确定行业样本框架构建因子分析体系

1、确定行业样本框架构建因子分析体系2011年春季量化投资策略研究之二袁英杰 A02302100104942011.4主要结论1.以申万行业分类和行业指数体系为基础，以实际投资为原则，考虑行业投资的级行业确定行业样本框架性、性和完整性，综合一、二2.从行业属性和影响途径的不同，构建“四象限”行业因子分析体系3.根据因子分析结果，构建因子策略和外部因子策略：内部因子策略大幅跑赢样本平均水平；外部因子策略长期能够获得超额收益2主要内容1.为什么行业配置：量化组合表现2.行业配置样本框架：以申万行业分类为基础3.因子分析体系：寻找行业未来表现的影响4.行业量化配置策略及31.1 为什么行业配置：量化组合

2、表现量化投资策略一般可以分三个层次：市场判断、行业配置和个股选择行业配置是量化投资超额收益重要组成部分例如，考虑对沪深300成份股采用“行业等权重+等权重”的策略该量化组合的超额收益中行业配置贡献了40%；而且在量化组合明显跑输市场的阶段，主要是由于行业配置明显跑输市场图1：行业配置对组合收益影响很大0.00%-10.00%-20.00%-30.00%-40.00%-50.00%-60.00%-70.00%-80.00%1.81.61.41.21.00.80.60.40.2-沪深300组合收益/沪深300组合收益行业配置/沪深300行业配置资料来源：申万研究420071220080220080

3、42008062008082008102008122009022009042009062009082009102009122010022010042010062010082010102010121.2 前期研究借鉴：从样本对象、指标体系方面改进前期构建模型：有待改进以一级行业为配置对象，考虑行业景图2：已有行业配置模型表现气和估值两个方面构建量化模型行业组合行业组合/申万A指申万A指35003000250020001500100050001.25模型长期有一定超额收益，但幅度有限，而且不稳定1.201.15需要改进地方：样本和指标选择1.10样本数量少：从申万22个一级行业选择5个构建组合，不

4、能发挥量化投资优势1.051.00选择指标较少：仅景气、估值等方面分析角度不全面：只把行业作为单独，没有考虑行业也是有多个的集体资料来源：申万研究，从行业景气到行业配置2009.4、袁英杰52006122007042007082007122008042008082008122009042009082009122010042010082010121.3 研究思路：确定行业样本框架和建立因子分析体系首先，确定行业样本框架图3：研究思路以申万行业分类和行业指数体系为基础因子影响综合一、二级行业申万行业指数体系属性途径考虑实际投资：性、性实际投资为原则综合分析其次，建立因子分析体系确定行业配置样本建立

5、因子分析体系从行业属性出业是，从“”的角度分析 ；又是集体，受到成份股层面的影响从影响途径出发：受到自身影响 ，又受到外部环境影响综合两方面，构建因子体系行业配置量化策略最后，构建可行的行业量化策略资料来源：申万研究6主要内容1.为什么行业配置：量化组合表现2.行业配置样本框架：以申万行业分类为基础3.因子分析体系：寻找行业未来表现的影响4.行业量化配置策略及72.1 申万行业指数：划分结构合理，准确反映市场行业特征申万行业分类：面向投资管理为分析市场、辅助投资决策而对上市公司进行行业划分以主营收入和主营业务利润为依据，利润指标优先目前共有一级行业分类23个、二级行业分类81个、三级行业分类1

6、78个申万行业指数：以属于某个行业的所有调整两次作为成份股而构建 ，成份股每年图4：申万行业分类结构30二级行业数目三级行业数目2520151050资料来源：申万研究8农林牧渔采掘化工黑色金属有色金属 建筑建材 机械设备 电子元器件交运设备 信息设备 家用电器 食品饮料 纺织服装 轻工制造生物公用事业交通房地产金融服务商业贸易餐饮旅游信息服务综合2.2 为什么二级行业：投资明确、样本数量适合一级行业相对宽泛，三级行业数量较多作为投资，一定要明确，不宜过多、过细申万二级行业划分明确，数量适合共有81个二级行业，样本数量更能发挥量化策略的优势表1：组合内行业数量对模型成功率的影响资料来源：申万研究

