多因子行业配置:动量、波动率与行业景气度

前期我们关于纯因子组合以及多因子选股的研究发现,较之规模、估值、成长等经典大类风格因子,行业因子对投资组合业绩的解释力度更大,尤其是当下行业板块涨跌分化严重,市场行情严重向某几个行业板块倾斜,更加凸显了行业轮动与行业配置研究的价值。故我们采用多因子选股的研究思路,构建多因子行业配置模型。整体研究流程分为三部分,单因子测试、因子赋权、因子轮动。

单因子测试中,我们以申万一级28个行业指数为依据,选择了股价动量因子、价格与成交量波动率因子、估值因子与行业景气度因子进行测试。价格动量反转方面,我们发现动量效应较为显著;波动率层面,低波动率行业在未来一个月表现更好;行业景气度层面,行业景气度改善越明显,则行业在股票市场的价格表现越好;而估值因子在行业配置的层面并不十分有效。

因子赋权上,我们采用不同加权方法进行回测,结果显示单期复合IC的多头组合(排名前5行业)累计收益率最高,为1.595倍,折合年化收益率为20.08%。经验权重配置方法(将动量、波动率、行业景气度因子按照主观经验将权重恒定设为5:3:2)的累计收益率在各类配置方法中居第二,年化收益率19.17%,但收益回撤比最高,为3.25。

观察不同因子多空组合累计收益率曲线,可以发现长期趋势下蕴含着短期趋势,我们对短期趋势加以利用,即将因子轮动系统加入行业配置模型中,发现动量因子轮动对整体配置效果有显著提升,其中等权配置+动量因子轮动模型年化收益率达到21.91%,较无轮动模型年化收益率提升了3个百分点,Calmar比例也提升至1.53,且较之基准指数的年胜率也有明显提升,其中相对中证500指数的年胜率提升至100%。经验权重配置+动量因子轮动模型年化收益率25.50%,较无轮动时收益率提升了6.3个百分点,Calmar比例提升至1.87,另胜率也较无轮动时有所提升。

至此我们构建了基于动量、波动率以及行业景气度的三因子行业配置模型,并加入了因子轮动,历史回测表现良好。后续我们将考虑在这一框架下,进一步挖掘其他有效的行业配置因子,如宏观景气度、市场情绪、技术因子等,以进一步提升行业配置的潜在收益空间。

风险提示:数量化策略研究主要基于历史数据,可能存在模型设定偏差的风险。