基于大类因子加权的指数增强策略-兴业证券-20200322
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摘要
在评价因子的有效性时，单因子的信息系数分析是我们常用的测试手段。但是当我们将目光聚焦于A股市场的指数增强投资管理时，上述的分析方法和评价指标却存在着两个我们无法忽视的问题：第一，指数增强产品都有明确的业绩基准和可投资范围，在一个共同的股票池内所获的测试结果不一定适用于特定的选股范围；第二，在进行指数增强管理时，很多现实中必须满足的限制条件是无法在简单的IC测试或分位数组合测试中去实现的，这就会使得理想状况下获得的因子测试结果与投资实践产生较大的差异，从而导致最终的效果并不尽如人意。
我们尝试利用单因子增强组合测试法去解决上述因子评价中的问题。我们在沪深300、中证500和中证1000三个股票池中对兴业证券金融工程团队选股因子库中的六大类共164个因子进行了全面的测试。而后依据因子的信息比率、最大回撤和大类因子间的相对表现，构建了针对上述三个基准的指数增强多因子模型，并根据历史上因子呈现的春节效应，对模型进行了修正。
在我们最终的增强模型设定下，沪深300增强策略年化超额收益与信息比分别为6.86%与2.55，跟踪误差控制在3%以内；中证500增强策略年化超额收益与信息比分别为11.17%与3.17，跟踪误差控制在4%以内；中证1000增强策略年化超额收益与信息比分别为16.43%与3.87，跟踪误差控制在5%以内。三个策略整体表现优异，且分年来看也具备很强的稳健性。
风险提示：本报告模型及结论全部基于对历史数据的分析，当市场环境变化时，存在模型失效风险。
正文
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