基于筹码浮盈率的行业动量因子构建

1、内容目录一从行业与个股的背离说起 . - 4 -1.1 个股层面呈现反转效应. - 4 -1.2 行业指数呈现出趋势效应 . - 5 -1.3 个股与行业背离的原因探究. - 5 -二构建新型动量/反转因子 . - 6 -2.1 基于筹码浮盈率的动量/反转因子. - 6 -2.2 新型动量因子在行业层面优势明显. - 7 -2.3 传统涨跌幅因子刻画个股反转效应更有效. - 8 -三基于行业动量和个股反转效应的选股模型. - 9 -图表目录图表 1：非行业中性五档组合净值走势 . - 4 -图表 2：非行业中性多空策略净值 . - 4 -图表 3：行业中性五档组合净值走势. - 4 -图表 4

2、：行业中性多空组合净值. - 4 -图表 5：行业动量因子五档组合净值. - 5 -图表 6：行业动量因子多空组合净值走势 . - 5 -图表 7：个股涨跌幅变化规律. - 6 -图表 8：筹码浮盈率指标. - 6 -图表 9：因子 1（G1，G5，多空组合）净值. - 7 -图表 10：因子 2（G1，G5，多空组合）净值. - 8 -图表 11：因子回测效果. - 8 -图表 12：多头组合净值曲线. - 8 -图表 13：多空组合净值曲线. - 8 -图表 14：动量因子效果对比. - 9 -图表 15：全市场选股策略组合净值. - 9 -图表 16：全市场选股策略组合相对基准走势. -

3、 9 -图表 17：全市场选股策略组合表现. - 10 -图表 18：中证 800 选股策略净值走势. - 10 -图表 19：中证 800 选股策略表现 . - 11 -一从行业与个股的背离说起动量效应（Momentum effect）一般又称“惯性效应”。动量效应是由 Jegadeesh和 Titman（1993）提出的，是指股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于过去收益率较低的股票。近些年国内投资者也对 A 股上的动量效应进行了大量研究（主要集中在个股层面），实证发现月频上个股呈现出较强的反转效应，而行业上却表现为惯性效应。本文视

4、图探究此背离的原因，最终构建行业轮动因子。个股层面呈现反转效应按照传统的单因子测试方法，我们就动量因子对 A 股进行了回测发现：个股月频上呈现出反转效应，即过去一个月涨的多的股票接下来一个月表现较差；而过去表现差的股票接下来表现较好。因子定义：过去 20 个交易日的涨跌幅分组：按过去 20 日涨跌幅从高到低排序，分为五组调仓频率：每月多空策略：做多第五组（G5）同时做空第一组（G1）因子回测的效果如下所示：我们分别回测了行业中性与非行业中性下的因子效果。图表 1：非行业中性五档组合净值走势图表 2：非行业中性多空策略净值净值：G1净值：G2净值：G37净值：G4净值：G566554433221

5、12010/2/12010/8/12011/2/12011/8/12012/2/12012/8/12013/2/12013/8/12014/2/12014/8/12015/2/12015/8/12016/2/12016/8/12017/2/12017/8/12018/2/12018/8/12019/2/12019/8/12010/2/12010/8/12011/2/12011/8/12012/2/12012/8/12013/2/12013/8/12014/2/12014/8/12015/2/12015/8/12016/2/12016/8/12017/2/12017/8/12018/2/1201

6、8/8/12019/2/12019/8/100普通动量选股：多空净值 来源： 来源： 在行业中性下也呈现出相同的规律：图表 3：行业中性五档组合净值走势图表 4：行业中性多空组合净值 净值：G1净值：G2净值：G3净值：G4净值：G5 98776655443322112010/2/12010/9/12011/4/12011/11/12012/6/12013/1/12013/8/12014/3/12014/10/12015/5/12015/12/12016/7/12017/2/12017/9/12018/4/12018/11/12019/6/100普通动量：多空净值 2010/2/12010/9

7、/12011/4/12011/11/12012/6/12013/1/12013/8/12014/3/12014/10/12015/5/12015/12/12016/7/12017/2/12017/9/12018/4/12018/11/12019/6/1来源： 来源： 行业指数呈现出趋势效应我们利用中信一级行业指数回测行业层面的动量效应。因子定义：过去 20 个交易日行业指数涨跌幅。回测方法：根据 28 个行业指数过去 20 个交易日的涨跌幅从高到低排序分成五档组合，每个组合内行业等权配置持有一个月。回测结果：月频上呈现出较弱的惯性效应，即过去一个月表现好的行业接下来表现也会好，过去一个月变现的

