个股alpha与行业beta的双剑合璧

挖alph，追et，双管齐下投资起和点是得投收，资拆分为la和a，a收益决市业格趋la益是上述a益的额益，来源个选或易时从a的成于A股空本高不考虑仓位时情难剥离场a更的是立于业风的a。图表1投资收益的组成wind从投效最化角，我希望la和a收都，时险控，但在践，其量研究域我一解的是“挖”“追a”,“选股“行业问题并能者兼从选维看以多选股策略为们获取la为的在建略时会对子行市中化对行业偏，对格行完剥，忽业a从行维，为行业配置获超收的要来，业动的寻大，一中策，不会入究业个的差性即略股la。实际方面A股存在显行效们很只注股内性而忽行周的每一大股有业时烙与同一个越来越效市中纯的的a渐缺越贵拥抱行业a有宽资一面当业到定期行内股分化加股期行期并完同焦的内性是常必的。基于此，我们期望能有一种方法，兼顾选个股和选行业，在两者之间进行动态平衡取长补短使得我的组合即能保护个的生性又能享受行业予的最大化投资效益前内将者合研较有同尝“业叠加因子股“股子加行因选”种法将股行因相合。行业轮动叠加因子选股：在a里选la“行轮叠因选法自而下的“串联选方法研路径“业股通行业动略定标业然在选目基础上建精个，股包分业模通建模种式。图表2常用的“行业轮动叠加因子选股”流程wind在投实中行轮叠加子股“联股辑选业个股具有较高的联动效应，这就要求选行业和选个股的双重准确性，不可避免的出以下题：“选行业作为第一关乎收益的第一步在结构性行情持续演绎的格局下行业轮速度准确性难以上情的演绎操作难度也极高表（下今来30个信行业月表1月至8，涨幅前2的行的动程行房有色煤炭→煤炭/房地产→消费者服务/食品饮料→汽车/石化→消费者服务/电新→车械煤炭月涨幅后的2行业别军工医药→家电/非银→电子/消费者服务→综合/电新→房地产/银行→公用事业石→费服饮料汽车电新可无论前2是后组，动度常，月轮的手接近100；一行业在相几现端先后在2和m2。图表3中信一级行业月度涨跌幅（1-202.0.3）p行业行//炭/服/车//车//Bm行业工//子//产/业/服//T-Btt1%%%%%%%%银行%%-%-%-%%-%-%房地产-%-%%-%-%%-%%交通运输-%%-%%%%-%%建筑-%%-%-%%%-%-%煤炭-%%%-%%%-%%农林牧渔-%%%-%%%%%消费者服务-%%-%%%%-%-%家电-%-%-%-%%%-%-%石油石化-%%-%-%%-%-%%非银行金融-%-%-%-%%%-%%纺织服装-%%-%-%%%-%-%钢铁-%%-%-%%%%-%商贸零售-%%-%-%%%-%-%综合金融-%%-%-%%%-%-%建材-%%-%-%%%-%-%综合-%%-%-%%%%%轻工制造-%%-%-%%%-%%计算机-%-%-%-%%%-%-%通信-%%-%-%%%%-%食品饮料-%-%-%%%%-%%基础化工-%%-%-%%%-%-%电力及公用事业-%%-%-%%%%-%有色金属-%%-%-%%%-%-%电新-%%-%-%%%%-%汽车-%%-%-%%%%-%机械-%%-%-%%%%-%电子-%%-%-%%%-%-%传媒-%-%-%-%%%-%%医药-%%%-%%%-%-%国防和军工-%%-%-%%%%-%wind说明：如未特殊说明，本文所涉及的行业均为中信一级行业。为了更直观的体现今年行业轮动的极致程度，我们分别构建周频和月频的收益量行轮策，买上表最的3个行等构行组，略截止21结明，论频是频略，入期现好的3个行业构的权合表不收分为3和0𝑘𝐶均为负，周度率83月手率5证行动的度极首先我们认为在8个月内同一个行的基本面较难出“天地在这样极端演绎的行中，精准把握行业轮动特具有一定的挑战性其次当行业板块的轮动度快时调仓的操作难度也较高，行业变了，就需要把这个行业的股票全部卖出，换仓幅大，当产品达到了定模，调整起来难度。周频策略月频策略总收益-%-%中证800-%-%最大回撤-%-%夏普比率-4-4一期换手率T期与T+1期收益的RankIC-%-%wind wind“先选行业再选个股错率低需“精确的确由于先圈定了目标行业，选股的股票池仅限入选的行业成分股，倘若选错行业，选股的胜率也将被大幅降低形成步错步步错的局面表3“1为度行业最高收益率-最低收益率，可见行业间的分化严重，行业间的月度收益差的均值超20。我们如假国防和军工为们1优的行在95只分仅观想技月幅涨成股跌的数为行内现前20个等构的合的益为期深0%是说，如果们一优到国防和军工业然在行内选股为组合最情也仅略微胜深0个策的率于一踏错满盘皆反果选对行真正高a业挑高a股组合会较的额益这种股略目只容“确正分散度低，益波性。低估低bea行业的高ha个股，高估高bea行业中的低pha个股行轮叠因选股架我先了行筛标一符合业筛选标准的良好投资机会可能会被忽略，决策结果倾向于认为“行业优质、公司般优公优一般实上多好未必自好业。表6统计今来上超过3个的涨位前0的票行分情，表明月前0合行业布分，未现在好业扎的况超70的个股分在2行业之外，因此通行中的优质个股也得我深度挖掘。