本文是信达金工指数增强策略的第三篇，前两篇我们详细介绍了基金持仓因子以及信达特色基本面因子在1000增强中的效果，本文我们进一步将因子拓展至价量因子，并与前面两篇报告中的因子进行结合，最终形成信达金工中证1000增强策略。
　　基于高频价量的因子在中证1000成分股内选股表现优于沪深300和中证500。本文将信达金工因子选股系列《基于分钟线的高频选股因子》报告中构造的部分价量因子应用于1000指数成分股中，并对因子进行了降频处理，在回测区间2014/12/31 ~ 2022/12/30，表现较为优秀。相较中证1000指数：
　　日频改进波动率因子（Ret_Std_Imp_D）年化多空收益为68.74%，多空信息比为7.08；
　　日频尾盘成交额占比（TTV_Ratio_D）因子年化多空收益为71.68%，多空信息比为7.21；
　　周频改进波动率因子（Ret_Std_Imp_W）年化多空收益为34.32%，多空信息比为3.26；
　　周频尾盘成交额占比因子（TTV_Ratio_W）年化多空收益为34.03%，多空信息比为1.60；
　　基于基金因子、基本面特色因子、高频因子的中证1000指数增强组合表现优异。本文进一步探讨了如何将价量因子与基本面、基金等低频因子进行结合，考虑到策略的逻辑和效果，本文建议基本面因子和基金因子结合后，利用价量因子进行反向剔除，最终基于行业中性化构建1000增强组合，收益表现较为优秀。具体而言，在回测区间2014/12/31 ~ 2022/12/30，组合相较中证1000指数：
　　基本面组合年化超额收益29%，超额信息比6.68。
　　基本面基金组合年化超额收益29.87%，超额信息比7.02
　　基本面基金量价剔除组合年化超额收益32.43%，超额信息比7.56
　　中证1000指数增强组合在不同调仓频率以及单边0.15%的调仓手续费下相较中证1000指数仍有较高超额收益。在回测区间2014/12/31 ~ 2022/12/30，组合相较中证1000指数：
　　日度调仓频率下基本面基金量价剔除组合年化超额收益22.75%，超额信息比5.23。
　　周度调仓频率下基本面基金量价剔除组合年化超额收益18.17%，超额信息比4.38。
　　月度调仓频率下基本面基金组合年化超额收益14.35%，超额信息比3.46。
　　风险因素：以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场波动不确定性下可能存在失效风险。
　　

研究报告全文：信达金工指数增强系列报告之三基于基金持仓特色基本面因子以及高频价量因子的1000指数增强TableReportTime于明明TableFirst金融工程与金融产品首席Author2023年01分析师月29日执业编号S1500521070001联系电话8618616021459邮箱yumingmingcindasccom请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom1证券研究报告信达金工指数增强系列报告之TableTitle三基于基金股票研究系列持仓特色基本面因子以及高频价量因子的TableReportType金工专题报告1000指数增强TableAuthor于明明金融工程与金融产品TableReportDate2023年02月12日首席分析师执业编号S1500521070001联系电话8618616021459TableSummary邮箱yumingmingcindasccom本文是信达金工指数增强策略的第三篇前两篇我们详细介绍了基金持仓因子以及信达特色基本面因子在1000增强中的效果本文我们进一步将因子拓展至价量因子并与前面两篇报告中的因子进行结合最终形成信达金工中证1000增强策略基于高频价量的因子在中证1000成分股内选股表现优于沪深300和中证500本文将信达金工因子选股系列基于分钟线的高频选股因子报告中构造的部分价量因子应用于1000指数成分股中并对因子进行了降频处理在回测区间2014123120221230表现较为优秀相较中证1000指数日频改进波动率因子RetStdImpD年化多空收益为6874多空信息比为708日频尾盘成交额占比TTVRatioD因子年化多空收益为7168多空信息比为721周频改进波动率因子年化多空收益为信达证券股份有限公司RetStdImpW3432CINDASECURITIESCOLTD多空信息比为326北京市西城区闹市口大街9号院1号楼邮编100031周频尾盘成交额占比因子TTVRatioW年化多空收益为3403多空信息比为160基于基金因子基本面特色因子高频因子的中证1000指数增强组合表现优异本文进一步探讨了如何将价量因子与基本面基金等低频因子进行结合考虑到策略的逻辑和效果本文建议基本面因子和基金因子结合后利用价量因子进行反向剔除最终基于行业中性化构建1000增强组合收益表现较为优秀具体而言在回测区间2014123120221230组合相较中证1000指数基本面组合年化超额收益29超额信息比668基本面基金组合年化超额收益2987超额信息比702基本面基金量价剔除组合年化超额收益3243超额信息比756中证1000指数增强组合在不同调仓频率以及单边015的调仓手续费下相较中证1000指数仍有较高超额收益在回测区间2014123120221230组合相较中证1000指数请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom2日度调仓频率下基本面基金量价剔除组合年化超额收益2275超额信息比523周度调仓频率下基本面基金量价剔除组合年化超额收益