行业主题重构视角下的分级风控模型

金融工程专题报告 金融工程·数量化投资 证券分析师：张宇021-60875169zhangyu15@guosen.com.cnS0980520080004 证券分析师：张欣慰021-60933159zhangxinwei1@guosen.com.cnS0980520060001 目录 基于传统多因子模型的中证500增强组合构建 Part 2 1.X级行业：基于波动率贡献的行业降解与重构 基于热点概念聚类的主题类别划分方法 Part 4 指增产品回撤加大，超额收益获取难度陡增 近年来，随着A股市场波动放大，公募指增产品的超额收益出现多次集体性、大规模回撤。 下图以沪深300、中证500及中证1000指数增强型基金构建季度调仓等权组合，随后计算该组合净值相对基准指数95%仓位的回撤情况。可以看到三类指增产品的相对回撤趋势基本一致，中证500指增产品整体回撤幅度最大、大级别回调次数最多，在该区间段内超额收益出现多次较大调整。 指增产品回撤加大，超额收益获取难度陡增 下表分别展示了2016年以来沪深300、中证500及中证1000指数增强型基金相对基准指数95%仓位的分年度超额收益、相对最大回撤及相对最大回撤持续天数的中位数情况。 可以看到，近年来指增基金超额收益中枢逐步下降，但是相对回撤却在明显放大。在各类产品中，中证500增强基金的相对最大回撤幅度和持续时间长度均明显高于沪深300增强及中证1000增强基金。 阶段性主题行情频发，主动股基与量化超额呈现“跷跷板效应” 当市场出现阶段性主题行情时，主动股基由于其持仓集中度更高，往往具有更高的爆发力。此时，指增产品由于持仓更为分散或者在某些热点板块上存在低配，容易在市场呈现高波、上行行情时出现较大的相对回撤。 下图展示了偏股混合型基金指数相对中证全指*90%仓位的净值走势，与中证500增强基金组合的相对最大回撤情况。可以看到，最近几次指增产品的超额收益出现大幅回撤之时，往往对应的是主动股基短期快速走强的阶段。 阶段性主题行情频发，主动股基与量化超额呈现“跷跷板效应” 当市场出现阶段性主题行情时，主动股基由于其持仓集中度更高，往往具有更高的爆发力。此时，指增产品由于持仓更为分散或者在某些热点板块上的低配，容易在市场呈现高波、上行行情时出现较大的相对回撤。 我们统计了近期中证500增强基金超额收益出现普遍回调的阶段中，部分代表性概念指数的表现情况。可以看到2025年2月份的算力、2025年8月份的新能源电池、2025年12月份的航天卫星、2026年4月份的半导体都曾出现短期快速拉升的现象。 尽管概念相关股票在中证500指数中的权重并不算太高，但是主题行情的发酵带来的短期大幅上涨，能够为指数带来十分可观的收益。此时，若指增产品在该部分概念板块存在低配，则很有可能带来收益上的损失。 股票收益拆解：从风格因子控制到行业因子控制 在多因子模型中，股票收益可以拆解为市场收益、行业收益、风格收益和特质收益四个部分。 对于市场收益而言，所有A股暴露在相同的市场中，因此其市场收益完全相同。 对于风格收益而言，国信金工团队在2025年7月29日发布的专题报告《风险模型全攻略——恪守、衍进与实践》中，提出基于风格因子波动率的动态风格因子控制模型和基于启发式分域的认知风险控制模型，能够有效地控制风格风险。 对于特质收益而言，其是Alpha模型的主战场。 对于行业收益，传统的风控模型通常基于一级行业进行控制。然而，我们发现随着市场结构化行情的加深，传统的一级行业已经不能满足投资者对市场刻画和对风险控制的目标。本文，我们主要围绕行业风险的控制展开讨论。 