量化投资月报：10月看好估值、波动率、换手率因子-20211015-华泰证券-24页_1mb

10月风格因子表现预测总结

核心内容

华泰研究在2021年10月对风格因子表现进行了综合分析，基于内生变量、外生变量、因子周期、日历效应四个维度，得出整体看好估值、波动率、换手率因子的结论。

主要观点

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、技术因子
• 估值因子在动量指标和离散度指标上占优，处于相对忽视状态
• 波动率、换手率因子在拥挤度指标上占优
• 小市值因子在离散度和拥挤度指标上表现较好

外生变量视角

• 短期看好：估值、反转、波动率、换手率因子
• 不看好：财务质量因子
• 估值、反转、波动率、换手率因子的RankIC预测值超过5%，具备短期有效性

因子周期视角

• 中长期看好：估值、波动率、换手率因子
• 预计未来一年处于库兹涅茨周期向上、经济长期趋势向上的环境，同时朱格拉周期向下、流动性宽松
• 波动率因子由底部进入上行状态，估值、小市值、反转、换手率、技术因子即将触底回升
• 建议长期关注波动率、换手率因子

日历效应

• 10月估值、成长因子整体胜率较高

关键信息

9月大类风格因子表现

• 估值、反转、波动率、换手率、技术因子表现良好
• Beta因子表现尚可
• 小市值因子RankIC值为正，但因子收益率为负
• 成长、盈利、财务质量因子出现回撤

近1年大类风格因子表现

• 波动率、换手率、反转和估值因子整体表现良好，且上个月表现强势
• 盈利、财务质量因子表现不佳
• 成长、Beta、技术因子表现平淡
• 小市值因子在2021年春节后出现明显拐点，节后占优

近期细分因子表现

• 34个细分因子中，部分因子RankIC值超过5%

因子表现计算方法

• 以T-1月最后一个交易日为截面期，计算各因子值
• 对因子进行去极值、标准化、行业市值中性化处理
• 使用Spearman秩相关系数计算RankIC值
• 使用加权线性回归计算因子收益率

风险提示

• 风格因子的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，导致交易拥挤

附录信息

附录一：所有细分因子计算方式

• 估值类：EP、BP、SP、股息率（Wind因子）
• 成长类：营业收入增长率、净利润增长率、ROE增长率
• 盈利类：ROE、ROA、毛利率、净利率
• 财务质量类：总资产周转率、资产负债率、流动比率、经营现金流
• 市值类：对数总市值、小市值
• 反转类：1个月、3个月、衰减换手率加权的反转
• 波动率类：1个月、3个月波动率，FF三因子残差波动率
• 换手率类：1个月、3个月日均换手率，bias换手率
• 技术类：MACD、DEA、DIF、RSI、PSY、BIAS

附录二：风格因子合成、Rank IC值计算、因子收益率计算方法

• 风格因子合成：等权相加，乘以因子方向
• Rank IC值计算：使用Spearman秩相关系数
• 因子收益率计算：使用加权线性回归，以流通市值平方根为权重

图表目录（部分）

• 图表1：内生变量和外生变量对风格因子10月表现的预测
• 图表2：各风格因子在各自然月份因子胜率（2006年1月~2021年8月）
• 图表3：9月大类风格因子表现
• 图表4：近1年大类风格因子累计RankIC值
• 图表5：近1年细分因子表现
• 图表6：内生变量预测大类风格因子10月表现综合预测得分
• 图表7：大类风格因子动量历史序列
• 图表8：大类风格因子9月底截面动量和2007年以来历史分位数
• 图表9：大类风格因子离散度历史序列
• 图表10：大类风格因子9月底截面离散度和2007年以来历史分位数
• 图表11：大类风格因子拥挤度历史序列
• 图表12：大类风格因子9月底截面拥挤度和2007年以来历史分位数
• 图表13：外生变量列表
• 图表14：外生变量筛选流程图
• 图表15：外生变量对大类风格因子10月RankIC预测值
• 图表16~25：各因子RankIC预测值及外生变量贡献情况
• 图表26：不同经济周期下的因子表现分类
• 图表27：实体经济三周期滤波结果
• 图表28~37：各因子去趋势后累计收益率与三周期回归拟合
• 图表38：报告中涉及的所有细分因子及其计算方式

评级说明

• 行业评级：增持、中性、减持
• 公司评级：买入、增持、持有、卖出、暂停评级、无评级
• 评级基于分析师对6至12个月内行业或公司回报潜力的预期，与基准（沪深300、恒生、标普500）比较

法律实体披露

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