1、 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 1/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 c 分析师：张青分析师：张青 执业证书编号：S0890516100001 电话：021-20321154 邮箱： 研究助理：研究助理：贾依廷贾依廷 电话：021-20321082 邮箱： 销售服务电话：销售服务电话：021-20321304 基于市场参与者行为的行业配置策略金融工程专题报告2018-03-26 对多因子模型改进的一点思考：因子挖掘、因子轮动与行业配置金融工程专题报告2017-09-22 多因子行业配置：动量、波动率与行业景气度金融工程专题报告2017-07-22 投资要点：
2、投资要点：本报告中，我们沿用多因子框架，试图对本报告中，我们沿用多因子框架，试图对行业行业配置配置模型模型做进一步做进一步优化，优化，以提升行业配置策略的绩效水平。以提升行业配置策略的绩效水平。我们新加入了几类因子进行测试。一是行业规模因子。规模因子（即大小盘）代表了市场中的一类重要风格，而行业轮动往往是风格轮动的结果，尤其是大小盘风格轮动的影响十分显著，因而我们考虑将风格轮动的研判结果用于行业配置中。二是行业景气度因子。前期我们构建的行业景气度因子主要基于行业成分股的财报数据，虽然整体效果良好，但财报数据天然存在过于滞后的缺陷，我们考虑采用月频的工业企业经济效益数据作为研判行业景气度变动的补
3、充。三是行业资金流因子。资金流指标的属性介于基本面与技术面之间，资金的流入流出，尤其是主力资金的变动对行业板块的轮动有着直接影响，故在我们的多因子行业配置体系中，我们加入该因子。四是事件驱动因子。前期外发的报告基于市场参与者行为的行业配置策略，我们构建了几个事件驱动型行业配置策略，其中基于公募基金行业持仓变动以及上市公司调研两个事件驱动策略历史回测绩效良好，我们考虑把这两个事件驱动策略融入到多因子行业配置策略中。行业配置模型配置于申万一级行业配置模型配置于申万一级 28 个行业，个行业，累计收益达到累计收益达到 2.09 倍，年化倍，年化收益率收益率 20.14%。相较于沪深 300 指数，除
4、 2016 年跑输指数超过 3 个百分点外，其余年份均跑赢或与基本持平于沪深 300 指数；相较于中证 500 指数，多因子行业配置组合每年均录得了正的超额收益，胜率达到 100%。基于行业配置模型构建行业指数型基于行业配置模型构建行业指数型 FOF 组合组合。以广发基金的行业型基金为标的，构建 FOF 组合，当不考虑手续费时，组合的年化收益率达到21.99%，即使考虑了手续费，组合年化收益率也达到 17.57%，同期中证500 指数收益率为 9.15%，沪深 300 指数收益率为 7.15%，组合大幅跑赢基准指数。另外一款行业指数型 FOF 策略组合，我们以全市场行业指数型或指数增强基金作为
5、备选标的，该 FOF 组合累计收益 1.67 倍，年化收益17.43%，同期比较基准年化收益率 9.30%，策略大幅跑赢基准指数，年度胜率为 71.43%。风险风险提示提示：数量化策略研究主要基于历史数据，可能存在模型设定偏差的风险。相关研究报告相关研究报告 2018 年年 06 月月 21 日日 证券研究报告证券研究报告-金融工程专题报告金融工程专题报告 多因子多因子行业配置行业配置：模型优化与：模型优化与 FOF 策略构建策略构建 金融工程专题报告金融工程专题报告 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 2/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 内容目录内容目录 1.
6、行业单因子测试行业单因子测试.3 1.1.原始三因子测试绩效回顾.3 1.2.行业规模因子.4 1.3.工业企业经济效益.5 1.4.行业资金流因子.7 1.5.行业事件驱动因子.8 2.多因子行业配置模型构建及回测多因子行业配置模型构建及回测.9 3.行业指数型行业指数型 FOF 策策略构建略构建.10 3.1.基于广发行业指数型基金的 FOF 策略构建.11 3.2.基于全市场行业指数型基金的 FOF 策略构建.12 图表目录图表目录 图 1：行业规模因子多空组合累计收益率（月）.5 图 2：工业企业经济效益因子多空组合累计收益率（月）.7 图 3：行业资金流因子多空组合累计收益率（月）.
