广发证券-陈原文-专题-基于日内高频数据的短周期选股因子研究-高频数据因子研究系列二-2019-08-15.pdf

识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 19 Table_Page 金融工程 |专题报告 2019 年 8 月 15 日 证券研究报告 Table_Title 基于日内高频数据的短周期选股因子研究 高频数据 因子研究系列 二 Table_Summary 报告摘要 ： 传统多因子 选股 在 国内 A 股 市场，传统的多因子量化选股 模型 得到了广泛的 应用 ，在 实际 表现 中， 传统 的多因子模型 在 过去几年中也表现出较为稳定的超额收益率 。但 随着 传统 多因子模型应用越来越广泛， 历史 长期有效的因子逐渐失效， 对 新因子的挖掘提出了迫切的需求。 新因子 挖掘 传统 的因子指标挖掘主要集中于财务报表、个股中低频率的 价 量 等相关的数据 维度 ，而 这部分数据 维度的 增量 价值的挖掘已逐渐饱和， 需从其他新的数据维度中挖掘新的因子指标 ，本篇报告从 个股日内高频数据 出发 尝试挖掘出 新的 因子 指标 。 基于高频 数据因子的策略构建 基于个股 日内高频数据， 构建了已实现波动（ Realized Volatility）RVol，已实现偏度（ Realized Skewness） RSkew、已实现峰度（ Realized Kurtosis） RKurt 因子指标 并基于 此 构建 回归模型 ， 以每一期回归模型的残差标准差作为因子指标， 考察 因子 指标 在回测 区间内对个股收益率的区别度。 策略实证 结果分析 在 实证 区间 内， 本篇专题 报告 对 因子指标的有效性在不同样本池 里进行了 详细测算 。 实证结果表明， 因子指标 在 全市场以及中证 500 指数成分股 中 对个股收益率区分度明显 ，且分档收益单调性也明显 。 因子指标 在全市场范围 内 选股，从 2007 年至今， IC 均值为 -0.036，负 IC 占比为 63.5%，多头组合在回测期内表现优异，年化收益率为32.39%，信息比率为 0.91，多头组合 相对 中证 800 指数 年化 超额 收益率为 24.52%，信息比率为 1.89。 因子指标 在 在中证 500 指数 成分股中选股，从 2007 年至今， IC 均值为 -0.048，负 IC 占比为 66.2%，多头组合年化收益率为 30.32%，多头组合 相对 空头组合年化 超额 收益率为 30.73%，最大回撤为 10.14%，信息比率为 2.76。 核心假设风险： 本文所做的数据测算完全基于过去数据的推演，市场未来环境可能发生变化。投资者制定投资策略时，必须结合市场环境和自身投资理念。 图： 因子在全市场 选股表现 数据来源：广发证券发展研究中心 图： 因子在 中证 500 中 选股表现 数据来源：广发证券发展研究中心 Table_Author 分析师： 陈原文 SAC 执证号： S0260517080003 0755-82797057 分析师： 罗军 SAC 执证号： S0260511010004 020-66335128 分析师： 安宁宁 SAC 执证号： S0260512020003 SFC CE No. BNW179 0755-23948352 请注意，陈原文 ,罗军并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。 Table_DocReport 相关研究： A 股负 ALPHA 因子策略 : 转融通选股系列之一 2019-08-12 大类资产配置中的均值回复应用 :量化资产配置研究之十五 2019-08-05 Table_Contacts 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 目录索引 一、 引言 . 4 二、 因子构建 . 7 三、 实证分析 . 8 数据说明 . 8 策略构建 . 8 实证分析 全市场、中证 500 因子选股分档表现 . 9 实证分析 全市场选股 . 10 实证分析 中证 500 选股 . 14 四、 总结 . 17 五、 风险提示 . 17 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 3 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图表索引 图 1：广发金融工程多因子选股框架一览 . 4 图 2：广发金融工程多因子选股平台一览 . 4 图 3：广发金融工程多因子选 股平台框架一览 . 5 图 4： 全市场三个月股价反转因子历史多空收益率表现一览 . 5 图 5： 全市场三个月股价反转因子 IC 表现一览 . 6 图 6： 全市场流通市值因子历史多空收益率表现一览 . 6 图 7： 全市场流通市 值因子 IC 表现一览 . 6 图 8： 残差标准差对 全市场选股分档表现 . 9 图 9： 中证 500 指数成分股中因子指标选股分档表现 . 9 图 10： 全市场选股 IC 值走势一览 . 10 图 11： 全市场选股多 -空策略净值走势表现一览 . 12 图 12： 全市场选股多 -中证 800 策略净值走势表现一览 . 13 图 13： 中证 500 样本池 IC 值走势一览 . 