6月因子觀點因子周期的新思考

6月因子觀點：看好估值、波動率、換手率因子綜合內(nèi)變量生變量因子期三邏輯6月好估值動率手率子內(nèi)變量視短期好估、波率、手率子，看好Bt、技因子外生量視短期看好估值、反轉(zhuǎn)、波動率、換手率因子，不看好小市值因子。因子周期視角中長期看好小市值轉(zhuǎn)技術(shù)波動率換手因子月薦荷量化投部首研究員viditz于2年1月在JPM因子投資刊發(fā)表的TeQtyce論文，研究出因周期三階段論，理解子周提供新思。圖表：內(nèi)生變量和外生變量對風格因子6月表現(xiàn)的預測內(nèi)生變量得分 外生變量預測（右軸..%.4.8.5.%4.3.7.0.7.%.7.0.%.%.%.%-.%-%-.%.5.0(.)

-%-%ta-ta估 成 盈值 長 利

財 小 反 波 換 技務 市 轉(zhuǎn) 動 手 質(zhì) 值 率 率量資料來源Wi，預測基擁測，因散；子子6、好t率。外生變量視角假設風格因子表現(xiàn)受市場變量、宏觀變量等外生變量驅(qū)動，對每個大類風格因子篩出具預測力的生變，使線性歸測未來個月的kIC。外變量對類風因子6月kIC預測果如估反波率手率因子kIC預測值超過可能為有，建短期多上因子表；不好小值因未一個月現(xiàn)，能受觀環(huán)制約。因子周期視角將華泰金工經(jīng)濟周期研究成果應用于風格配置，自上而下構(gòu)建經(jīng)濟系統(tǒng)周期運行狀與因表現(xiàn)應關“因投資鐘根當前周狀態(tài)測因未來現(xiàn)整體趨庫涅茨期仍于上區(qū)間接近部計經(jīng)濟期維趨勢上的境但即將來拐朱拉周向下動性于寬建議配小市反轉(zhuǎn)技術(shù)子另外，動率換手因子不同宏觀境下現(xiàn)較好，兩個子建長期置。因子表現(xiàn)回顧5月大類風格因子表現(xiàn)大類風因子5月在全A股票池的kIC值因子益率如圖所。成、小值反轉(zhuǎn)、術(shù)因表現(xiàn)色，kIC超過，因收益率正。利、務質(zhì)、換手率因表現(xiàn)kIC值因子益率為值動Bta子出回撤。圖表：5月大類風格因子表現(xiàn)因子Rak因子RakC因子收益率（右軸）.%.%.%.%.%.%%.%.%%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%% % % % -% -%-%估 成 值 長

財小反波務市轉(zhuǎn)動質(zhì)值 率量

-%ta資料來源Wi，近1年大類風格因子表現(xiàn)對大類格因子近2個月的kIC值做加，各月累計kIC值，下圖示。總的來，波率、手率反轉(zhuǎn)子近1年現(xiàn)出。小市因近1表現(xiàn)好，但在2年4月大幅回撤估值子在1年1月前略有起，此表現(xiàn)好。長、盈利、務質(zhì)、Bt技術(shù)子均現(xiàn)一。圖表：近1年大類風格因子累計RkIC值估值 成長 盈利 財務質(zhì)量 小市值反轉(zhuǎn)波動率反轉(zhuǎn)波動率換手率eta技術(shù)0%2--12--2--12--02--02--12--02--92--02--12--82--82--12--92--1資料來源Wi，近期細分因子表現(xiàn)計算4細分子5月kC值及近2個月月頻kIC值將近2個月kIC的均值以標差，到近1年II。近細分子表現(xiàn)下圖示。圖表：近1年細分因子表現(xiàn)上月Ra上月RakC近年C_R（右軸）

