基本面指導(dǎo)大類資產(chǎn)配置系列二之股票風(fēng)格配置（下）

目錄

傳統(tǒng)框架下映射的風(fēng)格特征 4

方差檢驗(yàn) 5

主要結(jié)論 6

周期擾動(dòng)下映射的風(fēng)格特征 6

再論大小盤(pán)風(fēng)格輪動(dòng) 8

傳統(tǒng)框架下的風(fēng)格配置實(shí)踐測(cè)算 10

選股策略的實(shí)踐效果 11

因子投資的組合實(shí)踐——SmartBeta 13

周期擾動(dòng)下風(fēng)格配置的測(cè)算 16

相對(duì)保守型配置方案 16

積極進(jìn)取型配置方案 19

因子配置的系統(tǒng)性框架 21

總結(jié) 22

圖表目錄

圖1：傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)周期劃分下各階段對(duì)應(yīng)的因子表現(xiàn) 4

圖2：M1M2剪刀差、信用利差與大小盤(pán)輪動(dòng)的關(guān)系 8

圖3：依據(jù)信用利差和M1M2剪刀差的大小盤(pán)輪動(dòng)策略表現(xiàn) 9

圖4：因子配置的選股策略表現(xiàn) 12

圖5：因子配置的SmartBeta投資策略凈值表現(xiàn) 14

圖6：保守型因子配置的選股策略凈值表現(xiàn) 18

圖7：進(jìn)取型因子配置的選股策略凈值表現(xiàn) 19

表1：不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下因子表現(xiàn)（單位：%） 5

表2：方差分析和Tukey檢驗(yàn)結(jié)果 5

表3：因子在不同指標(biāo)狀態(tài)下的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果 7

表4：因子在不同流動(dòng)性指標(biāo)狀態(tài)下的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果 7

表5：大小盤(pán)輪動(dòng)策略的表現(xiàn) 10

表6：大小盤(pán)輪動(dòng)策略的分年表現(xiàn) 10

表7：傳統(tǒng)狀態(tài)劃分下的因子配置原則 11

表8：因子配置的選股策略分年表現(xiàn) 12

表9：因子配置的選股策略綜合表現(xiàn) 13

表10：部分因子對(duì)應(yīng)的SmartBeta指數(shù) 13

表11：因子配置的SmartBeta投資策略分年表現(xiàn) 14

表12：因子配置的SmartBeta投資策略綜合表現(xiàn) 15

表13：美國(guó)代表性SmartBetaETF產(chǎn)品策略及規(guī)模 15

表14：傳統(tǒng)狀態(tài)劃分下的因子配置原則 16

表15：?jiǎn)蝹€(gè)指標(biāo)狀態(tài)對(duì)應(yīng)下的因子配置原則 17

表16：保守型因子配置的選股策略分年表現(xiàn) 18

表17：保守型因子配置的選股策略綜合表現(xiàn) 19

表18：因子的敏感性指標(biāo)匯總 19

表19：進(jìn)取型因子配置的選股策略分年表現(xiàn) 20

表20：進(jìn)取型因子配置的選股策略綜合表現(xiàn) 20

表21：?jiǎn)钨Y產(chǎn)內(nèi)部因子配置的常見(jiàn)方法 21

表22：跨資產(chǎn)因子及對(duì)資產(chǎn)的影響 21

回顧本篇（上）的內(nèi)容我們選取成長(zhǎng)、質(zhì)量（ROE）、價(jià)值、Beta、波動(dòng)率、財(cái)務(wù)杠桿、流動(dòng)性、規(guī)模、反轉(zhuǎn)、動(dòng)量作為股票細(xì)分風(fēng)格的代表來(lái)進(jìn)行風(fēng)格配置探究，依據(jù)傳統(tǒng)的“產(chǎn)出水平+通脹+政策”三維度的框架可以印證基本面對(duì)于幾個(gè)因子的解釋作用。本文作為下篇分為以下幾個(gè)部分：

1、首先重新梳理了上篇的主要結(jié)論，同時(shí)為了驗(yàn)證配置結(jié)果的穩(wěn)健性，使用方差分析

（ANOVA）方法對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)；

2、承接上篇驗(yàn)證在周期擾動(dòng)下基本面和政策維度對(duì)不同因子表現(xiàn)的指導(dǎo)意義；

3、再論大小盤(pán)風(fēng)格輪動(dòng)現(xiàn)象，探索基本面及政策因素對(duì)于大小盤(pán)風(fēng)格輪動(dòng)解釋程度；

4、驗(yàn)證傳統(tǒng)周期劃分方式及周期擾動(dòng)下的風(fēng)格配置結(jié)論的有效性；

5、最后一部分系統(tǒng)性梳理一下常見(jiàn)的單資產(chǎn)內(nèi)部因子配置方法。

傳統(tǒng)框架下映射的風(fēng)格特征

傳統(tǒng)劃分方式以產(chǎn)出缺口（VAI）和CPI為信號(hào)，政策維度結(jié)合貨幣和信貸相關(guān)指標(biāo)體系，在每一個(gè)狀態(tài)下驗(yàn)證因子表現(xiàn)，主要結(jié)果參見(jiàn)圖1和表1。

圖1：傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)周期劃分下各階段對(duì)應(yīng)的因子表現(xiàn)

資料來(lái)源：DavidHillCompany,《不同市場(chǎng)階段影響資產(chǎn)價(jià)格的因素》,

在每個(gè)階段均能獲取正收益率的強(qiáng)勢(shì)因子有規(guī)模（小市值）、Beta、反轉(zhuǎn)、流動(dòng)性（低流動(dòng)性），其中規(guī)模、反轉(zhuǎn)和流動(dòng)性三個(gè)因子特征是在滯脹前期即投資者情緒最為高漲的階段表現(xiàn)最好，典型的風(fēng)險(xiǎn)偏好高下的受到投資者情緒影響最劇烈的因子。

表1：不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下因子表現(xiàn)（單位：%）

經(jīng)濟(jì)狀態(tài)

成長(zhǎng)

質(zhì)量

價(jià)值

財(cái)務(wù)杠桿

規(guī)模

Beta

動(dòng)量

反轉(zhuǎn)

波動(dòng)率

流動(dòng)性

復(fù)蘇

3.02

0.12

4.38

1.53

3.25

4.69

1.25

4.93

0.83

8.91

繁榮

2.50

1.70

3.70

0.30

8.60

5.31

4.53

3.35

4.44

8.76

滯脹

5.05

0.10

1.82

-3.46

24.58

5.50

-3.78

11.62

-5.76

12.64

滯脹后

1.42

-0.90

-2.21

1.87

12.73

3.81

-10.38

8.82

-20.76

4.29

衰退前

1.81

1.50

4.20

-2.02

5.75

1.58

0.48

6.31

3.53

5.78

觸底

-0.99

-2.40

5.47

0.45

16.96

2.11

0.31

2.52

2.15

10.24

資料來(lái)源：Wind，

方差檢驗(yàn)

