基于四轮驱动和拥挤度的行业多空轮动模型

今RankIC均值6.13%，多空年化收益7.6%，2021年9月之后不同时间维度下的传统动量因子有效性均下滑明显。 基于四轮驱动优化多头组合：通过将“四轮驱动”策略中的时序行业信号映射成截面数据，融入到12个月夏普比率因子中，可以有效提升多头组合的表现。优化后的多头组合年化收益提升显著至18.6%，RankIC均值提升至9.57%，ICIR为1.17，RankIC胜率65.43%。 基于拥挤度优化空头组合：当动量演绎到一定程度时，往往会出现交易量拥挤的现象，进而影响动量因子的有效性。经过拥挤度优化的空头年化收益明显降低至-10.33%，多空年化收益为31.15%，RankIC均值显著提升至11.46%，ICIR显著提升至1.51，RankIC胜率提升至72.84%。 10月行业组合推荐：电力设备、通信、计算机、非银金融、汽车 杨勇分析师 2023年10月17日 基于四轮驱动和拥挤度的行业多空轮动模型 传统动量因子：夏普比率回测表现优于区间涨跌幅，2017年至 金融工程主题报告 证券研究报告 SAC执业证书编号：S1450518010002 yangyong1@essence.com.cn 侯向哲分析师 SAC执业证书编号：S1450522110002 houxz@essence.com.cn 相关报告或都在等技术面的机会-安 2023-10-15 信金工大市研判周报企稳有望，低位弹性品种优 2023-10-08 先-安信金工大市研判周报基金跟踪周报：资金流入中 2023-09-24 小盘风格ETF，基金增仓电子耐心直到节后-安信金工大 2023-09-17 市研判周报逢低关注科技成长-安信金 2023-09-10 工大市研判周报 风险提示：根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。 内容目录 1.A股历年行业涨跌分化明显3 2.传统动量因子4 3.基于“四轮驱动”优化动量因子多头组合6 4.基于拥挤度优化动量因子空头组合8 5.风险提示10 图表目录 图1.A股历年行业涨跌分化明显3 图2.北向因子失效严重3 图3.1个月动量组合净值4 图4.1个月动量组合结果统计4 图5.6个月动量组合净值4 图6.6个月动量组合结果统计4 图7.12个月动量组合净值5 图8.12个月动量组合结果统计5 图9.6个月夏普动量组合净值5 图10.6个月夏普动量组合结果统计5 图11.12个月夏普动量组合净值6 图12.12个月夏普动量组合结果统计6 图13.“四轮驱动”模型6 图14.“四轮驱动”信号事件研究7 图15.“四轮驱动”信号的截面表现7 图16.多头优化后动量组合8 图17.多头优化后动量组合结果统计8 图18.建筑装饰历史拥挤情况8 图19.拥挤组合与非拥挤组合对比测试9 图20.多空优化后动量组合9 图21.多空优化后动量组合结果统计9 1.A股历年行业涨跌分化明显 A股行业风格每年分化程度高，按申万一级行业口径统计，2017年至今每年行业极差平均高达65.55%，不同板块赛道的Beta差异显著，所以对行业轮动方向的判断变得十分必要。 图1.A股历年行业涨跌分化明显 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 近两年，量价因子中里表现较好的北向因子明显失效，动量因子也阶段性表现较差，如何构建更稳定的动量因子显得尤为重要。 图2.北向因子失效严重 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 2.传统动量因子 传统的行业动量因子通常以该行业过去固定区间的收益率来进行刻画，我们以申万一级行业作为测试集，时间区间为2017年至今，将因子打分排序前5的行业作为多头组合、因子打分排序后5的行业作为空头组合，从1个月、6个月、12个月等不同时间维度对于动量因子进行了测试。 从月频测试结果来看，12个月收益率因子的结果相对更好一些，RankIC均值6.11%，信息比率0.61，RankIC胜率59.26%，其中多头组合年化收益为1.69%，空头组合年化收益-3.66%，多空组合年化收益4.52%。但从净值曲线不难看出，不同时间维度下的动量因子自21年9月份之后有效性均明显降低。 图3.1个月动量组合净值图4.1个月动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 图5.6个月动量组合净值图6.6个月动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 图7.12个月动量组合净值图8.12个月动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 考虑到不同行业的波动率不一样，仅用收益率来描述动量可能还不够，因此，我们用6个月 以及12个月的行业夏普比率作为动量做了进一步的测试。 图9.6个月夏普动量组合净值图10.6个月夏普动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 图11.12个月夏普动量组合净值图12.12个月夏普动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 不同时间维度的夏普比率相较于区间涨跌幅的RankIC均值和多空年化收益均有提升，12个月夏普因子RankIC均值为6.13%，信息比率0.61，RankIC胜率58.02%，多头年化收益4.02%，空头年化收益-4.13%，多空年化收益7.6%，夏普比率相较于区间收益率有更好的分组效果，但在21年9月份之后，同样面临着动量因子失效的问题。 3.基于“四轮驱动”优化动量因子多头组合 我们在前期的两篇报告《四轮驱动—行业轮动新框架》以及《四轮驱动优化—ETF模拟组合Sharpe超过2》中从四种技术形态出发，仅使用技术指标、K线形态在时序层面构建了行业买入信号，构建逻辑以及回测结果在两篇报告中均有详细描述，这里不再赘述。由于是时序信号，所以之前的组合构建过程较为繁琐，面临调仓繁琐、需要持续调平衡等诸多问题。在之前的测试中，“四轮驱动”信号的有效性持续较长，这也与月频持仓时间较为吻合，这里我们尝试将行业的时序信号截面化，并融入到传统的动量因子中。 