14 图 14： 中证 500 指数成分股因子选股多 -空策略净值走势表现 . 15 图 15： 中证 500 指数成分股因子选股多 -中证 500 策略净值走势表现一览 . 16 表 1：广发金融工程大数据研究报告一览 . 7 表 2：全市场选股 -IC 表现 . 10 表 3：全市场选股 -IC 分年度表现一览 . 11 表 4：全市场选股 -分年度换手率统计 . 11 表 5：全市场多 -空分年度表现一览 . 12 表 6：全市场多 -中证 800 分年度表现一览 . 13 表 7：中证 500 指数内选股 -IC 表现 . 14 表 8：中证 500 选股 -IC 分年度表现一览 . 14 表 9：中证 500 数成分股因子选股多 -空策略分年度表现 . 15 表 10：中证 500 选股多头 -500 策略分年度表现一览 . 16 表 11：中 证 500 成分股选股分年度换手率统计一览 . 17 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 4 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 一、 引言 传统 的多因子选股 策略 在国内市场上广泛应用， 在 过去几年中传统的多因子 选股策略 在实际 运作 中 取得了较为稳定的超额收益率。 在 国内市场中 ，传统 的多因子选股框架中 ，从 2007年 开始 ， 较为有效的因子主要是反转 类 以及小市值类的因子。在 传统的多因子研究框架中，对因子的挖掘主要集中于 上市 公司财务 报表 、分析师预期相关数据以及 相对 频率 较低 的 价 量数据 （如 开盘价、收盘价、成交额等日频、周频相关的数据维度 ）， 调仓的频率也往往集中于月度频率 等 相对低频的 调仓 频率 。 图 1： 广发金融 工程多因子选股框架 一览 数据来源：广发证券发展研究中心 图 2： 广发金融 工程多因子选股 平台一览 数据来源：广发证券发展研究中心 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 5 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图 3： 广发金融 工程多因子选股 平台框架一览 数据来源：广发证券发展研究中心 随着 国内 市场中对 传统多因子选股的应用越来越广泛， 以往 有效的 因子 逐渐失效 ，而且 对中低频率 价 量相关的数据以及 财务报表 等 数据 的因子挖掘已经逐渐饱和， 已 有的 数据维度上增量价值信息有限， 很难再 在当前 维度的数据中挖掘出 持续有效 的新维 度 的因子 ，对 新的因子的挖掘提出了 迫切 的需求。 同时， 在 国内市场中， 由于小市值效应 的长期 较为 显著 的 影响， 传统 的多因子 选股策略 往往受其影响 ， 如 在 2017年 ， 市场 的风格 较 以往几年发生了急剧的变化 ，风格 上主要集中于价值 蓝筹类 个股，传统的反转类 、 市值类等 因子指标失效，市场上的传统多因子 选股策略产品 经历 了较大的回撤 。 图 4： 全市场 三个月股价反转因子历史多空收益率表现一览 数据来源：广发证券发展研究中心 0.0%200.0%400.0%600.0%800.0%1000.0% 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 6 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图 5： 全市场 三个月股价反转因子 IC表现 一览 数据来源：广发证券发展研究中心 图 6： 全市场流通市值 因子历史多空收益率表现一览 数据来源：广发证券发展研究中心 图 7： 全市场流通市值 因子 IC表现 一览 数据来源：广发证券发展研究中心 传统的多因子选股框架 在因子 指标维度上需要进一步丰富和扩展， 挖掘出 新的有效 的因子指标 ，从 当前 可切入的数据维度上看，新的因子指标的挖掘主要集 中 在两大 方向 ，一块为对另类数据的因子指标挖掘，如对股吧、社交媒体、搜索 引擎 、新闻 等 另类 数据的挖掘 ，关于 另类数据 在 市场的 应 用， 可以 参考广发证券金融工程-50.0%-40.0%-30.0%-20.0%-10.0%0.0%10.0%20.0%-500.0%0.0%500.0%1000.0%1500.0%2000.0%2500.0%-60.0%-40.0%-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0% 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 7 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 相关的系列研究成果；第二块为对高频 价 量相关的数据的因子指标挖掘，如对个股日内 盘口 数据、日内分钟、秒钟等级别的价量数据的 因子 挖掘。 本篇专题 报告将从第二个 方向 的角度出发，利用个股日内高频的相关数据进行因子 指标 的挖掘 研究 。