p行业/色////服///Bm行业/电/子/合//业/服//属于t行业的数量占比银行房地产医药电力及公用事业机械综合建筑建材家电农林牧渔电子商贸零售汽车通信计算机传媒石油石化有色金属交通运输非银行金融电新基础化工消费者服务轻工制造国防和军工煤炭综合金融食品饮料钢铁纺织服装wind策略构建的成本高“业动加子股程长解决问题其在步精个层我常有种行和用建模两方都有性行建模不考虑力物力时本要考虑因细分行业样本量少导致模型准确性被降低的问题，以及不同行业的个股比较问题通模用标出个没行业痕业重性怎么体现、行业暴露程度如何控制、同行业不同弹性的个股如何取舍等一系列问题需解决。图表7分行业建模与通用建模wind个股因子叠加行业因子选股：la和a一起选“个股因子叠加行业因子选股”法是在传统的股票多因子的基础上增加行因子以到股目下图𝑖为股𝑖的预期益率𝑖,𝑘股𝑖在票𝑘上的该票所应的子𝑖,𝑚股𝑖在因𝑚上的露𝑖表第𝑖只股票𝑘个因子的因子益率（即每位因子所承载的收率；𝑖表𝑖只股票的特质因子收益率。一般行业因子和个股因子的类型应不同。相较于传统个股因选，加行业子分若股票1和股票3属个业则在行业子分暴相。图表8包含个股因子与行业因子的多因子模型wind在实际应用中，一般会对个股因子和行业因子进行聚类，形成“个股因子“行因在成时赋予自重常的法为态权个股得分=12业子分+12股子但方法定差究其因们认为：静态等权法认为行业因子对行业内所有个股的影响是相同的，但实际上不股对行业的弹性存在明显的差异，并不能一视同仁。我们定义个股弹性为股相行业β个标的业（信近0日跌进行S回归斜即个相业的系以新为表9为8月1电新行业成分股对行业的β系数分布，可以看到行业内个股对行业的弹性存在明显分化虽然呈现类对称分布，但高弹性个股占比略低于低弹性个股，说明少数个股对行的牵力表0德时和洋机对新行系的序宁德时代弹均为期处高性洋电的仅期处于低弹性状态。虽然两者都为细分赛道动力系统个股，但两者对行业整体的弹性存在明显差，此见我分行因对股的响，不一同仁。若采其加方动态权不权们还需解行素”和“股素的重衡问，时要顾型的解性高用。图表9电新行业成分股相对行业的β系数分布 图表0宁德时代和大洋电机相对电新行业的β系数wind wind基于以上分析我们尝试量化选股视角出发将个评价和行业评价相合构建个股pa与行业a双驱选股模型，力在个股和行业中寻动平衡，让个股ha和行业bea共同驱动投资。个股评价和行业评价耦合模型初探寻找la与a的连接桥梁我们目是到种方“司有结让股l和业a相相同驱投收因们试资益来出发，基于产价型收拆解股la和业a从寻求接la与a灵。第一个关于金融资产定价的均衡模型由威廉·夏普提出的资本资产定价模型（PM用反系性风与券资酬，型达为：𝐸(𝑝)−𝑓=𝑝𝑚∗[𝐸(𝑚)−𝑓) 其中，𝒎是市投组的益𝒑是投组的益𝒇为风险产益。𝜷𝒎是投组𝑝相市组的风系𝑝𝑚|大于1投资合对盘的弹更，𝑝𝑚为负则说投组与盘波动向反。(𝒑)−𝒇是风险投资组合相较于无风险资产高出的期望收益率，称作风险报酬，由投组的险与场差决的。后来学在CPM理框架，为PM型入𝛼参（ℎ，用以表组业中过场基组所得超收益进步将PM型成如下式詹指公：𝑝−𝑓=𝛼+𝑝∗(𝑚−𝑓)+𝜀 之后随着P套价Frenh多子模的出使系从表达产市因的感度扩为多因（如格行等的感性。本文探讨的是个股内生性与行业之间的耦合，因此我们重点关注股票对行因素的感。𝑓=0，则将表式成：𝒔𝒄𝒌=𝜶+𝜷𝒄,𝒏𝒅∗𝒏𝒅+𝜺=个𝒂𝒑𝒂+𝜷𝒔𝒄,𝒏𝒅∗行业𝒂+𝜺其𝑡𝑜𝑐𝑘代表票预益𝑖𝑛𝑑为所行指预期益记作行业𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑为个相业的系代股相于其准业弹；𝛼为个超行所得超额益记股a。由此可见个股的益时取决于个股相对业超额行业收𝒏𝒅个股相对行业的弹𝜷𝒔𝒄,𝒏𝒅，𝜷𝒔𝒄,𝒅或许以作个股和行业衔桥梁。耦合模型构造：左手个股la，右手行业股票收益表达式𝑡𝑜𝑐𝑘=个股ℎ𝑎+𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑∗行业𝐵𝑡𝑎+𝜀，基于多因子模型逻我可票的益用股离业后因个股𝑙𝑝𝑎和业因子行业𝑒𝑎）行然通过个𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑相的重结合。整个过程可转换为个股合分=𝑖𝑛𝑑∗行业分+𝑡𝑜𝑐𝑘∗个股身分，权𝑖𝑛𝑑和𝑡𝑜𝑐𝑘平行情和司内特行得决于业以用行业子行业部取的益行业a股身取决于公司的内生特性，我们可以通过剔除行业因素后的个股因子进行预测，将这部分收益记“股la𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑系数刚可来接右部分即接重用个股行的性刻。在这过中个评和行评并联行种度以避“串联”式来行与股联效问。图表1个股与行业耦合模型推演过程wind当然我并能直定𝑡𝑜𝑘,𝑖𝑛𝑑𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑，个综情需要行业评和股分行动平权应此消重为若某只股票相对行业的β系数高，受行业影响的权重高，则个股自身特性影响的占比就会减少若行影小自身生素响会大是我进步重进行归化整得最的模如：个股综合评分= 𝟏𝟏+𝜷𝒔𝒄,𝒅

