理想反转因子的四年总结:理想值得坚持么? | 开源金工
开源证券金融工程首席分析师 魏建榕
摘要
理想反转因子样本外表现强劲
在A股市场中,反转因子长期累计收益显著,短期回撤频繁。针对这一困难,我们在2018年底提出了反转因子的独家改进方案——W式切割,通过对过去20个交易日进行“切割”,发现单笔成交额最高的10个交易日的涨跌幅反转效应更强。在2019年底的报告《A股反转之力的微观来源》中,我们进一步提出反转之力的微观来源是大单成交。样本内,理想反转因子RankIC均值-6.39%,RankICIR-3.81。样本外RankIC均值-5.9%,RankICIR-3.14。从月度RankIC来看,样本外40个月中,仅两个月RankIC显著为正,样本外表现稳健。全历史区间内,理想反转因子5分组多空年化收益15.66%,年化IR2.79,最大回撤6.64%。样本外最大回撤5.7%,出现在2021年7月。样本外,理想反转因子出现了4次较大回撤,期间,市场常见价量因子回撤明显。此外,理想反转因子样本外避免了3次价量因子大规模回撤。
理想反转因子适用于TMT板块与医药板块
从不同股票池表现来看,在TMT与医药股票池中,理想反转因子均有稳健表现。TMT股票池中,理想反转因子5分组多空年化收益16.94%,年化IR1.76,最大回撤10.8%,出现在2020年2月。医药股票池中,理想反转因子5分组多空年化收益13.8%,年化IR1.3,最大回撤10.8%,出现在2015年10月。
M_high_13/16因子样本外表现稳健
从M_high_13/16因子5分组多空来看,全区间内年化收益19.14%,年化IR2.56,最大回撤8.3%,出现在2021年7月。从分组表现来看,M_high_13/16因子5分组表现分化且单调,多头年化收益24.3%,年化超额8.96%,空头组年化超额-11.97%。
等效因子探索:同一逻辑,不同表达
基于同一逻辑,本文分别从反转强度指标与取值方式两维度,构建理想反转因子的兄弟因子。反转强度指标分别选取:单笔成交额、单笔成交量以及二者的日变动量指标。取值方式分别选取:理想反转、加权平均、回归Beta以及Corr方式。其中,理想反转与加权平均方式都是利用涨跌幅反转强度的差异,赋予其不同权重;回归Beta方式刻画涨跌幅对反转强度指标的敏感度;Corr方式刻画涨跌幅与反转强度指标的关联度。通过反转强度指标与取值方式的不同组合,我们构建了基于同一逻辑下的16个兄弟因子。反转强度指标对比来看,单笔成交量Diff指标构建的因子更加稳健。取值方式对比来看,Corr方式构建的因子更加稳健。
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报告发布日期:2022-05-02
01
理想反转因子的4年总结:依旧理想
在A股市场中,反转因子长期累计收益显著,短期回撤频繁。针对这一困难,我们在2018年底提出了反转因子的独家改进方案——W式切割,通过对过去20个交易日进行“切割”,发现单笔成交额最高的10个交易日的涨跌幅反转效应更强。在2019年底的报告《A股反转之力的微观来源》中,我们进一步提出反转之力的微观来源是大单成交。
1.1、理想反转因子样本外表现强劲
理想反转因子将单笔成交额作为反转强度指标,通过切割有效区分过去20日涨跌幅中的动量与反转信息,从而实现对传统反转因子的改进。理想反转因子的构造方法如下:
对选定股票,回溯取其过去20日的数据;
计算该股票每日的平均单笔成交额(成交额/成交笔数);
单笔成交额高的10个交易日,涨跌幅加总,记作 ;
单笔成交额低的10个交易日,涨跌幅加总,记作 ;
理想反转因子 ;
本文因子回测区间为20100129—20220429,因子做市值、行业中性化处理。样本内,理想反转因子RankIC均值-6.39%,RankICIR-3.81。样本外RankIC均值-5.9%,RankICIR-3.14。从月度RankIC来看,样本外40个月中,仅两个月RankIC显著为正,样本外表现稳健。
全历史区间内,理想反转因子5分组多空年化收益15.66%,年化IR2.79,最大回撤6.64%。样本外最大回撤5.7%,出现在2021年7月。
分年度来看,理想反转因子逐年表现平稳,2015年之后年收益均超过13%,样本外多空每年收益14%左右。
样本外,理想反转因子多空共经历4次较大回撤,我们将多空净值从高点回落月份视为回撤起点,净值重回原高点月份视为回撤终点。
2019.02–2019.04:市场补涨行情下,理想反转因子受动量组 回撤影响,区间最大回撤6%。同期,反转因子回撤较低,为2%,换手率因子最大回撤8%,波动率因子最大回撤12%。
2020.02-2020.03:理想反转因子受反转组 回撤影响,最大回撤5%。同期,反转因子回撤10%,换手率因子回撤6%,波动率因子回撤10%。
2020.12-2021.02:理想反转因子受反转组 回撤影响,最大回撤5%。同期,反转因子回撤11%,换手率因子回撤3%,波动率因子回撤9%。
2021.05-2021.11:市场价量因子普遍经历长周期大幅度回撤,理想反转因子受反转组 回撤影响,最大回撤5%。同期,反转因子回撤10%,换手率因子回撤14%,波动率因子回撤12%。
样本外,市场常见价量因子回撤区间中,理想反转因子共避免了3次较大回撤。
2020.06-2020.07:理想反转因子区间内最大回撤2%,同期,反转因子回撤5%,换手率因子回撤6%,波动率因子回撤6%;
