开源量化评论 | 长端动量因子与基本面更兼容

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

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执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 王志豪（报告联系人）

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研究领域：行业轮动、因子模型

开源证券金融工程研究员 苏俊豪（报告联系人）

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研究领域：衍生品研究、因子模型

摘 要 

因子体系与单因子测试

价量因子和基本面因子，在相互兼容方面常常存在困难，这个问题一直是量化投资领域的痛点。本报告的主旨是，探讨开源金融工程团队独家的“长端动量因子”，在与基本面兼容方面具有的优越特性。

关于基本面因子，本报告主要从“估值、成长、盈利质量”三个维度，选取了12个基本面因子构成基本面因子库。关于价量因子，除了选取长端动量因子之外，本文另外选取了换手、波动、反转等因子，作为对比考察的对象。

沪深300成分股作为作为市场中流动性最好的股票，也是公募量化应用基本面因子选股的主要选股域。在我们之前的报告《大票优选：是动量，而不是反转》中，我们探究了长端动量因子在大市值股票上的选股优势，本文我们以沪深300成分股作为选股域，探究相较于其他价量因子，长端动量因子在与基本面因子兼容性方面的优势，期望弥补大市值股票多因子组合中价量因子的不足。

长端动量因子是基本面因子的有益补充

我们测试了基本面因子与不同价量因子的组合在沪深300上的多头组表现。从净值来看，基本面+长端动量的组合表现稳定优于基本面组合以及基本面与其他价量因子的组合。组合年化收益率由高到低分别为基本面+长端动量、基本面、基本面+换手、基本面+波动、基本面+反转，分别为16.04%、13.49%、13.25%、12.43%、11.00%。

本文选取沪深300成分股等权组合（月末再平衡）作为基准组合，考察各组合相对基准组合的超额收益情况，可以看出，基本面组合相对于基准取得11.07%的年化超额收益率，在基本面因子组合中加入长端动量因子将该年化超额收益率提高2%，达到13.61%，与此同时，基本面因子与其他价量因子的组合均使得超额收益下滑，其中，基本面因子组合中加入反转因子使得超额收益下滑2.5%。

相比于基本面因子多头组合的行业分布，从超配行业来看，基本面+长端动量多头组合从2012年到2014年主要超配医药，医药指数涨幅89.76%，同期沪深300指数涨幅43.60%，从2019年以来，主要超配食品饮料与医药，其中医药指数涨幅48.58%，食品饮料指数涨幅29.44%，同期沪深300指数涨幅9.86%。从低配行业来看，2015年主要低配非银金融，非银金融指数跌幅37.03%，同期沪深300跌幅17.49%，2019年以来主要低配房地产，房地产指数跌幅3.45%，同期沪深300上涨8.85%。

风险提示

模型基于历史数据，市场未来可能发生变化。

报告链接

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报告发布时间：2020年10月15日

一、因子体系与单因子测试

价量因子和基本面因子，在相互兼容方面常常存在困难，这个问题一直是量化投资领域的痛点。本报告的主旨是，探讨开源金融工程团队独家的“长端动量因子”，在与基本面兼容方面具有的优越特性。

关于基本面因子，本报告主要从“估值、成长、盈利质量”三个维度，选取了12个基本面因子构成基本面因子库（表1）。关于价量因子，除了选取长端动量因子之外，本文另外选取了换手、波动、反转等因子，作为对比考察的对象。

本文中，基本面因子与价量因子的组合方式，主要采用小类因子等权构建大类因子后大类因子等权的方式。以长端动量因子与基本面因子的组合为例，如图1 所示，各因子色块面积代表因子权重，PE、PB、PCF、PS四个因子考虑因子方向后横截面排序打分，然后按照等权方式得到平均分作为估值因子值，其余大类因子以同样方式得到因子值，之后四个大类因子按照等权方式得到平均分作为总选股因子值。下文我们用基本面代表12个基本面因子的因子组合，以基本面+长端动量代表12基本面因子以及长端动量因子的因子组合，其余组合命名方式类似。

