“技术分析拥抱选股因子”系列研究（十二）：优加换手率UTR选股因子2.0

“技术分析拥抱选股因子”系列研究（十二 证券研究报告·金融工程·金工专题报告 优加换手率UTR选股因子2.02023年05月04日 研究结论 前言：本篇报告为东吴金工“技术分析拥抱选股因子”系列研究的第十二篇，在第八篇《优加换手率——解决1+1<2的难题》（发布于2021年8月19日）的基础上，探索更好的换手率因子结合方案。 传统换手率因子：回测期2006/01/01-2023/03/31内，传统换手率因子Turn20在全体A股中的月度IC均值为-0.072，年化ICIR为-2.09；10分组多空对冲的年化收益为35.48%，信息比率为2.05，月度胜率为71.35%，整体表现较为稳健。传统换手率因子的IC为负，表明过去一 个月换手率越小的股票，未来一个月的收益越高；因此，我们将其称为“量小换手率因子”。 量稳换手率因子：在《量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》（发布于2021年5月15日）中，我们基于日频换手率的稳定性，构造了“量稳换手率STR因子”（TheStabilityofTurnoverRate）。2006/01/01-2023/03/31，量稳因子STR在全体A股中的月度IC均值为- 0.075，年化ICIR为-2.62；10分组多空对冲的年化收益为42.65%，年化波动为14.42%，信息比率为2.96，月度胜率为76.21%，最大回撤为10.05%，收益和稳定性都明显优于传统量小因子。 优加换手率因子——量小与量稳的有效组合：量稳与量小因子的相互碰撞，产生了与单因子逻辑相矛盾之处：同时满足“量最稳”、“量最小”的股票，未来表现并非最强；在量较稳的样本中，反而是量越大的股票，未来表现越好。而在本报告中，我们发现在量越稳的样本中，股票量大 对未来表现的提升越明显。根据这一特征，我们将激活函数应用到多因子结合的方案中，构建了“新优加换手率UTR2.0因子”。以2006/01/01-2023/03/31为回测时间段，新因子的月度IC均值为-0.064，年化ICIR为 -2.39，在全市场10分组多空对冲的年化收益为35.24%，年化波动为10.99%，信息比率为3.21，月度胜率为82.04%，最大回撤为9.27%。和原UTR因子相比，收益有所降低，但波动率、信息比率和月度胜率都更优。 风险提示：1.未来市场变化风险；2.单因子模型风险；3.数据测算误差风险。 证券分析师高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理庞格致 执业证书：S0600122090090 panggz@dwzq.com.cn 相关研究 《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（八）：优加换手率——解决1+1<2的难题》 2021-08-19 《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（七）：量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》 2021-05-15 1/26 东吴证券研究所 内容目录 1.优加换手率因子回顾5 1.1.传统换手率因子5 1.2.量稳换手率因子5 1.3.优加换手率1.0：量小与量稳的有效结合7 1.3.1.初步尝试7 1.3.2.追本溯源：量大就一定不好？8 1.3.3.量小与量稳的正确结合方式——优加法10 1.3.4.纯净优加换手率因子的表现12 2.等比尺度、激活函数与优加换手率2.014 3.其他重要讨论16 3.1.UTR2.0因子分年度表现16 3.2.纯净UTR2.0因子的表现17 3.3.UTR2.0因子的参数敏感性19 3.4.UTR2.0因子的多空收益分解20 3.5.其他样本空间的情况21 3.6.指数增强投资组合的构建22 4.优加法的失败案例24 5.总结25 6.风险提示25 2/26 东吴证券研究所 图表目录 图1：传统换手率因子Turn20的10分组及多空对冲净值走势5 图2：量稳换手率因子STR的10分组及多空对冲净值走势6 图3：STR_deTurn20的10分组及多空对冲净值走势7 图4：“量小+量稳”因子的10分组及多空对冲净值8 图5：“量稳/量小”因子的10分组及多空对冲净值8 图6：量小、量稳双重分组下各组的年化收益9 图7：三一重工（600031.SH）行情走势图（2020/09/25-2021/01/08周度）9 图8：优加换手率因子UTR的10分组及多空对冲净值走势10 图9：优加换手率因子UTR剔除Turn20、STR后的10分组及多空对冲净值走势12 图10：纯净UTR因子的10分组及多空对冲净值走势13 图11：激活函数：softsign14 图12：激活函数tanh14 图13：STR、Turn20二元函数等高线15 图14：量小、量稳双重分组下各组的年化收益15 图15：新优加换手率因子UTR2.0的10分组及多空对冲净值走势16 图16：纯净UTR2.0的10分组及多空对冲净值走势18 图17：量小、量稳、优加因子多空净值（回看40日）20 图18：量小、量稳、优加因子多空净值（回看60日）20 图19：沪深300中不同投资组合的净值走势22 图20：中证500中不同投资组合的净值走势22 图21：中证1000中不同投资组合的净值走势22 图22：TPS因子的10分组及多空对冲净值走势24 图23：SPS因子的10分组及多空对冲净值走势24 图24：TPS、SPS双重分组下各组的年化收益25 表1：量小、量稳换手率因子的10分组多空对冲绩效指标6 表2：“量小+量稳”、“量稳/量小”因子的10分组多空对冲绩效指标8 表3：优加换手率因子UTR的10分组多空对冲绩效指标11 表4：优加换手率因子UTR的分年度表现11 表5：优加换手率因子与常用Barra风格因子的相关系数12 表6：纯净UTR因子的分年度表现13 表7：在量稳因子的十分组下，量小因子的收益率趋势14 表8：新优加换手率因子UTR2.0的10分组多空对冲绩效指标16 表9：新优加换手率因子UTR2.0的分年度表现17 表10：UTR1.0、UTR2.0与常用Barra风格因子的相关系数18 表11：纯净UTR2.0因子的分年度表现19 表12：量小、量稳、优加因子的10分组多空对冲绩效指标（回看40、60日）20 表13：新优加换手率因子UTR2.0的多空收益分解21 表14：量小、量稳、优加因子在沪深300、中证500、中证1000的多空对冲绩效指标21 表15：沪深300不同投资组合的绩效指标23 表16：中证500不同投资组合的绩效指标23 3/26 东吴证券研究所 表17：中证1000不同投资组合的绩效指标23 表18：TPS，SPS和UPS因子的10分组多空对冲绩效指标24 4/26 1.