國證2000增強方案的嘗試和思考：風控模型還有必要嗎

近兩年常見alpha因子收益減弱，傳統(tǒng)指增框架下國證2000增強的超額收益有所下降；而放開風格和行業(yè)敞口的指增組合，得益于beta貢獻，仍可獲得較優(yōu)收益表現(xiàn)。受此啟示，本文嘗試直接剝離風控模型，暴露，構建了風格特征較為明確的小盤價值、小盤成長策略。歷史上看，該策略相對于國證2000指數(shù)也能獲得較為穩(wěn)健的超額。對于這種沒有風控模型的多頭組合，我們可以采用將選股池限定在國證2000指數(shù)成分股中、復合不同風格組合、或者持有更多個股等方式來降低相對風險。.傳統(tǒng)指增框架。2016.03-2023.07（全區(qū)間，下同風格、行業(yè)控制較為嚴格的國證2000增強組合年化超額17.7%，年化跟蹤誤差5.5%，相對回撤4.8%。21年下半年以來，組合超額收益累計有所放緩，超額收益由之前的10%以上降至10%以內。這兩年若放開風格和行業(yè)敞口，獲益于beta貢獻，超額收益仍可保持在10%以上；但同時跟蹤誤差和相對回撤均有所放大，分別為7.3%和9.1%。預期凈利潤調整、累計研發(fā)投入占比、尾盤成交占比、開盤后大單凈買入金額占比等因子構建多因子模型，選擇復合因子得分最高的股票構建價值和成長風格暴露不同的小盤價值和小盤成長策略。兩者相對于國證2000指數(shù)都能獲得較為穩(wěn)健的超額收益。Top50組合全區(qū)間年化超額23%-26%，月勝率80%-85%左右，高于傳統(tǒng)指增框架下的增強組合；但跟蹤誤差相對較高，在7%附近；信息比角度，在3.0-3.3左右，高于傳統(tǒng)指增框架。.對于小盤價值和小盤成長這種沒有風控模型的多頭組合，我們可以采用將選股池限定在國證2000指數(shù)成分股內、復合不同風格組合、或者持有更多個股等方式降低相對偏離和跟蹤誤差。.持有更多個股。對于小盤價值策略，若限定在國證2000指數(shù)成分股內選股，持有150只股票，組合年化超額23.1%，跟蹤誤差和最大相對回撤僅5.0%和5.8%，信息比和收益回撤比達4.2和4.0，月勝率85.4%。持股數(shù)量多，還能降低換手率。top150組合月均單邊換手率54.1%，遠低于top50組合。.小盤價值與小盤成長策略復合。小盤價值與小盤成長相對于國證2000指數(shù)的超額收益相關性較低，將兩者復合一定程度上能降低跟蹤誤差。無論是top50復合，還是top100復合，策略的信息比和收益回撤比均高于3.5，月勝率不低于80%；年化超額超過20%。.風險提示。模型誤設風險，因子失效風險，歷史統(tǒng)計規(guī)律失效風險。金融工程研究金融工程專題報告21.傳統(tǒng)指增框架下的國證2000增強方案 52.國證2000成分股內的小盤價值和小盤成長策略 62.1小盤價值策略 72.2小盤成長策略 82.3小盤價值與小盤成長策略的對比 3.80%成分股內的小盤價值和小盤成長策略 3.1小盤價值策略 3.2小盤成長策略 4.小盤價值和小盤成長的復合策略 4.1成分股內的小盤價值和小盤成長復合策略 4.280%成分股內的小盤價值和小盤成長復合策略 4.3小盤價值和小盤成長top100組合的復合 4.4小結 5.全文總結 6.風險提示 金融工程研究金融工程專題報告3 圖1國證2000指數(shù)增強策略相對凈值走勢（2016.03-2023.07）............................5圖2放開風格和行業(yè)敞口，國證2000指數(shù)增強策略相對凈值走勢（2016.03-2023.07）5圖3國證2000指數(shù)增強策略的相對市值暴露（2016.03-2023.07） 6圖4國證2000指數(shù)增強策略的相對PB暴露（2016.03-2023.07） 6圖5成分股內的小盤價值top50組合相對凈值走勢（無市值因子，2016.03-2023.07）8圖6成分股內的小盤價值top100組合相對凈值走勢（無市值因子，2016.03-2023.07）8圖7成分股內的小盤成長top50組合相對凈值走勢（+小市值因子，2016.03-2023.07）9圖8成分股內的小盤成長top100組合相對凈值走勢（無市值因子，2016.03-2023.07）9圖9成分股內的小盤價值和小盤成長策略月超額收益相關性（2016.03-2023.07）11圖10Top50復合組合相對于國證2000指數(shù)的行業(yè)偏離（2023.07） 圖11最大化風險調整收益復合方式下，基礎組合的配置比例（80%成分股內，2016.03-2023.07） 圖12Top50等權復合組合的相對風格暴露（2022.01-2023.07） 