猎金-alpha因子探索系列之三

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1、金融工程证券研究报告分析师：任瞳rentong@:yzq.comenS0190511080001金融工程研究报告研究助理：徐寅xuyinsh@yzq・comcn报告关键点通过对股票资产收益率分布的深入挖掘和对〃彩票式资产偏好〃现象的理解，我们构建了反应分布不对称性的偏度和协偏度因子O实证分析表明，这两个因子均表现出了良好的选股效果，且与传统因子之间有较强的互补性。相关报告《兴业证券OX量化择时周报.20140310》2014-03-09《通透•事件驱动策路再回首系列之一》2014-03-06《兴业证券

2、选股多因子模型跟踪月报（2014年3月）》2014-03-03猎金•Alpha因子探索系列之三2014年03月24日投资要点•本文是兴业证券金融工程部alpha因子探索系列的第三篇。在这篇文章中我们主要聚焦于股票收益率分布的不对称性，结合行为金融学中的’彩票式资产偏好"现象，深入挖掘潜在的alpha因子。•我们利用收益率分布的偏度衡量个股’彩票"属性的高低，该因子可以对股票截面收益率进行有效地预测。多空组合年化信息比率达到了1.96fTop组合相对基准组合的最大仅回撤为2.93%•考虑到大多数投资者都

3、会在进行资产选择的过程中，将备选资产与市场平均水平进行比较，我们这里引入了表征个股相对于市场分布的相对偏态的统计量一一协偏度。实证表明，协偏度在区分被低估的股票组合方面取得了更优秀的表现:Top组合年化超额收益率有偏度因子下的5.44%提升到了7.20%,且信息比率也获得了显著的提升！请阅读最后一页信息披露和重要声明背景与回顾-3“以小博大,,—关于收益率偏度的思考-4基本逻辑-5因子定义-6因子表现分析-6协偏度与预期收益率-9基本逻辑-9因子定义-91012因子表现分析总结图表1多因子投资体系-3

4、图表2挖掘alpha因子的途径-4图表3经典假设的诸多挑战-4图表4不同偏度的分布密度函数-5图表5偏度因子十分位数组合表现统计-6图表6十分位组合年化超额收益率-7图表7偏度因子信息系数统计量-7图表8偏度因子历史信息系数序列-7图表9偏度因子多空组合历史走势-8图表10偏度因子Top组合超额收益历史表现-8图表11协偏度因子十分位数组合表现统计-10图表12协偏度因子十分位数组合超额收益率-10图表13协偏度因子信息系数统计量・11图表14协偏度因子多空组合历史走势-11图表15协偏度因子Top组

5、合累计超额收益历史走势-11图表16FM回归分析结果-12背景与回顾三十多年来，多因子量化投资体系不断丰富发展。"铁三角组合"中的风险模型和组合优化器先后都有了相当成熟的商业解决方案。而以alpha模型为代表的收益率预测模型，则一直是投资者所追寻的圣杯。优秀而新颖的alpha因子是一个多因子组合良好表现的根本保证。图表1多因子投资体系多因子Alpha模型纽合构逹r1风险模型资料来源：兴业证券研究所整理从本系列的第一篇报告起，我们开启了探索alpha因子之旅。基于对行为金融学和市场的深入理解，我们阐述了

6、兴业证券金融工程部在新因子挖掘这一研究领域的方法论。全新的市场异象，可以揭示尚未被广泛关注的市场无效点，是alpha的源泉；而对原有市场异象的深入剖析和精加工,则是提升因子利用效率、增强组合表现的重要手段。无论是哪一种方法，都是我们探索alpha因子的有力工具！在前两篇报告中，我们介绍了流动性冲击因子、纯粹化的分析师综合评级因子、基于RQ/B的价值增强因子等一系列挖掘alpha的新思路。报告发出后，受到了不少机构投资者的关注，许多量化投资的研究入员都对我们的研究给予了不错的评价，大家对因子的看法和意见

7、给了我们很多启发。同时也让我们坚定了继续这一系列研究的想法，毕竟大家的需求就是我们努力的方向！在本系列的第三篇报告中，我们将与大家分享基于股票收益率分布的两个alpha因子，也希望能继续听到您的意见，以便我们更好地为大家服务！图表2挖掘alpha因子的途径投资者行为偏差挖掘新的市场异象市场异象运用新的构建方法Alpha因子/选股策略资料来源：兴业证券研究所整理“以小博大”一一关于收益率偏度的思考在新古典经济学中，人们往往假设标的资产的收益率服从一个正态分布，这就使得大多数关于资产定价理论的研究都以正态

8、分布为基本出发点，且研究的重点也基本上停留在收益率的前二阶矩一一期望和方差之上。图表3经典假设的诸多挑战不对称1性厂钟形疋线肥尾资料来源：兴业证券研究所整理近些年来，随着实证金融学的不断发展，越来越多的研究人员意识到，现实市场中股票的收益率分布远非正态分布可以描述：尖峰厚尾、不对称性等等客观事实不断挑战着原有理论中的经典假设，期望和方差已经不能完美地描述我们所关注的对象了。在下面的章节中，我们将重点研究收益率分布的三阶矩，也就是所谓的偏度，并基于行为金融