Alpha掘金系列一：基于二維持倉還原法的低波增強三因素共同持有數(shù)量選股因子研究

證券研究報告.金融工程深度報告Alpha掘金系列一函南證SOUTHWESTSECURITIES基于二維持倉還原法的低波增強三因素共同持有數(shù)量選股因子研究摘要本文核心將基金持倉股票的視角轉(zhuǎn)換為股票同時被幾只基金持有（即共同持出了三因素共同持有數(shù)量概念。為了提升獲取完整持倉的頻率，更好的探究共同每季度還原完整持倉。最后，為了進一步增強三因素共同持有數(shù)量因子的表現(xiàn)，測算效果顯著。入同基金經(jīng)理管理的其他產(chǎn)品的持倉。權(quán)最小二乘法確定各個股票的權(quán)重，完成最終的持倉還原。行相應(yīng)的修正，并進行月度延遞。出現(xiàn)不同程度的下降。年化收益13.22%，最大回撤16.55%；基于低波性。其中三因素單因子多頭組合年化收益9.00%，最大回撤26.55%且多頭組合相對中證800指數(shù)具備明顯的超額收益。年化波動14.93%，而增強三因素因子多空組合年化收益38.14%，最大升?？梢娫鰪娙蛩匾蜃訉θ蛩貑我蜃泳邆涿黠@的增強效應(yīng)。出前20與后20的股票，分析該40只股證800漲跌幅-1.71%，前20只股票成功實現(xiàn)正超額。的研究分析與選股因子效果結(jié)論僅針對于回測區(qū)間得出，并不預(yù)示其未來表現(xiàn)，也不能保證未來的可持續(xù)性，亦不構(gòu)成投西西南證券研究發(fā)展中心相相關(guān)研究1.基于多因子優(yōu)選行業(yè)輪動基金與構(gòu)建選股策略(2023-10-20)2.基于科創(chuàng)50成分股調(diào)整的策略構(gòu)建(2023-08-06)年中期投資策略(2023-07-06)4.基于行業(yè)主題劃分的主被動基金選擇分析(2023-06-20)5.基于券商金股的行業(yè)輪動研究(2023-04-29)6.計數(shù)啟發(fā)法與加權(quán)盈利頻率——因子選股系列(2023-04-28)7.多維度構(gòu)建“固收+”基金風(fēng)格評價體系——公募固收類策略與產(chǎn)品研究系列一(2023-04-21)8.固收+基金倉位高頻探測方法及實證對比分析(2023-03-20)9.個人養(yǎng)老金FOF多維度定量分析指標刻畫初探(2023-03-07)10.港股科技互聯(lián)相關(guān)主題ETF多維度對比分析(2023-01-25)Alpha掘金1三因素共同持有數(shù)量簡述 12基于構(gòu)建特殊股票池的二維公募基金持倉還原法 12.1預(yù)設(shè)條件 12.2二維持倉還原方法介紹 23選股因子：低波增強的三因素共同持有數(shù)量因子 73.1持倉還原結(jié)果修正 73.2選股因子構(gòu)建：基于低波增強的三因素共同持有數(shù)量因子 83.3因子參數(shù)研究 94因子測試 104.1信息系數(shù)分析 104.2分組測試 114.3多空組合測試 124.4其他指數(shù)成分股內(nèi)測試 134.5組合與特征 14 166風(fēng)險提示 17圖1：持倉還原每期基金數(shù) 2圖2：二維基金持倉還原流程 3圖3：備選股票池的構(gòu)建流程 4圖4：核心股票池篩選流程 6圖5：持倉修正與月度延遞流程 7圖6：業(yè)績上升與下降概率 9 10 10圖9：三因素單因子5分組 11圖10：三因素單因子5分組-超額中證800 11圖11：復(fù)合三因素持有數(shù)量因子5分組 11圖12：復(fù)合三因素持有數(shù)量因子5分組-超額中證800 11圖13：三因素單因子與增強三因素因子多空組合凈值 12圖14：其他指數(shù)成分股多空組合凈值 13圖15：增強三因素因子多頭組合市值分布情況（2023-09-30億元） 16表1：基金持倉還原時間點示意 1表2：持倉更新月度延遞示意 7表3：信息系數(shù)測試 10表4：三因素單因子與增強三因素因子分組風(fēng)險指標 12表5：三因素單因子與增強三因素因子多空組合指標 13表6：其他指數(shù)成分股信息系數(shù)測試 13表7：其他指數(shù)成分股增強三因素因子多空組合指標 14表8：2023年8月構(gòu)建組合多空前20下期表現(xiàn)情況 14表9：2023年9月構(gòu)建組合多空前20 15111三因素共同持有數(shù)量簡述公募基金的持倉中蘊含了大量值得挖掘與研究的信息，其在當(dāng)期針對不同股票的持倉往往體現(xiàn)出基金經(jīng)理在當(dāng)前時點對這些股票的觀點與看法，基金業(yè)績的優(yōu)秀與否往往取決于其持倉股票的表現(xiàn)。首先我們站在的視角是，如果一只股票在當(dāng)期同時被多只主動權(quán)益基金持有，代表了當(dāng)期該只股票被多只基金看好，同時我們也可以轉(zhuǎn)換視角，即通過每只股票同時被幾只基金持有，來研究各個股票的特征。