优加换手率因子回顾 1.1.传统换手率因子 首先，我们仍然简单回顾传统换手率因子的表现。以20日换手率为例，即每月月 底计算每只股票过去20个交易日的日均换手率，做市值中性化处理，记为传统换手率因子Turn20。回测期2006/01/01-2023/03/31内，Turn20在全体A股中的月度IC均值为 -0.072，年化ICIR为-2.09；10分组严格单调，多空对冲的年化收益为35.48%，信息比率为2.05，月度胜率为71.36%，整体表现较为稳健。 图1：传统换手率因子Turn20的10分组及多空对冲净值走势 160 ¾1¾2¾3 ¾4¾5¾6 ¾7¾8¾9 ¾10¾1-¾10(3 东吴证券研究所 120 80 40 0 2 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 换手率因子的IC为负，表明过去一个月换手率越小的股票，未来一个月越有可能上涨；而换手率越大的股票，未来越有可能下跌。基于上述选股逻辑，在本文中我们将 传统换手率因子改称为“量小换手率”，便于后文表述。 1.2.量稳换手率因子 东吴金工在2021年5月15日发布的报告《量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》中，从“日频换手率稳定性”的角度，构造了“量稳换手率STR因子”，其构造步骤如下： （1）每月月底，回溯每只股票过去20个交易日，计算20日换手率的标准差； （2）在横截面上做市值中性化处理，得到所有股票当月的因子值，记为量稳换手率因子STR（即换手率的稳定性，TheStabilityofTurnoverRate）。 检验量稳换手率STR的选股效果，并与传统的量小换手率Turn20进行对比。回测结果显示，2006/01/01-2023/03/31期间，量稳因子在全体A股中的月度IC均值为-0.075， 5/26 RankIC均值为-0.112，年化ICIR为-2.62，年化RankICIR为-3.48。在整段回测期内，量稳换手率因子的年化收益为42.65%，年化波动为14.42%，信息比率为2.96，月度胜率为76.21%，最大回撤为10.05%，收益和稳定性都明显优于传统量小因子。这告诉我们： 在利用换手率对股票进行分析时，换手率的绝对数值固然重要，但其稳定性更不容忽视。在月度选股上，如果我们发现一只股票的换手率很高，不可轻易将其归为空头，若它每天都能保持同样的高换手，则这只股票下个月仍有较大的概率上涨。 图2：量稳换手率因子STR的10分组及多空对冲净值走势 300 250 ¾1¾2¾3 ¾4¾5¾6 ¾7¾8¾9 ¾10¾1-¾10(3 东吴证券研究所 200 150 100 50 0 2 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表1：量小、量稳换手率因子的10分组多空对冲绩效指标 传统量小换手率因子Turn20 量稳换手率因子STR 年化收益率 35.48% 42.65% 年化波动率 17.35% 14.42% 信息比率 2.05 2.96 月度胜率 71.36% 76.21% 最大回撤率 15.53% 10.05% 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 量稳因子与量小因子相关性高达0.86，因此，我们将量稳因子STR对量小因子 Turn20做正交化处理，取残差定义为STR_deTurn20，检验其选股效果。 回测结果显示，剔除Turn20的线性信息后，残差STR_deTurn20仍然具备一定的选股能力。2006/01/01-2023/03/31期间，STR_deTurn20的月度IC均值为-0.028，年化ICIR 6/26 为-1.76；全市场10分组多空对冲的年化收益为11.28%，年化波动为10.35%，信息比率为1.09，月度胜率为61.17%，最大回撤为15.07%。 图3：STR_deTurn20的10分组及多空对冲净值走势 ¾1 ¾4 ¾7 ¾10 ¾2¾3 50¾5¾6 ¾8¾9 ¾1-¾10(3 40 30 20 10 0 2 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 1.3.优加换手率1.0：量小与量稳的有效结合 1.3.1.初步尝试 最容易想到的组合方式，莫过于如下两种： 方案一：量小+量稳 即采用最简单的多因子组合方式：以线性等权为例，每月月底，将所有股票的量小因子Turn20和量稳因子STR分别横截面标准化，相加得到新的因子，记为“量小+量稳”： “量小+量稳”= Turn20−mean(Turn20) std(Turn20)+ STR−mean(STR)std(STR) 东吴证券研究所 方案二：量稳/量小 即采取类似标准化的操作：每月月底，求得每只股票20日换手率的平均值和标准差，计算标准差/平均值，再做横截面市值中性化，记为“量稳/量小”。 下图4-5分别展示了“量小+量稳”因子、“量稳/量小”因子在2006/01/01-2023/03/31期间，全市场10分组以及多空对冲的净值走势；表3则将它们的绩效指标与量小因子Turn20、量稳因子STR进行了对比。 7/26 图4：“量小+量稳”因子的10分组及多空对冲净值图5：“量稳/量小”因子的10分组及多空对冲净值 250 20