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【华泰金工林晓明团队】春季躁动前半程成长风格或占优——因子观点1月月报20210110

林晓明S0570516010001研究员SFCNo.BPY421何康S0570520080004研究员王晨宇S0570119110038联系人报告发布时间:2021年1月10日摘要1月因子观点:日历效应是不确定中的确定因素,看好成长因子1月表现成长因子在春季躁动前半程的1月份历史胜率较高,看好成长因子2021年1月表现 .....

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林晓明 S0570516010001 研究员

SFC No. BPY421

何康 S0570520080004 研究员

王晨宇 S0570119110038 联系人

报告发布时间:2021年1月10日

摘要

1月因子观点:日历效应是不确定中的确定因素,看好成长因子1月表现

成长因子在春季躁动前半程的1月份历史胜率较高,看好成长因子2021年1月表现。回顾2020年6月至12月大类风格因子轮动规律,半年多时间大致经历5轮因子风格切换,市场主线难以把握。在风格不确定性较高的情况下,各类因子择时模型难以给出一致判断,此时确定性相对更高的日历效应或成为重要参考因素。其余模型预测如下:内生变量视角短期看好波动率、换手率、盈利、成长、估值。外生变量视角短期看好小市值、反转。因子周期视角中长期看好大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率。

2020年6月至12月大致经历5轮因子风格切换,因子择时难度较大

2020年6月至12月大致经历5轮因子风格切换:1)2020年6月,市场仍处于延续一年多的消费电子行情,成长+盈利风格占优;2)2020年7月初至9月上旬,军工、汽车、电新等成长型周期股主导,低估值板块补涨,估值风格占优;3)2020年9月中旬至10月中,市场主线相对不明晰,必选消费板块相对较好,盈利风格略占优;4)2020年10月中至12月初,传统顺周期板块回归,市场回归价值+反转风格;5)2020年12月,流动性压力缓解,风险偏好抬升,估值风格回撤,成长风格再度回归。在风格频繁切换的环境下,市场主线难以把握,坦率地说因子择时难度很大。

日历效应显示成长风格1月胜率高,小市值风格2月胜率高

当前市场风格不确定性较高,日历效应是不确定中的确定因素,日历效应显示成长风格1月胜率高。春季躁动是每年A股的固定节目,或长或短,或早或晚,但不会缺席。统计2006~2020年各因子各月Rank IC及因子收益率为正的概率,我们发现春季躁动行情中的风格因子规律大致可分为两阶段:前半程1月份成长风格占主导,Rank IC为正概率超过80%,因子收益率为正概率超过90%;后半程2月份小市值风格占主导,Rank IC为正概率超过80%,因子收益率为正概率超过90%。

内生变量视角:短期看好波动率、换手率、盈利、成长、估值

内生变量视角基于三类指标预测风格因子未来表现:因子动量反映因子过去一段时间内表现;因子离散度相当于因子估值;因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。1月预测结果如下:看好波动率、换手率、盈利、成长、估值因子,不看好技术、Beta因子。其中,成长、盈利、财务质量因子在动量指标上占优;小市值、反转因子在离散度指标上占优,处于过度忽视状态;估值、小市值、波动率、换手率、Beta因子在拥挤度指标上占优。

外生变量视角:短期看好小市值、反转,不看好财务质量、Beta

外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动,对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量,使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。1月预测结果如下:小市值、反转因子Rank IC预测值超过5%,可能较为有效,建议短期看多上述因子表现;不看财务质量、Beta因子未来一个月表现。

因子周期视角:中长期看好大市值、估值、盈利、质量、波动率、换手率

因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格配置。预计未来一年处于库兹涅茨周期向上,经济长期趋势向上的环境,同时朱格拉周期向下,流动性趋于宽松。建议配置大市值、估值、盈利、财务质量因子。另外,波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好,这两个因子建议长期配置。

风险提示:风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关,历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动,导致拥挤交易。

1月因子观点:春季躁动前半程成长风格或占优

成长因子在春季躁动前半程的1月份历史胜率相对较高,看好成长因子2021年1月表现。回顾2020年6~12月大类风格因子轮动规律,半年多时间大致经历5轮因子风格切换,市场主线难以把握。在风格不确定性较高的情况下,各类因子择时模型难以给出一致判断,此时确定性相对更高的日历效应或成为重要参考因素。