綜上，我們提出共同持有數(shù)量的概念，即股票當(dāng)期被幾只基金持有，進一步思考：當(dāng)期同時被多家基金持有的股票下一期是否還會保持較好的表現(xiàn)？基于上述問題，本文羅列了研究共同持有數(shù)量需要考慮的3個因素如下：1）持有數(shù)量因素：考慮每只股票在當(dāng)期同時被幾只基金持有；2）累計收益率相關(guān)性因素：考慮到持倉還原的股票中，并非所有的股票都是基金經(jīng)理在“看好”的前提下配置的股票以及持股權(quán)重等因素，某些權(quán)重極低的股票其實與基金的相關(guān)性較低，因此引入考慮因素：過去一個月基金與持倉股票累積收益的相關(guān)性。3）基金業(yè)績因素：基金持有股票代表基金對該股票的觀點與看法，而且基金表現(xiàn)往往取決于持倉股票的表現(xiàn)。但是考慮到并非所有的基金在所有的時間點都有良好的業(yè)績，較差業(yè)績的基金意味著其持倉股票表現(xiàn)也不盡如人意，因此在考慮上述兩個因素的基礎(chǔ)上引入因素：過去一個月基金業(yè)績排名百分比。為研究共同持有數(shù)量的三個需要考慮的因素，需得到當(dāng)期所有基金的完整持倉，首先構(gòu)建了基于構(gòu)建核心股票池的二維基金持倉還原方法。即本文策略核心是在擁有更高頻次獲取完整持倉的基礎(chǔ)上，進行對共同持有數(shù)量的三個因素的研究并構(gòu)造選股因子。2基于構(gòu)建特殊股票池的二維公募基金持倉還原法2.1預(yù)設(shè)條件公募基金目前只有在每年3月末披露的年報和8月末披露的年報和半年報中才會包含完整持倉。為了進一步提升獲取全部持倉的頻率，本文主要針對季度報告，根據(jù)前十大重倉股和證監(jiān)會行業(yè)配比進行對季度持倉的逐步還原。表1：基金持倉還原時間點示意更新日期1月末3月末4月末7月末8月末10月末基金報告類型年報半年報報告披露信息前十大重倉股證監(jiān)會行業(yè)全部持倉前十大重倉股證監(jiān)會行業(yè)前十大重倉股證監(jiān)會行業(yè)全部持倉前十大重倉股證監(jiān)會行業(yè)信息披露情況完全披露全部持倉完全披露全部持倉Q4還原持倉Q1還原持倉Q2還原持倉Q3還原持倉數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券22基金樣本池篩選：對于需要進行持倉還原的基金，我們對每期基金池的構(gòu)建設(shè)置如下篩選條件：1）混合型基金和股票型基金。2）各個基金在本期的股票倉位大于等于70%。3）考慮到新成立基金擁有一定時間的建倉期，因此對基金成立時間設(shè)置的篩選條件為：基金成立日不得晚于當(dāng)期的前兩個季度。4）還原區(qū)間設(shè)為2019年H1報告發(fā)布月末至2023年H2報告發(fā)布月末，即2019-08-312.2二維持倉還原方法介紹本文將基金持倉還原方法步驟分為兩個維度：真實持倉還原和模擬持倉還原。維度一“真實持倉還原”：對于基金季報披露的前十大重倉股，遍歷當(dāng)期全部上市公司的折算成該股票在該基金的持倉比例。其次，基于同基金經(jīng)理對不同產(chǎn)品的管理邏輯類似的假設(shè)條件，在滿足一定的持倉相似度的情況下，我們加入同基金經(jīng)理本期管理的其他產(chǎn)品的前十大重倉股持倉，并結(jié)合相應(yīng)的權(quán)重計算方法對滿足條件的股票計算其在本基金的持倉比例。維度二“模擬持倉還原”：在時間截面所有基金都完成真實持倉還原的基礎(chǔ)上，開始對本基金進行模擬持倉還原。模擬持倉還原的核心思想在于構(gòu)建特殊備選公共股票池，再基于此構(gòu)建核心股票池，通過加權(quán)最小二乘回歸WLS方法確定核心股票池中各個股票的權(quán)重。首先，本文構(gòu)建持倉相似度計算公式，篩選出與本基金持倉相似度較高的基金，將其真實持33倉階段還原的股票加入股票池；其次，由于本基金相鄰兩期持倉可能具備一定相似度，我們再將本基金上一期的完整持倉加入股票池；最后，針對備選股票池中沒有覆蓋且未完全還原完成的行業(yè)放入相應(yīng)的股票，完成特殊備選股票池的構(gòu)建?；谔厥鈧溥x股票池和未還原完成行業(yè)的剩余權(quán)重，本文構(gòu)建了特殊的股票數(shù)量計算公式并對備選股票池進行篩選，最終得到核心股票池。本文對還原完成的持倉做出相應(yīng)的細節(jié)刻畫。真實持倉還原中，若基金經(jīng)理在管的其他產(chǎn)品持倉出現(xiàn)在前十大重倉股和上市公司前十大流通股東中，則進行去重操作，同理在構(gòu)建特殊備選股票池時，需要對真實持倉還原完成的股票做同樣的去重操作。此外，真實持倉還原完成后的持倉也會出現(xiàn)行業(yè)權(quán)重溢出的情況，此時需要對股票權(quán)重做相應(yīng)的縮放以達到滿足行業(yè)權(quán)重配比的要求，值得注意的是，持倉權(quán)重縮放的范圍不應(yīng)該包含前十大重倉股和上市公司前十大流通股。為了方便敘述，本段內(nèi)容將不會在后續(xù)介紹中贅述。