A股市场具有明显的行业和风格轮动特征
　　股市是经济的“晴雨表”，从经济学的角度来看，处在不同行业的上市公司，随着经济周期的变化，行业景气度也会随着改变。
　　行业轮动方法也可以大体归为三大类:
　　通过捕捉投资者情绪变化来进行配置——技术面交易型；
　　通过调研把握行业基本面的变化趋势进行配置——基本面趋势型；
　　通过行业的估值周期及业绩预期判断行业的定价偏差进行配置——相对价值型。
　　风险因素
　　因子失效；模型失效；历史数据不代表未来。

研究报告全文：多因子模型专题研究风格动量效应下的红利低波策略王兆宇赵文荣史周中信证券研究部量化策略组2023年08月18日请务必阅读末页的免责条款和声明1A股市场具有明显的行业和风格轮动特征IA股市场具有明显的行业轮动特征II单一风格难以长期超越基准把握好风格轮动是获取超额收益的关键2A股市场具有明显的行业和风格轮动特征股市是经济的晴雨表从经济学的角度来看处在不同行业的上市公司随着经济周期的变化行业景气度也会随着改变行业轮动方法也可以大体归为三大类通过捕捉投资者情绪变化来进行配置技术面交易型通过调研把握行业基本面的变化趋势进行配置基本面趋势型通过行业的估值周期及业绩预期判断行业的定价偏差进行配置相对价值型个股与行业的风险收益表现对比个股夏普比率连续n年战胜行业指数的比例1n10资料来源Wind中信证券研究部数据截至2022年12月31日资料来源Wind中信证券研究部数据截至2022年12月31日3A股市场具有明显的行业和风格轮动特征中信一级行业2022年月度收益统计和年度收益截面标准差行业Jan-22Feb-22Mar-22Apr-22May-22Jun-22Jul-22Aug-22Sep-22Oct-22Nov-22Dec-22机械-1149136-1073-140311641201657-606-877430289-562汽车-1231013-1142-84418181544573-1151-994-223806-671电力及公用事业-1092778-981-576912080550-087-732-386818-442农林牧渔-213060321-1264568448392038-1044-619524128综合-901749-124-16641060356242040-11660831194-587通信-957495-1081-1341590852165-186-932641285-402电力设备及新能源-1318295-1002-149712781875164-745-1023-032245-395国防军工-1786511-1085-13141129859139-433-4381169-633-414钢铁-724681-912-818466450093-609-814-221832-653纺织服装-500392-577-913791283-089-131-624-445988126综合金融-721714-611-2248704155-105-026-1259151943-076有色金属-10111845-1252-11988011202-179-584-880-345801-551建筑-189308-136-206105087-221-233-792-2181381-701计算机-890-003-1056-1601626957-237-463-9471694-173-299石油石化-394867-1126-5461301-056-250341-415-8371034-536基础化工-1148852-916-122910971130-260-474-924-562768-415家电-440-516-1183-0390901209-285-332-568-12261350143电子-1336172-1500-1322848836-399-168-1255334274-408传媒-1321-137-374-1447669400-419162-1359-1951447217交通运输091211-778-140664330-471120-274-290816065轻工制造-1090084-771-1404835904-486029-817-4781242135房地产-030-096947-815-587597-499044-116-13662612-725煤炭-44815991089-3901022277-500804166-1258722-1014商贸零售-287123-438-660588117-597-076-915-2271869210银行234101-156-351-299441-613-090-172-9461354109非银行金融-525-151-581-933027985-694334-832-3601517-096医药-1590393057-13811891066-723-265-683649648-256建材-741018-439-7163411141-878-718-855-10131880-356食品饮料-1067-102-9914401861396-948088-315-221416501107消费者服务-114080-13131900742203-1017-404-221-9411872821资料来源Wind中信证券研究部4单一风格难以长期超越基准把握好风格轮动是获取超额收益的关键风格是与行业类似的个股的属性只是这种属性的定义主观性较行业更大因此对于股票风格的划分也更加多样对于A股市场而言除了整体的上涨下跌以外经常会存在结构性行情对于结构性行情的捕捉往往需要采用自上而下的选股方法长期来看股市场至少经历了四轮比较大的大小盘风格切换如果单就累计表现来看单一的风格很难长期跑赢基准A但是如果在中短期的时间窗口下把握好风格切换的机会各种风格都可以取得较为优秀的表现反之如果没有把握准确风格在逆风格下挖掘个股则很难有优异的业绩表现A股大小盘风格轮动巨潮大盘指数巨潮小盘指数四种风格指数与沪深300净值比较140130120110100090080070060050040资料来源Wind中信证券研究部数据截至2022年12月31日资料来源Wind中信证券研究部数据截至2022年12月31日52风格分类及因子离散化模型I风格分类是风格轮动的基础II因子离散化模型兼顾直观性和可投资性6风格分类是风格轮动的基础风格因子分类一级因子英文名方向二级因子权重规模因子Size-总市值的对数1短期动量20天13动量因子Momentum-中期动量60天13长期动量120天1320日换手率13流动性因子Liquidity-60日换手率13120日换手