2020.10-2020.11:传统价量因子回撤明显,反转因子回撤7%,换手率因子回撤8%,波动率因子回撤10%,同期,理想反转因子回撤1%;
2022.02-2022.03:市场波动加剧,理想反转因子回撤2%,同期,反转因子回撤5%,换手率因子回撤8%,波动率因子回撤6%。
分组表现来看,5分组分化明显,多头组年化收益18.01%,年化超额收益8%,空头组年化超额收益-9%。
从不同股票池表现来看,在TMT与医药股票池中,理想反转因子均有稳健表现。TMT股票池中,理想反转因子5分组多空年化收益16.94%,年化IR1.76,最大回撤10.8%,出现在2020年2月。医药股票池中,理想反转因子5分组多空年化收益13.8%,年化IR1.3,最大回撤10.8%,出现在2015年10月。
1.2、M_high_13/16因子样本外表现稳健
在2019年底的报告《A股反转之力的微观来源》中,我们采用日内逐笔成交额高分位作为 W 式切割的标准,取切割得到的 作为反转因子的代理变量,提出理想反转因子的高阶版——M_high_13/16(因子构建步骤详见表3)。
从M_high_13/16因子5分组多空来看,全区间内年化收益19.14%,年化IR2.56,最大回撤8.3%,出现在2021年7月。
从分组表现来看,M_high_13/16因子5分组表现分化且单调,多头年化收益24.3%,年化超额8.96%,空头组年化超额-11.97%。
02
等效因子探索:同一逻辑,不同表达
重新审视理想反转因子的底层逻辑:当日单笔成交额越高,涨跌幅反转效应越强;当日单笔成交额越低,涨跌幅动量效应越强。
基于这一逻辑,理想反转因子将过去20天涨跌幅,按单笔成交额分为动量组与强反转组,构建等权重反方向组合。理想反转因子的构建包含两个维度:
(1)反转强度指标:单笔成交额;
(2)取值方式:涨跌幅二分法等权重反方向组合
基于同一逻辑,本节分别从反转强度指标与取值方式两维度,构建理想反转因子的兄弟因子。反转强度指标分别选取:单笔成交额、单笔成交量以及二者的日变动量指标。
取值方式分别选取:理想反转、加权平均、回归Beta以及Corr方式。其中,理想反转与加权平均方式都是利用涨跌幅反转强度的差异,赋予其不同权重;回归Beta方式刻画涨跌幅对反转强度指标的敏感度;Corr方式刻画涨跌幅与反转强度指标的关联度。取值方式构建因子值的具体步骤如下:
理想反转:过去20个交易日涨跌幅,按照反转强度指标等分为动量组与强反转组(图10中按蓝色虚线划分),因子值=强反转组涨跌幅加总-动量组涨跌幅加总;
加权平均:过去20个交易日涨跌幅,以反转强度指标为权重,加权平均得到因子值(图10中横坐标作为权重);
回归Beta:过去20个交易日涨跌幅,时序回归20个交易日反转强度指标,回归斜率项作为因子值(图10中红色虚线线性拟合斜率项);
Corr:计算股票过去20个交易日涨跌幅与反转强度指标相关系数,作为因子值(图10中红色虚线线性拟合优度)。
通过反转强度指标与取值方式的不同组合,我们构建了基于同一逻辑下的16个兄弟因子。因子RankIC均值与RankICIR详见表4与表5。反转强度指标对比来看,单笔成交量Diff指标构建的因子更加稳健。取值方式对比来看,Corr方式构建的因子更加稳健。
从因子相关性来看,由于底层逻辑相同,各因子之间相关性较高。同一反转强度指标,不同取值方式构建的因子间相关性非常高。同一取值方式,不同反转强度指标构建的因子,相关性相对较低(图11中红色虚线贯穿部分),说明这16个兄弟因子间的差异主要由反转强度指标贡献。
基于上述结论,我们选取同一取值方式(理想反转方式),不同反转强度指标的4个因子等权合成。合成因子多空组合年化收益18.5%,年化IR2.9,相比于原始理想反转因子多空收益提升3%。
从单因子表现来看,16个兄弟因子互有优劣。以因子Corr(单笔成交量Diff, 收益率)为例,其反转强度指标为单笔成交量Diff,取值方式为Corr方式,因子在沪深300选股域的多空表现更加稳健,多空年化收益11.42%,年化IR1.75,最大回撤9.1%。
Corr(单笔成交额, 收益率)因子10分组多头年化收益21.5%,相比等权基准年化超额11.2%,相比原始理想反转因子10分组多头年化超额2.3%。
03
风险提示
本报告模型基于历史数据测算,市场未来可能发生重大改变,历史数据不代表未来业绩。
更多交流,欢迎联系:开源证券金融工程团队 | 魏建榕 张翔 傅开波 高鹏 苏俊豪 胡亮勇 王志豪 盛少成 苏良
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团队介绍
开源证券金融工程团队,致力于提供「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究。团队负责人:魏建榕,开源证券金融工程首席分析师、金融产品研究中心负责人、研究所所长助理,复旦大学理论物理学博士,浙江大学金融硕士校外导师。专注量化投资研究10余年,在实证行为金融学、市场微观结构等研究领域取得了多项原创性成果,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、《高频选股因子》系列、《因子切割论》系列,在量化圈内有强烈反响。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。团队成员:魏建榕/张翔/傅开波/高鹏/苏俊豪/胡亮勇/王志豪/盛少成/苏良。
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