7、8 图 4：各行业二季度收益率（单位：%）.8 图 5：工业企业经济效益 IC 值.9 图 6：多因子行业配置模型历史净值走势.10 图 7：基于广发行业基金 FOF 组合净值表现.12 图 8：基于全市场基金构建组合净值.14 表 1：行业配置因子有效性检验.3 表 2：行业配置因子分档累计收益率统计.4 表 3：行业规模因子回测结果.4 表 4：工业企业行业分类与申万一级行业对应关系.5 表 5：工业企业经济效益因子回测结果.6 表 6：工业企业经济效益因子五组累计收益率.6 表 7：行业资金流因子回测结果.7 表 8：行业资金流因子五组累计收益率.7 表 9：基于上市公司调研的行业配置策
8、略回测绩效统计.9 表 10：多因子行业配置模型回测结果.10 表 11：多因子行业配置模型历史收益.10 表 12：广发行业主题型基金.11 表 13：基于广发行业基金的 FOF 组合回测统计.12 表 14：基于广发行业基金 FOF 组合历年收益率.12 表 15：全市场行业基金组合构建跟踪标的选择.13 表 16：基于全市场基金构建组合回测结果.13 表 17：基于全市场基金构建组合历年收益.14 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 3/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 行业轮动与行业配置是现代资产配置体系在中观层面的重要延伸，尤其在近几年的市场环境中，不同
9、行业走势分化严重，更加凸显了行业配置的研究价值。在我们去年 5 月外发的多因子行业配置：动量、波动率与行业景气度一文中，我们采用多因子框架初步构建了一个行业配置模型，截止目前，行业配置模型整体运作良好，过去 1 年较中证 500 指数录得15.04%的超额收益，较 Wind 全 A 指数录得 10.94%的超额收益。本报告中，我们沿用多因子框架，试图对模型进行进一步的优化，以提升行业配置策略的绩效水平。我们新加入了几类因子进行测试。一是行业规模因子。规模因子（即大小盘）代表了市场中的一类重要风格，而行业轮动往往是风格轮动的结果，尤其是大小盘风格轮动的影响十分显著，因而我们考虑将风格轮动的研判结
10、果用于行业配置中。二是行业景气度因子。前期我们构建的行业景气度因子主要基于行业成分股的财报数据，虽然整体效果良好，但财报数据天然存在过于滞后的缺陷，我们考虑采用月频的工业企业经济效益数据作为研判行业景气度变动的补充。三是行业资金流因子。资金流指标的属性介于基本面与技术面之间，资金的流入流出，尤其是主力资金的变动对行业板块的轮动有着直接影响，故在我们的多因子行业配置体系中，我们加入该因子。四是事件驱动因子。前期外发的报告基于市场参与者行为的行业配置策略，我们构建了几个事件驱动型行业配置策略，其中基于公募基金行业持仓变动以及上市公司调研两个事件驱动策略历史回测绩效良好，我们考虑把这两个事件驱动策略
11、融入到多因子行业配置体系之中。此外，公募 FOF 成为净值化时代资管产品发展的一个重要方向。为丰富公募 FOF 的构建思路与投资策略，我们考虑将文中优化后的模型运用于行业指数型公募基金标的，构建行业轮动型 FOF 策略。1.行业行业单单因子因子测试测试 基于前期外发报告多因子行业配置：动量、波动率与行业景气度提出的多因子框架，我们在原先三因子模型基础上新增行业规模、工业企业经济效益与资金流因子。我们仍采用申万一级 28 个行业分类，于每月最后一个交易日计算 28 个行业的因子值大小，并按照降序排序划分为 5 档，测试因子的 IC、IR、多空组合累计收益率等指标。因子测试的时间设定为2012 年
12、 1 月2018 年 5 月。1.1.原始三因子原始三因子测试绩效回顾测试绩效回顾 为便于因子之间的绩效比较，我们首先对多因子行业配置：动量、波动率与行业景气度一文中构建的三个因子重新进行测试，回测设定为 2012 年 1 月至 2018 年 5 月。从回测结果看，三个因子中的行业景气度因子最稳定，IC 为正的比例达到了 58%，但多空组合累计收益率较低，仅为 0.449，该因子的第一组累计收益率也较低。动量因子稳定性虽不如行业景气度因子，IC 为正的比例仅为 55.8%，但其多空组合累计收益率较高，且第一档组合累计收益率达到 1.56。相较而言，波动率因子无论在稳定性和收益率上均不及前两个因
