金融工程周报：跟踪周报：因子转向，规模较佳

$研究|金融工程周报 2023-05-22 跟踪周报：因子转向，规模较佳 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 $Ⓒß½ $$300 $Ⓒ 130 119 180 11 111 140 107 103 0/70/80/90/100/110/103/103/03/303/4 100 报告要点 本文回顾了上周财务因子、Barra风格量价因子和101算法因子体系$最近一周的单因子表现。上周财务因子多为正向预测能力，但选能力最佳权益乘 呈现正向选能力。量价体系$，上周市场风格猛烈切换，主要因子转向，在绝对值上更具意义的是规模、换手和波动类因子，其他因子则表现较一般，上周市场略有回升，但基于因子方向的巨幅变化，风格择时效果羸弱，可整体维持较均衡配置。 摘要： 最近一周的单因子表现(全行业)：上周三大体系$权益乘、size_lncap(市值规模)、alpha032(趋½类)表现最好。 单因子在时间序列上的表现：上周A横盘震荡，整体小幅上涨，半以上$一级行业取得负收益。上周量价体系$，流动性与波动率类因子RankIC呈现出一定的反向趋½，规模类因子RankIC延续负向趋½，其余因子RankIC则暂无明显变化；财务体系$，财务因子RankIC均值分化，杠杆类因子表现较佳。 $一级行业的单因子表现：上周防军工涨幅最大，行业内流动比率、 hist_beta(历史贝塔)、alpha101(反转类)表现最好，传媒跌幅最大，行业内存 周转率、long_term_historical_alpha(长历史alpha)、alpha021(趋½类)表现最好。 金融工程团队 研究员：周通 021-80401733 zhoutong@citicsf.com从业资格号F3078183投资咨询号Z0018055 重要提示：本报告非交易咨询业务项下服务，其$的观点和息仅作参考之用，不构成对任何人的投资建议。$不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。如本报告涉及行业分析或上市公司相关内容，旨在对市场及其相关性进行比较论证，列举解释Ⓒ种相关特性及潜在风险，不涉及对其行业或上市公司的相关推荐，不构成对任何主体进行或不进行某项行为的建议或意见，不得将本报告的任何内容据以作为$所作的承诺或声明。在任何情况下，任何主体依据本报告所进行的任何作为或不作为，$不承担任何责任。 $金融工程周报 目录 摘要：1 一、最近一周的单因子表现3 （一）财务因子表现3 （二）Barra风格因子表现3 （三）算法挖掘/机器学习因子表现3 二、$一级行业的单因子表现4 （一）财务因子表现4 （二）Barra风格因子表现5 （三）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 （一）财务类因子表现8 （二）量价类因子表现9 附录1：Barra的大类风格因子体系–因子构建方法10 附录2：算法挖掘/机器学习因子体系–因子构建方法11 附录3：算法挖掘/机器学习因子体系–使用公式一览12 附录4：单因子评价方法13 免责声明14 图目录 图表1：财务因子RankIC均值-全行业3 图表2：Barra风格因子RankIC均值-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：财务因子表现（$一级行业）4 图表5：Barra风格因子表现（$一级行业）6 图表6：算法挖掘/机器学习体系因子表现（$一级行业）7 图表7：财务因子短周下的单因子表现（RankIC累加值）8 图表8：财务因子长周下的单因子表现（RankIC累加值）8 图表9：短周下的单因子表现（RankIC累加值）9 图表10：长周下的单因子表现（RankIC累加值）9 图表11：Barra大类风格因子体系（量价类）10 图表12：算法挖掘/机器学习因子体系（部分）11 图表13：算法挖掘/机器学习因子体系使用公式一览12 一、最近一周的单因子表现 （一）财务因子表现 使用近一周的据回测，财务因子里面选能力最佳的权益乘。 图表1：财务因子RankIC均值-全行业 基每 本 每净 资 BPS EPS(%) 收产总净 益资资总 TTM TTM 同同产产资比比收净产增增益利周长长率率转 率率率 0.15 每 增 比 同 额 经营活动产生 销存长的 售流率现权 净动周金益 利比转流乘 率率率净 0.1 0.05 0 -0.05 -0.1 -0.15 资料来源：同花顺$研究所 （二）Barra风格因子表现 使用近一周的据回测，Barra风格因子里面选能力最佳的是size_lncap。 annualized_traded_value_ratio 图表2：Barra风格因子RankIC均值-全行业 cumulative_range long_term_historical_alpha long_term_relative_strength annual_share_turnover quarterly_share_turnover monthly_share_turnover hist_alpha daily_std hist_sigma relative_strength midcap size_lncap hist_beta 0.15 0.1 0.05 0 -0.05 -0.1 -0.15 资料来源：同花顺$研究所 （三）算法挖掘/机器学习因子表现 使用近一周的据回测，算法挖掘/机器学习因子里面选能力最佳的是 alpha032。 alpha101 alpha053 alpha051 alpha049 alpha046 alpha043 alpha032 alpha028 alpha023 alpha021 alpha009 alpha006 图表3：算法挖掘/机器学习因子RankIC均值–全行业 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 -0.02 -0.04 -0.06 资料来源：同花顺$研究所 二、$一级行业的单因子表现 （一）财务因子表现 使用$一级行业分类，计算行业内财务标的RankIC和IC_IR。