量化資產(chǎn)配置專題：風(fēng)格因子配置擇時(shí)框架與基金優(yōu)選.pdf

量化資產(chǎn)配置專題：風(fēng)格因子配置擇時(shí)框架與基金優(yōu)選。風(fēng)格因子的篩選：傳統(tǒng)基金研究主要采用基于持倉(cāng)的分析方法，按照持倉(cāng)股票的市值規(guī)模、財(cái)務(wù)指標(biāo)等特征聚合到基金層面，以展示基金的持 倉(cāng)風(fēng)格，這種方法受制于基金持倉(cāng)的公布頻率低，只能獲得季末時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)。基于基金凈值的研究方法，采用風(fēng)格因子線性回歸擬合、風(fēng)格因子 相似度等來(lái)跟蹤基金風(fēng)格，因基金凈值披露頻率高，可以實(shí)現(xiàn)更為高頻的風(fēng)格跟蹤。基于因子的配置一方面要求因子為單因子，另一方面要求 各因子之間相關(guān)性較弱。結(jié)合A股超額收益的來(lái)源，我們選取了景氣、質(zhì)量、價(jià)值潛力與紅利四個(gè)因子。

風(fēng)格因子的配置與擇時(shí)：完整的因子配置框架包含兩個(gè)維度，一個(gè)是從外生變量如宏觀環(huán)境出發(fā)研究因子配置，這會(huì)決定因子的中長(zhǎng)期趨勢(shì)； 另一個(gè)是從內(nèi)生變量如因子動(dòng)量、擁擠度等角度進(jìn)行擇時(shí)，這是通過(guò)判斷交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行短期擇時(shí)。通過(guò)分析影響風(fēng)格因子的核心變量（貨幣、 信用和中美利差），我們構(gòu)建了風(fēng)格因子的輪動(dòng)時(shí)鐘，在當(dāng)前貨幣寬松、信用下行以及中美利差下行的宏觀環(huán)境下，紅利的趨勢(shì)仍在。未來(lái)隨 著國(guó)內(nèi)穩(wěn)增長(zhǎng)政策的發(fā)力帶來(lái)信用企穩(wěn)或者美國(guó)降息帶來(lái)中美利差上行，市場(chǎng)風(fēng)格將會(huì)逐步利好景氣因子。

因子擁擠度的測(cè)算：因子擁擠是指由于跟蹤或投資某一因子的資金過(guò)多，導(dǎo)致該因子的收益或收益穩(wěn)定性下降，是考慮因子配置與擇時(shí)的重要 維度。我們基于交易數(shù)據(jù)，從交易熱度、資產(chǎn)收益、估值指標(biāo)、杠桿資金、交易結(jié)構(gòu)5個(gè)角度出發(fā)，整理篩選出8個(gè)指標(biāo)衡量因子擁擠度。對(duì)于 單一指標(biāo)擁擠度信號(hào)，使用近一年分位數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，根據(jù)指標(biāo)的95%/99%分位數(shù)判斷交易擁擠信號(hào)。對(duì)于綜合擁擠度指標(biāo)及信號(hào)，我們從5個(gè) 維度出發(fā)采用投票法構(gòu)建綜合擁擠度指標(biāo)，指標(biāo)大于0.5發(fā)出擁擠信號(hào)。在指標(biāo)有效性分析上，通過(guò)擁擠信號(hào)發(fā)出后的1、3個(gè)月因子平均收益率、 勝率（收益為正的勝率）、極端下行風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)有效性，并通過(guò)策略回測(cè)驗(yàn)證綜合擁擠度指標(biāo)在風(fēng)格因子上的擇時(shí)效果。基于信用-貨幣-中 美利差的風(fēng)格輪動(dòng)策略具有顯著超額收益，2015—2022年樣本內(nèi)平均收益23.5%，相對(duì)風(fēng)格等權(quán)超額收益13.9個(gè)百分點(diǎn)。樣本外表現(xiàn)穩(wěn)定，2023 年至今年化收益4.6%，相對(duì)風(fēng)格等權(quán)超額收益16個(gè)百分點(diǎn)。引入擁擠度指標(biāo)后，該輪動(dòng)策略的風(fēng)險(xiǎn)顯著降低，夏普比提升。