8、差的行业接下来表现也相对较差。图表 5：行业动量因子五档组合净值图表 6：行业动量因子多空组合净值走势净值：1净值：2净值：3净值：4净值：56543212007/2/12007/11/12008/8/12009/5/12010/2/12010/11/12011/8/12012/5/12013/2/12013/11/12014/8/12015/5/12016/2/12016/11/12017/8/12018/5/12019/2/12019/11/102.521.510.52007/2/12007/11/12008/8/12009/5/12010/2/12010/11/12011/8/12012

9、/5/12013/2/12013/11/12014/8/12015/5/12016/2/12016/11/12017/8/12018/5/12019/2/12019/11/10多空组合净值 来源： 来源： 从上图可以看出行业层面的存在动量效应，但比较弱且不稳定，我们也很难直接利用这个结论指导投资。但行业的惯性与个股的反转有如此明显的背离是值得深入思考的。个股与行业背离的原因探究如果我们简单的认为行业内个股走势一致，共同构成行业指数的走势，那么很难解释前面回测呈现的现象。我们用一个简化的模型来阐释此种规律的可能性。假设有 A 和B 两个行业，行业内有个股1、2、1、2，那么个股的涨跌或有如下规律

10、：图表 7：个股涨跌幅变化规律来源： 这样一来就符合我们发现的 3 个规律：非行业中性下个股的反转效应：在第 T 期表现好的个股1、1在下一期跑输2、2。行业中性下的个股反转效应：在第 T 期表现好的个股1、1在下一期跑输2、2。行业上的惯性效应：第T 期A 行业优于B 行业，那么在下一期仍然如此。以 A 行业为例，我们把1称为领涨股，2为滞涨股。我们希望看到第T 期A 行业内部的个股分化较大（1比2表现好的多），从而在 T+1 期滞涨股2补涨时能够拉高行业整体的表现。接下来我们将围绕此思路构建因子。二构建新型动量/反转因子基于筹码浮盈率的动量/反转因子按照 1.3 部分对此现象可能性的解释，

11、我们下面着手构建新的动量因子，首先回顾我们情绪择时周报中的筹码浮盈率指标，其用来衡量过去一段时间筹码进行交易的浮盈状态，可以用来衡量市场赚钱效应，并且对市场阶段性顶部有较好确认效果：图表 8：筹码浮盈率指标70006500600055005000450040003500300025002000万德全A万德全A筹码收益率（右轴）302010%0-10-20-30-402010/11/32011/11/32012/11/32013/11/32014/11/32015/11/32016/11/32017/11/32018/11/32019/11/3来源： 既然行业内的个股涨跌呈现出领先滞后关系，下面

12、我们利用两种方法构建行业动量因子，第一种方法为简单计算行业内不同个股的涨跌幅差距。第二种方法可以理解为计算不同个股的赚钱效应之差（利用筹码浮盈率计算得到），通过回测发现第二种方法构建的因子效果更加稳健。此外，我们对选股因子也进行了检验，基于涨跌幅计算的动量因子选股效果优于利用筹码浮盈率的效果。新型动量因子在行业层面优势明显领涨股效应因子一：涨跌幅之差因子计算：计算行业成分股的过去一个月涨跌幅，按照涨跌幅排序并且取 up%分位数和 down%分位数做差。由于行业内个股分化天然存在差异，比如周期和金融的成分股分化小于成长和消费，所以我们再用行业的涨跌幅之差除以过去 36 期的平均值。回测区间：20

13、10 年至今的 A 股数据。图表 9：因子 1（G1，G5，多空组合）净值43.532.521.510.50多空组合净值（右轴）净值：G1净值：G52.42.221.81.61.41.22013/4/12013/8/12013/12/12014/4/12014/8/12014/12/12015/4/12015/8/12015/12/12016/4/12016/8/12016/12/12017/4/12017/8/12017/12/12018/4/12018/8/12018/12/12019/4/12019/8/12019/12/11来源： 其中的 G1 和 G5 表示按照因子降序排列的前五、后

