何 康S0570520080004 研究员
SFC No. BRB318
王晨宇 S0570522010001 研究员
陈 伟 S0570121070169 联系人
报告发布时间：2022年4月11日
4月因子观点：多维视角看好估值、波动率、换手率、反转因子
综合内生变量、外生变量、因子周期与日历效应等视角，4月看好估值以及波动率、换手率、反转等量价类因子。内生变量视角短期看好换手率、反转、估值、波动率因子，不看好财务质量、Beta、技术因子。外生变量视角看好估值、反转、换手率、波动率因子，不看好小市值因子。因子周期视角中期看好估值、小市值、反转、技术因子，长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率因子。日历效应4月看好波动率、换手率、财务质量因子。
多重逻辑看好估值因子，估值与动量结合是可行思路
结合本文判断，短期内生、外生等多重逻辑均相对看好估值因子。参考华泰金工发布的报告《价值策略表现分析与结合动量的优化》（2021.8.13）中的分析结论，结合动量因子能够对价值策略起到较好的增强效果。本文在中证800和中证1000等不同市值风格的指数成分股票池中对策略进行跟踪，策略均表现出理想的风险调整收益与回撤控制水平，相对基准胜率较高。今年以来，中证800内的价值动量策略取得7.85%的超额收益，中证1000内的策略取得9.48%的超额收益。在价值风格利好的场景下，策略能够提供一定的参考价值。
内生变量视角：短期看好换手率、反转、估值、波动率
内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现，因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。内生变量对大类风格因子4月表现预测结果如下：整体看好换手率、反转、估值、波动率因子，不看好财务质量、Beta、技术因子。其中，估值因子在三个指标上均具有一定优势，其中因子动量较为突出；反转和换手率因子离散度占优，被忽视程度可能较高；波动率和换手率因子的拥挤度均较低，交易相对不拥挤。
外生变量视角：短期看好估值、反转、换手率、波动率
外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。外生变量对大类风格因子4月Rank IC预测结果如下：估值、反转、换手率、波动率因子Rank IC预测值超过10%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看好小市值因子未来一个月的表现，该因子表现可能受宏观环境制约。
因子周期视角：中期看好估值、小市值、反转、技术因子
因子周期视角下，库兹涅茨周期仍处于上行区间但接近顶部，预计经济短期维持趋势向上的环境，但即将迎来拐点；朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟第二象限的末端，长期建议配置小市值、反转、技术因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。结合因子周期拟合的结果，估值、小市值、反转、技术因子处于上行轨道，未来可能维持强势。综合来看，中期看好估值、小市值、反转、技术因子，长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率因子。
风险提示：风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。
四月因子观点：看好估值、波动率、换手率、反转因子
综合内生变量、外生变量、因子周期与日历效应等视角，4月看好估值、波动率、换手率、反转因子。内生变量视角短期看好换手率、反转、估值、波动率因子，不看好财务质量、Beta、技术因子。外生变量视角看好估值、反转、换手率、波动率因子，不看好小市值因子。因子周期视角中期看好估值、小市值、反转、技术因子，长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率因子。日历效应4月看好波动率、换手率、财务质量因子。
内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现，因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。内生变量对大类风格因子4月表现预测结果如下：整体看好换手率、反转、估值、波动率因子，不看好财务质量、Beta、技术因子。其中，估值因子在三个指标上均具有一定优势，其中因子动量较为突出；反转和换手率因子离散度占优，被忽视程度可能较高；波动率和换手率因子的拥挤度均较低，交易相对不拥挤。