圖13Top50等權復合組合的相對凈值走勢（80%成分股內，2016.03-2023.07） 圖14Top50等權復合組合的相對凈值走勢（成分股內選股，2016.03-2023.07） 圖15Top100等權復合組合的相對凈值走勢（80%成分股內，2016.03-2023.07）.17圖16Top100等權復合組合的相對凈值走勢（成分股內選股，2016.03-2023.07）.17圖17Top100等權復合組合相對于國證2000指數(shù)的行業(yè)偏離（2023.07） 圖18不同國證2000增強方案的業(yè)績表現(xiàn)對比（2016.03-2023.07） 金融工程研究金融工程專題報告4表目錄表1傳統(tǒng)指增框架下，國證2000指數(shù)增強組合業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07） 5表2個股最大偏離2%，國證2000指數(shù)增強組合業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07） 6表3國證2000成分股內的小盤價值top50組合歷史業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07）7表4持有不同個股數(shù)的小盤價值策略歷史業(yè)績表現(xiàn)（成分股內，2016.03-2023.07）8表5成分股內的小盤成長top50組合歷史業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07）................9表6持有不同個股數(shù)的小盤成長策略歷史業(yè)績表現(xiàn)（成分股內，2016.03-2023.07）表7成分股內的小盤價值和小盤成長策略相對國證2000的風格暴露及持股流動性（2022.01-2023.07） 表880%成分股內的小盤價值策略歷史業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07） 表980%成分股內的小盤價值策略分年度超額收益（2016.03-2023.07） 表1080%成分股內的小盤價值策略持股流動性（億元，2022.01-2023.07） 表1180%成分股內的小盤成長策略歷史業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07） 表1280%成分股內的小盤成長策略分年度超額收益（2016.03-2023.07） 表1380%成分股內的小盤成長策略持股流動性（億元，2022.01-2023.07） 表14小盤價值與小盤成長top50復合組合的歷史業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07） 表15Top50復合組合的風格特征及持股流動性（2022.01-2023.07） 表16Top50復合組合的業(yè)績表現(xiàn)及持股流動性（兩者均不使用小市值因子，2016.03-2023.07） 表17Top50復合組合的業(yè)績表現(xiàn)及持股流動性（兩者均使用小市值因子，2016.03-2023.07） 表18Top50復合組合的歷史業(yè)績表現(xiàn)（80%成分股內，2016.03-2023.07） 表19Top50等權復合組合分年度業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07） 表20小盤價值、小盤成長top100等權復合組合的歷史業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07）表21Top100等權復合組合分年度業(yè)績表現(xiàn)（2016.03-2023.07）...........................1720160229201608192017022220170816201802082018080920190212201908062020020720200803202101272021072820220124202207262023011920230721201602292016081920170222201708162018020820180809201902122019080620200207202008032021012720210728202201242022072620230119202307212016022920160819201702222017081620180208201808092019021220190806202002072020080320210127202107282022012420220726202301192023072120160229201608192017022220170816201802082018080920190212201908062020020720200803202101272021072820220124202207262023011920230721金融工程研究金融工程專題報告5近兩年常見alpha因子收益減弱，傳統(tǒng)指增框架下，國證2000增強的超額收益也有所下降。