金工专题报告：重拾自信选股因子更新——从过度自信到重拾自信

金工专题报告20240305 证券研究报告·金融工程·金工专题报告 重拾自信选股因子更新——从过度自信到重拾自信 研究结论 前言：《重拾自信选股因子——从过度自信到重拾自信》作为东吴金工“行为金融拥抱选股因子”系列研究的第一篇，选取了行为金融学中一种非常常见的预期偏差——过度自信，来展开讨论。重拾自信选股因子 2.0在该报告的基础上，对因子合成的方式进行了改进。本文在前文的基础上对数据进行了更新，回测时间推进至2023/12/31。 过度自信因子：我们根据经典的DHS模型，创新性地运用高频分钟序列号数据，通过计算利好超涨和股价回调的时间点差距构造了过度自信因子CP。在回测期2014/01/01-2023/12/31内，过度自信因子CP在全体A股中的月度IC均值为0.028，年化ICIR为1.86；10分组多空对冲的 年化收益为14.07%，年化波动率为7.50%，信息比率为1.88，月度胜率为70.59%，最大回撤率为7.14%，整体表现较为稳健。 重拾自信因子：我们做了进一步思考，过度自信之后会不会有过度修正？所以我们将第一代过度自信CP因子和日内收益正交，将残差项作为第二代重拾自信RCP因子。在回测期2014/01/01-2023/12/31内，重拾自信因子RCP在全体A股中的月度IC均值为0.038，年化ICIR为 2.56；10分组多空对冲的年化收益为20.49%，年化波动率为6.89%，信息比率为2.97，月度胜率为84.87%，最大回撤率为4.03%，表现非常优异。在剔除了市场常用风格和行业的影响后，纯净RCP因子仍然具有不错的选股效果，年化收益为9.12%，年化波动为5.02%，信息比率为1.82，月度胜率为69.75%，最大回撤为7.18%。 重拾自信因子的改进：在发布专题报告《重拾自信选股因子——从过度自信到重拾自信》后，东吴金工认为在RCP因子的结合过程中丢失了过多选股信息，在回测期2014/01/01-2023/12/31内，经过改进的新因子RCP_new在全体A股中的月度IC均值为0.04，年化ICIR为2.64，信 息比率为2.66，与老因子较为接近；不过剔除了市场常用风格和行业的影响后，纯净RCP_new因子年化收益为11.68%，年化波动为4.64%，信息比率达到2.52，远超老因子。 风险提示：1.未来市场变化风险；2.单因子模型风险；3.数据测算误差风险。 2024年03月05日 证券分析师高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理庞格致 执业证书：S0600122090090 panggz@dwzq.com.cn 相关研究 《重拾自信选股因子——从过度自信到重拾自信》 2022-06-02 《重拾自信选股因子2.0——从过度自信到重拾自信》 2022-09-15 1/22 东吴证券研究所 内容目录 1.引言4 2.过度自信因子的构建4 2.1.DHS模型简介4 2.2.CP因子的构造方法6 3.重拾自信因子的构建9 3.1.过度反应的后续——过度修正9 3.2.RCP因子的构造方法9 3.3.RCP因子的改进11 3.4.纯净重拾自信因子的表现12 4.其他重要讨论14 4.1.关于剔除收益率的讨论14 4.2.新重拾自信因子的分年度表现16 4.3.重拾自信因子的参数敏感性16 4.4.重拾自信因子的多空收益分解17 4.5.其他样本空间的情况17 4.6.沪深300、中证500、中证1000、国证2000投资组合的构建18 5.总结20 6.