外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。外生变量对大类风格因子4月Rank IC预测结果如下：估值、反转、换手率、波动率因子Rank IC预测值超过10%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看好小市值因子未来一个月的表现，该因子表现可能受宏观环境制约。
因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格配置，自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势。库兹涅茨周期仍处于上行区间但接近顶部，预计经济短期维持趋势向上的环境，但即将迎来拐点；朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟第二象限的末端，即将进入第三象限，长期建议配置小市值、反转、技术因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。综合来看，预测未来一年小市值、反转、技术、波动率、换手率因子有效。结合因子周期拟合的结果，估值、小市值、反转、技术因子处于上行轨道；盈利、财务质量因子已经处于下行周期末端；成长因子从底部进入回升阶段；波动率、换手率因子上行趋缓，可能接近顶部；Beta因子由顶部进入下行区间。
进一步观察各风格因子在各自然月份胜率，根据历史经验，4月波动率、换手率、Beta因子Rank IC为正概率较高；财务质量、反转、换手率因子收益率为正概率较高。通过加总的方式综合来看，波动率、换手率、财务质量因子4月相对较优，小市值因子胜率较低。
基于低估值策略的增强思路：价值动量选股
结合本文的判断，短期来看内生、外生等多重逻辑均较为看好估值因子。参考华泰金工在2021年8月13日发布的报告《价值策略表现分析与结合动量的优化》中的分析结论，动量指标与价值指标呈现较低的负相关性，对基于估值因子的多因子策略具有良好的适应性，而实证显示引入动量因子有效提升了价值组合的收益能力；另一方面，两者的对冲效应也降低了组合的整体回撤风险。综合来看，结合动量因子能够对价值策略起到较好的增强效果。报告给出了如下的策略构建思路：
原策略中，我们以中证800成分股票池作为样本空间，按照月频进行调仓。根据回测结果，策略今年以来表现良好，对基准指数有较明显的增强。其结果如下：
可以看到，策略相对基准中证800指数有明显且较稳定的增强，年度胜率较高。尽管组合的波动率有所升高，但在风险调整收益上提升显著；同时，组合的最大回撤水平明显低于基准指数。2022年以来截至4月8日，策略相对中证800指数拥有7.85%的超额收益。
进一步的，策略在小市值风格的样本空间中同样适用。我们基于相同的选股方法，在中证1000成分股票池中进行回测，起始日期选定2014.12.31（晚于指数发布日期）。其回测结果如下：
同样的，策略在中证1000指数成分股票池中同样效果明显，拥有明显优于基准指数的收益水平和风险调整收益，其回撤控制效果也同样存在。2022年以来截至4月8日，策略相对中证1000指数拥有9.48%的超额收益。
整体来看，上述估值与动量因子结合的策略拥有收益与回撤控制的双重优势，表现出相对较好的稳定性，同时对于不同市值风格的股票池也具有较好的适应性。在价值风格整体走强的场合下，该策略可以提供一定的参考价值。
因子表现回顾
3月大类风格因子表现
大类风格因子3月在全A股票池的Rank IC值和因子收益率如下图所示。估值、小市值和波动率因子表现良好，Rank IC均超过10%；Beta因子的Rank IC和因子收益率均呈现正向。成长、盈利、财务质量、反转、换手率、技术等其余因子均出现回撤。
近1年大类风格因子表现
我们对大类风格因子近12个月的Rank IC值做累加，得到各月累计Rank IC值，如下图所示。总的来看，小市值、反转、波动率、换手率因子近1年整体表现良好，其中小市值因子近几个月表现尤为强势；估值因子从2021年12月开始表现较为出色。技术因子2021年下半年表现相对较好，但2022年以来表现不佳。成长、Beta、盈利、财务质量等因子近一年来表现不佳。
近1年细分因子表现
计算34个细分因子3月Rank IC值，以及近12个月的月频Rank IC值。将近12个月Rank IC的均值除以标准差，得到近1年IC_IR。近期细分因子表现如下图所示。
因子表现计算方法
因子T月表现的计算方法可以简要描述为：