傳統(tǒng)框架下在每個(gè)狀態(tài)下得到了因子收益表現(xiàn)結(jié)果，但是結(jié)果上的差異并不能說(shuō)明因子表現(xiàn)與劃分的狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性，使用方差分析來(lái)驗(yàn)證宏觀狀態(tài)和因子表現(xiàn)之間關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計(jì)顯著性。

方差分析由R.A.Fisher提出，一般用于兩個(gè)及以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)，由于各種因素的影響，樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)特征，方差分析認(rèn)為波動(dòng)的原因有兩類，一種是由于隨機(jī)因素導(dǎo)致的，一種則是由于特定處理方式確實(shí)對(duì)分組有效?；驹砣缦拢?/p>

對(duì)于總數(shù)為n，組數(shù)為m的樣本，通過(guò)比較組間均方和組內(nèi)均方來(lái)比較各組之間是否有顯著不同。

特定分組方式造成的差異稱為組間差異，用變量在各組均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb=m-1；

隨機(jī)誤差稱為組內(nèi)差異，用變量在各組的均值與該組內(nèi)變量值之偏差平方和的總和表示，記作SSw，組內(nèi)自由度dfw=n-m。

將組間SSb和組內(nèi)SSw除以各自的自由度，分別得到均方MSw和MSb，如若組別之間有顯著區(qū)別則存在MSb>>MSw，MSb/MSw比值構(gòu)成F分布，用F值與其臨界值比較。

除此之外，可以進(jìn)一步使用Tukey方法或Duncan檢驗(yàn)對(duì)兩兩組別進(jìn)行遍歷，找出差異性較大的組別。

表2：方差分析和Tukey檢驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)濟(jì)狀態(tài)

成長(zhǎng)

質(zhì)量

價(jià)值

財(cái)務(wù)杠桿

規(guī)模

Beta

動(dòng)量

反轉(zhuǎn)

波動(dòng)率

產(chǎn)出水平+通脹

***

**

*

-

***

-

**

-

*

產(chǎn)出水平+通脹+政策

*

*

-

*

***

**

*

**

*

六組別劃分差異

觸底+滯脹

繁榮+觸底

復(fù)蘇+滯脹后

-

衰退+滯脹

復(fù)蘇+衰退

繁榮+滯脹

-

繁榮+滯脹后

復(fù)蘇+緊縮

繁榮+寬松

-

滯脹+緊縮

滯脹+寬松

-

-

滯脹+寬松

復(fù)蘇+緊縮

十二組別劃分差異

觸底+寬松

觸底+寬松

-

觸底+寬松

繁榮+緊縮

-

-

觸底+緊縮

滯脹后+寬松

資料來(lái)源：Wind，

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表2，其中‘***’、‘**’和‘*’分別代表置信度99.99%、99.9%、99%下的顯著性。組別劃分差異列舉了各個(gè)因子表現(xiàn)差異最大的兩組對(duì)應(yīng)的狀態(tài)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本和上篇中不同狀態(tài)下因子表現(xiàn)分析一致，有所區(qū)別的是規(guī)模因子雖然在大周期及加

了政策維度后的細(xì)分周期下收益率區(qū)別并不顯著，但是在方差分析中出現(xiàn)了非常顯著的差異，主要是由于規(guī)模因子在滯脹前期突出的表現(xiàn)與在其他狀態(tài)下有顯著的不同。

主要結(jié)論

總結(jié)上一部分統(tǒng)計(jì)結(jié)果及對(duì)應(yīng)的因子收益來(lái)源，可以得到以下結(jié)論：

、在不考慮政策維度下，Beta、價(jià)值、成長(zhǎng)在大的“產(chǎn)出水平+通脹”劃分方式下有一定的收益區(qū)分度；質(zhì)量和財(cái)務(wù)杠桿整體有效性弱于同為基本面因子的價(jià)值和成長(zhǎng)，帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)有限；

、動(dòng)量和反轉(zhuǎn)的輪動(dòng)效果并不十分顯著，表現(xiàn)為反轉(zhuǎn)大部分階段下優(yōu)于動(dòng)量，而政策維度的切入對(duì)兩個(gè)因子表現(xiàn)的解釋度都有所提升，尤其是反轉(zhuǎn)因子，在寬松的流動(dòng)性環(huán)境下更易獲取超額收益；

、在市場(chǎng)由繁榮剛剛切換至滯脹前階段時(shí)，市場(chǎng)情緒高漲，投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好最高，此時(shí)表現(xiàn)得最好的因子是規(guī)模、反轉(zhuǎn)和流動(dòng)性，而這三個(gè)因子也是從2005年年初跟蹤至今（2019年5月底）A股市場(chǎng)上年化收益率最高的三個(gè)因子，一定程度上反映了情緒面在過(guò)去長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)都具備較好的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)能力；

、因子在大部分時(shí)候具備配置價(jià)值，這是由其本身特性及市場(chǎng)行為所決定的，但是與此同時(shí)，不同狀態(tài)下，尤其是添加了政策后的細(xì)分階段下我們所選取的幾個(gè)因子間強(qiáng)弱關(guān)系并不恒定而與所處環(huán)境相關(guān)，說(shuō)明不同因子的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來(lái)源確實(shí)存在差異，可以起到互補(bǔ)作用，新因子的挖掘也可以從這個(gè)方向進(jìn)行考量；

、需要直面的問(wèn)題是在時(shí)間序列上無(wú)論是宏觀維度，還是A股的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、因子收益來(lái)源都在發(fā)生變化。較為顯著的是2016年之后宏觀周期扁平化，總量指標(biāo)衡量下的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)小，更多的是內(nèi)部結(jié)構(gòu)分化；宏觀政策上，也一改以往的粗口徑調(diào)控方式，從早期的直接信貸管控到間接數(shù)量調(diào)控并積極推動(dòng)利率市場(chǎng)化，每一輪的調(diào)整都是市場(chǎng)及參與者學(xué)習(xí)和進(jìn)化的過(guò)程；同期，過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間表現(xiàn)較好的以規(guī)模為代表的因子出現(xiàn)較大回撤，基本面類因子有效性提升，背后是從宏觀、政策到資本市場(chǎng)的傳導(dǎo)，最后反映在因子表現(xiàn)上。