而放開風格和行業(yè)敞口的組合，得益于beta貢獻，仍可獲得較為優(yōu)異的收益表現(xiàn)。受此啟示，本文嘗試直接脫離風控模型，采用常見的選股因子、并疊加一定的beta暴露，構建風格特征較為明確的小盤價值和小盤成長策略，考察它們相對于國證2000指數(shù)能否獲得穩(wěn)健的超額收益。進一步，對于這種沒有風控模型的多頭組合，我們可以采用將選股池限定在國證2000指數(shù)成分股內、復合不同風格組合、或者持有更多股票等方式來控制相對風險。傳統(tǒng)指數(shù)增強框架的基本做法是，在控制相對基準的風格暴露、行業(yè)偏離和個股偏離的約束下，最大化組合的預期（風險調整后）收益。具體地，我們基于風格、技術、基本面、預期和高頻因子構建收益預測模型，在個股偏離1%，市值和估值因子暴露0.1倍標準差、動量因子暴露0.5倍標準差，行業(yè)最大偏離2%的約束條件下，構建國證2000指數(shù)增強組合，其相對于指數(shù)的凈值走勢如圖1所示。同時，我們也測試了對于相同的多因子模型，若放開風格和行業(yè)敞口（即，不對風格和行業(yè)暴露做任何約束國證2000指數(shù)增強策略的業(yè)績表現(xiàn)（圖2）。3.83.32.82.31.81.30.8相對回撤（右軸）組合凈值/國證20000.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%-5.0%4.33.83.32.82.31.81.30.8相對回撤（右軸）組合凈值/國證20000.0%-2.0%-4.0%-6.0%-8.0%-10.0%在較為嚴格的風控條件下，2016.03-2023.07期間，國證2000增強組合年化超額17.7%，年化跟蹤誤差5.5%，相對回撤4.8%。21年下半年以來，組合超額收益的累計速度顯著放緩（圖1）。2022和2023年（截至2023.07）每年的累計超額收益由之前的10%以上降至10%以內。與此同時，若我們放開風格和行業(yè)敞口，則組合近兩年的超額收益仍可保持在10%以上。20151231201606302016123020170630201712292018062920181228201906282019123120200630202012312021063020211231202206302022123020230630201512312016063020161230201706302017122920180629201812282019062820191231202006302020123120210630202112312022063020221230202306302015123120160630201612302017063020171229201806292018122820190628201912312020063020201231202106302021123120220630202212302023063020151231201606302016123020170630201712292018062920181228201906282019123120200630202012312021063020211231202206302022123020230630金融工程研究金融工程專題報告6如圖3-4所示，有行業(yè)和風格約束組合與放開約束組合的市值和估值暴露方向大體相同，但幅度相差很大。如16-17Q1、2019、2021Q2-2023.07，兩個組合相對于國證2000的市值暴露都為負，即呈現(xiàn)小盤風格；2017Q2-2018年、2020-2021Q1，又同時呈現(xiàn)大盤風格（相對國證2000的市值暴露為正）。22年以來，小盤價值風格顯著占優(yōu)（小市值和低估值因子的收益同時向上因此有更高小市值和低估值暴露的放開約束組合，天然享受了更高的beta貢獻，超額收益優(yōu)于有行業(yè)和風格約束組合。1.00.50.0-0.5-1.0放開行業(yè)、風格約束行業(yè)、風格有約束放開行業(yè)、風格約束______小市值累計多空（右軸）1.11.00.90.80.70.60.50.4______行業(yè)、風格有約束放開行業(yè)、風格約束______PB累計多空（右軸）0.50.0-0.5-1.0-1.51.51.41.31.21.11.00.9若提高個股集中度，即，將個股最大偏離由1%增加至2%，則持股數(shù)量從平均103只降至58只。