20121012-华泰证券-行业内选股因子分析之四_信息技术行业_18页_1mb

信息技术行业多因子选股模型分析总结

核心内容

本报告分析了信息技术行业内的选股因子表现，采用信息系数和FF排序法对36个因子进行了评估。通过综合分析各因子在信息系数、选股区分度、单调性和稳定性方面的表现，构建了一个多因子选股模型，以期提高投资收益。

主要观点

正向因子表现

• 价值因子：B/P、SR/P、CF/P等因子表现较好，信息系数为正，表示估值越低（B/P、SR/P、CF/P越高）的股票在未来一个月的表现越好。
• 股东因子：户均持股比例和户均持股比例变化等因子表现较好，信息系数为正，表示户均持股比例越高，未来一个月股票表现越好。

负向因子表现

• 规模因子：总市值因子表现较差，信息系数为负，表示市值越大，未来一个月表现越差。
• 反转因子：最近1个月涨幅、最近2个月涨幅等因子表现较差，信息系数为负，表示前期涨幅越大，未来一个月表现越差。
• 交投因子：最近1个月日均换手率、换手率变化等因子表现较差，信息系数为负，表示换手率越高，未来一个月表现越差。
• 波动因子：最近1个月波动率等因子表现较差，信息系数为负，表示波动率越高，未来一个月表现越差。

关键信息

投资要点

• 由上述6大类共9个因子构建的多因子选股模型表现较好。
• 多头组合（由综合得分排名靠前的股票构成）在2005年1月至2012年8月期间，累计收益率分别为 $1286.66%$、$1002.87%$、$760.18%$，年化收益率分别为 $40.39%$、$36.31%$、$32.01%$，均大幅超越基准（样本等权重组合）。
• 空头组合（由综合得分排名靠后的股票构成）累计收益率分别为 $-58.67%$、$-35.37%$、$-14.75%$，年化收益率分别为 $-10.78%$、$-5.48%$、$-2.04%$，均大幅落后于基准。
• 多头组合的月度胜率均在 $65%$ 以上，而空头组合的月度胜率均低于 $35%$。
• 多头组合的月度胜率相对空头组合均在 $75%$ 以上。
• 多头组合的信息比率均在 2 以上，月度 Sharpe 比例也都在 0.2 以上；空头组合的信息比率均在 -0.6 以下，10 只空头组合的 Sharpe 比例为负。
• 多头组合在各年份的超额收益率均为正，而空头组合在各年份的超额收益率均为负。

因子库

分析方法

• 采用横截面回归法和FF排序法进行因子评估。
• 横截面回归法：计算信息系数，以衡量因子对股票未来表现的预测能力。
• FF排序法：将样本股按因子排序，分为10组，比较各组股票的表现。

信息系数分析

选股区分度分析

结论

各因子综合评价

• 价值因子：B/P、SR/P、CF/P等因子表现较好，具有较强的正向选股能力。
• 股东因子：户均持股比例和户均持股比例变化等因子表现较好，具有较强的正向选股能力。
• 规模因子：总市值因子表现较差，具有较强的负向选股能力。
• 反转因子：最近1个月涨幅、最近2个月涨幅等因子表现较差，具有较强的负向选股能力。
• 交投因子：最近1个月日均换手率、换手率变化等因子表现较差，具有较强的负向选股能力。
• 波动因子：最近1个月波动率等因子表现较差，具有较强的负向选股能力。

行业内多因子选股模型构建

• 由上述6大类共9个因子构建的多因子选股模型表现较好。
• 多头组合的累计收益率和年化收益率均显著高于基准，而空头组合的累计收益率和年化收益率均显著低于基准。
• 多头组合的月度胜率均在 $65%$ 以上，而空头组合的月度胜率均低于 $35%$。
• 多头组合的信息比率均在 2 以上，月度 Sharpe 比例也都在 0.2 以上，而空头组合的信息比率均在 -0.6 以下，10 只空头组合的 Sharpe 比例为负。
• 多头组合在各年份的超额收益率均为正，而空头组合在各年份的超额收益率均为负。

图表目录

• 图1：信息技术行业内多因子选股模型表现
• 表格1：中证行业分类
• 表格2：因子库
• 表格3：各因子信息系数
• 表格4：各年各因子信息系数的均值
• 表格5：各因子选股区分度(月)
• 表格6：根据各因子排序构建的各组合累计收益率
• 表格7：各因子选股区分度(月)
• 表格8：各因子排名靠前组合各年超额收益率
• 表格9：各因子排名靠后组合各年超额收益率
• 表格10：各因子综合评价
• 表格11：以信息技术行业为样本池的多因子选股模型分析（月）
• 表格12：以信息技术行业为样本池的多因子选股模型各年超额收益率