無(wú)論是進(jìn)行因子輪動(dòng)還是所謂的因子擇時(shí)，從因子表現(xiàn)出發(fā)是一種舍本逐末的做法，把握背后核心驅(qū)動(dòng)因素的變化更為重要。

周期擾動(dòng)下映射的風(fēng)格特征

考慮到傳統(tǒng)周期劃分方式并不能對(duì)所有因子進(jìn)行較好解釋，部分因子或在“產(chǎn)出缺口+通脹+政策”固定組合下有較好表現(xiàn)，但是在每個(gè)單獨(dú)維度下，因子對(duì)指標(biāo)的敏感度也可能存在較大差異。

下面測(cè)算各個(gè)因子對(duì)單個(gè)指標(biāo)的敏感度，使用高低點(diǎn)劃分的方式，將幾個(gè)指標(biāo)劃分為上行、下行狀態(tài)。在狀態(tài)切分之后，統(tǒng)計(jì)因子表現(xiàn)和指標(biāo)處于上行和下行狀態(tài)是否存在顯著相關(guān)。這里用線性回歸的方法，以各個(gè)指標(biāo)的上行、下行狀態(tài)為區(qū)分建立0、1啞變量，作為自變量，因子收益率作為因變量，建立模型，以回歸得到的斜率項(xiàng)的t值作為不同狀態(tài)內(nèi)收益率是否顯著不同的標(biāo)準(zhǔn)。

首先是大周期劃分指標(biāo)，包括產(chǎn)出缺口、CPI同比及政策維度下幾個(gè)指標(biāo)合成的流動(dòng)性，表3列出了在不同指標(biāo)下各個(gè)因子的回歸t值。t值的正負(fù)體現(xiàn)了指標(biāo)上行狀態(tài)對(duì)因子

收益能力的影響方向，t值大于0說(shuō)明在該狀態(tài)下因子的超額收益能力增加；t值的絕對(duì)值水平體現(xiàn)了當(dāng)前區(qū)間對(duì)行業(yè)收益能力影響的程度，絕對(duì)值越大表明因子收益率對(duì)于該指標(biāo)狀態(tài)越敏感。

表3：因子在不同指標(biāo)狀態(tài)下的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)濟(jì)狀態(tài)

成長(zhǎng)

質(zhì)量

價(jià)值

財(cái)務(wù)杠桿

規(guī)模

Beta

動(dòng)量

反轉(zhuǎn)

波動(dòng)率

產(chǎn)出缺口

-0.8112

1.3425

-0.9708

1.2904

0.7126

0.5557

2.1818

2.4835

-1.6366

CPI

2.1706

1.8980

0.3406

0.6413

-0.7312

1.4126

1.3094

-0.1192

0.1404

流動(dòng)性

1.2009

-0.6768

-1.4762

1.7264

-3.8078

0.7656

-1.7213

-3.4953

3.1877

資料來(lái)源：Wind，

在政策維度下，貨幣流動(dòng)性和信貸流動(dòng)性也時(shí)常存在分化，各個(gè)指標(biāo)側(cè)重面的不同對(duì)上市公司的影響存在差異，因此針對(duì)合成流動(dòng)性的各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行單獨(dú)測(cè)算，包括新增信貸累計(jì)增速、社會(huì)融資規(guī)模存量同比（社融增速）、M1M2增速差、十年期國(guó)債收益率及信用利差。同樣以t檢驗(yàn)值的方向及絕對(duì)值大小衡量指標(biāo)對(duì)因子的解釋度。需要注意的是流動(dòng)性指標(biāo)中，上行和下行對(duì)應(yīng)的寬松、緊縮方向是不一致的，如利率上行往往代表信貸環(huán)境緊張，社融增速上行則是流動(dòng)性相對(duì)寬松。

M1、M2和社融增速是判斷宏觀信用環(huán)境松緊的最常用指標(biāo)。M1M2剪刀差可突出反映企業(yè)資金占比和其資金活化程度，可追溯歷史較長(zhǎng)；社融增速和新增貸款增速的變化也是對(duì)信用周期的一種反映，區(qū)別在于社融增速包含了各類金融創(chuàng)新和一些表外融資渠道等，對(duì)于中小企業(yè)而言直接貸款的可得性有限，因此當(dāng)社融增速受到的負(fù)面影響多于信貸增速時(shí)，往往體現(xiàn)的是中小企業(yè)受到了更大的沖擊。

市場(chǎng)利率直接影響到股票定價(jià)模型的分母項(xiàng)。十年期國(guó)債收益率體現(xiàn)了市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率水平，一方面反映了投資者的資金成本，另外一方面也是衡量配置股債性價(jià)比的參考指標(biāo)，體現(xiàn)了市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好水平。信用利差在行業(yè)內(nèi)部可以一定程度反應(yīng)行業(yè)景氣度，當(dāng)信用利差收窄時(shí)，說(shuō)明行業(yè)基本面向好，即使小企業(yè)也能夠獲取相對(duì)較低的融資成本。

表4：因子在不同流動(dòng)性指標(biāo)狀態(tài)下的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)濟(jì)狀態(tài)

成長(zhǎng)

質(zhì)量

價(jià)值

財(cái)務(wù)杠桿

規(guī)模

Beta

動(dòng)量

反轉(zhuǎn)

波動(dòng)率

流動(dòng)性

新增信貸

-0.3179

-1.7088

-1.0565

2.3069

-1.2969

0.9568

-1.5131

-2.1127

1.9058

-3.4606

M1M2

0.7630

-1.0750

-1.1527

1.6692

-3.5385

1.9488

-0.8062

-1.7454

2.3133

-2.5731

社融增速

0.9486

0.3673

-1.2491

2.4840

-1.6538

0.9318

-1.0609

-1.7548

1.0152

-2.5811

十年期國(guó)債收益率

1.2015

-0.8400

1.1561

-1.5821

-1.7051

-0.6513

-3.1934

-3.0579

1.7261

0.9606

信用利差

-1.4525

-2.0991

1.6176

-0.0304

-1.9251

0.2122

-0.3842

-1.2072

1.3617

-0.7367

資料來(lái)源：Wind，

對(duì)于檢驗(yàn)出來(lái)較為顯著的結(jié)果進(jìn)行了標(biāo)注，從表中給出的數(shù)據(jù)可以得到以下結(jié)論：

、在傳統(tǒng)狀態(tài)劃分下即能區(qū)分收益表現(xiàn)的因子往往對(duì)單個(gè)指標(biāo)的敏感度不高，如成長(zhǎng)、質(zhì)量、價(jià)值、Beta，說(shuō)明其表現(xiàn)更多依據(jù)于多維度的組合而非單個(gè)指標(biāo)的影響；