集中度提升后，因子暴露增大，組合超額收益有所提升。例如，在約束風格和行業(yè)偏離的條件下，組合年化超額從原先的17.7%小幅提升至18.2%，但依然無力扭轉近兩年超額收益顯著下滑的頹勢。綜上所述，傳統(tǒng)指增框架下，風格和行業(yè)暴露控制較為嚴格的國證2000增強組合2016.03-2023.07期間的年化超額收益為17.7%，年化跟蹤誤差5.5%，相對回撤4.8%。21年下半年以來，組合超額收益累計速度顯著放緩，2022和2023年（截至2023.07）每年的超額收益由之前的10%以上降至10%以內。若放開風格和行業(yè)敞口，得益于beta貢獻，同期的超額收益仍可保持在10%以上。但相應的跟蹤誤差和相對回撤均有所放大，跟蹤誤差增加至7%以上，最大相對回撤高于9%。受放開約束組合仍有望維持較優(yōu)收益表現(xiàn)的啟發(fā)，我們嘗試脫離風控模型，采用常見的選股因子、并疊加一定的beta暴露，構建風格特征較為明確的小盤價值和小盤成長策略。本節(jié)將在國證2000指數(shù)成分股中，考察這兩個策略的業(yè)績表現(xiàn)。金融工程研究金融工程專題報告7我們按照如下步驟構建國證2000指數(shù)成分股內的小盤價值策略，.過濾高估值個股：剔除全A范圍內PB（LF，下同）最高的10%個股。.多因子打分：將小市值、價值、反轉、SUE、預期凈利潤調整、累計研發(fā)投入占比、尾盤成交占比和開盤后大單凈買入金額占比共8個因子zscore等權加總，選擇復合因子得分最高的50只股票構建等權組合。下表展示了小盤價值50組合歷年的業(yè)績表現(xiàn)。另外，我們也測試了在多因子打分過程中剔除市值因子，即，只使用市值以外的7個因子等權復合選50只股票的結果。2016.03-2023.07，小盤價值策略相對于國證2000年化超額24%左右；年化跟蹤誤差不超過8%，相對回撤8.5%，收益風險比較高。全區(qū)間來看（2016.03-2023.07，下同是否加入市值因子對小盤價值策略表現(xiàn)的影響較小，年化超額相差不到1%。但不加市值因子的組合穩(wěn)定性更高，月勝率達85.4%。分年度來看，在大盤風格相對較強的階段，如17、20年，不加小市值因子的組合業(yè)績更優(yōu)；而在小盤風格較強的階段，如22-23年，加入小市值因子的業(yè)績表現(xiàn)相對更優(yōu)。時間序列上，小盤價值top50組合（無小市值因子）最大的幾次回撤主要發(fā)生在，.2019.02.01-2019.03.12：基本面因子失效，ROE和SUE因子收益顯著為負，分別為-7.0%和-6.3%；在這種情況下，有較高基本面暴露的小盤價值策略出現(xiàn)8.5%的回撤。.2021.04.20-2021.07.13：價值風格顯著回撤，國證價值指數(shù)累計下跌5.2%，顯著跑輸國證成長指數(shù)（上漲9.1%低PB因子累計多空收益-8.0%。在這種情況下，價值風格明顯的小盤價值策略出現(xiàn)7.0%的回撤。.2021.10.13-2021.11.09：價值風格再度發(fā)生顯著回撤，國證價值指數(shù)累計下跌5.1%，顯著跑輸國證成長指數(shù)（上漲2.6%這使得在低估值價值上具有一定暴露的小盤價值策略發(fā)生回撤。同時，基本面因子也表現(xiàn)不佳，進一步增加了這個階段獲取超額收益的難度。金融工程研究金融工程專題報告8若要降低小盤價值策略的跟蹤誤差、提升超額穩(wěn)定性，可嘗試增加組合的持股個數(shù)。如下表所示，隨著持有個股數(shù)的增加，小盤價值策略的跟蹤誤差和相對回撤呈單調下降趨勢。然而，超額收益則無明顯降低。因此，相應的信息比和收益回撤比大幅提升。與持有50只股票的組合（24.4%）相差不超過2%。但股票數(shù)量增加后，組合年化跟蹤誤差和相對回撤均明顯下降，僅分別為5.0%和5.8%，相應的信息比和收益回撤比分別高達4.2和4.0。值因子綜上所述，小盤價值策略在國證2000指數(shù)成分股內具有較優(yōu)的超額收益表現(xiàn)，年化超額22%-24%。而且，該策略的超額收益對持股個數(shù)的敏感性較低。因此，若要降低跟蹤誤差、提升超額穩(wěn)定性，則可直接增加組合持股個數(shù)。例如，小盤價值top150 組合相對于國證2000指數(shù)年化超額23.1%，跟蹤誤差和相對回撤分別為5.0%和5.8%，信息比和收益回撤分別高達4.2和4.0。