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专题报告

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2022年3月11日

Barra模型专题报告（二）：动量因子

摘要

格林大华量化研究

格林大华量化研究

联系电话：0371Barra模型是MSCI明晟公司研发的金融风控模型，把个股收益分解为市场（国家）因素、行业因素、风格因素，其中风格因素即描述个股特征的风险因子，主要应用于多因子选股分析和结构化风险因子分析。2012年7月明晟公司发布了针对中国市场的模型BarraChinaEquityModel（CNE5），包括10个大类因子、21个小类因子。2018年8月发布的CNE6，将因子进一步细分和扩充，包括9个一级因子、21个二级因子、46个三级因子。

本文主要参考CNE6的理论说明书《BarraChinaATotalMarketEquityModelforLong-TermInvestors》，因子定义及计算细节摘自附录E。本文介绍了因子计算方法，用简明的语言解释了计算中的数理逻辑，以沪深300样本股为范围，回溯了2018-01-01至2022-02-28的因子数值，通过IC、IR、因子收益率等指标考量了因子有效性，绘制了因子累计收益率曲线，并对因子回测结果给出了现实意义的解释。

本期分析的因子中，Momentum因子与沪深300指数持平，但回撤更小，表现优秀。Long-termReversal因子没有表现出显著的反转效应，可能是沪深300样本股价值暴露比较充分。

一.Momentum，动量

1.RelativeStrength12-month，近一年相对强弱

首先将股票收益率，减去指数收益率，得到超额收益率。其次在计算累计超额收益率时，采用最近252天的指数加权移动平均。最后将最近11天的累计超额收益率取均值，并滞后11天。

超额收益率在上期波动率因子中是相对于无风险利率的，而在本期动量因子中是相对于指数收益率的，这种计算方式的改变包含两层含义。

其一是因子含义的变化，相对强弱的相对二字，是指某只股票相对于其他股票是否更强势，因此用指数代表其他股票的集合，是一个很好的参照系。个股收益率减去指数收益率后，数值上有正有负，分化为强势弱势，体现了因子设计时想要实现的相对性含义。如果不减去指数收益率，只看个股收益率，容易出现多数股票同时强势或同时弱势的现象，就演变成一种绝对性含义。

其二是因子含义中其实已经考虑了无风险利率，还记得HBETA因子的计算方法吗？回归的一边是个股收益率减无风险利率，另一边是样本空间收益率减无风险利率，两者做回归。RSTR因子也是如此，减号的一边是个股收益率减无风险利率，减号的另一边指数收益率减无风险利率，两者相减，无风险利率被前后抵消，因此不需要出现在因子计算中。由此可见，Barra模型使用到股票收益率时，均考虑到了无风险利率，保持了从始至终的严谨。

另外，指数加权移动平均的窗口期为252天，主要是参考美股市场每年的交易日为252天左右，而且半衰期多设置为窗口期的一半、四分之一、六分之一，252是12的整数倍。反观A股市场每年的交易日在243天左右，因此将窗口期设置为240天，同样是12的整数倍，也是一个可取的选项。并且，时间窗口如果拉长为三到五年，每年10天左右的误差可能积累扩大。

年份

A股交易日

美股交易日

2018年

243天

251天

2019年

244天

252天

2020年

243天

253天

2021年

243天

252天

2022年

242天

251天

表1：A股、美股交易日

2.HistoricalAlpha，历史阿尔法

以每只股票的收益率为因变量，以样本空间的流通市值加权收益率为自变量，进行指数加权回归，得到的回归截距即该只股票的阿尔法值。

HALPHA因子的详细介绍参见格林大华期货《Barra因子专题报告（一）：波动率因子》

阿尔法值之所以归为动量因子，是因为CAPM回归式将个股收益率分解为三个部分：首先是贝塔值乘以指数收益率，描述了指数涨跌对于个股的影响；其次是回归残差，描述了市场噪声和随机因素，也可以理解为多空力量的争夺；剔除掉前两项，最后剩下的就是阿尔法值，描述了个股自身特性所引起的涨跌。

由此可见，HALPHA因子与RSTR因子相同，都是剔除指数涨跌的影响后，反应个股自身纯粹的方向和能量。

3.因子回测结果

因子名称

IC

IR

RankIC

RankIC_IR

因子收益率

RSTR

1.28%

6.01%

0.99%

4