量化因子与构建方式 宏观敏感性因子（MacroBeta） - 因子名称：宏观敏感性因子（MacroBeta）[3][17] - 因子的构建思路：通过回归模型刻画股票收益与宏观经济指标之间的关系，量化股票对宏观经济指标的敏感性[17] - 因子具体构建过程： 1. 使用模型一：将股票的历史超额收益对宏观经济变量进行回归，回归系数即为MacroBeta，公式如下： $ExcessReturn_{i,t} = \alpha_{i,t} + MacroBeta_{i,t} \cdot F_t + \varepsilon_{i,t}$ 其中，$F_t$表示宏观经济指标的取值，$ExcessReturn$为股票的超额收益[17] 2. 使用模型二：在模型一的基础上加入Fama-French三因子，控制市值、估值等风格因子的影响，公式如下： $Return_{i,t} = \alpha_{i,t} + MacroBeta_{i,t} \cdot F_t + \beta_{i,t}^{MKT} \cdot MKT_t + \beta_{i,t}^{SMB} \cdot SMB_t + \beta_{i,t}^{HML} \cdot HML_t + \varepsilon_{i,t}$ 其中，$MKT$为市场因子，$SMB$为市值因子，$HML$为估值因子[17] 3. 数据清洗：对宏观经济数据进行差分法、Surprise替代法或资产组合模拟法处理，以解决数据滞后、不平稳等问题[22][24][27] 4. 回归计算：将个股过去60个月的超额收益对同期的模拟组合收益进行回归，获得MacroBeta[41] - 因子评价：该因子能够刻画股票与宏观经济指标的关系，但其选股效果依赖于宏观经济指标的变化方向和因子稳定性[3][104] 基于宏观得分的因子 - 因子名称：宏观得分因子[80] - 因子的构建思路：结合股票的宏观敏感性与预期宏观经济走势，计算每只股票的宏观得分，用于选股[80] - 因子具体构建过程： 1. 定义宏观得分公式： $Score = MacroBeta \times 预期宏观经济走势$ [80] 2. 在选股时，根据$t$期个股的宏观敏感性和对$t+1$期宏观经济的预判，计算每只股票的得分： $Score_{t+1} = MacroBeta_t \times P_{t+1}$ 其中，$P_{t+1}$为预测的宏观经济指标变化值[81] 3. 根据得分排序，选择得分最高的若干股票形成组合[81] - 因子评价：该因子在理论上可行，但实际效果依赖于对未来宏观经济走势的准确预测以及敏感性因子的跨期稳定性[84][105] --- 因子的回测效果 宏观敏感性因子 - 多空收益差： - 工业增加值当月同比：-0.004[68] - PPI同比：-0.004[68] - CPI同比：-0.003[68] - IC均值： - 工业增加值当月同比：-0.010[68] - PPI同比：-0.014[68] - CPI同比：-0.014[68] - 胜率： - 工业增加值当月同比：44.8%[68] - PPI同比：45.8%[68] - CPI同比：45.8%[68] 基于宏观得分的因子 - PPI敏感性因子： - 宏观得分多空净值曲线在2015年后依然稳定向上，表明基于宏观得分的选股逻辑存在可行性[84] - 油价敏感性因子： - 宏观得分选股后，不论油价上涨还是下跌，因子均展现出较好的选股效果[88][93] --- 其他关键点 - 宏观敏感性因子的跨期稳定性： - PPI同比和油价涨跌幅的跨期稳定性较高，适合构建宏观得分并应用于选股[99][102] - 外汇储备敏感性因子的跨期稳定性较低，选股效果不佳[99][102] - 宏观敏感性因子的选股陷阱： - 选股效果依赖于宏观经济指标的变化方向，忽视这一点可能导致错误的选股结果[71][75]