13、子，因而在我们之前构建的三因子模型中，波动率因子给予的权重最低。表 1：行业配置因子有效性检验 IC 均值均值 IC 绝对值绝对值 均值均值 IC 标准差标准差 IR IC 为正为正比例比例 多空组合累多空组合累计收益率计收益率 动量因子动量因子 0.071 0.598 0.658 0.108 0.558 0.970 波动率因子波动率因子 0.101 0.571 0.630 0.161 0.519 0.655 行业景气度因子行业景气度因子 0.129 0.432 0.484 0.267 0.580 0.449 资料来源：华宝证券研究创新部 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 4/15 tab
14、le_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 表 2：行业配置因子分档累计收益率统计 第一组第一组 第二组第二组 第三组第三组 第四组第四组 第五组第五组 动量因子动量因子 1.556 0.964 0.715 0.533 0.587 波动率因子波动率因子 1.041 1.075 1.325 0.441 0.386 行业景气度因子行业景气度因子 0.660 0.711 0.399 0.208 0.211 资料来源：华宝证券研究创新部 1.2.行业规模行业规模因子因子 规模因子在多因子选股中占据重要地位，选股绩效优异。我们考虑将规模因子运用至多因子行业配置中。在运用中有两个核心问题需要解决，一
15、是大小盘风格的研判。2017 年之前，A 股市场小盘风格溢价十分显著，长期持有小盘风格类标的指数是一个占优策略，但 2017 年以来，大小盘风格发生逆转，大盘风格持续跑赢小盘风格。展望未来，伴随 A 股市场的制度建设逐步走向成熟，预计很难再有某种风格长期占优，大小盘风格轮动可能成为常态，从而风格轮动的方向研判，即因子择时问题成为多因子模型构建中必须要考虑的问题。对于这一问题，我们在前期外发的对多因子模型改进的一点思考：因子挖掘、因子轮动与行业配置中已进行探讨，这里不再赘述，只援引结论。二是行业层面的规模因子暴露度如何确立的问题。我们考虑采用两种方法：一是基于持仓，即采用行业成分股的市值均值作为
16、该行业规模因子的暴露度，并进行排序；二是基于净值，即按照滚动样本分别统计行业指数对申万大盘指数的相关系数，并将该相关系数作为行业规模因子的暴露度，并进行排序。我们对两种方法均进行了回测。从回测结果来看，两种方法下的 IC 均值均超过了 0.10，IC 为正比率超过 50%，且多空组合累计收益率也均超过 1 倍，这意味着规模因子是有效的。相较之下，基于行业持仓数据计算的规模因子效果更好一些，这可能是因为采用持仓数据表征行业规模较之净值拟合的方法，稳定性更好。表 3：行业规模因子回测结果 IC 均值均值 IC 绝对值绝对值 均值均值 IC 标准差标准差 IR IC 为正比例为正比例 多空组合多空组
17、合 累计收益率累计收益率 基于成分股基于成分股 0.123 0.622 0.664 0.185 0.571 1.651 净值拟合净值拟合 0.116 0.616 0.680 0.170 0.519 1.068 资料来源：华宝证券研究创新部 下图展示了按行业规模因子划分的第一档组合相较最后一档组合的累计超额收益率走势。整体来看，该因子持续录得正收益，且收益率曲线波动平缓，预示超额收益的获取较为稳定。不过，今年以来该因子的收益回撤加大，这主要源于今年以来大小盘风格发生了一次切换，而我们的风格轮动模型本质是一个趋势跟踪系统，因而在风格切换初期表现相对较差，这也说明了风格轮动方向的研判，直接决定了行业
18、规模因子的业绩表现。敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 5/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 图 1：行业规模因子多空组合累计收益率（月）资料来源：华宝证券研究创新部 1.3.工业企业经济效益工业企业经济效益 前期我们构建的多因子行业配置模型中，行业景气度因子主要采用财务指标，更新频率较低，滞后性过大，为克服这一不足，我们考虑采用国家统计局按月发布的工业企业经济效益数据构建新的行业景气度因子。我们采用按月发布的分行业工业企业利润总额与工业企业主营业务收入，计算其累计同比增速的环比变动率（为避免指标值波动过于剧烈，我们对环比变动率取移动平均值进行平滑）并进行标准化，
19、然后按照等权方法合成工业企业经济效益指标。我们构建的行业多因子模型，是依据申万一级行业进行行业划分的，这与国家统计局发布的工业企业经济效益数据的行业划分标准并不一致（工业企业经济效益数据的行业划分依据国民经济行业分类，与证监会行业划分准则基本一致）。因此，要把工业企业经济效益指标运用至行业配置中，就必须要对不同划分依据下的行业类别进行映射。我们的做法为：首先，按照证监会行业划分标准，提取工业企业经济效益各行业成分股对应的申万一级行业名称，然后计算该证监会行业成分股对应的申万一级行业名称的频率，若对应的某申万行业的频率超过 50%，则将该行业作为申万一级行业的映射。按照此方法，我们共映射了 15