1817超额信息比438月度调仓频率下基本面基金组合年化超额收益1435超额信息比346风险因素以上结果通过历史数据统计建模和测算完成在市场波动不确定性下可能存在失效风险请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom3目录1基于基金持仓基本面以及高频价量三大类因子结合的中证1000增强因子体系511中证1000增强策略因子体系包括特色基金因子特色基本面因子以及高频价量因子52基于高频价量的选股因子构造及表现621中证1000指数成分股中的高频选股因子表现优秀622高频因子低频化处理收益和换手率均有所降低但仍较为有效93中证1000增强组合构建1331基本面复合因子复合因子表现优异超额收益显著1332基本面基金因子组合纳入基金因子后的组合效果提升明显1533基本面基金复合量价剔除组合相较于基本面基金组合进一步提升1734费率以及不同调仓频率下的组合仍具有单调性204总结22表目录表1日频改进收益波动率因子ReturnStdImpDIC与多空统计7表2日频尾盘成交额占比因子TTVRatioDIC与多空统计9表3周频改进波动率因子RetStdVolUpWIC与多空统计10表4周频尾盘成交额占比因子TTVRatioWIC与多空统计11表5股票池筛选标准13表6基本面因子定义13表7基本面复合因子绩效统计14表8基本面基金复合因子绩效统计17表9基本面基金量价复合因子等权结合绩效统计18表10基本面基金量价复合因子周度剔除绩效统计19表11组合日度调仓绩效统计20表12组合周度调仓绩效统计21表13组合月度调仓绩效统计21表14中证1000成分股中的高频因子绩效总结201412312022123022表15中证1000指数增强组合绩效总结201412312022123022图目录图1信达金工中证1000增强体系5图2日频改进波动率因子ReturnStdImpD累计RankIC8图3日频改进波动率因子ReturnStdImpD多空净值走势8图4日频尾盘成交额占比因子TTVRatioD累计RankIC9图5日频尾盘成交额占比因子TTVRatioD多空净值走势9图6周频改进波动率因子RetStdVolUpW累计RankIC11图7周频改进波动率因子RetStdVolUpW多空净值走势11图8周频尾盘成交额占比因子TTVRatioW累计RankIC12图9周频尾盘成交额占比因子TTVRatioW多空净值走势12图10基本面复合因子净值走势15图11基本面基金复合因子净值走势17图12基本面基金量价复合因子周度剔除净值走势20请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom41基于基金持仓基本面以及高频价量三大类因子结合的中证1000增强因子体系11中证1000增强策略因子体系包括特色基金因子特色基本面因子以及高频价量因子用于中证1000指数增强策略的因子分为三大类基于基金持仓构建的特色基金因子基于财务数据进行改进的特色基本面因子来源信达金工指数增强系列报告之二1000指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子以及基于高频分钟线构建的高频价量因子我们将这三大类因子以不同的方式进行结合最终形成了信达金工中证1000的指数增强策略本篇报告中我们将阐述其中的高频价量因子以及形成最终的中证1000指数增强组合图1信达金工中证1000增强体系资料来源信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom52基于高频价量的选股因子构造及表现我们在信达金工因子选股系列因子选股系列之一基于分钟线的高频选股因子深入讨论了如何利用日内股票分钟线数据构造高频选股因子高频选股因子在中证全指成分股内取得了良好的表现在本篇报告中我们对于高频因子进行了重新整合并在降低频率和换手方面进行了改进21中证1000指数成分股中的高频选股因子表现优秀在信达金工因子选股系列因子选股系列之一基于分钟线的高频选股因子中我们介绍了一些基于分钟线且表现较为优异的高频因子因子在中证全指成分股内选股时取得了良好的表现那么高频因子在中证1000指数成分股内选股表现如何我们测试了改进波动率因子以及尾盘成交额占比因子在中证1000指数成分股的表现改进波动率因子日度改进波动率因子定义如下2日度24024011224024011其中为第只股票在日第分钟的收益率定义为集合的基数放量时段iTt定义为T日分钟成交量均值加分钟成交量标准差当第t分钟成交量大于分钟成交量均值加分钟成交量标准差时将第t分钟定义为放量时段当全天没有属于放量且大于0的收益分钟线则从当天的样本池中剔除该股票该因子回测参数如下请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom6回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日涨停或跌停的股票剔除当日次新股停牌以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每日成交价格每日收盘价从表1中可以看出改进波动率因子在中证1000指数成分股中选股效果较为优异整体日均RankIC为7t值较为显著多头端大部分年度相对中证1000指数均有超额收益并且该因子在空头端的表现相较多头端更为有效表1日频改进收益波动率因子ReturnStdImpDIC与多空统计RANK多头收空头收多空收多空波多空指数收超额收超额波超额信多头换多头ICIRt值IC益率益率益率动率夏普益率益率动率息