其余模型预测如下:内生变量视角短期看好波动率、换手率、盈利、成长、估值因子,不看好技术、Beta因子。外生变量视角短期看好小市值、反转因子,不看好财务质量、Beta因子。因子周期视角中长期看好大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率因子。

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内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标,预测风格因子未来表现,因子动量反映因子过去一段时间内表现;因子离散度相当于因子估值;因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。内生变量对大类风格因子1月表现预测结果如下:看好波动率、换手率、盈利、成长、估值因子,不看好技术、Beta因子。其中,成长、盈利、财务质量因子在动量指标上占优;小市值、反转因子在离散度指标上占优,处于过度忽视状态;估值、小市值、波动率、换手率、Beta因子在拥挤度指标上占优。

外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动,对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量,使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。外生变量对大类风格因子1月Rank IC预测结果如下:小市值、反转因子Rank IC预测值超过5%,可能较为有效,建议短期看多上述因子表现;不看财务质量、Beta因子未来一个月表现。

因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格配置,自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”,根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势。预计未来一年处于库兹涅茨周期向上,经济长期趋势向上的环境,同时朱格拉周期向下,流动性趋于宽松。建议配置大市值、估值、盈利、财务质量因子。另外,波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好,这两个因子建议长期配置。

近期风格轮动频繁,主线难以把握

回顾2020年6月至12月的大类风格因子表现,半年多的时间内大致经历5轮因子风格切换:

1. 在2020年6月之前的一年多时间内,以电子为代表的TMT板块与受益于疫情缓解复产复工的消费板块占据主导地位。市场表现为成长+盈利风格,成长、盈利、财务质量三类因子表现出色。

2. 2020年7月初至9月上旬,机构抱团首次松动,TMT板块回调,以军工、汽车、电新为代表的成长型周期股收益领先。低估值补涨行情下,市场表现为价值+反转风格,低估值、反转、低波动率、低换手率因子表现出色。

3. 2020年9月中旬至10月中,市场主线相对不明晰,医药、纺服等必选消费板块相对较好,中游制造、大金融板块亦有短暂表现。风格因子之间差距不大,盈利、财务质量因子略占上风。

4. 2020年10月中至12月初,机构抱团二次松动,传统顺周期板块回归,银行、石化、钢铁、有色行业收益领先。市场回归价值+反转风格,低估值、反转、低波动率、低换手率因子表现出色。

5. 2020年12月,正当顺周期+估值修复成为一致预期之时,市场风格切换速度之快又一次超出预期。12月内外部流动性压力均有缓解,风险偏好抬升,电新、军工、汽车等成长型顺周期股再度领涨,传统顺周期板块再度沉沦。涨幅排名前列的电新、军工等行业前期已积累较大涨幅,估值相对较高;跌幅排名前列的地产、银行等行业估值仍处低位。如此冰火两重天的格局使得估值因子创下2005年2月以来单月最大回撤。

在风格频繁切换的环境下,市场主线难以把握,坦率地说因子择时难度很大。

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日历效应显示成长风格1月胜率高

在风格不确定性较高的情况下,各类因子择时模型难以给出一致判断,此时确定性相对更高的日历效应或成为重要参考。每年春季躁动是A股的固定节目,或长或短,或早或晚,但不会缺席。下面我们从风格因子角度考察在春季躁动行情中的表现。总的来看,成长因子在春季躁动前半程的1月份胜率较高。

统计2006年1月至2020年12月区间内,各类因子在各日历月份中Rank IC为正的概率,如下表所示。观察1月~3月可知,1月成长、反转、波动率、换手率因子胜率较高,超过80%,2~3月小市值、反转因子胜率较高,超过80%。

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类似地,统计各类因子在各日历月份中因子收益率为正的概率,如下表所示。1月成长、反转因子胜率较高,成长因子胜率超过90%,反转因子胜率超过80%;2月小市值因子胜率较高,超过90%。

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综合Rank IC和因子收益率的结果,我们认为春季躁动行情中的风格因子规律大致可分为两阶段。前半程1月份成长风格占主导,后半程2月份小市值风格占主导,两阶段是否以春节为界有待进一步验证。