對于給定的截面日期date和給定的基金F，具體的持倉還原流程如下：加入股票：前十大重倉股（基金季報披露）;計算權(quán)重：遍歷當(dāng)期全部上市公司披露的前十大流通股東數(shù)據(jù)，假設(shè)基金F是股票S的前十大流通股東，則通過如下公式折算出股票S在基金F中的權(quán)重=(s?aTe?oldingFS×Ps)?NetF其中s?aTe?oldingFS表示基金F對股票S的持股數(shù)，Ps表示股票S在報告期末的收盤價，s?aTe?oldingFS×Ps表示基金F對股票S的持股市值，NetF表示基金F在報告期內(nèi)的基金凈值。基金經(jīng)理管理的其他產(chǎn)品持倉：讀取該基金的基金經(jīng)理，并找到該基金經(jīng)理在管的其他基金季報披露的前十大重倉股。假設(shè)該基金經(jīng)理除本基金外，在管的其他滿足一定持倉相似度條件下的基金個數(shù)為N，對于股票S，取N個基金權(quán)重的均值，同時還要考慮權(quán)重不能超過本基金的第十大重倉股權(quán)重，也不能超過各自股票披露的第十大流通股東經(jīng)折算后在本基金對應(yīng)的權(quán)重。計算股票S在基金F中權(quán)重幼F,s的數(shù)學(xué)公式如下：44其中幼S,n表示股票S在第n個基金中的權(quán)重；幼F,10表示本基金F在截面上第十大重倉股權(quán)重；weig?tS,10表示股票S的第十大流通股東對應(yīng)折算在本基金中的權(quán)重。.維度二：模擬持倉還原（備選股票池的構(gòu)建）注：在時間截面上所有基金均完成真實持倉還原的前提下進行模擬持倉還原。首先構(gòu)建備選股票池：對于真實持倉還原階段未還原完成的行業(yè)（incomPlete_industTY）構(gòu)建備選基金池。提取本基金真實持倉還原的持倉PoTtifolioF，計算PoTtifolioF與其它各個基金的持倉相似度，并選取持倉相似度排名前10%的基金持倉放入備選股票池。此外，將本基金在上一期的持倉也加入到公共股票池。其中持倉相似度的計算如下：上述公式中，coincidenceind表示行業(yè)持倉相似度，coincidencestock表示個股持倉相似度。我們認為持倉相似可以分解為行業(yè)相似度和個股相似度，其中行業(yè)相似度和個股相似度的公式分別為：coincidencestock=∑min{幼A其中幼A,indi表示組合A對行業(yè)i配置的權(quán)重，幼A,stockj表示組合A對股票j配置的權(quán)重，同理組合B。對相似度的刻畫，我們?yōu)樾袠I(yè)相似度配置了較高的權(quán)重，但同時更不能忽略個股相似度的影響，因此個股相似度也配置了30%的權(quán)重。此外，在上述股票池的構(gòu)建中，有可能還會存在股票池中沒有某些未被完全還原行業(yè)的股票，因此對于這些行業(yè)（Additional_IndustTY）也篩選出不超過5支股票，股票選擇順序參照持倉相似度進行排序。55.模擬持倉還原：核心股票池的構(gòu)建（核心股票池源自于備選股票池）對于初步構(gòu)建的備選股票池，我們依各個行業(yè)篩選出固定數(shù)量的，和基金業(yè)績相似度較高的股票，最后不同行業(yè)的股票構(gòu)成的集合即為我們想要的核心股票池。篩選核心股票池的核心之一在于確定各個行業(yè)的股票數(shù)量，針對此問題本文提出了股票數(shù)量計算公式。對于未還原完成的行業(yè)incomplete_industry，需要的股票數(shù)量的計算方法如Numind_i=int((NumLastind_i?幼Lastind_i)×幼nd_i)其中ind_i是屬于incomplete_industry中的行業(yè)，NumLastind_i表示上一期持倉中行業(yè)ind_i的股票數(shù)量，幼Lastind_i表示上一期持倉中行業(yè)ind_i的權(quán)重，幼nd_i表示行業(yè)ind_i還有多少權(quán)重未被還原。如果行業(yè)ind_k并沒有出現(xiàn)在上一期持倉中，則其需要的股票數(shù)量計算方法如下：Numind_k=max{(幼ndk/幼F,10)×1.5,2}其中幼ndk表示本期行業(yè)ind_k未被還原的權(quán)重，幼F,10表示基金F的第十大重倉股。因為大部分基金剩余未被還原的權(quán)重實際較小，大多甚至小于幼F,10，此外第十大重倉股權(quán)重較高，不能簡單的使用權(quán)重比值來確定個數(shù)數(shù)量，因此我們對比值幼ndk/幼F,10乘倍數(shù)1.5，同時也要保證選擇的股票數(shù)不小于兩只。篩選核心股票池的核心之二在于各個行業(yè)內(nèi)應(yīng)該選擇哪些股票，針對此問題本文提出了有約束的基金&股票業(yè)績相似度刻畫方法。本文采取的方法為最小二乘線性回歸，通過計算系數(shù)的大小來選取與基金業(yè)績相關(guān)性較高的股票；此外,基金報告披露的持倉往往是季末當(dāng)天的持倉，因此越靠近報告期，持倉數(shù)據(jù)的置信度越高，故時間半衰加權(quán)WLS回歸模型更符合實際意義。