量化多因子周报：本周杠杆风格显著，波动率因子表现出色

本周主流市场指数涨跌不一。其中中证500上涨0.38%、中证1000下跌0.75%、上证指数下跌0.84%、中证2000下跌1.03%、中证800下跌1.15%、深圳成指下跌1.55%、沪深300下跌1.68%、创业板指下跌-5.14%、北证50下跌-9.08%。 单因子表现追踪： （1）从风格因子的角度来看，本周杠杆因子表现显著，多空收益率为5.33%。 （2）沪深300股票池中，近1周240日三因子模型残差波动率、股息率、BP因子表现较好，而20日非流动性冲击、60日非流动性冲击、前十大股东持股比例因子表现相对较差； （3）中证500股票池中，近1周SP_TTM、20日收益率标准差、盈余质量因子表现较好，而20日非流动性冲击、股息率、单季度毛利率因子表现相对较差； （4）中证800股票池中，近1周SP_TTM、20日三因子模型残差波动率、120日三因子模型残差波动率因子表现较好，而60日非流动性冲击、前十大股东持股比例、20日非流动性冲击因子表现相对较差； （5）中证1000股票池中，近1周BP、盈余质量、240日动量因子表现较好，而EP_TTM、股息率、单季度ROA因子表现相对较差； （6）沪深300ESG股票池中，近1周股息率、240日动量、20日三因子模型残差波动率因子表现较好，而60日非流动性冲击、对数市值、20日非流动性冲击因子表现相对较差； （7）全市场股票池中，近1周20日收益率标准差、60日收益率标准差、240日偏度因子表现较好，而前十大股东持股比例、前五大股东持股比例、股息率因子表现相对较差。 国投证券量化指数增强组合与基于PB-ROE框架的选股策略表现追踪： 沪深300指数增强组合近一周超额收益-0.48%，近一个月超额收益 -1.64%，近1年超额收益3.85%；中证500指数增强组合近一周超额收益-1.67%，近一个月超额收益-1.81%，近1年超额收益2.88%；中证800指数增强组合近一周超额收益-1.41%，近一个月 超额收益-3.23%，近1年超额收益5.02%；中证1000指数增强组 合近一周超额收益-1.81%，近一个月超额收益-5.05%，近1年超额收益9.10%；沪深300ESG股票池下的沪深300指数增强组合近一周超额收益-0.30%，近一个月超额收益0.08%，近1年超额收益6.22%；自2010年以来，基于PB-ROE框架的选股策略相较于中证800等权与偏股混合型基金指数的年化超额收益分别为24.68%与20.71%。 风险提示：市场环境变动风险，因子失效风险。 刘凯分析师 2024年11月02日 本周杠杆风格显著，波动率因子表现出色—量化多因子周报20241102 主流指数收益追踪： 量化配置定期报告 证券研究报告 SAC执业证书编号：S1450524010001 相关报告国务院新闻办公室就“中国 2024-11-01 经济现状及增量政策措施”举行新闻发布会—行业轮动月报20241101三季度公募基金赚超1.12 2024-10-27 万亿元—公募基金周报本周小市值风格显著，北证 2024-10-27 50近一月收益超100%—量化多因子周报20241026主动权益基金2024年三季 2024-10-26 报分析—加仓科技减仓周期，权益仓位显著提升首批中证A500场外指数基 2024-10-20 金获批—公募基金周报 liukai5@essence.com.cn 内容目录 1.主流市场指数收益回顾4 2.风格因子表现跟踪5 3.单因子表现跟踪6 3.1.因子池与单因子投资组合构造方法6 3.2.沪深300股票池中因子表现8 3.3.中证500股票池中因子表现9 3.4.中证800股票池中因子表现11 3.5.中证1000股票池中因子表现12 3.6.沪深300ESG股票池中因子表现13 3.7.全市场股票池中因子表现14 4.公募基金指数增强产品收益追踪15 5.国投证券量化指数增强组合周度跟踪16 5.1.沪深300指数增强组合16 5.2.中证500指数增强组合17 5.3.中证800指数增强组合18 5.4.中证1000指数增强组合19 5.5.沪深300ESG股票池下的沪深300指数增强组合20 6.基于PB-ROE框架的选股策略周度跟踪21 图表目录 图1.风格因子表现6 图2.沪深300股票池各因子超额收益表现9 图3.中证500股票池各因子超额收益表现10 图4.中证800股票池各因子超额收益表现11 图5.中证1000股票池各因子超额收益表现12 图6.沪深300ESG股票池各因子超额收益表现13 图7.全市场股票池各因子表现14 图8.沪深300指数增强组合净值走势16 图9.中证500指数增强组合净值走势17 图10.中证800指数增强组合净值走势18 图11.中证1000指数增强组合净值走势19 图12.沪深300ESG股票池下的沪深300指数增强组合净值走势20 图13.基于PB-ROE框架的选股策略净值走势21 表1：主流市场指数收益回顾（截止至20241101）4 表2：风格因子介绍5 表3：因子介绍7 表4：公募基金指数增强产品超额收益统计15 表5：沪深300指数增强组合分年度绩效统计17 表6：中证500指数增强组合分年度绩效统计18 表7：中证800指数增强组合分年度绩效统计19 表8：中证1000指数增强组合分年度绩效统计20 表9：沪深300ESG股票池下的沪深300指数增强组合分年度绩效统计21 表10：基于PB-ROE框架的选股策略分年度绩效统计22 1.主流市场指数收益回顾 我们对市场上关注度高的指数进行了收益跟踪，涵盖的对象包括上证指数（000001.SH）、深证成指（399001.SZ）、创业板指（399006.SZ）、沪深300（000300.SH）、北证50 （899050.BJ）、中证500（000905.SH）、中证800（000906.SH）、中证1000 （000852.SH）、中证2000（932000.CSI）。