华泰人工智能系列之三十九：_周频量价选股模型的组合优化实证

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 金工研究/深度研究 2020年12月21日 林晓明 SAC No. S0570516010001 研究员 SFC No. BPY421 0755-82080134 linxiaoming@htsc.com 李子钰 SAC No. S0570519110003 研究员 0755-23987436 liziyu@htsc.com 何康 SAC No. S0570520080004 研究员 021-28972039 hekang@htsc.com 王晨宇 SAC No. S0570119110038 联系人 02138476179 wangchenyu@htsc.com 1《金工: 行业配置落地：指数增强篇》2020.11 2《金工: 农业板块迎来全新工具型投资产品》2020.11 3《金工: 多视角下的指数增强基金分析》2020.11 周频量价选股模型的组合优化实证 华泰人工智能系列之三十九 本文对周频 AlphaNet 测试多种组合优化方案，可匹配多种风险收益目标 近年来，中高频调仓的量价选股模型日益受到投资者关注，针对该类模型的风险模型和组合优化是一个值得研究的主题。本文以基于量价数据构建的 AlphaNet 为收益模型，对其进行业绩归因、风险模型构建和组合优化。业绩归因结果显示，行业市值中性的周频 AlphaNet 具有显著的 alpha 收益，但 2015 年之后在 Barra 风格因子上的暴露逐渐增加。为了精确控制组合风险，本文论述了不同预测期限下多因子风险模型的构建方法并验证了其有效性。最后，我们对周频调仓的 AlphaNet 测试了多种组合优化方案，可匹配多种风险收益目标。 行业市值中性下周频 AlphaNet 模型的业绩归因分析：alpha 收益显著 业绩归因是分析组合绩效和改进组合的重要根据。本文分析了 Barra 风格因子对行业市值中性的周频 AlphaNet 模型的收益贡献，并以 Barra 风格因子不能解释的特异性收益率作为策略的 alpha 收益。业绩归因表明，2011年以来 AlphaNet 模型具有显著的 alpha 收益，但是 2015 年之后模型在Barra 风格因子上的暴露逐渐增加，为了减小风格因子的不稳定性所带来的组合波动，需要尝试更精细化的风险控制方法。 本文总结了不同预测期限下的多因子风险模型构建方法 传统的 Barra 多因子结构化风险模型常用于月频调仓的选股组合，对于周频调仓的 AlphaNet 模型，需要构建预测期限匹配的风险模型才能合理地控制风险。为了使多因子风险模型能适应不同的调仓周期，本文对因子收益协方差矩阵和特异性收益方差矩阵依次做两项调整：(1)修正 Newey-West调整的时间乘数。(2)修正波动率偏误调整的时间区间。 本文构建的周频多因子风险模型可以实现对组合风险准确稳定的预测 为了评价不同预测期限下的多因子风险模型的预测效果，本文以偏误统计量为评价指标，使用数值模拟的方法随机抽取股票构成等权重组合和随机权重组合，设定 10 年和 6 年两个回测时间长度，验证周频、双周频和月频多因子风险模型的风险预测效果。结果表明周频多因子风险模型最为稳定准确。此外，本文还展示了周频、双周频和月频因子风险模型对于沪深 300和中证 500 指数的波动率预测效果。 本文测试了不同组合优化方案下 AlphaNet 模型的表现 针对周频调仓的 AlphaNet，本文在 2011 年 1 月 31 日至 2020 年 11 月 30日的时间区间上测试了三种组合优化的方案，分别是：(1)考察周频风险模型对 AlphaNet 组合表现的影响。测试中风险模型可以有效降低组合跟踪误差并提高信息比率。(2)考察不同的 Barra 风格因子约束下 AlphaNet 组合的表现。测试显示行业市值中性+Barra 量价因子中性可以显著减小组合在2019 年的超额收益回撤。(3)考察 AlphaNet 组合在允许行业偏配时的表现。测试显示通过市值中性+扩大行业偏配，可明显提升组合的超额收益，但同时也会增大超额收益最大回撤和跟踪误差。 风险提示：多因子风险模型是历史经验的总结，如果市场规律改变，存在风险预测滞后、甚至模型失效的可能。AlphaNet 是对股票历史量价规律的归纳学习，未来存在失效的可能。 相关研究 金工研究/深度研究 | 2020 年 12 月 21 日 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 正文目录 本文研究导读 .................................................................................................................... 4 行业市值中性下周频调仓的 AlphaNet 业绩归因分析 ........................................................ 5 业绩归因：基于 Barra 模型的因子收益贡献分析 ...................................................... 5 更短调仓周期下(周频、双周频)的结构化多因子风险模型................................................. 7 针对不同预测期限，因子收益协方差矩阵的调整 ...................................................... 8 Newey-West 调整 .............................................................................................. 8 特征值调整 ........................................................................................................ 8 波动率偏误调整 ................................................................................................. 8 针对不同预测期限，特异性收益协方差矩阵的调整 .................................................. 8 Newey-West 调整 .............................................................................................. 8 波动率偏误调整 .............................................................................................