>> 華泰證券-行業(yè)配置策略：高頻宏觀因子-230610
| 上傳日期： |
2023/6/11 |
大小： |
2239KB |
| 格式： |
pdf 共21頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評級： |
-- |
作者： |
林曉明,徐特 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
|
|
基于高頻宏觀因子構(gòu)建行業(yè)輪動策略，補(bǔ)足行業(yè)景氣投資宏觀視角的一環(huán)
華泰金工團(tuán)隊持續(xù)深耕基本面輪動系列研究，提出了包括宏觀、中觀、微觀三個視角的行業(yè)景氣投資框架。前期報告已構(gòu)建了中觀和微觀視角的行業(yè)輪動策略，我們一直在進(jìn)行樣本外跟蹤；本文重點突破宏觀視角的行業(yè)輪動策略。首先，采用factor mimicking構(gòu)建增長等7個高頻宏觀因子。然后，動態(tài)捕捉宏觀-行業(yè)盈利能力變化Δg、宏觀-估值水平變化ΔPB映射關(guān)系；利用真實財務(wù)數(shù)據(jù)延遲發(fā)布的特點，使用高頻宏觀因子實時預(yù)測Δg和ΔPB的狀況，重點挖掘Δg>0/ΔPB>0即戴維斯雙擊的品種。2016-04-30至2023-05-31，策略相對行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)的年化超額收益是10.06%。
采用自上而下的factor mimicking構(gòu)建7個高頻宏觀因子
采用自上而下的factor mimicking，共構(gòu)建了增長、生活端通脹、生產(chǎn)端通脹、無風(fēng)險利率、信用利差、期限利差、匯率等7個高頻宏觀因子。其中factormimicking是指構(gòu)建一個資產(chǎn)組合，使該組合同比收益率走勢與宏觀指標(biāo)同比增速走勢較為接近；“自上而下”是指從數(shù)學(xué)統(tǒng)計和經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯出發(fā)，確定各宏觀維度代理資產(chǎn)。對于代理資產(chǎn)，我們采用同比波動率倒數(shù)加權(quán)的方法，構(gòu)建宏觀因子組合。高頻宏觀因子為投資者提供了一個可直接投資宏觀觀點的工具，也可以視作買方的宏觀預(yù)期指數(shù)。
構(gòu)建宏觀風(fēng)險配置模型，將宏觀觀點轉(zhuǎn)化為各行業(yè)建議配置比例
由于宏觀-行業(yè)映射關(guān)系在動態(tài)變化，不同宏觀環(huán)境下應(yīng)該配置什么行業(yè)并沒有固定的答案。對此，我們構(gòu)建了宏觀風(fēng)險配置模型，能夠?qū)⑼顿Y者對宏觀環(huán)境的觀點轉(zhuǎn)化為不同行業(yè)的配置比例。宏觀風(fēng)險配置模型的基本思想是：如果認(rèn)為某個維度宏觀因子將會上行，自然希望行業(yè)組合在這個因子上能夠暴露得多一些，以獲得因子上行帶來的收益；若判斷某個宏觀因子將會下行也是類似的道理。上述邏輯可以用凸二次優(yōu)化器表達(dá)。本文舉了2023年1月的例子，把“強(qiáng)復(fù)蘇”觀點轉(zhuǎn)化為行業(yè)配置建議。
基于高頻宏觀因子預(yù)測Δg和ΔPB，捕捉行業(yè)的戴維斯雙擊機(jī)會
結(jié)合行業(yè)盈利能力變化Δg和估值水平變化ΔPB，可以捕捉行業(yè)的戴維斯雙擊機(jī)會。以行業(yè)ROE_TTM季度差分作為Δg的代理變量，以實時PB對數(shù)的季度差分作為ΔPB的代理變量。其中實時PB等于實時總市值/實時凈資產(chǎn)。通過滾動回歸建立動態(tài)的宏觀-Δg映射關(guān)系和宏觀-ΔPB映射關(guān)系。利用真實ROE_TTM和凈資產(chǎn)延遲發(fā)布的特點，我們使用高頻宏觀因子實時預(yù)測Δg和ΔPB的狀況。最后使用Δg和ΔPB的預(yù)測值設(shè)計復(fù)合因子，構(gòu)建了行業(yè)戴維斯雙擊策略。本文還檢驗了高頻宏觀因子體系的冗余性。
風(fēng)險提示：構(gòu)建高頻宏觀因子的前提條件是相對穩(wěn)定的宏觀-大類資產(chǎn)映射關(guān)系，歷史規(guī)律或失效；宏觀環(huán)境對行業(yè)盈利能力和估值水平的影響可能隨著行業(yè)所處生命周期不同階段而改變；報告中涉及到的具體行業(yè)不代表任何投資意見，請投資者謹(jǐn)慎、理性地看待。
|
|