1. 以T-1月最后一个交易日为截面期，以全A股为股票池，计算附录一中10大类共34个细分因子值。对每一大类风格因子内部各细分因子做去极值、标准化预处理及因子方向调整，再等权合成，得到截面期大类风格因子值。
2. 计算T月股票池内个股区间收益。
3. 对大类风格因子或细分因子做去极值、标准化和行业市值中性化预处理，计算T-1月预处理后因子与T月个股区间收益的Spearman秩相关系数，即T月因子Rank IC值。
4. 对大类风格因子值、个股总市值做去极值和标准化预处理，以T-1月预处理后大类风格因子值、预处理后个股总市值、中信一级行业哑变量为自变量，以T月个股区间收益为因变量，以流通市值平方根为权重，做加权线性回归，大类风格因子值对应的回归系数即为T月大类风格因子收益率。
详细计算方法请参见附录二。
内生变量视角
内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现。因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值，高因子离散度反映因子被过度忽视，低因子离散度反映因子被过度投资；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。一般看好高因子动量、高因子离散度、低因子拥挤度因子短期表现，三项指标在截面和时序上均有预测效果。
内生变量综合预测结果
基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，分别从截面和时序角度，对大类风格因子4月的表现进行打分预测，综合预测结果如下表所示。总体来看，看好换手率、反转、估值、波动率因子，不看好财务质量、Beta、技术因子。其中，估值因子在三个指标上均具有一定优势，其中因子动量较为突出；反转和换手率因子离散度占优，被忽视程度可能较高；波动率和换手率因子的拥挤度均较低，交易相对不拥挤。
综合预测得分是以下6项细分指标的均值：
1. 归一化截面因子动量；
2. 因子动量历史分位数；
3. 归一化截面因子离散度；
4. 因子离散度历史分位数；
5. 1－归一化截面因子拥挤度；
6. 1－因子拥挤度历史分位数。
其中，归一化采用min-max归一化，根据截面上各类因子相应指标最小值和最大值，将其缩放至[0, 1]范围内；历史分位数取每个因子最新月末截面期相应指标，在其历史上（自2007年1月末截面期开始）所处分位数，本身在[0, 1]范围内；因子拥挤度为反向指标，故用1减去相应指标。
因子动量
定义因子动量为因子在过去12个月末截面期的21日Rank IC均值。从截面角度看，小市值、波动率、反转、估值因子动量较强，成长、盈利、财务质量因子动量较弱。从时序角度看，估值因子动量处于历史高位，超过2007年以来的80%分位数水平；财务质量和技术因子动量处于历史低位，在2007年以来的20%分位数水平附近。
因子离散度
因子离散度计算方式为：
1. 在月末截面期，取每个中信一级行业因子值排名前20%个股的因子值中位数，以及因子值排名后20%个股的因子值中位数，两者求差值；
2. 30个行业的差值求平均值，得到当前截面期该因子离散度原始值；
3. 对当前截面期因子离散度原始值做标准化，计算其在过去72个月末截面期的Z分数。
从截面角度看，反转和换手率率因子离散度相对较高，Beta因子离散度相对较低。从时序角度看，反转、换手率离散度同样处于历史高位，超过2007年以来的90%分位数水平，处于相对被忽视状态；财务质量、技术因子离散度处于历史低位，低于2007年以来20%以下分位数水平，可能处于过度投资状态。
因子拥挤度
因子拥挤度计算方式为：
1. 在每个月末截面期，分别计算个股a）过去63个交易日的日度涨跌幅标准差作为波动率指标，b）过去63个交易日的日均换手率作为换手率指标，c）过去63个交易日个股收益与万得全A收益线性回归的回归系数作为Beta指标；
2. 取各个中信一级行业因子值排名前20%个股的波动率/换手率/Beta均值，以及因子值排名后20%个股的波动率/换手率/Beta均值，两者求比值；
3. 对波动率、换手率、Beta的三个比值求均值，得到当前截面期该因子拥挤度。
从截面角度看，小市值和Beta因子拥挤度相对较高，波动率和换手率因子拥挤度相对较低。从时序角度看，Beta和技术因子拥挤度处于2007年以来最高水平，可能处于交易拥挤状态；盈利、财务质量和技术因子拥挤度低于2007年以来的20%以下的历史分位数水平，交易相对不拥挤。
外生变量视角
外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。以下分别展示最新一期预测方法及预测结果。
外生变量选取
