量化多因子指数增强策略实证：指数增强方法汇总及实例-华泰证券-20180531
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摘要
指数增强方法汇总及实例
量化多因子指数增强策略实证
指数增强型公募基金以量化方式为主，通过多因子模型能够有效控制风险
指数增强型基金是主动投资和被动投资的有机结合，其目标是在控制跟踪误差的前提下追求稳定、持续超越基准指数的表现。我们整理了目前所有跟踪上证50、沪深300、中证500、中证1000指数的公募指数增强产品，共有36只，其中有32均采用量化方式增强。在量化指数增强策略中，又以多因子模型为主流。多因子模型本质是将对𝑁只股票的收益-风险预测转变成对𝐾个因子的收益-风险预测，通过控制投资组合在风险因子上的暴露达到科学控制跟踪误差的目的。本报告实证了两个简单的量化指数增强策略，均能在较小的跟踪误差下获取一定超额收益。
指数增强策略自上而下的投资思路：仓位控制、行业轮动、选股
指数增强思路可以从宏观到微观角度进行分解，具体主要指仓位控制、行业轮动、选股三个方面。仓位控制，即中长线择时，主要通过在宏观、政策、经济周期等层面进行分析来综合判断大盘未来走势。行业轮动则是利用行业间相对变化趋势从中获利，是介于宏观和微观视角之间的一个研究领域。选股的方法比较多，主要包括公司调研、事件驱动、多因子选股等。这三种增强思路在实践方式上又都可以统一区分成主动和量化两种，越靠近宏观层面主动与量化的差别越小，越靠近微观层面二者差别越大。
指数增强基金可配合衍生金融工具或其他方式增强
指数增强基金无论采用何种思路或实践方式，都可以借助衍生金融工具或其他方式进行增强。目前通过打新获取增强收益是应用度最高的方式之一，在2016～2017年间打新收益十分可观，但2018年初以来IPO放缓，打新收益呈下滑趋势。除打新之外，买入贴水的股指期货也是应用度很高的方式，除了获取基差收益外还可降低资金占用率，常见于中证500和沪深300指数增强基金。另外，还可借助融资融券、期权、可转债等工具进行指数增强。
指数增强策略实证：分层抽样与多因子线性优化，均能达到一定增强效果
分层抽样策略通过对指数成份股进行行业、市值分层，并在每一层内部抽取预期收益最高的股票赋予该层在组合里的权重实现指数增强；多因子线性优化策略通过控制组合在风险因子上的暴露并优化组合预期收益实现指数增强。在2008年到2017年间，分层抽样策略在沪深300指数上的年化超额收益为7.36%，年化跟踪误差为3.81%，在中证500指数上的年化超额收益为7.99%，年化跟踪误差为5.93%；多因子线性优化策略在沪深300指数上的年化超额收益为5.08%，年化跟踪误差为2.05%，在中证500指数上的年化超额收益为3.91%，年化跟踪误差为2.44%。
风险提示：指数增强方法是历史经验的总结，如果市场投资规律改变，增强组合可能跑不赢指数。相关研究
正文
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