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最新研报解读 | 海通证券-选股因子系列研究(三十一):因子择时指标的筛选-20180104

邢不行2020-07-29 16:39:54

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本文作者:祥子


研报简介

研报标题:20180104-海通证券-选股因子系列研究(三十一):因子择时指标的筛选

券商海通证券

发布时间:2018-01-04

作者:冯佳睿、袁林青

类型:因子择时

系列选股因子系列研究


内容概要

主要讨论择变量的筛选以及择时模型的相关扩展。包括如下内容:1、使用Lasso回归进行择时变量筛选以及因子收益预测;2、使用弹性网回归进行择时变量筛选以及因子收益预测;3、因子择时扩展为衰减加权的因子择时模型;4、因子择时模型与风险控制模型结合构成指数增强组合;5、因子择时模型退化为风格概率模型并应用至风格轮动中。

 

第一部分,介绍回归法下的因子择时模型,将因子择时模型看作是因子收益的预测模型,把因子收益进行分解,通过外生变量来选择择时指标;因子择时变量筛选,通过Lasso模型来选择有效变量。以全市场TOP100组合与基准模型全市场TOP100组合在2009年以来以及2017年以来的净值表现。


弹性网回归法下的因子择时模型:


在2008年12月31日至2017年12月29日间,因子择时模型年化收益约为44.3%,基准模型年化收益约为 51.7%。在 2016 年 12 月 30 日至 2017 年 12 月 29 日间,因子择时模型收益为 11.4%,基准组合收益为-20.9%。择时模型年度收益标准差约为 86%,基准模型年度收益标准差约为94%。


第二部分,因子择时模型扩展

改进一:衰减加权与因子择时模型的结合:部分投资者在预测因子未来收益时认为近期因子收益表现对于未来因子收益更有指向性,因此在预测因子收益时是基于因子历史收益表现进行衰减加权。对于此种思路,回归法下的因子择时模型同样可以实现。不妨取因子收益历史窗口为过去48个月,但是对于历史数据进行衰减加权,设定半衰期为12月。


改进二:风险控制与因子择时模型结合

分别基于套索因子择时模型以及基准模型构建收益预测模型,并结合相同的风控措施构建沪深300增强组合。


改进三:因子择时模型与风格概率模型

通过使用 Logistic回归,投资者能够使用因子择时模型得到下一个月因子IC为正、因子回归BETA为正或者因子多空收益为正的概率。相比于IC预测值,概率预测更加直观,更容易应用到风格轮动策略上。


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研报原文

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