量化因子与构建方式 因子名称:传统Beta因子 - 因子的构建思路:基于CAPM模型,传统Beta因子刻画了资产收益率对市场收益的敏感程度[11][12] - 因子具体构建过程:通过滚动回溯过去20、60和120个交易日计算各股票换仓时点的传统Beta因子,公式如下: 其中: - :风险资产的预期收益率 - :无风险收益率 - :市场整体的预期收益率 - :风险资产与市场整体的系统性风险系数[11][12] - 因子评价:传统Beta因子在A股市场较难稳定贡献Alpha收益,高Beta个股未能带来稳定的超额收益[13] 因子名称:SemiBeta因子 - 因子的构建思路:基于行为金融学中的损失厌恶理论,将传统Beta因子拆解为4个部分,分别反映市场和个股收益方向的不同[5][21][25] - 因子具体构建过程: - SemiBeta因子公式: 其中: - :市场和个股均为负收益 - :市场和个股均为正收益 - :市场收益为正但个股收益为负 - :市场收益为负但个股收益为正[21][22] - 进一步细化公式: 其中: - - [28][29] - 回溯周期分别为20、60、120个交易日,市场基准包括沪深300、中证500、中证1000和创业板指,共构建48个细分因子[30][31] - 因子评价:fBeta_MN系列因子表现较好,整体呈现负IC特征,回溯周期越短,回测总收益越高[5][34][55] --- 因子的回测效果 传统Beta因子 - fBeta120D300:IC为-1.8%,LS_IR为0.19,IC_IR为-0.14,年化收益为2.0%,胜率为54.9%,换股比例为27.1%[14] - fBeta120D500:IC为-1.4%,LS_IR为-0.17,IC_IR为-0.10,年化收益为-4.2%,胜率为52.1%,换股比例为24.4%[14] - fBeta120D800:IC为-2.2%,LS_IR为0.19,IC_IR为-0.16,年化收益为1.9%,胜率为51.4%,换股比例为26.5%[14] - fBeta20D300:IC为1.2%,LS_IR为0.52,IC_IR为0.05,年化收益为10.0%,胜率为51.4%,换股比例为78.5%[14] - fBeta20D500:IC为0.5%,LS_IR为0.83,IC_IR为0.08,年化收益为35.2%,胜率为54.9%,换股比例为75.4%[14] SemiBeta因子 - fBeta_MN_60_S399006:IC为-7.4%,LS_IR为1.88,IC_IR为-0.86,年化收益为128.7%,胜率为72.2%,换股比例为43.5%[5][34][55] - fBeta_MN_20_S399006:IC为-6.7%,LS_IR为1.97,IC_IR为-0.85,年化收益为180.0%,胜率为71.5%,换股比例为80.4%[34][65][73] - fBeta_MN_120_S000852:IC为-5.8%,LS_IR为1.64,IC_IR为-0.81,年化收益为76.5%,胜率为65.3%,换股比例为30.6%[34][46][47] --- 指数增强策略的回测效果 沪深300增强策略 - 年化收益:6.2% - 年化超额收益:约5% - 2022年初至今超额收益:约7.2%[82][83][85] 中证500增强策略 - 年化收益:12.4% - 年化超额收益:约10% - 2022年初至今超额收益:约12%[88][89][91] 中证1000增强策略 - 年化收益:14.3% - 年化超额收益:约12.8% - 2022年初至今超额收益:约13.3%[93][94][96]
多因子ALPHA系列报告之(四十五):基于SEMIBETA的因子研究
广发证券·2022-11-18 00:00