隐含波动率与股市走势的关系 [page::4][page::6]

• 期权隐含波动率（隐波）与股市呈显著负相关，隐波下降通常预示牛市启动。

- 以2016年2月29日-2017年4月28日为例，隐波与中证全指走势高度对应，隐波下降伴随股市上涨，体现隐波具一定前瞻性。

近期市场隐波和凸性特征分析 [page::6][page::7]

• 最近隐波从历史高位逐步回落，中证全指持续走强，市场进入降波周期。

- 市值对流动性函数显示市场在9月30日前为凹性市场，之后转为凸性市场，凸性牛市特征明显。

降波稳健因子构建 [page::8]

• 组合质量、低波及长期动量三个核心因子构成降波稳健因子（DIVS）。

- 质量因子由杠杆、盈利能力、投资质量等五个子因子合成，低波因子取残余波动率负值，长期动量对应长端反转负值。

• 复合因子公式为：DIVS=0.5×QUALITY+0.3×LOWVOL+0.2×LTMOM，兼顾稳健性与成长潜力。

降波稳健策略绩效表现 [page::9][page::10]

| 回测周期 | 绝对收益 | 超额收益 | 信息比率 | 超额最大回撤 | 交易天数 |
|----------------------|---------|---------|---------|------------|---------|
| 2017/07/21-2017/11/03 | 10.66% | 5.44% | 3.83 | -1.61% | 71 |
| 2018/11/02-2019/01/25 | 1.16% | 3.00% | 3.71 | -1.18% | 59 |
| 2024/02/19-2024/03/12 | 10.12% | 2.04% | 3.76 | -2.40% | 17 |

• 策略选股个数为因子得分前10%，采用等权重，周调仓，基准为中证全指。

- 手续费假设为双边千分之三。

反转高波因子近期表现 [page::10]

• 高波短期反转合成的反转高波因子在今年降波周期的17个交易日内实现了14.18%的超额收益，表现优异。

报告深度分析报告——《凸性降波牛市下的选股策略》

---

1. 元数据与报告概览

报告信息

• 标题：《凸性降波牛市下的选股策略》

- 发布机构：国联证券研究所（以下简称国联证券）

• 发布日期：2024年10月（根据相关周报时间）

- 分析师：陆豪，康作宁（均持有中国证券业协会证券投资咨询执业资格）

• 研究主题：基于期权隐含波动率变化（隐波）和市场凸性特征，提出了针对降波周期（隐波持续下降）牛市环境下的复合选股策略。

报告核心观点

• 期权隐含波动率的持续下降通常预示股市的上涨阶段，近期市场呈现出“凸性牛市”特征，伴随隐波逐步下降。

- 基于质量因子、低波动因子和长期动量因子构建了降波稳健策略（简称DIVS），在历史多个降波周期回测中表现稳定，超额收益与风险调整后表现均优异，信息比率平均达到3.76。

• 除此之外，反转高波因子在近期降波周期也表现出色，短期内实现了14.18%的超额收益。

简言之，作者的关键传达为：通过智能组合质量、低波和动量因子，投资者能在隐波下降、牛市凸显的环境中获取稳健回报，并规避风险[page::0][page::1][page::2]。