本篇 专题报告是关于高频数据因子研究的第二篇，第一篇请见 基于日内高频数据的短周期选股因子研究 -高频数据因子研究系列一 表 1： 广发 金融工程大数据研究 报告 一览 基于网络新闻热度的择时策略 互联网大数据挖掘系列之一 公告披露背后隐藏的投资机会 互联网大数据挖掘系列之二 倾听股吧之声，洞察大盘趋势 互联网大数据挖掘系列之三 那些年一起追过的财经小编选股策略 互联网财经频道文本挖掘策略 基于互联网挖掘的热点选股策略 互联网大数据挖掘系列之五 基于大数据挖掘的关联个股投资机会 互联网大数据挖掘系列之六 基于大数据挖掘的 Smart Beta策略 互联网大数据挖掘系列 之七 多维数据下的大数据择时策略研究 互联网大数据挖掘系列之 八 基于大数据挖掘的概念轮动策略 互联网大数据挖掘系列 之 九 基于大数据挖掘的行业轮动策略 互联网大数据挖掘系列之十 基于舆情的资产配置模型 互联网大数据挖掘系列之十一 基于网络舆情的指数轮动策略研究 互联网大数据挖掘系列之十二 基于网络舆情再探指数轮动策略 互联网大数据挖掘系列之十三 数据来源：广发证券发展研究中心 二、 因子 构建 在个股 高频数据中，主要包括 开盘价 、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额等 指标 以及 分 笔的盘口相关的数据。 本篇 专题报告主要是 对 个股的分钟 级别 的成交相关的数据进行因子挖掘， 希望 能从中挖掘出 有效 的因子指标。 具体因子 指标构建如下： 对于 每个个股 在 交易日 t，首先 计算个股在特定分钟频率下 第 i个 的收益率,， , = , ,1， 其中 ,表示在 交易日 t， 个股在第 i个 特定分钟 频率 下的 对数 价格 ， ,1表示在 交易日 t， 个股在第 i1个 特定分钟 频率 下的 对数价格 。 对于 每个个股，根据 ,分别 计算 个股在 交易日 t下的已实现 方差（ Realized Variance） 、 已实现波动率（ Realized Volatility）、 已 实现偏度 （ Realized Skewness） ， 已实现 峰度（ Realized kurtosis） 。 其中 ： = ,i2=1 = ()1 2 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 8 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 = .i3=13/2 = ,4=12 N表示 个股 在交易日 t中特定 频率的分钟级别数据个数，如 在 5分钟 级别下，交易日 t下共有的 数据个数 N为 48(60*4/5=48） ，在 1分钟级别下， 交易日 t下共有的数据个数 N为 240(60*4/1=240） 。 对于 每个个股 ，在 交易日 t计算 以上三个变量的每日变化量 、 ， 其中 ： = 1 = 1 = 1 将以上计算所得数据，代入以下回归模型： , = + , + + + +, 以 个股过去一段 时间的时间序列 做回归后，取所得残差 标准差，以其作为个股 的 指标，分析此指标 对 个股收益率区分度的有效性 。 三、 实证 分析 数据 说明 样本 区间： 2007年 1月 1日 至 2019年 6月 18日（以下 如无特别说明， 2019年 至今指的是 2019年 1月 1日 至 2019年 6月 18日） 样本 范围：全市场 个股 、中证 500历史 成分股 数据 频率： 个股 每个交易日 1分钟 频率的收盘价 、 成交量、成交额等 数据 策略 构建 实证 区间： 2007年 1月 1日 至 2019年 6月 18日 选股 范围：全市场、中证 500历史成分股， 剔除上市不满一年的股票，剔除 ST股票、 *ST股票，剔除交易日停牌的股票 分档方式： 根据当期个股计算的因子值：回归模型中残差的标准差，从小到大分为 5档 调仓周期：周频换仓， Q1档为因子值最小的， Q5档为因子值最大的。 参数说明 ： N=240， 当样本为全市场个股时，市场收益率 ,为上证综指涨跌幅数据，同理，当样本为中证 500历史成分股时，市场收益率 ,为中证 500股指涨跌幅数据 。 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 9 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 实证 分析 全市场 、 中证 500 因子 选股分档表现 以下 分别统计全市场个股 ， 以及中证 500指数 历史 成分股计算得到的 回归模型的残差标准差， 在 回测 期内的 分档表现结果。 在选股 分档 时，对于全市场个股和中证 500历史成分股，都做了剔除因子极端值等 常见的 处理 方式 。 图 8： 残差标准差对 全市场 选股分档 表现 数据来源：广发证券发展研究中心 从 图 8结果 中可以看出， 在 周频调仓 频率 的结果下 ， 残差标准差作为 因子指标 ，在全市场中的 分档 明显， 对个股收益率区分度较 强 ， 分档 收益在单调性结果上显著。 其次 观察 残差标准差作为 因子指标 ， 在 中证 500指数 成分股 中的分档表现 。 图 9： 中证 500指数 成分股中 因子指标选股分档表现 数据来源：广发证券发展研究中心 010203040Q1 Q2 Q3 Q4 Q505101520253035Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 10 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 从 图 9结果 中可以看出， 在 周频调仓的结果下 ， 因子指标 在 中证 500成分股 中 的分档 收益 表现明显，对个股收益率区分度明显， 分档 收益在单调性结果上显著。 