20170602-兴业证券-事件因子系列报告之一_事件因子化投资框架_17页_1mb
报告摘要
事件因子化投资框架总结
核心内容
本报告提出了一种事件因子化投资框架,旨在解决事件驱动投资中的仓位管理和多事件筛选问题,并尝试将事件驱动选股纳入多因子选股体系。该方法通过计算股票的剩余异常收益构建事件因子,从而提高策略的选股能力和稳定性。
主要观点
- 事件驱动投资策略:事件驱动是量化选股的重要方法之一,根据事件发生后个股的异常收益进行选股。
- 两种调仓方式:
- 不定期调仓方式:适用于短期收益捕捉,但对仓位管理要求高。
- 定期调仓方式:便于与多因子体系结合,但可能错过短期收益。
- 事件因子构建方法:
- 通过事件的异常收益减去股票已实现的异常收益,计算剩余异常收益。
- 选取过去半年内发生的主流事件,构建事件因子。
- 因子筛选:事件因子在大部分月份表现出较强的选股能力,IC值可达3.72%。
- 策略表现:
- 多头组合年化收益率为29.17%,显著跑赢沪深300和中证500指数。
- 对冲后,超额收益率分别为19.19%(沪深300)和7.54%(中证500),夏普比率分别达到1.04和1.77。
- 因子覆盖度:事件因子覆盖股票数量逐年增加,2016年平均覆盖约2000只股票。
- 因子相关性:事件因子与市值因子相关性最高(0.16),与成长、价值、动量、交易行为及情绪因子相关性较低,具备较好的独立性。
关键信息
事件因子构建步骤
- 计算异常收益:使用滚动窗口计算事件的异常收益,基准为市值相近组合作为参考。
- 计算剩余异常收益:通过事件后的累计异常收益减去事件前的累计异常收益,得到剩余异常收益。
- 选取最大剩余异常收益:对同一股票发生的不同事件,选取最大剩余异常收益作为因子值。
- 剔除行业和动量影响:通过正交化处理,剔除行业和动量因子的影响,提高因子的独立性和选股能力。
基础事件池
选取了以下7类高频、高关注度且具有明显事件效应的事件作为基础事件池:
- 定向增发
- 业绩预告(正面)
- 员工持股计划
- 分红送股(高送转)
- 股东增持
- 股权激励
- 业绩快报(增长)
这些事件的异常收益在短期内和长期内均有表现,其中定向增发、高送转、业绩预告(正面)等事件在短期内异常收益显著。
事件因子分位数组合表现
- Top组合:年化收益率39.85%,夏普比率1.09。
- Bottom组合:年化收益率20.73%,夏普比率0.61。
- 多空组合:年化收益率16.28%,夏普比率1.45。
- 多空对冲后:
- 沪深300对冲后,年化超额收益率19.19%,夏普比率1.04。
- 中证500对冲后,年化超额收益率7.54%,夏普比率1.77。
事件因子与常见因子相关性
- 事件因子与市值因子相关性最高(0.16)。
- 与成长、价值、动量、交易行为及情绪因子相关性较低,具备较强的独立性。
事件因子选股策略
- 调仓方式:每月最后一个交易日计算因子值,下月初调仓。
- 调仓规则:选取事件因子值排名前10%的股票等权构建组合。
- 回测时间:2009年1月至2016年12月。
- 交易费率:0.1%。
- 策略表现:
- 多头组合年化收益率29.17%,波动率31.00%,夏普比率0.94。
- 对冲后:
- 沪深300对冲:年化超额收益率19.19%,夏普比率1.04。
- 中证500对冲:年化超额收益率7.54%,夏普比率1.77。
- 最大回撤:
- 多头组合最大回撤50.42%。
- 沪深300对冲后最大回撤43.50%。
- 中证500对冲后最大回撤12.69%。
总结
事件因子化投资框架有效解决了事件驱动投资中的仓位管理和多事件筛选问题,具有较强的选股能力与稳定性。通过将事件因子纳入多因子体系,策略在不同基准指数下均表现出良好的超额收益和风险调整后收益。事件因子与常见因子相关性较低,具备较强的独立性,适用于构建多样化投资组合。
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