因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置

1、内容目录一、从收益分解的角度思考因子择时4宏观三因素因子择时框架4收益分解：盈利波动 vs 估值波动4本文想要解决的问题5二、风险溢价：再论股息率-国债收益率体系6股息率-国债收益率体系的优势6风险溢价能否预测股市收益率7风险溢价的波动分解8三、风险溢价时钟与因子表现9市场轮转的四个状态9因子测算说明11不同市场状态下的因子表现12四、市场轮转中的因子轮动规律14市场轮转下的因子运动轨迹14价值陷阱效应14价值分化效应15行情末期的锚定效应16估值过高市场的防守效应17估值过低市场的进攻效应18非敏感性因子18风险溢价时钟与攻守因子配臵19五、攻守因子动态配臵策略20动态因子配臵与选股流程20

2、动态因子策略表现21因子轮动效果比较22策略对大类因子的敏感性分析23六、总结与展望24风险提示24图表目录图表1：风险因子的宏观因子敏感性(表格中数值代表因子收益对宏观变量的回归t值)4图表2：美国市场宏观波动、基本面波动以及股价波动5图表3：沪深300价格波动分解5图表4：中证红利指数股息率与国债收益率6图表5：风险溢价与沪深300下月收益7图表6：风险溢价与沪深300下季收益7图表7：基于风险溢价的A股市场股债轮动策略7图表8：基于风险溢价的港股市场股债轮动策略7图表9：风险溢价的波动来自于股市波动和债市波动8图表10：风险溢价的波动率结构8图表11：市场轮转中的四个状态9图表12：市场

3、轮转与指数表现10图表13：市场状态转移概率矩阵10图表14：市场状态持续时长（月）10图表15：因子库细节11图表16：不同市场状态下的大类因子表现13图表17：不同市场状态下表现较好和表现较差的10个因子13图表18：市场轮转中的因子运动轨迹14图表19：当市场从过热期切换到恐慌期时，价值陷阱出现15图表20：SP、EP和CFP为一类价值因子分支16图表21：DP和BP各为一类价值因子分支16图表22：相比营收增速和净利润增速，现金分红增速和净资产增速的稳定性较强16图表23：行情末期存在价值锚定效应17图表24：估值过高市场的防御效应17图表25：估值过低市场的进攻效应18图表26：市场

4、状态基本不影响成长因子和流动性因子表现排名18图表27：风险溢价时钟与攻守因子配臵19图表28：动态因子配臵流程20图表29：动态因子策略表现21图表30：动态因子策略分年表现21图表31：动态因子策略的月度换手率偏高22图表32：组合平均市值高于中证500指数平均市值22图表33：因子轮动效果对比23图表34：动态因子配臵的优势23图表35：2010-2018年剔除各因子后的策略信息比率24图表36：2017-2018年剔除各因子后的策略信息比率24一、从收益分解的角度思考因子择时宏观三因素因子择时框架2017 vs 成长”以及“动量 vs 我们曾经提出过一个基于“利率-信用-波动率”的三因

5、素因子择时模型：图表 1：风险因子的宏观因子敏感性(表格中数值代表因子收益对宏观变量的回归t 值)风险因子国债收益率信用利差市场波动率小盘-1.71-2.064.87反转-1.24-0.163.12质量0.231.65-1.64动量0.822.26-2.38价值2.941.74-0.74资料来源：Wind，收益分解：盈利波动 vs 估值波动宏观因素对风格的影响路径为：宏观因素改变-股票基本面预期改变-风格迁移，这引发我们思考一个问题：基本面因素是影响股价的主要矛盾吗？在忽略PE 和EPS + PIMCO1955-2015500 指数的盈利波动为 11%，指数波动率为 14.2%，因此美国股市中

6、盈利波动占股价波动 78%，估值波动则占 22%。A 2005-2018 300 31.3%。在一个以估值波动为主导的市场中，除了基于“利率-信用-波动率”的宏观三因素因子A 图表 2：美国市场宏观波动、基本面波动以及股价波动资料来源：PIMCO，图表 3：沪深 300 价格波动分解资料来源：Wind，本文想要解决的问题基于上述的思考和推演，本文主要想解决四个问题：股息率-二、风险溢价：再论股息率-国债收益率体系股息率-国债收益率体系的优势股息率-国债收益率体系的理论基础是金融学里面最经典的 DDM 模型：=1 = + + =1 1 + 1 + 1+ 3 += 1 + ： = = + 最后一步

