细分行业建模之券商内因子研究：《因子选股系列研究之二十九》-20171026-东方证券-16页-2mb

报告摘要

细分行业建模之券商内因子研究总结

核心内容

本报告研究了券商股在沪深300指数中的建模效果，重点分析了不同因子在券商股中的选股能力，并比较了常规建模、银行单独建模和券商与银行共同建模的增强组合表现。研究发现，券商股在沪深300成分股中权重较高，且与其他行业指数同步率较低，因此对券商股进行独立建模有助于提升指数增强效果。

主要观点

券商股在沪深300中的重要性
- 自2013年起，券商股在沪深300中的总权重一直保持在8%以上，最高达12%。
- 券商股在沪深300成分股中的数量从2010年6月的13支增加到2017年9月的26支。
- 券商指数与其他行业指数的同步率较低，说明券商股具有独特的市场表现。
因子选股效果分析
- 估值类因子表现最佳，其中使用月报数据计算的因子（如BP_LF_M、EP_TTM_M、SP_TTM_M）效果优于季报数据计算的因子。
- TO、ILLIQ、RealizedVolatility_1Y和SP_F也有一定选股作用，但效果不如估值因子。
- 成长类因子和盈利因子表现较差，扣费后收益为负，不具备实际选股价值。
- 反转因子虽有一定IR，但换手率高，扣费后收益低，不推荐用于券商选股。
- 预期类因子中，SP_F表现较好，但与月报数据估值因子相关性高，合成使用效果不佳。
多因子模型构建与表现
- 构建了估值和非流动性两大类因子模型以及纯估值因子模型。
- 纯估值因子模型表现优于两大类模型，在5%跟踪误差约束下，年化收益率达9.5%，最大回撤-4.03%，IR为1.88，增强效果显著。
- **跟踪误差控制在3%**时，纯估值模型的年化收益率为5.62%，最大回撤-3.54%，IR为1.64，表现依然良好。
券商与银行单独建模的优势
- 常规建模的对冲组合年化收益为7.51%，IR为1.82，最大回撤-5.46%。
- 银行单独建模的对冲组合年化收益提升至8.76%，IR提升至2.18，最大回撤-5.55%。
- 券商与银行共同建模的对冲组合年化收益为9.13%，IR为2.43，最大回撤-3.33%，整体表现更优。

关键信息

估值类因子：BP_LF、EP_TTM、SP_TTM、BP_LF_M、EP_TTM_M、SP_TTM_M，其中月报数据计算的因子表现更优。
非流动性因子：TO、ILLIQ、RealizedVolatility_1Y，TO在多头端表现不佳，ILLIQ和RealizedVolatility_1Y扣费后收益较低。
纯估值因子模型：在5%跟踪误差约束下，年化收益率为9.5%，最大回撤-4.03%，IR为1.88。
券商单独建模效果：在银行单独建模基础上进一步对券商单独建模，显著提升了组合收益和稳定性。