20180121-华泰证券-华泰金工因子跟踪周报_本周波动率_估值因子继续表现好_13页_1mb

报告摘要

金工研究/量化投资周报总结

核心内容

本报告为2018年1月21日发布的华泰金工量化投资周报，主要分析了A股市场近期的风格因子表现、量化基金业绩以及市场行情回顾等内容。

主要观点

风格因子表现：
本周波动率、估值因子表现优异，IC值较高；盈利和换手率因子表现略好于其他因子。
- 反转和换手率因子在大盘股池中表现更好，而盈利、市值、beta因子在小盘股池中表现更优。
- 从2017年以来，波动率、换手率、估值因子表现较好，而市值因子表现较弱。
- 估值因子表现优于同侪，处于第二梯队，而市值因子表现垫底。
量化基金表现：
本周及近一个月内，量化基金整体表现优于非量化基金。
- 主动型、指数型、对冲型量化基金的收益率中位数分别为-0.34%、-0.49%、-0.25%，而所有股票及偏股型公募基金的中位数为-1.00%。
- 主动型量化基金近一个月收益率中位数为2.81%，超过所有股票及偏股型基金的中位数。
- 量化基金最大规模分别为主动型50.5亿元、指数型65.9亿元、对冲型4.5亿元。
市场行情回顾：
大盘股继续上涨，小盘股普遍回调。
- 上证综指一周涨幅为1.72%，创业板指一周跌幅为3.22%。
- 上证50指数涨幅3.29%，中证1000指数跌幅2.66%。
- 银行和非银行金融行业涨幅领先，分别为6.29%和5.37%。
- 其余23个行业均出现回调。

关键信息

因子表现：
波动率和估值因子表现最好，其次是反转、换手率、技术因子，而市值因子表现最差。
- 波动率和估值因子在各类股票池中表现稳定，IC值较高。
- 反转因子在大盘股池中表现更优，换手率因子在大盘股池中表现较好，而盈利、市值、beta因子在小盘股池中表现更优。
量化基金表现：
- 量化基金在本周和近一个月内表现优于非量化基金。
- 主动型量化基金表现最好，指数型次之，对冲型表现最差。
- 量化基金规模较大，其中指数型基金规模最大。
市场行情：
- 大盘股继续上涨，小盘股普遍回调。
- 银行和非银行金融行业涨幅最大，其余行业回调。
- 重要指数和行业指数涨跌幅分化明显。

附录信息

附录一：细分因子计算方式
- 估值类因子包括估值-EP、估值-BP、估值-SP、股息率，计算方式为Wind因子的倒数。
- 成长类因子包括营业收入增长率、净利润增长率、ROE增长率，计算方式为Wind因子同比增长率。
- 盈利类因子包括ROE、ROA、毛利率、净利率，计算方式为Wind因子直接使用。
- 财务质量类因子包括总资产周转率、资产负债率、流动比率、资产的经营现金流量回报率，计算方式为Wind因子直接使用。
- 市值类因子包括对数总市值，计算方式为Wind因子取对数。
- 反转类因子包括1个月反转、3个月反转、衰减换手率加权3个月反转、衰减换手率加权6个月反转，计算方式为个股最近N个月内收益率。
- 波动率类因子包括1个月波动率、3个月波动率、FF三因子残差1个月波动率、FF三因子残差3个月波动率，计算方式为个股收益率序列的标准差。
- 换手率类因子包括1个月日均换手率、3个月日均换手率、近1个月/近2年的日均换手率，计算方式为个股日均换手率。
- Beta因子计算方式为Wind因子beta_100w。
- 技术因子包括MACD、DEA、DIF、RSI、PSY、BIAS，计算方式为经典技术指标。
附录二：风格因子合成与IC值计算方法
- 风格因子合成过程包括因子原始值计算、行业与市值中性化处理、去极值、标准化、风格因子合成与Rank IC计算。
- Rank IC值计算方式为与个股下期收益率计算Spearman秩相关系数。
- IC_IR比率计算方式为月度Rank IC均值除以标准差。
附录三：细分因子IC值表现
- 细分因子在不同票池中的表现差异较大。
- 估值类因子在全A股和沪深300中表现较好，而中证500中表现较弱。
- 波动率和估值因子在各类股票池中表现稳定，IC值较高。
- 反转因子在沪深300中表现较好，而换手率因子在全A股中表现较好。