7、，假设我们对股利增速g 没有主观判断的情况下，我们可以认为股票资产相对于无风险资产的超额收益（风险溢价）应该等于股息率减去国债收益率：1 = ( ) + 事实上，从收益的性质来看，股息率与国债收益率非常类似，股息率相当于是以当前价格购买股票，未来长期每年可以获取的利息收益率，而国债到期收益率则为购买国债后每年可以获得的票息收益率。股息率-国债收益率体系相比于其他体系具备两个优势：图表 4：中证红利指数股息率与国债收益率6%5%4%图表 4：中证红利指数股息率与国债收益率6%5%4%3%2%1%0%2009201020112012201320142015201620172018资料来源：Wind

8、，中证红利股息率（）10年期国债收益率（ ）图表 7：基于风险溢价的A 股市场股债轮动策略图表 7：基于风险溢价的A 股市场股债轮动策略图表 8：基于风险溢价的港股市场股债轮动策略股债轮动策略净值恒生指数8.07.07.06.06.05.05.04.04.03.03.02.02.01.01.00.00.02005200720092011201320152017200220042006 2008 20102012 201420162018资料来源：资料来源：风险溢价能否预测股市收益率-（DYBY）300 5-6 风险溢价确实可以解释沪深 300 A 在 A 达 16%，夏普率达 1.212%，夏

9、普率为 0.98。图表 5：风险溢价与沪深 300 下月收益图表 6：风险溢价与沪深 300 下季收益图表 5：风险溢价与沪深 300 下月收益图表 6：风险溢价与沪深 300 下季收益DYBY与沪深300下月40%R = 5.18%20%收益DYBY与沪深300下季收益60%R = 15.75%40%20%-20%-40%-3.0%-2.0%-1.0%0.0-20%-40%-60%1.0%2.0%-3.0%-2.0%-1.0%0.0%1.0%2.0%资料来源：Wind，资料来源：Wind，股债轮动策略净值沪深300指数风险溢价的波动分解我们知道风险溢价由两部分组成，一部分是股息率，一部分是国

10、债收益率，因此这两者的波动一个是股票市场的波动，另一个是债券市场的波动。那么我们好奇的是，风险溢价由哪一种波动主导？根据波动率公式的分解，风险溢价的波动率由三部分组成，一部分是股息率的波动率， 另一部分是国债收益率的波动率，第三部分是股息率和国债收益率的协方差项： = + 2 , 9 76.6%， 我们对风险溢价进行波动分解是想要说明，基于风险溢价的因子配臵策略与基于宏观因素设计的“利率-信用-波动率”三因素因子择时框架在信息来源上差异较大，两者或许可以起到相互补充的作用。图表 9：风险溢价的波动来自于股市波动和债市波动DY-BY(右轴)中证红利股息率10年期国债收益率（ ）6%2%5%1%4

11、%0%3%-1%2%1%-2%0%200920102011201220132014201520162017资料来源：Wind，-3%图表 10：风险溢价的波动率结构Var(DY-BY)Var(DY)Var(BY)2*Cov(DY,BY)波动率0.820.630.14-0.05占比100%76.6%17.0%-6.4%资料来源：Wind，三、风险溢价时钟与因子表现市场轮转的四个状态对于市场的轮转，其实所有市场的参与者都会有自己的理解，但是最简单最直观的理解是市场是上涨还是下跌。但是这种市场状态的识别和判断往往是事后判断，即往往需要等行情出现后我们才能准确识别。而我们上面曾验证过，风险溢价对股市未

