金融工程专题报告：凸性降波牛市下的选股策略

证券研究报告 金融工程|专题报告 凸性降波牛市下的选股策略 请务必阅读报告末页的重要声明 2024年10月23日 证券研究报告 |报告要点 期权隐含波动率下降往往伴随着股市上涨；近期市场呈现出凸性牛市的特征，隐含波动率逐步下降；基于质量、低波和长期动量三个因子，我们构建了降波稳健策略的复合选股策略，在过去三个降波周期的回测结果表现优异，超额收益稳定，信息比率均值达到3.76；反转高波因子在今年的降波周期同样表现优异，超额收益14.18%。 |分析师及联系人 陆豪 康作宁 SAC：S0590523070001SAC：S0590524010003 请务必阅读报告末页的重要声明1/12 金融工程|专题报告 2024年10月23日 金融工程专题 凸性降波牛市下的选股策略 相关报告 1、《宏观环境持续改善，期权增强策略表现优异—周报2024年10月18日》2024.10.21 2、《宏观环境反转回升，行业轮动十月超额 4.37%—周报2024年10月11日》2024.10.13 扫码查看更多 历史隐波特征：隐波下降伴随股市上涨 历史数据显示，期权隐含波动率（隐波）与股市走势呈现出显著的负相关性。在多个牛市周期中，隐波的下降往往与股市的上涨相伴。隐波下降反映了投资者对未来市场波动性预期的减弱，通常伴随着市场情绪的趋稳，投资者信心增强，推动股票价格上行。 近期隐波特征：降波周期 自国庆前后市场波动加剧，隐波一度上升至历史高位。随着政策面的缓和以及市场情绪逐步稳定，近期隐波从高位回落，中证全指近几日连续收涨，我们认为或将迈入新一轮的降波周期。 近期市场特征：凸性牛市 近期市场表现出明显的凸性牛市特征。我们构建了市场对流动性函数来描述市场的凹凸性。当市值对流动性呈凹性时，单位流动性贡献的市值更高，当呈凸性时则相反。根据近一月的数据，市场在9月30日前为凹性市场，在此之后则转变为凸性市场。 降波稳健因子：质量+低波+长期动量 为抓住降波周期中的市场机会，我们基于质量因子、低波因子和长期动量因子构建了降波稳健因子（DIVS）。质量因子通过杠杆、盈利能力、投资质量等维度筛选出财务稳健的公司，低波因子则通过反映股票的低波动性特征，进一步优化投资组合的风险管理。与此同时，长期动量因子捕捉市场中具备长期上升趋势的股票，为组合增添了上涨潜力。 凸性降波牛市下的选股策略 降波稳健策略在过去三个降波周期的回测结果表现优异，超额收益稳定，超额回撤低，信息比率均值达到3.76。反转高波因子在今年的降波周期同样表现优异，超额收益14.18%。 风险提示：量化模型存在失效风险，信息仅供参考，不构成投资建议。市场存在波动性和不确定性，投资需谨慎。过去的业绩表现不能保证未来的收益，投资者应根据自身的风险承受能力和投资目标独立判断并做出决策。 正文目录 1.历次牛市隐含波动率特征统计4 1.1历史隐波特征4 1.2近期隐波特征6 1.3凸性牛市7 2.凸性降波牛市下的选股策略8 2.1降波稳健因子构建8 2.2降波稳健策略绩效表现9 2.3反转高波因子近期表现优异10 3.风险提示11 图表目录 图表1：期权隐含波动率（2015/08/27-2015/10/12）4 图表2：中证全指（2015/08/27-2015/10/12）4 图表3：期权隐含波动率（2016/02/29-2017/04/28）4 图表4：中证全指（2016/02/29-2017/04/28）4 图表5：期权隐含波动率（2017/07/21-2017/11/03）5 图表6：中证全指（2017/07/21-2017/11/03）5 图表7：期权隐含波动率（2018/11/02-2019/01/25）5 图表8：中证全指（2018/11/02-2019/01/25）5 图表9：期权隐含波动率（2024/02/19-2024/03/12）5 