20180608-东北证券-因子收益拆分与组合构建_16页_1mb

因子收益拆分与组合构建总结

核心内容

本报告主要探讨因子有效性来源，即如何对因子组合收益进行归因。通过将组合收益拆分为估值变动、业绩变动和分红，使得因子收益来源更加直观。同时，基于拆分结果构建综合因子，进行全市场和指数内选股回测，以评估其投资价值和风险收益特征。

主要观点

1. 因子收益来源分析：

   • 市值因子：2017年之前，小市值效应主要由估值推动；2017年之后，虽然大小市值组合在业绩上差别不大，但小市值组合估值负向贡献显著。
   • 动量因子：在2011年之前，反转效应由估值和业绩共同推动；此后，主要由估值推动。
   • 流动性因子：对于多空组合，业绩在多数时间内有稳定的负向贡献，估值则持续贡献为正。

2. 综合因子构建：

   • 通过构建业绩（SUE）、估值（DPRO）和分红（股息率）指标，形成综合因子。
   • 综合因子在136个月中，有114个月为正值，IC均值为7.08%，T值为11.41，显著为正，表明因子具有较好的有效性。

3. 回测结果：

   • 全市场分组：
     • 多头组合年化收益为31.28%，Sharpe为0.896；相对中证500超额年化收益率为17.85%，波动率为6.78%，最大回撤为5.16%，Sharpe为2.635。
   • 全市场TOP100：
     • 年化收益率为34.10%，Sharpe为0.992；相对中证500超额年化收益率为20.38%，最大回撤为5.12%，Sharpe为2.774。
   • 沪深300内选股：
     • TOP60组合年化收益率为16.09%，超额年化收益率为10.00%，最大回撤为6.68%，Sharpe为1.405。
   • 中证500内选股：
     • TOP100组合年化收益率为21.56%，超额年化收益率为11.24%，最大回撤为5.19%，Sharpe为2.278。

关键信息

• 因子拆分公式：
  $$
  r_{t+1} = \Delta ME + \Delta FR + RD
  $$
  其中：$\Delta ME$ 表示估值变动，$\Delta FR$ 表示业绩变动，$RD$ 表示分红收益。

• 指标构建：

  • 业绩（SUE）：通过计算最新调整股本EPS与前推4个季度EPS的差值，并除以标准差。
  • 估值（DPRO）：通过截面回归确定估值高低，回归方程为：
    $$
    PRO_{it} = \delta_{i,t} LN(MKT_{i,t}) + \sum_{s=1}^{S} \beta_{s,it} IND_{s,it} + \varepsilon_{it}
    $$
  • 分红：使用股息率（最近12个月现金股利(税前)之和／股票总市值）进行度量。

• 回测方法：

  • 每月对股票池进行排序，等分为10组，等权配置。
  • 对于指数内选股，选取因子值最大的20%股票，即沪深300内选TOP60，中证500内选TOP100。

回测表现

总结

本报告通过因子收益拆分方法，揭示了市值、动量和流动性因子的有效性来源，发现其主要由估值驱动，业绩和分红也起到一定作用。基于此，构建了综合因子，并在全市场和指数内进行回测，结果显示综合因子在多数时间表现良好，具有较高的年化收益率和Sharpe比率，且在不同市场环境下均能取得正超额收益。因此，综合因子在因子选股中具有较好的应用前景。