.5% .0% .5% .0-% (.)DPasGDPasGqrftGqROGqROEROArspoftagntrftmrnsetrvrbtsstscrntcsssnctlrtr1mrtr3mxwgtrtr3mxwgtrtr6mstmsmIVR_F3fctrmIVR_F3fctrmtr_mtr_mistrmetaadifrisyis資料來源Wi，因子表現(xiàn)計算方法因子T月表的計方法以簡描述：以-1最后個交日為面期以全A為股，計算錄中0大共個細分子值對每大類格因內(nèi)部細分子去極值標準預處及因向調(diào)整再等合成得到面期類風因子。計算T月股池內(nèi)股區(qū)收益。對大類格因或細因子去極值標準和行值中性預處理計算-1月處理后子與T月股區(qū)收益的Smn秩相數(shù)，即T月因子kIC值。對大類格因值個總市做去值和準化理以-1月處理大類因子值處理個股市值中信級行啞變自變量以T月個區(qū)間益因變以通市平方為權(quán)加權(quán)性回大類風因子對應回歸即為T月大風格子收率。詳細計方法參見錄二。heQatCcle：量化因子的周期TeQtyce化因周期究于1年9月在印本臺SSN發(fā)布并于年1月在JrlfPrfioMmt的子投特刊發(fā)，作是荷量化資部首席研究員vdit?；趥鹘y(tǒng)資產(chǎn)定價理論，因子溢價等同于風險溢價，反映承擔特定宏觀經(jīng)濟風險而獲得的補償，這意味著因子表現(xiàn)與經(jīng)濟周期有關。過往研究試圖在因子和經(jīng)濟周期之間建立一種穩(wěn)定的聯(lián)，但得到確結(jié)論Btz出因子價于風險溢的邏存疑因子的來源能是的行偏差并基因子身表劃因子的階段期。該研究先對統(tǒng)宏經(jīng)濟情緒標與子收的系進行驗。于3年7月至0年2月美國場數(shù)，計價值l、質(zhì)（Qty動量Mmtm、低波（wik）共4大類因子每類子包含2個分因子。選擇4種典型的觀經(jīng)與情指標分析同宏濟環(huán)境因子現(xiàn)：美國國經(jīng)濟究局經(jīng)濟張與濟衰的劃；viletl.（）分的脹時；美國采經(jīng)理指數(shù)）反的情，將I分為0以上和0以下分別示樂觀與觀預；BkrdWlr（）提出投資情緒標。圖表：NER劃分經(jīng)濟擴張與經(jīng)濟衰退 圖表：經(jīng)濟擴張與衰退期間因子收（3年7月至0年2月）資料來源：itz().TeQtCcle.RN， 資料來源：itz().TeQtCcle.RN，圖表：基于rdWrlr（）劃分投資者情緒 圖表：不同投資者情緒下因子收益（3年7月至20年2月）資料來源：itz().TeQtCcle.RN， 資料來源：itz().TeQtCcle.RN，Bitz現(xiàn)這指標因子益沒顯著關關系四指標中BkrdWrlr）的投資者情緒指標相比其他三種指標對于因子收益的區(qū)分度稍好。但是投資者情緒指標區(qū)分能仍有，如圖所，樂和悲情況因收益均正。在宏觀經(jīng)濟風險和因子溢價間建立聯(lián)系如此困難，可能是因為“因子溢價是對投資者承風險的補償”這一前提本身存在問題。因子周期的重要轉(zhuǎn)折點可能并沒有重要的宏觀經(jīng)事件同發(fā)生。不妨思考另一種假設，如果因子溢價來源于人的行為偏差，那么就可以解釋為什么BkrdWrlr的投者情指數(shù)夠相有效區(qū)分因收益高低即便此，情緒指標只能釋因收益的小部變化。iz為，因子益的期性由情動的，這種情緒直接由因子收益推斷最為準確，而不是依賴各種間接指標。換言之，因子本質(zhì)上有自己的變化周期，雖然其他宏觀經(jīng)濟和行為指標能捕捉其中一些變化，但是全貌只能通研究子本揭示。