量化资产配置系列报告之十一：风格因子配置择时框架与基金优选
证券研究报告 量化资产配置系列报告之十一：风格因子配置择时框架与基金优选 证券分析师 郭子睿投资咨询资格编号：S1060520070003 王近投资咨询资格编号：S1060522070001 研究助理 任书康一般从业资格编号：S1060123050035 2024年9月18日 请务必阅读正文后免责条款 风格因子的筛选：传统基金研究主要采用基于持仓的分析方法，按照持仓股票的市值规模、财务指标等特征聚合到基金层面，以展示基金的持 仓风格，这种方法受制于基金持仓的公布频率低，只能获得季末时点数据。基于基金净值的研究方法，采用风格因子线性回归拟合、风格因子相似度等来跟踪基金风格，因基金净值披露频率高，可以实现更为高频的风格跟踪。基于因子的配置一方面要求因子为单因子，另一方面要求各因子之间相关性较弱。结合A股超额收益的来源，我们选取了景气、质量、价值潜力与红利四个因子。 风格因子的配置与择时：完整的因子配置框架包含两个维度，一个是从外生变量如宏观环境出发研究因子配置，这会决定因子的中长期趋势；另一个是从内生变量如因子动量、拥挤度等角度进行择时，这是通过判断交易风险进行短期择时。通过分析影响风格因子的核心变量（货币、 信用和中美利差），我们构建了风格因子的轮动时钟，在当前货币宽松、信用下行以及中美利差下行的宏观环境下，红利的趋势仍在。未来随着国内稳增长政策的发力带来信用企稳或者美国降息带来中美利差上行，市场风格将会逐步利好景气因子。 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%/99%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。基于信用-货币-中 美利差的风格轮动策略具有显著超额收益，2015—2022年样本内平均收益23.5%，相对风格等权超额收益13.9个百分点。样本外表现稳定，2023年至今年化收益4.6%，相对风格等权超额收益16个百分点。引入拥挤度指标后，该轮动策略的风险显著降低，夏普比提升。 2 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。4）基金样本分析存在遗漏可能。 资料来源：Wind，平安证券研究所 3 基于风格因子的基金优选：以全市场主动权益基金为样本，对四个风格因子进行带约束的多元线性回归，跟踪主动权益基金整体持仓风格的变 化。从各类风格估计仓位的中位数来看，主动权益基金在今年前5个月的红利仓位中位数上升，景气仓位中位数下降，6月以来发生相反变化，质量因子的仓位中位数在今年8月明显下降。 风格 基金代码 基金名称 基金经理 任职日期 基金规模（亿元） 红利因子平均暴露 质量因子平均暴露 价值潜力因子平均 暴露 景气因子平均暴露 收益率排名均值 回撤排名均值 季度胜率 红利风格 000979.OF 景顺长城沪港深精选A 鲍无可 2016/5/28 66.57 51.81% 12.66% 3.74% 10.32% 15.76% 14.50% 87.50% 009098.OF 景顺长城价值领航两年持有期 鲍无可 2020/3/23 9.71 52.11% 12.68% 3.52% 9.14% 12.36% 13.34% 87.50% 008060.OF 景顺长城价值边际A 鲍无可 2020/8/31 93.66 51.65% 12.34% 3.41% 8.73% 11.81% 10.13% 87.50% 008715.OF 景顺长城价值驱动一年持有 鲍无可 2021/7/19 4.35 52.35% 12.99% 3.28% 9.40% 11.69% 12.78% 87.50% 260112.OF 景顺长城能源基建A 鲍无可 2014/6/27 63.19 49.95% 8.78% 5.32% 8.47% 21.98% 9.80% 75.00% 质量风格 519020.OF 国泰金泰A 李海 2017/1/24 11.80 8.12% 61.35% 14.97% 9.44% 17.75% 24.06% 100.00% 004716.OF 中信保诚量化阿尔法A 提云涛,王颖 2017/7/12 15.24 30.13% 52.46% 4.11% 6.43% 24.35% 15.40% 100.00% 013485.OF 尚正竞争优势A 张志梅 2021/11/2 13.43 33.51% 53.78% 0.08% 0.85% 14.84% 20.95% 100.00% 000172.OF 华泰柏瑞量化增强A 田汉卿,徐帅宇 2013/8/2 14.23 28.65% 42.17% 9.42% 16.67% 34.53% 20.85% 87.50% 000747.OF 广发逆向策略A 程琨 2014/9/4 2.18 26.13% 50.11% 9.14% 12.70% 32.39% 38.91% 87.50% 价值潜力风格 004685.OF 金元顺安元启 缪玮彬 2017/11/14 11.58 18.31% 3.63% 44.26% 5.95% 25.44% 18.78% 75.00% 090019.OF 大成景恒A 苏秉毅 2018/6/26 5.71 3.33% 7.17% 67.84% 16.28% 39.19% 44.61% 