申万金工因子观察第7期：如何解决量化组合的波动率分布有偏问题

目录如何决量合在波率分偏的问题 3量化组合往往在动率分布上有偏 3使用波动率分组现“波动率中性” 4波动率分层进行股偏离约束是更推荐的方案 5为什反而波动股内部约束？ 6高波组内部分因表现优于低波组 6高波组里部分因的离散度更高 7分层约束在高波里的真实贡献 8波动分层下的组表现 9一些充结论 12波动率分层约束实现“波动率中性”吗？ 12如何划分高波组带来影响吗？ 13能否适用于其他数？ 13风险示与明 14如何解决量化组合在波动率分布有偏的问题A2025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中证500收益和最大回撤的方案。500500指数成分股内选股构建：P1P2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。50060%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：1P1P2P4组P32%会低配高波股票的重要原因。图1：四个多因子组合大部分都在高波组的配置上相比指数有偏研究致，后者则是整个组合的波动率因子暴露幅度。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。考虑采取手段一定程度上来解决组合的波动率分布问题。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下：表1：波动率分组中性的效果主要体现在控制最大回撤上组合方案月均超额累计超额超额最大回撤月IRP1_八因子等权原始组合0.36%46.40%9.46%0.245按波动率分五组中性0.36%46.00%8.43%0.292P2_成长动量低波红利原始组合0.46%61.90%7.47%0.348按波动率分五组中性0.45%61.90%6.76%0.39P3_成长动量分析师原始组合0.34%43.10%8.62%0.273按波动率分五组中性0.28%34.80%9.78%0.239P4_低波反转低流动性原始组合0.24%27.80%8.06%0.173按波动率分五组中性0.25%30.50%4.10%0.22资讯、研究从表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段。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%的股票效果月均超额收益超额最大回撤P1_八因子等权0.32%8.18%P2_成长动量低波红利0.44%6.62%P3_成长动量分析师0.35%9.20%P4_低波反转低流动性0.23%5.87%资讯、研究因此，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。40%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组合方案月均超额月IR累计超额超额胜率超额最大回撤P1八因子统一0.5%0.36%0.24546.43%63.89%9.46%P1高0.6%/低0.4%0.40%0.27152.32%62.96%9.06%P1高0.4%/低0.6%0.31%0.20537.57%62.04%10.05%P2成长动量低波红利统一0.5%0.46%0.46%0.34861.88%67.59%7.47%P2高0.6%/低0.4%0.3663.01%70.37%6.95%P2高0.4%/低0.6%0.43%0.32358.12%65.74%8.09%P3成长动量分析师统一0.5%0.34%0.27343.05%66.67%66.67%8.62%P3高0.6%/低0.4%0.37%0.28348.26%8.51%8.38%P3高0.4%/低0.6%0.32%0.27440.21%67.59%P4低波反转低流动性统一0.5%0.24%0.17327.82%59.26%8.06%P4高0.6%/低0.4%0.26%0.19731.04%60.19%60.19%7.38%P4高0.4%/低0.6%0.22%0.15425.55%9.08%资讯、研究波股票吗？为什么反而在高波动股票内部放松约束？拿到更多超额收益，放松约束有利于组合发挥效果。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因子高波组月均IC低波组月均IC月均差(高−低)t(差值序列)差值>0月份占比低波因子3.06%0.30%2.76%1.8357.40%红利因子2.88%1.19%1.69%1.3859.30%成长因子3.12%1.72%1.40%1.2955.60%低流动性因子2.49%1.27%1.22%0.8452.80%动量因子3.88%2.84%1.05%0.8255.60%分析师因子1.55%1.40%0.16%0.1554.60%价值因子0.31%0.46%-0.15%−0.1249.10%反转因子-0.41%0.95%-1.36%−0.9646.30%资讯、研究结果如表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IC2子多空表现更好，部分阶段进攻性更强。图：高波组里成长因子的多空表现优于低波组里的成长因子多空研究3图3：高波组里低波因子的多空表现优于低波组里的低波因子多空研究松这部分约束能够提升组合表现。除了纯粹的因子IC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。因子的离散度如表51.145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。