我們選取報告期前60天的基金收益率和股票收益率，并分別計算累計收益率，對基金累計收益率和備選股票池股票累計收益率做時間半衰加權(quán)最小二乘回歸WLS：∑wi(yi?xiβ)2其中yi表示基金剔除真實持倉還原影響后的收益率，xi表示股票池中各個股票在第i期的收益率向量，β表示權(quán)重向量，wi表示第i期對應(yīng)的時間半衰wi=22其中H表示半衰期，在本文H=2;N表示數(shù)據(jù)長度，本文N=60。半衰期權(quán)重的含義為給定半衰期H，每隔H期的權(quán)重值以指數(shù)下降的方式降低一半。基金持倉具有時間動量效應(yīng)，越靠近報告期報告披露的持倉信息可信度更高，因此報告期附近的日期的股票收益率應(yīng)分配更多的權(quán)重，即右偏的權(quán)重向量。在各個行業(yè)內(nèi)，對系數(shù)由大到小排序，根據(jù)股票數(shù)量計算公式選出一定數(shù)量的股票，最終得到我們想要的核心股票池。66圖4：核心股票池篩選流程對核心股票池中個股權(quán)重的確定，本文采用如上的時間半衰加權(quán)最小二乘回歸WLS進行二次回歸。重新進行回歸可以排除低相關(guān)性股票數(shù)據(jù)的影響，最后回歸得到的各個股票的系數(shù)即為我們需要的股票權(quán)重。構(gòu)建WLS回歸模型需要特別注意：模型中的基金收益率應(yīng)該使用剔除真實持倉還原影響后的基金收益率，使用的報告期披露的權(quán)重配比也要使用剔除真實持倉還原影響后的權(quán)重配比。本次時間半衰加權(quán)最小二乘回歸需要增設(shè)限制條件：1）股票依行業(yè)分類權(quán)重之和滿足基金季報披露的證監(jiān)會行業(yè)權(quán)重配比。2）股票權(quán)重不能超過第十大重倉股權(quán)重和本股第十大流通股東持股市值折算得到的權(quán)重。3）股票權(quán)重大于0，且權(quán)重和小于等于1。具體時間加權(quán)最小二乘計算模型如下：wi(yi?xiβ)2IND×β=INDeport(2)Mcore×β=vmax(3).條件1：各個股票的權(quán)重和小于等于1；.條件2：IND表示行業(yè)對應(yīng)矩陣，即將股票與行業(yè)進行對應(yīng)，在β表示股票權(quán)重的前提下，IND×β表示計算投資組合的行業(yè)配比；INDeport表示剔除真實持倉還原影響的報告披露行業(yè)權(quán)重配比向量。.條件3：Mcore表示核心股票池權(quán)重轉(zhuǎn)換矩陣，Vmax表示各個股票的最大權(quán)重限制，即不能超過第十大重倉股和本股第十大流通股東的折算權(quán)重。773選股因子：低波增強的三因素共同持有數(shù)量因子3.1持倉還原結(jié)果修正二維基金持倉還原方法解決了根據(jù)季度報告披露的信息獲取完整持倉的問題，因此本文把獲取完整持倉的頻率提升到季度層面。在前述持倉還原的過程中，本文篩選出符合條件的基金池并進行相應(yīng)的持倉還原操作，為了根據(jù)基金持倉更好的研究股票特性，另設(shè)投資類型限制：普通股票型基金、靈活配置型基金、偏股混合型基金以及平衡混合型基金。眾所周知，基金季度報告并非在季度結(jié)束的當(dāng)月立刻發(fā)布，而是推遲一個月發(fā)布，因此季度報告發(fā)布的時，經(jīng)過還原得到的完整持倉并非報告發(fā)布當(dāng)時的完整持倉，而是對應(yīng)報告的持倉。為了相關(guān)選股因子的構(gòu)建，本文在進行相關(guān)因子計算的時候，對持倉進行相應(yīng)的修正，已保證我們7月底獲取的完整持倉的確代表7月底的完整持倉。此外，為了構(gòu)建更高頻次的因子，需要我們對季度報告進行相應(yīng)的修正以后再進行相應(yīng)的月度延遞，因此本文結(jié)合基金收益率與持有股票收益率的相關(guān)性對季度報告持倉進行月度延遞。例如：7月末獲取到2季度完整持倉后，首先需要進行相應(yīng)的持倉修正以獲取7月末完整持倉，其次在7月持倉的基礎(chǔ)上，計算8月基金收益率與股票收益率的相關(guān)系數(shù)，并剔除相關(guān)性較低的股票，新增額外相關(guān)性較高的股票，得到8月末持倉；最后按照同樣的方式依此類推得到9月末持倉。表2：持倉更新月度延遞示意是否發(fā)布報告Q4季報否否Q1季報否否數(shù)據(jù)使用區(qū)間1月-2月2月-3月3月-4月4月-5月5月-6月使用持倉Q4還原持倉修正1月末修正持倉2月末修正持倉Q1還原持倉修正4月末修正持倉5月末修正持倉88是否發(fā)布報告Q2季報否否Q3季報否否數(shù)據(jù)使用區(qū)間6月-7月7月-8月8月-9月使用持倉Q2還原持倉修正7月末修正持倉8月末修正持倉Q3還原持倉修正10月末修正持倉11月末修正持倉數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券綜合第一節(jié)本文提出的與共同持有數(shù)量有關(guān)的3個考慮因素，本文構(gòu)建三因素共同持有數(shù)量因子faCtoT_CoTT_quantile，其計算方式如下：y>0≤0本文認為，基金業(yè)績表現(xiàn)大概率具備一定的“反轉(zhuǎn)效應(yīng)”，即當(dāng)月排名表現(xiàn)較好的基金下月表現(xiàn)顯著下降，針對基金業(yè)績的“反轉(zhuǎn)效應(yīng)”分析將在3.3節(jié)因子參數(shù)分析中給出。