选取6项市场指标和13项宏观指标作为外生变量。选择沪深300和中证500月涨跌幅、月波动率及月均换手率，用于表征市场行情的变化。从国民经济核算、工业、价格指数、银行与货币、利率与汇率5个方面，选择较常用的13项宏观指标。
时间序列回归模型的一个重要前提是自变量为平稳时间序列，而大部分宏观指标和市场指标在时间序列上的分布非平稳，不符合预测模型对自变量的假设，因此我们针对不同的外生变量，进行一定差分处理或计算变化率，使得外生变量在单位根检验下均为平稳时间序列。另外，部分宏观变量数据发布具有滞后性，我们在建模时将这部分宏观数据按其实际发布时间滞后使用。例如，T-1月的M1同比数据通常在T月中旬公布，因此我们在T月末建模时用到的是T-1月的M1同比数据。
下表展示具体19项外生变量及其所属类别和变量处理方法。为了更清楚地展示部分宏观变量的滞后期，我们以T月末为截面期，最右列为外生变量能取到的最新数据时间。
外生变量预测方法
参考Hua，Kantsyrev和Qian于2012年发表论文Factor-Timing Model，使用外生变量预测大类风格因子Rank IC值。首先使用条件期望模型和AIC准则，在T-1月最后一个交易日，对每个大类风格因子筛选出可能影响因子Rank IC值的条件变量；其次将大类风格因子与筛选出的条件变量做线性回归，预测T月的因子Rank IC值。
条件期望模型
假设单个风格因子Rank IC时序向量Y与外生变量时序向量X的联合分布服从多元正态分布，即：
则在给定X＝x的情况下，Y的条件分布仍为正态分布，条件数学期望和条件方差分别为：
其中E(Y|X=x)称为Y关于X的回归，它是x的线性函数。
AIC和AICc准则
使用AIC赤池信息量准则衡量统计模型拟合优良性。相比其它模型评价指标，AIC的优势在于兼顾模型简洁性和准确性。在进行多个模型比较和选择时，通常选择AIC最小的模型。
基于条件期望模型的AIC计算公式如下：
其中T为样本窗口长度，N为风格因子数量（这里固定为1），K为外生变量数量。
当样本数量较小时，基于AIC的方法可能会产生模型过拟合问题。为避免此问题，研究者提出AICc指标，在AIC上添加小样本误差修正量。基于条件期望模型的AICc计算公式如下：
外生变量筛选流程
样本区间内筛选外生变量流程如下图所示，具体步骤为：
1. 最优外生变量集合S0初始为空集，AICc初始值AICc0＝T·log(|ΣXX|)；
2. 遍历不在Si中的每个外生变量k，计算将k加入到集合Si后模型AICc值，取最小值AICcmin；
3. 若AICcmin小于AICci，则转向第4步；否则筛选结束，集合Si为最优外生变量集合；
将AICcmin对应的外生变量k加入Si，即Si+1＝Si∪{k}，AICci+1为基于外生变量集合Si+1计算得到的AICc，并转至第2步。
回归预测模型构建
对于每个大类风格因子，取样本区间为过去72个月，分三步预测未来一个月Rank IC值：
1. 使用AICc在样本区间内筛选出对因子Rank IC值具有解释能力的外生变量；
2. 将筛选出来的全部外生变量纳入回归模型，在样本区间内构造因子Rank IC值序列关于外生变量的多元线性回归模型；
将最新一期的外生变量代入回归模型，得到未来一个月的因子Rank IC预测值。
外生变量预测结果
外生变量对大类风格因子4月Rank IC预测结果如下图所示。估值、反转、换手率、波动率因子Rank IC预测值超过10%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看好小市值因子未来一个月的表现，该因子表现可能受宏观环境制约。
因子预测结果解读
下面展示各个大类风格因子Rank IC预测值，以及进入回归模型的外生变量对预测结果的贡献情况，贡献度定义为自变量与回归系数的乘积。
下面尝试对预测Rank IC绝对值超过10%的风格因子进行解读。在构建回归模型前，我们对部分外生变量进行了差分处理或计算变化率，在解读预测结果时，我们应关注这些外生变量取值的边际变化，而非变量值本身。
1． 估值因子：Rank IC预测值为13.7%。沪深300当月波动率变化率较前值下降8.19pct，为Rank IC预测值提供7.5%的正向贡献，是影响该因子Rank IC预测值的主要因素；此外回归模型截距项为6.2%，表明因子存在长期正收益。
2． 反转因子：Rank IC预测值为15.4%。回归模型截距项为7.5%，长期看反转因子存在正收益。M1同比较前值提升11.50pct，为Rank IC预测值提供7.2%的正向贡献。
3． 波动率因子：Rank IC预测值为13.9%。回归模型截距项为8.9%，长期看波动率因子存在正收益。沪深300当月波动率变化率较前值提升8.19pct，为Rank IC预测值提供9.7%的正向贡献；中证500月涨跌幅较前值下降11.74pct，为Rank IC预测值提供4.7%的负向贡献。
