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金工定期报告:优加换手率UTR2.0选股因子绩效月报

2024-04-02高子剑、凌志杰东吴证券D***
金工定期报告:优加换手率UTR2.0选股因子绩效月报

金工定期报告20240402 证券研究报告·金融工程·金工定期报告 优加换手率UTR2.0选股因子绩效月报 20240331 优加换手率UTR2.0因子多空对冲绩效(全市场):2006年1月至今,优加换手率UTR2.0因子在全体A股中,10分组多空对冲的年化收益为40.88%,年化波动为14.94%,信息比率为2.74,月度胜率为75.69%,月度最大回撤为11.04%。 3月份优加换手率UTR2.0因子收益统计:在全体A股中,10分组多头组合的收益率为5.92%,10分组空头组合的收益率为4.86%,10分组多空对冲的收益率为1.06%。 优加换手率UTR2.0因子选股模型简介:针对量稳因子和量小因子进行结合时,对因子值的使用从次序尺度改为等比尺度之后,我们构造了优价换手率UTR2.0(U-TurnoverRate2.0)。在回测期2006/01/01- 2023/03/31内,以全体A股为研究样本,UTR2.0因子的月度IC均值为-0.064,RankIC均值为-0.083,年化ICIR为-2.39,年化RankICIR为 -3.95,在全市场10分组多空对冲的年化收益为35.24%,年化波动为10.99%,信息比率为3.21,月度胜率为82.04%,最大回撤为9.27%。和原UTR因子相比,新因子的收益有所降低,但波动率、信息比率和月度胜率都更优。 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。 2024年04月02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 《“技术分析拥抱选股因子”系列研究 (十二):优加换手率UTR选股因子 2.0》 2023-05-04 《优加换手率UTR2.0选股因子绩效月报20240229》 2024-03-01 1/17 东吴证券研究所 内容目录 1.优加换手率UTR2.0因子绩效回顾4 2.附录:优加换手率UTR2.0因子选股模型简介6 2.1.等比尺度、激活函数与优加换手率2.06 2.2.UTR2.0因子分年度表现8 2.3.纯净UTR2.0因子的表现9 2.4.UTR2.0因子的参数敏感性11 2.5.UTR2.0因子的多空收益分解12 2.6.其他样本空间的情况13 2.7.指数增强投资组合的构建14 3.风险提示16 2/17 东吴证券研究所 图表目录 图1:优加换手率UTR2.0因子10分组及多空对冲净值走势(2006/01-2024/03)5 图2:优加换手率UTR2.0因子多头净值3月走势6 图3:激活函数:softsign7 图4:激活函数tanh7 图5:STR、Turn20二元函数等高线7 图6:量小、量稳双重分组下各组的年化收益7 图7:新优加换手率因子UTR2.0的10分组及多空对冲净值走势8 图8:纯净UTR2.0的10分组及多空对冲净值走势10 图9:量小、量稳、优加因子多空净值(回看40日)12 图10:量小、量稳、优加因子多空净值(回看60日)12 图11:沪深300中不同投资组合的净值走势15 图12:中证500中不同投资组合的净值走势15 图13:中证1000中不同投资组合的净值走势15 表1:优加换手率UTR2.0因子的10分组多空对冲绩效指标(2006/01-2024/03)5 表2:在量稳因子的10分组下,量小因子的收益率趋势6 表3:新优加换手率因子UTR2.0的10分组多空对冲绩效指标8 表4:新优加换手率因子UTR2.0的分年度表现9 表5:UTR1.0、UTR2.0与常用Barra风格因子的相关系数10 表6:纯净UTR2.0因子的分年度表现11 表7:量小、量稳、优加因子的10分组多空对冲绩效指标(回看40、60日)12 表8:新优加换手率因子UTR2.0的多空收益分解13 表9:量稳换手率STR因子的多空收益分解13 表10:量小、量稳、优加因子在沪深300、中证500、中证1000的多空对冲绩效指标14 表11:沪深300不同投资组合的绩效指标15 表12:中证500不同投资组合的绩效指标16 表13:中证1000不同投资组合的绩效指标16 3/17 东吴证券研究所 1.优加换手率UTR2.0因子绩效回顾 在2021年8月19日发布的报告《优加换手率——解决1+1<2的难题》中,我们对量小因子和量稳因子给出的结合方式“优加法”如下: (1)每月月底,计算所有股票的量小因子Turn20和量稳因子STR; (2)先将所有样本按照量稳因子从小到大排序,打分1,2,……,N-1,N,N为当期样本数量,记为“得分1”; (3)对于量稳因子排名靠前的50%样本,再将它们按照量小因子从大到小排序,打分1,2,……,N/2,记为“得分2”;“得分1”+“得分2”,即为这些股票的最终得分; (4)对于量稳因子排名靠后的50%样本,则将它们按照量小因子从小到大排序,打分1,2,……,N/2,记为“得分3”;这些股票的最终得分为“得分1”+“得分3”; 得到的新因子命名为“优加换手率因子”,简称UTR因子(U-TurnoverRate)。在“优加法”中,最关键的是步骤(3),它实现了“在量较稳的样本中,我们希望量反而越大越好”的目的。 先前在对量稳因子和量小因子进行结合时,我们使用的是因子的排序,即次序尺度;这相比使用因子值本身,即等比尺度,可能丢失一些信息。此外,在使用优加法时,我们默认了在量稳的股票中,量小因子的作用方向、大小均一致。但实际上,对不同的主分组,量小因子的作用大小是不同的。 因此,我们在对量小因子和量稳因子进行结合时,考虑给量小因子配上系数,代表量小因子对收益率的作用——量越稳,正作用越强;量越不稳,负作用越强。