金融工程深度报告：结合价格动量和拥挤度的两融ETF交易策略探索

结合价格动量和拥挤度的两融ETF交易策略探索 核心观点: 两融类标的扩大为ETF交易提供更多可能性 截至2023年4月19日，沪深两市两融类ETF共249只，资产管理总规模超过1.2万亿元，已经具备了较好的交易基础。ETF作为指数跟踪工具，具有较好的资产配置价值。在ETF上实现有效的配置策略，且利用宏观对冲的逻辑，可以有效提升组合的夏普比率。同时，ETF可以进行灵活调整持仓，及时规避组合风险。在信用交易中，高夏普比率的策略，可以有效扩大收益。 结合价格扩散和明斯基时刻，充分发挥ETF优势 ETF重要的两个优势在于，第一，现有ETF的行业覆盖面不断拓展，行业差异在A股市场广泛存在，因此，主观行业轮动的方式可以有效实现主动投资收益。我们引入价格动量的相关理论，价格动量强劲的资产在下一段时间也有一个较强的增长势头。可以有助于消除一些下行扩散（或价格动量），而不牺牲所有的上行扩散。第二，ETF包含投资者的参与信息，如ETF的份额数据。类比于宏观上的明斯基时刻，一个价格动量在交易者过度拥挤时，可能会迎来拐点的出现。可以使用ETF的份额信息作为较好的拥挤度代理指标进行仓位的控制。 基于“自上而下”思路构建ETF交易策略 受经济周期、投资者情绪等影响，不同行业ETF行情轮动，基于动量和拥挤度择时构建ETF交易策略可以捕捉价格动量并降低动量结束时“明斯基”时刻的损失。首先基于动量和拥挤度选择行业，然后再选择ETF构建交易策略可获得稳健收益。 机器学习方法对ETF策略的改进 我们以均线的比较方式构建了价格动量指标，但价格动量的确认带有一定主观成分和非智能化的因素。由于判断的目标为价格上涨的可能性，因此，我们引入更加智能化的Xgboost模型用以处理价格均线之间的关系。在改进策略中，输入的变量更加直接且可以更加丰富，结果上相对于原策略也得到了有效的提升。 风险因素： 历史数据不能外推，本文仅提供数据统计和以历史数据测算提供的判断依据，不代表投资建议。 分析师马普凡 ：021-68597610 ：mapufan_yj@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130522040002 相关研究 金融工程深度报告 2023年5月5日 www.chinastock.com.cn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 目录 一、ETF发展为两融交易拓宽思路2 两融标的ETF市场概况2 ETF行业划分思路3 ETF两融细则5 二、ETF配置方法引入6 价格扩散与明斯基时刻6 价格动量计算8 拥挤度计算9 ETF配置策略构建9 回测历史收益10 三、ETF配置方法改进11 ETF配置策略缺陷11 XGBoost方法改进思路11 XGBoost改进流程12 XGBoost改进策略收益13 总结与展望14 风险因素14 参考文献15 一、ETF发展为两融交易拓宽思路 两融标的ETF市场概况 ETF即交易指数开放基金，是跟踪某一指数的可以在交易所上市的开放式基金。作为场内交易的指数型基金，ETF交易活跃，成本低廉。作为一篮子股票或其他资产的组合，ETF分散化投资降低了非系统性风险，通过不同ETF产品组合轮动可以完成对相关行业或板块配置。 随着融资融券交易机制的实施，更多ETF被逐渐纳入两融标的范围，有助于开发多空策略。截至2023年4月19日，沪深两市两融类ETF共249只，同比增加88只，资产管理总 规模约12932亿元，同比增加3848亿元，增长了42.36%。 经过多年来的快速发展，ETF资产标的已经涵盖股票、债券、商品和跨境资产四类，多种门类的投资品种为构建多样化投资组合提供了可能。截至2023年4月19日，两市共有207只股票ETF，管理资产规模10385亿元，占两融类ETF资产规模超80%。其次是跨境ETF，资产规模约2100亿元。