7、，注：最指模型选择单个行业的成功率9行业数35711152150%51%52%53%54%55%60%65%70%50%50%50%50%50%50%51%52%52%53%53%54%53%54%54%55%56%57%54%56%57%58%59%61%56%57%59%61%62%64%57%59%61%63%65%68%65%68%71%75%79%83%72%76%80%85%89%92%78%84%87%92%95%97%2.2 为什么用二级行业：样本的市场空间大二级行业样本的市场空间大一级行业中选择表现最好的5只等权重构建组合，二级行业中选择表现最好的15只等权重构建组合，对比两

8、个组合相对申万A指的超额收益二级行业样本的超额收益明显大幅高于一级行业样本，如果策略对两个样本有效性相同，那么基于二级行业样本的策略可能获得更大的超额收益图5：一级和二级行业的市场空间25%二级行业相对一级行业差异一级行业20%15%10%5%0%资料来源：申万研究102000012000082001032001102002052002122003072004022004092005042005112006062007012007082008032008102009052009122010072011022.3 行业样本筛选：以投资为原则进行筛选考虑市场容量，剔除以下的二级行业流通市值较小的行

9、业交易不活跃的行业过少的行业可投资较少，长期停牌、ST占比过大的行业考虑投资性，剔除不明确的二级行业例如，其他采掘、其他电子元器件、其他轻工制造和综合类考虑市场完整性，用一级行业代替二级行业剔除的二级行业数量比例过多剔除的二级行业规模占比过大112.3 行业样本筛选：综合一级和二级行业确定配置样本具体筛选规则图6：样本中一级和二级行业分布70二级行业数目 一级行业数目剔除交易量和 的15个二级行业流通市值综合最低605040剔除少于5个，并且流通市值30在后1/4的二级行业20剔除行业内ST级行业占比超过20%的二100不剔除流通市值占所在一级行业比例图7：样本中一级行业统计超过50%的二级行

10、业100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%如果一级行业内剔除的二级行业数量或者流通市值占比超过50%，则用一级行业代替该一级行业的所有二级行业出现次数比例行业样本数在55个左右，一级行业数量最多达到5个，2011年4月样本中一级行业有黑色金属、电子元器件和餐饮旅游资料来源：申万研究12200001200008200103200110200205200212200307200402200409200504200511200606200701200708农林牧渔采掘黑色金属电子元器件轻工制造生物公用事业20080320081020090520091220100720110

11、2交通金融服务餐饮旅游2.3 行业样本筛选：市场代表性强，更具性样本具有市场代表性不论是流通市值占比，还是交易额占比，样本均占到全市场的比例在90%左右样本性更好以流通市值和月交易额的行业最小值来衡量样本和市场的性：样本平均是全市场的10倍左右图9：样本相对全市场的性倍数图8：样本市值和交易额与全市场对比流通市值占比（样本/市场）60流通市值倍数月交易额倍数98%96%94%92%90%88%86%84%82%80%1.E+139.E+128.E+127.E+126.E+125.E+124.E+123.E+122.E+121.E+120.E+00月交易额占比（样本/市场）流通市值（全市场，右）

12、50403020100资料来源：申万研究13200001200008200103200110200205200212200307200402200409200504200511200606200701200708200803200810200905200912201007201102200001200009200105200201200209200305200401200409200505200601200609200705200801200809200905201001201009主要内容1.为什么行业配置：量化组合表现2.行业配置样本框架：以申万行业分类为基础3.因子分析体系：寻找行业未来

13、表现的影响4.行业量化配置策略及143.1 因子分析：构建“四象限” 体系根据行业属性和影响途径的不同，把因子划分成“四象限”图10：“四象限”因子体系寻找不同象限的影响因子集体的的第一象限（、） ：看做一个股票，从基本面、估值、技术等方面分析第二象限内部的第一象限第二象限（集体、） ：行业内的相互关系或者一些集体特征影响因子第三象限（、外部） ：直接影响行业表现的宏观经济、产业政策等第四象限（集体、外部）：宏观经济、产业政策通过影响个股，进而间接影响行业第三象限外部的第四象限以行业样本为研究对象，进行因子分析资料来源：申万研究153.1 因子分析：一些说明样本对象根据前面方法确定样本作为分析

