153_2020，基本面量化元年？——量化多因子框架下的指数增强策略的反思与改进方向.pdf

[Table_MainInfo] 金融工程研究 证券研究报告 金融工程专题报告 2020 年01 月08 日 [Table_Title] 2020 ，基本面量化元年？——量化多因子 相关研究 [Table_ReportInfo] 《科技50 ETF （515750 ）投资价值分析》 2020.01.03 框架下的指数增强策略的反思与改进方向 《短周期交易策略研究之二——基于日 [Table_Summary] 内收益分布特征的股指期货交易策略》 投资要点： 2019.12.25 《基本面量化研究（二）——特斯拉产业 链解析》2019.12.24 2019 年，指数增强策略虽然仍能获得正向超额收益，但表现明显不如历史平均。 分月度来看，增强策略在2 月和12 月均产生较大回撤，且8-11 月累计超额收益低。 本文总结并反思了指数增强策略表现不佳的原因，并提出可能的改进方向。 [Table_AuthorInfo]  2019 年指数增强策略表现不佳的原因。（1 ）多因子模型预测能力降低：2019 年， 常用多因子模型月均IC 为近十年的最低值；（2 ）不利的市场环境：2019 年，市 值风格不稳定、收益大于均值的个股数量占比低，市场结构不利于多因子模型； （3 ）模型拥挤：以指数增强基金为代表的增强策略同质化程度高，超额收益相 关性明显高于以往年度。（4 ）行业错配：9-11 月，基于行业多因子打分进行行业 偏离的设定产生了回撤。  多因子模型的预测能力。2019 年，复合因子IC 在2 月和8 月均显著小于零。此 外，9 至 12 月，多因子模型的表现也不如历史平均。具体到每个因子，除ROE 分析师:冯佳睿 外，其余因子的月均 IC 相比历史平均水平，均出现了一定程度的下降。同时， 因子间时间序列相关性明显增强，因子集体失效的发生次数有所增加。 Tel:(021 Email:fengjr@  影响多因子模型预测能力的市场环境。大小盘风格的稳定性、全市场股票收益的 证书:S0850512080006 离散程度以及上涨股票数量的多寡，都会影响量化多因子模型的表现。市场风格 分析师:罗蕾 越明确、截面市值加权波动率越低、收益大于均值的个股数量占比越高，多因子 Tel:(021 模型预测能力越好。2019 年，市值风格切换频繁，收益大于均值的个股数量占 Email:ll9773@ 比低，均不利于多因子模型发挥作用。 证书:S0850516080002  模型拥挤。以指数增强基金为代表的增强策略同质化程度高，2019 年超额收益 相关性明显高于以往年度，且近几年呈逐年增加趋势。过多的资金流入会造成模 型拥挤，削弱策略收益。  风险控制模型对指数增强策略的影响。风险约束变量既是风险也是收益来源。适 当放松约束，虽然可能面临短期相对回撤 （如，2019 年9-11 月），但可以提升策 略的长期业绩表现。对于沪深300 指数增强策略而言，要有效控制相对回撤