基于横截面和时间序列指标的因子择时 海通证券_20180916_
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摘要
量化研究离不开阅读、思考与实证。但囿于国内金融市场不长的历史，很多思维的火花都无法通过足够的数据进行研究和验证。本系列试图填补这一空白，将海通量化团队的分析师平日阅读、思考的心得与海外数据相结合，致力于为国内的量化从业人员提供新的灵感。考虑到篇幅，文中只呈现了研究思路和主要结论，对详细过程感兴趣的读者可与我们联系，海通量化团队时刻为您守候，与您分享。
基于横截面和时间序列指标的因子择时
使用横截面和时间序列变量，对指数构建因子择时模型。讨论在不同经济周期以及市场状态下，对估值、市值、动量、质量以及低波因子具有预测效果的择时变量。分析结果表明，若将经济周期（或商业周期）、估值、相对强弱以及离散度等指标结合使用，能够取得较好的择时收益表现。
目标波动率策略对不同资产的影响
美股市场的实证研究显示，在不同已实现波动率的计算周期下，波动率调整组合的夏普比率均高于未调整组合，组合波动率的标准差与平均左侧损失也会明显降低。以使用90天计算的波动率调整组合为例，波动率管理的股票组合的夏普比率由调整前的0.40上升至0.51，组合波动率的标准差由4.6%下降至2.2%，平均左侧损失（5%）则由6.9%下降至6.7%。股票与
债券的相关性真的那么简单吗？
标普500指数和长期国债从1927年到年每年的相关性总共发生过29次正负转换，相关系数的范围可从-93%到+86%。进一步研究表明，股票和债券的相关性与4个宏观变量的联系最为紧密：实际真实利率、通胀水平、失业率和经济增长。其中，股票和债券对真实利率和通胀水平的敏感性方向相同，而对失业率和经济增长的敏感性方向相反。
战术资产配置流程。战术资产配置需要综合权衡不同资产的风险、收益、换手和下行风险。任何偏离基准的决策都要做量化分析，我们可以通过对累积收益、和目标波动的偏离、换手率、压力测试、对压力测试的敏感度等五个维度打分来对策略做综合评估。
ESG数据在投资中的使用原因及方法
我们根据投资者调研的结果分析了投资者为何以及如何使用ESG数据。结论包括：（1）大部分投资者认为引入ESG信息的首要目标是提升投资业绩，其次才是对客户需求、产品策略以及道德层面的考虑。（2）在各种ESG投资策略中，如果是出于产品以及道德的原因，直接过滤掉ESG负面公司是对业绩最不利的方式。（3）只有充分参与公司运营以及在公司估值中考虑ESG要素，才是比较有效的ESG应用方式。
构建多因子多头组合的方法：组合复合VS信号复合。组合复合是指，分别根据每个单因子构建多头组合，然后将每个因子的多头组合进行混合。信号复合是指，将单因子结合为一个复合因子，基于复合因子筛选多头股票。从收益风险角度来看，在中低水平的因子暴露下，组合复合和信号复合选出的股票重叠度高。但组合复合方式的超额收益更高，风险更低，因此信息比更高，两者的差异统计显著。
正文
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