量化资产配置系列报告之十：风格因子拥挤度的测算与择时效果

证券研究报告 量化资产配置系列报告之十：风格因子拥挤度的测算与择时效果 证券分析师 郭子睿投资咨询资格编号：S1060520070003 研究助理 任书康一般从业资格编号：S1060123050035 2024年7月29日 请务必阅读正文后免责条款 报告摘要 因子拥挤度的测算：因子拥挤是指由于跟踪或投资某一因子的资金过多，导致该因子的收益或收益稳定性下降，是考虑因子配置与择时的重要 维度。我们基于交易数据，从交易热度、资产收益、估值指标、杠杆资金、交易结构5个角度出发，整理筛选出8个指标衡量因子拥挤度。对于单一指标拥挤度信号，使用近一年分位数进行标准化，根据指标的95%分位数判断交易拥挤信号。对于综合拥挤度指标及信号，我们从5个维度出发采用投票法构建综合拥挤度指标，指标大于0.5发出拥挤信号。在指标有效性分析上，通过拥挤信号发出后的1、3个月因子平均收益率、胜 率（收益为正的胜率）、极端下行风险分析指标有效性，并通过策略回测验证综合拥挤度指标在风格因子上的择时效果。 红利风格拥挤度分析：本轮红利风格行情已经持续3.5年，累计超额收益率64.1%。有效性实证发现：1）换手率/成交额达到近一年95%分位数后，中证红利大幅下行风险显著提升，未来3个月胜率由62.2%下行至44.6%。2）一年动量达到近一年95%分位数后，中证红利未来1个月大幅下行风险显著提升。3）股息率DY达到近一年95%分位数后，中证红利未来1个月大幅下行风险有所提升。4）融资买入额达到近一年95%分位数后，中证红利大幅下行风险有所提升，未来3个月胜率大幅下行。5）主力净买入达近一年95%分位数后，中证红利指数未来大幅下行风险显著提高。综合拥挤度指标对红利拥挤度刻画较为准确，在综合指标发出拥挤信号后，未来1、3个月中证红利指数平均收益率、胜率大幅降低，且指数大幅下 行风险显著提高。在中证红利指数上，综合拥挤度指标择时策略在保证收益的同时，大幅降低了策略风险。今年以来，伴随着红利风格上行， 中证红利在1、2、4、5月份多次触发拥挤信号。截至7月19日，目前仅估值指标发出拥挤信号，中证红利综合拥挤度仅为0.2。 综合拥挤度指标运用：综合拥挤度指标对未来1、3个月收益风险的提示信号优于成交额/换手率，对各风格指数的择时显著降低了策略风险、提高了夏普比。在各风格指数的综合指标发出拥挤信号后：1）未来1、3个月国证价值指数平均收益率、胜率大幅降低，且指数大幅下行风险显著提高。2）未来1、3个月国证成长指数大幅下行风险显著提高。3）未来1、3个月沪深300指数平均收益率、胜率大幅降低，且指数大幅下行风险显著提高。4）未来3个月万得微盘股指数平均收益率、胜率大幅降低，且指数大幅下行风险显著提高。 风险提示：1）历史规律总结并非因果关系的阐述，也不构成任何投资建议。2）策略回测并不完全反映现实情况，不构成对策略未来业绩的任 2 何保证。3）宏观环境、市场结构变动导致的历史经验和指标失效风险。 目录CONTENTS 因子拥挤度的测算 红利风格拥挤度分析 综合拥挤度指标的运用 风险提示 3 1.1因子拥挤度 •随着因子观念的广泛传播，以成长价值、大小盘、动量为代表的因子投资日渐兴起，当过多资金投资于同一因子时很可能会导致该因子收益表现下滑。近年来，成长价值、大小盘等风格因子表现分化加剧，对风格因子的暴露成为投资策略需要考量的重要因素之一。当某一风格因子表现持续占优，大量资金流入可能会导致单因子上聚集的资金过多，投资者担忧尾部风险事件的发生，使得因子收益或者收益稳定 性下降。去年以来小盘、红利风格表现相继受到了市场广泛关注，都引发了投资者对于风格拥挤度的热烈讨论。 •因子拥挤是指由于跟踪或投资某一因子的资金过多，导致该因子的收益或收益稳定性下降，因子拥挤度是考虑因子配置与择时的重要维度。在量化多因子策略中，因子的配置与择时是策略的核心。