量化投资月报：估值因子看反弹，量价因子续动量-20211105-华泰证券-30页_1mb

估值因子看反弹，量价因子续动量

核心内容概述

本报告从内生变量、外生变量、因子周期、日历效应四个视角分析11月大类风格因子的表现预测，为量化投资提供策略参考。报告指出，估值因子和换手率因子在11月表现较好，建议短期看多。同时，从因子周期视角来看，大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率因子具备中长期配置价值。

主要观点

1. 内生变量视角

• 短期看好：估值、小市值、波动率、换手率因子。
• 不看好：盈利、财务质量因子。
• 指标分析：
  • 因子动量：估值、换手率因子表现占优。
  • 因子离散度：估值因子处于过度忽视状态。
  • 因子拥挤度：估值、小市值、波动率、换手率因子表现较好。

2. 外生变量视角

• 短期看好：估值、反转、换手率、技术因子。
• 不看好：小市值与财务质量因子。
• 预测依据：使用线性回归模型，预测未来一个月RankIC值。
• RankIC预测值：估值、反转、换手率、技术因子预测值均超过5%，表现较好。

3. 因子周期视角

• 中长期看好：大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率因子。
• 经济周期分析：
  • 库兹涅茨周期向上：经济长期趋势向上。
  • 朱格拉周期向下：流动性趋于宽松。
• 因子表现趋势：波动率、换手率因子在不同宏观环境下表现稳健，建议长期配置。

4. 日历效应

• 11月胜率较高：估值、反转、波动率、换手率、技术因子在11月胜率较高，整体表现优于其他月份。

关键信息

1. 量化类基金风格暴露分析

• 量化指数增强类基金：
  • 沪深300指数增强基金：低配非线性市值和BP因子，高配市值和盈利因子。
  • 中证500指数增强基金：低配动量、残差波动率与非线性市值因子，持续高配成长因子。
  • 中证1000指数增强基金：高配市值因子，低配成长因子。
• 主动量化类基金：
  • 动量、杠杆因子持续高配，逐渐低配非线性市值与BP因子。
  • 头部基金风格暴露程度更高，调整更积极。

2. 因子表现回顾

• 10月表现：
  • 反转、换手率、技术因子表现较好，RankIC值在10%左右。
  • 盈利、财务质量因子表现一般，RankIC为正但收益率为负。
  • 估值、成长、小市值、Beta因子表现较差，RankIC和收益率均为负。
• 近1年表现：
  • 波动率、换手率、反转因子表现较好。
  • 估值因子5~8月有所回撤，10月回撤明显。
  • 小市值因子表现以2021年春节为分水岭，节前大市值占优，节后小市值占优。

3. 因子预测结果解读

• 估值因子：RankIC预测值为5.7%，美元兑人民币汇率降低提供正向贡献。
• 反转因子：RankIC预测值为7.8%，模型截距项为7.8%，长期存在正收益。
• 换手率因子：RankIC预测值为9.7%，美元兑人民币汇率和沪深300月均换手率提供正向贡献。
• 技术因子：RankIC预测值为5.1%，PPI同比提升提供正向贡献。
• 小市值因子：RankIC预测值为-9.3%，受宏观环境制约，建议配置大盘风格。
• 财务质量因子：RankIC预测值为-2.1%，未来表现可能受限。

风险提示

• 风格因子效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。
• 金融周期规律可能被打破，市场可能出现超预期波动，导致拥挤交易。

附录信息

• 附录一：列出所有细分因子及其计算方式，涉及估值类（EP、BP、SP、股息率）和成长、盈利、财务质量、市值类共11个Wind因子。
• 附录二：提供风格因子合成、RankIC值计算、因子收益率计算方法，用于进一步理解因子表现的计算逻辑。

图表目录

• 图表1：内生变量和外生变量对风格因子11月表现的预测
• 图表2：各风格因子在各自然月份胜率（2006年1月~2021年10月）
• 图表3：沪深300指数增强基金最近3月截面期整体风格暴露
• 图表4：中证500指数增强基金最近3月截面期整体风格暴露
• 图表5：中证1000指数增强基金最近3月截面期整体风格暴露
• 图表6：沪深300指数增强基金整体风格暴露日频序列
• 图表7：中证500指数增强基金整体风格暴露日频序列
• 图表8：中证1000指数增强基金整体风格暴露日频序列
• 图表9：规模前20%的沪深300指数增强基金整体风格暴露日频序列
• 图表10：规模前20%的中证500指数增强基金整体风格暴露日频序列
• 图表11：主动量化基金最近3月截面期整体风格暴露
• 图表12：主动量化基金整体风格暴露日频序列
• 图表13：规模前10%的主动量化基金整体风格暴露日频序列
• 图表14：10月大类风格因子表现
• 图表15：近1年大类风格因子累计RankIC值
• 图表16：近1年细分因子表现
• 图表17：内生变量预测大类风格因子11月表现综合预测得分
• 图表18：大类风格因子动量历史序列
• 图表19：大类风格因子10月底截面动量和2007年以来历史分位数
• 图表20：大类风格因子离散度历史序列
• 图表21：大类风格因子10月底截面离散度和2007年以来历史分位数
• 图表22：大类风格因子拥挤度历史序列
• 图表23：大类风格因子10月底截面拥挤度和2007年以来历史分位数
• 图表24：外生变量列表
• 图表25：外生变量筛选流程图
• 图表26：外生变量对大类风格因子11月RankIC预测值
• 图表27：估值因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表28：成长因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表29：盈利因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表30：财务质量因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表31：小市值因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表32：反转因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表33：波动率因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表34：换手率因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表35：Beta因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表36：技术因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表37：不同经济周期下的因子表现分类
• 图表38：实体经济三周期滤波结果
• 图表39：估值因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表40：成长因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表41：盈利因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表42：财务质量因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表43：小市值因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表44：反转因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表45：波动率因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表46：换手率因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表47：Beta因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表48：技术因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表49：报告中涉及的所有细分因子及其计算方式