投資策略報告會：主動量化決策框架

1、投資要點0101研究背景要點：量化在海外以及國內市場現(xiàn)狀及未來發(fā)展020304宏觀因子投資要點：如何通過量化的方法配置宏觀風險，達到資產(chǎn)配置的效果量化風格配置要點：用量化的方法刻畫市場情景，給出適宜的風格配置方案量化選股平臺要點：將量化策略工具化，整合形成主動選股平臺052 /Smart beta指數(shù)編制要點：編制純粹的smart beta指數(shù)產(chǎn)品，更好的落地產(chǎn)品交易國泰君安證券2020年度投資策略報告會01研究背景3 /觀勢：市場環(huán)境的變化速度與幅度遠超預期市面上量化策略的同質性不斷提高Alpha來源基本如出一轍，收益空間被壓榨多數(shù)Alpha因子都是錦上添花，不能雪中送炭當下策略本質多為套利

2、，而非投資國泰君安證券2020年度投資策略報告會01研究背景4 /破局：從主動型投資中汲取經(jīng)驗-不同基金經(jīng)理間應存在博弈提高策略生命力最好的方法盤活策略，形成博弈個人對策略的理解才是核心競爭力沒有生命的量化策略終會被人工智能所替代敢于做出判斷，才能獲取超額收益國泰君安證券2020年度投資策略報告會01海外量化投資規(guī)模海外量化投資流派代表宏觀量化:Bridge water基本面量化: AQR高頻交易： Two sigma量化收益來源另類數(shù)據(jù)源：行業(yè)原始數(shù)據(jù)、NLP文本數(shù)據(jù)工具化屬性：情景監(jiān)測、量化選股平臺邏輯實體化：貿(mào)易戰(zhàn)組合、民營紓困組合 et.al宏觀量化10000億全球視 野基本面量化60

3、00億基本面 定價量化高頻2500億日內交 易定價5 /量化投資對市場的影響：量化投資是需要迭代進化的未來投資博弈將建立基于模型，而非數(shù)據(jù)國泰君安證券2020年度投資策略報告會01主動量化決策框架宏觀因子投資因子擇時Smart beta編制主動量化選股高頻交易6 /主動量化的投資理念提升模型的“交互性”重視“新”的規(guī)律，“非標準化”數(shù)據(jù)量化不僅可用于策略構建，也用于理解市場，分析環(huán)境主動量化的縱向貫穿結構量化策略可用于資產(chǎn)配置，亦可用于高頻交易各個策略維度之間相對獨立，收益可疊加適用于各類投資者：一套完善的量化框架完全涵蓋主動投資體系國泰君安證券2020年度投資策略報告會01宏觀因子投資7 /

4、國泰君安證券2020年度投資策略報告會資產(chǎn)配置VS因子配置配置思想的演變01資產(chǎn)配置等權模型40/60模型馬科維茨最小 方差風險配置橋水全天候風險平價風險預算因子配置8 /BlackRockPIMCOState StreetGoldman Sachs國泰君安證券2020年度投資策略報告會資產(chǎn)配置VS因子配置宏觀因子配置需要解決的問題01We eat food in order to get nutrients, not the other way around-Andrew Ang(2010)以宏觀因子分析作為基礎，使用大類資產(chǎn)作為工具來認識風險并配置風險 我們能不能用大類資產(chǎn)實現(xiàn)宏觀風險配置

5、？-宏觀因子的可投資性宏觀風險是不是可以由有限的因子進行刻畫？-宏觀因子的解釋力度資產(chǎn)背后是否有幾個共同的因子驅動？彼此之間是否相互獨立-宏 觀因子的低相關性9 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會03宏觀因子視角下的風險分析之等權組合與大類資產(chǎn)風險平價經(jīng)濟增長, 49.43%利率, 28.45%全球風險, 2.20%匯率, 0%其他,6%通脹, 13.84%經(jīng)濟增長為主要的風險，組合風險貢獻比 為48%，利率次之，為28%。風險因子分析視角下等權組合與經(jīng)濟增長高度相關資產(chǎn)等權（1/N）經(jīng)濟增長, 0.23%利率, 62.48%通脹, 8.08%匯率, 2%新興市場風 險, 2.17%其他

6、, 25%大類資產(chǎn)風險平價大類風險平價的缺陷：債券比重過高宏觀風險分析下：利率因子占絕對主導低位，風險貢獻比為62%，通脹次之，8%而第一主因子“經(jīng)濟增長”由于債券與股票、商 品在該因子上的對沖性，因此在該因子上幾乎沒 有暴露換言之，如果我們要構建一個對經(jīng)濟增長的變動 不敏感的組合，風險平價策略是一個良好的1選0 擇/國泰君安證券2020年度投資策略報告會02宏觀因子的構建31486171798650.040.030.020.010.00.080.070.060.090.0100.0PC1PC6PC2PC3單主成分解釋力度PC4PC5累計解釋力度綜合考慮1、單一主成分的邊際解釋力 度2、主成分