因此,量小因子的系数应是量稳因子的函数。神经网络中的激活函数正符合我们的需求。 将对因子值的使用从次序尺度改为等比尺度之后,我们对优加换手率UTR2.0因子的构造方式如下: UTR2.0=STR+𝑠𝑜𝑓𝑡𝑠𝑖𝑔𝑛(STR)∙Turn20 其中:𝑠𝑜𝑓𝑡𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥)=�。 1+|𝑥| 2006年1月至今,优加换手率UTR2.0因子在全体A股中,10分组多空对冲的年化收益为40.88%,年化波动为14.94%,信息比率为2.74,月度胜率为75.69%,月度最大回撤为11.04%。 4/17 东吴证券研究所 图1:优加换手率UTR2.0因子10分组及多空对冲净值走势(2006/01-2024/03) 数据来源:Wind资讯,东吴证券研究所 表1:优加换手率UTR2.0因子的10分组多空对冲绩效指标(2006/01-2024/03) 全体A股 年化收益率 40.88% 年化波动率 14.94% 信息比率 2.74 月度胜率 75.69% 最大回撤率 11.04% 数据来源:Wind资讯,东吴证券研究所 3月份,在全体A股中,10分组多头组合的收益率为5.92%,10分组空头组合的收益率为4.86%,10分组多空对冲的收益率为1.06%。 在全体A股中,选优加换手率UTR2.0因子值最小的10%,等权重构成优加换手率UTR2.0组合。该组合在2024年3月的净值走势如图2所示。 5/17 图2:优加换手率UTR2.0因子多头净值3月走势 UTR组合Wind全A指数 1.15 1.1 1.05 1 0.95 0.9 02/2903/0703/1403/2103/28 数据来源:Wind资讯,东吴证券研究所 2.附录:优加换手率UTR2.0因子选股模型简介 2.1.等比尺度、激活函数与优加换手率2.0 先前在对量稳因子和量小因子进行结合时,我们使用的是因子的排序,即次序尺度;这相比使用因子值本身,即等比尺度,可能丢失一些信息。此外,在使用优加法时,我们默认了在量稳的股中,量小因子的作用方向、大小均一致。但实际上,对不同的主分组,量小因子的作用大小是不同的。 我们将每一列收益率序列对其分组序号1,2,…,10进行一元线性回归,得到的斜率作为收益率的趋势,用于衡量量小因子的作用,结果如表2所示。分组1的值为0.84%,代表平均而言,在量最稳的分组中,下一组的收益率要比上一组高0.84%。 表2:在量稳因子的10分组下,量小因子的收益率趋势 量小因子的趋势 量小因子的趋势 分组1 0.84% 分组6 -0.05% 分组2 0.40% 分组7 -0.14% 分组3 0.67% 分组8 -0.62% 分组4 0.44% 分组9 -0.71% 分组5 0.44% 分组10 -2.70% 数据来源:Wind资讯,东吴证券研究所 由此可见,对10分组中量最稳的一组,量小因子越大,对股票收益率的正向提升是最大的;对量不稳的分组6至分组10,虽然都是量小因子值越大,收益越低,但单调递减的趋势说明量越不稳,量小因子的反向作用越强。 6/17 东吴证券研究所 因此,我们在对量小因子和量稳因子进行结合时,考虑给量小因子配上系数,代表量小因子对收益率的作用——量越稳,正作用越强;量越不稳,负作用越强。因此,量小因子的系数应是量稳因子的函数。神经网络中的激活函数正符合我们的需求。 图3:激活函数:softsign图4:激活函数tanh 数据来源:东吴证券研究所绘制数据来源:东吴证券研究所绘制 图3和4是两个比较常见的激活函数。相比之下,softsign函数更为平滑,不会给予量小因子过大的权重,对量稳因子作为主因子的选股效果的影响也更小,因此我们使用softsign函数。 将对因子值的使用从次序尺度改为等比尺度之后,我们对优加换手率UTR2.0因子的构造方式如下: UTR2.0=STR+𝑠𝑜𝑓𝑡𝑠𝑖𝑔𝑛(STR)∙Turn20 其中:𝑠𝑜𝑓𝑡𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥)=�。 1+|𝑥| UTR2.0因子是量稳因子和量小因子的二元函数,我们如图5画出的二元函数 𝑓(𝑥,𝑦)=�+� 1+|𝑥| ∙�的等高线,和双重分组收益率较为接近。左下角量稳且量大的股票 东吴证券研究所 对应最小的因子值,右下角量不稳且量大的股票对应最大的因子值。 图5:STR、Turn20二元函数等高线图6:量小、量稳双重分组下各组的年化收益 数据来源:东吴证券研究所绘制数据来源:Wind资讯,东吴证券研究所 7/17 以全体A股为研究对象,2006/01/01-2023/03/31为回测时间段,新优加换手率UTR2.0因子的月度IC均值为-0.064,RankIC均值为-0.083,年化ICIR为-2.39,年化RankICIR为-3.95,在全市场10分组多空对冲的年化收益为35.24%,年化波动为10.99%,信息比率为3.21,月度胜率为82.04%,最大回撤为9.27%。和原UTR因子相比,新因子的收益有所降低,但波动率、信息比率和月度胜率都更优。 图7:新优加换手率因子UTR2.0的10分组及多空对冲净值走势 组1 组4 组7 组10 组2 组5 组8 组1-组10(3 组3 组6 组9 80200 60150 40100 2050 00 200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120222023 数据来源:Wind资讯,东吴证券研究所 表3:新优加换手率因子UTR2.0的10分组多空对冲绩效指标 量小因子Turn20 量稳因子STR UTR1.0因子 UTR2.0因子 年化收益率 35.48% 42.65% 38.43% 35.24% 年化波动率 17.35% 14.42% 12.52% 10.