20、 个申万一级行业。从下表可见，存在申万一级行业对应多个证监会行业的情形，如食品饮料、轻工制造等。此时我们把对应的证监会行业进行合并，并将合并后的行业收入与利润累计同比增速的环比变动作为因子值。表 4：工业企业行业分类与申万一级行业对应关系 申万一级行业申万一级行业分类分类 工业企业行业分类工业企业行业分类 有色金属 有色金属矿采选业 医药生物 医药制造业 食品饮料 食品制造业/酒、饮料和精制茶制造业 轻工制造 家具制造业/造纸及纸制品业/文教、工美、体育和娱乐用品制造业/其他制造业 汽车 汽车制造 农林牧渔 农副食品加工业 建筑材料 非金属矿物制品业 机械设备 金属制品业/通用设备制造业/专用
21、设备制造业/仪器仪表制造业 00.511.522.533.52011/12/302012/12/302013/12/302014/12/302015/12/302016/12/302017/12/30 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 6/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 化工 石油、煤炭及其他燃料加工业/化学原料及化学制品制造业/化学纤维制造业/橡胶和塑料制品业 国防军工 铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业 公用事业 燃气生产和供应业/水的生产和供应业 纺织服装 纺织业/纺织服装、服饰业/皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业 电子 计算机、通信和其他电子设备
22、制造业 电气设备 电气机械及器材制造业 采掘 煤炭开采和洗选业/石油和天然气开采业/黑色金属矿采选业/非金属矿采选业/开采专业及辅助性活动 资料来源：华宝证券研究创新部 对于没有对应关系的其他 13 个申万一级行业，为了也能够参与该因子打分排序，我们采用多因子选股中常用的分位数缺失值处理方法。即计算这 13 个行业在基于财务指标计算的行业景气度因子中，在 28 个行业中所在的分位数值，然后根据各自的分位数值，取在工业企业经济效益中对应的相应值作为该行业值，这样就补齐了缺失数据。从回测结果来看，工业企业经济效应指标 IC 均值为 0.164，IC 为正比例达到了 63.2%，多空组合累计收益率为
23、 0.853，测评效果整体尚可，说明指标是有效的。表 5：工业企业经济效益因子回测结果 IC 均值均值 IC 绝对值绝对值 均值均值 IC 标准差标准差 IR IC 为正比例为正比例 多空组合累多空组合累计收益率计收益率 0.164 0.423 0.468 0.350 0.632 0.853 资料来源：华宝证券研究创新部 再来看划分的 5 档组合累计收益率情况，除第二档收益率略高于第一档之外，其他几档收益率依次递减，分档组合累计收益率的秩相关系数达到 0.94。这意味着指标的单调性较好，测评结果符合预期，我们将其纳入多因子行业配置体系。表 6：工业企业经济效益因子五组累计收益率 第一组第一组
24、第二组第二组 第三组第三组 第四组第四组 第五组第五组 1.138 1.165 0.855 0.757 0.284 资料来源：华宝证券研究创新部 从月度多空组合累计收益率来看，整体呈现震荡上行趋势，即该指标虽然会有个别月份失效，但长期来看是有效的，从图中我们可以看到在 2017 年下半年该指标表现不佳，与基于财务指标计算的行业景气度因子在这段时间表现相似，可以看作是基本面因子的整体性失效，不过最近该指标收益有回升趋势，基本面对行业轮动的解释力度有所上升。敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 7/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 图 2：工业企业经济效益因子多空组合累
25、计收益率（月）资料来源：华宝证券研究创新部 1.4.行业资金流行业资金流因子因子 前期报告基于市场参与者行为的行业配置策略中，我们将行业资金流入率作为一个事件驱动因子，测试了其在行业配置策略中的有效性，从回测结果来看，表现不是很好。经分析，我们认为可能跟资金流指标的统计方法有关。前期报告中采用的行业净流入统计，由于未对盘口逐笔成交的资金量做更细致的统计，统计的资金流其实是当天成分股全部主买的成交额减去主卖的成交额。实际上我们可以根据单笔成交的资金大小做更细致的划分，如Wind 在个股层面的资金流相关指标构建中，就根据挂单金额将逐笔成交划分成了超大单、大单、中单或小单（其中超大单定义为挂单额大于
