基本面量化系列专题之四:多因子模型在钢铁行业中的应用研究

在基本面量化系列专题的第一篇中,我们介绍了钢铁行业的择时模型和子行业轮动模型,本文进一步在个股层面,探索多因子模型在钢铁行业中的应用表现情况。

单因子检验我们测试了估值、盈利、成长、动量、波动率、流动性和市值共七大类在钢铁行业中的选股效果,其中,盈利、成长、动量和波动率这四大类因子相对更为有效。不过,各大类因子都或多或少存在在某段时期失效的情况。综合这七大类因子构建钢铁行业的选股模型,钢铁行业收益预测模型的构建我们选择最简单直观的移动均值模型,股票池的选取采用固定比例和固定只数两种方法,按固定比例选股相对于行业指数年化能有8.7%的超额收益,按固定只数选股相对于行业指数年化能有12.9%的超额收益。

总结及展望由于钢铁行业股票只数较少,我们的目的不在于构建精准收益预测的模型,而是想探讨不同类型因子如估值、盈利、成长以及价量因子在行业不同发展阶段、在不同市场条件下的表现情况。基本面因子中,估值因子在行业整体估值下降的过程中通常表现会相对较好,盈利因子在行业业绩改善的过程中表现相对较好,成长因子的历史表现在钢铁行业累计利润同比为正的时期表现较好,这三个因子其实是相辅相成、相关性很高的。综合来看,对于钢铁行业,在行业复苏及繁荣的阶段适宜选择估值低、业绩好、成长性高的股票加以进攻,但在行业衰退阶段,选择估值相对低、业绩相对好、成长性相对不错的股票防守性可能比较一般。价量因子的历史表现并没有基本面因子这样较为明显的规律,可能更多的是与市场整体的投资风格偏好有关。

我们后续将进一步探索钢铁行业量化选股的策略,包括更多特色因子的挖掘以及基于宏观因子进行选股的方法等。

风险提示未来模型失效的风险。