债券ETF和商品ETF规模较小，其中4只债券ETF管理资产规模约244亿元，4只商品ETF管理资产规模约210亿元。 图1：两融类ETF市场规模变动图2：两融类ETF资产类别变动 资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院 不同资产类别ETF收益波动性存在差异。股票ETF、跨境ETF收益波动较大，股票ETF最近一年最大月度收益和最小月度收益差接近20%，跨境ETF最大、最小月度收益差超过30%，债券ETF、商品ETF收益相对平稳、波动性小，最大、最小月度收益差分别约为5%、 8%（图3）。 投资者对ETF的认可度逐渐提高，申购规模逐渐增大，自2022年3月以来，ETF累计净申购额超5000亿元。但是投资者对不同资产类别ETF偏好具有差异性，其中股票ETF、境外ETF申购规模较大，分别约为1906亿元、1081亿元，债券ETF受基数较小的影响，净申购额约99亿元。受宏观经济下行、美联储加息预期等因素消极影响，投资者净赎回商品ETF，赎回规模约35亿元。 图3：两融类ETF月度收益率变动图4：两融类ETF净申购额变动（亿元） 资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院 ETF行业划分思路 ETF是一篮子相关性较高的股票组合，根据ETF收益率和申万一级行业指数收益率相关性对股票ETF进行行业分类，以与ETF历史收益率相关性最大的申万一级行业为ETF所属行业，从而将股票类ETF（不包括宽基类ETF、海外类ETF）划分为22个行业。由于个别行业包含的ETF数量少、规模小、基金份额低，为兼顾规模和流动性，进行行业之间的适当合并。以信息技术为基础的电子、通信、传媒、计算机等新兴产业划分为TMT板块。煤炭、钢铁、基础化工、有色金属等工业类周期性行业，产品需求和价格呈现周期性波动，行业景气度与宏观经济环境高度正相关并呈现周期性循环，因此将其划分为周期板块。房地产、建筑装饰、建筑材料属于同一产业链上的上下游行业，建筑装饰、建筑材料行业表现与房地产行业息息相关，因此统一归类为房地产。银行和非银金融是整个金融机构体系的两翼，将二者归类为金融。农林牧渔、食品饮料为主要消费，家用电器等为可选消费，均属于消费类的行业。最终股票ETF被划分为TMT、金融、周期、消费、国防军工、电力设备、房地产及建筑及医药生物等8个行业。 表1：两融类股票ETF行业划分 序号 板块 申万一级行业 1 TMT 电子、通信、传媒、计算机 2 金融 银行和非银金融 3 周期 煤炭、钢铁、基础化工、有色金属和公用事业 4 消费 农林牧渔、食品饮料、社会服务、家用电器 5 国防军工 国防军工 6 电力设备 电力设备 7 房地产 房地产、建筑装饰、建筑材料 8 医药生物 医药生物 数据来源：中国银河证券研究院 股票ETF规模最大行业为TMT，包含31只ETF，总基金份额1178亿份。规模较小为房地产及建筑行业，包含4只ETF，基金份额合计133亿份，各行业包含的ETF数量、规模 处于相对合理的范围内。从流通份额来看，各行业始终保持一定的规模，且各行业所占份额基本保持稳定，因此各行业规模相对稳定且可保持一定的流动性。 图5：两融类ETF板块分布图6：两融类ETF板块流通份额变动（亿份） 资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院 行业内相关系数为行业内ETF收益率相关系数的平均值，行业间相关系数为行业间ETF 收益率相关系数的平均值。行业内部相关系数较大，行业之间相关系数较小。 受经济周期、投资者情绪等因素影响，行业行情轮动,不同行业之间的收益差距比较大，表现最好和最差行业月度收益率之差最大达到25.86%，最小也达到了8.83%，由于不同行业ETF收益差异性，ETF行业择时具有现实意义，通过行业择时增加收益率高的行业ETF配置权重可以提高策略收益率。 