比手率持股201563205689210449-5851136514237997610219714591511406415420168520891401-519-47807907851929-200119274494291491217520177590961526-837-44746484654992-173511043313331516417920187590951502-2431-576177067481030-3687201444745115476181201979808813964046-23258027867926256711374082791430419220206330629781659-1789397811063601939-312692-0451343319120215410579012930-7273745105335620526298820711286319220226280711124-746-39805245830632-2158174267825713600194总结70007511811324-33746874971708053131275217414228182注多头空头收益率为根据因子值排序20以及后20的股票收益均值资料来源Wind聚源信达证券研发中心从图2中可看出改进波动率因子在中证1000指数成分股中累计RankIC走势平稳各个年度都有较好的选股能力从图3的净值走势中可以看出该因子多头端相较于中证1000指数有较好超额收益仅在部分阶段有所回撤请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom7图2日频改进波动率因子ReturnStdImpD累计RankIC图3日频改进波动率因子ReturnStdImpD多空净值走势资料来源Wind聚源信达证券研发中心资料来源Wind聚源信达证券研发中心尾盘成交额占比因子尾盘成交额占比因子定义如下240210为个股在T日第t分钟的成交额为T日的流通市值该因子回测参数如下回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日涨停或跌停的股票剔除当日次新股停牌以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每日成交价格每日收盘价从表2中可以看出改进波动率因子在中证1000指数成分股中选股效果较为优异整体日均RankIC为623t值较为显著多头端各个年度相对中证1000指数均有较好的超额收益并且该因子在空头端的表现相较多头端仍更为有效请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom8表2日频尾盘成交额占比因子TTVRatioDIC与多空统计RANK多头收空头收多空收多空波多空指数收超额收超额波超额信多头换多头ICIRt值IC益率益率益率动率夏普益率益率动率息比手率持股201551004876410788-005102481244824761024011388173983315520167920681083160-45378179925884-2001277240867993791762017627061960-751-42735945784758-1735119628242494061802018675062980-1885-54927727866892-368728824536369425181201971706510215380-20809066887102225672207363607836019220205700457172767-2123578612174761939608575106809319120214750457193289-50637661037363205294071113283821922022619062982-885-42505646877644-215815517142178339194总结6230578971857-3227716899472105318446952658903183注多头空头收益率为根据因子值排序20以及后20的股票收益均值资料来源Wind聚源信达证券研发中心从图4中可看出尾盘成交额占比因子在中证1000指数成分股中累计RankIC走势平稳各个年度都有较好的选股能力从图5的净值走势中可以看出该因子多头端相较于中证1000指数有较好超额收益仅在部分时段有波动图4日频尾盘成交额占比因子TTVRatioD累计图5日频尾盘成交额占比因子TTVRatioD多空RankIC净值走势资料来源Wind聚源信达证券研发中心资料来源Wind聚源信达证券研发中心22高频因子低频化处理收益和换手率均有所降低但仍较为有效从21部分中的统计中可以看出由日内分钟线构建而成的高频因子换手率较高因子每日排序较为不同因此如果采取时序加权降频处理的话可能并不会取得一个较好的效果我们将采用整体法对高频因子进行降频处理即将属于当周内所有的日内分钟线进行整合再去构建周度频率请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom9基于分钟线的因子2周频改进波动率因子其中为股票i周度内放量时段每分钟收益率为股票i周度内放量时段每分钟收益率均值为股票周度内放量时段分钟线个数i回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日次新股停牌以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每周成交价格每周最后一个交易日收盘价从表3中统计可以看出周