可以发现，不同行业的最佳因子，无论是按RankIC还是按RankIC_IR,均差异明显。财务标本身就具有行业特性，且于不同行业间上市公司本身特质差别较大，将单一因子均匀的应用于全市场选会具有较大的风险。 图表4：财务因子表现（$一级行业） 成分 行业 最佳因子 RankIC 最佳因子 代码 分类 （按RankIC均值） 均值 （按RankIC_IR） RankIC_IR CI005001 47 石油石化 权益乘 -0.126 销售净利率 1.114 CI005002 36 煤炭 每净资产BPS同比增长率 0.108 权益乘 -1.587 CI005003 111 有色金属 净资产净利率TTM -0.116 存周转率 -1.093 电力及公 CI005004 170 权益乘 -0.125 权益乘 -1.031 用事业 CI005005 52 钢铁 销售净利率 0.350 存周转率 -5.764 CI005006 360 基础化工 流动比率 0.127 流动比率 2.668 CI005007 132 建筑 流动比率 0.185 流动比率 4.135 CI005008 81 建材 净资产净利率TTM 0.134 权益乘 -1.136 CI005009 128 轻工制造 权益乘 -0.163 流动比率 1.820 CI005010 405 机械 权益乘 -0.118 权益乘 -6.062 电力设备 CI005011 257 净资产净利率TTM -0.118 流动比率 2.293 及新能源 CI005012 86 防军工 流动比率 0.067存周转率-0.874 CI005013 172 汽车 权益乘 基本每收益同比增长率-0.238-47.094EPS(%) CI005014 112 贸零售 权益乘 -0.100权益乘-1.319 消费者服 每经营活动产生的现金 CI005015 50 务 流净额同比增长率 0.126总资产周转率1.025 CI005016 75 家电 权益乘 每经营活动产生的现金流净-0.073-0.588额同比增长率 CI005017 89 纺织服装 权益乘 -0.117权益乘-4.305 基本每收益同比增长率 基本每收益同比增长率 CI005018 352 医药 0.044 0.656 EPS(%) EPS(%) CI005019 112 食Ⓒ饮料 净资产净利率TTM -0.071 总资产周转率 -0.308 每经营活动产生的现金 CI00502088农林牧渔 流净额同比增长率 每经营活动产生的现金流净0.1041.010额同比增长率 基本每收益同比增长率 CI00502137银行 EPS(%) 每经营活动产生的现金流净-0.110-0.777额同比增长率 非银行金基本每收益同比增长率 CI005022 69 每净资产BPS同比增长率 0.051 -0.308 融 EPS(%) CI005023 127 房地产 权益乘 -0.312 存周转率 5.760 CI005024 116 交通运输 销售净利率 -0.121 销售净利率 -1.218 基本每收益同比增长率 CI005025 287 电子 -0.076 权益乘 -0.881 CI005026 120 通 EPS(%)流动比率 0.092 权益乘 -0.946 CI005027 261 计算机 每净资产BPS同比增长率 -0.062 存周转率 -1.603 CI005028 149 传媒 存周转率 0.140 存周转率 1.259 CI005029 57 综合 权益乘 -0.148 权益乘 -4.155 CI005030 17 综合金融 流动比率 0.297 流动比率 1.104 资料来源：同花顺$研究所 （二）Barra风格因子表现 使用$一级行业分类，本文首先计算基于Barra风格因子体系的单因子RankIC和RankIC_IR值。可以发现，不同行业的最佳因子，无论是按RankIC还是按RankIC_IR,均差异明显。这可能是由于不同行业间上市公司本身特质差别较大，以此导致的上市公司权益回报率对因子的敏感性的天差地别。 图表5：Barra风格因子表现（$一级行业） 代码 成分 行业分类 最佳因子（按RankIC均值） RankIC 均值 最佳因子（按RankIC_IR） RankIC_IR CI005001 47 石油石化 relative_strength 0.124 hist_sigma 0.419 CI005002 36 煤炭 long_term_relative_strength 0.206 annualized_traded_value_ratio 1.036 CI005003 111 有色金属 size_lncap 0.243 annualized_traded_value_ratio 1.427 CI005004 170 电力及公 用事业 size_lncap 0.186 size_lncap 1.780 CI005005 52 钢铁 hist_sigma 0.400 quarterly_share_turnover 2.626 CI005006 360 基础化工 size_lncap 0.183 hist_alpha 2.038 CI005007 132 建筑 size_lncap 0.158 long_term_historical_alpha 1.171 CI005008 81 建材 size_lncap 0.183 hist_alpha 1.708 CI005009 128 轻工制造 size_lncap 0.173 long_term_historical_alpha 1.174 CI005010 405 机械 size_lncap 0.086