线对比丨单位：无13 图11:中证500红利策略净值曲线对比丨单位：无14 图12:沪深300红利策略净值曲线对比丨单位：无14 表1:红利指数多头择时策略结果丨单位：无6 表2:红利指数、宽基指数、股指期货日收益率相关系数丨单位：无8 表3:红利指数对冲策略结果丨单位：无9 表4:1000红利不同(X,Y)下的年化收益率丨单位：%10 表5:500红利不同(X,Y)下的年化收益率丨单位：%10 表6:300红利不同(X,Y)下的年化收益率丨单位：%11 表7:红利指数纯多头与对冲策略结果对比丨单位：无15 红利指数的基差择时对冲策略 ■红利指数跑赢宽基指数 红利策略作为一种经典的价值投资策略，旨在将较高的分红作为筛选股票的一个标准来构建投资组合。红利指数则是从一个股票池子内，如某个宽基指数的成分股，选�股息率较高的一部分股票，重新编制而成的一个指数。红利因子长期被投资者所看好是因为它是企业盈利能力和分红能力的有效体现，而这些核心能力的增强会带动股价的上涨。近年，指数机构不断发布红利相关的指数，为投资者提供了更多的投资参考，如，今年3月新发布了中证1000红利指数，就是从中证1000指数中 挑选股息率最高的100只股票组成的指数。 在本篇报告中，我们将用不同的红利指数作为投资标的来构建策略。我们选用了3 个以宽基指数为样本的红利指数，分别是中证1000红利增长全收益 (932020CNY01)、中证500红利增长全收益(932019CNY01)和沪深300红利增长全 收益(932018CNY01)。这3个指数的编制方法大致相同，都选用了过去的平均股利支付率、净利润、现金分红、连续分红年数等作为筛选标准，在相应的宽基指数中分别选�100、50、50支股票，再采用过去三年平均现金分红总额加权组成各自对应的红利指数。 图1:中证1000红利与中证1000丨单位:无 数据来源：华泰期货研究院 图2:中证500红利与中证500丨单位:无 数据来源：华泰期货研究院 图3:沪深300红利与沪深300丨单位:无 数据来源：华泰期货研究院 从上面的图1，2，3可以看到，红利指数相较于对应的宽基指数走势相近，且一直存在超额。 ■红利指数多头择时 长期来说，红利指数一直存在相对于宽基指数的超额，但短期的波动依然存在。为进一步提升收益，降低收益的波动，我们想从持有纯多头以及通过对冲的角度对收益曲线进行优化。 首先我们想构建一个直观且简单的纯多头择时策略，我们选择观察的指标是红利指数与相对应的宽基指数的比值。比值的升降体现了红利指数相对于宽基指数的强弱。当比值上升时，说明红利指数的涨幅要大于宽基指数的涨幅，或者是红利指数的跌幅要小于宽基指数的跌幅，当比值下降时则相反。观察比值的涨跌相较于直接观察红利指数的涨跌，相当于剔除了大盘的影响因素，专注于红利因子的强弱带来的涨跌。 x红利指数t t宽基指数 t 我们将择时策略分为相对动量和相对反转。相对动量认为指数走势会向同方向进行延续，而相对反转认为指数走势会向反方向进行。假设已有红利指数股票多头仓位： 相对动量：ifxt<xt-1<xt-2<...<xt-n，closeposition；thenifxt<xt+1<xt+2<...<xt+m，reopenposition. 相对反转：ifxt>xt-1>xt-2>...<xt-n，closeposition；thenifxt>xt+1>xt+2>...>xt+m，reopenposition. 经过测试，我们发现相对反转在1000红利上比较有效，相对动量在500红利上比 较有效，而两者在沪深300上都效果不佳。由于中证1000的成分股属于中小市值股票，当基本面不够强时，投资者对指数的正向趋势性信心不足，造成相对反转更有效的现象。 表1:红利指数多头择时策略结果丨单位：无 1000红利 相对反转择时 3.99% 31.15% -27.17% 0.30 （3，1） 持续多头 -0.90% -6.06% -46.30% 0.06 / 相对动量择时 7.87% 69.10% -25.95% 0.53 （2，1） 年化收益率（%）累计收益率（%）最大回撤（%）夏普比率（n，m） 500红利 持续多头 6.62% 55.98% -32.67% 0.42 / 300红利 持续多头 12.30% 123.45% -33.14% 0.75 / 数据来源：华泰期货研究 回测期为2017年-2024年4月。从表1的结果数据中可以看到，择时策略的加入 与一直持有1000红利和500红利多头相比，收益率和夏普比率都有明显提升，最 大回撤有所下降。由于择时策略在300红利上的效果不佳，此处我们只展示一直持 有300红利的结果，可以看到300红利的表现远超其它红利指数策略，年化收益率达到12.30%。