结合行业轮动的沪深300指数增强测试

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

微信号：brucewei_quant

执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 傅开波 （本报告联系人）

微信号：18621542108

研究领域：资产配置、基金研究、因子模型

摘 要 

沪深300指数行业分布不均衡

指数增强一直是公募量化角力的主战场，尤其是沪深300指数增强产品，产品的数量和规模近几年来一直处于持续上涨的态势。沪深300成分股行业分布比较不均衡，非银金融和银行占很大的比重。对于沪深300增强策略，行业主动偏离显得尤为重要，如何对行业进行偏离，是本文的重点。

沪深300增强基础策略：年化收益率7.42%，年化波动率3.94%我们按照多空IR大于1.5为筛选条件，得到沪深300成分股内的有效因子。按照上述对因子复合的方法，我们得到最终的因子值F。根据组合优化器，我们进行基础模型构建。基础模型的超额年化7.42%，超额年化波动率3.94%，夏普比率为1.88。

行业轮动+沪深300增强策略：龙头股模型超额夏普比率2.07，黄金律模型超额夏普比率2.21，2020年以来表现优异

为了将行业龙头股模型和黄金律模型叠加到我们的最终策略，我们对组合优化模型的行业偏离这一限制条件做如下的改进：每一期，我们根据行业因子（黄金律因子/龙头股模型因子）对行业进行五分组划分，第一组为空头组，第五组为多头组，令行业多头组增加相应行业上的暴露，令行业空头组减少相应行业的暴露。根据上述对行业偏离的设置，我们分别对行业轮动模型中的龙头因子和黄金律因子进行策略构建。

龙头股模型+沪深300增强：超额年化收益率为8.53%，超额年化波动率为4.13%，夏普比率2.07，月度胜率为71.88%。2020年以来策略表现突出，超额年化收益率12.20%，超额年化波动率4.10%，夏普比率2.98。

黄金律模型+沪深300增强：超额年化收益率为9.24%，超额年化波动率为4.18%，夏普比率2.21，月度胜率为68.75%。2020年以来策略表现突出，超额年化收益率15.40%，超额年化波动率4.06%，夏普比率3.80。

风险提示

分析结果基于历史数据统计和测算得到，过去业绩不代表未来表现。

报告链接

https://pan.baidu.com/s/1V0a3HYM7aJyXDDiYsDxDKg

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报告发布时间：2020年5月27日

一、引言：沪深300指数行业分布不均衡

指数增强一直是公募量化角力的主战场，尤其是沪深300指数增强产品，产品的数量和规模近几年来一直处持续上涨的态势。

沪深300成分股行业分布并不均衡，非银金融和银行占很大的比重，从图2和图3可以看出，沪深300前五大行业（非银金融、银行、食品饮料、医药生物、电子）权重占比为56.13%，而中证500前五大行业（电子、医药生物、计算机、化工、传媒）权重占比为45.19%。相较于中证500，沪深300的行业集中度更高。
对于沪深300增强策略，行业主动偏离是有必要的。如何对行业进行偏离，是本文的重点。

二、行业轮动模型回顾：横向切割的龙头股模型，纵向切割的黄金律模型

我们于2020年3月2日发布的报告《A股行业动量的精细结构》中,创新地从横向和纵向对行业动量进行切割，分别构建了龙头股模型和黄金律模型。

龙头股模型的构建基于对行业动量的横向切割。我们根据行业成分股内的牵引力大小和方向构建龙头股模型（见表1）。龙头股模型的多空对冲年化收益12.9%，年化波动11.21%，信息比率1.16（图4）。黄金律模型的构建基于对行业动量的纵向切割。我们根据行业指数在不同交易时段存在的系统性差异，将其分成日内和隔夜两段，基于此构建黄金律模型（见表2）。黄金律模型的多空对冲年化收益8.15%，年化波动11.77%，信息比率0.69（图5）。

