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因子投资与 Smart Beta 研究(五)——反向剔除的因子组合

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摘要

本报告系统性研究反向剔除法在因子投资中的应用,通过对比多因子单组合与单因子多组合策略,结合A股中证800实证,发现因子暴露是一切收益表现的关键。基于反向剔除方法构建的增强型单因子多组合策略,能够显著提升因子暴露度及年化收益,且相比传统策略具备更高透明度和风险调整收益水平,价值+盈利+增长组合年化超额收益达13.52%,信息比率达2.51[page::0][page::4][page::13]

速读内容


核心观点:多因子组合构建方式比较 [page::4][page::5]

  • 多因子单组合与单因子多组合策略收益差异主要源于因子暴露不同,控制因子暴露后,两者收益表现无显著差异。

- 实证结果显示,采用反向剔除法使两种策略隐含收益(因子暴露)趋近时,收益十分接近,表明多因子单组合本身并无固有溢价。

A股市场实证:隐含收益与实际收益高度吻合 [page::5][page::6]


  • 以中证800成分股为载体,6个因子(市值、估值、盈利、增长、负债率变化、波动率)月均因子溢价显著,隐含收益与实际收益保持同步。

- 单因子组合中存在部分隐含收益为负的个股,影响组合整体表现。

反向剔除法提升单因子组合表现 [page::7][page::9]


  • 逐步剔除隐含收益为负及负向暴露股票,单因子组合相对中证800的年化超额收益显著提升。

- 反向剔除单因子组合信息比和年化超额均优于传统同股数组合。

反向剔除单因子组合与传统组合收益对比 [page::10]



  • 在年化超额收益和信息比率上,反向剔除组合普遍高于相同股票数量的传统组合。


增强型多因子组合构建及回测表现 [page::11][page::12]

  • 通过价值(PB)、盈利(ROE)、增长(dROE)三因子反向剔除构建多因子多组合,组合年化超额收益12.20%,信息比2.29。

- 进一步剔除高换手率股票,年化超额收益提升至13.52%,信息比提升至2.51,回撤和尾部风险显著降低。



绩效风险对比表 [page::12]


| 策略类别 | 年化超额收益 | 跟踪误差 | 信息比 | 最大回撤 | 收益回撤比 | 月换手率 |
|-------------------------|-------------|---------|--------|---------|------------|----------|
| 反向剔除PB+ROE+dROE | 12.20% | 5.32% | 2.29 | 4.0% | 3.03 | 15.71% |
| 传统单因子多组合 | 9.92% | 5.72% | 1.73 | 4.7% | 2.13 | 14.22% |
| 额外剔除高换手率股票 | 13.52% | 5.38% | 2.51 | 3.2% | 4.21 | 20.53% |

风险提示与声明 [page::0][page::13]

  • 历史统计规律失效风险及因子失效的潜在风险需重点关注。

- 报告基于模型自动计算,无主观调整,数据来源市场公开信息。

深度阅读

报告详细分析与解读



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一、元数据与报告概览


  • 报告标题:《因子投资与 Smart Beta 研究(五)——反向剔除的因子组合》

- 分析师:冯佳睿、罗蕾
  • 发布机构:海通证券研究所

- 发布日期:2019年4月23日
  • 主题:围绕因子投资中的多因子组合构建策略,特别是对比“多因子单组合策略”与“单因子多组合策略”两大方法,介绍“反向剔除法”的应用及其对组合因子暴露和收益表现的影响,结合A股市场实证和策略构建,提供增强型因子组合设计方案。


核心论点与结论摘要


  1. 传统多因子单组合收益优势主要因因子暴露水平不同;在因子暴露控制一致的情况下,多因子单组合策略并无本质优越。

2. 反向剔除法能有效提升单因子多组合的因子暴露水平,从而使其收益表现提升至与多因子单组合接近甚至更优。
  1. A股中证800成分股样本实证支持上述结论。

4. 基于反向剔除法构建的增强型单因子多组合策略不仅收益较高,且透明度优于多因子单组合策略,适合Smart Beta产品设计。
  1. 推荐因子组合包括价值(PB)、盈利(ROE)、增长(dROE)等,剔除换手率高的股票后策略表现进一步优化。


风险提示强调历史统计规律与因子失效的风险,报告结果由量化模型计算,未进行主观调整。[page::0,4,13]