在回测期间，1000红利相对反转择时策略共平仓102次，平均每年14次，500红利相对动量择时策略共平仓213次，平均每年30次。 图4:中证1000红利多头择时净值曲线丨单位：无 数据来源：华泰期货研究院 图5:中证500红利多头择时净值曲线丨单位：无 数据来源：华泰期货研究院 图6:沪深300多头择时净值曲线丨单位：无 数据来源：华泰期货研究院 ■利用股指期货对红利指数进行基差择时对冲 多头择时策略在部分指数上优化了收益曲线，但仍有提升的空间。从第一部分的红利指数与其相对应的宽基指数走势来看，两者的波动十分相似，相关性很强。每个宽基指数都有对应的股指期货产品，如用对应的股指期货空头对红利指数多头进行对冲，则可通过对冲Beta风险以获得红利因子的Alpha暴露。 表2: 红利指数、宽基指数、股指期货日收益率相关系数丨单位：无 中证1000 中证500沪深300IM当季IC当季 IF当季 1000红利 0.941 0.938/0.8900.890 / 500红利 / 0.881//0.853 / 300红利 / /0.896// 0.876 数据来源：华泰期货研究院 这里我们选用的是当季合约进行对冲，回测时间范围为2017年-2024年4月。通过计算相关系数，我们发现，3个红利指数与其对应的宽基指数的收益率都呈显著正相关，相关系数都在0.88以上。同时，红利指数与其对应的股指期货当季合约空 头收益率也呈显著正相关，相关系数都在0.85以上，说明股指期货可以成为红利指数下跌时有效的对冲工具。由于IM于2022年7月后才上市，1000红利与IM当季的相关系数由2022年7月后的数据计算所得。我们也分别测算了1000红利与中证500，以及IC当季的相关性，两者都呈显著正相关，相关系数分别为0.938和0.890。 所以在IM上市之前我们选用IC来对冲1000红利。此处对冲我们采用的是通过动态调整仓位进行多空头的等市值对冲，且假设没有杠杆，保证金比例100%。 在进行对冲时，我们不得不考虑对冲所带来的额外成本。由于股指期货的对冲需求较大，具有常年贴水的现象，加上期货价格随到期日临近向现货价格回归的特性，贴水就成为了天然的对冲成本。所以当股指期货贴水较深，对冲成本较大时，我们采用双边平仓的方法来避免收益被对冲成本抵消的情况。 我们用当季合约的年化基差率的滚动历史百分位作为择时平仓的一个标准。 平仓信号：at<y 其中at:当日的年化基差率在过去x天的年化基差率中的历史百分位y:历史百分位临界线 我们设滚动窗口长度为x天，历史百分位临界线为y，计算当日的年化基差率在过去x天中的历史百分位at。假设当日已有仓位： Ifat<y，closelongshortposition; thenifat+1>y，reopenlongshortposition，elseifat+1<y，waituntilnextreopensignal. 我们将x分别设为30，50，80，100，150，y分别设为0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，用年化收益率对策略进行排序来找到最优的（x,y）组合，同时对最大回撤进行监测。经测算，三个红利指数对冲策略的最优年化收益率以及相应的最大回撤和（x,y）组合如下面的表3所示，其他（x,y）对应的年化收益率在表4，5，6中展示。 表3:红利指数对冲策略结果丨单位：无 指数策略年化收益率（%）累计收益率（%）最大回撤（%）夏普比率（x,y） 1000红利 基差择时对冲 4.81% 35.23% -15.24% 0.68 （150，0.5） 持续对冲 -4.30% -24.62% -39.40% -0.32 / 基差择时对冲 4.16% 29.94% -19.32% 0.49 （150，0.4） 500红利 持续对冲0.20%1.32%-24.94%0.08/ 300红利 基差择时对冲 8.65% 70.47% -10.34% 1.31 （30，0.6） 持续对冲 5.98% 45.28% -14.58% 0.62 / 数据来源：华泰期货研究院 从上表的结果中可以看到，基差择时信号的加入使得对冲策略的效果有较大的提升。1000红利对冲的年化收益率从-4.30%提升到4.81%，500红利对冲的年化收益率从0.20%提升到4.16%，300红利对冲的年化收益率从5.98%提升到8.65%。最大回撤和夏普比率也都有相应的改善和提升，其中300红利基差择时对冲策略的夏普最高，达到1.31。三个策略在回测期分别共平仓117次、102次和136次，年平均分别大概为19次、17次和22次。 表4:1000红利不同(x,y)下的年化收益率丨单位：% (x,y) 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 30 2.24% 0.75%