率1330日波动率13波动率因子Volatility60日波动率13120日波动率13净利润增长率TTM14营业利润增长率TTM14成长因子Growth分析师预测净利润复合增长率14分析师预测营业收入复合增长率14PB13估值因子Value-PE13PS13ROE13盈利因子ProfitROA13一致预期ROE137资料来源Wind中信证券研究部因子离散化模型兼顾直观性和可投资性目标追求波动率解释度的同时兼顾直观性和可投资性提高模型的泛化效果迭代空间对各因子进行了基于分位数的分组划分每个因子的每个分组以哑变量形式体现在回归方程中在对模型进行求解的同时使用分析标的中个股的实际权重作为加权最小二乘法WLS的权重行业因子的选择上则采用中信一级行业分类特别需要指出的是通过因子离散化模型计算的因子收益率可以视作具有同一属性的某个投资组合的加权超额收益如在5分组下的SizeG1因子则代表市值居于后15的股票组合的超额收益这一概念将贯穿我们之后轮动策略构建的全过程因子离散化风险模型与常规模型的对比常规模型本模型应用场景截面排序前15100001风险收益来源更加直观风格因子因子a实际变量参数非参数2清晰的看到市场收益的驱动因素后1500001行业因子其他行业分类中信一级行业分类鲜明特色WLS以市值平方根WLS以组合中实际回归方法实际投资意义更强为权权重为权资料来源中信证券研究部83因子动量特征显著I以累计超额动量为轮动标准轮动效果明显II纯阿尔法动量因子表现优秀9以累计超额动量为轮动标准轮动效果明显轮动策略的一般框架因子离散化模型的因子收益率体现了每类因子在每个交易区间的超额收益不受其他因子的影响即所谓的纯因子收益因此可以较好地体现每类因子的表现我们把对行业和风格的选择转移到了因子层面本文的行业和风格轮动模型也可以视为因子择时的拓展基于动量效应的行业和风格择时策略是从因子本身的表现出发的我们认为外界因素对每个行业和风格的影响都已经体现在因子收益率之中在轮动效果的检测上我们参照单因子测试的流程将每个行业和风格组合作为投资的标的以它们过去二十日的累计超额收益率作为轮动指标进行分组回测资料来源中信证券研究部10累计因子收益率动量效应显著纯阿尔法反转效应显著行业动量分组表现风格动量分组表现纯Alpha反转动量分组表现G1G2G3G4G5G1G2G3G4G1G2G3G4400G5G6G7G8G5G6G7G83505007300400G9G10250620030054150200310010020501000000020150403202011272010020220100810201102212011081920120229201208302013031220130913201403262014092420151009201604122016101820170421201710252018050220181107201905162019111820200526202106042021120820171025201002022010081020110221201108192012022920120830201303122013091320140326201409242015040320151009201604122016101820170421201805022018110720190516201911182020052620201127202106042021120820130201201402072015020220100802201102012011080120120201201208012013080120140801201508032016020120160801201702032017080120180201201808012019020120190801202002032020080320210201202108022022020720100201资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部行业动量多空净值风格动量多空净值纯Alpha反转动量多空净值DrawDown右轴longshort左轴DrawDown右轴longshort左轴DrawDown右轴longshort左轴714145014506124512451251040401035103548308308253625620620244154151010122052050000000020170802201903152010020220100817201103072011090920120328201210112013042520131112201405262014120320150616201512252016070820170118201802082018082820190923202004092020102320210507202111172018020820100202201008172011030720110909201203282012101120130425201311122014052620141203201506162015122520160708201701182017080220180828201903152019092320200409202010232021050720211117201504032019111820100202201008102011022120110819201202292012083020130312201309132014032620140924201510092016041220161018201704212017102520180502201811072019051620200526202011272021060420211208资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部114把握红利低波收益注重风格轮动I低波动因子历史长期表现优异II红利策略侧重高质量与低估值公司III因子相关性分析IV红利低波组合构建12低波动因子历史长期表现优异我们以30日60日和120日波动率合成波动率因子并在中证全指样本空间中检测其因子表现回测区间为2010年1月1日至2023年5月15日可以看到其分组效果较为明显低波动率组别的表现优于高波动率组别在月度调仓的频率下其RankIC值达到924具有优异的选股效果波动率因子分组回测净值波动率因子多空净值G1G2G3G4G5DrawDown右轴longshort左轴300250300025020025002002000150150150010