∗个股自身分+ 𝜷𝒄𝒌𝒏𝒅𝟏+

∗行业评分2.2..𝒔𝒄𝒌,𝒅的合理性论证𝜷𝒄,𝒏𝒅为个股对业弹记𝛽。在型，用权衡业个股的影权模的要参必进步证其理本𝛽采用计算方为用股标行业数中一）近120日跌进行S回，斜率𝛽们年8月31日深易个除市满3月的个股𝛽结见图表12结果明：个股走势与行业走势呈现较强的同向性，行业对个股的影响不容忽视：近0内S回果表个相行出β概极也就是说股行走相的概很时业股的中数近，这与们认一，业对股影不忽。行业内个股分化，需重视个股内生性因素：多数行业的个股β系数类对称分散在55间行家新食品料消者务的个β数布偏中位在8近说这些业部在显分数重对走势牵力个系数分验业周期和企业周期并非完全同步，行业好坏不能完全代表公司好坏，上行行业中有普通股，普通甚至下行行业中也有优质股，研究中不能忽视个股内生性素。图表2各行业内的个股相对行业的β系数的统计结果（.0.31）银银医药机械建筑家电电子汽车计算石油石交通运电力设备及新能源消费者服国防军综合金钢铁70219纺织服装5016558271食品饮料7254386062煤炭7900832339轻工制造8611254480基础化工6876214253非银行金融5%34-6721425有色金属8696549041传媒1%02-2997122通信7633805755商贸零售9%88-3121182农林牧渔2316224211建材5014828229综合8%31-5209080电力及公用事业5762731730房地产25423标准差大于1.5的占比小于0.5的占比大于1的占比[0.5-1.5]的占比小于0的占比均值中位最小值最大值wind个股β系数在时间序列较稳定，均值具有代表性由于个股β系数的率可至我选股略般月β数波过则会降低策略的稳定性。在图表13和图表4，我们滚动计算了311全市场个股的β系数近0日标准差的中位数𝑡𝑑_𝑚𝑑𝑖)和离散系数的中位数𝑉_𝑚𝑑𝑖)。标准差用于衡量个股β系数在近30日波散数则于量间个β系均或位的代表。结果明对大票近30日准中位和散数位数分在3说β在间列的定较好均具代。在应用中，我们还可通过平滑处理降低β系数对调仓时点选择的敏感性，如对月调的略可滚取5、10日。标准差的中位数𝑡𝑑_𝑚𝑑𝑖)=𝑖𝑎𝑛𝑡(标准差𝑖,𝑡−30𝑡),𝑖为股票,𝑡为观察日标准差𝑖,𝑡−30𝑡)离散系数𝑉𝑖,𝑡−30𝑡)=