统计历年1月份成长因子表现,如下图所示,成长因子仅在2011、2012和2017年三个年度的1月份表现较弱:

1. 2011年春季国际大宗商品价格快速上涨,建材、钢铁、化工、有色金属等周期行业表现强势,估值因子在2011年1月Rank IC值高达11.3%,估值风格占优,成长风格较弱。

2. 2012年初在欧债危机缓释和政策宽松等因素催化下,地产产业链领涨,有色金属、化工、建材等周期行业涨幅居前列,估值因子在2012年1月Rank IC值高达12.9%,成长风格弱势。

3. 2017年初特朗普上台提“再工业化”,建材、钢铁、有色金属等周期行业再度上涨,估值因子在2017年1月Rank IC值高达24.1%,成长风格弱势。

除开上述外部事件影响较强的年份,其余1月份成长因子均有不俗发挥。从统计规律来说,我们看好成长因子在2021年1月的表现。

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因子表现回顾

12月大类风格因子表现

大类风格因子12月在全A股票池的Rank IC值和因子收益率如下图所示。盈利、财务质量因子表现良好,Rank IC值接近20%,因子收益率为正。成长、反转、Beta、技术因子表现尚可,Rank IC值和因子收益率均为正。小市值因子Rank IC值为正,但是因子收益率为负。小市值因子Rank IC值为负,但是因子收益率为正。估值、波动率因子出现回撤。

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近1年大类风格因子表现

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对大类风格因子近12个月的Rank IC值做累加,得到各月累积Rank IC值,如下图所示。

1. 波动率、换手率因子在2020年上半年表现尚可,在2020年下半年表现强势,但在2020年12月出现回撤;

2. 成长、盈利、财务质量因子在2020年上半年表现出色,在2020年下半年出现小幅回撤,但在2020年12月出现反弹;

3. 估值、反转因子在2020年上半年表现平淡,在2020年下半年有所起色,但估值因子在2020年12月表现较弱;

4. Beta、技术因子整体表现平淡;

5. 小市值因子在2020年上半年表现低迷,在2020年下半年表现有所企稳。

近期细分因子表现

计算34个细分因子12月Rank IC值,以及近12个月的月频Rank IC值。将近12个月Rank IC的均值除以标准差,得到近1年IC_IR。近期细分因子表现如下图所示。

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因子表现计算方法

因子T月表现的计算方法可以简要描述为:

1. 以T-1月最后一个交易日为截面期,以全A股为股票池,计算附录一中10大类共34个细分因子值。对每一大类风格因子内部各细分因子做去极值、标准化预处理及因子方向调整,再等权合成,得到截面期大类风格因子值。

2. 计算T月股票池内个股区间收益。

3. 对大类风格因子或细分因子做去极值、标准化和行业市值中性化预处理,计算T-1月预处理后因子与T月个股区间收益的Spearman秩相关系数,即T月因子Rank IC值。

4. 对大类风格因子值、个股总市值做去极值和标准化预处理,以T-1月预处理后大类风格因子值、预处理后个股总市值、中信一级行业哑变量为自变量,以T月个股区间收益为因变量,以流通市值平方根为权重,做加权线性回归,大类风格因子值对应的回归系数即为T月大类风格因子收益率。

详细计算方法请参见附录二。

内生变量视角

内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标,预测风格因子未来表现。因子动量反映因子过去一段时间内表现;因子离散度相当于因子估值,高因子离散度反映因子被过度忽视,低因子离散度反映因子被过度投资;因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。一般看好高因子动量、高因子离散度、低因子拥挤度因子短期表现,三项指标在截面和时序上均有预测效果。

内生变量综合预测结果

基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标,分别从截面和时序角度,对大类风格因子1月表现进行打分预测,综合预测结果如下表所示。看好波动率、换手率、盈利、成长、估值因子,不看好技术、Beta因子。其中,成长、盈利、财务质量因子在动量指标上占优;小市值、反转因子在离散度指标上占优,处于过度忽视状态;估值、小市值、波动率、换手率、Beta因子在拥挤度指标上占优。

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综合预测得分是以下6项细分指标的均值:

1. 归一化截面因子动量;

2. 因子动量历史分位数;