12、来收益率有一定的预测能力，因此我们基于风险溢价的正负和风险溢价的变化构建了四个不同的市场状态来量化我们对市场的理解。我们基于 DY-BY（中证红利指数股息率-10 年期国债收益率）的正负和 DY-BY 的边际变化构建了风险溢价时钟： 上行和 上行和 下行和 下行和 我们认为随着价格运动，市场将依次历经恐慌、筑底、复苏和过热四个不同的阶段，在不同的阶段里面市场的有效因子可能会存在显著差异。市场 下行估值过低筑底恐慌市场 下行估值过低筑底恐慌DY-BY0 DY-BYDY-BY筑底-图表 13：市场状态转移概率矩阵恐慌期筑底期复苏期过热期恐慌期76%12%0%12%筑底期0%78%20%2%复苏期0

13、%10%80%10%过热期19%2%0%79%资料来源：Wind，4-5 个图表 14：市场状态持续时长（月）市场状态Q25中位数平均值Q75恐慌期2.03.04.26.8筑底期2.34.04.15.0复苏期3.54.05.17.0过热期1.54.04.76.0资料来源：Wind，因子测算说明因子测算的一些基本规则如下：10ST1152子；截面上对因子值进行MAD大类因子子类因子因子描述因子方向DP股息率（过去大类因子子类因子因子描述因子方向DP股息率（过去12个月）1EP净利润（TTM）/总市值1BP净资产/总市值1SP营业收入（TTM）/总市值1CFP经营性现金流（TTM）/总市值1GPE

14、净利润同比增速与市盈率TTM的比值1Sale_G_TTM营业收入TTM环比增速1Profit_G_TTM净利润TTM环比增速1OCF_G_TTM经营性现金流TTM环比增速1ROE_G_TTM净资产收益率TTM环比增速1Sale_G_Q营业收入季度同比增速1Profit_G_Q净利润季度同比增速1OCF_G_Q经营性现金流季度同比增速1ROE_G_Q净资产收益率季度同比增速1ROE_TTMROE的TTM值1ROA_TTMROA的TTM值1ROE_QROE的当季值1ROA_QROA的当季值1Grossprofitmargin_TTM毛利率TTM1Profitmargin_TTM净利率TTM1Ass

15、etturnover_TTM资产周转率TTM1Operationcashflowratio_TTM经营性现金流（TTM）/净利润（TTM）1Grossprofitmargin_Q毛利率当季值1Profitmargin_Q净利率当季值1Assetturnover_Q资产周转率当季值1Operationcashflowratio_Q经营性现金流（当季值）/净利润（当季值）1Equitydebtratio净资产/长期债务1资产结构Currentratio流动比率1Cashratio现金比率1市值Ln_size流通市值的对数-1股价Ln_price股价的对数-1价值成长盈利质量Alpha过去1年与上证

16、综指回归估计的Alpha-1Return_Nm过去Return_Nm过去N个月的涨跌幅-1BetaBeta过去1年与上证综指回归估计的Beta-1Std_Nm过去N个月的个股波动率-1Std_Res_Nm过去N个月与上证综指回归的残差波动率-1Turn_Nm过去N个月的个股日均换手率-1Bias_turn_Nm过去N个月与过去24个月的个股日均换手率比值-1波动率流动性资料来源：不同市场状态下的因子表现52 个因子的表现，以此观察因子在不同市场情绪状态下的轮动现象。（rankICt值；rankIC10 较差的 10 16 17 来beta+反转；我们可以看到，在不同的市场状态中因子表现截然不同

17、。这里面有符合投资者直观感受的，比如恐慌期，投资者青睐高盈利，高质量和低负债的股票，以此避免熊市中过大的亏损，而在复苏期中，投资者着青睐小市值，低股价和高成长的股票，希望在牛市中获得更高的上涨弹性。当然，也有与直观体验不相符的特点，比如在过热期，价值因子表现位居第一。这些现象以及发生这些现象的原因，我们将在下文重点阐述。图表 16：不同市场状态下的大类因子表现排名恐慌期筑底期复苏期过热期1盈利股价规模价值2质量低波beta质量3beta反转股价盈利4资产结构规模成长反转5成长流动性资产结构流动性6流动性价值低波成长7规模成长流动性低波8反转资产结构价值资产结构9价值beta质量股价10低波质量

