金融工程周报：因子表现收缩，均衡或为较优选择

2022-01-11 重要提示：本报告中发布的观点和信息仅供中信期货的专业投资者参考。若您并非中信期货客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本报告的任何信息。本报告难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 金融工程团队 研究员： 张革 021-60812988 zhangge@citicsf.com 从业资格号F3004355 投资咨询号Z0010982 中信期货研究|金融工程周报 摘要： 最近一周的单因子表现 (全行业) ：Barra风格因子体系中， long_term_-historical_alpha (长期历史alpha) 、size_lncap (市值规模) 、relative_strength (相对强度) 表现最好。算法挖掘/机器学习因子体系中，alpha032 (趋势类) 、alpha046 (反转类) 、alpha006 (趋势类) 表现最好。 中信一级行业的因子表现：按照中信一级行业分类方法，共分30个行业，在每个细分一级行业中，使用最近一周的日频数据，计算并展示Barra风格因子体系和算法挖掘/机器学习因子体系中单因子的表现。在表现最好的家电行业中，Barra体系内hist_beta (历史beta) 表现最好 (按RankIC均值和RankIC_IR) ，算法体系内alpha053 (反转类) 、alpha028 (反转类) 表现最好 (按RankIC均值和RankIC_IR) ；在表现最差的国防军工行业中，Barra体系内monthly_share_-turnover (月换手率) 表现最好 (按RankIC均值和RankIC_IR) ，算法体系内alpha021 (趋势类) 、alpha101 (反转类) 表现最好 (按RankIC均值和RankIC_IR) 。 单因子在时间序列上的表现：分别使用最近半年和最近三年的数据，按风格大类计算并展示单因子在时序上的表现。最近一周，多数因子RankIC变化减弱，风格切换迅速，在短期上可继续维持组合的分散程度，严格控制风格均衡。 本文检验了Barra风格因子体系和101算法因子体系中最近一周的单因子表现。上周在个别风格上有转换，多数因子无明显选股能力，长期反转仍然稍好。近期市场轮动偏快，不建议进行风格择时，整体可保持均衡，并严格控制风险敞口。 报告要点 因子表现收缩，均衡或为较优选择 中信期货金融工程周报 2 / 13 目 录 摘要： ......................................................................................................................................................................... 1 一、 最近一周的单因子表现...................................................................................................................................... 3 （一） Barra风格因子表现 .............................................................................................................................. 3 （二） 算法挖掘/机器学习因子表现 ............................................................................................................... 4 二、 中信一级行业的单因子表现 .............................................................................................................................. 5 （一） Barra风格因子表现 .............................................................................................................................. 5 （二） 算法挖掘/机器学习体系因子表现 ........................................................................................................ 6 三、 单因子在时间序列上的表现 .............................................................................................................................. 7 附录1：Barra的大类风格因子体系 – 因子构建方法 ................................................................................................ 9 附录2：算法挖掘/机器学习因子体系 – 因子构建方法 ........................................................................................... 10 附录3：算法挖掘/机器学习因子体系 – 使用公式一览 ........................................................................................... 11 附录4：单因子评价方法 ........................................................................................................................................... 12 免责声明 ..................................................................................................................................................................... 13 图目录 图表 1： Barra风格因子RankIC均值 - 全行业 ....................................................................................................... 3 图表 2： Barra风格因子RankIC_IR - 全行业 ........................................................................................................... 3 图表 3： 算法挖掘/机器学习因子RankIC均值 – 全行业 ....................................................................................... 4 图表 4： 算法挖掘/机器学习因子RankIC_IR – 全行业 ............................................................................................ 4 图表 5： Barra风格因子表现（中信一级行业） ..................................................................................................... 5 图表 6： 算法挖掘/机器学习体系因子表现（中信一级行业）............................................................................... 6 图表 7： 短周期下的单因子表现（RankIC累加值） ............................................................................................... 8 图表 8： 长周期下的单因子表现（RankIC累加值） ............................................................................................... 8 图表 9： Barra大类风格因子体系（量价类） ......................................................................................................... 9 图表 10： 算法挖掘/机器学习因子体系（部分） ................................................................................................... 10 图表 11： 算法挖掘/机器学习因子体系使用公式一览 ............................................................................................ 11 中信期货金融工程周报 3 / 13 一、 最近一周的单因子表现 （一） Barra风格因子表现 使用近一周的数据回测，按因子RankIC均值，Barra风格因子里面选股能力最佳的是long_term_historical_alpha；按因子RankIC_IR，Barra风格因子里面选股能力最佳的是relative_strength。 图表 1： Barra风格因子RankIC均值 - 全行业 资料来源：同花顺 中信期货研究部 图表 2： Barra风格因子