从 上图 8及 图 9中因子 指标 在 全市场及 中证 500指数 成分股中的回测表现中可以看出，因子指标 在 全市场及中证 500样本池 中对个股 的 收益率区分度 ，分档 收益率单调性显著 ， 以下 详细 测算因子指标在全市场及中证 500成分股 中的表现。 实证 分析 全市场选股 表 2：全市场选股 -IC表现 范围 IC 均值 IC 标准差 IC 最 小 值 IC 最 大 值 负 IC 占比 全市场 -0.036 0.130 -0.410 0.351 63.5% 数据来源： 天软， Wind，广发证券发展研究中心 图 10： 全市场 选股 IC值 走势 一览 数据来源：广发证券发展研究中心 -0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.4残差标准差 IC 12期滚动均值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 11 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 表 3：全市场选股 -IC分年度表现一览 分年度 统计 IC 均值 IC 标准差 IC 最 小 值 IC 最 大 值 负 IC 占比 2007 -0.043 0.082 -0.207 0.168 69.57% 2008 -0.031 0.123 -0.293 0.253 61.22% 2009 -0.053 0.108 -0.311 0.186 71.43% 2010 -0.005 0.131 -0.267 0.326 54.17% 2011 -0.049 0.123 -0.27 0.273 67.35% 2012 -0.050 0.123 -0.255 0.29 77.08% 2013 0.002 0.168 -0.41 0.351 52.08% 2014 -0.032 0.124 -0.299 0.206 61.22% 2015 -0.026 0.16 -0.288 0.308 53.06% 2016 -0.050 0.118 -0.302 0.242 63.27% 2017 -0.046 0.133 -0.331 0.234 67.35% 2018 -0.042 0.121 -0.29 0.35 63.27% 2019 至今 -0.039 0.157 -0.248 0.279 68.42% 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 从 表 2、 表 3以及 图 10的 结果可以看出， 因 子 指标从 2007年 开始至今 IC均值 为 -0.036，标准差 为 0.130， 在周频调仓的情况下， 负 IC占比 为 63.5%。在 滚动 12期 IC的 均值 也 基本上处以 零以下 的位置，分年度统计 中 ， 每一年度 的 IC均值 均为负 ， 且在分年度统计中可以看出，每一年负 IC占比都在 50%以上， 2013年 负 IC占比较低， 为 52.08%。 表 4：全市场选股 -分年度换手率 统计 分年度 统计 均值 最 大 值 最 小 值 标准差 累计值 2007 81.51% 91.80% 71.86% 3.30% 3668.00% 2008 81.72% 94.58% 68.63% 4.80% 4004.00% 2009 80.28% 87.12% 68.42% 3.50% 3934.00% 2010 79.15% 85.49% 69.67% 3.50% 3799.00% 2011 79.09% 84.62% 68.03% 3.90% 3875.00% 2012 78.62% 85.34% 69.35% 3.40% 3774.00% 2013 79.89% 85.71% 72.84% 2.80% 3835.00% 2014 81.52% 87.92% 69.02% 3.10% 3995.00% 2015 84.63% 99.38% 74.80% 4.70% 4147.00% 2016 81.85% 91.87% 69.84% 4.20% 4011.00% 2017 80.91% 87.75% 72.69% 3.30% 3883.00% 2018 81.56% 87.38% 76.92% 2.30% 3992.00% 2019 至今 80.97% 85.19% 72.56% 2.50% 1539.00% All 80.89% 99.38% 68.03% 3.90% 48455.00% 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 注 ： 表 中累计值指的是 区间 内组合 每期 换手率累计值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 12 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图 11： 全市场 选股 多 -空 策略净值走势 表现一览 数据来源：广发证券发展研究中心 表 5：全市场 多 -空 