《因子选股系列研究之三十四》：基于风险监控的动态调仓策略

HeaderTable_User 1122253200 1394892282 HeaderTable_Stock 股票代码 投资评级 评级变化 行业code HeaderTable_Excel 东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。 东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 专题报告 【金融工程〃证券研究报告】 基于风险监控的动态调仓策略 ——《因子选股系列研究之三十四》 研究结论 传统多因子模型采用月频调仓，但实盘中提高调仓频率会带来两个好处：一是减小技术类alpha因子的IC衰减、二是提高风控频率降低风险。随着2016年底开始的技术类因子失效，前者的作用减弱，但后者的作用仍在。 固定月频的调仓模式忽略了月中组合的风险敞口变化，所以有必要在月中实施风险监控，提升组合的调仓频率，从而同时改善组合的收益与风险。动态调仓监控风险的核心策略是：在原有固定月频的调仓基础上，在月中每日监控市值因子的暴露情况，如果市值因子敞口超过一定的阈值，我们就在下一个交易日调仓，从而使得组合风险再次中性。 和固定周频调仓模式比，在市场低波动、组合风险敞口变化不大时，动态调仓方法可以避免很多由于组合优化误差带来的不必要调仓，降低交易成本。但在市场高波动情况下，市值因子暴露可能会频繁促发阈值，导致较高换手率，所以在实际操作中建议加入换手率控制，节约交易成本。 我们以中证500增强组合（成分内）为例，比较了传统月频组合、周频组合以及动态组合的表现，不扣费情况下，动态组合年化超额收益16.8%，信息比3.33，最大回撤-3.70%；月频组合年化超额收益14.5%，信息比2.97，最大回撤-5.67%，动态组合从收益和风险上来看都明显好于月频组合。如果不控制换手率，周频组合收益19.50%，动态调仓组合收益16.82%，但是周频组合换手率为8.80，动态组合5.89.在控制了这两个组合的换手率后，动态调仓组合依然好于周频组合。 我们也在沪深300增强组合（成分内）进行了测试，由于沪深300成份股波动相对较小，增强组合相对基准的市值风险主动暴露波动范围也较小，再加上沪深300成份股内市值因子收益率的波动率更低（300成分股内市值因子收益率为0.3%，年化波动率为7.2%，500成分股内市值因子收益率为-12.2%，年化波动率为8.8%），动态控制市值因子风险的作用不明显，和月频调仓组合基本相当。 风险提示 量化模型失效风险 市场极端环境的冲击 报告发布日期 2018年02月22日 证券分析师 朱剑涛 021-63325888*6077 zhujiantao@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860515060001 联系人 邱蕊 021-63325888*5091 qiurui@orientsec.com.cn 相关报告 反转因子择时研究 2018-02-21 港股简史与现状 2018-01-22 分析师研报的数据特征与alpha 2017-12-03 风险模型在时间序列上的改进 2017-12-01 量化因子选股回顾与展望 2017-11-27 细分行业建模之券商内因子研究 2017-10-26 质优股量化投资 2017-08-31 金融工程 目录 一、多因子组合调仓频率 ............................................................................... 3 二、动态监控风险流程 ................................................................................... 3 2.1 组合构建方法 .............................................................................................................. 3 2.2 交易策略设置 .............................................................................................................. 4 2.3 中证500增强组合（成分内）表现对比 ....................................................................... 6 2.4 控制换手率的中证500增强组合（成分内）表现对比 ................................................. 8 三、沪深300增强组合（成分内）表现 ......................................................... 9 四、总结 ...................................................................................................... 12 风险提示 ...................................................................................................... 