定義幼j計算表達式如下：={{if(Tankj≤1?5)if(Tankj>4?5)綜上考慮的3個因素，本文將該3因素的意義總結(jié)為：對于同一時間被多只基金持有且當(dāng)期持有該股票的基金業(yè)績較好，本文認為未來一段時間內(nèi)該股票存在下行的風(fēng)險。本文自2021年1月31日起對該因子進行測試，可以得到三因素單因子RankIC均值-6.31%，IC均值-3.35%，年化收益13.22%，最大回撤23.53%。此外，同時被多只業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)秀基金持有且下期表現(xiàn)下行的股票是否還具備其他特點？如果當(dāng)期波動較高，那么下一期下行的可能性是否更大？為了更近一步增強三因素共同持有因子表現(xiàn)，我們引入低波因子（factor_gain20日正收益方差。自2021年1月起，我們對低波因子20日正收益方差進行了信息系數(shù)等相關(guān)的測試。其中因子factor_gain的RankIC均值為-9.15%，IC均值為-4.33%RankICIR為-0.59，最大回撤為19.22%，年化收益僅有10.44%?？梢钥闯霎?dāng)期股票的波動與該股票下一期收益呈現(xiàn)負相關(guān)。本文基于低波因子對三因素共同持有數(shù)量因子進行復(fù)合，因子復(fù)合方式為過去3期滾動RankIC均值加權(quán)，其中負值按負數(shù)加權(quán)，因此復(fù)合后的因子與原因子方向相反。（注：下文對三因素共同持有數(shù)量因子簡稱為“三因素單因子”，對低波增強的三因素共同持有數(shù)量因低波加強的三因素共同持有數(shù)量因子意義可以簡單總結(jié)為：當(dāng)期被多個業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)秀的基金持有的股票，若當(dāng)期波動較大，則未來更有可能下行。99在因子月頻更新的背景下，為了探究三因素中基金業(yè)績排名百分比參數(shù)幼j的計算原理，本文首先提出猜想：當(dāng)月排名靠前的基金能否在下個月同樣保持較好的業(yè)績？經(jīng)驗上看，基金未來業(yè)績大概率存在一定的“反轉(zhuǎn)效應(yīng)”，即當(dāng)前業(yè)績排名優(yōu)秀基金往往在下個月很難保持甚至是提升業(yè)績排名。業(yè)績當(dāng)前排名越高，未來保持和提高的難度越大；相反，當(dāng)前業(yè)績排名靠后，基金未來業(yè)績增長空間越大，排名提升的概率較高。為了進一步驗證上述猜想，探究基金業(yè)績的穩(wěn)定性，本文將從月頻的角度驗證，拉取時間序列上所有基金近一個月排名分位數(shù)，并對比當(dāng)前排名分位數(shù)百分比與下一期排名分位數(shù)百分比的增減性。我們將基金業(yè)績排名平均分為五檔，基于排名百分比越低業(yè)績越好的邏輯，對不同擋位的基金業(yè)績賦分如下：2,if(Tankj≤1?5)if(Tankj>4?5)本文針對不同檔位的業(yè)績排名，分別分析了業(yè)績上升和業(yè)績下降的概率如下圖。值得注意的是最高檔位不再有上升空間，因此保持當(dāng)前檔位可以視作“上升”，最低檔位不再有下降空間，因此保持當(dāng)前檔位可以視作“下降”?？梢钥吹疆?dāng)前業(yè)績排名越高，下一期業(yè)績下降的概率越高，因此可以判斷業(yè)績排名具備一定的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Alpha掘金系列一因此，為了更好的體現(xiàn)因子的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，我們定義排名分位數(shù)參數(shù)幼j如下：={{if(rankj≤1?5)if(rankj>4?5)4因子測試針對上一節(jié)構(gòu)造的三因素共同持有數(shù)量因子與基于低波增強的共同持有數(shù)量因子，本節(jié)在中證800成份股內(nèi)進行相應(yīng)的回測，并與中證800指數(shù)進行對比。首先給定回測條件：2）回測因子：20日正收益方差因子、三因素共同持有數(shù)量因子、基于低波增強的三因素共同持有數(shù)量因子。3）回測股票池：中證800成份股4）因子更新頻次：月頻4.1信息系數(shù)分析所謂信息系數(shù)測試即計算當(dāng)期股票因子值與下一期股票收益率的相關(guān)系數(shù)（IC若IC值的絕對值越大則證明因子與股票收益的相關(guān)性越大，而ICIR是IC序列均值與標準差的比值。