分年度 表现一览 多头 多 空 年度 累计收益率 最大回撤 年化收益率 年化波动率 信息比 累计收益率 最大回撤 年化收益率 年化波动率 信息比 2007 219.77% 18.28% 236.35% 37.55% 6.294 46.47% 2.82% 48.92% 10.03% 4.876 2008 -49.91% 63.45% -49.20% 52.23% -0.942 29.58% 3.75% 28.90% 11.57% 2.497 2009 155.13% 19.08% 150.30% 35.46% 4.239 38.40% 2.54% 37.49% 8.41% 4.457 2010 17.01% 26.88% 17.01% 29.00% 0.586 8.51% 7.19% 8.51% 11.82% 0.72 2011 -20.75% 31.52% -20.37% 23.10% -0.882 26.01% 2.50% 25.41% 7.72% 3.292 2012 13.58% 21.60% 13.58% 21.46% 0.633 14.69% 3.30% 14.69% 7.49% 1.961 2013 20.66% 17.37% 20.66% 20.64% 1.001 -6.05% 14.70% -6.05% 15.22% -0.397 2014 79.02% 6.39% 76.90% 19.08% 4.03 19.95% 7.12% 19.50% 10.36% 1.882 2015 124.95% 31.14% 121.26% 51.79% 2.341 40.90% 11.74% 39.92% 26.05% 1.532 2016 30.52% 29.45% 29.82% 22.78% 1.309 18.73% 5.79% 18.32% 9.51% 1.926 2017 -2.33% 12.22% -2.33% 15.05% -0.158 14.42% 2.60% 14.42% 9.18% 1.571 2018 -26.25% 33.12% -25.79% 23.26% -1.109 13.41% 8.08% 13.12% 8.89% 1.476 2019至 今 20.58% 13.07% 60.43% 27.44% 2.203 8.03% 6.75% 21.54% 12.04% 1.789 整体 2370.18% 64.98% 29.25% 32.39% 0.903 1088.48% 17.54% 21.90% 12.49% 1.754 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 从图 11、 表 5的 结果中可以看出， 多头 组合 策略整体的年化收益率 29.25%， 多头 组合 相对 空头组合 在回测 中 取 得了年化 21.90%的收益 率 ， 信息 比率为 1.754， 策略的最大回撤 17.54%。 -0.15-0.1-0.0500.050.10.1505101520253035超额收益率 (右轴 ) 多头净值 空头净值 多头 -空头净值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 13 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图 12： 全市场 选股 多 -中证 800策略净值走势 表现一览 数据来源：广发证券发展研究中心 表 6：全市场 多 -中证 800分年度 表现一览 多头 多 -中证 800 表现 年度 累计收益率 最大回撤 年化收益率 年化波动率 信息比 累计收益率 最大回撤 年化收益率 年化波动率 信息比 2007 219.77% 18.28% 236.35% 37.55% 6.294 33.79% 15.25% 35.49% 19.23% 1.846 2008 -49.91% 63.45% -49.20% 52.23% -0.942 49.69% 6.26% 48.46% 14.79% 3.277 2009 155.13% 19.08% 150.30% 35.46% 4.239 39.45% 5.64% 38.50% 11.07% 3.478 2010 17.01% 26.88% 17.01% 29.00% 0.586 24.37% 4.77% 24.37% 8.92% 2.731 2011 -20.75% 31.52% -20.37% 23.10% -0.882 8.90% 6.70% 8.71% 6.93% 1.258 2012 13.58% 21.60% 13.58% 21.46% 0.633 6.57% 4.90% 6.57% 7.54% 0.872 2013 20.66% 17.37% 20.66% 20.64% 1.001 26.03% 2.67% 26.03% 7.36% 3.536 2014 79.02% 6.39% 76.90% 19.08% 4.03 8.69% 19.80% 8.50% 16.34% 0.52 2015 124.95% 31.14% 121.26% 51.79% 2.341 132.61% 2.87% 128.64% 17.03% 7.552 2016 30.52% 29.45% 29.82% 22.78% 1.309 25.78% 2.16% 25.20% 