Bitz通過性識因子收的高和低（對應市熊市）來分量周期為了量化周期作者關波動的因如價和動這樣更易劃出不階段而收益水溫和因子如質(zhì)。圖表：TeQatCyle概念圖解資料來源：itz(2).TeQtCcle.RN，圖表：TeQatCyle劃分（3年至0年）資料來源：itz(2).TeQtCcle.RN，Bitz觀察價值子每0會有次大回撤據(jù)此分周期每個期具分三階段：階段一：正常階段。所有因子都有較穩(wěn)定的正收益。階段一持續(xù)時間大約占整個周的/，即約6年。階段二價值子大回撤或是于成股反（thlly，是由價值股崩潰（ler。階段大約持續(xù)2年。成長股反彈的特征是價值因子較大的負收益以及動子較大的正收益。成長股反彈期間低波子表較弱質(zhì)量子表較好子等權(quán)（/益為接近0的負值。價值股在3至0只發(fā)了一即7至9年球金危機。雖然市場收益與成長股反彈相比不同，但是因子表似，價值與低波因子帶來負收益動量子帶正收。質(zhì)因子價值暴時表現(xiàn)好，為/N組帶來小正收。階段三：緊接著成長股反彈/價值股暴跌，會有一次強烈反轉(zhuǎn)，分為熊市反轉(zhuǎn)（Brvrl）牛市轉(zhuǎn)（Blvrl熊市反轉(zhuǎn)的特征是前一階段反彈的成長股，這一階生暴跌，帶來價值因子強烈反熊反轉(zhuǎn)質(zhì)動低因子利因子在些時均有為/N組合產(chǎn)生觀收，但個市卻是大的益。牛市反轉(zhuǎn)的特征是前一階段大跌股票反彈，導致動子出現(xiàn)明顯負收益。質(zhì)因子/N合也現(xiàn)為的負益此市反因子投是更的挑市場和規(guī)模因子的表現(xiàn)卻相反，在這種情況下有大收益。牛市反轉(zhuǎn)主要接價值股暴跌之后，但如果在熊市反轉(zhuǎn)中被大量拋售長股再次反彈，那么熊反轉(zhuǎn)后可能現(xiàn)牛反轉(zhuǎn)，如2至3年。圖表：TeQatCyle各階段因子收益總結(jié)資料來源：itz(2).TeQtCcle.RN，該研究計算2個內(nèi)從個階轉(zhuǎn)移另一階段概率年內(nèi)正常段轉(zhuǎn)到成股反彈價值暴跌概率為這與常階平長度約6年符合成長反彈價值股跌和轉(zhuǎn)階的長短不，一內(nèi)轉(zhuǎn)到一階段概率為。分轉(zhuǎn)概率估值為，這不意著種轉(zhuǎn)不存，只研究的本期未發(fā)。Bitz三階模型可能應是幫投資形成對來年的預期例如經(jīng)歷長股彈和隨后的反轉(zhuǎn)后，可能就會回到正常階段；而如果正常時期已持續(xù)很久，那么成長股反彈或價值暴跌可能就會加。我們發(fā)新的la因子，可以計期各段因表現(xiàn)，而檢新因的穩(wěn)性。一規(guī)律在A股市是否成有待一步試。內(nèi)生變量視角內(nèi)生變視角于因動量因子散度因子擠三類指預風格子未表現(xiàn)因子動量反映因子過去一段時間內(nèi)表現(xiàn)；因子離散度相當于因子估值，高因子離散度反映因子被過度忽視，低因子離散度反映因子被過度投資；因子擁擠度反映因子是否處于擁擠狀態(tài)。一般看好高因子動量、高因子離散度、低因子擁擠度因子短期表現(xiàn)，三項指標在截面和時上均預測果。內(nèi)生變量綜合預測結(jié)果基于因子動量、因子離散度、因子擁擠度三類指標，分別從截面和時序角度，對大類風格因子6月表現(xiàn)進打分測綜合測結(jié)如下所看好估值波動換手率因，不看好t、技術(shù)因子。，估、動率子在量指標占；換率因在離度指標占優(yōu)處于度忽狀態(tài)盈利財務量子在擁度指上占。圖表：內(nèi)生變量預測大類風格因子6月表現(xiàn)綜合預測得分..5.4.8.4.3.0.7.7.0.9.8.7.6.5.4.3.2.1.0估值