我们分别统计8个指数近1周（20241025- 20241101）、近1月（20241001-20241101）、近1年（20231101-20241101）、近5年 （20191101-20241101）的收益情况，由于北证50成立较晚，因此暂不统计该指数近5年收益。 表1：主流市场指数收益回顾（截止至20241101） 资料来源：Wind，国投证券研究中心 本周主流市场指数涨跌不一。其中中证500上涨0.38%、中证1000下跌0.75%、上证指数下跌0.84%、中证2000下跌1.03%、中证800下跌1.15%、深圳成指下跌1.55%、沪深300下跌1.68%、创业板指下跌-5.14%、北证50下跌-9.08%。 过去1个月主流宽基指数收益涨跌不一，其中北证50涨幅最大（29.98%）。过去1年主流 市场指数整体上涨，其中北证50涨幅最大，收益率为53.67%。回顾近5年的情况，指数整体取得正收益，其中中证2000涨幅最大，收益率为28.35%。沪深300近五年收益最低，收益率为-1.58%。 2.风格因子表现跟踪 我们参考Barra，自建了10个大类风格因子，这10个风格因子分别为估值因子、成长因子、盈利因子、规模因子、Beta因子、动量因子、流动性因子、波动性因子、非线性市值因子、杠杆因子。大类风格因子通过细分因子构成，细分因子构造方式以及大类因子合成方式详见表2。 表2：风格因子介绍 资料来源：国投证券研究中心整理 我们在全市场范围内，追踪风格因子的表现。在此过程中，我们精选股票池，剔除上市时间不满1年、三个月内存在ST或*ST等风险警示的股票。 我们月频调仓构建因子多空组合，并对组合近1周（20241025-20241101）多空收益、近1 月（20241001-20241101）多空收益、近1年（20231101-20241101）多空净值、近10年 （20141001-20241101）多空净值进行跟踪。此处我们不做中性化处理，且不对因子方向进行改变。 图1.风格因子表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 由图1可知，本周杠杆因子表现显著，多空收益率为5.33%。除此之外非线性市值因子也表现显著，本周市值因子多空收益率为3.79%。 回看过去一个月，波动性风格、Beta风格显著，波动性因子、Beta因子多空收益率分别为 22.13%、17.49%。各风格因子的多空收益、净值走势您可在图1中详细查看。 3.单因子表现跟踪 3.1.因子池与单因子投资组合构造方法 我们构建了40多个常用因子，涵盖了估值、成长、盈利、规模、反转、动量、流动性、波 动性、分红、公司治理以及技术等多个方面。因子列表及因子构造方式如表3所示。 在构建单因子投资组合时，我们采用了一种在中性约束条件下最大化因子暴露的方法。该方法的目的是在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露。 表3：因子介绍 资料来源：国投证券研究中心整理 我们分别以沪深300、中证500、中证800、中证1000、沪深300ESG指数为基准，采用严格的中性配置策略，确保投资组合相对于基准指数在中信一级行业上的相对暴露为0。对于风格而言，我们限制投资组合相对于基准指数在规模、估值、成长上的相对暴露为0。在个股层面，我们控制组合中每只股票的权重相对其在基准成分股中的权重偏离不超过1%，并且保持成分股内权重占比100%。具体表达式如下： 𝑀𝑎�𝑤′𝑋𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒� 𝑠.𝑡.(�−𝑤𝑏)′𝑋𝑖𝑛�=0 (�−𝑤𝑏)′𝑋𝐵𝑒𝑡�=0 |�−𝑤𝑏|≤1% 𝑤′�=1 𝑤′1=1 其中�为“中性约束条件下最大化因子暴露组合”中个股权重向量。𝑤�为基准组合中个股权重向量。𝑋𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒�为个股在目标因子上的因子载荷矩阵，𝑋𝑖𝑛�为行业暴露矩阵，由0-1哑变量表示。𝑋𝐵𝑒𝑡�为个股在风格因子（规模、估值、成长）上的因子载荷矩阵。�用来判断个股是否属于基准指数成分股，如果属于则为1，反之为0。在每个月的月末，我们依据以上限制条件，构建每个单因子的“中性约束条件下最大化因子暴露组合”，并按双边0.3%扣除交易费用。 需要注意的是，在构建单因子投资组合之前，我们会先对每个单因子进行中性化处理，以消除其与行业、风格（规模、估值、成长）因子的相关性，并统一将因子方向调整为正向。 3.2.沪深300股票池中因子表现 我们以沪深300为基准，对股票池中的每个因子都构造中性约束条件下最大化因子暴露组合，并跟踪组合近1周（20241025-20241101）多空收益、近1月（20241001-20241101）多空收益、近1年（20231101-20241101）多空净值、近10年（20141001-20241101）的超额收益表现。 如图2所示，最近1周，240日三因子模型残差波动率、股息率、BP因子表现较好，组合相对于基准指数超额收益率分别为0.48%、0.45%、0.38%。20日非流动性冲击、60日非流动性冲击、前十大股东持股比例因子表现相对较差，组合相对于基准指数的超额收益率分别为-1.43%、-1.40%、-1.12%。 各因子超额收益率与超额收益走势您可在图2中详细查看。 图2.沪深300股票池各因子超额收益表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 3.3.中证500股票池中因子表现 下面我们以中证500为基准，对股票池中的每个因子都构造中性约束条件下最大化因子暴 露组合，并跟踪组合近1周、近1月、近1年、近10年的超额收益表现。 图3.中证500股票池各因子超额收益表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 如图3所示，最近1周，SP_TTM、20日收益率标准差、盈余质量因子表现较好，因子组合相对于基准指