赔率交易理念与因子体系 [page::3]

• 赔率衡量资产预期收益与亏损比，基于均值回复的估值指标如PE、PB、DY、PS构建赔率因子体系。

- 引入Fed模型及ERP指标测算股债相对性价比，认为资产估值将围绕历史中枢波动，适合左侧买入策略。

• 赔率因子核心假设包括避开“价值陷阱”和资产基本面未恶化。

宽基指数赔率因子特征分析 [page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 股息率DY与沪深300未来一年累计收益相关性最高达65.4%，优于PE、PB等因子。

- 上证50、沪深300、中证800、万得全A适合赔率交易，相关性明显，均值回复周期约3-4年。

• 平稳性检验显示多数重要宽基指数赔率因子季度层面严格平稳或趋势平稳，估值中枢相对稳定。

筛选16个适合赔率交易的行业及其因子 [page::12][page::13]

• 采用行业估值分位数归一化指标进行比较，避免直接用绝对估值误判。

- 不同行业选取不同赔率因子，如钢铁选PB因子相关性高达63.1%，PE相关性极低。

• 16个行业因子均值回复周期集中在3-4年，因子与未来收益相关性稳定，避免短期估值反转风险。

基于赔率的股债轮动策略构建与表现 [page::15][page::16]

| 策略/基准资产 | 累计收益率(%) | 年化收益率(%) | 波动率(%) | 最大回撤(%) | 夏普比率 |
|-------------------|---------------|---------------|-----------|-------------|----------|
| 万得全A股债轮动策略 | 121.77 | 6.48 | 8.80 | -17.58 | 0.74 |
| 万得全A | 77.61 | 4.63 | 23.19 | -55.99 | 0.20 |

• 策略基于ERP(DY)信号，动态调整股票仓位，股票持仓主要集中在20%-80%区间。

- 年化收益显著优于基准，波动率和最大回撤显著降低，体现良好风险调整后收益。

• 历史PE、PB、PS构建的策略表现不及DY，验证股息率因子的有效性。

基于赔率的行业轮动策略及效果验证 [page::16][page::17]

| 策略 | 累计收益率(%) | 年化收益率(%) | 波动率(%) | 最大回撤(%) | 夏普比率 |
|--------------|---------------|---------------|-----------|-------------|----------|
| 行业轮动策略 | 181.54 | 11.28 | 24.37 | -49.03 | 0.46 |
| 对照组 | 64.4 | 5.27 | 19.71 | -41.97 | 0.27 |
| 万得全A | 106.86 | 7.79 | 24.26 | -55.99 | 0.32 |

• 策略通过3年均值赔率信号筛选行业，实现显著超额收益和较好风险收益比。

- 筛选的行业与因子优于对照组，突显筛选均值回复行业及相应赔率因子的重要性。

• 行业轮动策略依赖长期赔率信号，短期波动或承受回撤风险，需注重配置周期与耐心等待。

风险提示及未来方向 [page::0][page::17]

• 赔率交易策略等待盈利周期较长，短期存在市场进一步下跌风险。

- 估值中枢可能发生重大变化，影响策略有效性，需警惕政策和宏观经济变动风险。

• 策略可进一步考虑多因子组合、非线性关系及差异化债券配置提升表现。

量化资产配置系列报告之三：赔率因子在大类资产和行业轮动策略运用——详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：量化资产配置系列报告之三：赔率因子在大类资产和行业轮动策略运用

- 作者及联系方式：
- 郭子睿（投资咨询资格编号S1060520070003）
- 任书康（研究助理，证券从业资格编号S1060123050035）

• 发布机构：平安证券研究所

- 发布日期：2023年，具体日期未明

• 主题：基于赔率因子的量化资产配置方法，涵盖大类资产（股债）与行业轮动策略

- 核心论点：通过建立以估值指标为核心的赔率因子体系，利用赔率的均值回复特性与Fed模型思想，开展大类资产股债轮动及行业轮动策略，体现估值均值回复的赔率交易理念，有效捕捉市场超额收益机会。

