西学东渐之六十三实证篇：基于外生变量的因子择时新方法-兴业证券-20200213
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摘要
Drobetz W于2019年发表的论文《Optimal Timing and Tilting of Equity Factors》，提出了一种使用外生变量构建因子择时策略的新方法，对因子权重直接进行参数化设计（Parametric Portfolio policy ,简称为PPP）。
在《西学东渐--海外文献推荐系列之六十三》中，我们对原文进行了完整的翻译和推荐。而在本文中，我们将会基于A股数据，对上述论文提出的因子择时模型进行实证分析
我们根据信息来源将因子择时模型分为时序与横截面两类，从实证结果可得：1）时序模型合成因子的IC均值为12.56%，IC_IR达1.00，较等权基准的12.19%、0.81有所提升；合成因子多空组合夏普比率同样有一个较为明显提升（从2.08到2.84），可见因子择时在风险控制方面表现更佳。2）横截面合成因子IC均值提升较时序模型有所增加，但在IC_IR指标上的提升不及时序模型（IC均值：12.90%，IC_IR：0.82）
在原文框架下，我们对变量筛选、样本选择等设定进行探索，尝试提升模型效果。
我们发现，在变量筛选维度，若将主成分个数设置为2，可将时序模型合成因子的IC均值进一步提升至12.99%，IC_IR为1.04。同时滚动模型的效果逊于拓展模型，即更多的样本量对于此模型更好。
本文为投资者使用外生变量构建因子择时策略提供一个新的框架，框架有着较好的可拓展性，可从变量筛选等角度进行改进。
风险提示：报告中的结果均通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。
正文
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