不同大盘指数的收益与风险对比 [page::3]

| 指数名称 | 年化收益率 | 年化波动率 |
|---------|------------|------------|
| 上证50 | 7.46% | 24.48% |
| 沪深300 | 7.24% | 23.97% |
| 中证500 | 10.41% | 27.87% |
| 创业板指| 14.38% | 32.90% |

• 小市值指数波动率及预期收益普遍高于大市值指数。

- 市场环境影响波动率，大牛市、熊市中波动率显著高于震荡市。[page::3][page::4]

基于收益波动率时序排名的大盘指数轮动策略表现 [page::5][page::6]

| 统计量 | 上证50 | 沪深300 | 中证500 | 创业板指 | 轮动策略 |
|-----------|--------|---------|---------|----------|----------|
| 年化收益率 | 3.48% | 2.00% | 3.06% | 6.26% | 17.32% |
| 年化波动率 | 24.46% | 23.86% | 27.80% | 32.55% | 28.68% |
| 夏普比率 | 0.268 | 0.206 | 0.253 | 0.357 | 0.722 |
| 最大回撤 | 44.70% | 46.70% | 54.35% | 58.40% | 53.22% |

• 策略换仓频率约14次/年，显著提升年化收益。

- 不同参数下策略净值存在局部最优，[page::6][page::7]

基于价格波动率时序排名的大盘指数轮动策略表现更优 [page::7][page::8]

| 统计量 | 上证50 | 沪深300 | 中证500 | 创业板指 | 轮动策略 |
|-----------|--------|---------|---------|----------|----------|
| 年化收益率 | 3.48% | 2.00% | 3.06% | 6.26% | 18.58% |
| 年化波动率 | 24.46% | 23.86% | 27.80% | 32.55% | 28.68% |
| 夏普比率 | 0.268 | 0.206 | 0.253 | 0.357 | 0.761 |
| 最大回撤 | 44.70% | 46.70% | 54.35% | 58.40% | 46.61% |

• 策略换仓频率提升到约16-17次/年。

- 参数选择影响策略表现，N取10、M取110-120效果最佳。[page::8][page::9]

风格指数分类与波动率时序策略指标敏感性分析 [page::10]

| 风格名称 | 收益波动率时序排名标准差 | 价格波动率时序排名标准差 |
|----------|---------------------------|---------------------------|
| 金融 | 22.47 | 19.46 |
| 周期 | 22.26 | 20.57 |
| 制造 | 22.10 | 20.61 |
| 防御 | 22.38 | 21.27 |
| 消费 | 22.64 | 20.31 |
| TMT | 22.79 | 20.96 |

• 收益波动率指标比价格波动率敏感度更高。[page::10]

收益波动率时序排名风格轮动策略效果欠佳 [page::11][page::12]

| 统计量 | 金融 | 周期 | 制造 | 防御 | 消费 | TMT | 轮动模型 |
|-----------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|----------|
| 年化收益率 | 21.26% | 15.80% | 20.37% | 14.48% | 24.23% | 18.48% | 25.28% |
| 年化波动率 | 31.61% | 32.07% | 33.06% | 31.18% | 29.51% | 35.68% | 34.09% |
| 夏普比率 | 0.781 | 0.628 | 0.739 | 0.600 | 0.899 | 0.665 | 0.846 |
| 最大回撤 | 71.47% | 74.20% | 69.60% | 68.93% | 66.20% | 70.13% | 73.24% |

• 策略的年化收益有优势，但最大回撤较大，表现不稳定。[page::11][page::12]

价格波动率时序排名提升风格轮动策略表现 [page::13][page::14]

| 统计量 | 金融 | 周期 | 制造 | 防御 | 消费 | TMT | 轮动模型 |
|-----------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|----------|
| 年化收益率 | 21.26% | 15.80% | 20.37% | 14.48% | 24.23% | 18.48% | 26.64% |
| 年化波动率 | 31.61% | 32.07% | 33.06% | 31.18% | 29.51% | 35.68% | 33.63% |
| 夏普比率 | 0.781 | 0.628 | 0.739 | 0.600 | 0.899 | 0.665 | 0.886 |
| 最大回撤 | 71.47% | 74.20% | 69.60% | 68.93% | 66.20% | 70.13% | 64.06% |

• 基于价格波动率的风格轮动提升了整体收益和回撤表现。[page::13][page::14]

