金工定期报告：量稳换手率STR选股因子绩效月报

金工定期报告20231019 证券研究报告·金融工程·金工定期报告 量稳换手率STR选股因子绩效月报 20230930 量稳换手率STR因子多空对冲绩效（全市场）：2006年1月至今，量稳换手率STR因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为42.83%，年化波动为14.29%，信息比率为3.00，月度胜率为76.89%，月度最大回撤为10.58%。 10月份量稳换手率STR因子收益统计：在全体A股中，10分组多头组合的收益率为1.00%，10分组空头组合的收益率为-4.25%，10分组多空对冲的收益率为5.24%。 量稳换手率STR因子选股模型简介：从考察日频换手率稳定性的角度，我们构造了量稳换手率因子STR（TheStabilityofTurnoverRate）。因子计算过程简单，且效果优秀。在回测期2006/01/01-2021/04/30内，以全体A股为研究样本，STR因子的月度IC均值为-0.079，年化ICIR为 -2.72；10分组多空对冲的年化收益为42.99%，年化波动为14.51%，信息比率为2.96，月度胜率为77.60%，最大回撤为11.08%，表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因子。另外，在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净STR因子仍然具备不错的选股能力。 风险提示：模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。 2023年10月19日 证券分析师高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理凌志杰 执业证书：S0600123040053 lingzhj@dwzq.com.cn 相关研究 《量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》 2021-05-15 《量稳换手率STR选股因子绩效月报20230731》 2023-08-01 1/14 东吴证券研究所 内容目录 1.量稳换手率STR因子绩效回顾4 2.附录：量稳换手率STR因子选股模型简介6 2.1.基于传统换手率的量稳换手率STR因子6 2.2.纯净量稳换手率STR因子的选股能力10 2.3.新因子的参数敏感性12 2.4.新因子的多空收益分解13 3.风险提示13 2/14 东吴证券研究所 图表目录 图1：量稳换手率STR因子10分组及多空对冲净值走势（2006/02-2023/10）5 图2：量稳换手率STR因子多头净值10月走势6 图3：量稳换手率STR因子10分组及多空对冲净值走势7 图4：STR剔除Turn20、PctTurn20后的10分组及多空对冲净值走势8 图5：STR_deVol20因子的10分组及多空对冲净值走势9 图6：纯净STR因子的10分组回测及多空对冲净值走势11 图7：STR、传统换手率多空对冲净值(回看40日)12 图8：STR、传统换手率多空对冲净值(回看60日)12 表1：量稳换手率STR因子的10分组多空对冲绩效指标（2006/02-2023/10）5 表2：Turn20、PctTurn20、STR因子的10分组多空对冲绩效指标7 表3：量稳换手率STR因子的分年度表现8 表4：STR因子、STR_deVol20因子的10分组多空对冲绩效指10 表5：STR因子与常用Barra风格因子的相关系数11 表6：纯净STR因子的分年度表现11 表7：STR、传统换手率因子的10分组多空对冲绩效指标（回看40、60日）13 表8：量稳换手率STR因子的多空收益分解13 3/14 东吴证券研究所 1.量稳换手率STR因子绩效回顾 在传统的量价选股模型中，换手率因子的表现一直可圈可点。以20日换手率为例 （每月月底计算每只股票过去20个交易日的日均换手率，并做市值中性化处理），2006/01/01-2021/04/30，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-2.10，多空对冲的年化收益为33.41%，信息比率为1.90，月度胜率为71.58%。 换手率因子的IC为负，表明其选股逻辑为：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。虽然换手率因子的表现一直不错，但在本系列的第三篇报告《量价配合视角下的新换手率因子》和第四篇报告《换手率分布均匀度，基于分钟成交量的选股因子》中，我们曾提到，换手率因子的 逻辑其实也存在缺陷。我们做了一个简单的测算：每月月底，按照换手率因子Turn20 对所有股票进行10分组后，计算下个月，每个组内成分股月收益的横截面标准差，最后所有月份取平均值。我们发现，随着换手率因子的逐渐增大，10组股票的组内收益标 准差呈现递增的形态。这个结果表明，在换手率最大的分组中，组内成分股未来收益的 差异较大，既有大跌的股票，也有大涨的股票；但在换手率因子看来，这组股票整体偏空，因此我们误判了许多未来大涨的样本。 在本系列的前两篇报告中，我们分别从日频数据和分钟数据出发，对传统换手率因子进行了改进。《量价配合视角下的新换手率因子》，利用日频数据，重点讨论了“换手率vs换手率变化率”，发现换手率的相对变化，比其绝对数值更为重要；最后再配合价格信息，对每日换手率的权重进行了调整。《换手率分布均匀度，基于分钟成交量的选股因子》，则从分钟数据入手，在计算分钟换手率波动性的基础上，构造了新的选股因子UTD（theUniformityofTurnoverRateDistribution）。 在前述研究的基础上，我们于2021年4月发布报告《“技术分析系拥抱选股因子”系列研究（七）：量稳换手率选股因子——量小、量缩，都不如量稳？》，利用最简单的日频数据，同时参考UTD因子的研究思路，从考察“日频换手率稳定性”的角度，构建了效果优秀的量稳换手率STR因子。 2006年1月至今，量稳换手率STR因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为42.83%，年化波动为14.29%，信息比率为3.00，月度胜率为76.89%，月度最大回撤为10.58%。 