14、对象数据样本主要是2007年1月-2011年3月的月度数据；由于个别因子需要历史数据计算，相关数据样本适当增加财务数据匹配：5月-8月财务数据采用去年年报，9月-次年4月财务数据采用当年年报比较基准：样本的算术平均，目的是为了分析因子对样本选择的有效性分析方法：构建单因子策略每月对样本按因子的高低排序，分别选择最低和最高的15个行业，按照等权重构建量化组合对比分析两个组合的综合表现，确定因子作为选择指标的有效性163.2 第一象限：“”价值的分析逻辑把行业看作是一个，其价格是由价值决定，价格围绕价值波动行业价值主要由行业基本面决定，估值水平影响行业投资价值市场交易特征以及情绪影响价格短期波动图

15、11：影响因子因子市场交易基本面估值现金分红绝对估值相对估值运营质量成长速度动量反转市值规模情绪水平资料来源：申万研究173.2.1 估值类：低估长期有效，相对低估优于绝对低估选择静态绝对估值PE、PB，以及静态PE、PB相对历史12个月平均值的比值长期来看，低估策略能够获得显著超额收益PB策略优于PE策略；相对低估策略优于绝对低估策略高PE和低PE行业长期表现相当，但低PE行业收益波动较小表2：估值类指标、低估策略表现统计PEPB相对历史 PE相对历史 PB估值因子样本资料来源：申万研究，注：相对历史PE（PB）=当期值/历史12个月平均值18低估低估低估低估均值2.34%标准差12.65%

16、累计收益118.58%IR0.22打赢比57%2.34%12.25%122.34%0.1853%1.87%10.99%89.67%-0.4145%2.73%12.60%167.02%0.6251%2.08%11.95%101.08%-0.1549%2.79%12.57%173.50%0.9261%2.29%12.10%119.97%0.1655%2.82%12.39%180.83%0.8949%1.93%11.93%86.22%-0.3445%2.63%12.80%149.46%0.5047%2.53%12.07%148.82%3.2.2 成长类：高成长不一定带来高收益选择可比样本的同比数据

17、：收入、净利润同比增速高成长不一定带来高收益市场非常关注成长信息，市场可能提前反映信息高成长持续性较差，未来低于预期可能较大，而低成长未来低于预期可能较小表3：成长类因子策略表现统计收入净利润成长因子样本资料来源：申万研究19高成长低成长高成长低成长高成长低成长均值2.49%标准差12.24%累计收益141.59%IR-0.05打赢比44%2.84%12.93%177.37%0.4748%2.55%12.10%149.93%0.0444%2.69%12.41%164.35%0.3352%2.36%12.12%127.94%-0.2842%2.57%12.48%149.13%0.0846%2.5

18、3%12.07%148.82%/3.2.3类：高不一定带来高收益选用ROE和毛利率衡量水平高不一定带来高收益高持续性较差，外来进入者增加，竞争加剧，未来的下降意味着估值的上升，下跌风险增大如果低未来改善，那么估值下降，上涨可能较大表5：类因子策略表现ROE毛利率因子样本高低高低高低资料来源：申万研究20均值2.15%标准差11.87%累计收益106.41%IR-0.48打赢比43%2.78%12.90%167.34%0.4063%1.79%11.03%81.77%-0.9929%2.72%13.00%158.41%0.3759%2.04%11.31%102.90%-0.6563%2.79%13

19、.10%167.19%0.4043%2.53%12.07%148.82%/3.2.4 运营质量类：高质量行业长期获得超额收益考虑资产质量、谈判能力、三费占比衡量行业运营质量高资产质量的行业长期稳定获得超额收益费用占比较高的行业表现较好费用占比较高的行业多是稳定或者消费类行业，而其表现一直较好表4：运营质量类因子策略表现资产质量谈判能力三费占比质量因子样本资料来源：申万研究21高低高低高低高低均值 标准差 累计收益IR打赢比2.62%11.76%165.26%0.2359%2.02%12.50%87.20%-0.8135%2.79%11.98%185.85%0.4961%2.28%11.81%1