7、在各個資產(chǎn)上的經(jīng)濟含義我們將影響以國內資產(chǎn)為主，輔以部分海外資產(chǎn)的大類 資產(chǎn)池的宏觀風險因子定義 為五大類：經(jīng)濟增長因子、利率因子、 通脹因子、匯率因子及新興 市場風險因子11 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會04宏觀因子動態(tài)均衡配置2006/1/12006/7/12007/1/12007/7/12008/1/12008/7/12009/1/12009/7/12010/1/12010/7/12011/1/12011/7/12012/1/12012/7/12013/1/12013/7/12014/1/12014/7/12015/1/12015/7/12016/1/12016/7/1201

8、7/1/12017/7/12018/1/12018/7/12019/1/12019/7/1100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%SP500HSZZZGovtBond_ShortGovtbond_LongGoldOilUSDCNY32.521.510.52006/2/12006/9/12007/4/12007/11/12008/6/12009/1/12009/8/12010/3/12010/10/12011/5/12011/12/12012/7/12013/2/12013/9/12014/4/12014/11/12015/6/12016/1/12016/8/12017

9、/3/12017/10/12018/5/12018/12/12019/7/1允許做空等權單多八資產(chǎn)動態(tài)配置：美股、港股、A股、國債(10Y+)、國債(1Y-)、黃金、原油不可賣空情形：更貼合實際投資，但少部分期數(shù)無法實現(xiàn)完全風險均衡12 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置13 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊情景環(huán)境的多維刻畫“應對”思維：針對當下環(huán)境，制定最優(yōu)策略市場情景分為多個維度：宏觀、交易、參與者結構宏觀經(jīng)濟環(huán)境影響投資者戰(zhàn)略制定市場交易環(huán)境影響投資者戰(zhàn)術打法研究目的主觀和量化結合：情景指標可視化設計，搭載主觀觀點科學化博弈： 量化投資者決策流

10、程，內嵌量化策略14 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊市值價值因子異質波動率動量成長市場強弱情緒預期風險情景環(huán)境結構分化度宏觀環(huán)境風格因子標的15 /刻畫情景維度國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊市場情景維度多元化：市場環(huán)境可以從多個維度進行刻畫每個維度有其特殊邏輯，eg 情緒維度、交易維度、市場結構等16 /市場強弱：構建牛熊分界值指標，從技術層面刻畫市場走勢強弱市場情緒： 從異常成交量、高分紅股溢價率、投機資金活躍度、市場活力四個方面提取主成分預期風險： 通過期權場內衍生品市場交易數(shù)據(jù)中得到VIX指數(shù)結構分化： 計算全A非ST股票的收益離散度宏觀

11、指標大類劃分經(jīng)濟增長利率信貸通脹周期大宗商品宏觀大類劃分邏輯-指標故事利率+信貸環(huán)境：成長股-資金成本及可得性 PMI+發(fā)電量：周期股-傳統(tǒng)經(jīng)濟映射結果 CPI：消費股-內生通脹是消費名義增長的主驅動02國泰君XX安報證告券2X0X2X0年XX度X投XX資X策XX略X報X告會Macro-quant體系搭建17 /18/02國泰君XX安報證告券2X0X2X0年XX度X投XX資X策XX略X報X告會Macro-quant體系整合宏觀大類子指標總量狀態(tài)邊際狀態(tài)經(jīng)濟增長GDP/同比增長人均可支配收入/累計同比 發(fā)電量/當月同比社零總額/累計同比PMI工業(yè)增加值/當月同比11-1001001001因子打分

12、方式舉例數(shù)據(jù)來源：國泰君安證券研究-1.5-1-0.500.511.52007020120070801200802042008080420090202200908032010020120100802201102092011080120120201012080101302040130801222201402102014080401502020150803016020122201608012017020601708010180201018080122229021120120190801信貸得分 -1.5-1-0.500.511.52007030108012007200801022008060220

13、0811032009040120090901201002012010070120101201201105032011101020120301201208012013010720130603201311042014040120140901201502020701201520151201201605032016101020170301201708012018010206042018利率得分宏觀大類加總：根據(jù)子指標狀態(tài)，得到宏觀大類環(huán)境得分宏觀環(huán)境分為總量狀態(tài)、邊際狀態(tài)，以及分歧程度。19 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊不同情景對不同風險因子收益的IC顯著性有所不同：如何將

14、多個情景進行綜合，兩個處理：IC0.2作為顯著性判定閾值對同一個因子根據(jù)調整后IC加權所有情景影響情景維度EpGrowthLeverageLiquidityBetaMomentumZszVolatilityPb情緒-0.1460.0110.2180.107-0.1690.234-0.275-0.427-0.090預期風險0.2080.108-0.027-0.0900.316-0.047-0.684-0.055-0.079結構分化度0.106-0.0860.234-0.1820.1410.212-0.388-0.3930.009市場強度-0.136-0.2110.217-0.008-0.0140