010010000500505000000000002021012920220729201807312015013020150430201507312015103020160129201604292016072920161031201701262017042820170731201710312018013120180427201807312018103120190131201904302019073120191031202001232020043020200731202010302021043020210730202110292022012820220429202210312023013120230428201501302015043020150731201510302016012920160429201607292016103120170126201704282017073120171031201801312018042720181031201901312019043020190731201910312020012320200430202007312020103020210129202104302021073020211029202201282022042920220729202210312023013120230428资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部13红利策略侧重高质量与低估值公司在当前中特估背景的加持下红利策略受到了投资者广泛的关注其投资逻辑主要为选取股息率相对较高的公司而这类公司往往也是具有稳定收入和行业地位社会需求度较大的成熟公司现金分红净利润股利支付率股利支付率股息率市值市值市盈率从股息率的计算公式来看高股息率公司带来的超额收益主要来自两个方面一是合理的估值可以看到股息率和市盈率成反比关系由下图也可知高股息率的公司往往估值较低因此投资于高股息公司获得的收益有一部分来源于低估值因子一直以来较为稳定的收益二是稳定的业绩支撑一般来说能够持续分红的公司都是赚钱能力较强的公司且具有较强的回馈股东意识因此能够得到投资者的认可同样参照上述的单因子检测方法对红利因子进行检测可以看到相较波动率因子而言红利因子的单调性更为显著整体RankIC为430尤其可以看到高股息在市场大幅下行时具有明显的抗跌能力甚至逆势走高红利因子分组回测净值红利因子多空净值G1G2G3G4G5高股息组合250250200200150150100100050050000000201507312015073120150130201504302015103020160129201604292016072920161031201701262017042820170731201710312018013120180427201807312018103120190131201904302019073120191031202001232020043020200731202010302021012920210430202107302021102920220128202204292022072920221031202301312023042820150130201504302015103020160129201604292016072920161031201701262017042820170731201710312018013120180427201807312018103120190131201904302019073120191031202001232020043020200731202010302021012920210430202107302021102920220128202204292022072920221031202301312023042814资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部因子相关性分析我们发现将波动率因子与其他风格因子一起回归时其波动率异象会消失即高波动组别的因子收益率高于低波动组别其原因在于波动率因子与其他经典的风格因子之间存在一定的相关性使得模型出现多重共线性波动率因子与流动性因子有较强的正相关性即低波动因子蕴含着低流动性的特征因此其收益中具有一部分流动性溢价此外从波动率因子与市值因子和估值因子的相关性也可以看出低波动的股票一般也是估值较低市值较大的股票而红利因子虽然与波动率因子同样可以获得较为稳定的收益但相关性不高说明二者的收益来源不同可以起到互补的作用从以上角度看经典的风格因子可以为红利波动风格带来额外的超额收益在这一背景下我们可以通过主动在红利低波因子暴露的基础上增加其他风格因子的暴露从而实现所谓的红利波动组合波动率因子与其他经典风格因子的平均相关性低波动组合收益拆解平均相关系数Size-012Momentum027Liquidity069Growth020Value044Profit-004红利因子-009资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部15红利低波组合构建我们按照以上的思路尝试构建两类组合第一类为原始组合即红利低波组合以波动率因子及红利因子作为选股标准每次选取前10的股票构建组合第二类为红利低波组合具体构建方式是在原始组合的基础上在每个调仓日选择风格表现最强的因子与红利低波因子复合再进行选股回测的区间为2015年1月1日至2023年5月15日换仓频率为月度手续费设为双边千3业绩基准选取为红利低波指数H30269CSI从结果上来看不论是原始组合还是红利低波组合整体上都有超越基准的表现自2015年以来二者的年化超额收益分别为507和707相比之下红利低波组合因为在每个调仓时点对较强风格进行了暴露因此整体表现强于原始组合不同组合的净值不同组合的超额收益红利低波组合原始组合红利低波指数原始组合超额收益红利低波组合超额收益300250250200200150150100100050000050000148951421892362833303774244715185656126597067538008478949419882016080420150202201504152015061920150825201511062016011220160323201605302016101820161221201703032017051120170718201709202017113020180205201804192018062720180830201811122019011720190329