风格指数两两组合持仓提升策略稳定性与单调性 [page::15][page::16]

| 统计量 | 第一组 | 第二组 | 第三组 | 第三组/第一组 |
|-----------|---------|---------|---------|-------------|
| 年化收益率 | 12.22% | 17.91% | 26.02% | 12.30% |
| 年化波动率 | 30.04% | 30.83% | 31.62% | 14.68% |
| 夏普比率 | 0.543 | 0.701 | 0.906 | 0.880 |
| 最大回撤 | 73.85% | 69.29% | 64.30% | 27.12% |

• 组合持仓显著降低最大回撤，夏普比率提升。

- 相对净值表现体现出轮动效果的稳定性。[page::15][page::16]

报告详尽分析：《基于波动率时序排名的轮动策略》

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《基于波动率时序排名的轮动策略 —— 技术指标系列报告之四》

- 作者及机构：刘均伟（光大证券研究所，金融工程首席分析师）

• 联系方式：021-22169151，liujunwei@ebscn.com

- 发布日期：报告无明确具体日期，数据截止至2017年8月为止

• 主题：研究中国A股市场基于不同波动率定义的时序排名指标，构造指数及行业风格轮动策略并分析其效果。涵盖大盘指数和风格指数的风险收益动态和策略表现。

- 核心论点：
- 市场指数风险（波动率）与其预期收益正相关，波动越大时，指数预期回报越高。
- 通过构建波动率时序排名指标对指数或行业风格进行轮动，能够提升收益。
- 使用价格序列计算的波动率时序排名指标相较于收益率序列计算的更稳定且效果更好。
- 轮动策略在大盘指数与风格指数领域均表现优异，特别是以价格波动率时序排名指标构建的轮动策略。

• 风险提示：模型基于历史数据，存在失效风险，强调投资需谨慎[page::0] [page::3] [page::17]

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2. 逐节深度解读

2.1 波动率时序排名指标章节

关键论点与信息：

• 投资理论基础：风险与收益正相关，风险更大的金融产品预期收益也更高。

- 不同A股大盘指数年化收益与波动率数据（表1）表明：创业板指风险最高（年化波动率32.9%）同时收益亦最高（14.38%），而上证50指数风险最低且收益最低（年化波动率24.48%，收益7.46%）。

• 不同指数波动率随着市场环境波动，在牛市与熊市中波动率显著高于震荡期，图1展示了2010年至2017年间四大指数波动率走势特征，创业板指数波动率最高。

- 通过比较当日波动率在历史一定时间窗口内的排名，推断标的在未来一段时间的预期收益强度，依据此构建轮动策略。

推理依据与构建方法：

• 波动率计算使用两种序列：收益率序列和价格序列，分别基于近10日数据计算标准差作为当日波动率。

- 计算当日波动率在过去100日波动率序列中所处排名，实现时序排名指标。

• 排名序列采用20日均线平滑处理以减少噪声。

- 此排名指标用于评价当前标的相对于历史风险水平的高低，从波动率排名高的标的中选择持仓对象。

此章节以理论基础为核心，辅以统计描述和波动率排名指标构建步骤，建立了整个轮动策略的理论基石与技术框架[page::3] [page::4]

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2.2 波动率时序排名在大盘指数轮动效果

轮动标的和方法：

• 轮动对象为上证50、沪深300、中证500和创业板指数。

- 轮动原则为每日计算四个指数的波动率时序排名，选择排名最高者持仓。

• 换仓频率约每年14-17次，具体视波动率定义略有差别。

波动率定义差异及策略效果：

• 表2显示收益波动率时序排名指标比价格波动率时序排名更加敏感，波动幅度更大。

- 收益波动率时序排名轮动策略表现：
- 年化收益17.32%，夏普比率0.72，最大回撤53.22%。
- 显著优于单一指数最高收益的创业板指（6.26%）[page::6]

• 价格波动率时序排名轮动策略表现更佳：

- 年化收益达到18.58%，夏普比率0.76，最大回撤46.61%，均优于收益波动率版本[page::8]

图表解读：

• 图2与图4净值曲线均显示轮动策略幅度和收益远高于各单一指数，价格波动率版本净值曲线更为平稳且持续攀升。

- 图3和图5通过将组合分为四组比较分组净值表现，发现收益波动率排名分组的单调性更好（组间区分清晰），但价格波动率排名在大盘指数轮动中整体单调性差异较大。

参数敏感性：

• 参数N（波动率计算长度）与M（排名计算时间长度）影响策略表现。

- 综合数据表4和表6发现，当N=10，M在110-140区间时策略净值最优[page::7] [page::9]