26、 100 万元，大单定位为挂单额介于 20 万100 万之间）。我们认为，倘若仅统计成分股中的超大单、大单的净流入额而汇总成的行业资金流指标，应该会更有意义，因为这类成交单可以更好反映出主力资金的动向，而主力资金对股价涨跌的影响更大。这就是跟踪聪明钱的逻辑。本报告中我们采用这一思路，重新对资金流指标进行测评。由于资金流指标 wind 可查数据仅追溯至 2012 年 1 月，因为要利用上一个月数据计算因子值，故此处我们的回测时间设定为 2012 年 2 月至 2018 年 5 月。从回测结果来看，IC 均值达到 0.1，IC 为正的比例为 57.9%，多空组合累计收益率为 0.80，指标基本有效
27、。表 7：行业资金流因子回测结果 IC 均值均值 IC 绝对值均绝对值均值值 IC 标准差标准差 IR IC 为正比例为正比例 多空组合累多空组合累计收益率计收益率 0.100 0.602 0.655 0.153 0.579 0.795 资料来源：华宝证券研究创新部 从 5 档组合累计收益率看，第一组收益达到了 130.5%，高于第五组的 51.10%，只有第四组累计收益率不满足单调性，其他各档组合收益率的单调性整体较好，指标的区分度较强，可以作为一个有效因子用于行业配置。表 8：行业资金流因子五组累计收益率 第一组第一组 第二组第二组 第三组第三组 第四组第四组 第五组第五组 1.305 1
28、.057 0.515 0.793 0.511 资料来源：华宝证券研究创新部 从资金流月度多空组合累计收益率走势看，该指标的波动性较大，与市场整体走势关联0.80.911.11.21.31.41.51.61.71.82012/1/312013/1/312014/1/312015/1/312016/1/312017/1/312018/1/31 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 8/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 度较强，当市场大幅下跌时，如 2015 年下半年2016 年初，该因子出现了持续性的反转走势，即主力资金上月大幅流出的行业下月表现优异，指标的稳定性不如前
29、两个指标。图 3：行业资金流因子多空组合累计收益率（月）资料来源：华宝证券研究创新部 1.5.行业事件驱动行业事件驱动因子因子 前期报告基于市场参与者行为的行业配置策略中，我们构建了几个事件驱动型行业配置策略，其中基于公募基金持仓与上市公司调研的事件驱动策略表现优异。我们考虑将这两个策略以及前文构建的几个新的行业配置因子，一并融入到多因子行业配置体系中去，以对模型进行优化。公募基金持仓策略根据基金季度数据进行计算。主要跟踪“低配增持”与“超配减持”的行业组合。基于 2018 年一季度的公募基金持仓数据，该事件驱动策略看多的行业为计算机、国防军工、纺织服装、商业贸易和化工，从跟踪结果看，其中有
30、3 个行业在今年二季度的收益率位于申万一级 28 个行业的前 50%历史分位；策略看空的行业为食品饮料、建筑材料与电子行业，从跟踪结果看，其中有 2 个行业的收益率位于申万一级行业的后 50%历史分位。可见，该策略是有效的。图 4：各行业二季度收益率（单位：%）资料来源：华宝证券研究创新部 注：截至 2018.6.7 对于上市公司调研策略，我们按月进行更新，每期筛选出来的行业策略有效期设定为 3个月。今年 5 月底该事件驱动策略选出的行业是交通运输、建筑装饰、公用事业、国防军工、0.911.11.21.31.41.51.61.71.82012/1/312013/1/312014/1/31201
31、5/1/312016/1/312017/1/312018/1/31-15.00-10.00-5.000.005.0010.0015.0020.00食品饮料休闲服务医药生物农林牧渔交通运输家用电器商业贸易化工纺织服装钢铁银行汽车轻工制造非银金融采掘公用事业计算机有色金属建筑材料房地产机械设备通信电子建筑装饰传媒综合国防军工电气设备 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 9/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 农林牧渔、食品饮料。表 9：基于上市公司调研的行业配置策略回测绩效统计 时间时间 胜率胜率 超额收益率超额收益率 年化超额收益率年化超额收益率 未来一个月 66.7