风险提示21 2/22 东吴证券研究所 图表目录 图1：DHS模型简介6 图2：日频因子CP_Intraday构造示例7 图3：CP_Mean因子10分组及多空对冲净值走势8 图4：CP_Std因子10分组及多空对冲净值走势8 图5：CP因子10分组及多空对冲净值走势8 图6：股票在收到利好消息当天的价格走势9 图7：RCP_Mean因子10分组及多空对冲净值走势10 图8：RCP_Std因子10分组及多空对冲净值走势10 图9：RCP因子10分组及多空对冲净值走势11 图10：CP_New因子10分组及多空对冲净值走势12 图11：RCP_new因子10分组及多空对冲净值走势12 图12：纯净RCP因子10分组及多空对冲净值走势13 图13：纯净新RCP因子10分组及多空对冲净值走势13 图14：新旧纯净RCP因子10分组多空对冲净值走势14 图15：RCP_deRet20因子10分组多空对冲净值走势15 图16：基于沪深300成份股，不同投资组合的净值走势19 图17：基于中证500成份股，不同投资组合的净值走势19 图18：基于中证1000成份股，不同投资组合的净值走势19 图19：基于国证2000成份股，不同投资组合的净值走势19 表1：过度自信因子CP的10分组多空对冲绩效指标8 表2：重拾自信因子RCP的10分组多空对冲绩效指标11 表3：新旧CP、RCP因子的10分组多空对冲绩效指标12 表4：新旧重拾自信因子与常用Barra风格因子的相关系数13 表5：新旧纯净RCP因子的10分组多空对冲绩效指标14 表6：新重拾自信因子RCP分年度表现16 表7：纯净RCP因子分年度表现16 表8：过度自信因子、重拾自信因子的10分组多空对冲绩效指标（回看40、60日）17 表9：重拾自信因子RCP的多空收益分解17 表10：Vol20、Ret20、CP、RCP因子在沪深300、中证500、中证1000、国证2000成份股中的多空对冲绩效指标18 表11：基于沪深300成份股，不同投资组合的绩效指标20 表12：基于中证500成份股，不同投资组合的绩效指标20 表13：基于中证1000成份股，不同投资组合的绩效指标20 表14：基于国证2000成份股，不同投资组合的绩效指标20 3/22 东吴证券研究所 1.引言 本篇报告为东吴金工“行为金融拥抱选股因子”系列研究的第一篇，于2022/06/02进行发表。我们开创这个新系列的初衷在于，数据通常是客观理性的，但是人性并非是绝对理性的，所以仅依据往期数据而建立的传统量化模型屡屡被“打脸”，预测效果不够稳定，然而行为金融学却给我们提供了一种别样的思路——“以人为本”，尽管外部环境变幻莫测，投资者的行为特征却是很难改变的，基于此构造的模型可能会让我们获得更加稳定且丰厚的回报。 作为系列研究的第一篇，本文选取了行为金融学中一种非常常见的预期偏差——过度自信，来展开讨论。不同于用换手率来衡量过度自信的传统方法，我们基于DHS模型提出了CP（ConfidencePersistence，信心持久度因子）作为过度自信的新代理变量，在此基础上又通过剔除日内收益的影响构造了RCP（RegainedConfidencePersistence，重拾自信因子）。 重拾自信选股因子2.0在因子结合的方式上对因子进行了改进，并于2022/09/15发布，本次更新将回测时间推进至2023/12/31。改进后的重拾自信RCP因子在全市场10分组多空对冲的年化收益率为21.26%，年化波动率为7.98%，信息比率为2.66，月度胜率为80.67%，最大回撤率为5.03%，表现非常优异。 2.过度自信因子的构建 2.1.DHS模型简介 DHS模型是学术界非常经典的一个行为金融学模型，对短期动量和长期反转问题提出了一种基于投资者行为偏差的解释，由Daniel；Hirshleifer和Subrahmanyam等人在1998年提出。具体假设如下： 在时期0，投资者持有1单位的禀赋。 在时期1，知情交易者收到有关资产价值的信号s_1，同时在时期2接收到关于真实资产价值的类似信号s_2，形式如下： 𝑠1=�+� 𝑠2=�+� 式中，θ表示资产的真实价值信息；�表示在时期1仅被知情交易者接收到的一些 私人信息；η表示在时期2被所有投资者接收到的公共信息。