表3：信息系數(shù)測試年化收益年化波動信息比率最大回撤Rank_ICRank_ICIR月?lián)Q手-4.33%-0.31-9.15%-0.59三因素單因子23.53%-3.35%-0.29-6.31%-0.45增強三因素因子22.39%7.28%數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券Alpha掘金系列一其中增強三因素因子RankIC達10.43%，IC值達7.28%，RankIC勝率為78.13%，而20日正收益方差與三因素單因子兩者RankIC勝率僅有68.75%；此外，增強三因素因子年化收益18.57%，相對于20日正收益方差具備較大的提升，最大回撤22.39%，相對三因素單因子最大回撤23.53%也具備一定的提升，可見低波因子對共同三因素單因子具備一定的增強作用。在換手率方面，增強三因素因子月?lián)Q手高于20日正收益方差與三因素單因子，其中增強三因素因子月?lián)Q手平均達1.12，20日正收益方差和三因素單因子換手分別為0.79和分組測試所謂分組測試，即在某一期根據(jù)當(dāng)期股票的因子值進行從大到小排序，并按照順序進行等分，每一份分別構(gòu)建相應(yīng)的股票組合，并計算該組合的收益情況。為了進一步檢驗因子的有效性，我們分別對三因素單因子與增強三因素因子進行5分組測試：根據(jù)分組測試結(jié)果可以看出，三因素單因子與增強三因素因子具備明顯的單調(diào)性。其中三因素單因子多頭組合年化收益9.00%，最大回撤26.55%；增強三因素因子多頭組合年化收益達16.15%，最大回撤22.35%，年化波動16.17%，且多頭組合相對中證800指數(shù)具備明顯的超額收益；空頭組合年化收益為-17.57%，最大回撤達46.52%。Alpha掘金表4：三因素單因子與增強三因素因子分組風(fēng)險指標因子名稱組別年化收益年化波動信息比率最大回撤三因素單因子20.31%-0.5534.80%-6.67%-0.3828.88%27.30%2.35%26.27%9.00%26.55%增強三因素因子99.83%22.35%4.56%27.20%27.93%0.20%29.27%-5.92%-33.59%27.85%20.22%-86.90%46.52%數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券4.3多空組合測試所謂多空組合測試，即在分組測試得到相應(yīng)分組的基礎(chǔ)上，定義表現(xiàn)最好的組合為多頭組合，表現(xiàn)最差的組合為空頭組合，并利用多頭組合每日收益減去空頭組合每日收益即為多空組合的每日收益，在即基礎(chǔ)上計算多空組合相應(yīng)的凈值。下圖表示三因素單因子與增強三因素因子的多空組合歷史凈值曲線，可以看出兩因子的多空組合凈值均保持增長趨勢，且經(jīng)過低波增強的增強三因素因子表現(xiàn)明顯優(yōu)于三因素單因子。其中三因素單因子多空組合年化收益20.50%，最大回撤15.35%，年化波動14.93%，而增強三因素因子多空組合年化收益38.14%，最大回撤15.64%，年化波動15.21%，相較于三因素單因子多空組合具備一定程度的提升。表5：三因素單因子與增強三因素因子多空組合指標年化收益年化波動信息比率最大回撤三因素單因子20.50%增強三因素因子38.14%2.44數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券結(jié)合信息系數(shù)分析與分組測試可以得到以下結(jié)論：三因素單因子與增強三因素有效且與下期股票收益相關(guān)性顯著，其中三因素單因子與下期收益呈負相關(guān)，經(jīng)低波因子滾動3期RankIC加權(quán)的增強三因素因子與下期收益呈現(xiàn)更為顯著的正相關(guān)；4.4其他指數(shù)成分股內(nèi)測試為了進一步驗證低波增強三因素共同持有數(shù)量因子的有效性，本文分別驗證了該因子在滬深300、中證1000、中證500以及科創(chuàng)50指數(shù)成分股內(nèi)進行測試。根據(jù)測試結(jié)果可以看出，增強三因素因子在中證1000、中證500以及滬深300成分股內(nèi)多頭組合（前10%）年化收益分別13.92%、17.37%、10.91%，RankIC分別6.28%、8.62%、7.14%，可以看出該因子在該三個寬基指數(shù)內(nèi)效果較佳。反觀科創(chuàng)50指數(shù)，增強三因素因子年化收益僅僅-6.13%，RankIC僅2.22%，效果欠佳。表6：其他指數(shù)成分股信息系數(shù)測試年化收益年化波動信息比率最大回撤Rank_ICRank_ICIR30.61%2.97%6.28%24.02%5.96%8.62%滬深3005.22%7.14%科創(chuàng)50-6.13%27.80%-0.2234.62%2.78%2.22%數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券進一步對增強三因素因子在各指數(shù)成分股內(nèi)做多空組合測試。