申万宏源金工：量化组合的因子偏度与峰度约束方案

一、核心要点

1. 本次会议聚焦2026年一九行情下量化组合的优化，提出通过因子偏度、峰度约束解决量化组合应对一九行情的痛点。
2. 量化组合普遍存在波动率分布有偏问题，即低配高波动股票，不同多因子组合对高波股的低配幅度不同，纯动量组合未出现低配。
3. 强行拉齐波动率分布虽可降低最大回撤，但可能对部分组合收益产生负面影响，提出“波动率分层约束”替代方案：将股票按60%/40%分为高波/低波组，分别将个股偏离约束调整为0.6/0。
4. 该方案可同时提升所有组合的超额收益并降低最大回撤，且不依赖阿尔法模型。
5. 其他因子分域效果弱于波动率，尝试动量因子约束时，采用“动量前10%中性”方案，即在中证500内将动量前10%股票视为一个行业做中性化，可提升所有组合年化超额收益并降低最大回撤，分年度胜率约70%。
6. 细化波动率分域为五档、个股偏离约束设为0.7/0.6/0.5/0.4/0.3时，四个组合中三个超额收益提升、最大回撤降低，仅纯动量组合收益略降。
7. 同时采用波动率分布约束与动量极值约束，超额收益可提升80个基点，最大回撤降低约300个基点，效果显著。
8. 定义因子峰度为指数得分前10%股票的组合偏离度，偏度为指数分五组的组合偏离平方和，量化组合普遍低配波动极值股票，部分表现优秀的产品会高配波动极值股票。
9. 动量峰度敞口可能是纯粹风险因子，建议收紧；因子极值控制除动量外，高波动、大市值也有效，核心是建立因子偏度与峰度的观察视角。

二、风险与关注

1. 动量前10%中性方案并非每年都提升收益，存在30%的年份收益下滑，需结合其他约束平衡风险。
2. 纯动量组合细化波动率分域为五档后收益略有下降，模型适配性仍需关注。

三、投资线索

1. 2026年一九行情下，量化组合可通过波动率分层约束、动量前10%中性等优化方案改善收益回撤表现。
2. 关注高配波动极值股票的量化产品，其在一九行情下表现可能更优。
3. 量化组合优化可关注多因子极值控制，不仅限于动量，还可涉及高波动、大市值因子。