4． 换手率因子：Rank IC预测值为15.3%，其中回归模型截距项为8.8%，表明换手率因子长期存在正收益；沪深300当月波动率变化率较前值提升8.19pct，为Rank IC预测值提供10.6%的正向贡献；中证500月涨跌幅较前值下降11.74pct，为Rank IC预测值提供4.1%的负向贡献。
另外，小市值因子的外生变量预测值为-0.6%，4月因子表现可能不佳；Beta因子Rank IC本期预测值为0.3%，预期表现相对平庸。
因子周期视角
因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格因子表现预测。预测分为两部分：自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势；自下而上对风格因子去趋势累计收益率进行三周期回归拟合，外推因子未来表现的边际变化。与前述内生变量、外生变量视角不同，因子周期视角侧重于对因子中长期表现的预测。
自上而下预测整体趋势：因子投资时钟
对因子周期的研究发现，大部分因子的中长期走势与经济形势挂钩，影响较为明显的两个因素是经济增长和流动性，前者可使用库兹涅茨周期刻画，后者可使用朱格拉周期辅助判断。我们借助这两个变量将经济环境分为四种情况，不同经济周期下因子表现分类如下图所示，称之为因子投资时钟。因子投资时钟的详细构建方法请参考华泰金工研究报告《周期视角下的因子投资时钟》（20181011）。
在不同资产类别中，商品是靠近实体经济的一种资产，商品价格长周期上的波动在一定程度上反映了实体经济的总需求，因此可借助商品识别经济的中长期波动。CRB综合现货指数三周期分解结果如下图所示，库兹涅茨周期仍处于上行区间但接近顶部，预计经济短期维持趋势向上的环境，但即将迎来拐点；朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟第二象限的末端，即将进入第三象限，长期建议配置小市值、反转、技术因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。综合来看，预测未来一年小市值、反转、技术、波动率、换手率因子有效。
自下而上预测边际变化：因子周期回归拟合
下面展示各个大类风格因子三周期回归拟合结果。三周期回归拟合详细方法请参考华泰金工研究报告《因子收益率的周期性研究初探》（20180605）。图中红线为去趋势后因子累计收益率，灰线为回归拟合曲线，灰线相对红线的延伸部分为因子未来一年表现边际变化情况预测。综合来看，估值、小市值、反转、技术因子处于上行轨道；盈利、财务质量因子已经处于下行周期末端；成长因子从底部进入回升阶段；波动率、换手率因子上行趋缓，可能接近顶部；Beta因子由顶部进入下行区间。
风险提示
风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。 金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。
附录：
所有细分因子计算方法
上表第四列因子方向解释：取值为1代表因子值越大越好，-1代表因子值越小越好。当采用等权法合成风格因子时，需将因子值乘以因子方向之后再相加。
风格因子合成、Rank IC值、因子收益率计算方法
我们以某一截面期T估值类风格因子的合成为例，具体说明风格因子合成过程：
1. 因子原始值计算：设第T期指定股票池（全A股）内共存在N只股票，首先根据附录一表格计算细分因子EP、BP、SP、股息率在第T期的值，均为N×1维向量；
2. 因子的行业与市值中性化处理：用OLS线性回归拟合
取上述回归方程的残差向量替代原始计算的因子值作为第T期因子X的新值，仍记为，这里的X指代EP、BP、SP、股息率等细分因子（特别地，若因子X为‘对数总市值’因子，则它只对行业哑变量回归，亦即对该因子只进行行业中性化处理）；
3. 因子去极值、标准化：
4. 风格因子合成与Rank IC计算：将属于估值类的四个细分因子值（经过以上所有处理之后）乘以各自的因子方向（1或-1）之后直接等权相加，就得到了估值风格因子的值，与个股下期收益率向量计算Spearman秩相关系数，即得到估值风格因子的Rank IC值；
5. 细分因子的Rank IC值即用第2步处理结束后得到的因子值乘以因子方向（1或-1）再与个股下期收益率向量计算Spearman秩相关系数。
6. 将T期因子值与T+1期个股收益率进行线性回归，得到的回归系数即为因子收益率。
回归模型为：
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