多因子系列报告之十二:成长因子重构与优化,稳健加速为王-20180527-光大证券-23页-3mb
报告摘要
成长因子重构与优化总结
核心内容
成长因子作为量化多因子体系中的重要组成部分,其选股能力与稳定性一直是研究重点。本报告基于对各类成长因子的全面测试,重点分析了其表现特征,并提出了优化构造方法,推荐了“稳健加速度因子”作为表现较为优秀的成长因子。
主要观点
- 成长因子稳定性一般:基础成长因子整体表现不佳,如OPG_TTM因子,其平均IC为2.60%,信息比IR为0.41,多空年化收益仅为6.2%,单调性得分为1.46。
- 优化构造方法:通过将因子值与前期净利润回归取残差的方式,对NPG_TTM因子进行改进,使其IC和IR分别提高了0.17个百分点和0.03,提升了因子的稳定性。
- 稳健增速与加速度因子:引入了三个新指标,包括加速度(NP_Acc)、稳健增速(NP_Stable)和稳健加速度(NP_SD),其中OP_SD(营业利润稳健加速度因子)表现突出,多空年化收益达8.9%,夏普比为2.85,IC均值为2.46%,IC_IR为0.77,具有较强的选股能力和单调性。
- 行业差异显著:成长因子在不同行业中表现差异较大,尤其在金融行业表现较差,而在制造业和消费行业表现较好。TMT行业则对同比类成长因子表现较好。
- 复合成长因子构造:通过结合行业差异,对不同行业中表现较好的因子赋予更高权重,构造复合成长因子。虽然复合因子的单调性有所提升,但整体选股能力未显著提高。
关键信息
成长因子测试结果
| 因子代码 | 因子收益 | 因子收益显著性 | IC均值 | IC标准差 | IC大于零比例 | IR | 多空夏普比 | 单调性 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NPG_Deducted_TTM | 0.18% | 3.6 | 2.75% | 5.86% | 68% | 0.47 | 1.39 | 1.58 |
| NPG_TTM | 0.19% | 3.49 | 2.77% | 6.28% | 65% | 0.44 | 1.80 | 2.02 |
| EPSG_TTM | 0.19% | 3.78 | 3.10% | 6.09% | 69% | 0.51 | 1.34 | 1.35 |
| OPG_TTM | 0.19% | 3.72 | 2.73% | 5.95% | 66% | 0.46 | 2.11 | 1.42 |
| OP_SD | 0.19% | 7.44 | 2.46% | 3.19% | 77% | 0.77 | 2.85 | 2.01 |
分行业表现
- 金融行业:成长因子表现较弱,如NP_SD在金融行业中的信息比IR为-0.04,OP_SD为-0.05。
- 制造业与消费行业:表现较好,如NP_SD在制造业中的信息比IR为0.30,在消费行业中的信息比IR为0.27。
- TMT行业:对同比类成长因子表现较好,如OP_Q_YOY的信息比IR为0.23,NP_Q_YOY为0.32。
复合成长因子
- 构造思路:根据各行业因子的IC_IR、Longshort_Sharpe及显著性t_value,对行业内表现好的因子赋予更高权重。
- 构造方式:
- G_Composite_v1:基于IC_IR的加权。
- G_Composite_v2:基于多空夏普比的加权。
- G_Composite_v3:结合IC_IR与显著性t_value的加权。
- G_Composite_v4:结合多空夏普比与显著性t_value的加权。
行业风格分类
| 行业大类 | 行业细分 |
|---|---|
| 金融 | 银行、非银金融 |
| 周期 | 煤炭、有色金属、钢铁、基础化工 |
| 制造 | 机械、电力设备、国防军工、轻工制造、建筑、建材 |
| 防御 | 纺织服装、农林牧渔、电力及公用事业 |
| 消费 | 食品饮料、医药、家电、汽车 |
| TMT | 通信、计算机、电子元器件、传媒 |
风险提示
- 所有测试结果基于模型,存在模型失效的风险。
- 因子有效性检验指标包括因子收益序列的假设检验t值、IC值的均值与标准差、IC大于零比例、IR、多空夏普比及单调性等。
总结
本报告通过全面测试与优化,提出了一种稳健加速度因子(OP_SD),在全市场表现优秀,具有较强的选股能力和单调性。同时,发现成长因子在不同行业中表现差异显著,金融行业表现较弱,而制造业和消费行业表现较好。基于此,构造了复合成长因子,以期提升因子的稳定性与选股能力,但整体效果不显著。
展开完整摘要
试读结束,高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载