图表10：中证全指（2024/02/19-2024/03/12）5 图表11：近期期权隐含波动率（截至2024/10/22）6 图表12：中证全指：市值对流动性函数（2024/09/18-2024/10/22）7 图表13：中证全指：市值&流动性变化（2024/09/18-2024/10/22）（左轴：成交金额，右轴：市值）7 图表14：降波稳健策略绩效表现（2017/07/21-2017/11/03）（左轴：净值，右轴：超额累计收益）9 图表15：降波稳健策略绩效表现（2018/11/02-2019/01/25）（左轴：净值，右轴：超额累计收益）9 图表16：降波稳健策略绩效表现（2024/02/19-2024/03/12）（左轴：净值，右轴：超额累计收益）10 图表17：降波稳健策略绩效统计10 图表18：反转高波策略绩效表现（2024/02/19-2024/03/12）（左轴：净值，右轴：超额累计收益）10 1.历次牛市隐含波动率特征统计 1.1历史隐波特征 期权隐含波动率是通过期权价格反推出来的市场对标的资产未来波动性的预期，隐波的变化与股市走势之间存在一定的逻辑关系。在股市上涨期间，投资者普遍持乐观态度，预期市场将持续走强。这种乐观情绪减少了对市场大幅波动的担忧，降低了对期权（尤其是保护性看跌期权）的需求，期权价格下降，进而使隐含波动率下降。 我们选取上证50ETFIV（SH_510050IV.WI）作为隐波特征，统计了过去几次牛市的隐波变化，时间区间分别是2015年8月27日-2015年10月12日，2016年2 月29日-2017年4月28日，2017年7月21日-2017年11月3日，2018年11月2 日-2019年1月25日，2024年2月19日-2024年3月12日。在各个时间区间，隐波与对应的中证全指如下所示： 图表1：期权隐含波动率（2015/08/27-2015/10/12）图表2：中证全指（2015/08/27-2015/10/12） 资料来源：wind,国联证券研究所资料来源：wind,国联证券研究所 图表3：期权隐含波动率（2016/02/29-2017/04/28）图表4：中证全指（2016/02/29-2017/04/28） 资料来源：wind,国联证券研究所资料来源：wind,国联证券研究所 图表5：期权隐含波动率（2017/07/21-2017/11/03）图表6：中证全指（2017/07/21-2017/11/03） 资料来源：wind,国联证券研究所资料来源：wind,国联证券研究所 图表7：期权隐含波动率（2018/11/02-2019/01/25）图表8：中证全指（2018/11/02-2019/01/25） 资料来源：wind,国联证券研究所资料来源：wind,国联证券研究所 图表9：期权隐含波动率（2024/02/19-2024/03/12）图表10：中证全指（2024/02/19-2024/03/12） 资料来源：wind,国联证券研究所资料来源：wind,国联证券研究所 我们以时间跨度最久的2016年2月29日-2017年4月28日为例。期权隐含波 动率于2015年12月21日到达阶段性低点23.41，随后开始逐步上升。随后，中证 全指于2015年12月23日到达阶段性高点5788.64。升波周期持续到2016年2月 15日，隐波到达38.90的高位，随后开启了长达309个交易日的降波周期。同样的， 中证全指于2016年2月29日跌破4000点，伴随着降波周期开始了新一轮的牛市。由此可见，期权隐含波动率与整体股市行情有着较强的相关性，牛市的开始往往伴随着隐波的下降。由于隐波反映了投资者对未来市场波动的预期，因此具有一定的前瞻性，能够稍早于在市场实际波动做出反应。 1.2近期隐波特征 近期受政策影响，期权隐含波动率攀升至自2015年以来的历史高位，远超过去 数年的长期平均水平。在国庆假期前后的高波动时期过后，隐波逐步回落。