20180602-华泰证券-华泰金工因子跟踪周报_5月盈利_财务质量因子表现好_14页_1mb

金工研究/量化投资周报总结

核心内容概述

本报告为2018年6月2日发布的华泰金工因子跟踪周报，主要分析了A股市场近期表现及风格因子的表现情况，并对量化基金的近期业绩进行了回顾。报告指出，本周市场整体下跌，表现最好的指数是上证50，而量化基金整体表现弱于非量化基金。

主要观点

1. 市场行情回顾

• 本周A股市场呈现普跌状态，上证综指跌幅为2.11%，创业板指跌幅为5.26%。
• 上证50指数跌幅最小，为0.53%，而中证1000指数跌幅最大，为4.55%。
• 仅5个行业上涨，其中食品饮料和餐饮旅游行业涨幅超过5%，分别为5.59%和5.12%。
• 6个行业跌幅超过5%，包括国防军工、通信、电力设备、机械、医药和基础化工。
• 医药行业成交额连续第四周居全行业之首。

2. 风格因子表现

• 本周表现：
  • 波动率、换手率、beta因子整体表现接近，其中波动率因子略优。
  • 估值、盈利、财务质量因子表现较好，RankIC值均为正。
  • 反转、技术因子表现不佳，尤其在中证500股票池中出现回撤。
• 5月表现：
  • 盈利、财务质量因子表现最好，在各类股票池中均表现突出。
  • 市值、beta因子表现最弱，市值因子在中证500股票池中出现回撤。
  • 成长因子在沪深300和全A股票池表现较好，估值因子整体表现不错。

3. 量化基金表现

• 本周表现：
  • 主动型量化基金收益率中位数为-2.20%，指数型为-1.87%，对冲型为-0.03%。
  • 所有股票及偏股型公募基金收益率中位数为-2.01%。
• 近一个月表现：
  • 主动型量化基金中位数为-0.66%，所有股票及偏股型公募基金中位数为0.37%。
  • 主动型量化基金表现弱于非量化基金。
• 规模情况：
  • 主动型量化基金最大规模为50.5亿元，指数型为65.9亿元，对冲型为4.5亿元。

4. 量化基金榜单

• 本周收益率排名前十：
  • 银华食品饮料A（主动型）收益率为4.91%。
  • 海富通阿尔法对冲（对冲型）收益率为1.53%。
• 近一个月收益率排名前十：
  • 银华食品饮料A（主动型）收益率为15.20%。
  • 海富通阿尔法对冲（对冲型）收益率为3.65%。

关键信息

风格因子计算方法

• 计算流程：
  1. 计算细分因子值。
  2. 使用OLS回归进行行业与市值中性化处理。
  3. 中位数去极值处理并标准化。
  4. 合成风格因子并计算Rank IC值。
• Rank IC值计算：
  • 本周、本月初至今及指定月份的Rank IC值均基于上周五、上个月月底等截面期计算。
  • IC_IR为月度Rank IC均值除以标准差。

细分因子表现

• 全A股池：
  • 估值类因子表现较好，其中股息率、估值-BP、估值-SP表现突出。
  • 成长类因子中营业收入增长率表现较好，但净利润增长率和ROE增长率表现较差。
  • 盈利类因子中ROE和ROA表现较好。
  • 财务质量类因子中总资产周转率表现较好。
  • 市值因子表现较差。
  • 反转因子表现较弱，但衰减换手率加权3个月反转表现较好。
  • 波动率因子表现较好，尤其是FF三因子残差波动率。
  • 换手率因子表现中等。
  • 技术因子整体表现不佳，其中RSI和PSY表现较差。
• 沪深300池：
  • 估值类因子中股息率表现最佳。
  • 成长类因子中净利润增长率表现较好。
  • 盈利类因子中ROE表现最佳。
  • 财务质量类因子中总资产周转率表现最佳。
  • 市值因子表现较差。
  • 反转因子中衰减换手率加权3个月反转表现较好。
  • 波动率因子中FF三因子残差波动率表现较好。
  • 换手率因子表现中等。
  • 技术因子整体表现不佳。

风险提示

• 报告中的风格因子表现和量化基金业绩均为历史数据，不能预测未来。

附录信息

附录一：细分因子计算方式

• 估值类因子包括EP、BP、SP、股息率，均使用Wind因子计算。
• 成长类因子包括营业收入增长率、净利润增长率、ROE增长率，均自行计算同比增长率。
• 盈利类因子包括ROE、ROA、毛利率、净利率。
• 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。
• 市值类因子包括对数总市值。
• 反转类因子包括1个月、3个月、衰减换手率加权3个月、衰减换手率加权6个月反转。
• 波动率类因子包括1个月、3个月波动率、FF三因子残差波动率。
• 换手率类因子包括1个月、3个月、近1个月/近2年日均换手率。
• 技术类因子包括MACD、DEA、DIF、RSI、PSY、BIAS。

附录二：风格因子合成与IC值计算方法

• 风格因子合成方法为等权相加，IC值为Spearman秩相关系数。
• Rank IC值计算基于行业与市值中性化后的因子值。

附录三：细分因子IC值表现

• 全A股池：
  • 估值类因子Rank IC值较高。
  • 成长类因子中营业收入增长率表现较好。
  • 盈利类因子中ROE和ROA表现较好。
  • 财务质量类因子中总资产周转率表现较好。
  • 反转类因子中衰减换手率加权3个月反转表现较好。
  • 波动率类因子中FF三因子残差波动率表现较好。
  • 换手率类因子中1个月日均换手率表现较好。
  • 技术类因子整体表现不佳。
• 沪深300池：
  • 估值类因子中股息率表现最佳。
  • 成长类因子中净利润增长率表现较好。
  • 盈利类因子中ROE表现最佳。
  • 财务质量类因子中总资产周转率表现最佳。
  • 反转类因子中衰减换手率加权3个月反转表现较好。
  • 波动率类因子中FF三因子残差波动率表现较好。
  • 换手率类因子表现中等。
  • 技术类因子整体表现不佳。

总结

本报告详细分析了A股市场近期表现及风格因子的表现，指出盈利和财务质量因子在5月份表现突出，而市值和beta因子表现较弱。同时，量化基金整体表现弱于非量化基金，其中主动型量化基金表现最差，指数型基金表现相对较好。报告还提供了风格因子合成与IC值计算的具体方法，并附有细分因子在不同股票池中的表现数据。