目录 基于传统多因子模型的中证500增强组合构建Part 2 1.X级行业：基于波动率贡献的行业降解与重构 基于热点概念聚类的主题类别划分方法 Part 4 传统指数增强组合构建——收益预测模型 多因子指数增强——收益预测模型 因子预处理及加权 在全市场中，对单因子进行缺失值填充、去极值、标准化处理，随后对行业及市值进行中性化； 因子加权：滚动一年的周度RankICIR加权，权重与RankIC长期方向反向时归0； 复合因子表现 在20151231-20260731区间，复合因子周度RankIC均值为7.70%，年化RankICIR为6.38，周度胜率为82%。其中，多头周度平均超额收益0.40%，空头周度平均超额收益-0.52%，单调性较好，说明复合因子对个股未来收益具有明显的区分作用。 我们采用如下形式的组合优化模型来构建指数增强组合： 𝑚𝑎𝑥𝑟𝑇𝑤𝑠.𝑡.𝑠𝑙≤𝑋𝑤−𝑤𝑏≤𝑠ℎℎ𝑙≤𝐻𝑤−𝑤𝑏≤ℎℎ𝑤𝑙≤𝑤−𝑤𝑏≤𝑤ℎ𝑏𝑙≤𝐵𝑏𝑤≤𝑏ℎ𝟎≤𝑤≤𝑙𝟏𝑇𝑤=1风格约束行业约束权重偏离约束成分股权重占比约束个股权重约束权重和为1 目标函数为最大化组合收益，其中𝑟𝑇𝑤为组合预期收益，𝑤为待求解的股票权重向量，𝑟为收益预测模型计算得到的每只股票的得分 我们构建周度换仓的多因子指数增强组合，模型构建的参数如下： 回测时间：2015年12月31日-2026年7月31日选股空间：全市场沪深股票池，剔除上市时间不满半年的新股、剔除ST股票、*ST等被风险警示的股票、剔除ST摘帽不满3个月的股票选股方式：在满足组合相对基准指数在行业、风格约束、个股权重偏离幅度、成分股占比等约束的条件下，最大化组合在复合选股因子上的暴露调仓模式：每周最后一个交易日进行调仓，停牌股票不交易，涨停股票不买入、跌停股票不卖出交易费用：双边千分之三个股偏离：相对基准最大偏离幅度不超过M%行业偏离：相对基准在中信一级行业上最大偏离幅度不超过N%风格偏离：相对基准在过去三个月波动率最大的3个风格因子上的最大偏离幅度不超过P倍标准差成分股限制：属于基准指数成分股的权重不低于Q%上市板块中性：相对基准在科创板和创业板上最大偏离幅度不超过D% 多因子指数增强——历史表现 以个股最大偏离1%、行业最大偏离0、过去三个月波动率最大的3个风格因子0偏离、基准成分股权重下限80%为条件构建周度调仓中证500指数增强组合。 在考虑交易费用影响后，传统中证500指数增强组合自2016年以来年化收益19.11%，相对同期中证500指数年化超额收益19.27%，相对最大回撤6.89%，信息比3.66，年化跟踪误差4.83%，收益回撤比2.80。 从组合风险控制角度来看，该组合在相对最大回撤方面近期出现较大波动。其中，20240918-20241112期间组合相对最大回撤达到6.69%，20250715-20260112期间组合相对最大回撤达到6.89%，近期组合波动出现明显放大。 多因子指数增强——相对最大回撤 我们以中证500指数增强型基金为样本，等权构建季度调仓组合，随后计算该组合净值相对基准指数95%仓位的回撤情况，作为公募中证500增强相对最大回撤的代表。 下图统计了国信金工传统中证500增强组合及公募中证500增强相对中证500指数95%仓位的相对最大回撤走势。可以看到，二者走势较为接近。由于我们无法实时获取公募基金的具体持仓，因此在后续研究中，我们对国信金工传统中证500增强的持仓进行分析。 传统中证500指数增强组合相对最大回撤VS公募中证500增强相对最大回撤中位数 目录 基于传统多因子模型的中证500增强组合构建 Part 2 1.X级行业：基于波动率贡献的行业降解与重构 Part 3 基于热点概念聚类的主题类别划分方法 Part 4 行业的降解与重构：从一级行业走向细分行业 在过往的研究中，投资者们通常习惯性地采用一级行业视角对市场进行划分。然而近年来随着市场结构化行情的加深，即便是同一行业的不同细分行业也可能呈现出截然不同的市场表现。 