18、盈利beta11股价盈利反转规模资料来源：Wind，图表 17：不同市场状态下表现较好和表现较差的 10 个因子排名恐慌期筑底期复苏期过热期Profitmargin_TTMAlphaLn_sizeAssetturnover_QROA_TTMReturn_12mROE_G_QCFPGrossprofitmargin_TTMStd_3mLn_priceROA_QProfitmargin_QStd_Res_1mOperationcashflowratio_QEP表现最佳CurrentratioBPROE_G_TTMOperationcashflowratio_QGrossprofitmargin_Q

19、Ln_priceBias_turn_1mGrossprofitmargin_QROE_TTMStd_12mGPEROE_QROA_QStd_1mDebtequityratioOCF_G_QROE_QStd_Res_6mStd_1mProfitmargin_QBetaStd_6mProfit_G_TTMSPSPOperationcashflowratio_QAlphaCashratioStd_3mAssetturnover_QDPStd_3mCFPGrossprofitmargin_TTMProfitmargin_TTMReturn_3mStd_Res_1mProfitmargin_TTMROA

20、_TTMBias_turn_1mOperationcashflowratio_QROA_TTMGrossprofitmargin_TTMROE_G_Q表现最差ROE_G_TTMProfitmargin_QROA_QStd_1mStd_Res_6mGrossprofitmargin_QGrossprofitmargin_QBias_turn_12mOperationcashflowratio_TTMROE_TTMTurn_12mBetaBPROA_QReturn_1mLn_sizeLn_priceROE_QProfitmargin_QCurrentratio资料来源：Wind，四、市场轮转中的因

21、子轮动规律市场轮转下的因子运动轨迹18 可-beta-盈利股价规模价值质量低波beta盈利股价规模价值质量低波beta质量beta反转股价盈利资产结构规模成长反转成长流动性资产结构流动性流动性价值低波成长规模成长流动性低波反转资产结构价值资产结构价值beta质量股价低波质量盈利beta股价盈利反转规模恐慌期筑底期复苏期过热期资料来源：价值陷阱效应20172018 年上半年 A 股市场处于恐慌期，价值因子表现较差。图表 19：当市场从过热期切换到恐慌期时，价值陷阱出现12分析师盈利预期偏差(右轴)价值因子排30% 价值投资复苏 价值投资复苏 价值陷阱 820%615%410%25%00%恐慌期筑

22、底期复苏期过热期恐慌期资料来源：Wind，价值分化效应在价值因子的分析中，我们发现价值因子表现也存在明显的内部分化，根据它们与风险溢价时钟的关系，我们将其分为三类：种程度加剧了市场对企业盈利预测的不确定性；A A 22 来看，2012 年之后，A 股市场的分红同比增速基本趋于稳定。22 总的来说，我们发现价值因子是否有效很大程度上依赖于分子端是否估计准确，如果未来企业盈利波动较小，则价值因子有效性较好；反之，如果未来一段时间企业盈利迎来拐点，则价值因子有效性明显降低。20：SP、EP 和CFP 图表 20：SP、EP 和CFP 图表 21：DP 和 BP 各为一类价值因子分支605040 CF

23、P SP6050BP40DP302010DPBP302010恐慌期筑底期复苏期期恐慌期筑底期复苏期过热期资料来源：Wind，资料来源：Wind，图表 22：相比营收增速和净利润增速，现金分红增速和净资产增速的稳定性较强90%60%30%0%-30%201020112012201320142015201620172018资料来源：Wind， 营业收入同比增速净利润同比增速图表 22：相比营收增速和净利润增速，现金分红增速和净资产增速的稳定性较强90%60%30%0%-30%201020112012201320142015201620172018资料来源：Wind，行情末期的锚定效应 师的预期数据

24、也有很多的线性外推成份反转因子：在行情起始初期，市场往往有固定的主线，比如恐慌期主线可能是信用风险，复苏期主线可能是周期复苏，此时市场的动量效应更强。但是到了行情尾声，驱动市场的更多是投资者情绪，因此在筑底期表现为图表 23：行情末期存在价值锚定效应12图表 23：行情末期存在价值锚定效应12价值10反转8反转6价值4反转价值价值2反转恐慌期筑底期复苏期过热期资料来源：Wind，估值过高市场的防守效应ROE 2016 年之前，这一类因子在Alpha 因子中关注度较低，主要是A 图表 24：估值过高市场的防御效应12盈利图表 24：估值过高市场的防御效应12盈利10质量质量盈利864质量2质量盈