频改进波动率因子低频化后仍具有较好的表现并且换手率显著下降周频RankIC均值为842周度频率下多头端相对于中证1000指数有较高的超额收益并且在周度频率下同样也是空头端相对于多头端效果更为显著表3周频改进波动率因子RetStdVolUpWIC与多空统计RANK多头收空头收多空收多空波多空指数收超额收超额波超额信多头换多头ICIRt值IC益率益率益率动率夏普益率益率动率息比手率持股201586207654016011385783481498557732153851294416309616820161015101713-104-32574464890501-2001237339959428291802017932110778-1138-34193420631542-173575137919828141822018798091644-2821-48653858810477-36871413525269285118520199060906353517-32437469613902413886373237266519620207030634452084065179212301462087-086790-01125751952021712094668268012401213953127205247790305323221952022816079561-824-273624551108222-215816129501702304196总结8420866101489-15543432105232603014687841872682187注多头空头收益率为根据因子值排序20以及后20的股票收益均值资料来源Wind聚源信达证券研发中心从图6中可看出周频尾盘成交额占比因子在中证1000指数成分股中累计RankIC走势平稳各个年度都有较好的选股能力从图7的净值走势中可以看出该因子多头端相较于中证1000指请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom10数有一定超额收益仅在2021年年末回撤较大图7周频改进波动率因子RetStdVolUpW多空净值走图6周频改进波动率因子RetStdVolUpW累计RankIC势资料来源Wind聚源信达证券研发中心资料来源Wind聚源信达证券研发中心14301500周频尾盘持仓占比因子其中14301500为股票i周度内每日1430-1500成交额求和为股票i周度内最后一个交易日的流通市值回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日次新股停牌以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每周成交价格每周最后一个交易日收盘价从表4中统计可以看出周频尾盘成交额占比因子低频化后仍具有较好的表现并且换手率显著下降周频RankIC均值为654每年相对中证1000指数均有一定的超额收益表4周频尾盘成交额占比因子TTVRatioWIC与多空统计RANK多头收空头收多空收多空波多空指数收超额收超额波超额信多头换多头ICIRt值IC益率益率益率动率夏普益率益率动率息比手率持股20151640070462004634386328506812573214554365312512031962016879049345782-334750062004250-2001296312582351390195请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom112017845068478-869-36094018926434-173597745421513921952018679047332-3027-459325171152218-3687946655144139419520198180755315022-045483088754524132107429491134319720205840453172313-14022341217184208710177801314461952021567063444309415081249983127205281784909614501962022716063447-892-283925101054238-215815397941941454196总结6540433062035-155934032130160030163914851101384196注多头空头收益率为根据因子值排序20以及后20的股票收益均值资料来源Wind聚源信达证券研发中心从图8中可看出周频尾盘成交额占比因子在中证1000指数成分股中累计RankIC走势平稳各个年度都有较好的选股能力从图9的净值走势中可以看出该因子多头端相较于中证1000指数有一定超额收益仅在部分时段波动较大图8周频尾盘成交额占比因子TTVRatioW累计图9周频尾盘成交额占比因子TTVRatioW多空净值RankIC走势资料来源Wind聚源信达证券研发中心资料来源Wind聚源信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom123中证1000增强组合构建我们在信达金工因子选股系列信达金工指数增强系列报告之二1000指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子深入讨论了如何利用基金持仓构造中证1000指数增强中的基金持仓占比因子以及基本面特色因子在本篇报告的后续内容中我们将讨论如何利用基金持仓因子基本面因子以及上述高频因子构建中证1000指数增强组合组合的回测方式与前篇报告中相同Step1