总结该段，基于波动率时序排名的轮动策略显著改善了大盘指数投资回报，且价格波动率排名策略稳定性优于收益率波动率排名。

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2.3 波动率时序排名在风格指数轮动

风格分类与指数构建：

• 按29个中信一级行业收益相关性及行业属性，将行业划分为金融、周期、制造、防御、消费和TMT共6类风格（表7）。

- 以市值加权构建6个风格指数。

指标敏感性：

• 表8显示收益波动率排名指标波动性同样高于价格波动率；TMT风格排名指标波动率最高。

实证轮动效果：

• 收益波动率排名轮动策略表现一般：

- 年化收益25.28%，夏普比率0.85，最大回撤73.24%
- 略优于表现最佳的消费指数年化24.23%，但回撤风险更大，更显波动（表9）

• 价格波动率排名风格轮动策略提升策略表现：

- 年化收益提升至26.64%，最大回撤下降至64.06%，夏普比率提升到0.89（表11）

图表分析：

• 图6和图8分别显示收益波动率及价格波动率排名轮动策略净值走势，价格波动率排名更为平稳且收益更突出。

- 图7和图9展示6组轮动分组净值走势，单调性不算优秀，但价格波动率排名较收益排名稍优。

参数敏感性及分组改良：

• 表10与表12显示风格轮动参数敏感性较大，参数优化顺序略有不同。

- 为提升策略稳定性，报告提出将6组风格指数两两合并为3组持仓，即同时持有排名第一和第二的组合，依次类推。

• 图10显示分组策略收益较单组略低，但整体稳定性和净值单调性明显提升。

- 表13数据显示分组策略年化收益为26.02%，夏普比率0.91，最大回撤64.3%，显著提升了操作可行性和稳健性。

• 图11比较了第三组与第一组的相对净值，展现了组间相对表现及风险控制效果[page::10] [page::13] [page::14] [page::15] [page::16]

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3. 图表深度解读

图1：不同大盘指数波动率变化（2010-2017）

• 展示4个大盘指数20日移动波动率的时间序列变化。

- 创业板指波动率明显高于其他指数，尤其在2014-2015牛市牛市顶峰期波动剧烈增强。

• 各指数波动率走势高度相关，显示整体市场环境驱动波动率波动。

- 该图支持风险-收益正相关假设，为后续轮动决策提供波动率排名依据[page::4]

图2 & 图4：收益与价格波动率排名轮动策略净值曲线（2010.12-2017.8）

• 两图均显示轮动策略（紫色）净值远超4个单一指数（上证50、沪深300、中证500、创业板指）。

- 价格波动率轮动策略（图4）表现略优，涨幅更稳定，峰值更高。

• 图中清楚表现了轮动策略克服了单一指数的周期震荡风险，收益更为均衡和持续[page::5][page::7]

图3 & 图5：四组分组净值表现对比

• 图3（收益波动率）分组净值线清晰分层，分组间收益差异较大，说明时序排名指标对风险排序有效。

- 图5（价格波动率）分组单调性较差，前三组表现同质化，说明价格波动率排名在细分排序上不及收益波动率敏感[page::6][page::8]

表1-表6 & 表9-表13 综合解读

• 表1和表9、表11提供了关键统计指标（年化收益率、波动率、夏普比率、最大回撤），充分量化了轮动策略相对基准指数的优势。

- 参数敏感性表4、6、10、12揭示了不同（N,M）组合对策略净值的影响，帮助确定最优滚动计算周期。

• 表13结合了分组持仓策略表现，突出稳健性与收益兼顾的思路[page::3][page::6][page::8][page::10][page::12][page::14][page::16]

图6-图11：风格指数轮动策略净值和分组表现

• 图6与图8对比显示价格波动率排名优化了风格轮动表现，收益更高且波动适中。

- 图7与图9揭示分组轮动单调性仍有改进空间，价格版表现略优。

• 图10和图11体现了分组持仓模式更为稳健，风险控制更好，收益表现稳步增长[page::11][page::13][page::14][page::15]