我們按照如下步驟構建國證2000指數(shù)成分股內的小盤成長策略，.低估值個股過濾：剔除全A范圍內PB最低的20%個股。.多因子打分：將小市值、SUE、EAV、預期凈利潤調整、累計研發(fā)投入占比、反轉、尾盤成交占比和開盤后大單凈買入金額占比共8個因子zscore等權加總，選擇復合因子得分最高的50只股票構建等權組合。與小盤價值策略相比，小盤成長策略主要有以下幾點區(qū)別：.樣本池不同：小盤價值策略剔除了全A范圍內估值最高的部分股票；而小盤成金融工程研究金融工程專題報告9長策略則是剔除估值低的股票，這可能使得兩者在估值（PB）因子上的暴露具有較大差異。.因子差異：小盤價值策略使用了價值因子PB_INT；而小盤成長策略未使用的同時，還增加了反映加速增長的EAV因子，故在增長上的暴露相對更高。下表展示了小盤成長top50組合歷年的業(yè)績表現(xiàn)。另外，我們也測試了在多因子打分過程中剔除市值因子，即，只使用市值以外的7個因子等權復合選50只股票的結果。2016.03-2023.07，小盤成長策略相對于國證2000年化超額23.2%，年化跟蹤誤差7.0%，最大相對回撤6.4%，收益風險比較高，信息比為3.06。對于top50組合，小盤成長策略的回撤小于小盤價值策略。時間序列上，小盤成長50組合相對回撤高于5%的情況僅出現(xiàn)過一次：2020.12.01-2021.01.07。在此期間，小盤風格發(fā)生顯著回撤，滬深300指數(shù)上漲11.2%；而Wind微盤股指數(shù)下跌14.2%，使得小市值暴露較高的小盤成長策略發(fā)生較大回撤。對于小盤成長策略，加入小市值因子的組合業(yè)績表現(xiàn)明顯優(yōu)于不加小市值因子。例如，若持有50只股票，加入和不加小市值因子的組合相對于國證2000年化超額分別為23.2%和19.7%，相差幅度達3.5%，大于小市值因子對小盤價值策略的影響。與小盤價值策略類似，若要降低小盤成長策略的跟蹤誤差、提升超額穩(wěn)定性，則可以增加組合持股個數(shù)。如下表所示，隨著持有個股數(shù)的增加，小盤成長策略的跟蹤誤差和相對回撤呈單調下降趨勢。但與小盤價值策略不同的是，小盤成長策略的超額收益對持股數(shù)量較為敏感。當持股數(shù)量由50只增加至150只時，年化超額由23.2%下降至15.7%，降幅達7.5%，遠大金融工程研究金融工程專題報告10于持股數(shù)量對小盤價值策略的影響。值因子綜上所述，持股數(shù)量較少的小盤成長策略在國證2000指數(shù)成分股內具有較優(yōu)的超額收益表現(xiàn)。Top50組合年化超額23.2%，年化跟蹤誤差和相對回撤分別為7.0%和6.4%，相應的信息比和收益回撤比分別為3.1和3.6。不過，該策略對是否加入市值因子及持股數(shù)量較為敏感。小盤價值與小盤成長策略構建方式的差異，使得兩者呈現(xiàn)不同的風格特征。具體地（表7小盤價值策略相對于國證2000呈較為明顯的低估值價值風格，而小盤成長策略則呈一定的高估值成長風格。從所持個股的流動性來看，在市值較為接近的情況下，價值型（低PB）股票弱于成長性股票。如表7所示，小盤價值與小盤成長策略持股市值均值和中位數(shù)無明顯區(qū)別，但后者的流動性更好。具體表現(xiàn)為，在相同參數(shù)（持股數(shù)量、是否有小市值因子）下，小盤成長策略持股的日均成交額更高。例如，使用小市值因子、持有50只個股的小盤成長策略日均成交額均值為1.4億元；而同樣參數(shù)下，小盤價值策略持股的日均成交額僅為0.9億元，低1/3左右。不使用小市值因子的小盤價值策略持股的流動性，接近于使用小市值因子的小盤成長策略。如圖9所示，小盤價值策略與小盤成長策略各自內部，不同參數(shù)對應組合的時間序列相關性較高，但兩個策略之間的相關性相對較低。尤其是無小市值因子的小盤價值top50組合，與不同參數(shù)下的小盤成長組合的相關性都不超過41%。金融工程研究金融工程專題報告11實踐中，指數(shù)增強策略并不要求持股100%在成分股內。因此，本節(jié)考察80%權重在國證2000指數(shù)成分股內，而剩余20%權重在國證1000和2000成分股之外的小盤價值和小盤成長策略的業(yè)績表現(xiàn)。對于小盤價值策略而言，將成分股約束由100%放松至80%，大部分情況下可提升組合超額收益。但同時，跟蹤誤差和相對回撤也有所增加，收益風險比無明顯改善。 _top50 _top50 _top100 _top100從持有個股流動性來看，放松成分股約束后，持股市值和日均成交額都略有減小，即，流動性有所降低。金融工程研究金融工程專題報告12對于小盤成長策略而言，全部限制在成分股內選股、還是允許20%在成分股外，組合業(yè)績受到的影響也不大。