根據(jù)測試結(jié)果可知，增強三因素單因子在中證500成分股內(nèi)效果較佳，多空組合年化收益達34.93%，最大回撤16.43%；增強三因素單因子在科創(chuàng)50成分股內(nèi)效果最差，多空組合年化收益僅13.75%，最大回撤達38.57%。表7：其他指數(shù)成分股增強三因素因子多空組合指標年化收益年化波動信息比率最大回撤24.98%34.93%2.26滬深30030.28%科創(chuàng)5030.28%38.57%數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券4.5組合與特征下表展示了2023年8月31日根據(jù)低波增強的三因素共同持有因子構(gòu)建的組合與下一期表現(xiàn)之間的對比。我們將增強三因素因子從大到小排序，選取組1前20只股票與組5的后20只股票，分別計算該40只股票在下一期2023年9月的漲跌幅。其中組合1中20只股票9月平均漲跌幅為-0.25%，組合5中20只股票9月平均漲跌幅為-5.71%，同期中證800漲跌幅僅-1.71%，組1前20只股票成功實現(xiàn)正超額。組別因子值排名股票名稱202309漲跌幅(%)組別因子值排名股票名稱202309漲跌幅(%)1安迪蘇-20中科曙光-5.282節(jié)能風(fēng)電-2.68中國中免-2.713遼港股份-0.63瀘州老窖-6.744川投能源廣聯(lián)達-4.815首創(chuàng)環(huán)?？莆炙?8.546浙江龍盛景嘉微7長江電力堅朗五金-8.898大秦鐵路2.24長川科技9廣州港吉比特上海銀行中際旭創(chuàng)上海建工泰格醫(yī)藥安科生物4.63-9寧波銀行2.67聯(lián)美控股-7.18-8同花順森馬服飾-7工業(yè)富聯(lián)金發(fā)科技-6衛(wèi)寧健康金風(fēng)科技-2.84-5貴州茅臺-2.62云南白藥-2.47-4邁為股份深圳機場-3寧德時代中國能建-2德方納米金隅集團達仁堂2.76組別因子值排名股票名稱202309漲跌幅(%)組別因子值排名股票名稱202309漲跌幅(%)平均值---0.25平均值---5.71數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券進一步，本文根據(jù)最新一期（2023年9月）因子值篩選出的多頭前20只股票和空頭后20只股票如下：表9：2023年9月構(gòu)建組合多空前20組別因子排名股票名稱所屬行業(yè)流通市值組別因子排名股票名稱所屬行業(yè)流通市值1遼港股份交通運輸295.61-20泰格醫(yī)藥499.032南京銀行銀行832.67吉比特傳媒263.403中國能建建筑瀘州老窖食品飲料3,189.064云南白藥957.73欣旺達電子314.735上海銀行銀行876.55首創(chuàng)證券非銀行金融578.656大秦鐵路交通運輸三棵樹基礎(chǔ)化工361.167浦發(fā)銀行銀行2,084.00達仁堂207.748節(jié)能風(fēng)電電力及公用事業(yè)張江高科房地產(chǎn)363.949首創(chuàng)環(huán)保電力及公用事業(yè)208.47工業(yè)富聯(lián)計算機3,913.55江蘇金租非銀行金融貴州茅臺食品飲料22,593.35浙江龍盛基礎(chǔ)化工302.23長川科技電子206.15北京銀行銀行978.92-9中際旭創(chuàng)通信929.67聯(lián)美控股電力及公用事業(yè)-8堅朗五金建材廣州港交通運輸243.69-7寧德時代電力設(shè)備及新能源8,927.68江蘇銀行銀行-6帝爾激光機械雅戈爾紡織服裝-5同花順計算機803.50深圳機場交通運輸-4邁為股份機械352.63內(nèi)蒙一機國防軍工-3昆侖萬維傳媒465.83金龍魚農(nóng)林牧漁-2德方納米基礎(chǔ)化工213.79上海建工建筑244.36易華錄計算機230.04數(shù)據(jù)來源：wind、西南證券此外，選取因子值排名前20%的股票作為多頭組合，為了探究多頭組合的可交易性，本文以全A為股票池，根據(jù)最新一期2023年9月30日的因子值篩選出對應(yīng)的多頭組合，并分析該組合市值分布情況如下：可以看出隨著市值區(qū)間增加，多頭組合對應(yīng)市值區(qū)間的股票數(shù)量逐漸減少。市值位于10-50億元占比28.78%，而市值位于100-500億元的中盤股占比最高，達35.98%，而市值超過500億元的大盤股占比最低10.14%。本文旨在將針對基金持倉股票的研究視角轉(zhuǎn)化為股票被幾只基金持有，并引入三個考慮本文為了提升因子頻次，本文首先構(gòu)建了基于構(gòu)建核心股票池的二維持倉還原法，成功基于季報披露的前十大重倉股還原當(dāng)季度的完整持倉，提升獲取完整持倉頻次至季頻，其次，針對季度報告披露日期相較于實際報告期推遲以及非報告期披露月無持倉還原數(shù)據(jù)的問題，本文于報告期披露月進行持倉還原修正，并于非報告期披露月進行持倉還原月度延遞，將獲取完整持倉的頻次提升至月頻。