均值𝑖,𝑡−

∗100%离散系数的中位数𝑉_𝑚𝑑𝑖)=𝑖𝑎𝑛𝑡(离散系数𝑉𝑖,𝑡−30𝑡)图表3全市场个股近0日β的标准差的中位数分布 图表4全市场个股近0日β的离散系数的中位数分布wind wind个股与行业之间如何进行动态平衡？根据个股综合评分= 𝟏𝟏𝜷𝒔𝒕𝒐𝒊𝒅

∗个股自身评分+𝜷𝒔𝒕𝒐𝒌𝒊𝒅𝟏+𝒔𝒕𝒐𝒌𝒊𝒅

∗行业分个股内评权

= 1+𝑠𝑡𝑐𝑘𝑖𝑑

和行价权重

=𝑠𝑡𝑐𝑘𝑖𝑑+𝑠𝑡𝑐𝑘𝑖𝑑

两者业公司之进态平际作中衡的度何平衡是合理？们过3不场景用制量进逐一证。个股评价的权重略于业评价的权表由于部个β系数的值为55则行评权在30应个内生因价重为07权略股评倾们认为这符合投资逻辑，公司发展立足于行业，但更决定于自身的基本面资金、术况。图表5行业评价与个股内生评价的权重区间wind当行业评价权重高公评价权重时行业赋弹性个股更高的额外价值当行业评权于公司评权重时对高弹性个股形成拖累图表16中股票1和票2处同行业公司分同低于行业分股票1对业的系高从业取的外值为分股票2β数从行获的外值有7分相股票3股票4于一业，股身分同但均于业分，β系较的票3的合评则行拉了7分而系低的票4只拉了5分果明当业行时高性股票能更的受业的a从获更的外价而行下行时则易行拖。图表6行业评价对不同弹性个股的价值行业得行业得分个股得分 β系数 行业权重个股权重综合得分 额外价值：综合当行业评价高于公司评价时，行业赋予高弹性个股更高当行业评价1.550wind“好行业普通公司“好公司普通行业的综评价取决于公司股票对行业的弹性行普公“通好司组时我们资经遇的题两到怎选们通量的法提供一选思表17中的股票1股票2属好业普通公普行业好公合设相对自业β系数都低则明行对票1和票2的小司身权重更果向通行好司为组反如两者的都高则行影响好业普司”优。wind综上，理论上，通过耦合模型个股综评分= 11+𝑠𝑐𝑖𝑑