具體表現(xiàn)為，收益改善不明顯，但跟蹤誤差和相對回撤略有增加，收益風險比并未得到提升。 _top50 _top50 _top010 _top100類似地，放松成分股約束后，持股市值和日均成交額均有一定程度下降，即，流動性有所降低。金融工程研究金融工程專題報告13綜上所述，將成分股約束由100%放松至80%，大部分情況下可提升組合超額收益，但同時跟蹤誤差和相對回撤也有所增加，收益風險比無明顯改善。此外，組合所持個股流動性有所降低。由上文可知，小盤價值和小盤成長策略具有不一樣的風格特征，且時間序列相關性較低。因此，本節(jié)考慮將兩者復合，并分析其業(yè)績表現(xiàn)。由于不用小市值因子的小盤價值策略與使用小市值因子的小盤成長策略相關性較低，因此，我們主要以這兩個top50組合為基礎，考察如下幾種復合方式下的業(yè)績表現(xiàn)。.等權：兩個組合各配置50%權重。.最大化風險調整后收益：收益-λ*協(xié)方差(λ=0.001）。將小盤價值與小盤成長top50策略復合后，持股數(shù)量由50只增加至85只。這說明兩者的重合個股較少，即，相關性較低。從業(yè)績表現(xiàn)來看，復合后，年化超額收益無明顯變化，不同方式下均在23.5%-24%之間。但跟蹤誤差和相對回撤顯著下降，相應的收益風險比大幅提升。其中，信息比均超過3.5，收益回撤比均高于4.5。從風格暴露來看，復合組合相對于國證2000指數(shù)呈小盤、低估值特征，在小市值和低估值因子上的暴露介于小盤價值和小盤成長組合之間。從持股流動性來看，復合組合持股市值和日均成交額，略低于國證2000指數(shù)成分股，但相差較小。金融工程研究金融工程專題報告14行業(yè)分布上，復合組合在絕大部分行業(yè)上相對于國證2000指數(shù)的偏離均在3%以內，但也存在個別偏離較大的行業(yè)。如2023.07，top50復合組合在電力設備及新能源、計算機和汽車行業(yè)上的超配比例分別為8.6%、6.5%和6.3%；在食品飲料、基礎化工、電力及公用事業(yè)行業(yè)上，分別低配3.1%、3.1%和3.9%。8%6%4%2%0%-6%電力設備及新能源計算機汽車機械通信農林牧漁建筑鋼鐵非銀行金融綜合金融綜合銀行有色金屬石油石化國防軍工消費者服務紡織服裝建材煤炭輕工制造商貿零售交通運輸傳媒房地產食品飲料基礎化工電力及公用事業(yè)若要提升組合持股流動性，則用于復合的小盤成長策略在構建時，可不使用小市值因子（小盤價值策略未使用小市值因子若要進一步提升小盤暴露，則兩個基礎組合在構建時，均可加入小市值因子。和上文類似，不論是否使用小市值因子，復合組合的收益都處于兩個基礎組合之間。同時，跟蹤誤差和相對回撤明顯降低，信息比和收益回撤比都得到大幅改善。相對而言，均使用小市值因子的復合組合收益高于均不使用小市值因子，但跟蹤誤差也更大。從收益風險比的角度，小盤價值不使用小市值因子、小盤成長使用小市值因子，這兩個基礎組合復合之后的信息比和收益回撤比最高（表14）。金融工程研究金融工程專題報告15同樣地，我們以小盤價值（不使用小市值因子）、小盤成長（使用小市值因子）作為基礎組合，在80%成分股的約束下，構造復合策略。如下表所示，復合組合年化超額25%左右，處于兩個基礎組合之間，跟蹤誤差和相對回撤都明顯下降。不同復合方式下，組合信息比和收益回撤比均得到顯著改善。最大化風險調整后收益與等權復合方式的組合業(yè)績表現(xiàn)十分接近。這可能是由于，一方面，小盤價值與小盤成長策略超額相關性雖不高，但仍呈一定的正相關，業(yè)績走勢圖11最大化風險調整收益復合方式下，基礎組合的配置比例小盤價值小盤成長70%60%50%40%30%20%201512312016083120170428201712292018083120190430201912312020083120210430202112312022083120230428201512312016083120170428201712292018083120190430201912312020083120210430202112312022083120230428成分股內選股80%成分股內1.00.80.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6市值估值動量ROESUE等權復合方式下，允許20%在成分股外選股的復合策略超額收益為25.3%，高于全部在成分股內選股的23.9%，但其跟蹤誤差和最大回撤也相對更高。