成盈長利務質(zhì)量

小 反 波 換 技ta市 轉(zhuǎn) 動 手ta值 率 率資料來源Wi，預測綜合預得分以下6項細分標的值：歸一化面因動量；因子動歷史位數(shù)；歸一化面因離散；因子離度歷分位；－歸一截面子擁度；－因子擠度史分數(shù)。其中，一化采用mimx歸一，根截面各類子相應標最值和大值將縮放至[,]范內(nèi)歷史位數(shù)每個子最月末面期相指在歷史（自年1月末截期開）所分數(shù)，身在[,]內(nèi)；因擁擠為反指標故用1減去相指標。因子動量定義因動量因子過去2個月末面期的1日kIC均從面角估、小市值、波動率因子動量較強，成長、盈利、財務質(zhì)量因子動量較弱。從時序角度看，估值、波率因動量處于史高，過7年來的分數(shù)水；盈、財質(zhì)量、術(shù)因動量于歷低位低于7年以的分位數(shù)水。圖表：大類風格因子動量歷史序列估值 成長 盈利 財務質(zhì)量 小市值0.20

反轉(zhuǎn) 波動率 換手率 eta 技術(shù)0.150.100.050.00(.5)(.0)0--10--10--0--10--10--11--11--11--11--11--11--11--11--11--11--12--12--12--1資料來源Wi，圖表：大類風格因子5月底截面動量和7年以來歷史分位數(shù).%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.% .% .%.%-.%-.%-.%-2%-4%-6%

100%-25%eta-eta估 成 盈值 長 利

財 小 反 波 換 技務 市 轉(zhuǎn) 動 手 質(zhì) 值 率 率量資料來源Wi，因子離散度因子離度計方式：在月末截面期取每個中一級行業(yè)因值排名前個股的因子值中數(shù)，以及子值排名后股的子值位數(shù)兩者差值；0個行業(yè)的差求平值，到當截面該因離度原始；對當前面期子離度原值做準化計算其在過去72個月末截面期的Z分數(shù)。從截面度看盈利換手因子散度對較，值、Bta因離散相對低。時序角看，手率子離度處歷史位，過7年以的分位水平可能處于度忽狀態(tài)估值子離度處歷史位低于7年來的位數(shù)平，可處于度投狀態(tài)。估值反轉(zhuǎn)成長波動率盈利換手率財務質(zhì)量eta小市估值反轉(zhuǎn)成長波動率盈利換手率財務質(zhì)量eta小市值技術(shù)6420()()0--10--100--10--10--11--11--11--11--11--11--11--11--11--11--12--12--12--1資料來源Wi，圖表：大類風格因子5月底截面離散度和7年以來歷史分位數(shù)截面離散度 時序離散度分位數(shù)（右軸.%..%.%.0.%.8.2.4.%.%.%.7.9.%.3.8.%.6.%(.)321

100%0 () -25%()估成盈值長利務質(zhì)量

小 反 波 市 轉(zhuǎn) 動 值 率

-50%ta資料來源Wi，因子擁擠度因子擁度計方式：在每個末截期，別計個股）過去3個日的日漲跌標準作為率指標，）過去3交易的日換手作為手指標，）過去3交易股收益萬得全A收線性歸的歸數(shù)作為Bta指標；取各個信一行業(yè)子值名前個股波動/手率/Bta均值以及子值名后個股的動率換手/Bta均，兩求比；對波動、換率、Bta的三個值求值，到當截面期因子擠度。從截面度看小市技因子擠度對較動率手率子擁度相較低從時序度看Bta因擁擠超過7年來的歷史分數(shù)水，可處于易擁擠狀；盈、財質(zhì)量子擁度近7年來的歷分位水平交易對不擁。估值反轉(zhuǎn)成長波動率盈利換手率財務質(zhì)量eta小市估值反轉(zhuǎn)成長波動率盈利換手率財務質(zhì)量eta小市值技術(shù).0.6.2.8.40--10--100--10--10--11--11--11--11--11--11--11--11--11--11--12--12--12--1資料來源Wi，圖表：大類風格因子5月底截面擁擠度和7年以來歷史分位數(shù)截面擁擠度 時序擁擠度分位數(shù)（右軸）..%0.1.0.0.%.9.8.%% .%.6.6%.%.%.2.0.8.6.4.2.0估 值

