金工定期报告：信息分布均匀度UID选股因子绩效月报

金工定期报告20231101 证券研究报告·金融工程·金工定期报告 信息分布均匀度UID选股因子绩效月报 20231031 信息分布均匀度UID因子多空对冲绩效（全市场）：2014年1月至今，信息分布均匀度UID因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为29.85%，年化波动为9.46%，信息比率为3.15，月度胜率为81.20%，月度最大回撤为4.73%。 10月份信息分布均匀度UID因子收益统计：在全体A股中，10分组多头组合的收益率为0.06%，10分组空头组合的收益率为-0.39%，10分组多空对冲的收益率为0.45%。 信息分布均匀度UID因子选股模型简介：利用个股分钟数据，在计算每日高频波动率的基础上，构建信息分布均匀度UID因子。在回测期2014/01/01-2020/07/31内，以全体A股为研究样本，UID因子的月度IC均值为-0.059，RankIC均值为-0.074，年化ICIR为-4.19，年化RankICIR 为-4.23；5分组多空对冲的年化收益为21.32%，年化波动为5.84%，信息比率为3.65，月度胜率为83.12%，最大回撤为2.18%，选股效果大幅优于传统波动率因子。在剔除了市场常用风格和行业的干扰后，纯净UID因子仍然具备不错的选股能力，其年化ICIR仍可达到-3.17，全市场5分组多空对冲的年化收益为12.96%，信息比率为2.61，月度胜率为75.32%，最大回撤仅为1.22%。 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；模型测算可能存在相对误差，不构成实际投资建议。 2023年11月01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 《“波动率选股因子”系列研究 （二）：换手率分布均匀度，基于高频波动率的选股因子》 2020-09-01 《信息分布均匀度UID选股因子绩效月报20230930》 2023-10-18 1/15 东吴证券研究所 内容目录 1.信息分布均匀度UID因子绩效回顾4 2.附录：信息分布均匀度UID因子选股模型简介5 2.1.波动的波动：信息分布的均匀度5 2.2.纯净UID因子的表现10 2.3.UID因子的参数敏感性11 2.4.其他样本空间的情况12 2.5.信息冲击对价格涨跌作用的对称性13 3.风险提示14 2/15 东吴证券研究所 图表目录 图1：信息分布均匀度UID因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/10）4 图2：信息分布均匀度UID因子多头净值10月走势5 图3：信息分布均匀度UID因子5分组回测净值走势7 图4：UID因子、VOL20因子5分组多空对冲净值走势7 图5：UID_deVOL20因子5分组回测及多空对冲净值走势9 图6：纯净UID因子5分组回测及多空对冲净值走势10 图7：新旧波动率因子5分组对冲净值（回看40日）12 图8：新旧波动率因子5分组对冲净值（回看60日）12 表1：信息分布均匀度UID因子的10分组多空对冲绩效指标（2014/01-2023/10）5 表2：UID因子、VOL20因子的IC信息及5分组多空对冲绩效指标8 表3：信息分布均匀度UID因子分年度表现8 表4：UID_deVOL20因子分年度表现9 表5：UID因子与Barra风格因子相关系数10 表6：纯净UID因子分年度表现11 表7：新旧波动率因子5分组多空对冲绩效指标（回看40、60日）12 表8：沪深300、中证500成分股多空对冲绩效指标12 表9：信息冲击对价格涨跌作用的对称性13 3/15 东吴证券研究所 1.信息分布均匀度UID因子绩效回顾 “低波异象”自2006年被发现以来，就一直是金融实证领域关注的热点问题。东吴金工借鉴前人经验，开拓创新，推出“波动率选股因子”系列研究，旨在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上，进行一系列新的探索。 在第一篇报告《寻找特质波动率中的纯真信息——剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子》中，我们从学术界发现的“波动聚集现象”出发，对传统波动率因子提出了一种简单朴素而又效果优秀的改进方案：在传统因子的计算过程中，只需增加1行代码， 就可以实现信息比率从1.5到2.2的提升。 但“纯真波动率因子”也存在局限性，它与传统因子的相关性仍然较高，在实际应用中，纯真因子或许只能替换原来的传统因子，而不足以做为一个携带足够增量信息的新因子，加入到已有的因子库中。 在前述研究的基础上，我们于2020年9月发布报告《“波动率选股因子”系列研究 （二）：换手率分布均匀度，基于高频波动率的选股因子》，借助涨跌幅的分钟数据，对传统换手率因子进行改进，构造换手率分布均匀度因子UID。 2014年1月至今，信息分布均匀度UID因子在全体A股中，10分组多空对冲的年化收益为29.85%，年化波动为9.46%，信息比率为3.15，月度胜率为81.20%，月度最大回撤为4.73%。 图1：信息分布均匀度UID因子10分组及多空对冲净值走势（2014/01-2023/10） 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 4/15 东吴证券研究所 表1：信息分布均匀度UID因子的10分组多空对冲绩效指标（2014/01-2023/10） 全体A股 年化收益率29.85% 年化波动率9.46% 信息比率3.15 月度胜率81.20% 最大回撤率4.73% 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 在全体A股中，10月份信息分布均匀度UID因子10分组多头组合的收益率为 0.06%，10分组空头组合的收益率为-0.39%，10分组多空对冲的收益率为0.45%。 