20、22.48%-0.3945%2.62%11.39%171.98%0.1849%2.33%12.88%113.30%-0.3937%2.73%13.03%159.95%0.3447%2.52%2.53%11.77%12.07%152.10%148.82%-0.03/45%/3.2.5 分红类：分红较少的行业表现优于分红较多的行业现金分红因子选择股息率和股息支付率低股息率行业长期表现较好低股息支付率行业长期表现较好分红比例较低的行业往往股息率较低，因此表现相关性高表6：分红类因子策略表现股息率股息支付率分红因子样本资料来源：申万研究22高低高低高低均值2.27%标准差12.38%累计收益115.3

21、7%IR-0.38打赢比45%2.68%12.16%167.19%0.2859%2.25%12.01%118.13%-0.6043%2.77%12.13%178.88%0.4153%2.34%12.17%124.82%-0.3849%2.53%12.35%142.89%0.9165%2.53%12.07%148.82%/3.2.6 规模类：小行业长期超额收益明显选择总市值、流通市值、流通市值衡量行业规模小市值行业长期超额收益明显，但大市值行业超额收益更稳定小市值行业意味更大成长空间，而且市场上涨弹性较大表7：规模类因子策略表现总市值流通市值流通市值规模因子样本资料来源：申万研究23高低高低高低

22、高低均值2.05%标准差11.99%累计收益95.64%IR-0.48打赢比39%2.88%12.49%190.16%0.5063%2.25%12.23%114.00%-0.3439%2.81%12.38%181.67%0.4259%2.23%12.26%111.18%-0.3641%2.85%12.41%188.01%0.4863%2.21%12.17%110.09%-0.3539%2.80%12.42%180.22%0.3863%2.53%12.07%148.82%/3.2.7 动量类：短期动量、长期反转选择1个月、2个月、3个月、6个月、12个月动量因子1个月、2个月、3个月因子呈现动量

23、特征6个月、12个月因子呈现反转特征表8：动量类因子策略表现1 个月2 个月3 个月6 个月12 个月动量因子样本资料来源：申万研究24动量反转动量反转动量反转动量反转动量反转动量反转均值 标准差 累计收益IR打赢比2.68%12.58%161.83%0.2051%1.89%11.64%84.92%-0.8835%2.56%12.85%143.55%0.0459%2.25%11.90%116.86%-0.3939%2.27%12.84%109.05%-0.3347%2.01%1.96%11.96% 12.03%91.69% 87.29%-0.68-0.8943%47%2.12%12.04%10

24、1.81%-0.5735%2.21%12.13%111.11%-0.4345%2.49%2.32%12.23%12.76%142.05% 116.17%-0.05-0.2551%47%2.14%2.53%11.93%12.07%105.54% 148.82%-0.57/45%/选择流、关注度衡量市场情绪高流能够获得稳定超额收益高流意味着上涨动能大，而行业短期呈现动量特征低关注度行业表现优于高关注度行业市场关注度较高，往往是当前热点，其未来下跌风险较大表9：情绪类因子策略表现流关注度情绪因子资料来源：申万研究，流=月内成交额*I加总/当月成交额，其中I表示如果当天上涨，取值1，否则取值0；关注度

25、=当月换手率/历史12个月换手率平均值25高低高低低流、高关注度高流、低关注度样本均值 标准差 累计收益IR打赢比2.79%12.38%177.30%0.5361%2.17%2.21%11.66%12.91%112.53%101.25%-0.68-0.4647%41%2.42%11.55%142.87%-0.1747%2.12%12.51%97.70%-0.7649%2.61%11.94%160.91%0.1551%2.53%12.07%148.82%/3.2.8 情绪类：高流、低关注度行业超额收益明显3.3 第二象限：行业内的结构性、差异性特征行业作为一个集体，的相互关系或者具有的一些集体特