3. 归一化截面因子离散度;

4. 因子离散度历史分位数;

5. 1-归一化截面因子拥挤度;

6. 1-因子拥挤度历史分位数。

其中,归一化采用min-max归一化,根据截面上各类因子相应指标最小值和最大值,将其缩放至范围内;历史分位数取每个因子最新月末截面期相应指标,在其历史上所处分位数,本身在范围内;因子拥挤度为反向指标,故用1减去相应指标。

因子动量

定义因子动量为因子在过去12个月末截面期的21日Rank IC均值。从截面角度看,成长、盈利、财务质量因子动量较强,估值、小市值、Beta、技术因子动量较弱,但因子之间动量差距不大。从时序角度看,成长、盈利、财务质量因子动量仍处于历史高位,超过2007年以来的75%分位数水平;小市值、反转、技术因子动量处于历史低位,低于2007年以来的15%分位数水平。

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因子离散度

因子离散度计算方式为:

1. 在月末截面期,取每个中信一级行业因子值排名前20%个股的因子值中位数,以及因子值排名后20%个股的因子值中位数,两者求差值;

2. 30个行业的差值求平均值,得到当前截面期该因子离散度原始值;

3. 对当前截面期因子离散度原始值做标准化,计算其在过去72个月末截面期的Z分数。

从截面角度看,小市值、反转、波动率因子离散度相对较高, Beta因子离散度相对较低。从时序角度看,小市值、反转因子离散度处于历史高位,超过2007年以来的80%分位数水平,可能处于过度忽视状态;估值、Beta因子离散度处于历史低位,低于2007年以来的20%分位数水平,可能处于过度投资状态。

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因子拥挤度

因子拥挤度计算方式为:

1. 在每个月末截面期,分别计算个股a)过去63个交易日的日度涨跌幅标准差作为波动率指标,b)过去63个交易日的日均换手率作为换手率指标,c)过去63个交易日个股收益与万得全A收益线性回归的回归系数作为Beta指标;

2. 取各个中信一级行业因子值排名前20%个股的波动率/换手率/Beta均值,以及因子值排名后20%个股的波动率/换手率/Beta均值,两者求比值;

3. 对波动率、换手率、Beta的三个比值求均值,得到当前截面期该因子拥挤度。

从截面角度看,成长、盈利、财务质量、小市值、技术因子拥挤度相对较高,波动率、换手率因子拥挤度相对较低。从时序角度看,财务质量因子拥挤度超过2007年以来的75%历史分位数水平,可能处于交易拥挤状态;估值、小市值、波动率、换手率、Beta因子拥挤度低于2007年以来的20%历史分位数水平,交易相对不拥挤。

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外生变量视角

外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动,对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量,使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。以下分别展示最新一期预测方法及预测结果。

外生变量选取

选取6项市场指标和13项宏观指标作为外生变量。选择沪深300和中证500月涨跌幅、月波动率及月均换手率,用于表征市场行情的变化。从国民经济核算、工业、价格指数、银行与货币、利率与汇率5个方面,选择较常用的13项宏观指标。

时间序列回归模型的一个重要前提是自变量为平稳时间序列,而大部分宏观指标和市场指标在时间序列上的分布非平稳,不符合预测模型对自变量的假设,因此我们针对不同的外生变量,进行一定差分处理或计算变化率,使得外生变量在单位根检验下均为平稳时间序列。另外,部分宏观变量数据发布具有滞后性,我们在建模时将这部分宏观数据按其实际发布时间滞后使用。例如,T-1月的M1同比数据通常在T月中旬公布,因此我们在T月末建模时用到的是T-1月的M1同比数据。

下表展示具体19项外生变量及其所属类别和变量处理方法。为了更清楚地展示部分宏观变量的滞后期,我们以T月末为截面期,最右列为外生变量能取到的最新数据时间。

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外生变量预测方法

参考Hua,Kantsyrev和Qian于2012年发表论文Factor-Timing Model,使用外生变量预测大类风格因子Rank IC值。首先使用条件期望模型和AIC准则,在T-1月最后一个交易日,对每个大类风格因子筛选出可能影响因子Rank IC值的条件变量;其次将大类风格因子与筛选出的条件变量做线性回归,预测T月的因子Rank IC值。