盈 財 小利 務 市質(zhì) 值量

反 波 換轉(zhuǎn) 動 手率 率

100%ta技術(shù)資料來源Wi，外生變量視角外生變量視角假設風格因子表現(xiàn)受市場變量、宏觀變量等外生變量驅(qū)動，對每個大類風格因子篩出具預測力的生變，使線性歸測未來個月的kIC。以分別展最新期預方法預測果。外生變量選取選取6項市指和3項觀標作外生量。擇滬深0和證0月跌幅月波動率及月均換手率，用于表征市場行情的變化。從國民經(jīng)濟核算、工業(yè)、價格指數(shù)、銀行與幣、率與匯率5個面，擇較用的3項宏觀標。時間序列回歸模型的一個重要前提是自變量為平穩(wěn)時間序列，而大部分宏觀指標和市場指標在時間序列上的分布非平穩(wěn)，不符合預測模型對自變量的假設，因此我們針對不同的外生變量，進行一定差分處理或計算變化率，使得外生變量在單位根檢驗下均為平穩(wěn)時間序列。另外，部分宏觀變量數(shù)據(jù)發(fā)布具有滯后性，我們在建模時將這部分宏觀數(shù)據(jù)按其實際發(fā)布時滯后用例-1月的M1同比數(shù)通在T月中旬布因此們在T月建模時到的是-1月的M1同比據(jù)。下表展具體9項外生量及所屬別和量處方法了更楚地示部宏觀量的滯期，們以T月為截期，右為外量能取的最數(shù)據(jù)間。圖表：外生變量列表變量類別變量細分類別變量名稱變量處理方法最新數(shù)據(jù)時間市場變市場變市場變市場變市場變市場變宏觀變量國民經(jīng)濟核算滬深0月漲跌幅中證0月漲跌幅滬深0月波動率中證0月波動率滬深0月均換手率中證0月均換手率PI不處理不處理變化率變化率一階差一階差二階差分第T第T第T第T第T第T第T月宏觀變量國民經(jīng)濟核算宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)先行指數(shù)變化率第T-3月宏觀變量工業(yè)工業(yè)增加值當月同比二階差分第T-1月宏觀變量價格指數(shù)CPI當月同比二階差分第T-1月宏觀變量價格指數(shù)PI全部工業(yè)品當月同比一階差分第T-1月宏觀變量價格指數(shù)企業(yè)商品價格指數(shù)GI當月同比二階差分第T-1月宏觀變量銀行與貨幣1同比一階差分第T-1月宏觀變量銀行與貨幣2同比一階差分第T-1月宏觀變量銀行與貨幣大型存款機構(gòu)存款準備金率二階差分第T月宏觀變量利率與匯率中債國債到期收益率3個月變化率第T月宏觀變量利率與匯率國債收益率差0年期-3月期變化率第T月宏觀變量利率與匯率美元兌人民幣匯率變化率第T月宏觀變量利率與匯率HOR1W變化率第T月Wi，外生變量預測方法參考Ktyrv和in于2年發(fā)表論文Fc-TmgM用外變量預測大類格因子kIC值首先用條期望型和AIC準則，在-1月最一交易日，對個大風格子篩出可影響因子kIC值的條變量其次大類格子與篩出的件變做線回歸預測T的因子kIC值。條件期望模型假設單風格因子kIC時序向量Y外生量時向量X的聯(lián)合分布服多元態(tài)布，即：?? ???? ∑????∑????(??)~??(????)，(∑

????

∑????

)，則在給定＝x的情下，Y的件分仍為態(tài)分，條件數(shù)學期望和條件方差分別為：?? =(??=)=??+

∑?1?????)|??=??

??

???? ??∑??

=

?

?1∑∑

其中E(Y|x稱為Y關于X的回歸，它是x的性數(shù)。IC和Ic準則使用AIC池信量準衡量計模擬合良性比其它型評指標AIC的在于兼模型潔性準確在進多個型比選擇通選擇AIC小的型基于條期望型的AIC計公式下：??????=?????(∑????)+?????其中T為樣窗口度，N為格因數(shù)量這里為，K為外生量數(shù)。當樣本量較時，于IC的法可會產(chǎn)模型擬合問。為免此題，究提出AIc指標在IC上添小樣誤差正量于條件望模型的AIc計公式下：????????=?????(∑??)+?????