进一步地，DHS模型保证： � 𝜃~𝑁(𝜃̅,𝜎2) 4/22 � 𝜀~𝑁(0,𝜎2) 同时，知情交易者是过度自信的，从而我们可以知道�的精度要超出其真实水平，即 𝜎2<𝜎2。市场中资产的定价反映了个体关于资产真实价值的预期，所以在每个时间点 �� 上： 𝑃1=𝐸𝐶[𝜃|�+𝜀] 𝑃2=𝐸𝐶[𝜃|�+𝜀,�+𝜂] 𝑃3=� 由正态分布变量的性质，可得： 1� 𝜎2 �=(�+𝜀) 𝜎2+𝜎2 �� 𝜎2(𝜎2+𝜎2)𝜎2𝜎2𝜎2𝜎2 �=����+���+��� 2� �� �=𝜎2(𝜎2+𝜎2)+𝜎2𝜎2 ����� � 我们暂时假设如果知情交易者变得如此自信以至于价值的𝜎2趋向于0，那么修正后 的定价公式为： 1� �2 � 2 �=(�+𝜀)=�+� � 𝜎2𝜎2𝜎2𝜎2 �=���+��� 2�� 注意在知情交易者的私人信息�完全确定的情况下，第二个时期定价表达式的分母 D也将改变并服从于： 𝜎2𝜎2𝜎2𝜎2 �=𝜎2𝜎2⟹� =���+���=�+� ��� 2𝜎2𝜎2𝜎2𝜎2 东吴证券研究所 ���� 简单来说，以收到利好消息为例（下文均以利好消息为例，利空消息逻辑相同，方向相反），时期0，所有交易者收到相同初始财富和信息。时期1，知情交易者收到关于股票价值的内幕噪声消息。产生过度自信，股价大幅上涨，远超股票的真实价值。时期2，所有交易者收到关于股票价值的公开噪声消息。过度自信有所减弱，但仍然存在，股价适当回落，仍超出股票的真实价值。时期3，股票真实价值被揭示出来。过度自信结束，股价继续回落到真实价值。 5/22 东吴证券研究所 图1：DHS模型简介 数据来源：Danieletal.,东吴证券研究所 2.2.CP因子的构造方法 基于上述DHS模型的分析，我们就想，有没有什么办法可以刻画知情交易者的过度自信程度？区别于看涨幅、换手率等直观指标的思路，我们提出了一种新的方法：我们可以看时期1发生利好超涨和时期2股价回调，这两个时间点的差距。如果这两个时间点差距很大，那就说明知情交易者信心满满，他们敢于把股价维持在高位很长时间；如果这两个时间点差距较小，那就说明知情交易者信心不足，他们本身对利好消息也存有疑问。 我们将这种时间差距定义为CP（ConfidencePersistence，信心持久度）。我们认为CP的长短与内幕噪声消息的真实程度有关，如果内幕噪声消息的真实程度很低，即更像谣言，那么该消息将很快被辟谣，因此股价在高位持续的时间会很短，即CP很短；反之，如果内幕噪声消息的真实程度很高，股价将维持较长时间的高位，即CP很长。因此，我们以CP值的大小来构造因子，我们称它为“过度自信因子”，CP（高股价持续时间）越长，公司越利好，未来收益就会越高。 基于以上思考，我们定义CP的构造方式： 日频因子： （1）将每天9:30-11:30以及13:00-15:00之间的242分钟，标记为第1，2，3…… 242分钟，称其为分钟序号。 （2）使用每只股票每天242个的分钟收盘价，计算出240个分钟收益率。 （3）计算每天240个分钟收益率的均值mean和标准差std。 （4）逐一检视当天240个分钟收益率，大于mean+std的部分为快速上涨区间，小于mean-std的部分为快速下跌区间。 （5）分别计算快速上涨区间和快速下跌区间的分钟序号的中位数，用下跌中位数 6/22 东吴证券研究所 加上上涨中位数，得到日频因子CP_Intraday。 以某股票某一天的分钟收益率为例（见下图2），图中标红的即为快速上涨区间，标绿的即为快速下跌区间。标红的快速上涨区间的分钟序号是13,15,16,20,21,33,38,44, 45,47,54,61,62,64,120,126,130,139,152,