>> 中信證券-數(shù)據(jù)科技行業(yè)研究-機(jī)器學(xué)習(xí)系列：投資應(yīng)用專題，聚焦景氣、政策與流動性，探索基本面量化投資應(yīng)用-221123
| 上傳日期： |
2022/11/24 |
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| 2830KB |
| 格式： |
pdf 共25頁 |
來源： |
中信證券 |
| 評級： |
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作者： |
張若海,伍家豪,王博隆 |
| 下載權(quán)限： |
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A股行業(yè)間投資表現(xiàn)差異化顯著，近年行業(yè)間收益分化加劇，聚焦行業(yè)配置策略創(chuàng)新。
近年行業(yè)漲跌幅分化且輪動加速，配置收益不斷增厚。中信證券一級行業(yè)月度漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差，從2020年的3.9上漲至2022年6月的6.1，導(dǎo)致行業(yè)配置能獲取到的超額收益也在不斷增加。2011年至2022年，所有行業(yè)相對上證指數(shù)的月度超額漲跌幅的平均極值差達(dá)到20.67%。
面向基本面量化挖掘新指標(biāo)，同時服務(wù)基本面研究與量化研究。基本面量化逐步成為基本面研究與量化研究的共同新趨勢，基本面研究以高頻、客觀的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)面向行業(yè)配置給與決策支持，量化研究通過引入基本面因子降低決策頻率并提升產(chǎn)品容量。
借助技術(shù)支點(diǎn)搭建景氣、政策與流動性等行業(yè)特征數(shù)據(jù)，形成基本面量化指標(biāo)，探索把握行業(yè)輪動節(jié)奏。
基本面指標(biāo)與傳統(tǒng)行業(yè)輪動指標(biāo)的相關(guān)性低且頻率低，更加適合低頻配置策略的構(gòu)建。我們以月頻行業(yè)配置作為指標(biāo)應(yīng)用場景，借助技術(shù)手段將大量基本面指標(biāo)、政策文本、流動性指標(biāo)處理成為政策情緒、景氣分位、流動性三個綜合指標(biāo)，結(jié)合不同指標(biāo)特征進(jìn)行處理與回測。
單指標(biāo)的參數(shù)測試與行業(yè)配置回測。（1）景氣分位回測對年內(nèi)邊際變化相對更加敏感，當(dāng)前市場不適合僅僅對景氣度指標(biāo)進(jìn)行過長時間分位數(shù)處理。分位數(shù)取12個月單指標(biāo)月度配置3個行業(yè)年化超額收益率為9.98%，最大回撤為-16.20%。（2）政策情緒博取收益的兩類來源分別是短期主題和長期配置，單指標(biāo)月度配置3個行業(yè)年化超額收益率為10.02%，最大回撤為-17.62%。（3）流動性指標(biāo)回看時間越長，回測收益相對更高且更加穩(wěn)定。行業(yè)配置數(shù)量為1時存在流動性過熱風(fēng)險，我們選擇主動降低流動性最高行業(yè)的打分，以避免該情況的影響。
基于相關(guān)性較低的多個基本面量化指標(biāo)，以線性模型構(gòu)建綜合行業(yè)配置策略。
以政策情緒與景氣分位兩個因子作為行業(yè)選擇的主要信息，融入流動性因子穩(wěn)定行業(yè)配置結(jié)果，并進(jìn)行指標(biāo)融合的參數(shù)測試?；販y從2018年1月至2022年10月，策略絕對收益率、相對全行業(yè)等全配置超額收益率、相對滬深300超額收益率分別：90.02%、88.83%、102.98%，最大回撤為-16.75%，相對滬深300年度超額勝率、月度配置超額勝率、月度行業(yè)配置超額勝率分別為80%、77.27%、54.39%。
風(fēng)險提示：統(tǒng)計模型依賴的歷史規(guī)律可能會失效；數(shù)據(jù)覆蓋度不足
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