6.62% 3.806 2017 -2.33% 12.22% -2.33% 15.05% -0.158 -17.13% 20.45% -17.13% 10.63% -1.611 2018 -26.25% 33.12% -25.79% 23.26% -1.109 4.77% 9.58% 4.67% 14.43% 0.323 2019至 今 20.58% 13.07% 60.43% 27.44% 2.203 3.23% 5.26% 8.37% 12.86% 0.651 整体 2370.18% 64.98% 29.25% 32.39% 0.903 1450.03% 28.55% 24.52% 13.01% 1.885 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 -0.15-0.1-0.0500.050.10.1505101520253035超额收益率 (右轴 ) 多头净值 中证 800指数 多头 -中证 800净值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 14 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 实证 分析 中证 500 选股 表 7：中证 500指数 内 选股 -IC表现 范围 IC 均值 IC 标准差 IC 最 小 值 IC 最 大 值 负 IC 占比 全市场 -0.048 0.125 -0.413 0.297 66.2% 数据来源： 天软， Wind，广发证券发展研究中心 图 13： 中证 500样本 池 IC值 走势 一览 数据来源：广发证券发展研究中心 表 8：中证 500选股 -IC分年度表现一览 分年度 统计 IC 均值 IC 标准差 IC 最 小 值 IC 最 大 值 负 IC 占比 2007 -0.076 0.107 -0.335 0.129 71.74% 2008 -0.044 0.117 -0.283 0.222 61.22% 2009 -0.077 0.108 -0.304 0.207 79.59% 2010 -0.023 0.111 -0.255 0.231 62.50% 2011 -0.047 0.118 -0.278 0.232 67.35% 2012 -0.048 0.118 -0.258 0.239 68.75% 2013 -0.024 0.133 -0.248 0.297 62.50% 2014 -0.031 0.11 -0.243 0.195 65.31% 2015 -0.093 0.121 -0.413 0.124 75.51% 2016 -0.057 0.119 -0.303 0.205 71.43% 2017 -0.010 0.144 -0.341 0.292 53.06% 2018 -0.049 0.131 -0.342 0.198 59.18% 2019 至今 -0.027 0.176 -0.261 0.282 57.89% 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 从 表 7、 表 8以及 图 13的 结果可以看出， 残差标准差作为 因子 指标 ， 在 中证 500指数 成分股中选股， 从 2007年 开始至今 IC均值 为 -0.048，标准差 为 0.125， 在周频调仓的情况下， 负 IC占比 为 66.2%。在 滚动 12期 IC的 均值 也 基本上处以 零以下 的位置，分年度统计 中 ， 大部分年度 IC均值 均为负 ， 且在分年度统计中可以看出， 大部分 年度 负 IC占比 基本上 在 60%以上。 -0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.4 残差标准差 IC 12期滚动均值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 15 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图 14： 中证 500指数 成分股 因子 选股 多 -空 策略净值走势 表现 数据来源：广发证券发展研究中心 表 9：中证 500数 成分股 因子选股多 -空策略分年度 表现 年度 累计收益率 最大回撤 年化 波动 率 年化 收益 率 信息比 2007 83.91% 2.64% 13.47% 88.84% 6.596 2008 43.09% 4.99% 11.75% 42.05% 3.579 2009 61.43% 2.34% 8.45% 59.86% 7.085 2010 14.26% 3.82% 9.99% 14.26% 1.427 2011 27.11% 2.39% 7.99% 26.49% 3.315 2012 6.04% 4.71% 7.24% 6.04% 0.834 2013 9.57% 10.14% 11.26% 9.57% 0.85 2014 14.31% 6.43% 9.17% 14.00% 1.526 2015 104.44% 2.65% 15.23% 101.48% 6.664 2016 30.26% 3.36% 8.31% 29.56% 3.556 2017 -2.75% 8.60% 9.95% -2.75% -0.276 2018 15.35% 5.59% 9.61% 15.01% 1.562 2019 至 今 2.61% 9.44% 15.72% 6.74% 0.429 整体 2749.14% 10.14% 11.15% 30.73% 2.756 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 从图 14以及 表 9的结果中可以看出，多 空 策略整体的年化收益率为 30.73%，信息比率为 2.756。 