15、.015-0.019-0.2140.064情景維度EpGrowthLeverageLiquidityBetaMomentumZszVolatilityPb情緒000.18915000.20296-0.2379-0.369960預期風險0.172340000.261740-0.565900結構分化度000.19074000.17306-0.3162-0.320020市場強度0-0.496400000-0.50363020 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊1.510.50-0.5-1-1.5201004012010090120110209201107042011120120

16、12050220121008201303042013080120140102201406032014110320150401201509012016020120160704201612012017050220171009201803012018080120190102示例：市值風格配置方向最終的綜合情景指標序列示例：國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊綜合情景序列：原有單一情景序列皆經(jīng)過標準化處理啊，綜合情景 序列量綱相對穩(wěn)定。對因子收益區(qū)分的單調性：我們將根據(jù)綜合情景取值，分為負向、中性、正向 三個狀態(tài)。負向：FacTiming-0.3中性：-0.3FacTiming0.3

17、以動量因子為例，F(xiàn)acTiming對動量因子收益有顯著的單調區(qū)分度021 /0.0010.0020.0030.0040.0050.0060.007 負向中性正向動量因子平均月收益0.008 02國泰君XX安報證告券2X0X2X0年XX度X投XX資X策XX略X報X告會基于Macro-Q的風格配置因子選取策略邏輯:市場+預期+財務因子數(shù)據(jù)標準化處理因子正交化處理顯著性+穩(wěn)定性+獨立性Alpha端：ICIR加權計算因子IC及ICIR根據(jù)滾動12個月的ICIR進行 加權風險端：風格控制風險因子敞口進行中性化處理根據(jù)情景調整標的風險因子敞口，使其向指定方向偏離行業(yè)中性處理本質：根據(jù)宏觀量化指標，在收益效

18、率更高的風格域里挑選Alpha高的股票22 /23 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會02風格配置模塊2016年前后，市場主要矛盾由宏觀層面轉移到交易層面歷史整體來看有穩(wěn)定的增強效果，月勝率80%, 最近幾年表現(xiàn)有顯著提升能夠有效的捕捉特定風格走勢下所帶來的超額收益4.543.532.521.510.50201105042011082320111219201204192012081020121205201304082013080220131129201403272014072120141114201503132015070620151102201602262016062120161018

19、20170213201706082017092620180122201805232018091120190109 原始500增強多情景策略-0.02-0.04-0.060.040.0200.120.10.080.06201106201110201202201206201210201302201306201310201402201406201410201502201506201510201602201606201610201702201706201710201802201806201810201902組合月超額收益國泰君安證券2020年度投資策略報告會03Smartbeta編制24 /國泰君安證

20、券2020年度投資策略報告會03排序打分方法存在的不足-滬深300價值風格暴露時間序列不穩(wěn)定截面目標風格解釋力度低(2019/3/31)時 序 風 格 暴 露 變 動25 /截 面 超 額 收 益 拆 分國泰君安證券2020年度投資策略報告會03改進方法構建流程如下：股票池為全A，剔除上市不滿2年股票，剔除ST等股 票剔除最近60個交易日中累計停牌天數(shù)大于30個交易 日的股票剔除日均成交額和日均流通市值綜合排名后20%的 股票目標函數(shù)為最大化目標風險暴露，同時控制對其它 風格暴露區(qū)間為-0.1,0.1組合股票個數(shù)在60-100只之間，組合股票權重范圍 為1%-5%按月調倉1組合優(yōu)化純粹Smar

21、t Beta指數(shù)歷史表現(xiàn)：2010-2019年10月25日紅利低波，86.96%；價值，79.98%；價值低波，60.27%；質量， 51.10%；波動率，36.79%；成長，31.19%；分紅，28.41%；動量，-5.70%今年以來：成長、質量和波動率表現(xiàn)最好，收益率分別為28.19%、26.28% 和24.72%26 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會03結果分析與研究展望風格中性會導致一些時間段損失部分強勢風格的收益貢獻因子之間相關性，在滿足約束條件的同時，目標風格暴露值會被降低施加約束條件，可能會導致組合內股票一致性較差，相似性較低會提高組合換手率，增加成本存在的不足Smart

22、 Beta作為風格配置的工具， 需要兼顧收益屬性和工具屬性風格純粹性與穩(wěn)定性，或可更關注 后者應當重視風格指數(shù)的收益屬性，或可通過阿爾法因子進行股票池初 篩，以提升風格因子的有效性多因子風格指數(shù)應如何進行因子合 成，整體法與混合法適用性如何， 還需要更為細致的分析Smartbeta要點：27 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會04主動量化選股28 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會01主動量化選股研究框架主動量化是結合基本面、定量分析和技術分析的綜合分析模型。研究目標： 給主動投資者構造投資的“馬賽克碎片”，即一個個具 有投資價值與可理解性的投資策略。哪些股票特征對股票未來的收益率的有預測力？哪些特征是需要去避免的？哪些股票特征的重要性在逐漸增強？哪些股票特征結合起來使用能起到1+1大于2 的效果？29 /國泰君安證券2020年度投資策略報告會降低信息的不對稱程度規(guī)范公司治理體系提高公司透明度和可信度增強投資者對公司前景的信息吸引投資者和分析師的跟進有效避免