Workflow
20220806_开源证券_金融工程专题_盈利预期调整优选组合的构建_金融工程团队_20220806
开源证券·2022-08-06 00:00

量化模型与构建方式 盈利预期调整因子 FYR_DISP - 因子名称:FYR_DISP - 因子的构建思路:通过分析师盈利预期调整的分歧度标准化,捕捉分析师预期调整对股票价格的影响[5][31][32] - 因子具体构建过程: 1. 每月底回看过去180天,计算所有分析师最近一期的盈利预期调整值 ΔFYi,j,t\Delta FY_{i,j,t},并求平均得到因子值 FYR_DISPi,tFYR\_DISP_{i,t} 2. 公式为: FYR_DISPi,t=j=1mΔFYi,j,t/mstd(ΔFYi,j,t)/m FYR\_DISP_{i,t} = \frac{\sum_{j=1}^{m}\Delta FY_{i,j,t}/m}{std(\Delta FY_{i,j,t})/\sqrt{m}} 其中,mm为分析师覆盖数,stdstd为标准差[32] 3. 若分析师覆盖数小于3,则因子值被设置为空值[31][32] - 因子评价:FYR_DISP在IC均值、ICIR、多空对冲和多头表现上均优于其他标准化方式,覆盖度较高,效果最佳[33][35] 改进后的盈利预期调整因子 FYR_DISP_strength - 因子名称:FYR_DISP_strength - 因子的构建思路:在FYR_DISP的基础上,结合时间加权和股价跟随性加权,提升因子效果[5][34][49] - 因子具体构建过程: 1. 时间加权: - 使用半衰期加权法,权重公式为: WΔt1i,j=2Δt1i,j/Nj=1m2Δt1i,j/N W_{\Delta t1_{i,j}} = \frac{2^{-\Delta t1_{i,j}/N}}{\sum_{j=1}^{m}2^{-\Delta t1_{i,j}/N}} 其中,Δt1\Delta t1为前后两次预测间隔时间差,NN为半衰期参数[36] - 合成时间加权权重Δt\Delta t,并归一化[39][40] 2. 股价跟随性加权: - 若盈利预期调整与股票前60天的超额收益方向一致,赋予权重AA,反之赋予1A1-A,最后归一化[43][44] - 参数敏感性分析后,选取A=0.3A=0.3[45] 3. 综合加权:将时间加权和股价跟随性加权相乘并归一化,得到最终权重[49] - 因子评价:改进后的因子多空对冲信息比率从2.38提升至3.14,最大回撤从6.83%降至3.92%,效果显著提升[49][55] 羊群效应因子 ∆CSAD_FR - 因子名称:∆CSAD_FR - 因子的构建思路:通过分析师预测值与一致预期的偏离程度,捕捉分析师羊群效应的变化[57][60] - 因子具体构建过程: 1. 定义分析师羊群效应指标: CSAD_FRi,t=1mj=1mfri,j,tfri,con,t CSAD\_FR_{i,t} = \frac{1}{m}\sum_{j=1}^{m}|fr_{i,j,t} - fr_{i,con,t}| 其中,fri,j,tfr_{i,j,t}为分析师预测值,fri,con,tfr_{i,con,t}为一致预期[57] 2. 定义羊群效应变动因子: ΔCSAD_FRi,t=CSAD_FRi,t1Nk=0N1CSAD_FRi,tk1Nk=0N1CSAD_FRi,tk \Delta CSAD\_FR_{i,t} = \frac{CSAD\_FR_{i,t} - \frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}CSAD\_FR_{i,t-k}}{\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}CSAD\_FR_{i,t-k}} 其中,NN为回看窗口期[60] - 因子评价:在盈利预期上调股票池中,∆CSAD_FR呈现正向选股能力,多空对冲信息比率为0.60[62][63] 动量与反转合成因子 R_M - 因子名称:R_M - 因子的构建思路:结合动量因子和反转因子,综合捕捉股票的动量与反转效应[76] - 因子具体构建过程: 1. 动量因子包括长端动量、分析师关联动量、盈利预期调整OER因子[67][69][72] 2. 反转因子采用M_High[65] 3. 动量因子正序排列,反转因子逆序排列,排序相加后形成合成因子R_M[76] - 因子评价:R_M因子在盈利预期上调股票池的多空对冲信息比率为1.30,整体绩效较优[79] 大单残差因子 - 因子名称:大单残差 - 因子的构建思路:通过大单资金流的残差,捕捉资金流强度对股票价格的影响[79] - 因子具体构建过程: 1. 每月底回看过去20天,计算大单残差[80] 2. 不筛选特定交易日,统一计算因子值[80] - 因子评价:在盈利预期上调股票池内,多空对冲信息比率为1.76,选股效果显著[84] 评级变动因子 - 因子名称:评级变动因子 - 因子的构建思路:通过分析师评级的上调或下调,捕捉评级变动对股票价格的影响[85] - 因子具体构建过程: 1. 每月底回看过去180天,计算评级上调分析师个数减去评级下调分析师个数[85] 2. 若结果大于0,则评级上调;小于0,则评级下调[85] - 因子评价:在盈利预期上调股票池内,评级上调对冲评级下调后的信息比率为1.41[87][91] --- 因子的回测效果 盈利预期调整因子 FYR_DISP - ICIR:2.38 - 多空对冲年化收益:14.95% - 最大回撤:6.83%[35] 改进后的盈利预期调整因子 FYR_DISP_strength - ICIR:3.14 - 多空对冲年化收益:15.48% - 最大回撤:3.92%[55] 羊群效应因子 ∆CSAD_FR - 多空对冲信息比率:0.60[63] 动量与反转合成因子 R_M - 多空对冲信息比率:1.30[79] 大单残差因子 - 多空对冲信息比率:1.76[84] 评级变动因子 - 多空对冲信息比率:1.41[91]