、難以在傳統(tǒng)周期劃分下解釋的因子均能夠找到緊密相關(guān)的單個(gè)影響指標(biāo)，并大多是對(duì)流動(dòng)性指標(biāo)較為敏感，如規(guī)模、波動(dòng)率和流動(dòng)性，規(guī)模代表的小市值因子在流動(dòng)性寬松的環(huán)境下更易有突出表現(xiàn)，細(xì)分指標(biāo)中M1M2增速差和信用利差的影響最大。

、預(yù)料之外的發(fā)現(xiàn)有：成長(zhǎng)因子對(duì)CPI同比敏感，或因?yàn)镃PI上行對(duì)應(yīng)的通脹上行階段投資者對(duì)于公司業(yè)績(jī)?cè)鏊儆懈咭?；總量指?biāo)中產(chǎn)出缺口對(duì)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)的表現(xiàn)有較為顯著影響，流動(dòng)性指標(biāo)中動(dòng)量和反轉(zhuǎn)均對(duì)十年期國(guó)債收益率較為敏感，寬松的環(huán)境更有利于反轉(zhuǎn)因子的表現(xiàn)。

、部分因子表現(xiàn)出對(duì)信貸環(huán)境和貨幣環(huán)境敏感度的差異，如財(cái)務(wù)杠桿在信貸寬松環(huán)境下有較好表現(xiàn)；流動(dòng)性合成指標(biāo)對(duì)質(zhì)量因子無(wú)顯著影響，但是信用利差擴(kuò)大狀態(tài)下質(zhì)量因子往往表現(xiàn)較差。

單指標(biāo)維度下的測(cè)算是對(duì)傳統(tǒng)劃分方式的補(bǔ)充，在固定的“產(chǎn)出缺口+通脹+政策”框架下無(wú)法有效解釋的因子可以通過(guò)這種方式找到較為合適的解釋維度。

再論大小盤(pán)風(fēng)格輪動(dòng)

從2005年至今，A股市場(chǎng)上年化收益率最高的因子是規(guī)模因子，對(duì)應(yīng)的是小市值長(zhǎng)時(shí)間較為穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，結(jié)合前面兩個(gè)部分的結(jié)論首先傳統(tǒng)周期劃分的方式并不能解釋小市值的表現(xiàn)，考慮周期擾動(dòng)后，在剔除一些因素如IPO暫停（如2012年11月3日

-2014年1月）等事件驅(qū)動(dòng)影響后，我們發(fā)現(xiàn)規(guī)模因子與貨幣政策中貨幣供給、利率變動(dòng)呈現(xiàn)較高相關(guān)性，而與大的經(jīng)濟(jì)周期相關(guān)性不高。不過(guò)縱觀海外市場(chǎng)，基本面因素對(duì)于規(guī)模因子的作用將隨著市場(chǎng)逐漸成熟而變強(qiáng)，A股市場(chǎng)近兩年呈現(xiàn)同樣趨勢(shì)。

整體而言，當(dāng)信用利差處于明顯擴(kuò)張期，且上升速率高于貨幣供給增長(zhǎng)速率時(shí)，規(guī)模因子失效，與預(yù)期較為一致。一方面，當(dāng)政策環(huán)境趨于緊縮時(shí)，相比于大公司，小公司更加難以獲得融資，投資者對(duì)于小公司發(fā)展前景存疑；另一方面，在政策緊縮環(huán)境下，投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好下降，更愿意持有確定性較強(qiáng)的大公司，因而市場(chǎng)整體風(fēng)格偏向大市值股票。典型代表是2017年，政策環(huán)境上金融去杠桿，A股市場(chǎng)跟隨美國(guó)市場(chǎng)進(jìn)行加息，貨幣供應(yīng)量也在下降，不利于小市值因子。

圖2：M1M2剪刀差、信用利差與大小盤(pán)輪動(dòng)的關(guān)系

資料來(lái)源：Wind，

過(guò)去幾輪較長(zhǎng)的大市值占優(yōu)階段具備的共同特征是信用利差上行疊加一定程度的貨幣緊縮，不過(guò)也會(huì)出現(xiàn)利差上行貨幣供應(yīng)下行時(shí)小市值仍然保持強(qiáng)勢(shì)的區(qū)間，典型的是2013年4月份至2014年2月份。

我們測(cè)算僅依據(jù)信用利差和M1M2剪刀差的大小盤(pán)配置策略的效果，測(cè)算過(guò)程如下：使用申萬(wàn)大盤(pán)指數(shù)、申萬(wàn)小盤(pán)指數(shù)作為配置對(duì)象，時(shí)間區(qū)間為2008-04至2019-06，當(dāng)信用利差上行且M1M2剪刀差縮小時(shí)，配置申萬(wàn)大盤(pán)指數(shù)，反之，配置申萬(wàn)小盤(pán)指數(shù)。輪動(dòng)效果如下圖所示：

圖3：依據(jù)信用利差和M1M2剪刀差的大小盤(pán)輪動(dòng)策略表現(xiàn)

資料來(lái)源：Wind，

以大小盤(pán)的等權(quán)組合作為比較基準(zhǔn)，主要的回撤發(fā)生在2008年4季度至2009年1季

度、2014年4季度以及2018年2季度。比較輪動(dòng)策略、等權(quán)組合和大、小盤(pán)之間的凈值走勢(shì)，2016-2017年是個(gè)明顯的分界點(diǎn)，在2016年之前小市值的強(qiáng)勢(shì)表現(xiàn)無(wú)法單純使用信用利差和M1M2剪刀差等宏觀流動(dòng)性因素解釋，此后輪動(dòng)策略的凈值表現(xiàn)跑贏小盤(pán)指數(shù)。

表5：大小盤(pán)輪動(dòng)策略的表現(xiàn)

策略

收益率

波動(dòng)率

夏普比率

最大回撤

勝率

盈虧比

大小盤(pán)輪動(dòng)

7.77%

29.85%

0.26

60.93%

54.71%

0.89

等權(quán)組合

3.17%

27.27%

0.12

57.81%

53.46%

0.91

申萬(wàn)小盤(pán)

5.71%

30.62%

0.19

71.39%

55.63%

0.85

申萬(wàn)大盤(pán)

-0.19%

26.87%

-0.01

58.28%

51.14%

0.98

資料來(lái)源：Wind，

從分年收益率來(lái)看，輪動(dòng)策略大部分年份相對(duì)于三個(gè)基準(zhǔn)均能有超額收益，但是從純因子角度來(lái)看，在2016年之后規(guī)模因子不僅出現(xiàn)回撤，相較于其他因子及其本身歷史表現(xiàn)，帶來(lái)的Alpha也被削弱，大小盤(pán)輪動(dòng)現(xiàn)象不明顯。