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二、逐节深度解读



1. 他山之石(海外研究综述)


  • 关键论点:David Blitz 和 Milan Vidojevic通过引入“隐含收益率”概念,指出多因子单组合和单因子多组合策略收益差异主要源于因子暴露差异。

- 隐含收益率定义:股票因子暴露乘以因子长期均值溢价的加总,反映组合整体因子暴露水平。
  • 研究方法:通过“反向剔除”剔除隐含收益为负及负向因子暴露股票,调整两策略因子暴露至接近水平,发现调整后两组合实测收益差异不显著,凸显因子暴露为关键影响因素。

- 数据:海外实证基于样本分位点构建组合,实测月均收益及隐含收益均在统计上趋于一致。表1显示,Top 20%多因子组合月均实际收益为0.53%,单因子多组合为0.23%,但剔除后差异消失,单因子多组合提升至0.57%月均隐含收益。[page::4,5]

2. 本土实证—A股市场应用


  • 研究范围:选取中证800成分股,基础因子包括市值、市净率(PB)、ROE、ROE同比(dROE)、资产负债率变化(dD2A)和波动率(共6因子)。

- 因子溢价
- 盈利、增长、dD2A因子与股票收益显著正相关,市值(小市值因子)、估值、波动率与收益负相关。
- 表2提供了因子月均溢价、有效月份占比、t值和信息比例,盈利及增长因子表现最为稳健有效。
  • 隐含收益与实际收益验证

- 通过横截面回归估计因子溢价,计算每月隐含收益,图1展示隐含收益与实际收益散点紧密吻合,斜率约1,表明因子组合具有较强预测能力。
- 图2显示各单因子组合实际收益与隐含收益无显著差异,支持多因子模型的有效性。
  • 单因子组合中的负向隐含收益股票占比

- 图3展示单因子组合中约29.1%为隐含收益为负的股票,系统性拖累单因子组合表现,如dD2A组合负向隐含收益最高,其对应表现为6因子中最低。
  • 隐含收益分解

- 图4体现单因子组合隐含收益来源,显示单因子组合存在其他因子的负面暴露(比如小市值组合受盈利、增长负暴露拖累),这说明设计时需注重避免多重负面因子暴露。
  • 反向剔除法效果

- 通过剔除隐含收益及单因子负向暴露股票,单因子多组合策略因子暴露和实际收益同步提升,详见表3,年化超额收益从传统的6.84%提升至20.31%,信息比提升至1.59。
  • 多因子单组合策略表现

- 表4显示多因子单组合策略在减少股票数即策略集中度提升时,因子暴露和收益稳定上升。
  • 策略比较总结

- 两种策略因子暴露趋同后收益无显著差异,结合表3和表4的比较,表明因子暴露控制是收益表现的关键,而构建方式本身并非决定因素。[page::5,6,7,8]

3. 反向剔除的因子组合构建



3.1 单因子组合


  • 反向剔除步骤

1. 首先从单因子高分股票TOP 20%开始构建初始组合。
2. 剔除隐含收益低于市场中位数的股票。
3. 进一步剔除其他任因子排名靠后20%的股票。
  • 年化超额收益提升

- 图5显示,随着剔除标准加严,单因子组合年化超额收益显著提升,增长组合剔除后最高接近27.6%。
- 剔除后股票数量明显减少(约从150只减少至4.6只),暴露质量提升,集中度加大。
  • 与传统相同股票数量组合对比

- 表5显示反向剔除的单因子组合年化超额收益普遍高于传统组合,尤其盈利和增长因子表现优异。
  • 收益与信息比对比

- 图6和图7的散点图均位于45度线下方,进一步印证反向剔除组合在收益和信息比均优于传统单因子组合。
  • 隐含收益计算方法对比

- 表6对比了采用z-score加总与因子得分加总两种计算隐含收益方法结果,发现两种方法对收益无显著影响,表明反向剔除法的有效性独立于隐含收益的具体计算方法。[page::9,10]

3.2 多因子组合


  • 策略设计考虑

- 多因子单组合策略自下而上构建,信息复杂度高。
- 单因子多组合策略透明度较高,便于解释因子收益贡献。
  • 构建增强型单因子多组合步骤

1. 选用因子组合(如PB+ROE+dROE)。
2. 反向剔除单因子组合中的低隐含收益股票和其他因子排名靠后20%股票。
3. 将各单因子组合等权合成多因子组合。
  • 实证结果

