20180723-浙商证券-风格轮动策略系列_风格轮动与择时——一种_波动率熵_方法_18页_1mb

风格轮动策略总结

核心内容

本报告提出了一种基于“波动率熵”指标的风格轮动策略，旨在通过分析市场波动率的复杂性来判断未来市场风格（价值或成长）的变化，从而实现资产配置的择时优化。

主要观点

• 风格轮动是机构投资者关注的重点，良好的风格切换把握可以显著提升基金收益。
• 市场风格的变化与波动率熵存在显著的线性关系，波动率熵作为领先指标具备较强的预测能力。
• 通过构造“波动率熵”指标，利用样本熵算法对波动率序列进行分析，发现其在预测市场风格方面具有良好的统计性质。
• 采用“波动率熵”指标与收益率序列进行回归分析，结果显示截距项和系数均具有显著性，且随着持有天数的增加，T值逐步上升，表明该指标的预测能力增强。
• 通过设定不同的阈值，发现当波动率熵小于滞后120天均值减去1.5倍标准差时，买入V-G组合效果最佳，持有50天可获得较好的收益。

关键信息

“波动率熵”指标构造

• 使用国证风格指数，选取上证指数日频收益率序列计算波动率。
• 采用样本熵算法，通过计算不同匹配长度（m）和匹配阈值（r）下的样本熵值。
• 选择历史25个交易日的波动率计算波动率熵，滞后120天的波动率熵作为预测变量。
• 波动率熵指标能够反映市场整体波动的复杂性和无序程度，是衡量市场风格变化的有效工具。

策略绩效分析

• 回测结果显示，“波动率熵策略”在19次交易中仅出现一次判断错误，其余均正确。
• V-G组合年化收益为9.81%，最大回撤为8.37%，夏普比为1.45，显示出策略的稳定性。
• 价值指数（V）在策略下获得年化25.49%的收益，夏普比为1.72，表现出优秀的择时效果。
• 成长指数（G）在策略下年化收益为14.05%，最大回撤为23.46%，夏普比为0.96，表现相对较弱。

实证分析结论

• 波动率熵指标在多个指数和市场中均表现出良好的稳健性，说明其具备一定的普适性。
• 不同持有天数和阈值的策略在不同指数上均显示出类似的绩效，进一步验证了策略的有效性。
• 波动率熵作为市场风格的预测指标，其预测能力随着持有时间的增加而增强。

策略执行示例

• 选择在波动率熵指标小于滞后120天的均值减去1.5倍标准差时买入V-G组合，持有50天。
• 策略执行期间（2011-08-29至2018-06-01），累计交易19次，仅一次判断错误。

图表与数据展示

• 图1展示了Fama五因子自2010年以来的累积收益，市值因子表现突出。
• 图3展示了V-G组合的累积收益与波动率熵序列的关系，显示其预测价值。
• 图4展示了波动率熵策略的累积收益曲线，验证了策略的风格择时效果。
• 表5汇总了V-G组合、价值指数和成长指数的绩效指标，显示出策略的稳定性和收益潜力。

附录信息

• 参考文献包括Merton关于风险溢价与波动率关系的研究，以及关于样本熵在金融时间序列分析中的应用。
• 提供了R代码用于计算波动率熵及进行回归分析，以支持策略的实现与验证。

投资评级说明

• 投资评级基于证券相对于沪深300指数的涨跌幅，分为买入、增持、中性、减持四个等级。
• 行业投资评级基于行业指数相对于沪深300指数的涨跌幅，分为看好、中性、看淡三个等级。
• 投资者应根据自身情况综合判断，不应仅依赖投资评级做出决策。

风险提示

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• 报告仅供客户参考，不构成投资建议，投资者应独立评估。
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