三、基于行业轮动的指数增强策略

01  沪深300增强基础策略构建：超额年化收益率7.42%，超额年化波动率3.94%

为了检验行业轮动模型对指数增强的效果，我们根据开源金工因子库构建沪深300基础策略。复合因子的构建框架为：

1、选股范围：中证800成分股，最小上市天数为60天，剔除ST、*ST和停牌股票；
2、因子处理：对于缺失的因子值使用行业中位数替代，各因子均去极值、标准化，各因子之间进行对称正交化处理；
3、因子复合：在每个因子大类里，对各因子滚动计算6个月的ICIR，作为各因子的权重进而复合得到每个大类因子，最后大类因子等权相加得到最终的因子值。
我们按照多空IR大于等于1.5为筛选条件，得到沪深300成分股内的有效因子。其中技术面的有效因子为：Technical_Last15MinVolumeRatio_20Day、Technical_MixLIQ、Technical_SmartMoney和Technical_IdealReversed，基本面的有效因子为：Fundamental_TTM_ROE_PbSizeNeutral、Fundamental_TTM_ROA_PbSizeNeutral。按照上述对因子复合的方法，我们得到最终的因子值F。根据复合因子F得到每一期组合的预期收益率r，我们进行组合优化模型构建：

上述优化方程中，目标函数中r为每预期收益率，w为目标求解得到组合优化的最优权重，为上一期组合的权重，为基准组合的权重，∑为风险模型中预测的协方差矩阵。约束条件包含：

1）为因子暴露矩阵，与分别为在风格因子上暴露的下限与上限，这里只约束风格因子中的市值因子，其他不做约束；

2）为行业暴露矩阵，基础模型中我们令行业中性，也就是；3）与为个股相对基准指数中低配和超配的权重上下限，本报告中设置上 下限为±0.025；4）个股限制卖空，也就是w≥0；
5）跟踪误差不超过5%，也就是σ=5%；
6）为表示组合成分股是否为基准指数成分股的向量，不同增强产品的合同规定不同，这里我们令组合占基准的比例γ至少为80%；7）为了降低组合因高换手导致额外的交易费用，这里ρ代表换手率约束，上限为50%。 根据组合优化器，我们进行基础模型构建，其中买入和卖出的手续费分别设置为单边千分之1.5。可以看到，基础模型的超额年化为7.42%，超额年化波动率为3.94%，夏普比率为1.88。

02  行业轮动+沪深300增强策略：龙头股模型超额夏普比率2.07，黄金律模型超额夏普比率2.21，2020年以来表现优异

为了将行业龙头股模型和黄金律模型叠加到我们的最终策略，我们对组合优化模型的行业偏离这一限制条件做如下的改进：

每一期，我们根据行业因子（黄金律因子/龙头股模型因子）对行业进行五分组划分，第一组为空头组，第五组为多头组，令行业多头组增加相应行业上的暴露，令行业空头组减少相应行业的暴露。如表5所示：根据上述对行业偏离的设置，我们分别对行业轮动模型中的龙头因子和黄金律因子进行测试。可以看到龙头股模型在η=0.04的情况下，其超额年化收益率为8.53%，超额年化波动率为4.13%，夏普比率2.07，月度胜率为71.88%。尤其2020年以来，策略表现突出，超额年化收益率12.20%，超额年化波动率4.10%，夏普比率2.98。同样的，黄金律因子在η=0.04的情况下，策略的超额年化收益率为9.24%，超额年化波动率为4.18%，夏普比率2.21，月度胜率为68.75%。2020年以来表现突出，超额年化收益率15.40%，超额年化波动率4.06%，夏普比率3.80。

03  参数敏感性分析：不同行业偏离参数下夏普比率均较稳定

为了验证不同行业偏离参数下的策略效果，我们对行业偏离参数进行参数遍历。表8和表9分别为龙头股模型和黄金律模型在不同行业偏离参数下的沪深300增强策略效果，可以看到，由于在行业上的偏离增大，策略的年化收益率提高，但波动也随之增加，因此夏普比率呈现先涨后跌的趋势。

四、风险提示

分析结果基于历史数据统计和测算得到，过去业绩不代表未来表现。

《市场微观结构研究》系列（可点击链接）：

[1] 市场微观结构研究 | A股反转之力的微观来源[2] 市场微观结构研究 | 交易行为因子的2019年[3] 市场微观结构研究 | 聪明钱因子模型的2.0版本[4] 市场微观结构研究 | A股行业动量的精细结构[5] 市场微观结构研究 | APM因子模型的进阶版[6] 市场微观结构研究 | 交易者行为与市值风格

团队介绍

开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕先生，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报：《蜘蛛网CTA策略》系列、《聆听高频世界的声音》系列、《行业轮动的黄金律》、《反转因子的精细结构(W式切割)》等，在量化圈内有较好反响。作为团队核心成员，2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，更多优秀成员正在引进中。

团队愿景：开源金工团队，将恪守「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究准则，努力为量化投资研究做出属于我们的微小贡献，共同见证中国量化投资事业的持续进步！

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