量化资产配置系列报告之三：赔率因子在大类资产和行业轮动策略运用

量化资产配置系列报告之三： 赔率因子在大类资产和行业轮动策略运用 基金 2023年09月13日 相关研究报告 【平安证券】基金深度报告*量化资产配置系列报告之一：资产配置理念变迁：从收益配置、风险配置到因子配置*20230620 【平安证券】基金深度报告*量化资产配置系列报告之二：基于经济领先指数改进的美林时钟模型在国内运用*20230808 证券分析师 郭子睿投资咨询资格编号 S1060520070003 GUOZIRUI807@pingan.com.cn 研究助理 任书康一般证券从业资格编号 S1060123050035 RENSHUKANG722@pingan.com.cn 平安观点： 赔率衡量资产预期收益与亏损的比值，基于赔率的交易策略能够在获得足 够安全边际的前提下分享市场上涨的盈利，缺点在于等待盈利周期相对长。赔率交易的核心在于，寻找估值长期中枢，避开“价值陷阱”。基于估值的均值回复特征，估值指标可以较好地衡量资产赔率。我们使用市盈率、市净率、股息率和市销率构建了赔率因子体系，基于Fed模型补充了 权益风险溢价ERP，能够衡量股票对债券的相对价值，较全面地刻画了股票赔率。 我们使用统计特征分析、相关性检验、周期分析、平稳性检验研究了A股市场7大宽基指数，结果显示：上证50、沪深300、中证800、万得全A适合作为赔率交易标的，股息率DY是更合适的赔率因子；股票指数未来 累计收益与赔率因子相关性在250个交易日内迅速提升，随后在500个交易日内达到局部峰值；除上证50股息率DY均值回复周期接近3年外，其余指数DY均值回复周期约为4年；中证500、中证1000、创业板指、万得全A的赔率因子为季度趋势平稳序列，估值中枢可能呈现缓慢、线性变化，需要关注估值中枢变化。使用同样方法检验行业风格资产，结果显 示16个行业适合作为赔率交易标的，其中医药生物、轻工制造、公用事 业、商贸零售、建筑装饰适用PS因子，电子、家用电器、社会服务、钢铁、基础化工、农林牧渔、建筑材料、食品饮料适用PB因子，有色金属、交通运输适用DY因子，纺织服饰适用PE因子；各行业估值水平差异较 大，估值分位数是更为合理的归一化方法；各行业指数赔率因子均值回复周期集中在3-4年左右；在16个行业之外，传媒、电力设备、计算机、通信、环保、煤炭、机械设备、非银金融等行业赔率因子与未来收益存在短期负相关，需要警惕超涨/超跌风险。 股债轮动策略：基于赔率指标ERP(DY)的股债轮动策略能够获得显著超额收益，以万得全A为例，基于ERP(DY)的赔率策略年化收益率6.48%，夏普比0.74，相较于标的股指夏普比提高0.54。股票持仓大部分在20%-80%之间，策略择时表现较好。行业轮动策略：使用筛选后的行业及其赔率构建的行业轮动策略年化收益率11.28%，夏普比0.46，相对于万 得全A年化超额收益3.49%，通过设置对照组证明了，筛选行业及赔率因子的操作贡献了策略大部分收益。目前上证50、沪深300、中证800、万得全A的ERP(DY)均处于历史极高水平，股票赔率凸显，基于ERP(DY)的股债轮动策略给予股票较高仓位。行业中建筑装饰、农林牧渔、家用电器的赔率较高，基于赔率的行业轮动策略提示配置机会。 风险提示：1）赔率交易策略具有较长的等待盈利周期，市场短期内有进一步下跌风险。2）市场情况发生变化导致资产估值中枢发生重大改变。3）宏观经济状况、政策变化导致的策略失效。 基金报 告 基金深度报 告 证券研究报告 请通过合法途径获取本公司研究报告，如经由未经许可的渠道获得研究报告，请慎重使用并注意阅读研究报告尾页的声明内容。 