26、征也会影响到行业的表现，所以要透过行业表象去发现新特征行业内结构性特征：行业收入、利润等方面的集中度行业内差异性特征：表现离散度图12：发现新现象资料来源：申万研究263.3.1 行业集中度：低行业集中度获得稳定超额收益统计行业内公司收入和净利润方面的集中度不管是收入，还是净利润，集中度低的行业能够长期稳定获得超额收益集中度低的行业说明没有告诉占地位，公司之间竞争非常激烈，促使公司不断改进经营状况，提高竞争力，进而推动行业的不断发展集中度高的行业内，某几家公司占了很大比例，往往大公司的表现不如小公司收入集中度有效性高于净利润集中度，收入是利润的来源表10：集中度类因子策略表现最高收入占比收入集

27、中度最高利润占比净利润集中度集中度因子样本资料来源：申万研究,最高收入占比=收入最高的公司收入/行业收入最高净利润占比=净利润最高的公司净利润/行业净利润27高低高低高低高低高低均值1.18%标准差11.43%累计收益29.61%IR-1.11打赢比29%2.82%12.29%185.25%0.5755%1.91%11.29%89.63%-0.9735%3.07%12.51%218.10%1.4067%2.03%11.19%103.19%-0.9533%2.75%12.61%170.66%0.4551%2.12%11.31%111.87%-0.8739%2.73%12.16%173.92%0.

28、5957%1.77%11.08%79.07%-1.3233%2.81%12.20%185.61%0.8461%2.53%12.07%148.82%/3.3.2 行业离散度：高离散度长期表现优于低离散度统计行业内步性的月度表现变异系数来衡量离散度，即行业内涨跌的同高离散度行业长期表现优于低离散度行业在市场下跌时，高离散度行业表现差异大，反而降低了行业整体下跌幅度；而在市场上涨时，高离散度行业表现并不差，呈现行业内的轮动特征变异系数均值更能准确反映行业的离散度水平，因此，历史12个月均值的变异系数因子表现好于近期变异系数因子表11：离散度度类因子策略表现变异系数变异系数（12 个月均值）离散度因子

29、样本资料来源：申万研究28高低高低高低均值 标准差 累计收益IR打赢比2.51%12.29%142.99%-0.0445%2.45%12.17%139.06%-0.1243%2.79%12.26%180.80%0.6557%2.30%11.96%123.55%-0.3943%2.59%12.27%152.64%0.1251%2.40%2.53%12.23%12.07%132.39%148.82%-0.24/45%/3.4 第三&四象限：基于宏观构建模型外部影响主要包括：宏观经济形势、经济政策、行业政策等从成本、收入和性等重要影响入手，选取CPI、PPI、M2怎么用来对行业样本进行筛选？基于表现

30、分别用行业、个股的表现对这些进行线性回归，计算出各的参数，构建行业和个股未来表现的模型注意宏观数据披露时效模型应该使用当时可以得到的数据：当月的宏观数据往往在下月月中因此，模型中的宏观数据要用滞后几期的数据线性回归模型：R=c+a1*CPI_2+a2*CPI_3+a3*PPI_2+a4*PPI_3+a5*M2_2+a6*M2_3其中：R表示行业或者个股当月涨幅，CPI、PPI、M2的后缀表示滞后几期293.4.1 从行业层面：长期有效，卖出策略效果更明显构建宏观指标对行业月度表现的线性模型，参数估计用历史60个月度数据根据下月行业表现的对样本进行排序，前15名行业构建买入组合，后15名行业构建

31、卖出组合，均等权重买入组合跑赢样本平均水平，稳定获得超额收益 ，而且卖出组合明显不如买入组合表现，大幅跑输样本平均水平图13：行业表现策略历史表现表12：策略表现指标统计买入超额收益卖出超额收益买入卖出样本买入卖出样本110010009008007006005004003002001.21.151.11.0510.950.90.850.80.750.7买入/样本卖出/样本2008-58.99%-63.43%-60.35%1.37%-3.07%2009123.36%99.23%112.53%10.84%-13.30%20106.71%-9.04%4.07%2.64%-13.11%2011-1.5

32、0%1.35%2.06%-3.56%-0.71%2008-2011-3.70%-32.83%-10.50%6.80%-22.33%均值0.52%-0.34%0.34%0.18%-0.68%标准差11.00%11.29%10.99%2.59%1.91%信息比0.24-1.24/打赢比56%44%/资料来源：申万研究302007122008032008062008092008122009032009062009092009122010032010062010092010122011033.4.2 从个股层面：卖出策略有效构建宏观指标对个股月度表现的线性模型，参数估计用历史60个月度数据计算各行业内

