20180530-中国银河-事件类策略之六_基于多因子框架的事件轮动研究_13页_872kb

报告摘要

事件类策略之六：基于多因子框架的事件轮动研究总结

核心内容

本报告探讨了基于多因子框架的事件轮动策略，旨在通过分析不同事件因子的超额收益、IC值和t值，识别当前市场热点事件，从而选择相关个股以获取超额收益。报告主要从股东行为、分红制度、业绩预报与固定报告增长、定向增发等五个事件角度选取因子，并结合多因子模型进行测试与优化。

主要观点

事件因子选取：
- 事件因子主要包括：增持变动比例、现金分红比例、业绩预增、定向增发比例、净利润收益率增长率。
- 这些因子从不同角度反映了公司价值变动和市场情绪。
分组方法：
- 每个事件因子按大小分为5组，形成25个组别。
- 为提高轮动效果，还可增加25个等权组别，总计50个组别。
因子计算处理：
- 回溯期为2013年4月至2018年4月。
- 所有因子在计算相关性和收益率时均进行了标准化处理。
- 行业分层处理用于减少行业和大小盘因子对测试结果的影响。
事件轮动方法：
- 超额收益法：选择前N日超额收益最高的事件因子及分组。
- IC值法：通过计算因子排序与收益排序的相关性（IC值），判断预测能力，选择IC绝对值最高的事件因子。
- t值法：通过回归法计算因子收益率并进行t检验，选择t值绝对值最高的事件因子。
策略效果：
- 策略在大多数年份均能获得正收益和超额收益，平均年收益率约15%。
- 信息比率在市场整体上涨时较高，其他年份较低，表明策略偏向动量。
- 夏普比率较低，说明策略波动较大，但轮动效果较好。
综合策略：
- 三种方法结合使用，形成综合指标 $F_i^t = W_r^t \operatorname{Rank}r^t + W{ic}^t \operatorname{Rank}_{ic}^t + W_t^t \operatorname{Rank}_t^t$，以提高策略的稳定性与收益性。

关键信息

事件类因子：增持变动比例、现金分红比例、业绩预增、定向增发比例、净利润收益率增长率。
分组方式：按因子大小分为5组，形成25个组别，也可加入等权组别，总计50个组别。
测试时间范围：2013年4月至2018年4月。
策略表现：
- 年度收益：2013年10.9%，2014年70.7%，2015年66.1%，2016年7.7%，2017年17.4%，2018年4.7%。
- 超额收益：2013年7%，2014年30%，2015年21%，2016年27%，2017年19%，2018年11%。
- 夏普比率：整体较低，说明策略波动较大。
- 信息比率：在市场整体上涨时表现较好，其他年份较差。
策略特征：
- 偏向市场动量。
- 波动性较大，适合轮动策略。
- 加权方式可能偏向中小盘个股。
风险提示：
- 报告结论基于历史数据和统计规律，不保证对未来的预测。
- 二级市场受即时性政策影响，可能偏离统计规律。
- 投资者需审慎参考报告结论，独立判断投资决策。

评级标准

行业评级：推荐、谨慎推荐、中性、回避。
公司评级：推荐、谨慎推荐、中性、回避。

联系信息

分析师：黎鹏，执业资格编号：S0130514070001。
联系方式：lipeng_yj@chinastock.com.cn，0755-83471683。
银河证券研究院：
- 北京：王婷，010-66568908，wangting@chinastock.com.cn
- 上海：何婷婷，021-20252612，hetingting@chinastock.com.cn
- 深广：詹璐，0755-83453719，zhanlu@chinastock.com.cn
- 海外：刘思瑶，010-83571359，liusiyao@chinastock.com.cn
公司网址：www.chinastock.com.cn

总结

本报告通过多因子框架对事件类因子进行测试与轮动策略构建，结果显示该策略在多数年份能获得正收益与超额收益，具有一定的市场动量特征。策略的稳定性与收益性在三种轮动方法中表现各异，其中t值法稳定性最佳，IC值法收益最高，超额收益法单调性最好。综合三种方法可提升策略效果。策略的波动性较大，适合轮动操作，但需注意市场政策变化带来的不确定性。

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