以2026年1月为例，下图展示了电子行业下各二级行业指数的净值走势，可以看到半导体行业（CI005834.WI）累计上涨18.63%，消费电子行业（CI005837.WI）累计下跌1.00%，二者差异极大。 行业的降解与重构：从一级行业走向细分行业 在该区间段内，组合在电子行业上相对基准指数的超额收益为-0.94%，整体跑输幅度较大。然而从具体的归因分析来看，组合在电子行 业的持仓比例为15.48%，与基准中15.35%的权重相当，因此该超额收益全部归因于选股上带来的负贡献。 行业的降解与重构：从一级行业走向细分行业 然而，如果我们更加细化地观察电子行业下面的二级行业配置情况，将会得到完全不同的结论。 可以看到，组合在半导体上相对基准低配3.80%，在元器件上相对基准超配3.10%，而该区间内半导体行业的表现远远领先于元器件行业，因此我们可以得出结论：该段区间在电子行业上的负超额主要来源于半导体行业的低配，即配置收益贡献较多。 行业的降解与重构：从一级行业走向细分行业 所谓风险，即是指部分股票在短时间内走出相同的趋势，且该部分股票对组合的收益产生较大贡献，同时组合在该部分股票上的配置权重与基准权重偏离较大。对于行业而言，若某个行业对指数收益产生较大贡献，通常需要具备两个条件：（1）该行业在指数中配置比例较高；（2）该行业的波动率较大。 下图展示了中证500指数内各中信一级行业成分股的权重及过去60个交易日的波动率情况，可以看到电子行业的权重占比最高、波动率也处于所有行业靠前的位置。那么，能否对该部分行业进行进一步细分，帮助我们更加精准地对行业风险进行控制引起了我们的思考。 行业的降解与重构：从一级行业走向细分行业 我们首先根据基准指数成分股的中信一级行业进行划分，计算基准指数内各中信一级行业组合的净值走势； 随后根据指数内行业组合滚动60天日度收益率，计算每个行业对指数的风险贡献。行业𝑖对指数波动率的贡献根据如下公式计算得到： 其中，𝑅𝑖𝑠𝑘𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖表示行业𝑖对指数的风险贡献，𝑤𝑖表示行业𝑖在指数中的权重，𝐶𝑜𝑣𝑟𝑖,𝑟𝑗表示行业𝑖和行业𝑗收益的协方差，𝜎𝑝为指数波动率。行业风险贡献综合考虑了该行业的波动率以及行业在指数内部的权重。若某行业波动率较大，但在组合中的占比较低，那这种风险也无需当做主要风险进行控制。中证500指数内中信一级行业成分股波动率贡献（20251231） 行业的降解与重构：从一级行业走向细分行业 由前述分析可知，部分一级行业在指数中的权重远远领先于其他行业，且其自身波动较大，对组合的波动贡献远远高于其他行业。基于此，能否对这一部分权重占比高、自身波动率大的行业进行进一步拆分呢？我们根据如下方式对中信行业进行降解与重构，具体来讲： 首先计算基准指数中中信二级、三级行业过去60日波动率贡献比例； 对于中信二级行业而言，若其波动率贡献比例>所有二级行业贡献比例的均值+2倍标准差，则将其单独拆分为一个行业； 对于中信三级行业而言，若其波动率贡献比例>所有三级行业贡献比例的均值+2倍标准差，则将其单独拆分为一个行业。 行业的降解与重构：从一级行业到1.X级行业 综合考虑行业的权重和波动率情况，我们计算行业波动率贡献。将对组合有显著贡献的细分行业独立出来，形成扁平化的1.X级混合层级行业体系。1.X级混合层级行业分类体系划分示意图 行业的降解与重构：从一级行业到1.X级行业 综合考虑行业的权重和波动率情况，我们计算行业波动率贡献。将对组合有显著贡献的细分行业独立出来，形成扁平化的1.X级混合层级行业体系。下图展示了部分日期中证500指数内部分1.X级行业划分情况，其中蓝色代表三级行业，红色代表二级行业。可以看到，不同时期对指数波动贡献大的行业存在区别，如2015年房地产、计算机等行业，2020年电力设备新能源行业，