?????+)??????1外生變量篩選流程樣本區(qū)內(nèi)篩外生量流如下所示具體驟：最優(yōu)外變量集合0初為空，AIc始值AIc＝Tl(|Σ|)；遍歷在i中的個外變量k，算將k加到合i后型AIc值取最值AIci；若AIcin小于AIc，則向第4步；否篩選束集合i為優(yōu)外變量合；將AIcin對應外生變量k加入i即i+1＝∪}AIci+1基于生變集合i+1計算得到的Ic，轉(zhuǎn)至第2步。圖表：外生變量篩選流程圖資料來源：回歸預測模型構(gòu)建對于每大類格因，取本區(qū)為過去2個月分三步測未一個月RankIC值：使用AIc在本區(qū)內(nèi)篩出對因子kIC值具解釋能的外變量；將篩選來的部外變量入回模型在樣區(qū)內(nèi)構(gòu)造因子kIC值列關外生變的多線性歸模；將最新期的生變代入歸模，得未來個的因子kIC預值。外生變量預測結(jié)果外生變對大風格因子6月kIC預測結(jié)如下所示估值、反轉(zhuǎn)、波率、換率因子nkIC預測值超過，可能較為有，建短期看多上述因表現(xiàn)；不看小市值因子未來一月表現(xiàn)，能受觀境制。圖表：外生變量對大類風格因子6月RkIC預測值..%.%.%.%.%.%.%-%-.% -.%-%估值

成 盈 財 小 反 波 換 技ta長 利 務 市 轉(zhuǎn) 動 手ta質(zhì) 值 率 率量資料來源Wi，預測因子預測結(jié)果解讀下面展各個類風因子kIC預值，及進回歸模的外變量預測果貢獻情，貢度定為自量與歸系的乘。.%.%.%.%圖表：估值因子RkIC預測值及外生變量貢獻情況 圖表：成長因子R.%.%.%.%估值%.%-.%

% 成長-%預 回 美測 歸 同 元模 比 兌值 型 人截 民距 幣項 匯率

CI-CI預 回 工當測 歸 業(yè)當月模 增月同值 型 加同比截 值比距 變項 動資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測圖表：盈利因子RkIC預測值及外生變量貢獻情況 圖表：財務質(zhì)量因子RkIC預測值及外生變量貢獻情況盈利..%%.%預 回 滬測 歸 深模 同值 型 比截 月距 均項 換手率

財務質(zhì)量..%.%.%.%預 回 滬 存測 歸 深 款模 準值 型 備截 月 金距 均 率項 換手率資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測圖表：小市值因子RkC預測值及外生變量貢獻情況 圖表：反轉(zhuǎn)因子RkIC預測值及外生變量貢獻情況小市小市值.%-.%-.%-%-%-%-%I預I測 歸模 指值 型 截距項

% 反轉(zhuǎn)..%.%-.%-%預 回 中測 歸 模值 型截 月距 均項 換手率資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測圖表：波動率因子RkC預測值及外生變量貢獻情況 圖表：換手率因子RkC預測值及外生變量貢獻情況..%波動率.%.%%-.% -.% -.%.9-%-%預測值

回中滬滬 歸證深深同模 比型 人截 月 月 月 民距 漲 漲 波 幣項 跌 跌 動 匯幅 幅 率 率

..%換手率.%.%.%-.%.%-%-%-%預測值

回中滬 美歸證深同元模 比兌型 人加截 月 月 民 值距 漲 波 幣 變項 跌 動 匯 幅 率 率資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測圖表：Bta因子RkC預測值及外生變量貢獻情況 圖表：技術(shù)因子RkIC預測值及外生變量貢獻情況-%-%-%預測值