33、个股下月表现的平均值作为行业下月表现的，按行业的值大小对样本进行排序，前15名行业构建买入组合，后15名行业构建卖出组合，等权重买入组合表现与样本基本一致 ，而卖出组合明显跑输样本平均水平图14：个股表现的策略历史表现表13：策略表现指标统计买入买入/样本卖出卖出/样本样本买入超额收益卖出超额收益110010009008007006005004003002001.1买入卖出样本1.0510.950.90.850.80.750.72008-62.68%-59.75%-60.35%-2.33%0.60%2009110.39%93.20%112.53%-2.13%-19.33%201013.49%-

34、1.51%4.07%9.42%-5.58%20110.50%2.25%2.06%-1.56%0.19%2008-2011-10.45%-21.69%-10.50%0.06%-11.19%均值0.36%0.05%0.34%0.02%-0.29%标准差11.21%11.34%10.99%2.14%1.76%信息比0.03-0.57/打赢比46%38%/资料来源：申万研究31200712200803200806200809200812200903200906200909200912201003201006201009201012201103主要内容1.为什么行业配置：量化组合表现2.行业配置样本框架

35、：以申万行业分类为基础3.因子分析体系：寻找行业未来表现的影响4.行业量化配置策略及324.1因子策略：长期稳定表现优异以因子为选择指标，构建行业配图15:策略历史表现置策略40001.61.53500因子权重：成长类、质量类、类1.43000、分红类、离散度类因子权重各5%，价值类、动量类、规模类、情绪类、集中度类因子权重各15%1.325001.220001.115001等权重样本流通市值/样本流通市值等权重/样本10000.9计算各行业因子综合得分，选择得分最高的15个行业，按等权重或者5000.8流通市值构建组合表14：策略表现统计策略长期稳定表现优异流通等权重超额收益流通市值超额收益

36、等权重样本市值2007.1-2011.3，策略累计收益达279%，跑赢样本平均水平达130个百分点2007253.11%264.71%178.02%75.09%86.68%2008-60.01%-63.56%-60.35%0.35%-3.21%2009127.65%130.35%112.53%15.13%17.82%分年看，策略每年均跑赢市场；分月看，有63%的月份跑赢201011.05%5.42%4.07%6.99%1.35%20116.20%4.33%2.06%4.13%2.26%2007-2011279.15%236.69%148.82%130.33%87.87%均值3.46%3.26%

37、2.53%0.93%0.73%组合信息比率高达1.77标准差12.86%13.17%12.07%1.81%3.31%信息比1.770.77/打赢比63%57%/资料来源：申万研究332006122007032007062007092007122008032008062008092008122009032009062009092009122010032010062010092010122011034.2 外部因子策略：长期能够带来超额收益图16:策略历史表现以外部因子行业表现为选择指标，1100等权重流通市值1.2构建行业配置策略样本流通市值/样本等权重/样本10001.159001.1因子权重

38、：行业层面因子权重各8001.0560%，个股层面因子权重各40%70016000.95计算各行业外部因子综合得分，选择得分最高的15个行业，按等权重或者5000.9流通市值构建组合4000.853000.8表15：策略表现统计策略小幅跑赢样本平均水平流通等权重超额收益流通市值超额收益等权重样本市值2008.1-2011.3，策略跑赢样本平均水平近7个百分点2008-58.58%-64.13%-60.35%1.78%-3.78%2009115.64%106.97%112.53%3.11%-5.56%201013.01%1.88%4.07%8.94%-2.18%分年看，策略2008、2009、2010年跑赢市场；2011-1.80%-0.35%2.06%-3.86%-2.41%2008-2011-0.86%-24.63%-10.50%9.64%-14.12%均值0.58%-0.06%0.34%0.24%-0.40%标准差10.93%11.41%10.99%2.30%3.46%分月看，有51%的月份跑赢；如果分季度看，高达69%的季度跑赢信息比0.36-0.40/打赢比51%46%/资料来源：申万研究342007112008012008032008052008072008092008112009012009032009052009072009092009112010