细分行业建模之银行内因子研究-东方证券-20170425
由qxiao创建，最终由qxiao 被浏览 72 用户
研究结论
银行的金融资产占比较大，运营模式独特，股票价格和其他行业指数相关性低，通过全市场测试选出的alpha因子可能在银行股内并不适用，有必要单独建模。而且银行股在沪深300和上证50指数里权重极高，做好银行行业内选股对指数增强效果的提升十分明显。
长期来看，EP2TTM、BPTTM、NPL 、NPC、CCAR、YOYSALES、YOYNETPROFIT、EQUITY RATIO这几个因子在银行内的选股能力较好。
我们分别建立了仅采用估值成长两个大类因子和额外加入了银行专属因子的银行内增强组合，综合来看，由于最近经济下行压力较大且银行监管压力增大，所以加入了风险监管类因子的组合相对而言更好，该组合从2011.1.31-2017.1.26的年化对冲收益为7.52%，IR为1.33。
常规的建立沪深300增强组合的方法并不能对银行内股票很好的建模，虽然整个沪深300增强组合表现不错，但是其中的银行内组合表现很差，不但基本没有超额收益，最大回撤也很大。因此，对银行单独建模是有必要且可行的，在相同的跟踪误差条件下，单独建模的银行组合年化收益高于常规建模组合6%左右，鉴于银行在沪深300指数内的高权重，对银行的分块建模大约能提升沪深300增强组合收益0.5%-1%。
风险提示
极端市场环境可能对模型效果造成剧烈冲击，导致收益亏损。
量化模型基于历史数据分析得到，未来存在失效风险，建议投资者紧密跟踪模型表现。
正文
/wiki/static/upload/cb/cb3a9e56-8209-4d46-adb8-57972f5e9e3f.pdf
\