图13.“四轮驱动”模型 资料来源：安信证券研究中心整理 首先以事件驱动的形式，测试“四轮驱动”信号的效果及持续性，这将决定我们在截面化处理时涵盖多长时间内的信号，以及是否对时间较久的信号做额外处理。我们考察信号发出后60个交易日内的累计绝对收益以及相对于行业等权指数的累计超额收益曲线，从下图的结果 不难看出，“四轮驱动”行业信号无论是绝对收益还是超额收益都相对稳定，前20个交易日的超额收益累积的较快，20~40日超额收益有所放缓，40~60日几乎没有明显的超额收益。图14.“四轮驱动”信号事件研究 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 为了进一步验证信号表现与发出时间的关系，我们每个月底将所有行业分为3个组合，观察后续表现： 1）20个交易日内发出“四轮驱动”信号的行业中，距离当前时间较近的一半； 2）20个交易日内发出“四轮驱动”信号的行业中，距离当前时间较远的一半； 3）20个交易日内未发出“四轮驱动”信号的行业。 结果如下图所示，近20个交易日发出过“四轮驱动”信号的行业在未来一个月表现明显优于未发出过信号的行业，同时，距离当前时间更近的信号组合明显表现更优。 图15.“四轮驱动”信号的截面表现 基于上述结论，这里重新定义截面的行业排序规则：有信号行业优先于无信号行业排序，其中有信号行业内部按时间排序，无信号行业按12个月夏普动量排序，并以此进行新的分组测试。 经过优化后的组合多头年化收益显著提升，由4.02%提升至18.6%，RankIC均值提升至9.57%，ICIR为1.17，RankIC胜率65.43%。 图16.多头优化后动量组合图17.多头优化后动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 4.基于拥挤度优化动量因子空头组合 当动量演绎到一定程度时，往往会出现交易量拥挤的现象，进而影响动量因子的有效性，这里我们尝试对行业的拥挤情况进行判断，并优化上述动量因子的空头组合，我们采用的拥挤度定义如下：计算每个行业近5日成交金额占比，如果高于过去3年95%分位点，则判定该行业处于拥挤状态。 以建筑装饰行业为例，近一年该行业的多次阶段性顶部通常伴随着成交金额占比接近历史极值的情形，通过监控行业的拥挤度情况，可以有效降低动量因子所带来的高位风险。 图18.建筑装饰历史拥挤情况 为了进一步定量描述拥挤度对于动量组合的影响，我们首先将行业分为拥挤组与非拥挤组进行对比测试，整体上看拥挤组合相较于非拥挤组合在区间内有明显的低收益，因此可以通过拥挤度指标来有效规避强动量行业的高位风险。 图19.拥挤组合与非拥挤组合对比测试 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 基于上述结论，我们对动量组合的空头组合进行优化，首先将拥挤行业排序靠后，之后按12 个月夏普比率排序选出弱动量的空头组合。 在考虑拥挤度后的动量组合中，空头年化收益明显降低至-10.33%，多空年化收益为31.15%，RankIC均值显著提升至11.46%，ICIR显著提升至1.51，RankIC胜率提升至72.84%。 图20.多空优化后动量组合图21.多空优化后动量组合结果统计 资料来源：安信证券研究中心整理，WIND资料来源：安信证券研究中心整理，WIND 当前10月多头组合行业推荐：电力设备、通信、计算机、非银金融、汽车 5.风险提示 根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。 1）本报告主要依托行业过去历史走势的统计规律，从定量的角度对各行业在运行过程中可能的上涨机会进行测算。考虑到价格波动具有较大的不确定性，基于历史走势得到的统计规律以及模型有可能发生失效风险，因此本系列报告中提到的任何行业信号都是一定概率下的潜在机会，仅仅只能作为分析参考，不能据此作为买入或卖出的投资建议。 2）本系列报告所用的数据均来源于WIND资讯终端，不涉及到任何未公开信息。 分析师声明 本报告署名分析师声明，本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，勤勉尽责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合规、研究方法专业审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依据，特此声明。 本公司具备证券投资咨询业务资格的说明 安信证券股份有限公司（以下简称“本公司”）经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司及其投资咨询人员可以为证券投资人或客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或间接的有偿咨询服务。发布证券研究报告，是证券投资咨询业务的一种基本形式，本公司可以对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向本公司的客户发布。 何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。 本报告基于已公开的资料或信息撰写，但本公司不保证该等信息及资料的完整性、准确性本报告所载的信息、资料、建议及推测仅反映本公司于本报告发布当日的判断，本报告中的证券或投资标的价格、价值及投资带来的收入可能会波动。在不同时期，本公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态，本公司将随时补充、更新和修订有关信息及资料，但不保证及时公开发布。同时，本公司有权对本报告所含信息在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以本公司向客户发布的本报告完整版本为准，如有需要，客户可以向本公司投资顾问进一步咨询。 在法律许可的情况下，本公司及所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的