因此，風險調整后20160229201608192017022220170816201802082018080920190212201908062020020720200803202101272021072820220124202207262023011920230721201602292016081920170222201708162018020820180809201902122019080620200207202008032021012720210728202201242022072620230119202307212016022920160819201702222017081620180208201808092019021220190806202002072020080320210127202107282022012420220726202301192023072120160229201608192017022220170816201802082018080920190212201908062020020720200803202101272021072820220124202207262023011920230721金融工程研究金融工程專題報告16收益（信息比和收益回撤比）并無明顯提升。風格上，復合組合呈小盤、價值和反轉的特征（圖12在基本面因子上也有較高暴露。相較而言，允許20%在成分股外選股的策略持股市值更小，低估值價值風格也更時間序列來看，復合策略相對回撤超過4%的情況主要發(fā)生在以下幾個階段。.2019.02.26-2019.03.12：基本面因子和反轉因子失效。在這種情況下，有較高基本面和反轉因子暴露的復合策略發(fā)生4%左右的回撤。.2020.12-2021.01.07：小盤和價值風格均發(fā)生顯著回撤。滬深300指數(shù)上漲11.2%，而Wind微盤股指數(shù)下跌14.2%，高PB股票（1/3）相對于低PB股票（1/3）累計超額5.2%，使得有小盤、低估值暴露的復合策略發(fā)生5%左右.2021.10.13-2021.11.09：價值風格回撤明顯。國證價值指數(shù)累計下跌5.1%，而國證成長指數(shù)累計上漲2.6%，使得在低估值價值上有一定暴露的復合策略發(fā)生回撤。同時，基本面因子表現(xiàn)不佳，進一步增加了獲取超額收益的難度。5.84.83.82.81.80.8相對回撤（右軸）組合凈值/國證20000.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%-5.0%-6.0%-7.0%5.34.84.33.83.32.82.31.81.30.8相對回撤（右軸）組合凈值/國證20000.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%-5.0%-6.0%如下表所示，采用等權方式復合小盤價值100和小盤成長100組合，平均每期持股個數(shù)在165只左右。與top50復合組合相比，top100復合組合的換手率有所下降。2016.03-2023.07期間，top100復合組合年化超額20.1%，略低于top50復合；但年化跟蹤誤差僅5%左右，因而信息比高于top50復合組合。20160229201608192017022220170816201802082018080920190212201908062020020720200803202101272021072820220124202207262023011920230721201602292016081920170222201708162018020820180809201902122019080620200207202008032021012720210728202201242022072620230119202307212016022920160819201702222017081620180208201808092019021220190806202002072020080320210127202107282022012420220726202301192023072120160229201608192017022220170816201802082018080920190212201908062020020720200803202101272021072820220124202207262023011920230721金融工程研究金融工程專題報告17分年度來看，top100復合組合每年相對于國證2000指數(shù)均具有10%以上正超額，月勝率85%左右。相對回撤上，除21年外，其余年份均不超過4%。時間序列上，top100復合組合的回撤期與top50復合組合類似，主要發(fā)生在2020.12-2021.01.07的小盤風格大幅回撤階段，以及2021.10.13-2021.11.09價值風格回撤、同時基本面因子表現(xiàn)不佳的階段。