正文目录 一、赔率交易理念与因子体系4 1.1赔率交易理念：寻找资产估值中枢4 1.2赔率因子体系：如何衡量性价比4 二、基于赔率的资产特征分析6 2.1沪深300适合作为赔率交易标的6 2.2宽基指数的赔率特征分析7 2.3行业风格资产的赔率特征分析11 三、基于赔率的资产配置策略15 3.1股债轮动策略15 3.2行业轮动策略17 3.3基于赔率信号的资产配置建议18 四、风险提示18 图表目录 图表1赔率因子体系4 图表2标普500PE倒数与国债收益率大小接近6 图表3沪深300PE倒数与10年国债收益率差异较大6 图表4沪深300未来一年累计收益率与市盈率倒数高度相关7 图表5绝对估值DY与沪深300未来一年累计收益率相关性较高7 图表6股指历史市盈率/股息率/市销率因子整体分布箱型图8 图表7沪深300历史市盈率PE布林带8 图表8中证500历史市净率PB布林带8 图表9沪深300历史市盈率PE分年度箱型图8 图表10中证500历史市净率PB分年度箱型图8 图表11赔率因子与宽基指数未来一年累计收益率相关性9 图表12沪深300未来收益与赔率因子相关性路径9 图表13万得全A未来收益与赔率因子相关性路径9 图表14上证50历史PE均值回复周期较长10 图表15上证50股息率DY均值回复周期较短10 图表16各宽基指数赔率因子均值回复周期10 图表17各宽基指数赔率因子平稳性11 图表18适合赔率交易的宽基指数及其关键特征11 图表19申万行业历史市盈率PE分布情况13 图表20钢铁行业历史市盈率PE走势13 图表21钢铁行业历史市净率PB走势13 图表22适合赔率交易的行业及其赔率因子与未来收益相关性、周期分析14 图表23近一半行业历史PB与未来收益率相关性在短期内呈现负相关15 图表24筛选过的行业及对应赔率因子均不存在短期相关性反转现象15 图表25股债轮动策略净值曲线与权益仓位16 图表26股债轮动策略及基准资产评价指标16 图表27行业轮动策略净值曲线18 图表28行业轮动策略评价指标18 一、赔率交易理念与因子体系 1.1赔率交易理念：寻找资产估值中枢 赔率衡量的是资产预期收益与预期亏损的比值，也称盈亏比，基于赔率的交易策略能够在获得足够安全边际的前提下分享市场上涨的盈利，但等待盈利周期相对较长，对投资者负债端的稳定性要求较高。价值投资始祖格雷厄姆的“安全边际”理 论至今被部分投资者奉若圭臬，基于赔率的交易理念在资本市场仍具有旺盛生命力。买入具有高赔率的标的能够使投资者在承担较小损失的同时，获得资产上涨的巨大收益。在资产配置中，基于赔率的交易策略往往要求投资者在资产价格较低时买入相应标的，直至资产价格反弹后获利了结。因此，相对于胜率、趋势等策略，赔率交易一般在左侧进场，是最早进场的投资者，往往要求投资者能够接受中短期的回撤或横盘，对投资者负债端的稳定性要求较高。 衡量赔率需要评估资产未来收益与亏损，估值水平可以作为赔率的替代指标。赔率交易的理念在于，估值长期围绕中枢上下波动。估值衡量的是资产价格与收益的比值，即“性价比”。由于资产定价锚定持有资产所带来的未来收益，在短期，经济周期等因素会导致大类资产估值出现较大偏离，但长期来看，资产估值会围绕中枢上下波动，呈现出显著均值回复特征。 在估值能回到中枢水平的假设下，估值因子是赔率较好的替代指标。能够大致确定资产的估值中枢，并在估值出现较大偏离时买入资产持有至估值回复，是赔率交易获利的关键。 赔率交易的前提假设在于，估值会回到其长期中枢，且资产所带来的未来现金流没有明显恶化。寻找资产估值中枢，避开“价值陷阱”，是赔率交易入场时需要认真评估的问题。在投资中，“价值陷阱”指代那些表面估值便宜但实质昂贵的资产， 一般是由于资产基本面出现严重恶化。在个股甚至行业投资中，“价值陷阱”是投资者入场时需要仔细辨别的问题，评估标的的基本面恶化属于短期因素还是长期趋势性变动，是识别“价值陷阱”的关键。重资产的夕阳行业、景气顶点的周期股、技术淘汰或赢家通吃的公司，是常见的“价值陷阱”类型。 1.2赔率因子体系：如何衡量性价比 基于估值的均值回复特征，估值指标可以较好地衡量资产赔率，我们使用估值指标构建了资产赔率因子体系。