分年度 看， 多空 策略在历史上 大部分 年度都 取得 了 正 的收益率 。 -0.06-0.04-0.0200.020.040.060.0805101520253035超额收益率 (右轴 ) 多头净值 空头净值 多 -空净值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 16 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 图 15： 中证 500指数 成分股 因子 选股 多 -中证 500策略净值走势 表现一览 数据来源：广发证券发展研究中心 在 中证 500选股回测中 ， 多头组合相对 中证 500指数 整体的年化 超额 收益率为19.65%，信息比率为 0.959，换手率均值 在 50%左右，策略最大回撤为 策略的16.39%。 表 10： 中证 500选股 多头 -500策略分年度 表现一览 多头表现 多 -中证 500 表现 年度 累计收益率 最大回撤 年化收益率 年化波动率 信息比 累计收益率 最大回撤 年化收益率 年化波动率 信息比 2007 264.47% 19.18% 285.56% 38.57% 7.403 36.15% 10.15% 37.99% 27.26% 1.394 2008 -46.58% 64.58% -45.89% 55.91% -0.821 29.54% 16.39% 28.86% 36.10% 0.8 2009 186.07% 19.84% 180.00% 37.69% 4.776 34.61% 6.16% 33.79% 21.63% 1.562 2010 18.46% 26.48% 18.46% 31.11% 0.593 13.16% 6.92% 13.16% 18.41% 0.715 2011 -20.85% 31.85% -20.48% 24.81% -0.825 11.43% 4.71% 11.18% 13.41% 0.834 2012 8.15% 26.02% 8.15% 22.36% 0.364 7.61% 6.22% 7.61% 13.72% 0.555 2013 14.79% 17.51% 14.79% 21.03% 0.703 3.05% 9.90% 3.05% 15.18% 0.201 2014 73.40% 7.24% 71.46% 20.26% 3.528 16.20% 4.83% 15.84% 14.26% 1.111 2015 96.17% 36.50% 93.49% 56.33% 1.66 61.62% 7.48% 60.04% 26.72% 2.247 2016 28.91% 30.50% 28.24% 23.67% 1.193 17.79% 6.43% 17.40% 17.89% 0.972 2017 0.52% 11.45% 0.52% 15.19% 0.034 -4.36% 8.09% -4.36% 7.74% -0.563 2018 -25.93% 33.31% -25.47% 24.16% -1.054 9.83% 7.57% 9.62% 14.40% 0.668 2019至 今 19.93% 11.52% 58.27% 25.01% 2.33 3.84% 8.34% 10.00% 21.67% 0.461 整体 2640.48% 64.58% 30.32% 34.21% 0.886 841.95% 16.39% 19.65% 20.49% 0.959 数据来源：天软， Wind，广发证券发展研究中心 -0.15-0.1-0.0500.050.10.1505101520253035超额收益率 (右轴 ) 多头净值 中证 500指数 多 -中证 500净值 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 17 / 19 Table_PageText 金融工程 |专题报告 表 11：中证 500成分股 选股 分年度 换手率统计 一览 分年度 统计 均值 最小值 最 大 值 标准差 累计值 2007 56.98% 4.30% 73.00% 94.70% 3946.10% 2008 56.44% 3.90% 75.30% 91.70% 4074.70% 2009 54.80% 3.70% 73.70% 92.80% 4106.10% 2010 53.81% 3.80% 71.60% 89.50% 3911.60% 2011 50.98% 4.60% 73.30% 92.90% 4032.00% 2012 48.54% 4.10% 69.70% 91.90% 3950.30% 2013 48.60% 4.00% 68.90% 87.00% 3749.10% 2014 49.01% 5.20% 64.50% 91.80%