沪深300成分股作为作为市场中流动性最好的股票，也是公募量化应用基本面因子选股的主要选股域。在我们之前的报告《大票优选：是动量，而不是反转》中，我们探究了长端动量因子在大市值股票上的选股优势，本文我们以沪深300成分股作为选股域，探究相较于其他价量因子，长端动量因子在与基本面因子兼容性方面的优势，期望弥补大市值股票多因子组合中价量因子的不足。

通过沪深300成分股与全市场股票各因子中位数的对比，可以看到，沪深300成分股总体呈现低估值、高盈利质量、低换手和低波动的特性。

我们按照前述方式合成大类因子，并测试各大类因子在沪深300上的多头组表现。在整个回测区间，成长因子与长端动量因子表现突出，成长因子年化收益率达到13.02%，长端动量因子年化收益率为11.59%。

从各大类因子相关性可以看出，换手率因子和波动率因子具有很强的正相关关系，并且都与价值因子有较强正相关性，其他因子之间相关性较弱。

二、长端动量因子是基本面因子的有益补充

我们测试了基本面因子与不同价量因子的组合在沪深300上的多头组表现。从净值来看，基本面+长端动量的组合表现稳定优于基本面组合以及基本面与其他价量因子的组合。组合年化收益率由高到低分别为基本面+长端动量、基本面、基本面+换手、基本面+波动、基本面+反转，分别为16.04%、13.49%、13.25%、12.43%、11.00%。

从年化IR来看，基本面组合年化IR为0.53，基本面+反转年化IR显著低于基本面组合，而基本面+长端动量组合年化IR显著高于基本面组合，达到0.63。

本文选取沪深300成分股等权组合（月末再平衡）作为基准组合，考察各组合相对基准组合的超额收益情况，可以看出，基本面组合相对于基准取得11.07%的年化超额收益率，在基本面因子组合中加入长端动量因子将该年化超额收益率提高2%，达到13.61%，与此同时，基本面因子与其他价量因子的组合均使得超额收益下滑，其中，基本面因子组合中加入反转因子使得超额收益下滑2.5%。

从组合月均换手率来看，基本面组合月均换手率为21.05%，而基本面因子与波动率因子和反转因子的组合使得换手率显著提升，分别达到35.76%和56.94%。基本面与长端动量因子的组合在提升收益率的同时，换手率仅提升4%，为25.79%，有效控制换手，使得持仓组合更稳定，可以有效降低冲击成本带来的影响。

相比于基本面因子多头组合的行业分布，从超配行业来看，基本面+长端动量多头组合从2012年到2014年主要超配医药，医药指数涨幅89.76%，同期沪深300指数涨幅43.60%，从2019年以来，主要超配食品饮料与医药，其中医药指数涨幅48.58%，食品饮料指数涨幅29.44%，同期沪深300指数涨幅9.86%。从低配行业来看，2015年主要低配非银金融，非银金融指数跌幅37.03%，同期沪深300跌幅17.49%，2019年以来主要低配房地产，房地产指数跌幅3.45%，同期沪深300上涨8.85%。

三、附录：长端动量因子简介

不同的交易活跃程度下，涨跌幅的动量反转效应存在结构性差异。我们尝试构造了不同的交易活跃程度指标，并基于日度振幅维度，来对长端涨跌幅因子进行切割。通过对涨跌幅因子内在结构的探索，我们发现：低振幅水平下涨跌幅因子呈现动量效应，高振幅水平下涨跌幅因子呈现反转效应，并且动量效应和反转效应的分布和强度具有不对称性。

基于涨跌幅因子的内在结构，我们切割构造得到了长端动量因子。长端动量因子的具体构造步骤见表3，详细内容可参考专题报告《开源量化评论：A股市场中如何构造动量因子？》。

在全市场样本空间内，切割得到的长端动量因子选股表现稳健（图6），因子IC均值为0.036，ICIR值为1.31，整体上呈现出显著的动量效应。因子多空对冲年化收益率为11.9%，五分组下多头组合的月均换手率为32.2%。同时在偏大市值的沪深300样本空间内，长端动量因子的IC均值为0.051，ICIR值为1.04，选股能力显著。

四、风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

相关报告回顾（可点击链接）：

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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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