构造基于基金持仓因子基本面因子以及高频因子的中证1000指数增强因子组合Step2基于Step1中的因子组合选出在中证1000成分内各行业内排名前20的股票各行业内等权构造股票组合若该行业不在基金持仓里如综合金融行业下的股票通常不在基金持仓中则使用原中证1000在该行业持仓组合进行替代Step3日度调整各行业组合间配比与中证1000指数相同形成1000增强组合表5股票池筛选标准分项说明回测时间段20141231-20221230次新股处理剔除截至回测日上市不足一年的股票ST或ST处理剔除回测当日被标记为ST或ST的股票若日度跟踪期间遇股票停牌若新一期权重小于上期权重则停牌处理停牌股票保留上一期权重若权重超过上期权重则将溢出配比平均分配到行业内其余股票这里的权重指行业内股票权重资料来源信达证券研发中心31基本面复合因子复合因子表现优异超额收益显著我们将信达金工指数增强系列报告之二1000指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子中的每个基本面特色因子在截面上做标准化大类因子内部等权结合结合后的三大类因子也进行等权结合最终形成我们的基本面复合因子表6基本面因子定义类别因子名称因子符号频率单季度净利润同比差分平滑NETPROFITQRYOYRNOTICE日频成长单季度净利润环比差分平滑NETPROFITQRQOQRNOTICE日频价值BPBPNOTICE日频请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom13EPTTMEPTTMNOTICE日频季度ROE平滑ROEQRR日频盈利质量季度EPS平滑EPSQRR日频资料来源信达证券研发中心基本面复合因子日度1NETPROFITQRYOYRNOTICENETPROFITQRQOQRNOTICE611BPNOTICEEPTTMNOTICEROEQRREPSQRR66该因子回测参数如下回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日次新股上市不足一年的股票以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每日成交价格每日收盘价从表7中可以看出结合后的基本面因子表现优异且各个年度相对中证1000指数的超额收益均比较稳定组合多头超额收益为2839多头超额信息比达到668表7基本面复合因子绩效统计多头超额信年化单边换平均持股数组合收益率指数收益率多头超额超额波动率息比手率量2015158667610487962478111462132016-335-200120982588139502122017-087-173519962358499202132018-1883-368728632919839872142019578425672531344736972213202045231939213641451510032142021565620522957556532977214请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom142022067-21582797491570872212总结29000532839425668979213资料来源Wind聚源信达证券研发中心从图10中可以看出结合后的超额净值曲线走势较为平稳仅在部分时段有所回撤在其他时段均有比较好的选股能力图10基本面复合因子净值走势资料来源Wind聚源信达证券研发中心32基本面基金因子组合纳入基金因子后的组合效果提升明显基金相对超配因子股票i在全部基金持仓中的占比除以股票i在股票池中自由流通市值的占比nmnfundholdingratioijholdingratioijijholdingratioij其中为股票的持仓占比因子为股票i在股票池中自由流通市值的占比因子衡量了基金相对于市值比例的超配nholdingratioij为股票i占基金j的资产净值比例考虑仓位jholdingratioij为股票i在全mn部基金中占资产净值比例之和ijholdingratioij为全部股票在全部基金中占资产净值比例之和详见报告信达金工指数增强系列报告之二1000指数增强中的基金持仓因子与基本面特色因子20230131请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom15首先我们尝试将基金因子与基本面复合因子进行结合构建基金因子时我们只用了基金年报与半年报的全部持仓信息我们认为基金因子在半年报以及年报发布之后的一段时间里相较其他时段更具信息增益因此我们在结合的时候在不同时段将赋予基金因子不同的权重具体构造方式如下基本面基金复合因子日度1NETPROFITQRYOYRNOTICENETPROFITQRQOQRNOTICE611BPNOTICEEPTTMNOTICEROEQRREPSQRR6612062205920120592为根据基金相对超配因子选出的前20股票保留的初始因子值剩余中证1000指数成分股因子值填为0并在截面上做标准化并且在5月9月给予基金因子双倍权重其他月份给予基金因子一半权重该因子回测参数如下回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日次新股上市不足一年的股票以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每日成交价格每日收盘价从表8中可以看出加入基金因子后超额收益有所提升并且超额波动率下降超额信息比提升至702请