∗个股身分+𝑠𝑡𝑐𝑘𝑖𝑑∗行业评分动态平“行业“司具有可行性为个优提供了+𝑠𝑐𝑘𝑖𝑑一种新思路。基于耦合模型的双驱选股策略本章将从实践出发，论证将个股与行业通过前文构造的耦合模型相结合的性首通行中多因策构个评模后建业模后通耦模将个行策结形对股综合价。基于盈利、估值、技术面的三维个股评价模型(al我们要盈估术指三维综评个望选司本面向、值理兼交易辑即好司“好格“股。因子理式数去业位不用分师类因子行市中化z标准。因检参为：（1）样本全，除T、市3个内交所股（2）区间11分层溯10，分组1为多，组1分组10为多组，内等权换仓率月，一交易日基准证0自定单价标说明：作用向量子益率预方1表试结为向1代表测结为0代在历样中作方不稳若用向为负根具情因子取反或使得组1多组。单调性：衡量因子的区分能力和选股能力，指标值越高说明单调性越显价指包分收益普率胜率超最回撤分别测试各个指标与分组序号的秩相关系数，然后取均值得到最终的单调值。评价指标释义计算方法作用方向：向-：向：稳的数比。若著于的数60%，为；显小的60%，为-；则。单调性收益率、夏普比率、调仓胜率、超额最大回撤设组到组的号，论，因的应，者相系为。来源：wind基本面：盈利趋势向好盈利能力和盈利周期是股价上涨的基石，我们分别从公告的历史盈利（净润比）和分析师预测未来盈利（𝐸、利𝑆比）两个维度测试了盈增因的测试型括利因原所分向z标准化、度比。盈利分（_𝑝：量是公在身盈周所处位置盈利比向z准(_𝑠)：衡盈水和利动同比环（𝑄公盈速的比善度多于衡景气度图表9 个股盈利因子说明wind图表0 个股盈利因子列表及因子释义因子子类别因子因子释义理论作用方披露盈利增速（正式报告）NGM净利润同比增速)1NYoY净利润同比增速1NYoYpt净利润同比增速的分位Np=年)1NYoYsor标准化的净利润同比增速N=季)1NYoYptor标准化的净利润同比增速的分位N=季Np=季)1NYoYQoQ净利润同比的环比1披露盈利（含预告、快和正式报告NYoYNT净利润同比增速1NYoYNpt净利润同比增速的分位Np=年)1NYoYNsor标准化的净利润同比增速N=季)1NYoYNptor标准化的净利润同比增速的分位N=季Np=季)1NYoYQoQNT净利润同比的环比1一致预测盈增速（Y相对于Y）EEYoY预测每股收益增速1EEYoYpt预测每股收益增速的分位Np=年)1EEYoYsor标准化的预测每股收益增速的分位N=年)1EEYoYptor标准化的预测每股收益增速的分位N=年Np=年)1ENYoY预测净利润增速1ENYoYpt预测净利润增速的分位Np=年)1ENYoYsor标准化的预测净利润增速的分位N=年)1ENYoYptor标准化的预测净利润增速的分位N=年Np=年)1EOEYoY预测OE增速1EOEYoYpt预测OE增速的分位Np=年)1EOEYoYsor标准化的预测OE增速的分位N=年)1EOEYoYptor标准化的预测OE增速的分位N=年Np=年)1wind在训集11的因检见表1：分位形式的盈利增因代表其在自身盈利期处的位置表现较突出不同指标类型的因子表现排序为：盈利增速分位形式的因子>同比的环比>因子原值>z标形式位式子表较其是多头其形的子更高多收低撤显的调。披露盈利因子的稳定性整体好于分析师预测盈利因子（𝐶_𝑅），究其原主是析测因全A的盖约50在们测试区间覆度。考虑预报快数据的利因子（_𝑻表现好于只虑式报告的因子究其原因，我们认为是业绩预告和快报的发布时间较正式报告提前，股价已经在业绩预告和业绩快报中得到一定反应和释放，到正式报告发布的候，场敏度。我们分别从披露盈利和预测盈利两个类别中各选择一个表现最好的因子等构盈因子净利同比增速的分位因（_𝒐_𝑻𝒕预测RE同比增速的分位因（𝑬𝑻𝑬𝒀𝒀𝒑）表公的利平于升周期且盈能持向利因𝑘𝐶为多年化额普，成子表较两子子有提。图表1个股盈利因子检测结果因子因子统计检验结果多头表现多空表现单调性 选作用方向RankIC均值RankIC_IR年化超额年化夏普超额最大回撤调仓胜率年化超额年化夏普超额最大回撤调仓胜率单调评价NGMNYoYNYoYptNYoYsNYoYptNYoYQoQNYoYNTNYoYNptNYoYNsNYoYNptNYoYQoQNTEEYoYEEYoYptEEYoYsEEYoYptENYoYENYoYptENYoYsENYoYptEOEYoYEOEYoYptEOEYoYsEOEY盈利11111111001011101110%%%%%%%%%%%%%%%%%%7856267713724732%%%%%%%%%%%%%%16977134920201%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-%-%%%%%%380992%%%%%%wind估值：守住安全边际前边们基面度义好司盈趋向（盈利速位且盈利能（𝐸强但好也必具一的全际。由于不同行业的属性不同，适用的估值方法不一，如强周期或重资产行业弱周期或轻资产或稳定盈利的行业适用的估值方法显然不一致。因此，我们分别采全局估值法分域估值测试估因的用的值子广使的、PB因形为子和近3的位值其PB因包含B值调整商誉的（𝐵_𝑗_𝑊。全局值