在全体A股中，信息分布均匀度因子值最小的10%，等权重构成信息分布均匀度UID组合。该组合在2023年10月的净值走势如图2所示。 图2：信息分布均匀度UID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：信息分布均匀度UID因子选股模型简介 2.1.波动的波动：信息分布的均匀度 Ross[1]和Andersen[2]分别通过理论和实证研究，发现股票价格的波动，与流入股票的信息流直接相关。其中，Ross建立的理论模型，甚至得到了这样强有力的结论：在无套利均衡市场中，股价的波动完全等于信息流的波动。 5/15 东吴证券研究所 借鉴上述前辈们的研究结论，我们对“股价波动与股票信息流”的关系，提出如下猜测与拓展：若股票信息匀速流入市场，则股价的波动相对较小；但若信息流入市场的速度突然发生变化，比如在极端情况下，某些时点发生了较强烈的信息冲击——好比在原本平静或微波荡漾的水面，突然投入一颗巨大的石头——则会造成股价的波动迅速增大。因此，我们认为股价波动率大小的变化幅度，可以用来衡量信息冲击的剧烈程度。 我们构造一个衡量股票“信息分布均匀度”的因子，简称为UID（theUniformityofInformationDistribution）因子，具体操作步骤如下： （1）每月月底，回溯所有股票过去20个交易日，每个交易日都利用分钟数据，计算日内分钟涨跌幅的标准差，记为每日的高频波动率Vol_daily； （2）每只股票，计算20个Vol_daily的标准差，记为该股票当月每日波动率的波动std（Vol_daily）； （3）每只股票，计算20个Vol_daily的平均值，衡量该股票当月每日波动率的平均水平mean（Vol_daily）；将std（Vol_daily）除以mean（Vol_daily），再做市值中性化处理，得到每只股票的信息分布均匀度UID因子，即 信息分布均匀度UID=(高频波动率的标准差std(Vol_daily))/(高频波动率的平均值 mean(Vol_daily)) 接下来，对上述操作步骤的逻辑和含义，逐一作出解释： 步骤（1）中，计算每日的高频波动率Vol_daily，仅用到当日的日内分钟涨跌幅，即剔除了属于隔夜收益的第一分钟涨跌幅数据；原因是我们认为，隔夜信息对股价的影响模式与日内截然不同，值得单独讨论，因此此处先将隔夜部分剥离，关于这一论点的详细论证，可参考笔者的另一篇报告《“求索动量因子”系列研究（一）：成交量对动量因子的修正——日与夜的殊途同归》（外发于2019年9月6日）； 步骤（2）中，每日波动率的波动std（Vol_daily）的含义：我们认为该指标能够反映股票在过去20个交易日的信息分布均匀程度；假设某只股票在过去20个交易日中的信息总量是一定的，若在某几个交易日发生了信息冲击，即在这几个交易日中的某些时点，信息流入的速度突然加快、流入的信息量突然增大，那么这几个交易日的波动率Vol_daily就会明显高于其他交易日，这就会导致在过去20个交易日中，每日波动率的波动std（Vol_daily）也比较大；因此，频繁发生信息冲击的股票，或者说信息分布越不均匀的股票，std（Vol_daily）就会越大；顺带着，我们猜测std（Vol_daily）的方向应当与传统波动率因子一致，即IC为负； 步骤（3）中，为何最终的信息分布均匀度UID因子，要除以每日波动率的平均水平：我们认为，std（Vol_daily）应当与mean（Vol_daily）高度正相关，即本身波动越大的股票，波动的波动也倾向于越大，因此需要将std（Vol_daily）除以mean（Vol_daily）， 6/15 东吴证券研究所 做标准化处理；实际检验结果也佐证了我们的想法，以全体A股为研究样本（剔除其中的ST股、停牌股以及上市未满60个交易日的次新股），时间段2014/01/01-2020/07/31内，std（Vol_daily）与mean（Vol_daily）的平均月度相关系数高达0.66。 检验信息分布均匀度UID因子的选股效果，并与传统波动率因子VOL20（过去20日的日收益率标准差，并做市值中性化处理）进行对比。回测结果显示，UID因子的月度IC均值为-0.059，RankIC均值为-0.074，年化ICIR为-4.19，年化RankICIR为-4.23。下图1、2分别展示了UID因子的5分组回测、多空对冲净值走势，表2比较了UID因子、VOL20因子的IC信息及多空对冲绩效指标，表3则报告了UID各年度的表现情况。在整段回测期内，UID因子的年化收益为21.32%，年化波动为5.84%，信息比率可达3.65，月度胜率为83.12%，最大回撤仅为2.18%，选股效果大幅优于传统波动率因子。 图3：信息分布均匀度UID因子5分组回测净值走势 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 图4：UID因子、VOL20因子5分组多空对冲净值走势 7/15 东吴证券研究所 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表2：UID因子、VOL20因子的IC信息及5分组多空对冲绩效指标 传统波动率VOL20因子 信息分布均匀度UID因子 月度IC均值 -0.045 -0.059 年化ICIR -1.12 -4.19 年化收益率 9.83% 21.32% 年化波动率 15.69% 5.84% 信息比率 0.63 3.65 月度胜率 64.94% 83.12% 最大回撤率 19.77% 2.18% 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 表3：信息分布均匀度UID因子分年度表现 年化收益率分组1对冲分组5绩效指标 年份 分组1 分组5 分组1对冲分组5 年化波动率 信息比率 月度胜率 最大回撤 2014 75.34% 32.57% 33.27% 6.38% 5.21 90.00% 0.14% 2015 112.58% 58.49% 37.