---

2. 逐节深入解读

2.1 历史隐波特征与股市表现（章节1）

关键论点：

• 期权隐含波动率（隐波）是一种基于期权价格推导出的未来市场波动预期指标，通常与市场风险情绪密切相关。

- 历史多个牛市周期的观察显示，隐波下降一般与股市价位上行相伴，体现了市场从恐慌转向乐观与稳定。

• 具体选取上证50ETF隐含波动率与中证全指走势，分析2015年至2024年多个关键牛市期间的数据。

逻辑与支撑：

• 隐波下降反映投资者对未来大幅波动的担忧降低，保护性期权需求减少，对应期权价格下降。

- 股市牛市初期伴随情绪提升，风险溢价降低，股价因而上涨。隐波的变化往往具有一定的前瞻性，即隐波下降一般稍早于市场实际涨势。

• 结合图表1-10，回顾2015-2019年及2024年几个降波及牛市周期，均展示隐波先走降潮后中证指数上行的清晰轨迹。

关键数据与趋势：

• 例如2016年2月29日至2017年4月28日周期，隐波从38.90降至低点，牛市伴随中证全指从低点回升约20%以上，验证隐波的预示作用。

- 2024年10月近期待观察的隐波也呈下降趋势，随着市场情绪趋稳，中证指数连续走高。

图表分析：

• 表4和表5等系列图表均通过日K线及移动平均线，突出隐波和中证指数间的负相关性。

- 图11展示了2024年隐波的近期变化，尖峰后显著下滑，支撑未来牛市预期。

结论：隐波是衡量市场情绪及未来涨跌风险的重要指标，隐波下降定义的“降波周期”往往伴随股价上涨的牛市阶段[page::4][page::5][page::6]。

---

2.2 近期市场特征与凸性牛市定义（章节1.3）

关键论点：

• 研究提出“凸性牛市”概念，通过“市值对流动性函数”来量化市场的凸凹性。

- 凹性市场表现为单位流动性贡献的市值较高，换言之，较低成交额即可推动较大市值提升；凸性则反之。

逻辑与推断：

• 现实中，市场在不同阶段的流动性对市值影响不同，凸凹性反映了市场资金对股票价格的敏感度差异。

- 2024年9月30日前，市场表现出凹性，即成交金额较少即可支撑市值上扬，说明资金推升效果明显。

• 9月30日后市场转为凸性，需更大成交量市值才显著上升，暗示资金趋势显著变缓。

关键数据及趋势：

• 图表12描绘了成交金额（万亿元）与总市值（万亿元）间的非线性关系，9月30日起曲线形态由凹向凸转换明显。

- 图表13显示成交量及市值变化，9月下旬成交和市值双双提升，10月8日为极值后趋稳回落。

结论：近期市场由凹性转向凸性牛市特征，反映资金流动与市值响应机制有所调整，形成特定市场结构，有助于后续选股策略设计[page::7]。

---

2.3 凸性降波牛市下的选股策略设计（章节2.1）

策略构建：

• 根据Barra CNE6因子库，初步筛选三个组合方案：

1. 高波+短期反转
2. 低波+短期动量
3. 质量+低波+长期动量

• 最终选取质量+低波+长期动量因子构成复合降波稳健因子（DIVS），定义如下：

\[
DIVS = 0.5 \times QUALITY + 0.3 \times LOWVOL + 0.2 \times LTMOM
\]

其中，

• QUALITY由杠杆（LEVERAGE）、盈利变动率（EARVAR）、盈利质量（EARNQLTY）、盈利能力（PROFIT）、投资质量（INVSQLTY）五个二级因子综合构成。