14、五个行业分别等权构建的模拟组合，多空组合表示在每一期做空 G1 做空 G5 的模拟组合。相比较于普通的动量因子，我们根据领涨股效应构建的因子有一定提升，但是观察多空组合走势仍然有较大回撤，下面我们尝试第二种方法构建因子。领涨股效应因子二：筹码浮赢率之差因子计算：把方法一中的涨跌幅替换为情绪择时周报中的筹码收益率指标，这样把不同行业股价周期长短不同的因素考虑在内。图表 10：因子 2（G1，G5，多空组合）净值43.532.521.510.50多空组合净值（右轴）净值：G1净值：G543.532.521.52013/4/12013/8/12013/12/12014/4/12014/8/12014

15、/12/12015/4/12015/8/12015/12/12016/4/12016/8/12016/12/12017/4/12017/8/12017/12/12018/4/12018/8/12018/12/12019/4/12019/8/12019/12/11来源： 其中的 G1 和 G5 表示按照因子降序排列的前五、后五个行业分别等权构建的模拟组合，多空组合表示在每一期做空 G1 做空 G5 的模拟组合。我们发现因子 2 相比较于因子 1 表现更优，多空组合收益率提高，信息比率提升。图表 11：因子回测效果因子 1因子 2基准参数(up,down)=(75%,25%)(90%,10%)(7

16、5%,25%)(90%,10%)多头年化收益率13.0%9.0%12.9%12.9%8.70%多头组合最大回撤46.6%52.2%46.7%41.1%51%多空组合收益率11.8%6.3%17.7%18.3%多空组合胜率54.8%56.0%65.5%65.5%多空组合信息比率0.80.41.11.2来源： 传统涨跌幅因子刻画个股反转效应更有效对于选股因子而言，我们同样把普通的利用涨跌幅计算的动量因子和筹码浮盈率动量进行了回测对比。结果如下所示：图表 12：多头组合净值曲线图表 13：多空组合净值曲线多头组合：修正动量多头组合：普通动量多头组合：筹码浮盈率基准76543212010/2/1201

17、0/9/12011/4/12011/11/12012/6/12013/1/12013/8/12014/3/12014/10/12015/5/12015/12/12016/7/12017/2/12017/9/12018/4/12018/11/12019/6/12020/1/10多空组合：修正动量多空组合：普通动量多空组合：筹码浮盈率87654322010/2/12010/9/12011/4/12011/11/12012/6/12013/1/12013/8/12014/3/12014/10/12015/5/12015/12/12016/7/12017/2/12017/9/12018/4/12018

18、/11/12019/6/12020/1/11来源： 来源： 图表 14：动量因子效果对比因子普通动量修正动量筹码浮盈率因子基准多头收益率15.81%13.97%13.15%7.46%多空组合收益率21.96%15.76%14.63%多空组合胜率69.11%75.61%65.85%多空组合信息比率1.351.851.15来源： 从上面的表现可以看出，筹码浮盈率动量因子对于选股而言并没有太大优势，原因在于此指标跟涨跌幅并非是简单的线性关系，该指标在极端位置时对股价往往更有预测效果。而根据涨跌幅修正过的动量因子表现更加稳健，尽管收益率比普通动量有所降低，但是在胜率和夏普比率方面有明显提升。三基于行业

19、动量和个股反转效应的选股模型根据前面的研究发现，基于筹码浮盈率构建的行业动量因子，以及根据涨跌幅修正的动量因子均有不错的预测效果，下面尝试将二者结合构建量化组合。即选择有领涨股效应的行业中的反转个股。选股标准：全市场选股，在第 T 期，利用筹码浮盈率动量因子选择前五个行业（中信一级行业），然后在这些行业中根据动量因子选择前五分之一的个股按流通市值加权配置持有一个月，并且与中证 800 指数进行对比。图表 15：全市场选股策略组合净值图表 16：全市场选股策略组合相对基准走势 43.532.521.510.50组合净值中证800中证5002.52.32.11.91.71.51.31.10.90.

20、70.5相对中证800走势相对中证500走势 2013/4/12013/9/12014/2/12014/7/12014/12/12015/5/12015/10/12016/3/12016/8/12017/1/12017/6/12017/11/12018/4/12018/9/12019/2/12019/7/12019/12/12013/4/12013/8/12013/12/12014/4/12014/8/12014/12/12015/4/12015/8/12015/12/12016/4/12016/8/12016/12/12017/4/12017/8/12017/12/12018/4/12018/8/12018/12/12019/4/12019/8/12019/12/12020/4/1来源： 来源： 图表 17：全市场选股策略组合表现中证 500中证 800策略组合年化收益率6.3%6.4%16.1%年化波动率31.1%25.3%32.1%最大回撤63.2%48.9%42.0%相对中证 800 最大回撤14.