4.33.83.32.82.31.81.30.8相對回撤（右軸）組合凈值/國證20000.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%-5.0%-6.0%4.33.83.32.82.31.81.30.8相對回撤（右軸）組合凈值/國證20000.0%-1.0%-2.0%-3.0%-4.0%-5.0%-6.0%行業(yè)分布上，top100復合組合在絕大部分行業(yè)上相對于國證2000指數(shù)的偏離均在3%以內，但個別行業(yè)存在較大偏離。如2023.07，top100復合組合在計算機、電力設備及新能源和通信行業(yè)上的超配比例分別為8.5%、6.6%和4.8%；在電力及公用事業(yè)和基礎化工行業(yè)上分別低配3.4%和5.6%。金融工程研究金融工程專題報告188%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%計算機電力設備及新能源通信汽車機械非銀行金融鋼鐵綜合金融農林牧漁綜合銀行有色金屬紡織服裝食品飲料建材石油石化國防軍工建筑消費者服務輕工制造煤炭交通運輸傳媒商貿零售房地產電力及公用事業(yè)基礎化工本節(jié)采用等權、月均超額加權、信息比加權和最大化風險調整后收益4種方式，構建小盤價值和小盤成長的復合策略。不同復合方式下，組合的業(yè)績表現(xiàn)接近。由于小盤價值和小盤成長策略的超額收益呈相對較低的正相關性，因此，復合后組合的跟蹤誤差和相對回撤均明顯下降，收益則處于兩個基礎組合之間，信息比和收益回撤比改善明顯。與全部在成分股內選股的復合策略相比，允許20%在成分股外選股的策略收益更高。但同時，也放大了跟蹤誤差和最大回撤，故風險調整后收益（信息比和收益回撤比）無明顯提升。采用等權方式復合小盤價值100和小盤成長100組合，平均每期持股個數(shù)在165只左右。與top50復合組合相比，top100復合組合的換手率有所下降。2016.03-2023.07期間，top100復合組合年化超額20.1%，略低于top50復合；但年化跟蹤誤差僅5%左右，因而信息比高于top50復合組合。近兩年常見alpha因子收益減弱，傳統(tǒng)指增框架下，國證2000增強的超額收益也有所下降。而放開風格和行業(yè)敞口的組合，得益于beta貢獻，仍可獲得較為優(yōu)異的收益表現(xiàn)。受此啟示，本文嘗試直接脫離風控模型，采用常見的選股因子、并疊加一定的beta暴露，構建風格特征較為明確的小盤價值和小盤成長策略，考察它們相對于國證2000指數(shù)能否獲得穩(wěn)健的超額收益。進一步，對于這種沒有風控模型的多頭組合，我們可以采用將選股池限定在國證2000指數(shù)成分股內、復合不同風格組合、或者持有更多股票等方式來控制相對風險。2016.03-2023.07期間，風格和行業(yè)暴露控制較為嚴格的國證2000增強組合的年化超額收益為17.7%，年化跟蹤誤差5.5%，相對回撤4.8%。21年下半年以來，組合超額收益累計速度顯著放緩，年化超額由之前的10%以上降至10%以內。若放開風格和行業(yè)敞口，得益于beta貢獻，同期的年化超額仍可保持在10%以上。但相應的跟蹤誤差和相對回撤均有所放大，分別為7.3%和9.1%?？傮w來看，傳統(tǒng)國證2000指增組合信息比2.5-3.0，月勝率70%-80%之間。小盤價值和小盤成長top50組合年化超額23%-26%，月勝率80%-85%，高于傳統(tǒng)指增框架下的組合；但跟蹤誤差也相對較高，在7%附近；信息比3.0-3.3，高于傳統(tǒng)指對于小盤價值和小盤成長這種沒有風控模型的多頭組合，我們可以采用將選股池限定在國證2000指數(shù)成分股內、復合不同風格組合、或者持有更多個股等方式進一步降低相對偏離和風險。金融工程研究金融工程專題報告19對于小盤價值策略，若限定在國證2000指數(shù)成分股內選股，持有150只股票時，組合年化超額23.1%，跟蹤誤差和最大相對回撤僅5.0%和5.8%，信息比和收益回撤比達4.2和4.0，月勝率85.4%。持股數(shù)量上升后，還能降低換手率。top150組合月均單邊換手率54.1%，遠低于top50組合。小盤價值和小盤成長相對于國證2000指數(shù)的超額收益相關性較低，兩者復合一定程度上能降低跟蹤誤差。無論是top50復合，還是top100復合，組合的信息比和收益回撤比均高于3.5，月勝率不低于80%，年化超額逾20%。撤，由綠-黃-紅，表明指標值越小，表現(xiàn)模型誤設風險，因子失效風險，歷史統(tǒng)計規(guī)律失效風險。1下下 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