细分行业建模之券商内因子研究：《因子选股系列研究之二十九》-东方证券-20171026
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从2013年开始，券商股在沪深300成分股中的总权重就始终处在8%以上，最高的时候甚至能达到12%，对于指数有着不低的影响。此外，券商指数与其他行业指数走势的同步率较低，说明券商行业有其独特之处。因此，在构建沪深300增强组合的时候，若能对于券商、银行等权重占比较大的独特行业进行独立的分块建模，理论上可以使指数增强组合的效果有一定的提升
从券商内单因子选股效果来看，估值类因子：BP_LF、EP_TTM、SP_TTM、BP_LF_M、EP_TTM_M和SP_TTM_M在券商里有非常好的选股效果，不论是IR还是扣费后多空月收益都大幅高于其他因子，其中用月报数据计算的估值因子整体表现会更好一些。此外，TO、ILLIQ、RealizedVolatility_1Y、SP_F也有一定的选股作用
我们分别建立了估值和非流动性的二大类因子模型和纯估值大类因子模型，从对冲组合的表现来看，纯估值大类因子模型的表现显著好于二大类因子模型，在控制了5%跟踪误差的情况下，对冲组合2010.12.31-2017.9.29的年化收益率为9.5%，最大回撤-4.03%，IR为1.88，表现十分出色
常规的建立沪深300增强组合的方法并不能对券商内股票很好的建模，我们对比了常规建模、银行单独建模和银行券商单独建模的表现，常规方法构建的对冲组合年化对冲收益为7.51%，IR为1.82，最大回撤为-5.46%，银行单独建模的对冲组合年化收益为8.76%，IR为2.18最大回撤为-5.55%，同时对银行券商单独建模的对冲组合年化收益为9.13%，IR为2.43，最大回撤为-3.33%，对银行和券商单独建模都对整体模型有着显著的提升
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