201906102019081320191024201912272020031120200520202007272020092920201210202102222021042820210707202109092021112320220127202204122022062120220825202211072023011120230323103510821129117612231270131713641411145815051552159916461693174017871834188119281975资料来源Wind中信证券研究部资料来源Wind中信证券研究部16总结股市场具有明显的行业和风格轮动特征单一风格难以长期超越基准把握好风格轮动是获取超额收益的关键1A2因子离散化模型兼顾直观性和可投资性3离散化模型下因子累计收益率的动量特征显著4不论是原始组合还是红利低波组合整体上都有超越基准的表现自15年以来二者的年化超额收益分别为507和707相比之下红利低波组合因为在每个调仓时点对较强风格进行了暴露因此整体表现强于原始组合风险因素因子失效模型失效历史数据不代表未来17感谢您的信任与支持THANKYOU王兆宇量化策略首席分析师赵文荣量化与配置首席分析师史周量化策略分析师执业证书编号S1010514080008执业证书编号S1010512070002执业证书编号S101052210000318免责声明证券研究报告2023年8月18日分析师声明主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明i本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法ii该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系一般性声明本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作中信证券股份有限公司及其全球的附属机构分支机构及联营机构仅就本研究报告免责条款而言不含CLSAgroupofcompanies统称为中信证券本研究报告对于收件人而言属高度机密只有收件人才能使用本研究报告并非意图发送发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送发布该研究报告的人员本研究报告仅为参考之用在任何地区均不应被视为买卖任何证券金融工具的要约或要约邀请中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况目标或需要不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略对于本报告中提及的任何证券或金融工具本报告的收件人须保持自身的独立判断并自行承担投资风险本报告所载资料的来源被认为是可靠的但中信证券不保证其准确性或完整性中信证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险可能不易变卖以及不适合所有投资者本报告所提及的证券或金融工具的价格价值及收益可跌可升过往的业绩并不能代表未来的表现本报告所载的资料观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断可以在不发出通知的情况下做出更改亦可因使用不同假设和标准采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域单位集团及其他附属机构的流动负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定但是分析师的薪酬可能与投行整体收入有关其中包括投资银行销售与交易业务若中信证券以外的金融机构发送本报告则由该金融机构为此发送行为承担全部责任该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议中信证券以及中信证券的各个高级职员董事和员工亦不为前述金融机构之客户因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任评级说明投资建议的评级标准评级说明买入相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20以上增持相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于520之间股票评级报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级另有说明的除外评级标准为报告发布日后6到12个月持有相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-105之间内的相对市场表现也即以报告发布日后的6到12个月内的公司股价或行业指数相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准其中A股市场以沪深300指数为基准新三板市场以三板成指针对协议转让标的卖出相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10以上或三板做市指数针对做市转让标的为基准香港市场以摩根士丹利中国指数为基准美国市场以纳斯达克综强于大市相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10以上合指数或标普500指数为基准韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准行业评级中性相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-1010之间弱于大市相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10以上19免责声明特别声明在法律许可的情况下中信证券可能1与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问投资银行或证券服务关系2参与或投资本报告所提到的公司的金融交易及或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易因此投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