如何解决量化组合的波动率分布有偏问题-金工因子观察第7期

权益量化研究权益量化研究证券研究报告证券研究报告-如何解决量化组合的波动率分布有——申万金工因子观察第7期20260331低流动性等因子往往倾向于选择波动率较低的股票，使得组合在波动率的分布上与基准收益和最大回撤的推荐方案。我们以波动率高的60%股票作40%股票作为低波股票组合，对高波组进行0.6%的更高3）高波组里，波动率分层约束后，超配股票所带来的收益贡献有了明显提升，l波动率分层约束是一个可以推广到其他指数上的方案：本文的前面全部测算都是基于中请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第2页共15页简单金融成就梦想股票基金 3 3 4 5 6 6 7 8 9 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第3页共15页简单金融成就梦想股票基金A股市场自2025年以来，随着整体步入上涨环境，过往量化策略里一些偏反转逻辑的因子如低波、低流动性、反转等因子的效果出现了明显的下降。2026年1月中证500指数的快速上涨更是导致了指数增强产品全体跑输指数的情况，在这个过程中，量化组合由于低波、低流动性等因子往往倾向于选择波动率较低的股票，使得组合在波动率的分布上与基准有偏，在高波动股票快速上涨时往往会跑输指数。本文尝试从个股偏离约束的角度出发，以波动率分层的约束视角，给出一个兼顾收益和最大回撤的方案。在考虑量化组合的波动率分布特征上，我们首先减少单一组合的特质所带来的影响，因此构建了四个多因子组合，这四个组合均以中证500指数为基准，在中证500指数成分股内选股构建：组合P1是成长、价值、低波、红利、分析师、低流动性、动量、反转八个因子等权构建的多因子组合。组合P2是成长、动量、低波、红利四个因子等权组合，是过去几年整体表现较为出色的因子。组合P3是成长、动量、分析师三因子等权组合，整个组合的因子偏向动量。组合P4是低波、反转、低流动性三因子等权组合，整个组合的因子偏向反转。以上四个组合均以行业约束最大偏离不超过2%，个股最大偏离不超过0.5%为优化约束方案。接下来，本文的大部分测算都基于对这四个组合的约束方案调整。首先，我们考察四个组合相比指数的波动率偏离情况：我们定义中证500指数里，每一期波动率前60%的股票为高波组，前60%已经属于非常宽松的范畴了，再去计算这四个组合每期所选股票在高波组上的配比相比基准的高配或者低配幅度：从图1可知，四个组合里P1、P2和P4都较大幅度低配了高波组的股票，P4组由于大量使用偏反转逻辑的因子，低配幅度最深，而P3因为大量使用动量逻辑的因子，反而相比基准是高配了2%左右。可见，偏反转逻辑因子的大量使用是量化组合会低配高波股票的重要原因。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第4页共15页简单金融成就梦想股票基金量化组合的波动率分布偏离成为一个显而易见的风险敞口，而且波动率分布偏离上的差异也与波动率因子的暴露不同：前者是指组合里高波动率股票的占比与基准一致，后者则是整个组合的波动率因子暴露幅度。如果只是约束低波动率因子的敞口，因为低波因子是造成波动率分布有偏的重要原因，当然可以一定程度上减少这种风险暴露，但在失去了低波因子的长期收益后，组合里其他反转逻辑的因子仍然会使得组合在波动率分布上有偏。因此，在过往这种波动率分布的偏离已经开始影响组合收益的情况下，我们需要考虑采取手段一定程度上来解决组合的波动率分布问题。1.2使用波动率分组实现“波动率中性”很快可以想到的解决方案是类似行业中性那样，我们对基准的股票按波动率进行分组，然后根据分组股票的权重占比强行配平权重，实现“波动率中性”，这种方案能从结果上直接带来组合波动率分布的修正。我们对上述组合，分五组实现波动率中性，得到组合的收益和最大回撤等数据如表1：波动率分组中性的效果主要体现在控制最大回撤上请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第5页共15页简单金融成就梦想股票基金从表1可知，“波动率中性”后，P1、P2和P4组合的超额最大回撤得到了明显改善，P3的最大回撤反而有所扩大，同时，四个组合的收益大都维持不变或者下降，P4的月均超额收益有小幅度上升。可见，“波动率中性”的方案主要控制住了组合的波动率分布风险，但代价是有可能损失超额收益。这是一个主要防控风险的手那么是否可以适度放松约束，只控制波动最高组（前20%），实现相似的效果呢？