至10月 21日和22日，隐波呈现持续下行趋势，与此同时，中证全指连续两日收涨。这一现象表明，随着市场情绪逐渐趋稳，风险溢价逐步降低，股市或将伴随降波周期步入一个缓慢且持续的长期牛市。隐波的回落暗示了投资者对未来波动性预期的下降，市场有望在稳健环境下展开新的上升趋势。 图表11：近期期权隐含波动率（截至2024/10/22） 资料来源：wind,国联证券研究所 1.3凸性牛市 我们构建了市值对流动性函数来刻画市场的凹凸性，选取中证全指来描述全市场的状态，将流动性（日成交金额）作为X轴，总市值作为Y轴。由于2024年9月18日中证全指到达了近半年以来的最低点，因此我们选择这个时间作为起始点，截 至时间为2024年10月22日。 根据市值对流动性函数，当市值对流动性呈凹性时，单位流动性贡献的市值更高，也就是较少的成交金额可以提供较高的股价上涨，当呈凸性时则相反。近一月的数据，在剔除掉10月8日这个极值之后，呈现出很明显的凹凸性。市场在9月30日前为凹性市场，在此之后则转变为凸性市场。 图表12：中证全指：市值对流动性函数（2024/09/18-2024/10/22） 资料来源：wind,国联证券研究所 图表13：中证全指：市值&流动性变化（2024/09/18-2024/10/22）（左轴：成交金 额，右轴：市值） 资料来源：wind,国联证券研究所 2.凸性降波牛市下的选股策略 2.1降波稳健因子构建 我们对于BarraCNE6的因子进行了初步筛选，选取了高波+短期反转、低波+短期动量、质量+低波+长期动量三个组合，最终选取了质量+低波+长期动量的方式构建复合因子来进行凸性降波牛市下的选股。因子具体的计算方式为，首先用杠杆 （LEVERAGE）、盈利变动率（EARVAR）、盈利质量（EARNQLTY）、盈利能力（PROFIT）、投资质量（INVSQLTY）这五个二级因子合成质量因子（QUALITY），然后对残余波动率 （RESVOL）取负值得到低波因子（LOWVOL），同样的对长端反转因子（LTREVRSL）取负值得到长端动量因子（LTMOM）。对得到的三个因子加权得到选股因子。 降波稳健因子（DecliningResidualVolatilityStabilityFactor,DIVS）： 𝐷𝐼𝑉�=0.5×𝑄𝑈𝐴𝐿𝐼𝑇�+0.3×𝐿𝑂𝑊𝑉𝑂�+0.2×𝐿𝑇𝑀𝑂� 在隐含波动率下降、市场趋稳的降波周期中，高质量公司通常表现更加稳定。其财务稳健性和盈利能力使这些公司在市场恢复期间更好地捕捉到增长机会。同时，低波动股票的吸引力也随之提升，因为它们本身波动性较低，提供了较低的风险暴露。动量效应则推动过去表现较好的股票继续保持优异表现。投资者在由恐慌逐渐转向乐观的市场往往继续追捧那些历史表现突出的股票，进而推动这些股票进一步上涨。动量因子能够有效捕捉到这种持续的上升趋势，为投资者带来超额回报。 在凸性降波牛市中，市场从高度波动转向稳定增长，投资者开始重新追求安全且具备持续上涨潜力的股票。通过组合质量、低波和长期动量因子，选股策略能够兼顾稳健性、低风险和增长潜力，带来更优的风险调整回报。 2.2降波稳健策略绩效表现 回测区间：2017年7月21日-2017年11月3日； 2018年11月2日-2019年1月25日； 2024年2月19日-2024年3月12日 调仓频率：周频 手续费：双边千分之三 股票个数：每期选出因子得分前10%的个股权重：等权 基准：中证全指 图表14：降波稳健策略绩效表现（2017/07/21-2017/11/03）（左轴：净值，右轴：超额累计收益） 资料来源：wind，国联证券研究所 图表15：降波稳健策略绩效表现（2018/11/02-2019/01/25）（左轴：净值，右轴：超额累计收益） 资料来源：wind，国联证券研究所 图表16：降波稳健策略绩效表现（2024/02/19-2024/03/12）（