表6：大小盤(pán)輪動(dòng)策略的分年表現(xiàn)

年份

輪動(dòng)

等權(quán)組合

申萬(wàn)小盤(pán)

申萬(wàn)大盤(pán)

超額等權(quán)

超額小盤(pán)

超額大盤(pán)

規(guī)模因子

2009

92.89%

82.30%

91.74%

72.85%

10.59%

1.15%

20.04%

21.19%

2010

30.09%

7.55%

30.83%

-15.73%

22.54%

-0.74%

45.82%

11.15%

2011

-26.38%

-31.65%

-36.92%

-26.38%

5.27%

10.54%

0.00%

5.98%

2012

3.54%

7.59%

3.54%

11.63%

-4.05%

0.00%

-8.09%

4.24%

2013

15.64%

8.11%

23.52%

-7.30%

7.53%

-7.88%

22.94%

13.52%

2014

26.23%

39.56%

34.52%

44.61%

-13.33%

-8.28%

-18.37%

10.96%

2015

59.46%

34.82%

59.46%

10.18%

24.64%

0.00%

49.28%

31.15%

2016

-13.47%

-14.14%

-18.87%

-9.41%

0.67%

5.40%

-4.06%

14.86%

2017

23.57%

5.31%

-12.96%

23.57%

18.27%

36.53%

0.00%

-7.71%

2018

-32.48%

-34.52%

-42.18%

-26.85%

2.04%

9.71%

-5.62%

3.74%

2019

19.47%

24.77%

30.06%

19.47%

-5.30%

0.00%

-10.59%

3.51%

資料來(lái)源：Wind，

傳統(tǒng)框架下的風(fēng)格配置實(shí)踐測(cè)算

對(duì)因子表現(xiàn)的研究最終目的是進(jìn)行風(fēng)格即因子配置投資，多因子經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，因子構(gòu)建方式逐漸成熟也經(jīng)過(guò)理論和實(shí)踐上多重檢驗(yàn)，其扮演的角色從以往收益分析和風(fēng)險(xiǎn)控制工具上升為新的獨(dú)立投資方式。當(dāng)考慮因子投資時(shí)，對(duì)因子篩選的標(biāo)準(zhǔn)將更為嚴(yán)格，并非所有的因子都能獲得收益補(bǔ)償，需要考量的因素主要包括可執(zhí)行性、組合因子敞口選擇、未來(lái)收益溢價(jià)、收益周期性等。除此之外，因子所對(duì)應(yīng)的交易成本、流動(dòng)性不足的股票、傭金、管理費(fèi)用、借款成本等都會(huì)損耗因子的實(shí)際回報(bào)。因此，我們從兩個(gè)方面進(jìn)行因子配置策略的落地驗(yàn)證，第一是從因子映射到股票組合投資上，從基本面狀態(tài)對(duì)應(yīng)到因子配置，根據(jù)配置結(jié)果選擇對(duì)應(yīng)風(fēng)格的股票；第二是考慮到各家對(duì)因子定義的差異以及配置基金時(shí)選擇的局限性在市場(chǎng)中尋找契合風(fēng)格的指數(shù)標(biāo)的進(jìn)行配置。

總結(jié)前面的結(jié)論可以得到一個(gè)粗略的因子配置原則如下表所示：

表7：傳統(tǒng)狀態(tài)劃分下的因子配置原則

經(jīng)濟(jì)狀態(tài) 流動(dòng)性 配置因子

復(fù)蘇繁榮滯脹滯脹后衰退前

觸底

寬松 成長(zhǎng) 價(jià)值 財(cái)務(wù)杠桿 規(guī)模 Beta 反轉(zhuǎn)

緊縮 成長(zhǎng) ROE 價(jià)值 Beta 波動(dòng)率寬松 成長(zhǎng) 價(jià)值 財(cái)務(wù)杠桿 規(guī)模 Beta 動(dòng)量 反轉(zhuǎn)

緊縮 成長(zhǎng) ROE 價(jià)值 Beta 動(dòng)量 波動(dòng)率寬松 成長(zhǎng) 規(guī)模 Beta 反轉(zhuǎn)

緊縮 成長(zhǎng) Beta 波動(dòng)率寬松 財(cái)務(wù)杠桿 規(guī)模 反轉(zhuǎn)

緊縮 波動(dòng)率

寬松 價(jià)值 規(guī)模 反轉(zhuǎn)

緊縮 ROE 價(jià)值 波動(dòng)率

寬松 價(jià)值 財(cái)務(wù)杠桿 規(guī)模 反轉(zhuǎn)

緊縮 價(jià)值 波動(dòng)率

資料來(lái)源：Wind，

選股策略的實(shí)踐效果

策略一_因子配置的選股組合策略：資產(chǎn)及樣本時(shí)間的選擇：

測(cè)算時(shí)間：2005年2月—2019年6月；

選用資產(chǎn)：選擇成長(zhǎng)、ROE、價(jià)值、財(cái)務(wù)杠桿、規(guī)模、Beta、動(dòng)量、反轉(zhuǎn)及波動(dòng)率幾大風(fēng)格因子所對(duì)應(yīng)的特征個(gè)股，進(jìn)行不同風(fēng)格個(gè)股的篩選配置；

配置原則：根據(jù)產(chǎn)出缺口、CPI和流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行狀態(tài)判斷，不同狀態(tài)下進(jìn)行對(duì)應(yīng)風(fēng)格的配置；

調(diào)倉(cāng)規(guī)則：在每個(gè)月底選取由合成因子獲得的排名前10%的個(gè)股進(jìn)行等權(quán)組合，月度再平衡，由于宏觀指標(biāo)公布滯后，以當(dāng)月月底能夠獲取的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行狀態(tài)確認(rèn)；

其他：剔除停牌、ST、*ST等不可交易或者存在重大交易風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)股，同時(shí)加入漲跌監(jiān)控機(jī)制，充分考慮到難以交易的市場(chǎng)情形，交易費(fèi)用取雙邊0.3%。

圖4：因子配置的選股策略表現(xiàn)

資料來(lái)源：Wind，

通過(guò)等權(quán)方式合成幾個(gè)因子進(jìn)行選股，構(gòu)建等權(quán)組合作為比較基準(zhǔn)之一，配置組合與等權(quán)組合及Wind全A相比均能積累超額收益，在2015年后配置組合相對(duì)于等權(quán)組合有持續(xù)的超額收益，一定程度上說(shuō)明近些年來(lái)基本面對(duì)于因子配置的指導(dǎo)性有所增強(qiáng)。不過(guò)與大部分量化選股策略類似在近三年未能跑贏Wind全A。