• 评级与目标价：无具体个股评级及目标价，报告侧重策略工具设计及回测表现，最终提供资产配置建议及风险提示。

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2. 逐节深度解读

2.1 赔率交易理念与赔率因子体系

摘要与关键论点：

• 赔率定义为资产预期收益与预期亏损的比值，是一种以安全边际为核心的投资理念，强调于估值低位买入，等待估值均值回复后获得利润。

- 估值指标（市盈率PE、市净率PB、股息率DY、市销率PS等）具有均值回复特征，因而可作为赔率因子的代理。

• 报告构建了含历史与预期市盈率、市净率、股息率及市销率的一套将赔率转化为实际可操作指标的因子体系。

- 引入Fed模型提升股债相对价值评估，通过权益风险溢价（ERP）衡量股票相对债券的赔率，优化股债配置。

逻辑及假设说明：

• 均值回复假设：资产估值围绕中枢上下波动，长期会回归估值中枢；

- 无明显基本面恶化：资产未来现金流稳定，无“价值陷阱”；

• 安全边际原则：高赔率对应估值低且向均值回复的资产，确保损失有限，收益潜力大。

关键数据与概念解释：

• 赔率因子选取分别为：历史PE、预期PE、历史PB、预期PB、股息率（DY）、市销率（PS）；

- Fed模型基础公式体现股票收益率与债券收益率的对比，有效指导股债配置；

• ERP计算为市场预期回报减去无风险利率，为股债轮动提供量化信号。

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2.2 基于赔率的资产特征分析

2.2.1 沪深300作为赔率交易标的

• 沪深300估值具备显著均值回复动力，赔率交易有效性体现在未来一年累计收益率与市盈率倒数、ERP间相关性强；

- 统计结果显示股息率DY因子的预测能力优于预期估值因子；

• 相关性分析体现250-500交易日为相关性峰值期，符合中长期均值回复等待周期。

2.2.2 宽基指数赔率特征分析

• 分析对象包括沪深300、上证50、中证500、800、1000、创业板及万得全A；

- 统计特征显示大盘指数（沪深300、上证50、中证800、万得全A）估值更低且估值稳定，股息率DY被选为最佳赔率因子；

• 小盘指数估值更高且波动大，赔率预测相关性相对较弱；

- 赔率因子具有均值回复的统计特征，周期长度在600-1000天不等，预示赔率交易需较长期持有；

• 平稳性检验显示大部分宽基股指的赔率因子季度平稳，趋势平稳及差分平稳表明估值中枢稳定性良好。

2.2.3 行业风格资产赔率特征分析

• 通过分位数归一化对不同行业赔率因子进行标准化，避免绝对估值水平差异带来的比较偏差；

- 通过相关性和周期分析筛选出16个适合赔率交易的行业；

• 以钢铁行业为例，历史PB因子比PE因子更符合均值回复假设，相关性高达63.1%；

- 选出的赔率因子与未来收益率相关性集中在0.4以上，且回复周期多为3-4年，短期内存在超涨/超跌风险需要警惕；

• 部分行业（如传媒、电力设备、计算机等）存在短期负相关，表现为风险信号。

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2.3 基于赔率的资产配置策略

2.3.1 股债轮动策略

• 采用基于股息率DY计算的ERP指标对沪深300、中证800、万得全A、上证50进行股债轮动；

- 策略基于三年和一年的滚动窗口分位数确定买卖信号，调整股票与债券仓位，最大股票持仓一般在20%-80%之间；

• 回测显示该策略年化收益率可达6.48%，夏普比0.74，显著优于纯股指数，且风险控制更优，最大回撤小得多；

- 其他赔率因子（PE、PB、PS）构建的策略表现不及股息率DY，验证股息率作为赔率因子在股债轮动中具有更好效用；

• 表明估值均值回复与股债相对收益关系有效，赔率因子可作为实际配置工具。

2.3.2 行业轮动策略

• 策略以16个优选行业及其对应最佳赔率因子为基础， 根据3年内历史赔率分位数均值进行排位，选取赔率最高的3个行业构建组合；

- 对照组与全行业PE因子策略表现均不及筛选行业与赔率因子策略；

• 回测年化收益率达11.28%，夏普比0.46，超额收益明显，验证以赔率为核心的行业轮动有效性；

- 长期赔率信号依赖性强，短期信号不稳定，强调策略需耐心持有，谨防市场短期波动。

2.3.3 基于赔率信号的资产配置建议

• 当前上证50、沪深300、中证800、万得全A的ERP(DY)处于历史极高水平，股票赔率凸显，建议给予股票较高仓位；

- 建议关注赔率较高的行业如建筑装饰、农林牧渔、家用电器，作为重点配置方向；