我们只对高波20%的股票进行中性化，结果答案依旧是相似的：超额最大回撤除了P3大都明显改进，但超额收益大都出现了下降。表2：仅中性化高波20%的股票效果因此，波动率中性作为强力约束风险的手段，似乎更适合于一个特殊时期采用，而非长期保持严格的中性化。本文我们提出对个股的波动率进行分层，分开进行不同的个股偏离约束，是更能兼顾超额收益和最大回撤的推荐方案。仍然是以这四个组合为例，我们以波动率高的60%股票作为高波股票组，波动率低的40%股票作为低波股票组，对高波组进行0.6%的个股偏离约束，对低波组采用0.4%的个股偏离约束，可以发现：适度放松高波组的个股偏离约束，能同时带来提升超额收益和减少最大回撤的效果。表3：根据波动率分层进行个股偏离约束的效果请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第6页共15页简单金融成就梦想股票基金作为对比，我们也测算了反过来的方案，即高波组收紧约束，低波组放松约束，结果适得其反，对高波组收紧约束的组合表现超额下降的同时，最大回撤反而有所上升，整体来看表现不佳。这里似乎出现了反直觉的结果：理论上，如果一个组合低配了某种风格，我们往往是通过收紧约束从而使组合在该风格上尽量标配或者对齐，为什么在量化组合更容易低配的高波股票这里，放松约束会带来更好的绩效呢？而且低波等因子是长期有贡献的因子，放松高波组意味着在高波组内使用低波因子，不是只会让组合继续低配高波股票吗？从结果上看，我们已经用多个组合的表现证明了高波动股票内部放松约束的有效性，但这似乎和直觉相反。在第二章，我们以高波组内的因子表现、因子离散度、高波组内分层约束的收益效果来考察。核心是论证：因为量化组合能够在高波组股票里拿到更多超额收益，放松约束有利于组合发挥效果。首先，一个最简单的测试是，我们将上文里的高波组和低波组里的因子表现，重新进行测算，考察因子在分组下的差异：表4：高波组的因子IC大部分比低波组要好_0.12_0.96结果如表4所示：低波因子和红利因子等在高波组的IC和低波组里的IC表现差异较大，尤其是低波，在低波组里几乎没有贡献，而价值、反转等因子则是反过来，反转因子在低波组表现更好，在高波组表现不佳。进一步地，我们展示高波组里成长因子的分五组多空表现，对比低波组里的成长因子多空表现，如图2所示，在两个组里成长因子都表现有效，只是高波组里成长因子多空表现更好，部分阶段进攻性更强。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第7页共15页简单金融成就梦想股票基金而低波因子在两个组里的表现较为极端，如图3所示：高波组里低波因子持续表现较优，长期贡献较强的超额收益，而低波组里的低波因子多空几乎是横着走的，长期没有贡献收益。以上的数据能够成为波动率分组下，对高波组放松的有利论据：因子在高波动股票里的表现与低波股票的表现出现了较大的分化，高波组里部分因子的表现更好，放松这部分约束能够提升组合表现。除了纯粹的因子IC和多空分组表现，我们也可以从高波组和低波组里因子离散度的差异来说明：如果高波组里股票的因子离散度更高，意味着股票的因子得分差异请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第8页共15页简单金融成就梦想股票基金更大，更有可能选出有效股票，而低波组里如果因子的离散度较低，意味着股票的因子得分较为接近，则意味着股票的表现差异较小，选股的难度更高。我们计算高波组里各股票因子得分，将其标准化后对其标准差也进行标准化，各因子的离散度如表5所示，这里标准化后每个因子的得分离散度指的是相比全区间股票的离散度，该因子是区间股票离散度的若干倍，如反转因子在高波组离散度得分1.145指的是该因子的离散度是中证500内股票因子得分离散度的1.145倍。从表5可知，高波组反转、低流动性、动量成长等因子的离散度更高，而红利、价值等因子则是低波组的离散度更高，部分因子的离散度更高，也有力支撑了在高波组量化组合实际上表现更好的结论。表5：不同因子在高波组和低波组里的离散度差异t_0.089_9.55_0.136_16.4以上的测算主要体现了高波组里放松约束能带来更多超额，而分层约束放松高波组，会不会在高波组里超配低波股票，以及如何真实的在高波组贡献，我们在这一节表6我们直接计算了高波组内相比基准超额的股票和低配的股票对组合的累计收益贡献，把组合里股票的实际权重减去基准权重，再乘以股票表现，将这一收益进行累加，可以看到高波组里，波动率分层约束后，超配股票所带来的收益贡献有了明显提升，而低配股票保持不变或小幅度下降，综合带来更明显的收益。