表8：因子配置的選股策略分年表現(xiàn)

年份

配置組合

Wind全A

等權(quán)組合

超額全A

超額等權(quán)

2005

5.43%

-10.10%

-4.28%

15.53%

9.71%

2006

94.87%

108.71%

99.33%

-13.84%

-4.46%

2007

190.73%

164.07%

250.05%

26.66%

-59.32%

2008

-63.17%

-63.50%

-64.14%

0.33%

0.97%

2009

159.60%

97.82%

143.13%

61.78%

16.47%

2010

10.74%

-6.18%

5.67%

16.92%

5.07%

2011

-26.11%

-23.62%

-24.78%

-2.49%

-1.33%

2012

7.01%

6.41%

14.88%

0.60%

-7.87%

2013

11.63%

5.36%

14.44%

6.27%

-2.81%

2014

29.14%

52.04%

53.91%

-22.90%

-24.77%

2015

162.46%

35.42%

62.82%

127.04%

99.64%

2016

14.09%

-4.94%

5.32%

19.03%

8.77%

2017

1.95%

3.93%

-5.87%

-1.98%

7.82%

2018

-33.03%

-29.15%

-33.16%

-3.88%

0.13%

2019

25.25%

25.87%

24.29%

-0.62%

0.96%

資料來(lái)源：Wind，

綜合來(lái)看，從年化收益率和夏普比率上比較，配置組合表現(xiàn)最優(yōu)。

表9：因子配置的選股策略綜合表現(xiàn)

組合

收益率

波動(dòng)率

夏普比率

勝率

最大回撤

配置組合

25.99%

33.39%

0.78

60.95%

73.00%

Wind全A

16.71%

28.87%

0.58

59.17%

70.59%

等權(quán)組合

23.20%

31.01%

0.75

60.95%

74.63%

資料來(lái)源：Wind，

因子投資的組合實(shí)踐——SmartBeta

策略二_因子配置的SmartBeta指數(shù)投資組合：

因子配置的意義不僅在選股上，對(duì)于國(guó)內(nèi)FOF投資也有重要參考價(jià)值。受到大類資產(chǎn)類型的限制，F(xiàn)OF無(wú)法實(shí)現(xiàn)在大類上的充分分散，如若能通過(guò)基金投資的方式實(shí)現(xiàn)權(quán)益內(nèi)部風(fēng)格上的配置，也是一種較好的獲取超額收益的方式。如我們?cè)诳蚣苄詧?bào)告《因子投資：策略概述及收益回測(cè)》中提到的通過(guò)SmartBeta指數(shù)的方式以較低成本實(shí)現(xiàn)因子投資，我們上述用到部分因子也可以在中證指數(shù)網(wǎng)站上找到對(duì)應(yīng)的SmartBeta指數(shù)。

表10：部分因子對(duì)應(yīng)的SmartBeta指數(shù)

因子

指數(shù)名稱

指數(shù)代碼

成長(zhǎng)

滬深300成長(zhǎng)

000918.SH

Beta

滬深300高Beta

H00828.CSI

價(jià)值

滬深300價(jià)值

000919.CSI

波動(dòng)率

300波動(dòng)

000803.CSI

規(guī)模

300等權(quán)

000984.SH

動(dòng)量

300動(dòng)量

H30260.CSI

ROE

基本300

H30362.CSI

資料來(lái)源：Wind，

財(cái)務(wù)杠桿、反轉(zhuǎn)、流動(dòng)性三個(gè)因子未能找到契合的SmartBeta指數(shù)，以上述7個(gè)SmartBeta為代表進(jìn)行配置測(cè)算。

資產(chǎn)及樣本時(shí)間的選擇：

測(cè)算時(shí)間：2005年1月—2019年5月；

選用資產(chǎn)：選擇成長(zhǎng)、Beta、價(jià)值、波動(dòng)率、規(guī)模、動(dòng)量及ROE幾大風(fēng)格因子所對(duì)應(yīng)的SmartBeta指數(shù)，進(jìn)行不同風(fēng)格指數(shù)的組合配置；

配置原則：根據(jù)產(chǎn)出缺口、CPI和流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行狀態(tài)判斷，不同狀態(tài)下進(jìn)行對(duì)應(yīng)組合的配置；

調(diào)倉(cāng)規(guī)則：SmartBeta指數(shù)之間進(jìn)行等權(quán)組合，并在每個(gè)月底進(jìn)行再平衡，由于宏觀指標(biāo)公布滯后，以當(dāng)月月底能夠獲取的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行狀態(tài)確認(rèn)。

圖5：因子配置的SmartBeta投資策略凈值表現(xiàn)

資料來(lái)源：Wind，

由于選用的SmartBeta指數(shù)是在滬深300內(nèi)部進(jìn)行風(fēng)格暴露，配置組合相當(dāng)于是對(duì)滬深300進(jìn)行增強(qiáng)，組合走勢(shì)和基準(zhǔn)相比如上圖所示，有較為穩(wěn)定的超額收益表現(xiàn)。

表11：因子配置的SmartBeta投資策略分年表現(xiàn)

年份

配置組合

滬深300

超額300

2005

-6.63%

-6.96%

0.33%

2006

111.71%

116.80%

-5.09%

2007

178.28%

158.25%

20.03%

2008

-66.00%

-66.25%

0.25%

2009

79.06%

89.90%

-10.84%

2010

-7.11%

-11.51%

4.40%

2011

-16.72%

-26.46%

9.74%

2012

6.26%

9.75%

-3.49%

2013

-4.11%

-7.70%

3.59%

2014

60.32%

52.19%

8.13%

2015

10.77%

2.46%

8.31%

2016

0.10%

-4.58%

4.68%

2017

18.44%

20.60%

-2.16%

2018

-20.37%

-26.34%

5.97%

2019

28.02%

28.83%

-0.81%

資料來(lái)源：Wind，

策略的分年表現(xiàn)如上表所示，過(guò)去15年間，有10年跑贏滬深300。累積下來(lái)的年化收益率超額滬深300指數(shù)2.67%，夏普比率略高于基準(zhǔn)。

表12：因子配置的SmartBeta投資策略綜合表現(xiàn)

組合

收益率

波動(dòng)率

夏普比率

勝率

最大回撤

配置組合

17.14%

26.02%

0.66

58.58%

71.07%

滬深300

14.47%

27.57%

0.52

59.17%

70.59%

資料來(lái)源：Wind，

因子配置在投資中的應(yīng)用實(shí)踐已經(jīng)較為成熟，尤其是在海外，發(fā)展出了具備相當(dāng)規(guī)模的多因子SmartBeta產(chǎn)品，根據(jù)ETF.com的統(tǒng)計(jì)，目前美國(guó)市場(chǎng)上SmartBetaETF產(chǎn)品規(guī)模合計(jì)為8808億美元，數(shù)量占比超過(guò)ETF總數(shù)的一半，規(guī)模占比達(dá)到23.7%。代表性公司及產(chǎn)品策略如下表所示：