险本研究报告涉及具体公司的披露信息请访问httpsresearchciticsinfocomdisclosure法律主体声明本研究报告在中华人民共和国香港澳门台湾除外由中信证券股份有限公司受中国证券监督管理委员会监管经营证券业务许可证编号Z20374000分发本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发在中国香港由CLSALimited于中国香港注册成立的有限公司分发在中国台湾由CLSecuritiesTaiwanCoLtd分发在澳大利亚由CLSAAustraliaPtyLtd商业编号53139992331金融服务牌照编号350159分发在美国由CLSACLSAAmericasLLC除外分发在新加坡由CLSASingaporePteLtd公司注册编号198703750W分发在欧洲经济区由CLSAEuropeBV分发在英国由CLSAUK分发在印度由CLSAIndiaPrivateLimited分发地址8FDalamalHouseNarimanPointMumbai400021电话91-22-66505050传真91-22-22840271公司识别号U67120MH1994PLC083118在印度尼西亚由PTCLSASekuritasIndonesia分发在日本由CLSASecuritiesJapanCoLtd分发在韩国由CLSASecuritiesKoreaLtd分发在马来西亚由CLSASecuritiesMalaysiaSdnBhd分发在菲律宾由CLSAPhilippinesInc菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员分发在泰国由CLSASecuritiesThailandLimited分发针对不同司法管辖区的声明中国大陆根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务中国香港本研究报告由CLSALimited分发本研究报告在香港仅分发给专业投资者证券及期货条例香港法例第571章及其下颁布的任何规则界定的不得分发给零售投资者就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜CLSA客户应联系CLSALimited的罗鼎电话85226007233美国本研究报告由中信证券制作本研究报告在美国由CLSACLSAAmericasLLC除外仅向符合美国1934年证券交易法下15a-6规则界定且CLSAAmericasLLC提供服务的主要美国机构投资者分发对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书任何从中信证券与CLSA获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSAAmericasLLC在美国证券交易委员会注册的经纪交易商以及CLSA的附属公司新加坡本研究报告在新加坡由CLSASingaporePteLtd仅向新加坡财务顾问规例界定的机构投资者认可投资者及专业投资者分发就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜新加坡的报告收件人应联系CLSASingaporePteLtd地址80RafflesPlace18-01UOBPlaza1Singapore048624电话6564167888因您作为机构投资者认可投资者或专业投资者的身份就CLSASingaporePteLtd可能向您提供的任何财务顾问服务CLSASingaporePteLtd豁免遵守财务顾问法第110章财务顾问规例以及其下的相关通知和指引CLSA业务条款的新加坡附件中证券交易服务C部分所披露的某些要求MCIP085112021加拿大本研究报告由中信证券制作对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书英国本研究报告归属于营销文件其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制本研究报告在英国由CLSAUK分发且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士涉及到的任何投资活动仅针对此类人士若您不具备投资的专业经验请勿依赖本研究报告对于英国分析员编纂的研究资料其由CLSAUK制作并发布就英国的金融行业准则该资料被制作并意图作为实质性研究资料CLSAUK由英国金融行为管理局授权并接受其管理欧洲经济区本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSAEuropeBV分发澳大利亚CLSAAustraliaPtyLtdCAPL商业编号53139992331金融服务牌照编号350159受澳大利亚证券与投资委员会监管且为澳大利亚证券交易所及CHI-X的市场参与主体本研究报告在澳大利亚由CAPL仅向批发客户发布及分发本研究报告未考虑收件人的具体投资目标财务状况或特定需求未经CAPL事先书面同意本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方本段所称的批发客户适用于公司法2001第761G条的规定CAPL研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的ASXAllOrdinaries指数成分股离岸市场上市证券未上市发行人及投资产品CAPL寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司印度CLSAIndiaPrivateLimited成立于1994年11月为全球机构投资者养老基金和企业提供股票经纪服务印度证券交易委员会注册编号INZ000001735研究服务印度证券交易委员会注册编号INH000001113和商人银行服务印度证券交易委员会注册编号INM000010619CLSA及其关联方可能持有标的公司的债务此外CLSA及其关联方在过去12个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和或非证券相关服务的报酬如需了解CLSAIndia关联方的更多详情请联系Compliance-Indiaclsacom未经中信证券事先书面授权任何人不得以任何目的复制发送或销售本报告中信证券2023版权所有保留一切权利20