75.00% 165531.OF 中信保诚多策略A 江峰 2020/4/14 4.65 7.56% 7.30% 61.02% 8.89% 26.73% 29.61% 75.00% 350009.OF 天治研究驱动A 许家涵,梁莉 2022/4/6 3.38 3.71% 6.57% 44.24% 28.64% 39.21% 48.36% 75.00% 006195.OF 国金量化多因子A 马芳,姚加红 2020/9/3 38.02 11.95% 6.37% 54.44% 14.60% 39.21% 26.70% 62.50% 景气风格 008186.OF 淳厚信睿核心精选A 薛莉丽,陈文 2020/2/12 37.88 10.55% 26.87% 16.68% 41.48% 28.46% 21.85% 100.00% 009931.OF 淳厚欣享一年持有A 陈文,杨煜城 2020/9/15 6.93 10.19% 26.75% 16.21% 41.59% 27.00% 20.54% 100.00% 011822.OF 易方达产业升级A 祁禾 2021/7/23 40.47 8.13% 25.03% 4.60% 44.58% 34.58% 21.53% 100.00% 006904.OF 泰康产业升级A 薛小波 2019/5/17 4.47 6.18% 32.84% 10.93% 44.05% 35.24% 27.21% 87.50% 002980.OF 华夏创新前沿 屠环宇 2020/3/23 21.92 0.00% 38.62% 13.67% 47.19% 32.35% 31.48% 87.50% 目录CONTENTS 风格因子的筛选 风格因子的配置与择时框架 基于风格因子的基金优选 风险提示 4 资料来源：Wind，平安证券研究所 5 1.1基于风格因子配置的优势 刻画基金风格的方法包括两种：基于持仓的分析方法和基于净值的分析方法。 基于持仓的分析方法是指基于基金披露的股票持仓数据来划分基金的持仓风格，按照持仓股票的市值规模、财务指标等特征聚合到基金层面，以展示基金的持仓风格，比如晨星风格箱、持仓因子暴露（PE估值、成长性、盈利能力等），受限于数据披露频率，一般以半年度频率来展示。 基于净值的分析方法是指基于基金净值收益率来划分基金风格，采用风格因子线性回归拟合、风格因子相似度等方法来跟踪基金风格，因基金净值披露频率高，可以实现更为高频的风格跟踪。 主动权益基金风格划分的分析方法 晨星风格箱 大盘/中盘/小盘、价值/平衡/成长 基于持仓的分析 方法 持仓因子暴露 PE估值、盈利质量、成长性、市值规模等 基金风格 刻画 。。。 风格因子线性回归以基金收益率为因变量、风格因子收益率为自变 量的多元线性回归 基于净值的分析 方法 风格因子相似度 基金收益率与因子收益率的欧式距离 。。。 1.2景气、质量、价值潜力与红利四因子 风格因子线性回归拟合方法。以基金日收益率为因变量、风格因子日收益率为自变量，进行月度窗口的带约束线性回归（约束条件为各因子回归系数不能小于0），回归系数代表了相应风格对基金整体收益的贡献程度，能够反映基金在相应风格资产的仓位暴露水平。 为确保线性回归结果的有效性，尽量选择彼此相关性较低的风格因子。基于因子的配置一方面要求因子为单因子，另一方面要求各因子之间相关性较弱，这样可以更完整地刻画市场风格。从财务指标来看，景气侧重营收的TTM同比增速，看重快速成长性；高盈利质量侧重ROE的TTM变化，看重盈利的稳定和可持续性；价值潜力位于低PE-低ROE的深度价值区域内，聚焦当前基本面差、未来有望改善的，但目前估值仍较低的资 产；红利强调现金分红率。 不同因子相对市场超额收益率的日相关性 相关性 景气 质量 价值潜力 红利 景气 1.00 -0.14 0.11 -0.36 质量 -0.14 1.00 -0.50 0.36 价值潜力 0.11 -0.50 1.00 -0.13 红利 -0.36 0.36 -0.13 1.00 大盘 -0.26 0.89 -0.54 0.48 小盘 0.44 -0.61 0.63 -0.41 6 资料来源：Wind，平安证券研究所,统计区间2012/1/1至2024/8/31 1.3风格因子的相似度测算 采用风格因子相似度方法跟踪基金风格的变化，基金风格偏向相似度最高的因子。以基金日收益与风格因子日收益标准化后的欧式距离来衡量 基金与风格因子之间的相似度。具体计算公式为： 风格因子相似度 11 1 n i1 (收益率收益率 基金i 风格因子j ）2 1欧式距离 以基金A为例，从2021年以来累计收益率走势来看，与红利因子的走势一致性最高。从与四个因子日收益率偏离的月度汇总值来看，与红利因 子的偏离度最低，体现出该基金整体偏向红利风格。 基金A自2021年以来累计收益率走势 基金A与四个风格因子的收益率偏离度统计 1.4因子配置与择时框架 构建综合宏观环境、拥挤度分析的因子配置与择时框架。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。 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 目录CONTENTS 风格因子的筛选 风格因子配置与择时框架 基于风格因子的基金优选 风险提示 9 宏观环境决定了风格中长期趋势，我们通过指标