32、0%1.58%18.96%未来三个月 71.40%2.62%10.48%未来六个月 71.40%5.91%11.82%事件触发率 25%平均所选行业个数 3.28 资料来源：华宝证券研究创新部 注：该回测结果来自前期报告基于市场参与者行为的行业配置策略 2.多因子行业配置模型构建及回测多因子行业配置模型构建及回测 前期我们构建的三因子行业配置模型，探讨了多种因子加权的方法，包括单期 IC 加权、单期复合 IC 加权、等权配置等，不过从样本外跟踪情况看，因子加权方法并不是越复杂越好，采用基于因子测评绩效及主观逻辑的固定加权方法，跟踪效果最好，即大道至简。这是因为基于 IC 类指标的加权方法，本质
33、是利用了因子绩效的短期动量效应，而当市场行情变化剧烈，行业轮动加快时，动量效应可能会失效，且 IC 变化剧烈时（如下图显示的工业企业经济效益 IC 值）会导致权重变化也过于剧烈，从而大幅提升模型的换手率，交易成本的增加也会导致模型绩效的下降。图 5：工业企业经济效益 IC 值 资料来源：华宝证券研究创新部 鉴于此，本报告中我们对新增的几个因子以及之前的三因子，基本采用等权加权，仅对个别因子基于历史测评绩效在等权基础上做了微调。我们每月筛选出多因子综合打分排名位于前 5 的行业作为当月配置标的。对于事件驱动类因子，为了达到既利用该类因子提升模型配置绩效，同时又避免行业配置结果过多依赖于事件驱动信
34、号，以确保多因子配置模型的稳定性，我们设定以下方法融入事件驱动策略：仅当发出事件驱动信号的行业在多因子行业打分排序中位于 20%40%分位时，才将该行业调入本期行业配置结果，并调出同等数量的在行业多因子打分排序位于前 5的行业中，排名相对靠后的行业。回测时间设定为 2012 年 2 月至 2018 年 5 月（与资金流指标回测时间保持一致），手续费率设定为单边 0.3%。回测结果显示：模型累计收益达到 2.09 倍，年化收益率 20.14%。相较于沪深 300 指数，除 2016 年跑输指数超过 3 个百分点外，其余年份均跑赢或与基本持平于沪深 300 指数；相-1-0.8-0.6-0.4-0
35、.200.20.40.60.812012/1/312013/1/312014/1/312015/1/312016/1/312017/1/312018/1/31 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 10/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 较于中证 500 指数，多因子行业配置组合每年均录得了正的超额收益，胜率达到 100%。表 10：多因子行业配置模型回测结果 累计收益率累计收益率 最大回撤最大回撤 收益回撤比收益回撤比 年化收益率年化收益率 250 天滚动天滚动最大最大回撤回撤均值均值 2.09-45.30%4.62 20.14%-15.66%资料来源：华宝证券研
36、究创新部 表 11：多因子行业配置模型历史收益 策略策略收益收益 000300.SH 000905.SH 2012 8.07%3.87%0.29%2013 22.17%-7.65%16.89%2014 59.83%51.66%39.01%2015 52.97%5.58%43.12%2016-14.76%-11.28%-17.78%2017 20.82%21.78%-0.20%2018-6.66%-6.46%-9.05%资料来源：华宝证券研究创新部 图 6：多因子行业配置模型历史净值走势 资料来源：华宝证券研究创新部 3.行业指数型行业指数型 FOF 策略策略构建构建 传统量化投资中，行业轮动与
37、行业配置策略主要用于量化选股。不过，近年来行业指数型公募基金产品发展迅猛，这使得行业配置模型可以通过持有公募基金，直接用于实战投资中，尤其是伴随公募 FOF 的快速发展，以及行业指数型公募基金产品的不断丰富，行业配置策略的实战价值会进一步提升。本报告展示了如果基于行业配置模型构建行业指数型 FOF 组合。根据选取标的不同，组合分为两类，一类是采用同一家公司发行的行业指数型公募基金作为标的，尤其是采用 C 类份额作为标的构建 FOF 策略，这一策略优势有二：一是采用 C 类份额持有超过 7 天免收申购与赎回费率，交易成本低廉；二是采用同一家公司标的，不同行业指数型基金之间支持转换操作，解决了传统