𝑃𝐵_𝑗_𝑊

总市值当日净产−商誉全局值指有股用同的值分测试EB子其分位形因的。分域值法分域估值法指考虑不同行业的特性，对不同行业属性的成分股赋予不同的估值法为避模过度杂分后样太少响型实性，我们单为两强周期或重资产行业采用B估值法，弱周期或轻资产或稳定盈利的业用PE估值法。图表2 各行业采用的估值方法行业 估值方法wind分域值子整逻为：估值因原值式，记“分域值：于不型的估因子可直接行为对用种值法个股行后进行极业值化z标准后形最的分估因。分位形式的估值因子，记作“分域估值：该方法逻辑易懂，都分位式量相同有直可因不行聚接截面期的有行极、行市中化z准化。图表3 个股估值因子列表理论作理论作B位BEMEM估LEptLEMLGWLLptLLF因子释义因子wind估值子单子测果见表4E子现较B因更位形式分估因（分域𝑝的现明好其估因分域𝑝𝑡的𝑘𝐶为多年额夏普3们选用“分域估值pc”作为最终的估值因子。图表4个股估值因子检测结果因子因子统计检验结果多头表现多空表现单调性 选择作用方向RankIC均值RankIC_IR年化超额年化夏普超额最大回撤调仓胜率年化超额年化夏普超额最大回撤调仓胜率单调评价值LLF 1 % 1 % 4 % % % 0 % % 3LLpt 0 % 3 % 8 % % % 7 % % 1LGW 1 % 9 % 0 % % % 4 % % 3LEM 1 % 8 % 0 % % % 7 % % 1LEpt 0 % 5 % 6 % % % 7 % % 7值 1 % 2 % 6 % % % 8 % % 2分域估值_pct 1 5.0% 0.76 19.2% 0.83 26.1% 64.6% 18.3% 2.95 56.2% 84.1% 0.88 √wind技术面：兼顾交易逻辑盈利基估是边者合兼资逻但法顾逻辑也是顾利估值公并好交标术因跟的价量关系绑更密是易的果数频更反应直较的顾交易逻辑。我们整理了常见的四类技术面基础因子，成交额分位、换手率变化、价格动量价形交位表了易热价率可来容价势缓急，换手变可出空方的歧度价动则是势延性。图表5 个股技术面因子列表wind技术因的因检结果图表6换子的现稳头、单调均量子的现稳风益比价形类交量子的作用方向不明确，不具备选股能力。因此，我们选择换手率变化因子𝑻_𝑼𝟓5日换手与60日换手差值作为最终的技面子𝑘𝐶为9，头化额3夏普097。图表6个股技术面因子检测结果因子因子统计检验结果多头表现多空表现单调性 选择作用方向RankIC均值RankIC_IR年化超额年化夏普超额最大回撤调仓胜率年化超额年化夏普超额最大回撤调仓胜率单调评价值ECE0ECE0量ECE0ECE0ECE0ECE0ECUN0ECUN0率ECUN0ECUN0TECH_TURN56LOEDLOED量DQOUNptDQOUNpgpt-1-1-1011-1-1-1-1-1-10-1-100%%%%%%%%%%9.0%%-%%%%%3 % 24 % 53 % 27 % 54 % 14 % 28 % 81 % 45 % 90 % 70.91 23.2% 0.971 % 5-5 % 99 % 98 % 32 % 11 % 2%%%%%%%%%%30.3%%%%%%%% % 5% % 7% % 3% % 3% % 9% % 4% % 8% % 6% % 7% % 760.2% 32.0% 3.07% % 1% -% -4% % 7% % 9% -% 2% -% 5% %% %% %% %% %% %% %% %% %% %41.1% 81.9%% %% %% %% %% %% %09294570010.810)1825√LOEDLOEDwind风险管理：规避崩塌风险长期看，兼顾盈利与估值的公司有较大的上涨潜力，但股价的短期波动受面因素影响，其中最主要的风险是股价持续下探的风险和高位崩塌的风险，两种景往都随成量换手的大。回顾上一小节，我们测试了包含换手率变化、价格斜率和成交额分位等技标单子试明换手变因价率成额位子负向除作用因值高的10构成组的益显于其组，撤显于他组合。我们用价格斜率可用来形容股价位置，成交额判断热度，换手率变化判断多空双方的分歧程度个指联起则用形容种见场热度高的个股在高位出现分歧后易崩塌，于是我们将三因子等权合成风险因子高位崩塌测其现表27图表9因合成子分表，成因有明显的负向剔除能力。统计结论与我们的经验一致，如果某只股票在连续快速拉后成额现量手率著明双方分较股期难维持上态，合A的短反逻。图表7过去0日价格斜率因子的分组表现 图表8换手率变化因子的分组表现wind wind图表9成交额分位因子的分组表现 图表0“风险因子高位崩塌”的分组表现wind wind以航信为表3840其上率位全前10手率增值前日成额成额比于近3个中的90分之上，预示续崩风结表在月跌对证数超为。同理表3和在2017年0月9触上述示值其月跌幅度达，对额。图表1航天信息走势图：高位崩塌 图表2广和通走势图：高位崩塌wind wind图表33和图表34了81市超过3个、深所个涨手化和交分值前10个当20的涨跌情况统时为月一个易果发值票超收基准为证数分图偏部超靠而极大远数群立右。