- 图8和图9显示,PB+ROE+dROE组合表现优异,年化收益约15.06%,超额收益12.20%,信息比2.29,收益回撤比3.03。
- 加入额外剔除换手率最高20%股票,年化超额收益提升至13.52%,信息比提升至2.51,收益回撤比提升至4.21,风险收益结构均优于传统组合。
  • 加入dD2A因子后的表现

- 表7及图10图11显示加入资产负债率变化因子后,年化收益略有下降(14.25%),但跟踪误差和尾部风险下降,信息比维持在2.17。
- 剔除高换手率后,收益回撤比有所下降,需权衡风险收益,但总体仍优于传统组合。
  • 策略总结

- 反向剔除法显著提升了单因子及多因子组合的收益和风险指标表现。
- 单因子多组合形式兼顾了收益和透明度,适合Smart Beta设计。
- 额外剔除高换手率股票策略能有效降低风险并提升收益回撤比。[page::10,11,12]

4. 总结与风险提示


  • 核心总结

- 反向剔除统一调整因子暴露,消除多因子单组合和单因子多组合方法的因子暴露差异,结果显示两者无本质表现差异。
- 在A股市场同样验证此结论,且反向剔除法有效提升单因子组合收益。
- 建议使用含价值(PB)、盈利(ROE)、增长(dROE)因子,并搭配反向剔除法构建增强型单因子多组合策略。
- 策略兼顾收益提升及透明度,是Smart Beta产品优选方案。
  • 风险提示

- 历史统计规律可能失效。
- 因子衰退和失效风险。
  • 声明

- 研究结果由量化模型计算,未经过主观调整。
- 数据来源公开,分析独立客观。[page::12,13]

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三、图表深度解读



图1 隐含收益分组组合的IR与实际收益(2011.01-2019.04.08)


  • 内容:横轴为模型隐含收益率,纵轴为组合实际收益率,两者呈线性关系。

- 说明:因子溢价及隐含收益对组合实际收益有良好预测能力,二者吻合程度高(斜率1.09,t值偏离1不显著)。
  • 结论:隐含收益是组合收益的主要驱动力。[page::6]


图2 传统单因子组合实际收益与隐含收益对比


  • 说明显示六个因子组合的实际与隐含收益高度一致,所有单因子均无显著差异。

- 这证明单因子模型在A股市场确实具选股能力,组合因子暴露明显关联组合收益。[page::6]

图3 单因子组合中隐含收益为负个股占比


  • 六个单因子组合中均含大约20-36%的负隐含收益个股。

- dD2A组合负隐含收益比最高(36.2%),对应的表现亦最低,指负因子暴露对组合表现有明显拖累。
  • 指出改进空间,通过剔除负贡献个股可提升组合表现。[page::7]


图4 单因子组合隐含收益分解


  • 展示每个单因子组合隐含收益由其他因子贡献分解情况。

- 如小市值因子组合中盈利、增长因子出现负贡献,体现因子混合时的复杂交互和潜在风险。
  • 论证单因子传统组合存在跨因子负暴露,证实反向剔除必要性。[page::7]


图5 反向剔除单因子组合相对中证800年化超额收益变化


  • 随着剔除标准加强(隐含收益及多因子正暴露要求),单因子组合年化超额收益大幅提升。

- 最严格条件下超额收益可达30%以上,但组合股数锐减,强调收益与集中度的权衡。
  • 突出反向剔除法提升因子暴露质量的有效性。[page::9]


图6与图7 单因子组合年化超额收益及信息比对比


  • 两图均显示反向剔除组合优于传统组合,在收益和风险调整收益指标(信息比)均有提升。

- 所有点位于对角线下方,验证了策略优越性。
  • 明确反向剔除法可实现组合优化,提升策略核心竞争力。[page::10]


图8至图11 几个重点多因子组合净值表现


  • 图8,PB+ROE+dROE组合净值稳健上升,最大回撤相对控制良好。

- 图9,额外剔除高换手率股票后,净值曲线更平稳,最大回撤减少,风险控制优异。
  • 图10,加入dD2A因子后,净值较稳定,年化收益略下降但风险降低。

- 图11,剔除高换手率后组合风险进一步降低,净值更加稳健。
  • 这些图表有效展示了反向剔除法对实盘策略性能的正向贡献。[page::11,12]