最后，提出三個構(gòu)建選股因子需要考慮的因素：共同持有數(shù)量因素，累計收益相關(guān)因素以及基金業(yè)績因素構(gòu)建三因素共同持有數(shù)量因子，并引入低波因子“20日正收益方差”對該因子進行加強。經(jīng)過測試結(jié)果可知，低波加強三因素共同持有數(shù)量因子與下一期股票收益呈負相關(guān)，且具備較好的單調(diào)性。6風(fēng)險提示此二維持倉還原方法的構(gòu)建以及選股因子的構(gòu)建與對應(yīng)的相關(guān)結(jié)論完全基于公開的歷史數(shù)據(jù)進行算法構(gòu)建、統(tǒng)計以及計算，文中部分數(shù)據(jù)有一定滯后性，同時也存在第三方數(shù)據(jù)提供不準確或者缺失等風(fēng)險；對基金持倉還原的研究分析與選股因子效果結(jié)論僅針對于回測投資建議。Alpha掘金系列一分析師承諾本報告署名分析師具有中國證券業(yè)協(xié)會授予的證券投資咨詢執(zhí)業(yè)資格并注冊為證券分析師，報告所采用的數(shù)據(jù)均來自合法合規(guī)渠道，分析邏輯基于分析師的職業(yè)理解，通過合理判斷得出結(jié)論，獨立、客觀地出具本報告。分析師承諾不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接獲取任何形式的補償。投資評級說明報告中投資建議所涉及的評級分為公司評級和行業(yè)評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發(fā)布日后6個月內(nèi)的相對市場表現(xiàn)，即：以報告發(fā)布日后6個月內(nèi)公司股價（或行業(yè)指數(shù)）相對同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)的漲跌幅作為基準。其中：A股市場以滬深300指數(shù)為基準，新三板市場以三板成指（針對協(xié)議轉(zhuǎn)讓標的）或三板做市指數(shù)（針對做市轉(zhuǎn)讓標的）為基準；香港市場以恒生指數(shù)為基準；美國市場以納斯達克綜合指數(shù)或標普500指數(shù)為基準。公司評級買入：未來6個月內(nèi)，個股相對同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)漲幅在20%以上持有：未來6個月內(nèi)，個股相對同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)漲幅介于10%與20%之間中性：未來6個月內(nèi)，個股相對同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)漲幅介于-10%與10%之間回避：未來6個月內(nèi)，個股相對同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)漲幅介于-20%與-10%之間賣出：未來6個月內(nèi)，個股相對同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)漲幅在-20%以下行業(yè)評級重要聲明強于大市：未來6個月內(nèi)，行業(yè)整體回報高于同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)5%以上跟隨大市：未來6個月內(nèi)，行業(yè)整體回報介于同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)-5%與5%之間弱于大市：未來6個月內(nèi)，行業(yè)整體回報低于同期相關(guān)證券市場代表性指數(shù)-5%以下西南證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證券監(jiān)督管理委員會核準的證券投資咨詢業(yè)務(wù)資格。本公司與作者在自身所知情范圍內(nèi)，與本報告中所評價或推薦的證券不存在法律法規(guī)要求披露或采取限制、靜默措施的利益沖突。非本公司簽約客戶，為控制投資風(fēng)險，請取消接收、訂閱或使用本報告中的任何信息。本公司也不會因接收人收到、閱讀或關(guān)注自媒體推送本報告中的內(nèi)容而視其為客戶。本公司或關(guān)聯(lián)機構(gòu)可能會持有報告中提到的公司所發(fā)行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行或財務(wù)顧問服務(wù)。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發(fā)布本報告當(dāng)日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可升可跌，過往表現(xiàn)不應(yīng)作為日后