金工深度研究：指数增强如何受益于行业轮动.docxVIP

正文目录

本文导读 4

不同胜率和赔率的行业轮动策略模拟 5

胜率的模拟 5

赔率的模拟 5

行业轮动模拟策略和指数增强结合 7

带有行业观点的指数增强优化器 7

选股模型介绍 8

行业轮动策略胜率和赔率对沪深300指数增强的影响 9

行业轮动策略胜率和赔率对中证500指数增强的影响 10

行业轮动真实策略和指数增强结合 12

行业轮动真实策略介绍 12

最优合成比例的确定 13

实证：行业轮动真实策略融入沪深300指数增强 15

实证：行业轮动真实策略融入中证500指数增强 16

风险提示 17

图表目录

图表1：全频段量价周频行业轮动扣费前净值 4

图表2：双目标遗传规划周频行业轮动扣费前净值 4

图表3：华泰金工周频行业轮动策略扣费前业绩 4

图表4：给定胜率的蒙特卡洛采样思路 5

图表5：给定赔率的蒙特卡洛采样思路 6

图表6：胜率视角行业轮动模拟策略净值比示例 6

图表7：赔率视角行业轮动模拟策略净值比示例 6

图表8：使用端到端模型从全频段量价数据中挖掘选股因子 8

图表9：行业中性的沪深300指数增强扣费前净值 8

图表10：行业中性的中证500指数增强扣费前净值 8

图表11：行业中性的指数增强扣费前业绩 9

图表12：带有行业观点的沪深300指数增强蒙特卡洛实验结果 9

图表13：不同胜率和赔率对沪深300指数增强信息比率的影响(1) 10

图表14：不同胜率和赔率对沪深300指数增强信息比率的影响(2) 10

图表15：带有行业观点的中证500指数增强蒙特卡洛实验结果 10

图表16：不同胜率和赔率对中证500指数增强信息比率的影响(1) 11

图表17：不同胜率和赔率对中证500指数增强信息比率的影响(2) 11

图表18：双目标遗传规划因子挖掘流程 12

图表19：全频段量价和双目标遗传规划截面相关系数（均值0.11） 13

图表20：50%全频段量价+50%双目标遗传规划扣费前净值 13

图表21：50%全频段量价+50%双目标遗传规划扣费前业绩 13

图表22：选股因子和行业轮动策略最优合成比例α 14

图表23：全频段量价模型融入沪深300指数增强扣费后净值 15

图表24：双目标遗传规划模型融入沪深300指数增强扣费后净值 15

图表25：50%全频段量价+50%双目标遗传规划融入沪深300指数增强扣费后净值 15

图表26：行业轮动真实策略融入沪深300指数增强扣费后业绩（交易费用双边2‰） 15

图表27：全频段量价模型融入中证500指数增强扣费后净值 16

图表28：双目标遗传规划模型融入中证500指数增强扣费后净值 16

图表29：50%全频段量价+50%双目标遗传规划融入中证500指数增强扣费后净值 16

图表30：行业轮动真实策略融入中证500指数增强扣费后业绩（交易费用双边2‰） 16

本文导读

“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”——Alpha和Beta的边界可能并没有那么清晰，管理得当的Beta或许也是一类重要的Alpha来源。

对于指数增强来说，投资者通常把行业和风格都视作Beta，在组合优化器中给予其严格的暴露约束，以获取纯粹的Alpha。而在我们的视角里，无论是Alpha还是Beta，实际上都可以看作是收益率的一个分布。当收益率分布的均值显著大于0且标准差较小的时候，我们习惯称其为Alpha；当收益率分布的均值在0附近且标准差较大的时候，我们习惯称其为Beta。像单个行业或者单类风格，其长期的收益风险特征更接近于Beta，所以投资者严格约束其暴露也在情理之中，但是通过行业轮动或者风格轮动，对单个行业或者单类风格发表择时观点，从而改善其长期的风险收益特征，就有可能成为Alpha。

随着国内量化管理人体量的增长和技术的进步，选股Alpha变得愈发稀缺，向行业轮动或者风格轮动索取Alpha是一个虽有难度但值得重视的研究方向。其中，行业轮动策略最终获得成功的可能性较高。虽然相较于选股，行业轮动属于截面小样本问题，更难挖掘出统计学上显著的规律，同时伴随着更高的过拟合风险，但是相较于风格轮动，行业轮动在截面维度的样本量依然支持常见的基本面量化和一些不算特别复杂的机器学习技术。如美国的BlackRock在今年3月曾发行了美股行业轮动ETF，国内也有公募基金发行过行业轮动产品。在前期报告《双目标遗传规划应用于行业轮动》（2024-05-20）中，我们曾介绍和对比了