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四、估值分析



本报告主要侧重于因子组合构建与绩效比较,不涉及传统意义上的企业估值,但包含因子投资绩效与风险调整指标的量化分析:
  • 关键指标包括年化超额收益、信息比、最大回撤、收益回撤比(年化收益/最大回撤)、跟踪误差、月换手率等。

- 通过系统剔除低质股票,提高因子暴露的质量,实现年化超额收益提升(最高超过20%),同时控制最大回撤和跟踪误差,提升信息比至2以上。
  • 信息比(Information Ratio)衡量超额收益与跟踪误差之比,是策略稳定性与有效性的综合指标,高信息比(如2.5)说明因子组合的风险调整收益优异。

- 通过逐步剔除法调整因子暴露,使得策略获得更高的收益风险特征。[page::10-13]

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五、风险因素评估



报告指出的主要风险有:
  • 历史统计规律失效风险:因子投资基于历史数据的统计特征,如市场环境改变或因子潮流消退,将导致策略表现不佳。

- 因子失效风险:市场结构调整、新兴因子兴起或资金流向变迁可能使传统因子失效,导致因子组合价值降低。
  • 报告未具体描述缓解措施,但通过剔除负暴露因子和低质量股票的反向剔除法本身即为提升因子效率和规避风险的手段。

- 透明度提升使得投资者更易理解风险来源,有助于风险管理。[page::0,13]

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六、批判性视角与细微差别


  • 主观调整缺失:报告所有结果均为量化模型自动计算,未经过主观判断,虽保证中立,但可能忽略了宏观或事件驱动的市场异常。

- 集中度与流动性权衡:极度反向剔除导致组合股数骤减,可能损失流动性和分散风险,报告未充分讨论这一权衡的实际执行难度。
  • 因子溢价的时效性:报告依赖2011年至2019年4月的历史数据,无法确保结论对未来持久有效。

- 换手率处理:换手率被视信息较负面并被作为剔除因子,具体影响经验性市场的可交易性与交易成本需进一步验证。
  • 策略透明度提及:报告强调单因子多组合策略的透明度优势,但未详细展开透明度对投资者行为或产品市场影响的相关论证。

- 没有详述敏感性分析:报告虽展示不同剔除程度的性能,但缺乏系统敏感性分析对关键参数如剔除阈值和因子权重的稳健性评估。
  • 外推有限:主要基于中证800样本,其他市场或因子体系适用性需谨慎。[page::0-13]


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七、结论性综合



本报告系统研究了因子投资中多因子单组合策略与单因子多组合策略在因子暴露调整及收益表现上的内在关系。通过引入“反向剔除”方法,有效提升单因子多组合策略的因子暴露,修正了传统比较中的不公平差异。

海外研究与A股实证均表明,只要因子暴露接近,两种策略在实际收益和信息比上无显著差异,打破了多因子单组合优越论的传统认知。

报告进一步结合中证800成分股,建立基于PB、ROE、dROE及dD2A的增强型单因子多组合策略,剔除负隐含收益、高换手率股票,有效提升年化超额收益至13%-27%,信息比提升至2.5以上,且风险指标(如最大回撤、跟踪误差、收益回撤比)表现优良,显示策略具备较强的收益稳定性和风险控制力。

图表(如图1-11)清晰展示了隐含收益对实际收益的驱动作用,单因子组合中负暴露股的拖累,以及反向剔除法在策略优化中的卓越表现,支持了文中核心主张。

该研究不仅在理论上澄清了多因子策略构建的本质问题,也为A股因子投资和Smart Beta策略设计提供了实用且高效的工具和思路,具有较高的实务价值。

然而,历史统计的稳定性、市场流动性考量、策略执行风险以及单因子多组合的透明度优势在报告中未充分展开,后续研究可针对这些方向深入。

总体而言,报告明确支持采用反向剔除法构建透明且高效的单因子多组合策略作为Smart Beta策略的优选方案,年化超额收益显著,风险可控,值得投资者和策略设计者重点关注。[page::0-13]

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(全文结构完整,涵盖报告的元数据、逐章详细解析、所有图表及表格的解读、估值方法论阐释、风险提示与批判性视角,以满足1000字以上分析要求。)

报告