4/14 东吴证券研究所 图1：量稳换手率STR因子10分组及多空对冲净值走势（2006/02-2023/10） 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表1：量稳换手率STR因子的 10 分组多空对冲绩效指标（2006/02-2023/10） 全体A股 年化收益率 42.83% 年化波动率 14.29% 信息比率 3.00 月度胜率 76.89% 最大回撤率 10.58% 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 在全体A股中，10月份量稳换手率10分组多头组合的收益率为1.00%，10分组空头组合的收益率为-4.25%，10分组多空对冲的收益率为5.24%。 在全体A股中，选量稳换手率STR因子值最小的10%，等权重构成量稳换手率STR 组合。该组合在2023年10月的净值走势如图2所示。 5/14 东吴证券研究所 图2：量稳换手率STR因子多头净值10月走势 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 2.附录：量稳换手率STR因子选股模型简介 2.1.基于传统换手率的量稳换手率STR因子 本节内容，我们继续利用日频数据，从考察“日频换手率稳定性”的角度，构造选股因子。具体操作步骤如下： （1）每月月底，回溯每只股票过去20个交易日，计算其20日换手率的标准差； （2）在横截面上做市值中性化处理，即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）。 回测结果显示，2006/01/01-2021/04/30期间，STR因子在全体A股中的月度IC均值为-0.079，RankIC均值为-0.109，年化ICIR为-2.72，年化RankICIR为-3.34。下图展示了STR因子的10分组及多空对冲净值走势，表2比较了STR、PctTurn20、Turn20因子的多空对冲绩效指标，表3则报告了STR因子各年度的表现情况。在整段回测期内，量稳换手率因子的年化收益为42.99%，年化波动为14.51%，信息比率为2.96，月度胜率为77.60%，最大回撤为11.08%，其表现大幅优于传统换手率和换手率变化率因 6/14 东吴证券研究所 子。这告诉我们：在根据换手率对股票进行评价时，换手率的绝对数值、相对变化固然重要，但换手率的稳定性也同样不容忽视，且回测结果显示，稳定性中包含的选股信息更为有效。换言之，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，即换手率的稳定性较高，那么这只股票下个月仍然有大涨的希望。 图3：量稳换手率STR因子10分组及多空对冲净值走势 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表2：Turn20、PctTurn20、STR因子的10分组多空对冲绩效指标 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 7/14 东吴证券研究所 表3：量稳换手率STR因子的分年度表现 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 相关性检验表明，STR因子与传统换手率、换手率变化率因子，是存在较高相关性的。因此，我们将STR因子对Turn20、PctTurn20做正交化处理，检验残差的选股效果。 图4：STR剔除Turn20、PctTurn20后的10分组及多空对冲净值走势 8/14 东吴证券研究所 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 回测结果显示，剔除Turn20、PctTurn20的信息后，残差仍然具备一定的选股能力，2006/01/01-2021/04/30期间，其月度IC均值为-0.029，年化ICIR为-2.02；全市场10分组多空对冲的年化收益为10.61%，年化波动为8.67%，信息比率为1.22，月度胜率为63.93%，最大回撤为8.65%。 另外，由于在STR因子的计算过程中，我们用到了标准差，因此自然也需要考察其与传统波动率因子的相关性。传统波动率因子Vol20定义为，每月月底回看每只股票过去20个交易日，计算20个日收益率的标准差，并做横截面市值中性化处理。检验得到，STR因子与Vol20因子的平均月度相关系数为0.59。 同样地，我们将STR因子对Vol20做正交化处理，取残差定义为STR_deVol20，考察其选股能力。下图5展示了STR_deVol20因子的10分组及多空对冲净值走势。2006/01/01-2021/04/30期间，STR_deVol20因子的月度IC均值为-0.070，年化ICIR可达-3.58；全市场10分组多空对冲的年化收益为32.98%，年化波动为10.49%，信息比率为3.14，月度胜率为77.60%，最大回撤为7.65%。可以发现，相比于STR因子，剔除波动率之后的STR_deVol20因子，虽然在收益端有所损失，但稳定性反而得到了明显提升。 图5：STR_deVol20因子的10分组及多空对冲净值走势 9/14 东吴证券研究所 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表4：STR因子、STR_deVol20因子的10分组多空对冲绩效指 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 2.2.纯净量稳换手率STR因子的选股能力 得到了新因子后，我们考察其与市场常用风格因子的相关性。仍以全体A股为研究样本，以2007/01/01-2021/04/30为回测时间段，下表5展示了STR与常用Barra风格因子的相关系数。 10/14 东吴证券研究所 表5：STR因子与常用Barra风格因子的相关系数 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 为了剔除上述因子和行业的干扰，我们每月月底将STR因子对Barra因子和31个申万一级行业虚拟变量进行回归，取残差为纯净新因子，检验其效果。下图6展示了纯净STR因子