表13：美國(guó)代表性SmartBetaETF產(chǎn)品策略及規(guī)模

發(fā)行人

代表性產(chǎn)品

配置的因子

規(guī)模（$Mil）

iShare

iShareEdgeMSCIMultifactorConsumerStaplesETF

價(jià)值、質(zhì)量、動(dòng)量、規(guī)模

2.53

PrincipalGlobalInvestors

PrincipalU.S.SmallCapIndexETF

成長(zhǎng)、價(jià)值、流動(dòng)性、質(zhì)量

354.17

GlodmanSachs

GoldmanSachsActiveBetaEuropeEquityETF

價(jià)值、質(zhì)量、動(dòng)量、低波動(dòng)

23.70

J.P.Morgan

JPMorganDiversifiedReturnU.S.MidCapEquityETF

價(jià)值、質(zhì)量、動(dòng)量

173.72

Deutsche

DeutscheX-trackersRussell2000ComprehensiveFactor

ETF

價(jià)值、動(dòng)量、質(zhì)量、低波動(dòng)、規(guī)模

9.98

GlobalX

GlobalXScientificBetaU.S.ETF

價(jià)值、動(dòng)量、低波動(dòng)、規(guī)模

100.18

FirstTrust

FirstTrustNasdaqBankETF

動(dòng)量、低波動(dòng)、股息率

147.19

資料來(lái)源：Bloomberg，

通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期表現(xiàn)優(yōu)異的因子進(jìn)行組合，多因子SmartBetaETF可以降低投資者獲取Alpha的成本，同時(shí)在具有豐富SmartBeta產(chǎn)品的市場(chǎng)進(jìn)行因子配置時(shí)的選擇也會(huì)更為多樣化。

以上兩個(gè)策略只是對(duì)傳統(tǒng)周期劃分方式的有效性進(jìn)行簡(jiǎn)單的驗(yàn)算，但是效果并不是非常穩(wěn)健，主要原因在于：1）、正如我們?cè)谏弦徊糠纸榻B的，傳統(tǒng)劃分方式較為粗糙，無(wú)法對(duì)某些因子失效做出較好的解釋，需要結(jié)合周期擾動(dòng)下的結(jié)論；2）、配置方式上也有更為靈活的選擇，如在小市值失效的階段對(duì)應(yīng)的是大市值龍頭效應(yīng)的強(qiáng)勢(shì)，此時(shí)選擇規(guī)模因子仍然十分有效，但是卻被忽略；因此后續(xù)策略效果上存在較大提升空間，關(guān)于因子配置方式也存在一些系統(tǒng)性的方法。

周期擾動(dòng)下風(fēng)格配置的測(cè)算

在周期擾動(dòng)情況下因子的配置方式，可以分為積極進(jìn)取型和相對(duì)保守型兩種方案。

相對(duì)保守型配置方案

首先，對(duì)于成長(zhǎng)、價(jià)值、Beta仍然依據(jù)傳統(tǒng)劃分方式進(jìn)行配置，針對(duì)其他因子質(zhì)量、財(cái)務(wù)杠桿、規(guī)模、動(dòng)量、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率和流動(dòng)性考慮單個(gè)指標(biāo)影響下的配置方式。保守型方案即是考慮因子長(zhǎng)期來(lái)看均是經(jīng)過(guò)市場(chǎng)考驗(yàn)具備配置價(jià)值，只要當(dāng)前市場(chǎng)狀態(tài)對(duì)因子表現(xiàn)呈現(xiàn)利好因素即進(jìn)行配置。具體配置方案如下：

表14：傳統(tǒng)狀態(tài)劃分下的因子配置原則

經(jīng)濟(jì)狀態(tài) 流動(dòng)性 配置因子

復(fù)蘇繁榮滯脹滯脹后衰退前

觸底

寬松 成長(zhǎng) 價(jià)值 Beta

緊縮 成長(zhǎng) 價(jià)值 Beta

寬松 成長(zhǎng) 價(jià)值 Beta

緊縮 成長(zhǎng) 價(jià)值 Beta

寬松 成長(zhǎng) Beta

緊縮 成長(zhǎng) Beta

寬松緊縮

寬松 價(jià)值

緊縮 價(jià)值

寬松 價(jià)值

緊縮 價(jià)值

資料來(lái)源：Wind，

成長(zhǎng)、價(jià)值、Beta仍然依據(jù)傳統(tǒng)的狀態(tài)劃分方式來(lái)配置。

表15：?jiǎn)蝹€(gè)指標(biāo)狀態(tài)對(duì)應(yīng)下的因子配置原則

指標(biāo) 狀態(tài) 配置因子

產(chǎn)出缺口流動(dòng)性新增信貸M1M2

社融增速

十年期國(guó)債收益率信用利差

資料來(lái)源：Wind，

上行 反轉(zhuǎn) 動(dòng)量下行

寬松 反轉(zhuǎn) 規(guī)模

緊縮 波動(dòng)率

寬松 財(cái)務(wù)杠桿

緊縮 波動(dòng)率

擴(kuò)張 規(guī)模

收縮 波動(dòng)率

寬松 財(cái)務(wù)杠桿

緊縮 流動(dòng)性

上行

下行 反轉(zhuǎn) 動(dòng)量上行

下行 波動(dòng)率 規(guī)模

其他因子在對(duì)應(yīng)指標(biāo)處于利好狀態(tài)時(shí)進(jìn)行配置。資產(chǎn)及樣本時(shí)間的選擇：

測(cè)算時(shí)間：2005年2月—2019年5月；

選用資產(chǎn)：成長(zhǎng)、Beta、價(jià)值三大指數(shù)根據(jù)表12的規(guī)則進(jìn)行配置，波動(dòng)率、規(guī)模、動(dòng)量、ROE、反轉(zhuǎn)、財(cái)務(wù)杠桿幾大風(fēng)格因子根據(jù)表13的規(guī)則進(jìn)行配置；

配置原則：根據(jù)產(chǎn)出缺口、CPI和流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行狀態(tài)判斷對(duì)應(yīng)表12的結(jié)果；表

13中的指標(biāo)進(jìn)行上行、下行狀態(tài)劃分，在對(duì)應(yīng)狀態(tài)下選擇因子；

調(diào)倉(cāng)規(guī)則及交易規(guī)則等同策略一_因子配置的選股組合策略。

圖6：保守型因子配置的選股策略凈值表現(xiàn)