图7：两融类ETF板块相关系数图8：两融类ETF板块收益率 资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院资料来源：GMatrix，中国银河证券研究院 ETF两融细则 根据上交所、深交所发布的《融资融券交易实施细则（2023年修订）》，符合上市交易超过5个交易日；最近5个交易日内的日平均资产规模不低于5亿元；基金持有户数不少于2000户等规定的ETF可作为融资融券标的证券。ETF融资融券相关交易规则与股票基本一致，但也具有特殊之处。ETF具有折算率高（最高不超过90%，接近于现金管理产品、货币市场基金、国债等折算率95%上限）、申报价格限制少、可作为融券卖出价款投资标的（债券型ETF）等特点。 本报告在构建ETF策略时未涉及融资交易。融券卖出标的为ETF，申报数量为100份或其整数倍，融券成本7%，融券卖出所得价款投资于现金管理产品或货币市场基金，收益率为2%。以初始资金购买的ETF作为保证金，融券保证金比例等于ETF折算率，ETF具有较高的折算率，因此融券保证金比例高于50%下限要求。 表2：ETF两融相关规则 序号 规则 规则内容 1 保证金 ETF可以充抵保证金，折算率最高不超过90%。 2 申报数量 申报数量应当为100份或其整数倍 3 申报价格限制 无 4 期限 最长不得超过6个月 5 担保物 保证金以及融资买入的全部证券和融券卖出所得全部资金 融券卖出价款 6 用途 7融资保证金比例 8融券保证金比例 9维持担保比例 10监控比例 买券还券，偿还融资融券相关利息、费用和融券交易相关权益现金补偿，买入或申购证券公司现金管理产品、货币市场基金，以及上市的债券交易型开放式指数基金等 融资保证金比例＝保证金/（融资买入证券数量×买入价格）× 100%，融资保证金比例不得低于100% 融券保证金比例＝保证金/（融券卖出证券数量×卖出价格）× 100%，融券保证金比例不得低于50% 维持担保比例超过300%时，客户可以提取保证金可用余额中的现金、充抵保证金的证券 当融资（融券）余额占流通市值比例超过规定上限时，交易所将暂停其融资（融券）交易。ETF的监控比例为75%时，相比之下，股票的监控比例为25% 二、ETF配置方法引入 价格扩散与明斯基时刻 马科维茨投资组合理论标志着现代投资组合理论的开端，包括均值-方差模型和投资组合有效边界模型。马科维茨投资组合理论以资产历史收益率方差（标准差）代表资产风险，但是方差或标准差仅能在资产收益服从正太分布的情况下才能代表资产收益风险。随着投资组合理论研究深入，相关研究发现资产收益分布并非完全对称，可能表现出尖峰、肥尾等特征，具有相同均值、方差的资产可能具有不同的偏度、峰度，同时，受羊群效应等非理性因素影响，在资产价格下跌时其收益率波动具有集聚特征，因此方差并不能完全代表资产风险。基于马科维茨投资组合理论上述缺陷，在构建投资组合时需要行之有效的方法规避股票价格下跌风险。 价格动量是牛顿第一定律在金融市场的应用。即正的价格势头意味着在最近一段时间内价格走势优于平均资产的资产在下一段时间内也将优于平均资产。也就是说，资产价格往往具有趋势趋势性。但价格的势头只存在一段时间，并不是无限期的。因此，在行业存在差异且不断轮转的情况下，使用价格动量便能够动态的增持一些增长势头好的资产，而减持一些增长势头不好的资产。 随着时间的推移，股票行业的潜在价值范围远远高于一种高质量的固定收益工具。而根据价格动量的相关理论，价格动量强劲的资产在下一段时间也有一个较强的增长势头。也就解释了为什么使用价格动量因子可以有助于消除一些下行扩散（或价格动量），而不牺牲所有的上行扩散。而安全的固定收益是不同的，其潜在价值的波动范围窄，下行扩散也较小。因此为了可以获得更高的收益的同时减少损失，可以基于价格动量动态的决定是否配置固定收益。 图9：固定收益潜在价值图10：股票潜在价值 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 150 140 130 120 110 100 90 80 7