- LOWVOL为残余波动率（RESVOL）的负值，体现低波动性股票特征。

• LTMOM为长期反转因子（LTREVRSL）的负值，代表长期动量。

策略逻辑：

• 质量因子的加权强调财务稳健性、盈利稳定增长，确保选出具备基本面优势的个股。

- 低波因子降低了组合整体风险暴露，平滑波动。

• 长期动量因子捕捉阶段性持续上涨的趋势股，增强组合收益潜力。

结合隐波下降与市场趋稳的牛市环境（凸性市场），策略兼顾防御性和进攻性，适配资金结构变化带来的风险收益特征，追求优异的风险调整后收益。

本因子组合旨在利用降波周期特征捕捉稳健增长机会，注重安全边际，降低换手率和交易成本[page::8]。

---

2.4 策略绩效表现回测（章节2.2-2.3）

回测基本参数

• 回测区间：2017年7月21日-2017年11月3日，2018年11月2日-2019年1月25日，2024年2月19日-2024年3月12日

- 调仓频率：周频

• 手续费：双边千分之三

- 选股规模：每次选因子得分前10%股票

• 权重：等权分配

- 基准：中证全指

策略表现概览

• 三个周期内均实现在基准之上的超额收益，且表现稳定。

- 信息比率处于较高水平，最低3.71，最高3.83，显示回报稳定性优异。

• 最大回撤控制在-2.40%以内，表明策略抗风险能力良好。

- 绝对收益分别为10.66%、1.16%和10.12%，超额收益分别达到5.44%、3.00%和2.04%。

具体图表解读

• 图表14-16呈现净值曲线显示，降波稳健策略（红线）持续跑赢基准中证全指（蓝线），超额累计收益（灰色面积）平稳爬升。

- 图表17以统计表形式清晰展示了三期绩效指标，超额收益稳定，回撤有限，交易天数较低，符合低波动性风格。

反转高波因子回测

• 反转高波因子（高波+短期反转）在2024年2-3月的短期降波周期中未经充分回测，仅17个交易日，已实现超额收益14.18%，表现抢眼。

- 图表18净值曲线单边快速上扬，超额累计收益远超基准。

结论：降波稳健策略有效兼顾收益与风险，在多个降波牛市周期表现稳健，反转高波因子短期内表现突出但需要更长期验证[page::9][page::10]。

---

2.5 风险提示（章节3）

• 量化模型可能失效，模型假设及因子效力非恒定。

- 仅供参考不构成投资建议，投资者须结合自身风险偏好判断。

• 市场波动性和不确定性风险存在。

- 过去表现不保证未来收益，谨慎对待数据推断和策略应用。

报告显著提示模型适用范围及风险决策责任转移，符合法规要求，具备标准谨慎声明[page::11]。

---

3. 图表深度解读

3.1 历史隐波与指数价格关系图（图表1-10）

• 图表1、3、5、7、9为期权隐含波动率的K线图，红色标记出隐波的峰谷变化，整体表现为周期性峰值随后长周期下降。

- 图表2、4、6、8、10对应中证全指K线图，红色线标示下降、上涨趋势段。

• 日期对应关系明确，周期初期隐波高企，随后逐步下降，指数相应展开上涨趋势。

- 视觉证实隐波走势领先于价格走势，验证了报告的隐波预测市场逻辑。

3.2 市值-流动性函数（图表12）

• X轴为成交金额，Y轴为总市值，散点分布近似S型曲线

- 凹性阶段表现为较低成交金额即可对应高市值，凸性阶段则变得不明显，线性关系趋于平缓。

• 指标动态反映市场资金效率状态变动。

3.3 市值与流动性时间序列（图表13）

• 蓝线（成交金额），红线（市值）变化幅度及波动关系，标注框显示初升高阶段和后期趋稳阶段。

- 反映市场整体资金活跃度和市值变动的阶段性特征，与凸性市场概念呼应。

3.4 选股策略绩效图（图表14-16及18）

• 不同时间周期中，选股策略净值曲线稳定高于基准，中间用灰色填充表示超额收益累积。

- 图表18反转高波策略净值涨幅更快，显示短期有效性。

---

4. 估值分析

报告未专门提供传统企业估值方法如市盈率、多因子DCF等估值分析，着重于基于因子模型与回测的数据驱动选股策略构建和绩效表现。核心估值的“隐含”基础是定价者对期权隐含波动率的敏感度反映。这种偏金融工程的量化视角体现了报告的特色。

---

5. 风险因素评估总结

报告明确量化模型存在失效风险：

• 因子有效期有限，市场结构不同导致策略可能不适用。

- 信息与历史数据均不能保证未来一致。

• 强调投资者结合个人风险偏好与策略谨慎使用。

- 未包含具体缓解策略，但提醒决策自主与风险控制。

---

6. 批判性视角与细微差别分析

• 报告明确“降波稳健因子”三因子权重合理，凸显质量因子权重大于低波与长期动量，体现对公司基本面的重视，体现量化研究的扎实基础。

- 报告对短期反转高波因子表现持谨慎态度，认识到其短期超额收益极具诱惑但需进一步回测验证。

• 图表中虽有多阶段阴阳不一、动荡反复，隐波与市场走势偶有滞后与非完美负相关，提示投资者不应盲目依赖单一指标。

- 市值对流动性凸凹性变化较细微，变动区间较短，未来持续性有待观察。

• 报告关注流动性维度较新颖，细化了牛市内在结构特征，值得未来深入拓展。

- 尽管回测表现出众，但回测区间及选股仅覆盖部分市场阶段，策略外推风险不可忽视。

---

7. 结论性综合总结

《凸性降波牛市下的选股策略》报告以严谨的量化研究为基础，深入分析了期权隐含波动率与股市牛市间的历史共振规律，特别聚焦于隐波下降的“降波周期”对市场情绪与资金结构的影响。市场凸性由市值对流动性函数度量，揭示股票市场短期内资金效率和价格传导机制的变迁。

基于此，报告创新性地设计了以质量、残余波动率（低波）和长期动量为核心的复合选股因子DIVS，通过历史多个降波牛市样本进行周频回测，证实策略表现稳定，风险调整收益显著优于市场基准，中长期优质蓝筹的防守性和持续向上潜力得到高效整合。此外，短期内的反转高波因子策略展示了较高的超额回报可能，提示动态调整策略体系的潜力。

多张精致图表形象反映隐波历史路径、中证全指表现、市场凸凹性及策略表现，数据与图权证实了论述的科学性和实证性。

报告同时对量化模型失效风险保持警觉，充分告知投资者自主判断、风险管控的重要性，体现专业严谨的研究态度。

综上，报告定位于复杂牛市结构中的“降波”选股策略开发，提供了富有洞察力且实操性强的投资方法论，对于量化投资者和风险偏好稳健的机构投资者具有较高的参考价值和应用指导意义[page::2][page::3][page::8][page::9][page::10][page::11]。

---

参考附图示例

• 图表11：近期期权隐含波动率走势图

• 图表12：中证全指市值对流动性函数

• 图表14：2017年降波稳健策略绩效

• 图表18：反转高波策略绩效表现（2024年）

---

（全文完）

报告