条件期望模型

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AIC和AICc准则

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外生变量筛选流程

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回归预测模型构建

回归预测模型构建

对于每个大类风格因子,取样本区间为过去72个月,分三步预测未来一个月Rank IC值:

1. 使用AICc在样本区间内筛选出对因子Rank IC值具有解释能力的外生变量;

2. 将筛选出来的全部外生变量纳入回归模型,在样本区间内构造因子Rank IC值序列关于外生变量的多元线性回归模型;

3. 将最新一期的外生变量代入回归模型,得到未来一个月的因子Rank IC预测值。

外生变量预测结果

外生变量对大类风格因子1月Rank IC预测结果如下图所示。小市值、反转因子Rank IC预测值超过5%,可能较为有效,建议短期看多上述因子表现;不看财务质量、Beta因子未来一个月表现。

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因子预测结果解读

下面展示各个大类风格因子Rank IC预测值,以及进入回归模型的外生变量对预测结果的贡献情况,贡献度定义为自变量与回归系数的乘积。

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下面尝试对预测Rank IC绝对值超过5%的风格因子进行解读。在构建回归模型前,我们对部分外生变量进行了差分处理或计算变化率,在解读预测结果时,我们应关注这些外生变量取值的边际变化,而非变量值本身。

1.小市值因子Rank IC预测值为8.2%。回归模型截距项为3.1%,长期看小市值因子存在微弱的正收益。中债国债3个月到期收益率12月末相比11月末降低58bp,为Rank IC预测值提供4.5%的正向贡献。PMI当月同比增速下滑,二阶差分12月新值较11月前值降低1.7pct,该指标为Rank IC预测值提供0.6%的正向贡献。

2.反转因子:回归模型截距项为8.4%,对Rank IC预测值有较大正向贡献,说明长期看反转因子存在正收益。其余外生变量对反转因子Rank IC无影响。

因子周期视角

因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格因子表现预测。预测分为两部分:自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”,根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势;自下而上对风格因子去趋势累计收益率进行三周期回归拟合,外推因子未来表现的边际变化。与前述内生变量、外生变量视角不同,因子周期视角侧重于对因子中长期表现的预测。

自上而下预测整体趋势:因子投资时钟

对因子周期的研究发现,大部分因子的中长期走势与经济形势挂钩,影响较为明显的两个因素是经济增长和流动性,前者可使用库兹涅茨周期刻画,后者可使用朱格拉周期辅助判断。我们借助这两个变量将经济环境分为四种情况,不同经济周期下因子表现分类如下图所示,称之为因子投资时钟。因子投资时钟的详细构建方法请参考华泰金工研究报告《周期视角下的因子投资时钟》。

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在不同资产类别中,商品是靠近实体经济的一种资产,商品价格长周期上的波动在一定程度上反映了实体经济的总需求,因此可借助商品识别经济的中长期波动。CRB综合现货指数三周期分解结果如下图所示,预计未来一年处于库兹涅茨周期向上,经济长期趋势向上的环境,同时朱格拉周期向下,流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟的第四象限,建议配置大市值、估值、盈利、财务质量因子。另外,波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好,这两个因子建议长期配置。综合来看,预测未来一年大市值、估值、盈利、财务质量、波动率、换手率因子有效。

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自下而上预测边际变化:因子周期回归拟合

下面展示各个大类风格因子三周期回归拟合结果。三周期回归拟合详细方法请参考华泰金工研究报告《因子收益率的周期性研究初探》。图中红线为去趋势后因子累计收益率,灰线为回归拟合曲线,灰线相对红线的延伸部分为因子未来一年表现边际变化情况预测。综合来看,Beta因子处于周期上行状态,估值、反转、换手率、技术因子处于周期下行状态,小市值、波动率因子即将触底回升,成长、盈利、财务质量因子即将见顶回落。

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风险提示

风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关,历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动,导致拥挤交易。

附录

附录一:所有细分因子计算方法

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上表第四列因子方向解释:取值为1代表因子值越大越好,-1代表因子值越小越好。当采用等权法合成风格因子时,需将因子值乘以因子方向之后再相加。

附录二:风格因子合成、Rank IC值计算、因子收益率计算方法

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免责声明与评级说明

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