ta.%..%.%.%-.%-.%歸 同 業(yè) 款模 比 增 準型 加 備截 值 金距 變 率項 動

..%技術(shù).%.%-.%-.%-.%-%-%-%-%預 回測 歸模值 型截距項

中中中存證證證款準備月月月金漲波均率跌動換幅 率 手率資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測下面嘗對預測kIC絕對超過的風因子行解在建回模型我們對部分外生變量進行了差分處理或計算變化率，在解讀預測結(jié)果時，我們應關注這些外生變量取值邊際化，非變值本。估值因歸模截距項為.對kIC預測有較大向貢明長看估值因存在收元兌民幣匯率5月.相比4月（.提升.，為預值提供.正向獻。反轉(zhuǎn)因歸模截距項為.對kIC預測有較大向貢明長看反轉(zhuǎn)因存在收益。波動率子回歸型截項為.對kIC預值有較正向獻說明期看波動率子存正收益美元人民匯率為測提供.的正貢獻中證0指數(shù)5月漲跌幅.為預測值提供.的正貢獻M2同比（.4月）相前值（.，3月）提升.t，預測提供.的負向獻。換手率子回歸型截項為.對kIC預值有較正向獻說明期看波動率子存正收益美元人民匯率為測提供.的正貢獻中0指數(shù)月漲跌幅預測提供.的向貢獻M2同比為測值供-.負向貢獻。另外小值因子6月kIC預測為-.I分新（5月相對4月提升.c）相比前（4月相對3月降低.c）提升.c，預測值供-.負向獻。值因子現(xiàn)可受宏環(huán)境約。因子周期視角因子周期視角將華泰金工經(jīng)濟周期研究成果應用于風格因子表現(xiàn)預測。預測分為兩部分：自上而構(gòu)建濟系周期行狀與因表現(xiàn)應系“因投資鐘根當前期狀態(tài)預測因子未來表現(xiàn)的整體趨勢；自下而上對風格因子去趨勢累計收益率進行三周期回歸擬合，外推因子未來表現(xiàn)的邊際變化。與前述內(nèi)生變量、外生變量視角不同，因子周期視角重于因子長期現(xiàn)的測。自上而下預測整體趨勢：因子投資時鐘對因子周期的研究發(fā)現(xiàn)，大部分因子的中長期走勢與經(jīng)濟形勢掛鉤，影響較為明顯的兩因素是經(jīng)濟增長和流動性，前者可使用庫茲涅茨周期刻畫，后者可使用朱格拉周期輔助斷。我們借助這兩個變量將經(jīng)濟環(huán)境分為四種情況，不同經(jīng)濟周期下因子表現(xiàn)分類如下所示，稱之為因子投資時鐘。因子投資時鐘的詳細構(gòu)建方法請參考華泰金工研究報告《期視角的因投資鐘（圖表：不同經(jīng)濟周期下的因子表現(xiàn)分類資料來源：在不同資產(chǎn)類別中，商品是靠近實體經(jīng)濟的一種資產(chǎn)，商品價格長周期上的波動在一定程度上反了實經(jīng)濟總需，因可借商品別濟的中期波。B綜現(xiàn)貨數(shù)三周期分解結(jié)果如下圖所示，庫茲涅茨周期仍處于上行區(qū)間但接近頂部，預計經(jīng)濟短期維持趨勢向上的環(huán)境，但即將迎來拐點；朱格拉周期向下，流動性趨于寬松。當前周期運行狀態(tài)于因投資鐘第象限聲將進第象限期建配置市值反轉(zhuǎn)技術(shù)因子。另外，波動率、換手率因子在不同的宏觀環(huán)境下表現(xiàn)都較好，這兩個因子建議長期配。綜來看預測未來一小市值、轉(zhuǎn)、術(shù)、波動率、換率因子有效。圖表：實體經(jīng)濟三周期濾波結(jié)果基欽周期朱基欽周期朱格拉周期庫茲涅茨周期.5%.0%.5%.0%-.%-.%-.%1991-12191991-121992-121993-121994-121995-121996-121997-121998-121999-122000-122001-122002-122003-12204-12205-122006-122007-122008-122009-12210-12211-122012-122013-122014-122015-122016-122017-122018-122019-122020-122021-122022-12資料來源Wi，預測自下而上預測邊際變化：因子周期回歸擬合下面展示各個大類風格因子三周期回歸擬合結(jié)果。三周期回歸擬合詳細方法請參考華泰金工研究告因子益率周期研究探（0。圖紅線去趨后因累收益率，灰線為回歸擬合曲線，灰線相對紅線的延伸部分為因子未來一年表現(xiàn)邊際變化情況預測。綜合來看，估值、小市值、反轉(zhuǎn)、波動率、換手率技術(shù)因子處于觸底回升階段；成長、盈利、財質(zhì)量因子處下行階段；ta因子周期不明顯。圖表：估值因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合 圖表：成長因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合去趨勢后因子累計收益率回去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線% -%-%

