基础因子研究（一）：个股流动性因子测试与组合构建-20171205-长江证券-25页-1mb

基础因子研究（一）总结

核心内容

本报告聚焦于个股流动性因子的研究，通过分析成交量、成交额、换手率和非流动性等流动性指标及其衍生指标的截面相关性与收益率表现，构建了多种投资组合以检验流动性因子的有效性及市场表现。

主要观点

• 流动性定义：个股流动性是指其转换为现金所需的时间和成本，流动性较好的股票更容易以公允市价转换为现金。
• 流动性溢价理论：持有流动性较低的资产会带来更高的风险溢价。
• 流动性指标：包括成交额、成交量、换手率、非流动性及其衍生指标（如标准差、变异系数、偏度、峰度、变化比例等），共64种指标。
• 指标相关性：
  • 成交额与成交量相关性较高，但与换手率、非流动性相关性不高。
  • 衍生指标中，平均值与标准差、偏度与峰度之间相关性较高。
  • 成交额、成交量、非流动性（反向）与规模因子正相关，换手率与规模因子负相关。
  • 换手率与反转因子正相关。
• 收益率分析：
  • 直接排序构造等权重组合，成交额和非流动性年化收益率较高，但今年以来因风格偏差，收益大幅回撤。
  • 换手率由于与规模因子负相关，今年以来仍保持正收益。
  • 通过数学优化方法构造纯因子多空组合，使流动性因子在风格上中性化，三种流动性指标在纯因子组合中表现出稳定超额收益。
• 高流动性暴露组合：
  • 构造高流动性暴露的纯多头组合，年化超额收益为 7.83%，跟踪误差为 4.81%，信息比率为 1.63。
  • 仅在2008年和2012年略低于沪深300指数，但今年以来（至2017-11-17）超额收益达 5.79%。
• 市场状态影响：
  • 流动性因子在熊市表现优于震荡市，在牛市中表现最弱。
  • 与反转因子不同，流动性因子收益对市场波动率不敏感。
• 风格因子影响：
  • 在允许规模因子暴露的情况下，组合收益更高，但回撤更明显。
  • 规模因子存在滞后效应，可能在小市值股票回撤后才产生正向收益。

关键信息

• 流动性指标：

  • 非流动性指标计算方式为：$$ \text {illiquidity} = \frac {\left| R _ {\text {daily}} \right| \times 100}{\text {amount} _ {\text {daily}} / 10^8} $$

• 组合收益表现：

  • 成交额和非流动性在长期表现优异，但今年以来大幅回撤。
  • 换手率虽收益率较低，但与规模因子负相关，今年仍保持正收益。
  • 高流动性暴露纯多头组合在不暴露小市值的限定下，年化超额收益为 7.83%，跟踪误差 4.81%，信息比率 1.63。

• 市场周期表现：

  • 在偏牛市、偏熊市和偏震荡市场中，流动性因子均表现良好。
  • 熊市表现优于震荡市，牛市中表现最弱。

• 风格因子相关性：

  • 成交额、换手率和非流动性在规模、估值、成长、波动率、beta、ROE、动量、反转等风格上中性化后，表现出较高的收益率相关性。

结论

流动性因子在不同市场状态中均表现出一定的有效性，尤其在熊市中表现突出。通过纯因子组合构建，可有效中和其他风格因子的影响，使流动性因子在投资组合中发挥稳定超额收益的作用。然而，流动性因子与市场波动率的关系较弱，且在牛市中表现相对较差。此外，规模因子的暴露可能带来收益提升，但也可能增加回撤风险，需谨慎处理。