这一结果充分说明：高波组放松约束，主要是在超配个股上获得了增量alpha，提升了组合的整体表6：分层约束在高波组里因权重超低配带来的收益影响统计请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第9页共15页简单金融成就梦想股票基金师师_因此，整体来说，波动率分层约束确实仍然会选择偏低波的股票，组合的波动率分布没有完全回复到中性状态，但通过在高波组选股效果的提升，取回了之前因股票集中于低波组而损失的部分超额收益。在论证了波动率分层约束的有效性后，在本章我们展示四个组合进行波动率分层约束后，组合的超额改进效果，我们以图4到图7，分别展示四个组合的原始组合累计超额，和增加了波动率分层约束后的超额表现。从结果上来看，虽然改进幅度有高低差异，但整体上波动率分层约束都能带来组合长期的效果提升。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第10页共15页简单金融成就梦想股票基金请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第11页共15页简单金融成就梦想股票基金我们继续展示四个组合改进前和改进后的分年度表现：不同组合在分年度的改进效果不同，整体来说，在低波因子最为出色的2023、2024年往往超额收益会有所下降，其他年份尤其是2025年波动率分层约束则大都能有提升。但也同时说明，波动率分层约束的改进也不是年年稳定的，其长期有效性在一年维度内也会有一定波动。表7：分年度对比波动率分层和原始组合的表现请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第12页共15页简单金融成就梦想股票基金最后，我们在第四部分，继续来观察一下波动率分层本身在波动率分布上的特征，以及高波组选取60%的参数敏感性，包括是否能应用于沪深300和中证1000等指我们参考图一计算四个因子在进行波动率分层约束后，其高波组股票的配比情况，如图8所示：可以看到，波动率分层约束不能实现完全的“波动率中性”，但相比原始组合，高波组股票的配置比例都有了一定幅度的提升。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第13页共15页简单金融成就梦想股票基金上文我们定义高波组时，选取了较为宽松的范围，波动率前60%的股票，这里我们分别将参数换为30%、40%，观察一下高波组的划分对收益和最大回撤的影响。如表9所示，整体来说，收窄高波组的划分能一定程度上减少最大回撤，但月均超额也出现了一些下降。较为宽松的高波组股票的认定，给尽可能多的股票以宽松约束的空间，有利于组合超额收益的提升。表8：不同高波组的划分方式对超额收益和最大回撤带来的影响最后，本文的前面全部测算都是基于中证500指数的，该方案是否可以适用于其他指数呢？我们测算了在沪深300、中证1000指数内的使用效果，如表10所示，可以认为：波动率分层约束是一个可以推广到其他指数上的方案，整体上相比原始组合大都体现出提升超额和降低最大回撤的效果。表9：沪深300和中证1000内波动率分层约束的效果比较额额撤撤利性请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第14页共15页简单金融成就梦想股票基金利性本报告对于指数、量化策略的研究分析均基于历史公开信息，可能受指数样本股的变化而产生一定的分析偏差；阅读本报告时，投资者需结合自身风险偏好及风险承受能力，充分理解量化策略的波动、风格、历史表现、风险等因素。模型根据历史数据构建，历史表现不代表未来，市场环境发生重大变化时可能失效。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第15页共15页简单金融成就梦想股票基金信息披露本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告,并对本报告的内容和观点负责。本人不曾因，不因，也范围内依法合规地履行披露义务。客户可通过compliance@索取有关披露资料或登录）：增持（Outperform相对强于市场表现520%;中性（Neutral相对市场表现在－55％之间波动；）：）：）：）：我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论