38、赎回-申购交易模式下的基金到账时滞问题。不过，采用同一家公司的标的00.511.522.533.544.52012/1/312013/1/312014/1/312015/1/312016/1/312017/1/312018/1/31000300.SH000905.SH策略组合净值 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 11/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 可能面临行业配置标的覆盖面不广以及基金规模较小带来的潜在流动性问题。因此我们还构建了一个基于全市场标的筛选的行业指数型 FOF 组合。3.1.基于广发行业基于广发行业指数型指数型基金基金的的 FOF 策略策略构建
39、构建 广发基金近几年一致致力于行业指数型公募基金产品的开发，可配置的标的较多，且多数产品有 C 类份额，同时不同品种之间支持相互转换，因此我们以广发基金的行业型基金为标的，构建 FOF 组合。广发行业指数型基金采用中证全指的行业指数系列，目前覆盖了 14 个行业。此外，我们还加入了一个主题型基金“广发中证环保 ETF 联接 C”，作为备选配置标的。表 12：广发行业主题型基金 基金代码基金代码 基金名称基金名称 成立日期成立日期 跟踪指数跟踪指数 代码代码 跟踪指数名称跟踪指数名称 002973 广发中证全指能源 ETF 联接 C 2016/7/6 000986.SH 全指能源 002975
40、广发中证全指原材料 ETF 联接 C 2016/7/6 000987.SH 全指材料 002976 广发中证全指主要消费 ETF 联接 C 2016/7/6 000990.SH 全指消费 002977 广发中证全指可选消费 ETF 联接 C 2016/7/6 000989.SH 全指可选 002978 广发中证全指医药卫生 ETF 联接 C 2016/7/6 000991.SH 全指医药 002979 广发中证全指金融地产 ETF 联接 C 2016/7/6 000992.SH 全指金融 002974 广发中证全指信息技术 ETF 联接 C 2016/7/6 000993.SH 全指信息 00
41、5693 广发中证军工 ETF 联接 C 2018/2/13 399967.SZ 中证军工 005692 广发全指工业 ETF 联接 C 2018/2/13 000988.CSI 全指工业 004855 广发中证全指汽车指数 C 2017/7/31 931008.CSI 中证全指汽车指数 004857 广发中证全指建筑材料指数 C 2017/8/2 931009.CSI 中证全指建筑材料 005064 广发中证全指家用电器指数 C 2017/9/13 930697.CSI 家用电器 004753 广发中证传媒 ETF 联接 C 2018/1/2 399971.SZ 中证传媒 005224 广发
42、中证基建工程指数 C 2018/2/1 399995.SZ 基建工程 002984 广发中证环保 ETF 联接 C 2016/7/6 000827.SH 中证环保 资料来源：华宝证券研究创新部 我们基于前述因子的构建方法，采用上述 15 个行业的标的成分股重新构建了各个因子，并对因子进行加权，构建多因子行业配置模型，回测时间设定为 2012 年 2 月至 2018 年 5 月，每月生成组合，等权配置综合打分排名位于前 3 的行业基金对应的指数标的（之所以采用对应的指数标的，主要是为了拉长回测时间，因为部分基金的上市时间过短。由于行业指数型基金属于被动投资，与指数走势差异不大，故采用对应指数进行
43、回测，对结果无重大影响）。在手续费率的设定上，我们考虑了两种情况，一是双边收费，单边设定为 0.3%（C 类份额征收销售服务费，这里的手续费率设定可看做是考虑了销售服务费的影响）；二是不设立手续费（C 类份额持有超过 7 天免申购赎回费）。当不考虑手续费时，组合的年化收益率达到 21.99%，即使考虑了手续费，组合年化收益率也达到 17.57%，同期中证 500 指数收益率为 9.15%，沪深 300 指数收益率为 7.15%。组合大幅跑赢基准指数。从历年收益表现来看，2012 年至 2015 年间以及 2018 年，策略组合相对于沪深 300 指数均有正的超额收益，不过 2017 年大幅跑输
44、沪深 300 指数，这是因为 2017 年演绎极端一九行情，仅有极个别行业能够跑赢沪深 300 指数，从而行业配置模型收益不佳。相较于中证 500指数，基于广发行业指数基金的 FOF 组合除 2015 年外，其余年份均跑赢中证 500 指数，模型整体表现优异。敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 12/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 表 13：基于广发行业基金的 FOF 组合回测统计 累计收益率累计收益率 最大回撤最大回撤 收益回撤比收益回撤比 年化收益率年化收益率 250 天滚动天滚动最最大回撤大回撤均值均值 加手续费加手续费 1.716437-0.48846