• 需警惕赔率交易本质需等待估值均值回复，中短期可能伴随波动及下跌风险。

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2.4 风险提示

1. 赔率策略投资等待期较长，短期市场可能持续下跌。

2. 市场环境或经济政策变化可能导致估值中枢发生结构性变化，令策略失效。

1. 宏观经济、政策风向变化均可能冲击估值均值回复的前提。

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3. 图表深度解读

图表1：赔率因子体系

• 明确列出各估值指标的具体含义、计算方法及注意事项，比如PE(TTM)、PB(LF)、股息率DY等；

- 为后续所有赔率指标计算和策略构建提供明确基础。

图表2与图表3：标普500与沪深300市盈率倒数与国债收益率走势对比

• 图2显示美股PE倒数与10年期国债收益率接近，支持Fed模型用PE倒数与国债收益率进行差值计算ERP的合理性。

- 图3显示A股沪深300PE倒数与债券收益率走势差异显著，强调A股应采用分母除法而非差值计算方法，以避免过度削弱债券收益率影响。

图表4：沪深300未来一年累计收益率与市盈率倒数高度相关

• 直观说明PE倒数与未来收益呈强正相关（相关性高达60%以上），与赔率交易理论匹配，说明估值指标能有效预测未来收益。

- 市盈率ERP曲线变化紧随未来一年收益率走势，验证了估值均值回复驱动的回报机制。

图表5：赔率因子相关性汇总表

• 统计多个估值因子与未来绝对及超额收益的相关性，确保结论稳健；

- 股息率DY在各指标中相关性最高，反映其作为选股和轮动信号的有效性；

图表6：主要宽基指数股息率、PE和PS箱型图

• 展示指数估值分布和当前水平，较大盘指数估值整体较低且内部分布均匀，小盘指数估值较高，波动幅度大。

- 股息率DY较均匀分布，为进一步分析甄别赔率因子的基础。

图表7、8、9、10：沪深300 (PE)与中证500 (PB)的布林带及分年度分布

• 布林带技术辅助判断指数估值波动和均值回复特征；

- 沪深300维持在12倍PE附近较为平稳，中证500 PB近期处于相对低位，提供了投资机会提示。

图表11-13：赔率因子与未来一年累计收益相关性走势图

• 相关性随未来累计天数递增，250-500天内达到局部峰值，说明赔率因子有较强的中长期预测能力；

- 股息率DY表现尤其突出。

图表14-16：赔率因子均值回复周期及平稳性

• 均值回复周期多集中在600-1000天（约2-3年），波动周期提示投资者等待时间较长；

- 通过ADF和KPSS检验确认大部分因子季度数据平稳，具备均值回复统计基础。

图表19、20、21：行业估值分布与钢铁行业典型走势比较

• 行业之间估值水平差异巨大，难直接比较，强调使用分位数等归一化方法；

- 钢铁行业PE波动剧烈且回复周期长，但PB平稳且相关性高，是该行业更合适的赔率因子。

图表22：16个适合赔率交易的行业及因子相关性和周期

• 明确对应行业及因子，相关性普遍在0.4以上，周期在3-4年，提供行业择时依据。

图表23与24：全行业PB因子相关性短期负相关现象和选定行业相关性无短期反转的对比

• 识别一些行业存在短期动量效应，赔率因子与未来收益短期负相关；

- 筛选行业不存在此现象，更加安全稳定。

图表25、26：股债轮动策略净值曲线与绩效指标

• 净值曲线显示策略资金在震荡期逐步调整股票仓位，回测收益显著优于标的指数；

- 收益年化6.48%，夏普比0.74，高于指数的0.20-0.32，且最大回撤大幅降低。

图表27、28：行业轮动策略绩效表现

• 行业轮动策略累计收益大幅领先对照组和万得全A，年化11.28%，夏普比0.46；

- 表明行业轮动基于赔率因子筛选有效提升组合风险调整后回报。

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4. 估值分析

报告关键采用的估值框架为：

• 绝对估值因子（市盈率PE、市净率PB、股息率DY、市销率PS）衡量单资产的估值性价比；

- Fed 模型扩展：利用股息率DY和10年期国债收益率结合，计算股债权益风险溢价ERP，实现股票与债券间相对估值比较；

• 均值回复假设：基于历史数据，估值因子围绕中枢均值上下波动，偏离达到极端后存在强均值回复趋势；

- 基于分位数的归一化处理：解决不同行业估值尺度不同，方便跨行业轮动策略采用；

• 以赔率因子为信号驱动配置：依据估值偏离程度，动态调整资产权重，实现择时与择券。