鉴于资产盈亏比的衡量较为困难，使用估值指标作为赔率因子是较实用的做法。在资产估值长期均值回归的假设下，低估值往往对应着资 产的上涨空间较大而下跌空间有限，即赔率较高。我们选取了历史市盈率、预期市盈率、历史市净率、预期市净率、股息率和市销率六个绝对估值指标构建赔率因子体系。绝对估值是估值指标体系的基础，对于单个资产择时具有重要价值。而相对估值则涉及两资产相对价值的比较，建立在绝对估值指标基础上，在多资产间择券时应用较多。 图表1赔率因子体系 因子名称 因子代码 因子含义 因子算法 历史市盈率（PE_Trailing） pe_ttm 最新每股市价为最近12个月每股收益的倍数 市盈率PE(TTM)=∑(成分股,总市值)/∑(成分股,归母净利润(TTM))注：当指数市盈率PE(TTM)为负时，做置为空值处理 预期市盈率（PE_Forward） pe_est 每股市价为未来某年预测每股收益的倍数 ∑（成份股总市值）/∑（成份股预测净利润平均值）注：预测每股收益取自对次年市场的一致预测。在个股无预测净利润平均值时，使用净利润(TTM) 历史市净率（PB_Trailing） pb_lf 普通股每股市价为每股净资产的倍数 市净率PB(LF)=∑(成分股,总市值)/∑(成分股,净资产(最新报告期LF))注：当指数市净率PB(LF)为负时，做置为空值处理 预期市净率（PB_Forward） estpb 每股市价为未来某年预测每股净资产的倍数 ∑（成份股总市值）/∑（成份股预测净资产平均值）注：在个股无预测净资产平均值时，使用净利润(TTM) 近12个月股息率（DY） dividendyied2 近12个月分配给股东的股息占股价的百分比 ∑(成分股,近12个月现金股利(税前))/∑(成分股,指数所在市场总市值)*100% 市销率（PS） ps_ttm 每股市价为过去12个月每股营业收入的倍数 市销率PS(TTM)=∑(成分股,总市值2)/∑(成分股,营业收入(TTM))注：当指数市销率PS(TTM)为负时，做置为空值处理 资料来源：Wind,平安证券研究所 Fed模型通过相对估值方法衡量股债相对性价比，提供了股债轮动策略的基本方法。该模型的发展历程可以追溯到1997年的美国货币政策报告，当时的美联储主席AlanGreenspan对股票市场的“非理性繁荣”表达了担忧，因此他的团队制定了一个股票市场估值模型帮助评估这种非理性繁荣的程度。后续Fed模型在经济学家EdwardYardeni的改进和说明下逐渐完 善，更加接近我们现在理解的估值模型：通过计算股票市场的预期收益率和长期债券收益率来判断股市的估值水平。Fed模型的发展经过多次改进和演化，从最初的简单估值模型发展到后来的资产配置模型，为投资者提供了一种参考工具，用以判断股票市场的估值状态，Yardeni在1997年至2003年的四篇报告中有以下主要观点，为我们构建赔率指标体系和研究相应规律提供了借鉴： （1）标准普尔500价格指数比预期盈利的比率（PE）与10年期债券收益率的倒数高度相关。通过将预期盈利除以债券收 益率可以计算出标准普尔500的公允价值，当实际指数大于（小于）公允价值指数时，市场被认为是过高估值的（低估值的）。并且，他明确指出Fed模型支持使用预期盈利而不是实际盈利进行估值。 （2）改进的模型中纳入了业务风险和盈利预期变量。这一模型的核心公式为： 当前盈利收益率=�+�×10年期国债收益率+�×风险溢价−�×超过未来12个月的盈利预期变量 其中风险溢价是穆迪的A级公司债券收益率与国债收益率之差，预期变量使用I/B/E/S上5年盈利增长一致预测作为代理。后两项的长期增长成分平均上被公司债券市场中的风险变量抵消，因此简化版本在历史上的效果同样出色。 （3）Fed模型在显示股票的性价比方面表现出色，当市场过高估值（低估值）时，投资者在接下来的12-24个月里可能会获得低于（高于）平均收益。Fed模型演化的资产配置模型建议投资者根据市场过高估值或低估值的程度