量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称:风格相对拥挤度[67][122] * 因子构建思路:通过比较两种风格指数(如成长与红利)的换手率活跃度差异,来衡量某一风格相对于另一风格的交易拥挤程度,从而判断其配置风险或性价比[67][122] * 因子具体构建过程: 1. 对于风格A指数和风格B指数,分别计算其近252个交易日的平均换手率[122] 2. 将每个指数的平均换手率序列,在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化,得到Z-score_A和Z-score_B[122] 3. 计算两个标准化值的差值:差值 = Z-score_A - Z-score_B[122] 4. 计算该差值在滚动6年窗口内的历史分位数(若历史数据不足6年但满1年,则使用全部历史数据计算)[122] 5. 最终得到的分位数(百分比形式)即为风格A相对于风格B的相对拥挤度指标[67][122] 2. 因子名称:风格累计超额净值[61][123] * 因子构建思路:通过计算特定风格指数相对于市场基准(万得全A)的累计净值表现,来衡量该风格的长期超额收益能力[61][123] * 因子具体构建过程: 1. 设定基准日(报告中为2020年1月4日)[123] 2. 将风格指数和万得全A指数每日的收盘点数,分别除以其在基准日的收盘点数,得到各自的累计净值序列[123] 3. 将风格指数的累计净值,除以同一交易日的万得全A指数累计净值,得到该风格指数相对于万得全A的累计超额净值[123] 3. 因子名称:机构调研活跃度[124] * 因子构建思路:通过计算板块、指数或行业在特定周期内机构调研次数的活跃程度,并将其与市场整体活跃度进行比较,以衡量市场关注度的相对变化[124] * 因子具体构建过程: 1. 对于目标板块(指数、行业),计算其近n个交易日的“日均机构调研次数”[124] 2. 将该日均值在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[124] 3. 对万得全A进行同样的计算,得到其标准化值[124] 4. 将目标板块的标准化值与万得全A的标准化值作差,得到“机构调研活跃度”[124] 5. 计算该“机构调研活跃度”在滚动y年窗口内的历史分位数(若历史数据不足y年,则按规则使用全部历史数据计算)[124] * 参数设置: * 长期口径:n取126(近半年),滚动窗口y为6年(历史数据满3年不足6年时用全部数据)[124] * 短期口径:n取63(近一季度),滚动窗口y为3年(历史数据满1年不足3年时用全部数据)[124] 4. 因子名称:股债性价比(ERP)[50] * 因子构建思路:通过计算股票指数的盈利收益率与无风险利率(国债收益率)的差值,来衡量当前配置权益资产相对于债券的潜在超额收益,即风险溢价[50] * 因子具体构建过程: 1. 计算股票指数的盈利收益率,即其市盈率(PE_TTM)的倒数[50] 2. 减去当前10年期中国国债到期收益率[50] 3. 公式为: [50] 4. 同时,计算该ERP值在历史序列(2005年1月1日至今)中的百分位,以判断其相对水平[50][58] 5. 因子名称:滚动季度夏普率[35] * 因子构建思路:通过计算万得全A指数在滚动季度窗口内的风险调整后收益(夏普率),来评估市场情绪风险和潜在的回撤风险[35] * 因子具体构建过程:报告中未给出详细计算过程,但提及该指标用于衡量市场情绪,当其上升至历史极高位置时,表明市场情绪达到极端高峰,后续市场易进入震荡或调整状态[35] 因子的回测效果 1. 风格相对拥挤度因子 * 成长 vs 红利:本周末历史分位值为72%,上周末为70%,上年末为70%[67] * 小盘 vs 大盘:本周末历史分位值为39%,上周末为39%,上年末为39%[67] * 微盘股 vs 中证800:本周末历史分位值为89%,上周末为90%,上年末为90%[67] 2. 风格累计超额净值因子 * 成长较红利超额:近一周为2.5%,近一月为2.5%,年初至今为2.5%[59] * 小盘较大盘超额:近一周为5.0%,近一月为8.6%,年初至今为5.0%[59] * 微盘股较基金重仓超额:近一周为-1.2%,近一月为-0.2%,年初至今为-1.2%[59] * 动量较反转超额:近一周为-0.6%,近一月为2.1%,年初至今为-0.6%[59] 3. 股债性价比(ERP)因子 * 万得全A ERP:本周末为2.5%,百分位为54%,当前状态为“均衡”[58] * 沪深300 ERP:本周末为5.1%,百分位为57%,当前状态为“均衡”[58] * 中证500 ERP:本周末为0.9%,百分位为67%,当前状态为“较高”[58] * 创业板指 ERP:本周末为0.5%,百分位为85%,当前状态为“极高”[58]
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