25、利盈利恐慌期筑底期复苏期过热期资料来源：Wind，0估值过低市场的进攻效应而与防守效应相对的是，我们发现低股价因子和规模因子在筑底期和复苏期表现较强， 但是在恐慌期和过热期表现较弱，我们猜测原因是：增量资金弹性；图表 25：估值过低市场的进攻效应12图表 25：估值过低市场的进攻效应12股价规模10股价8规模6规模4股价2股价规模恐慌期筑底期复苏期过热期资料来源：Wind，0非敏感性因子成长因子和流动性因子是 11 个大类因子中表现最为稳定的两类因子，排名稳定在 5-8图表 26：市场状态基本不影响成长因子和流动性因子表现排名1210图表 26：市场状态基本不影响成长因子和流动性因子表现排名1

26、2108成长成长流动性流动性6流动性成长成长流动性42恐慌期筑底期复苏期资料来源：Wind，0风险溢价时钟与攻守因子配臵基于上述我们观察到的因子轮动规律，我们设计了基于风险溢价时钟的因子配臵方案：beta2016 2018 2016 2016 2016 20162017 2018 （；2018 beta和低财务杠杆股票表现较好。市场 下行估值过低筑底恐慌市场 下行估值过低筑底恐慌低股价盈利质低波动低反转低杠杆小盘价值盈利质量反转复苏市场 上行估值过高资料来源：五、攻守因子动态配臵策略动态因子配臵与选股流程基于上述的分析结果，我们希望设计出一个基于风险溢价时钟的动态因子配臵策略，整个因子配臵思路

27、分为以下几步：市场状态更新：基于实时的股息率-0IC50%ICIR和 IC 胜率综合加权；100 5080050800图表 28：动态因子配臵流程市场状态更新动态更新动态因子配臵指数成份因子风险股控制控制因子权重优化资料来源：动态因子策略表现基于动态因子配臵的选股流程，我们将更新好的投资组合按照下面的规则进行回测：1） 回测时间：2010 年 1 月至 2018 年 11 月；5002010 年500 5.6%5.5%84.1%3.34。动态因子策略在 2016-2018 这三个风格骤变的年份里依然保持较好的表现。图表 29：动态因子策略表现968576453432图表 29：动态因子策略表现

28、96857645343221100201020112012201320142015201620172018资料来源：Wind， 超额收益（右轴）图表 30：动态因子策略分年表现年份年度收益年化波动超额收益超额收益波动超额最大回撤超额胜率信息比率201029.2%27.4%16.9%5.0%2.5%91.7%3.622011-12.5%23.4%27.8%4.8%1.6%91.7%5.44201214.0%23.5%8.4%4.9%5.1%66.7%1.48201334.6%22.5%13.8%5.5%4.0%75.0%2.23201477.8%19.4%25.5%4.8%1.6%91.7%4.

29、442015117.2%51.3%40.5%8.6%4.3%100.0%4.92201613.3%32.2%20.6%4.4%2.5%91.7%4.2120173.4%14.5%6.9%4.2%3.0%66.7%1.582018-14.2%21.3%18.7%7.1%2.6%81.8%3.84平均24.2%28.2%20.8%5.6%5.5%84.1%3.34资料来源：Wind，31 62%ICIR 75%而从图表 32 来看，我们发现策略的持股平均市值呈现周期性的波动，体现了因子择时500 指数图表31：动因子策的月换率偏高图表32：组平均市高于证指数平均值200%180%月度换手率 平均换

30、手率400组合平均市值（亿）中证500指数平均市值（亿）160%140%120%300200100%80%10060%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 201802010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018资料来：Wind，资料来：Wind，因子轮动效果比较110011个大类因子过去12个月的ICIR进行加权打分作为选股信号，选择打分排名前 100 的股票作为组合；33 34 2010-2012 ICIR 2013-2016 ICIR ICIR ICIR 2010-2018 ICIR 2.88 2.422018 18.7%2.6%3.84， ICIR 图表 33：因子轮动效果