报告未采用现金流折现DCF等绝对估值法，不涉及具体个股估值，只聚焦于因子的统计特性与回测表现。

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5. 风险因素评估

• 等待周期风险：赔率交易本质是均值回复，盈利等待时间较长，短期市场波动及估值可能持续偏低，投资者需承受一定回撤压力。

- 估值中枢变动风险：若市场基本面或宏观政策发生结构性变迁，历史估值中枢及均值回复假设失效，策略可能失灵。

• 宏观经济与政策风险：宏观不确定性影响资产估值及价格走势，可能导致策略效果短期内波动甚至失效。

- 报告提示策略执行需重视风险管理，有效监控指标变化，避免过度加仓引发风险过度集中。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告充分利用统计学检验、周期分析和实证回测验证赔率交易理念，为理论假设提供数据支撑，但均值回复本质上依赖市场无根本性长期变迁的假设，面对快速产业结构转型时可能显得脆弱。

- 预期估值因子预测能力弱于历史因子，表明市场预判效率有限，后续研究可进一步结合更多前瞻指标。

• 报告对短期市场技术性反弹或动量效应风险有所披露，尤其在部分行业赔率因子表现为短期负相关，提示投资者需谨慎应对短期波动。

- 股债轮动策略收益提升明显，但最大回撤仍存在较大风险，表明策略仍经历周期性风险冲击，需要进一步风险控制机制。

• 行业轮动策略在筛选行业和因子方面较为严格，避免盲目扩展，但实践中行业估值异动与宏观影响复杂，单因子策略风险依然存在。

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7. 结论性综合

本报告系统地构建了基于估值因子的赔率交易体系，核心思想是利用估值指标的均值回复特性衡量资产的赔率（性价比），在此基础上设计了大类资产股债间及行业轮动配置策略。通过历史统计分析、平稳性检验和周期分析，筛选出A股市场中适合赔率交易的宽基指数（沪深300、上证50、中证800、万得全A）及16个稳健回归的行业。

• 赔率因子优势明显：股息率DY作为赔率因子在择时及股债轮动中表现最佳，相关性、均值回复速度及平稳性优于其他估值指标。

- 股债轮动策略基于ERP(DY)构建，回测显示显著提升年化收益达6.48%，夏普比达0.74，且风险指标改善显著，适合配置波动控制和超额收益兼顾的长期投资者。

• 行业轮动策略通过选股行业与因子组合，年化收益提升至11.28%，夏普比0.46，远优于默认指数及简单基准，策略依赖3年以上累积赔率信号，强调中长期的估值均值回复。

- 当前估值数据显示，上证50、沪深300等主流股指的股票赔率处于历史高位，建议维持较高股票仓位，行业配置应重点关注赔率因子较高的建筑装饰、农林牧渔、家用电器等。

• 报告细致识别了策略的风险点，特别是短期市场回调的可能，以及估值中枢变动的风险，提醒投资者策略需配合充足的耐心和风险管理。

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通过本报告严谨的数据分析和策略设计，赔率交易因子体系展现出较强的长期预测能力和资产配置价值。其核心优势在于以估值均值回复的稳健性为基础，结合股债间相对估值和行业间估值差异，创造出稳健且超额收益显著的资产配置工具。投资者在实际应用中应关注策略的周期性特征与风险，合理安排持有期限和仓位比例，以充分发挥赔率因子在量化资产配置中的作用。

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参考图表示例

1. 图表2 标普500 PE倒数与10年国债收益率大小接近

1. 图表4 沪深300未来一年累计收益率与市盈率倒数高度相关

1. 图表6 股指历史市盈率/股息率/市销率因子整体分布箱型图

1. 图表25 股债轮动策略净值曲线与权益仓位

1. 图表27 行业轮动策略净值曲线

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溯源标示

本文中所有结论及数据均基于原报告内容整理，引用页码详见各章节末尾标示。如需核查，报告完整原文页码范围为[page::0-18]。

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总结：本报告通过科学的赔率因子构建与回测验证，展示了基于均值回复估值因子的资产配置策略的显著优势，为资产管理者提供了可靠、实操性强的量化配置工具，并明确揭示了策略实施风险及市场周期特征，具有较强的理论价值及应用前景。

报告