整体，月输准比例为65，输位为，有个月跑输超10；年看了3的度额值为，余度超均值均为负。-图表3触发“高位崩塌”风险的个股收益分布图 图表4触发“高位崩塌”风险的个股的年度情况- 数量收益为数量收益为的比例跑输基的比例跑输基准10%的比例收益值(%)超额均值(%)2013303201474820154-382016-5-052017-9-132018-9-412019-3-252020-6-602021-3-252022-4-73wind wind我们试同的法持续下探风险根价格率子分表可见斜最的组1的收也于后将三指结可形容股价持续下探的场景：如果某只股票在连续下跌后，成交额出现放量且换手率显著大，表明多空双方的分歧加大，股价可能出现加速下探的风险。我们假设下跌斜位于前10换手率增位于前10当日成交与成交额占比位于近3月中的90分位之上，后续可会出现持续下探的险并检验该假设的有性。图表35为弘药的势图检在41下行率换率成交额标前10月股持下跌达我发用上述规则计效不人，这与A存明的期反效有，1个和3个月动因的现验了这现也是股快下一时后成交额现量换率著增可是部弹的号图表36的股份就是这种情况，在下跌一段时间后，换手和成交额变化排名均靠前，后续股价强势反弹，弹度大同大盘行指。图表5康弘药业：持续下探 图表6融捷股份：加速反弹wind wind基于以上结论，我们引入预防“高位崩塌风险”的负向剔除机制，剔除价率高、换手率增加前成交分位三个指在截同时居前的个。图表7 个股负向剔除规则特征含义描述指标OL-wind基于盈利、估值与技术指标的个股优选策略综合述“利子“估因“术子子造ksed个股优模每维的因在截排得后等加得最的股评。每月调，择分前的0个构股组合并有下次仓。调仓虑跌等无交的形若仓股现停停持有至下一仓同组买数调为0法的个数策回参为：（1）样本全除S市3个内市靠的20以及北交上（2）回测间11调仓率月，一交易日手续：千3基准证0组合量50只组合个权：权策略在311的表见表38图表39优选50等组年化收为23相中证0的化额度仓率5年度胜率为0月股数换手为。图表8基于盈利、估值与技术指标的个股优选策略表现（截至11）wind图表9 股票组合净值曲线wind图表1组业的Bison归结果超收多源互效动业配置标选的益相上，都高。图表0 基于Brnson理论的框架组合收益分解收益分解说明主动配置标的选择互动效应超额收益wind图表1 组合收益的Brnson行业归因净值曲线wind基于资金面和分析师预期的行业评价模型(个股价面我主从盈值术三个度行评层我们则从情绪面和资金面对行业进行评价，其中，情绪面的观察指标为分析师维度盈利整资面选被称“明”北资金边变情。情绪面：分析师维度的盈利上修分析预含3类，价范预、资级和利测价预测给定是围较跟投资级般有入增持评的分较且较粗利测如净利每收益P资产率RE等分师根据掌握的信息对盈利进行预测或预测修正，相较价格预测和投资评级而言，具有市场效应和实用价值，而分析师盈利预测调整是对公司有效信息及时跟踪结较盈预测身更有息因本文择分师度盈利预测累计调升占比和盈利预测平均调升幅度作为业优选指标，盈利指标为净利润测度最年度F（观基准时间间近3月析师盈利整录指体计步如：图表2分析师维度的盈利预测调升因子的算法wind分析维的绪子试结见表3合“情绪因子两子子盈利预测累计调升占比和盈利预测平均调升幅度进行了较好的综合，𝑘𝐶均值为，头化额。图表3 行业分析师情绪因子测试结果因子多头表现选择RankIC均值 RankIC_IR年化超额 年化夏普 超额最大回撤调仓胜率%2%0%%%√√% 3%2%情绪因子6.1%0.295.4%0.5117.6%56.6%wind资金面：锚定“聪明钱”北上金近来A股稳的量金目的交占达了，与A股势联性很投者之资金边变十具有考意义。由于我们的策略为月频调仓策略，因此我们选用的因子为“陆股通月度持股市值占比变化记作𝑆𝐻𝐶_𝐴𝑇_𝐻𝐺_𝑀，子时间1–221。𝑆𝐻𝑆𝐶_𝐿𝑇_𝐶𝐻𝐺_𝑀=𝑆𝐻𝐶_𝐴𝑃𝑡−𝑆𝐻𝑆𝐶_𝐿𝑡−其中𝑆𝐻𝐶_𝐿𝑡为t北资持占行流市的例北上金子的测试果表4𝑘𝐶均为，头化额。图表4 行业资金因子测试结果因子多头表现选择RankIC均值 RankIC_IR年化超额年化夏普 超额最大回撤调仓胜率CLCCGM%4%9%%√wind构建基于资金面和情绪面的行业轮动策略将上述获得的资金因子和分析师情绪因子等权合成最终的行业优选因子，初选得靠的3业等构行组，持有下调期。行业在31-1，化为相中证0的年化超为2调率69，度率。图表5行业轮动策略表现wind图表6行业轮动策略净值曲线 图表7最新行业组合持仓1行业1行业2行业3wind wind构建la和a双驱的个股优选策略有了个股评价模型和行业评价模型，现我们利用前边构造的耦合模型将两合起，证合策有性。个股综评分= 11+𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑

𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑∗个股评分+1+

∗行业分其中，𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑为个股对业弹性计算式个和行业中信一）近0日幅行S归斜𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑。避免常影𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑横截缩放。个股apa和行业bea驱策略的构建步骤下：个股价la基于述取“利子估因技术因子造的ankd型将个的因在截排得分后权权到终个股分。行业评价模型（a：基于资金面和分析师预期调整构建行业评分模型。个股样剔低la股每截有的股数（0）和行业数量（30）存在显的差异，若直接将个股和行业评分标准化之的结带模综合分受端la和端a的因此我们需要将个股池缩小。回顾我们构造耦合模型的初衷是，希望选出兼顾la和a的，a理属中平，此们以除低la分本的标组含50只股选保留ha得分靠前的0只个股，每个业20只后，将600个评分缩放至行业评分的上下限，以保证个股和行业评分的平衡和直接相加合理。计算股分：个股综评分= 11+𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑

∗个股评分+ 𝑡𝑜𝑐𝑘,𝑖𝑛𝑑1+

∗行业分加入预防“高位崩塌风险”的负向剔除机制，剔除价格斜率、换手率增值、交分在截都居的股。图表8 alpha与beta双驱策略wind每月调择分前的0个等构票组持至一调仓仓时考涨停停牌无交的形若持股现停停则持有至下一调仓期，同时组合可买数量调整为50无法卖出的个股数量。策略的测参为：（1）样本全除S市3个内市靠的20以及北交上的股（2）回测间11调仓率月，一交易日手续：千3基准证0组合量50只组合个权：权alpha与bta双驱策略的回测结果将个评和价合后的la与a策略在31的表现表49和表优选50等组的收益为0相证0的年额29夏比率6月调胜率66年胜为月度股票数换为63表51为合绩的Bin因果超收要源于互动应主行配较引行业a前的la策驱略合的行配收有明提高。图表9alph+beta双驱策略表现wind图表0alpha+beta双驱策略净值曲线 图表1alpha+beta组合收益的Brnson归因净值曲线wind wind个股alpha和行业bta的耦合具有协同效应“股la只虑la的个优策行业a考行业a的行轮策la为顾股la与业a的驱略。图表52为顾业a后双选策的体现所有的收益指标均所提升、风险指标均有所降低，风险收益比得到了提升。双选股策略的年收益率提升了夏比高了1调胜提了3盈比升了；最大回降了超回撤了。图表2alpha+beta双驱策略的效果 图表3alpha+beta双驱策略超额净值曲线个股alpha行业betaalpha+beta效果个股alpha行业betaalpha+beta效果%%%%%%%%%%%-%%%%-%526153005600wind wind图表4三策的度表0年收夏普正负年份拉数均小0年降了额撤在股la略基表欠的年份结业a策略现所高如基准现的2、28、2021年aa较股a略年收益别了60和1在27019020年股la相对准表欠或势不明显，加业a的驱策的度益别升了6、1和7。图表55分别统计了la策略和基准表现最差的20月份中，双驱策略与la策略调收在a表最的0份中65的率加a对策收有提升相对la策的亏为19在准证00表现最差的0份1概率加a助升la略表驱策相对la略盈比为16。图表4兼顾行业beta后策略的效果（分年度）年化收益年化收益率 夏普比率中证800个股alpha行业betaalpha+beta效果个股alpha行业betaalpha+beta2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年正贡献占-%%%-%%-%%%-%-%% % % -% 8% % % % 9% % % -% 2% -% % % 4-% % % % -8-% -% -% % -9% % % % 5% % % % 7% % % % 1% -% -% -% -5772-62-1778-479252-3946-1效果-19810-3475-6超额回撤个股alpha行业betaalpha+beta%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%效果-%-%-%-%-%-%%-%%%70%年度为正贡献70%年度为正贡献80%年度为正贡献wind图表5alph+beta与alpha策略的月度收益分析alpha表现最差的20%月基准表现最差的20%月phbph比ph值%%ph值-%-%ph比phph|96wind引入动理a制合行分有对评行暴露业置有提以新期例见表5业动合一期排名前3的业煤、电设及能和色金驱合这个业的股数分增了45只从合益的Bn业归来表58，兼顾业a主增对评行的露行业置收也实到提升，有行配的均从4升了6。图表62年11月alpha策略和双驱策略的个股行业分布情况wind图表7个股alpha组合收益的Brnson归因净值曲线 图表8alpha+beta组合收益的Brnson归因净值曲线wind wind一个疑问，如果我们直接使用个股因子行业因子进行选股，不做行业中性化是不是也可以增加行业暴露？我们也测试了这种方法，但效果并不理想。最直接的原因是种动露业a的法暴的a可并“好而我们过态合型造的la与a驱略是动理业。图表9 个股优选策略（非行业中性化）wind分析股a略和la驱略仓者叉仓比约55约45的在la双策建的合不个股l策略建组中也是说有个是于行的用选到终合中而从手顾业a后换率之前无显从提至了%换适。