5表5：不同因子在高波组和低波组里的离散度差异因子高波组内因子得分离散度低波组内因子得分离散度月均差(高−低)t高>低的月份占比反转因子1.1450.6960.44943.6100%低流动性因子1.0881.0870.7730.8120.3150.27531.1100%动量因子25.398.10%成长因子1.0520.9030.150.1271794.40%低波因子0.9630.83614.993.50%分析师因子1.0120.9760.0363.4562.00%价值因子0.9470.9351.036−0.089−9.5515.70%红利因子1.071−0.136−16.44.60%资讯、研究分析：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高波组超配股票权重带来的收益高波组低配股票带来的收益高波组里合计因权重超低配带来收益P1_八因子等权原始组合46.33%-26.95%19.38%P1_八因子等权波动率分层约束56.38%-28.00%28.38%P2_成长动量低波红利原始组合43.47%-23.80%19.67%P2_成长动量低波红利波动率分层约束51.37%-24.52%26.85%P3_成长动量分析师原始组合49.47%-22.74%26.73%P3_成长动量分析师波动率分层约束58.16%-23.98%34.18%P4_低波反转低流动性原始组合30.73%-29.16%1.58%P4_低波反转低流动性波动率分层约束39.19%-28.80%10.39%资讯、研究于低波组而损失的部分超额收益。波动率分层约束下的组合表现4计超额，和增加了波动率分层约束后的超额表现。合长期的效果提升。图4：八因子等权组合使用波动率分层约束带来的超额变化研究图5：成长动量低波红利组合使用波动率分层约束带来的超额变化研究图6：成长动量分析师组合使用波动率分层约束带来的超额变化研究图7：低波反转流动性组合使用波动率分层约束带来的超额变化研究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年度原始组合年超额收益波动率分层年超额收益P1_八因子等权201711.04%12.07%P1_八因子等权20186.67%6.91%P1_八因子等权2019-1.00%-0.55%P1_八因子等权20202.18%3.76%P1_八因子等权202110.84%11.02%P1_八因子等权20222.14%2.76%P1_八因子等权202315.87%15.13%P1_八因子等权2024-2.80%-3.13%P1_八因子等权2025-4.16%-3.17%P2_成长动量低波红利201710.37%11.55%P2_成长动量低波红利20188.71%7.66%P2_成长动量低波红利2019-0.40%0.68%P2_成长动量低波红利20205.48%6.63%P2_成长动量低波红利202112.64%11.70%P2_成长动量低波红利20227.27%6.36%P2_成长动量低波红利202310.80%9.87%P2_成长动量低波红利20241.74%1.60%P2_成长动量低波红利2025-5.72%-4.67%P3_成长动量分析师201713.83%14.71%P3_成长动量分析师20185.43%4.10%P3_成长动量分析师20190.64%1.47%P3_成长动量分析师20209.72%10.99%P3_成长动量分析师20215.49%6.27%P3_成长动量分析师2022-2.51%-2.39%P_成长动量分析师.%.%P3_成长动量分析师2024-1.48%-1.29%P3_成长动量分析师20250.62%2.05%P4_低波反转低流动性2017-0.96%0.41%P4_低波反转低流动性20184.68%4.34%P4_低波反转低流动性2019-0.57%1.27%P4_低波反转低流动性20203.29%3.73%P4_低波反转低流动性20216.20%4.49%P4_低波反转低流动性20223.99%4.04%P4_低波反转低流动性202315.11%14.47%P4_低波反转低流动性20241.30%1.69%P4_低波反转低流动性2025-6.79%-5.91%资讯、研究一些补充结论以及高波组选取60%的参数敏感性，包括是否能应用于沪深300和中证1000等指数。波动率分层约束能实现波动率中性吗？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。图8：波动率分层约束在高波组股票的配置比例相比指数有所提升研究60%30%、40%，观察一下高波组的划分对收益和最大回撤的影响。9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高波组定义月均超额累积超额最大回撤P1_八因子等权0.30.34%43.45%8.32%P1_八因子等权0.40.37%47.68%8.91%P1_八因子等权0.60.40%52.32%9.06%P2_成长动量低波红利0.30.42%56.64%7.20%P2_成长动量低波红利0.40.43%58.11%7.06%P2_成长动量低波红利0.60.46%63.01%6.95%P3_成长动量分析师0.30.32%39.34%8.09%P3_成长动量分析师0.40.34%43.38%8.35%P3_成长动量分析师0.60.37%48.26%8.51%P4_低波反转低流动性0.30.25%29.72%5.74%P4_低波反转低流动性0.40.25%30.48%6.09%P4_低波反转低流动性0.60.26%31.04%7.38%研究最后，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300100010大都体现出提升超额和降低最大回撤的效果。原始组合月均超 波动率分层月均超 原始组合最大回 波动率分层最大回额 额 撤 撤组合表9：沪深300和中证原始组合月均超 波动率分层月均超 原始组合最大回 波动率分层最大回额 额 撤 撤组合沪深300沪深300P1_八因子等权P2_成长动量低波红利0.25%0.26%5.01%5.20%沪深3000.29%0.31%4.39