12 一、多因子组合调仓频率 我们曾经在《在Alpha衰退之前》报告中测算过一些代表性的选股因子Alpha的衰减速度，实证发现基本面因子的衰减速度较慢，衰减周期可以长达几个月，而技术类因子的衰减速度较快，有些因子两周后就能衰减一半。而2017年之前，技术类因子在A股的Alpha十分显著，多因子组合通常也给予了技术类因子比较大的权重，如果以固定月频的调仓模式，那么很多技术类因子在后半月赚取的Alpha较少，所以我们当时在报告中提出用周频的调仓模式来替代原有的月频调仓模式，能够大大提升技术类因子的使用效率，明显提升组合收益。 2017年开始，技术类因子表现衰弱，此时通过固定周频调仓模式不一定会比固定月频调仓在收益上有明显优势，我们在2017年周报中跟踪了中证500周频与月频增强组合表现，周频组合（不控制换手）收益普遍不如月频组合。但是提高组合调仓频率除了能防止Alpha因子衰减过快，还能够随时调节组合风险，可以通过监控某些风险因子的敞口进行调仓，使得组合在此风险因子上的风险再平衡。而传统固定月频的调仓方式，在月中没有风险监控，很可能已经偏离了月初时的风险中性，从而使得组合在月中时有较大的风险敞口。 二、动态监控风险流程 2.1 组合构建方法 本节我们以中证500增强组合（成分内）为例，来说明动态监控风险的流程。首先，概述一下增强组合构建方法，我们选择如下七大类因子来构建多因子模型（图1），： 图1：组合构建所用Alpha因子 数据来源：东方证券研究所 因子简称因子全名BP_LFNewest Book Value/Market Cap EP2_TTMTTM earnings(after Non-recurring Iterms) / MarketCapEBIT2EVEBIT/Enterprise ValueROE净资产收益率RNOA净经营资产收益率GP2Asset总资产利润率SalesGrowth_Qr_YOY营业收入增长率（季度同比）ProfitGrowth_Qr_YOY净利润增长率（季度同比）UP预期外的RNOATO_1M以流通股本计算的1个月日均换手率ILLIQ每天一个亿成交量能推动的股价涨幅IVOL20过去20个交易日的特质波动率IVR20过去20个交易日的特异度RET20过去20个交易日的收益率DP过去一年分红/总市值，以分红预案公告日为准MR高管薪酬前三之和的对数COV 过去6个月覆盖的机构数量DISP 过去6个月分析师盈利预测的分歧度EP_FY1 FY1一致预期净利润/总市值PEGFY1一致预期净利润/FY2隐含增长率SCORE 综合评级 TPER 目标价隐含收益率WFR 加权盈余调整（各家机构相对上次盈利预测调整幅度的加权平均）分析师 预期估值盈利成长流动性技术 反转其他 单因子均做了去极值以及行业市值中性处理，大类内部等权合成大类因子，大类间等权合成ZSCORE。风险模型采用压缩估计量的方法，组合优化的目标函数以及约束条件如下： 其中 为预期收益率，w为个股主动权重，即个股在组合中权重减去其在基准指数中的权重。风险厌恶系数λ=5，IE为行业因子风险暴露矩阵，MCE为市值因子风险暴露矩阵， 为基准指数中的个股权重。成交价设臵为下一个交易日的全天VWAP，停牌、涨跌停的股票不予考虑。组合回测区间为2011年1月至2017年12月。 2.2 交易策略设置 我们动态监控的核心策略是在原有固定月频的调仓基础上，在月中每日监控市值因子的暴露情况，如果市值因子敞口超过一定的阈值，我们就在下一个交易日调仓，从而使得组合风险再次中性。因此需要解决如下两个问题： 1) 如何根据市值因子历史敞口来调仓？ 2) 触发调仓的阈值如何选择？ 在解决这两个问题之前有必要观察一下原始月频组合市值因子暴露情况，结果如下图所示： 图2：中证500增强组合（成分内）固定月频调仓市值因子暴露 数据来源：东方证券研究所 & wind资讯 关于第一个问题如何根据市值因子历史敞口来调仓，我们测试了如下几种方法：1.根据过去n天市值因子暴露绝对值的平均值 2.根据过去n天市值因子暴露的波动 3.过去n天市值因子暴露绝对值连续达到一定阈值。前两种方法受极端值影响较大，所以我们选择的是第三种方法，即过去n天市值因子暴露绝对值连续达到一定阈值我们就在下一个交易日调仓，这种方法可以较好的反映 过去一段时间的风险变化情况。另外观测期天数设臵在3-5天比较理想，时间过短无法判断风险偏离程度，时间过长无法及时捕捉风险。 关于第二个问题如何选择触发调仓的阈值，虽然动态调仓组合的市值因子暴露情况会与图2不同，但是我们可以从图2大体推断出市值因子暴露变化范围，80%多的时间里市值因子暴露的绝对值都在0.05以下，所以阈值可以在0.01~0.05中进行测试。我们测试了过去3~5天市值因子暴露绝对值连续达到一定阈值，组合触发阈值的次数，结果如图3所示。可以看到当阈值设定小于0.02时，组合在2016年触发阈值次数会达到100次以上，平均下来每两个交易日就要调一次仓，如此频繁的调仓对交易水平有很高的要求，而如果阈值设定的过低，触发阈值次数较少，所以综上所述我们把策略设臵为如果市值因子暴露绝对值连续超过3天达到0.03，在下一交易日就进行调仓。 图3：不同参数设置下，动态调仓组合触发阈值次数统计 数据来源：东方证券研究所 & wind资讯 3天0.010.020.030.040.05201130144332012227442201343115322014691674120158452313119201614812467459201743281255平均633619146合计43925213095414天0.010.020.030.040.0520112173222