45、3.513961 0.175711-0.15579 无手续费无手续费 2.423485-0.47759 5.074409 0.219877-0.15067 资料来源：华宝证券研究创新部 表 14：基于广发行业基金 FOF 组合历年收益率 策略策略收益收益（手续费）（手续费）策略策略收益收益（无手续费）（无手续费）000300.SH 000905.SH 2012 5.43%8.64%3.87%0.29%2013 31.90%36.74%-7.65%16.89%2014 62.76%68.73%51.66%39.01%2015 24.56%29.13%5.58%43.12%2016-14.00%-
46、10.84%-11.28%-17.78%2017 13.10%17.25%21.78%-0.20%2018-0.63%1.17%-6.46%-9.05%资料来源：华宝证券研究创新部 图 7：基于广发行业基金 FOF 组合净值表现 资料来源：华宝证券研究创新部 注：图中所示净值为未收取手续费情况 3.2.基于全市场基于全市场行业指数型行业指数型基金基金的的 FOF 策略策略构建构建 另一款行业指数型 FOF 策略组合，我们以全市场行业指数型或指数增强基金作为备选标的。我们把基金跟踪的标的指数与申万一级行业的成分股近似度以及指数走势的相关性作为主要依据，筛选配置标的。最终我们找到 23 个可以与申
47、万一级行业匹配的行业指数型基金，具体如下：00.511.522.533.544.552012/1/312013/1/312014/1/312015/1/312016/1/312017/1/312018/1/31000300.SH000905.SHFOF组合净值 敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 13/15 table_page 金融工程专题报告金融工程专题报告 表 15：全市场行业基金组合构建跟踪标的选择 基金跟踪指数代码基金跟踪指数代码 基金跟踪指数名称基金跟踪指数名称 申万行业指数代码申万行业指数代码 申万行业指数名称申万行业指数名称 000986.SH 全指能源 801020.SI
48、采掘 399971.SZ 中证传媒 801760.SI 传媒 399808.SZ 中证新能 801730.SI 电气设备 H30165.CSI 中证全指房地产 801180.SI 房地产 H30588.CSI 中证证保 801790.SI 非银金融 399440.SZ 国证钢铁 801040.SI 钢铁 000827.SH 中正环保 801160.SI 公用事业 399967.SZ 中证军工 801740.SI 国防军工 000987.SH 全指材料 801030.SI 化工 930651.CSI CS 计算机 801750.SI 计算机 930697.CSI 家用电器 801110.SI 家
49、用电器 931009.CSI 中证全指建筑材料 801710.SI 建筑材料 399995.SZ 基建工程 801720.SI 建筑装饰 H30171.CSI 中证全指运输指数 801170.SI 交通运输 931008.CSI 中证全指汽车指数 801880.SI 汽车 930653.CSI CS 食品饮 801120.SI 食品饮料 000991.SH 全指医药 801150.SI 医药生物 399986.SZ 中证银行 801780.SI 银行 000819.SH 有色金属 801050.SI 有色金属 CI005020.WI 中信一级农林牧渔 801010.SI 农林牧渔 930652
50、.CSI CS 电子 801080.SI 电子 930599.CSI 中证高装 801890.SI 机械设备 资料来源：华宝证券研究创新部 在具体策略的构建上，由于不同公司间的基金标的不支持转换操作，这就会导致当组合换仓时，必然会由于赎回操作的资金到账时滞因素，出现组合被动性减仓问题。为避免出现这一问题对策略收益造成重大影响，我们策略设定为：每期持有 5 个行业，并改为每半个月进行一次换仓，且每次换仓时仅调出上期持仓标的在新一期的多因子打分排名中最差的一个行业，并调入排名靠前的其他行业。此外，在组合构建中，我们留出 20%的现金用于应对换仓操作，这样就避免了换仓时的基金赎回操作导致的被动型减仓