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom16表8基本面基金复合因子绩效统计多头超额信年化单边换平均持股数组合收益率指数收益率多头超额超额波动率息比手率量2015167517610542363485612512132016-253-2001220827380810552122017-100-173519792378359802132018-1982-3687271429093810732132019578325672523356709105321320204920193924794106041110214202153622052271551452810472142022227-21583002457657970212总结298705329324187021067213资料来源Wind聚源信达证券研发中心图11基本面基金复合因子净值走势资料来源Wind聚源信达证券研发中心33基本面基金复合量价剔除组合相较于基本面基金组合进一步提升我们首先将第二部分中的两个周频因子与上述基金基本面复合因子进行等权结合日度1NETPROFITQRYOYRNOTICENETPROFITQRQOQRNOTICE611BPNOTICEEPTTMNOTICEROEQRREPSQRR66112066请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom172205920120592该因子回测参数如下回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日次新股上市不足一年的股票以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每日成交价格每日收盘价从表9中可以看出结合后的因子虽然超额收益有显著提高但是跟踪误差也随之变大并且换手率也有显著增加导致超额信息比以及扣费后的收益并无太多提升表9基本面基金量价复合因子等权结合绩效统计多头超额信年化单边换平均持股数组合收益率指数收益率多头超额超额波动率息比手率量20151930976106890649106218232132016304-2001286529896315732122017013-1735210723589614522132018-1634-36873255311104715682132019637825672984376795152421320204927193924494905001677214202159542052317455856816442142022432-215832474946571545212总结349005334124507581601213资料来源Wind聚源信达证券研发中心由于量价因子通常在空头的效果更为显著尤其是在中证1000这种偏小市值的股票池内选股因此我们可以采用一种剔空头的方法来结合量价因子即将上述两个因子分别做行业市值中性化后等权相加周度剔除上述基金基本面复合因子与量价复合因子后10的重合股票具体构造如下请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom18日度111净利润环比净利润同比66612062205920120592周度剔除上述因子与量价复合因子后10的重合股票该因子回测参数如下回测样本中证1000指数成分股样本筛选剔除当日次新股上市不足一年的股票以及ST或ST股票回测区间2014123120221230因子频率每日成交价格每日收盘价从表10中可以看出组合收益以及信息比并无太多变化但是组合的换手率显著下降这也意味着扣费后的收益相较于等权结合的方式会进一步提升表10基本面基金量价复合因子周度剔除绩效统计多头超额信年化单边换平均持股数组合收益率指数收益率多头超额超额波动率息比手率量2015176997610598767189216262132016035-2001256126596513672122017001-1735209623290112802132018-1853-36872913288101013322132019618325672834374757132421320205109193926254405961432214202157402052301651858213962142022600-215834754437851288212总结330405332434297561381213资料来源Wind聚源信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom19图12基本面基金量价复合因子周度剔除净值走势资料来源Wind聚源信达证券研发中心34费率以及不同调仓频率下的组合仍具有单调性上述组合均是基于日度且使用当日收盘价进行调仓在本节中我们将使用测试不同调仓频率下组合的业绩表现费率均设置为单边015且使用第二个交易日开盘价调仓从表11中可以看出日度组合以第二日开盘价进行调仓收益相比于当日收盘价效果会有所下降但每个组合超额收益以及超额信息比仍在前一个组合的基础上有所提升基本面基金量价剔除组合最终的年化超额收益达到2275超额信息比为523表11组合日度调仓绩效统计组合年化收中证1000多头年化超年化超额波多头超额信平均持股数组合名称益率年化收益率额动率息比量基本面组合21450542081431483211基本面基金组22080542152422510211合基本面基金量23360542275435523211价剔除组合资料来源Wind聚源信达证券研发中心请阅读最后一页免责声明及信息披露httpwwwcindasccom20