-%-%-%0-100-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-10-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線圖表：盈利因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合 圖表：財務質(zhì)量因子去趨勢后累計收益率與去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線-%-%-%-%0-0-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1

去趨去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線-%-%-%-%2005-2005-012006-012007-012008-012009-012010-012011-012012-012013-012014-012015-01216-012017-012018-01219-012020-012021-01222-012023-01資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測圖表：小市值因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合 圖表：反轉(zhuǎn)因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合-%-%-%

去趨去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線-%-%-%去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線0去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線0-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-10-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測圖表：波動率因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合 圖表：換手率因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合去趨勢后因子累計收益率回去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線% % % -% -%-% -%0-0-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1

-%0-10-10-10-0-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線圖表：Bta因子去趨勢后累計收益率與三周期回歸擬合 圖表：技術(shù)因子去趨勢后累計收益率與去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線-%-%-%-%0-0-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1

去趨去趨勢后因子累計收益率回歸擬合曲線-%-%-%-%0-0-10-10-10-10-11-11-11-11-11-11-11-11-11-11-12-12-12-12-1資料來源Wi，預測 資料來源Wi，預測風險提示風格因子的效果與宏觀環(huán)境和大盤走勢密切相關，歷史結(jié)果不能預測未來。金融周期規(guī)被打破市場現(xiàn)超期波，導擁擠易。附錄附錄一：所有細分因子計算方法圖表：報告中涉及的所有細分因子及其計算方式因子類別因子簡稱因子簡稱因子方向因子計算方式計算說明估值估值-1Wd因子tm的倒數(shù)估值類計算過程中涉及的四估值估值-1Wd因子lf的倒數(shù)個Wid因子均可以按交易估值估值-1Wd因子stm的倒數(shù)日提取。估值股息率DP1Wd因子iidil2成長營業(yè)收入增長率lsGq1由Wid因子rrv自行計算同比增長率成長盈利財務質(zhì)量市值成長凈利潤增長率rfitGq1由Wid因子trfitis自行計算同比增長率類計算過程中涉及到的1個成長ROE增長率ROGq1由Wid因子rg自行計算同比增長率Wd因子均按季（報告期盈利ROEROE1Wd因子rag提取使用方法為截面日在盈利ROAROA1Wd因子ra4月0日及以后的可使用當盈利毛利率rssrfimrin1Wd因子rssritmrin年一季報、上一年年報信息，盈利凈利率trfitmrin1Wd因子trfitmrin截面日在8月1日及以后的財務質(zhì)量總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率sstror1Wd因子sststrn可使用當年半年報信息截面財務質(zhì)量資產(chǎn)負債率tssts-1Wd因子tssts日在0月1日及以后的可財務質(zhì)量流動比率crrt1Wd因子crr（部分金融企業(yè)不適用）使用當年三季報信息。財務質(zhì)量 資產(chǎn)的經(jīng)營現(xiàn)金流量cfssts 1 Wd因子cfssts回報率小市值 對數(shù)總市值 lcitl -1 Wd因子mtcrd取對數(shù)反轉(zhuǎn) 1個月反轉(zhuǎn) rtrm -1 個股最近N個月收益率（N=，） 個股每日收益率均采用Wid反轉(zhuǎn) 3個月反轉(zhuǎn) rtrm -1反轉(zhuǎn) 衰減換手率加權(quán)3個ewtrtrm-1 最近N個月內(nèi)，在每個交易日對個股計算如下公式的值，最

后復權(quán)收盤價自行計算個每日換手率采用Wid因子月反轉(zhuǎn)反轉(zhuǎn) 衰減換手率加權(quán)6個ewtrtrm-1月反轉(zhuǎn)

求和日換手率乘以函數(shù)(-i/N/)乘以日收益率其中i為該日距離截面日的交易日個數(shù)（N=，）

tr將個股停牌漲跌停的交易日的換手率設為（計算均值、標準差時不取用波動率 1個月波動率 stm -1 個股最近N個月內(nèi)日收益率序列的標準差（，波動率 3個月波動率 stm -1波動率 FF三因子殘差1個IR_FFfctrm -1 個股最近N個月內(nèi)日收益率序列對Fm-Frch三因（中

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