现有文献对于因子择时方法做出了大量研究，总结下来可以大致分为两类，一类是从外生变量如宏观环境出发研究因子择时方法，另一类是从内生变量如因子动量、拥挤度等角度进行因子择时。基于这两类方法的研究成果，我们从宏观因子、技术因子两个角度构建起因子配置与择时框架，综合判断因子的中长期趋势与短期交易风险。本文将聚焦于因子 拥挤度的研究，通过量化方法检验拥挤度指标的有效性，构建更加有效的拥挤度因子，为因子交易风险的判断提供信号。 因子配置与择时框架 宏观因子 因子配置与择时框架 识别风格占优的宏观环境判断风格的中长期趋势 技术因子 监测拥挤度等技术类因子 判断风格资产的交易风险 1.2拥挤度衡量 •对于因子拥挤度的衡量，主要分为基于持仓和基于交易数据两种方式。基于持仓的拥挤度指标能够直接反映资金对因子的追捧，但持仓数据不全面且较为滞后；基于交易数据的拥挤度指标数据质量较好、即时性高，但仅能间接反映因子的拥挤程度。一般来说，拥挤度被用来衡量因子中短期风险，对数据及时性的要求较高，因此现在大量研究基于交易数据构建指标衡量因子拥挤度。 •总结海外头部资管机构对基于交易数据的拥挤度研究。FactorResearch使用因子离散度、相关性、动量、估值、波动率来定义因子拥挤度模型，每个指标都能较好地预测因子未来的回撤风险，拥挤度高的因子未来具有更高的回撤可能性；MSCI使用估值价差、卖空价差、配对相关性、因子波动率、因子长期反转来定义因子拥挤度模型，拥挤度高的因子组合收益显著下滑；BlackRock使用相对强度、估值、离散度三个指标来判断因子交易风险，结合宏观指标能够在提高策略夏普比的同时有效控制回撤。 •基于交易热度、资产收益、估值指标、杠杆资金、交易结构5个角度出发，整理筛选出8个指标衡量因子拥挤度。借鉴于国内外研究成果， 综合考虑了指标经济意义以及数据及时性，我们整理筛选出8个指标从五个角度衡量交易拥挤度。 因子拥挤度衡量指标 指标分类 指标名称 指标说明 交易热度 换手率/成交额 成交量类数据，衡量交易活跃度 资产收益 一年动量 过去250个交易日因子累计收益率 估值指标 PE/PB/DY 分别为市盈率/市净率/股息率 杠杆资金 融资买入额 衡量杠杆资金流入情况 交易结构 主力净流入额 统计挂单额20万以上资金净流入额 1.3综合拥挤度指标 •单一指标拥挤度信号：使用指标近一年分位数进行标准化，根据指标的极端位置判断交易拥挤信号。拥挤度主要用来衡量因子中短期风险，拥挤度极端高可能提示因子未来收益下降风险。因此我们使用拥挤度指标近5日均值的一年（250个交易日）分位数进行标准化来衡量拥挤度大小，分位数大于95%则该指标发出拥挤信号；对于股息率，一年分位数小于5%代表估值过高，发出拥挤信号。 •综合拥挤度指标及信号：从5个维度出发采用投票法构建综合拥挤度指标，指标大于0.5发出拥挤信号。我们整理筛选的8个指标从五个不同角度衡量了交易拥挤度，相对于单一指标提供了更加全面的拥挤度视角。为了整体上衡量因子交易拥挤度，我们基于这五个维度8个指标构建综合拥挤度指标，以期更加准确地预测因子收益风险。构建方法为，对5个维度分别赋予等权（0.2），采用投票法构建综合拥挤度指标。对于单一维度有多个指标，如交易热度和估值指标，达到半数指标提示拥挤度风险则该维度发出拥挤信号。 单一指标拥挤度信号 250个交易日分位数 阈值:95%分位数 最高下行5%风险 最高下行10%风险 触发拥挤度信号后 分别空仓1、3个月策略的回测结果 1.4有效性分析 •通过拥挤信号发出后的1、3个月因子平均收益率、胜率、极端下行风险分析指标有效性。拥挤度过高并不一定意味着因子收益水平的下滑，收益波动率的加剧、回撤风险的加剧也可能是因子拥挤的表现。因此，我们统计拥挤信号发出后的1、3个月（22、66个交易日）风格指数平均收益率、胜率、极端下行风险，其中极端下行风险定义为指数下行5%、10%的概率。 •通过策略回测验证综合拥挤度指标在风格因子上的择时效果。拥挤度信号的触发往往意味着未来风格因子收益风险的增加、或收益的降低。 我们通过在触发拥挤度信号后的1、3个月（22、66个交易日）空仓相应风格因子，来验证拥挤度在风格因子上择时的可行性。 交易热度 换手率/成交额 资产收益 一年动量 综合拥挤度指标 估值指标 PE/PB/DY 杠杆资金 融资买入额 交易结构 主力净流入额 平均收益率 胜率 未来1、3个月因子表现 综合拥挤度指标构建拥挤度指标有效性评价 目录CONTENTS 因子拥挤度的测算 红利风格拥挤度分析 综合拥挤度指标运用 风险提示 8 2.1红利风格表现 •以中证红利全收益指数代表红利风格，本轮红利风格行情已经持续3.5年，累计超额收益率64.1%。本轮红利风格开始于2021/1/25，截至2024/7/19中证红利全收益指数累计上行38.4%，同期万得全A指数下行25.7%，累计超额收益率64.1%。 •通过拥挤度模型分析红利风格的短期收益风险，构建综合拥挤度指标衡量因子拥挤度。根据我们在基金半年报《红利底仓，稳中求进》中构建的风格轮动时钟，今年以来信用、货币因子持续下行，中美利差继续下行，宏观环境显著利好红利风格。红利风格的持续上行引发市场对红利风格拥挤度的担忧，近期红利风格有所回调，在此背景下我们以红利风格为例构建拥挤度模型，研究拥挤度信号及其对应的因子短期收益风险。 月份 中证红利全收益 万得全A 2023年8月 -3.9% -5.6% 2023年9月 2.1% -1.1% 2023年10月 -3.1% -2.2% 2023年11月 0.2% 0.4% 2023年12月 -0.8% -2.1% 2024年1月 2.2% -12.6% 2024年2月 6.7% 9.7% 2024年3月 -0.6% 1.4% 2024年4月 2.4% 1.0% 2024年5月 3.8% -1.2% 2024年6月 -3.6% -5.1% 2024年7月 -3.4% -1.9% 红利风格走势近12个月中证红利全收益指数月度收益率 2.2交易热度：换手率/成交额 •中证红利指数成交额5日均值近一年分位数自5月有所回调，截至7月19日收于50.4%，换手率成交额5日均值处于近一年24.8%分位数，均位于较合理水平。换手率/成交额可以用来代表交易活跃度，是拥挤度最典型的衡量指标，使用换手率/成交额5日均值在近250个交易日中的分位数衡量拥挤度大小。 •换手率/成交额达到近一年95%分位数后，中证红利大幅下行风险显著提升，未来3个月胜率显著降低。成交额分位数达95%以后，未来1、3 个月中证红利指数下行5%、10%的风险均显著上升。 红利风格指数与成交额分位数 拥挤度达95%分位数后中证红利收益评价 时间区间 收益评价 整体 换手率拥挤 成交额拥挤 未来1个月 收益率 1.2% 2.2% 1.5% 胜率 59.4% 57.9% 55.8% 下行5%风险 23.6% 37.3% 38.6% 下行10%风险 6.2% 6.6% 7.5% 未来3个月 收益率 3.5% 3.8% 3.1% 胜率 62.2% 43.4% 44.6% 下行5%风险 42.7% 51.8% 53.6% 下行10%风险 17.3% 29.4% 32.2% 2.3资产收益：一年动量 •截至7月19日，中证红利指数一年动量近5日均值的一年分位数收于65.6%。大量资金追逐会提升资产表现，高动量又可能会吸引更多资金导致单一风格上的资金拥挤，使用近一年累计收益率5日均值在近250个交易日中的分位数衡量拥挤度大小。 •一年动量达到近一年95%分位数后，中证红利未来1个月大幅下行风险显著提升。一年动量达近一年95%分位数以后，未来1个月中证红利指数下行10%风险高达11.8%。 红利风格指数与一年动量分位数 一年动量达95%分位数后中证红利收益评价 时间区间 收益评价 整体