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4. 估值分析

本报告核心为策略回测和技术指标构建，未涉及传统企业估值方法（如DCF、市盈率等），故无详细估值分析内容。重点在于轮动策略的风险调整收益表现及参数敏感性。

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5. 风险因素评估

• 历史数据依赖性：策略回测基于2010至2017年历史数据（风格指数回测则更早），未来市场结构变化可能导致策略失效。

- 模型风险：波动率时序排名指标假设风险与预期收益相关，市场情绪和制度变革可能突破此假设。

• 换仓成本与交易影响：虽然考虑0.1%双边交易成本，频繁轮动仍可能带来滑点风险。

- 轮动时机误判风险：策略依赖瞬时波动率排名，若波动率指标出现异常波动或错误信号，轮动失效可能导致亏损放大。

• 极端市场风险：报告提到大熊市和同步下跌阶段时策略表现不佳，策略回撤较大，尤其风格指数回撤超过60%。

报告未针对风险提供具体缓解措施，提示投资者需审慎使用模型及关注实时市场变化[page::0][page::3][page::17]

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6. 批判性视角与细微差别

• 作者对价格波动率排名策略表现评价更高，结合实际波动及模型敏感性更合理，不过“单调性不如收益率版”的不足显示此指标有时序排序的稳定性短板。

- 风格轮动中采用的两两合并策略改良显示原先单支风格持仓稳定性低，权衡收益与风险。

• 最大回撤数值较高（尤其是超过60%甚至70%的情形）表明策略波动仍大，对于风险偏好较低投资者需谨慎。

- 参数选择标准多依赖于净值表现“局部高点”，缺乏全面统计测试与多市场验证。

• 报告主要侧重技术回测，未深入探讨市场微结构、资金流和重大政策影响，存在一定假设简化可能限制实用性。

- 无具体操作建议，明确声明模型存在失效风险，体现审慎态度。

整体上，报告逻辑自洽，数据详实，但模型推广应结合更多市场实际信息与风险管理机制。

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7. 结论性综合

光大证券研究所刘均伟主导的《基于波动率时序排名的轮动策略》报告系统阐述了利用A股市场波动率指标序列的排名信息构建轮动策略的理论基础，方法流程及实证效果。报告核心体现如下：

• 核心理念：波动率作为风险测度，与预期收益正向关联，利用波动率的“历史相对位置”——时序排名，判别标的未来收益强弱。
• 策略设计：基于收益率序列与价格序列分别计算波动率时序排名，采用平滑均线处理，选出排名最高的指数或风格持仓。
• 大盘指数轮动表现：

- 轮动策略年化收益高达18.58%（价格波动率排名版本），超过任何单一指数显著。
- 夏普比率0.76，最大回撤46.61%，风险调整后表现优异。
- 参数敏感性显示N=10，M约在110-140范围为策略优化条件。

• 风格指数轮动表现：

- 6个风格指数构成的轮动策略年化收益26%左右，夏普比率约0.9，最大回撤较大（60%以上）。
- 价格波动率排名指标优于收益波动率版本，表现更稳健。
- 采用两两合并持仓分组策略，权衡了收益与风险，提升持仓稳定性和单调性。

• 图表和数据多维度佐证了轮动策略能够通过风险排位实现优于基准的超额收益，展现了技术指标的潜在有效性。
• 风险警示明确模型依赖历史数据，且存在失效风险，回撤水平较高，投资者需谨慎。

此报告为基于波动率排名的量化轮动策略提供了一套系统性构建与验证框架，不仅拓展了风险管理视角，也对指数和行业风格的动态轮动投资带来启示。其重点在于技术指标构造及回测分析，未涉及估值模型，对投资者和量化研究者均有实用参考价值[page::0-16].

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附件图表举例（部分）

图1：不同大盘指数波动率变化（2010-2017）



图2：收益波动率时序排名轮动策略净值曲线（2010.12-2017.8）



图4：价格波动率时序排名轮动策略净值曲线（2010.12-2017.8）



图8：价格波动率时序排名风格轮动策略净值曲线（2005.7-2017.8）



图10：价格波动率时序排名风格轮动策略分3组净值比较（2005.7-2017.8）



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综述

本报告通过构建和实证两种波动率时序排名指标的指数及风格轮动策略，证实了基于市场风险排位的投资择时价值，尤其推荐以价格序列计算的波动率时序排名指标。策略在收益性和风险控制上表现均有竞争力，参数设置和分组持仓优化提升了策略可操作性与稳定性。但需注意模型的历史依赖与容错性限制。该技术指标及轮动思路对投资组合动态配置提供有益思路和工具，具备一定推广价值。投资者应结合市场动态和风险偏好审慎决策。[page::0-16]

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（全文完）

报告