資料來(lái)源：Wind，

與傳統(tǒng)劃分方式下因子配置選股策略相比，考慮單個(gè)指標(biāo)影響的方式整體策略表現(xiàn)更佳。

表16：保守型因子配置的選股策略分年表現(xiàn)

年份

配置組合

Wind全A

等權(quán)組合

超額全A

超額等權(quán)

2005

0.06%

-10.10%

-4.28%

10.16%

4.34%

2006

96.74%

108.71%

99.33%

-11.97%

-2.59%

2007

194.01%

164.07%

250.05%

29.94%

-56.04%

2008

-57.22%

-63.50%

-64.14%

6.28%

6.92%

2009

164.96%

97.82%

143.13%

67.14%

21.83%

2010

6.06%

-6.18%

5.67%

12.24%

0.39%

2011

-27.33%

-23.62%

-24.78%

-3.71%

-2.55%

2012

8.09%

6.41%

14.88%

1.68%

-6.79%

2013

27.29%

5.36%

14.44%

21.93%

12.85%

2014

30.14%

52.04%

53.91%

-21.90%

-23.77%

2015

176.55%

35.42%

62.82%

141.13%

113.73%

2016

-0.90%

-4.94%

-4.62%

4.04%

3.72%

2017

-8.47%

3.93%

-5.87%

-12.40%

-2.60%

2018

-33.05%

-29.15%

-33.16%

-3.90%

0.11%

2019

27.30%

25.87%

24.29%

1.43%

3.01%

資料來(lái)源：Wind，

分年來(lái)看，保守型因子配置策略和Wind全A及等權(quán)指數(shù)相比在大部分年份中能夠獲取超額收益，近幾年在傳統(tǒng)量化多因子模型大多表現(xiàn)不佳的情況下，相比于等權(quán)指數(shù)也能獲取一定超額收益。

整體比較來(lái)看，夏普比及最大回撤上都有所改善。

表17：保守型因子配置的選股策略綜合表現(xiàn)

組合

收益率

波動(dòng)率

夏普比率

勝率

最大回撤

配置組合

25.55%

31.77%

0.80

56.90%

71.77%

Wind全A

16.71%

28.87%

0.58

59.17%

70.59%

等權(quán)組合

23.20%

31.01%

0.75

60.95%

74.63%

資料來(lái)源：Wind，

積極進(jìn)取型配置方案

積極型配置方案在因子權(quán)重上有所側(cè)重，例如流動(dòng)性合成指標(biāo)、新增信貸、M1M2增速差及社融增速對(duì)反轉(zhuǎn)因子的表現(xiàn)均有所影響，當(dāng)幾個(gè)指標(biāo)狀態(tài)均有利于反轉(zhuǎn)因子的表現(xiàn)，那么配置反轉(zhuǎn)因子的確定性和有效性將會(huì)增強(qiáng)，此時(shí)可以適當(dāng)增加反轉(zhuǎn)因子配置權(quán)重。

表18：因子的敏感性指標(biāo)匯總

因子

影響指標(biāo)

質(zhì)量

信用利差

財(cái)務(wù)杠桿

新增信貸

社融增速

規(guī)模

流動(dòng)形合成

信用利差

M1M2增速

動(dòng)量

產(chǎn)出缺口

十年期國(guó)債收益率

反轉(zhuǎn)

產(chǎn)出缺口

流動(dòng)性合成

新增信貸

十年期國(guó)債收益率

波動(dòng)率

流動(dòng)形合成

新增信貸

M1M2增速

資料來(lái)源：Wind，

根據(jù)表15的規(guī)則進(jìn)行權(quán)重分配，規(guī)模、反轉(zhuǎn)和波動(dòng)率有較大機(jī)會(huì)被配置較高的權(quán)重。

資產(chǎn)及樣本時(shí)間的選擇、測(cè)算時(shí)間及測(cè)算資產(chǎn)同上。配置規(guī)則參考表15，例如當(dāng)同時(shí)出現(xiàn)產(chǎn)出缺口和十年期國(guó)債收益率利好于動(dòng)量因子時(shí)，配置動(dòng)量的權(quán)重是僅滿足一項(xiàng)條件的兩倍。調(diào)倉(cāng)規(guī)則及交易規(guī)則等同策略一_因子配置的選股組合策略。

圖7：進(jìn)取型因子配置的選股策略凈值表現(xiàn)

資料來(lái)源：Wind，

與傳統(tǒng)劃分方式下因子配置選股策略相比，考慮了單指標(biāo)影響的方式整體策略表現(xiàn)更佳。

表19：進(jìn)取型因子配置的選股策略分年表現(xiàn)

年份

配置組合

Wind全A

等權(quán)組合

超額全A

超額等權(quán)

2005

2.77%

-10.10%

-4.28%

12.87%

7.05%

2006

82.21%

108.71%

99.33%

-26.50%

-17.12%

2007

194.07%

164.07%

250.05%

30.00%

-55.98%

2008

-47.36%

-63.50%

-64.14%

16.14%

16.78%

2009

166.24%

97.82%

143.13%

68.42%

23.11%

2010

4.27%

-6.18%

5.67%

10.45%

-1.40%

2011

-26.10%

-23.62%

-24.78%

-2.48%

-1.32%

2012

4.60%

6.41%

14.88%

-1.81%

-10.28%

2013

29.10%

5.36%

14.44%

23.74%

14.66%

2014

30.91%

52.04%

53.91%

-21.13%

-23.00%

2015

160.33%

35.42%

62.82%

124.91%

97.51%

2016

-3.36%

-4.94%

-4.62%

1.58%

1.26%

2017

-7.54%

3.93%

-5.87%

-11.47%

-1.67%

2018

-30.26%

-29.15%

-33.16%

-1.11%

2.90%

2019

26.67%

25.87%

24.29%

0.80%

2.38%

資料來(lái)源：Wind，

分年來(lái)看，進(jìn)取型因子配置策略相比保守型分年表現(xiàn)及綜合表現(xiàn)更勝一籌，和Wind全

A及等權(quán)指數(shù)相比在大部分年份中能夠獲取超額收益。

表20：進(jìn)取型因子配置的選股策略綜合表現(xiàn)

組合

收益率

波動(dòng)率

夏普比率

勝率

最大回撤

配置組合

26.13%

31.82%

0.82

62.31%

66.35%

Wind全A

16.71%

28.87%

0.58

59.17%

70.59%

等權(quán)組合

23.20%

31.01%

0.75

60.95%

74.63%