20210423-山西证券-多因子报告之二_因子测试和多因子策略1.0_33页_3mb

报告摘要

本报告是山西证券金融工程系列深度报告的第二篇，主要围绕多因子模型的构建与测试展开。报告介绍了因子测试框架，筛选出有效的因子库，并构建初步的多因子组合策略。同时，报告指出组合在2018年表现不佳，归因于宏观经济环境变化导致部分因子失效，并提出后续将加入宏观择时因子与因子波动以进行优化。

因子筛选标准：
- 因子收益、IC值、IC大于零比率的正负一致；
- 每类因子中，因子收益t值绝对值最大或大于0.9；
- 因子相关性显著，保留IC值最高的因子；
- 因子具备单调性；
- 因子收益时间序列平稳。
最终筛选出的因子：
- EP（ttm）
- BP(lyr)
- 预期ROEG
- Liquid turnover
- 对数市值
- 5换手率
- 24mstd
因子有效性检验：
- 通过因子收益、t值、IC值、IR值等指标评估因子表现；
- 对因子收益进行时间序列平稳性检验（单位根检验），所有因子收益时间序列均平稳；
- 分层回测验证因子的单调性，所有因子均满足。

权重计算方法：
- 采用多因子截面回归，通过回归结果获得因子收益时间序列；
- 以因子收益均值作为权重，将个股在各个因子上的暴露向量点乘权重向量，得到打分；
- 为避免指数偏离过大和小市值影响，采用得分权重与市值权重的平均作为组中个股权重。
回测结果（2011.1.1-2020.12.31）：
- 组合总收益：492.4%
- 年化收益：19.4%
- 超额年化收益：14.6%

报告将因子分为11大类：估值因子、规模因子、成长因子、质量因子、杠杆因子、动量因子、波动因子、技术因子、流动性因子、分析师因子和其他因子。

筛选因子：EP（ttm）、BP（lyr）、SP（ttm）、SP（lyr）、CFP_ncf_ttm、dividendyield2、EBITDA_to_EV
测试指标：
- 月度因子收益期望：0.1020%-0.68%
- 因子收益t值：0.253834-2.407194
- 因子收益p值：0.399812-0.008038
- 年化因子收益期望：-0.04%-5.3%
IC值与IR值：
- IC值均值：-0.000561-0.040479
- IC>0比例：0.491667-0.625000
- IR值：-0.013709-0.301560

筛选因子：预期ROEG、预期净利润g、预期营收g
测试指标：
- 月度因子收益期望：0.1020%-0.0184%
- 因子收益t值：0.253834-0.127150
- 因子收益p值：0.399812-0.449411
- 年化因子收益期望：1.2307%-0.2200%
IC值与IR值：
- IC值均值：-0.000561-0.007942
- IC>0比例：0.491667-0.625000
- IR值：-0.013709-0.150956

筛选因子：Total asset turnover、Cash turnover、Net asset turnover、Liquid turnover、ROE、ROA、毛利率、净利率、营业利率、息税前营业利率、归母营业利率
测试指标：
- 月度因子收益期望：-0.1928%-0.0649%
- 因子收益t值：-0.41663-0.228382
- 因子收益p值：0.661524-0.413362
- 年化因子收益期望：-2.2891%-0.7819%
IC值与IR值：
- IC值均值：-0.008457-0.006134
- IC>0比例：0.375000-0.558333
- IR值：-0.117718-0.086761

筛选因子：企业价值、总市值、自由流通市值、对数市值、对数市值立方、对数流通市值、对数总资产
测试指标：
- 月度因子收益期望：-0.3792%-0.1537%
- 因子收益t值：-1.33143-0.509691
- 因子收益p值：0.091524-0.305134
- 年化因子收益期望：-4.4563%-1.8595%
IC值与IR值：
- IC值均值：-0.027806-0.006565
- IC>0比例：0.425000-0.525000
- IR值：-0.183161-0.038872

筛选因子：5换手率、10换手率、20换手率、60换手率、10日涨跌、1月涨跌、3月涨跌、6月涨跌
测试指标：
- 月度因子收益期望：-1.2334%-0.2999%
- 因子收益t值：-5.453978-1.574854
- 因子收益p值：0.000000-0.57645
- 年化因子收益期望：-13.8374%-3.6590%
IC值与IR值：
- IC值均值：-0.100832-0.022365
- IC>0比例：0.216667-0.541667
- IR值：-0.862833-0.216168

筛选因子：24mstd、60mstd、24mbeta、60mbeta
测试指标：
- 月度因子收益期望：-0.003962256%-0.000522%
- 因子收益t值：-1.620612-0.027493
- 因子收益p值：0.052550-0.489033
- 年化因子收益期望：-0.046524%-0.000886
IC值与IR值：
- IC值均值：-0.029880-0.003253
- IC>0比例：0.375000-0.533333
- IR值：-0.289812-0.040055

分时截面回归：
- 回归方程：
  $$
  \text{return}t = \beta{EP,t} \cdot R_{EP,t} + \beta_{BP,t} \cdot R_{BP,t} + \beta_{\text{预期roeg},t} \cdot R_{\text{预期roeg},t} + \beta_{24mstd,t} \cdot R_{24mstd,t} + \beta_{\text{对数市值},t} \cdot R_{\text{对数市值},t} + \beta_{\text{liquid turnover},t} \cdot R_{\text{liquid turnover},t} + \beta_{5\text{换手率},t} \cdot R_{5\text{换手率},t} + \sum \text{dummy} \cdot R_{\text{industry}}
  $$
- 回归后因子收益期望（年化）：
  - EP_ttm: 1.41%
  - BP_lyr: 4.54%
  - 预期ROEG: 0.86%
  - 24mstd: -0.58%
  - 对数市值: -8.34%
  - Liquid turnover: 1.27%
  - 5换手率: -14.02%
全样本回归：
- 不考虑时间序列因素，直接对全部数据进行回归；
- 通过回归确定因子权重，用于构建多因子模型。