多因子系列之十一主題的風(fēng)險(xiǎn)與收益

1、內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _TOC_250013 一、綜述 4 HYPERLINK l _TOC_250012 二、主題的統(tǒng)計(jì) 5 HYPERLINK l _TOC_250011 數(shù)據(jù) 6 HYPERLINK l _TOC_250010 計(jì)算主題收益 7 HYPERLINK l _TOC_250009 三、使用主題進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制 10 HYPERLINK l _TOC_250008 每天監(jiān)控主題并進(jìn)行約束 10 HYPERLINK l _TOC_250007 降低換倉(cāng)頻率 12 HYPERLINK l _TOC_250006 小結(jié)與思考 14 HYPERLINK l _TOC_25000

2、5 四、獲取主題的 alpha 收益 15 HYPERLINK l _TOC_250004 主題的時(shí)序動(dòng)量和截面動(dòng)量 15 HYPERLINK l _TOC_250003 在主題上進(jìn)行主動(dòng)暴露 17 HYPERLINK l _TOC_250002 主題策略因子化 20 HYPERLINK l _TOC_250001 五、總結(jié)與展望 22 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險(xiǎn)提示 23圖表目錄圖表 1：公募基金 500 增強(qiáng)超額收益凈值與主題超額收益凈值對(duì)比 4圖表 2：貿(mào)易敏感性因子表現(xiàn) 5圖表 3：貿(mào)易敏感性因子對(duì)收益的解釋度 5圖表 4：主題列表 6圖表 5：全樣本年化IR

3、 最高的主題 7圖表 6：全樣本年化IR 最高的主題收益凈值 8圖表 7：全樣本T 統(tǒng)計(jì)量最顯著的主題 8圖表 8：全樣本年化波動(dòng)最高的主題 8圖表 9：滾動(dòng) 21 個(gè)交易日波動(dòng)最高的主題 9圖表 10：滾動(dòng) 21 個(gè)交易日波動(dòng)最高的主題收益凈值 9圖表 11：不同參數(shù)下策略超額收益的表現(xiàn)（不扣費(fèi)） 10圖表 12：約束主題策略與基準(zhǔn)策略回撤對(duì)比 11圖表 13：約束主題策略與基準(zhǔn)策略回撤對(duì)比 11圖表 14：主題約束策略相對(duì)于基準(zhǔn)策略多支付的交易成本 12圖表 15：不同頻率觸發(fā)主題時(shí)各策略表現(xiàn) 12圖表 16：不同頻率觸發(fā)主題時(shí)各策略回撤 12圖表 17：主題從納入到剔除的時(shí)間分布 13圖

4、表 18：月頻約束主題策略與基準(zhǔn)策略回撤對(duì)比 14圖表 19：主題納入時(shí)間段收益的分布 14圖表 20：不同參數(shù)下時(shí)間序列動(dòng)量策略的年化收益 15圖表 21：不同參數(shù)下時(shí)間序列動(dòng)量策略的信息比 15圖表 22：時(shí)間序列動(dòng)量策略凈值 16圖表 23：不同參數(shù)下截面動(dòng)量策略的年化收益 16圖表 24：不同參數(shù)下截面動(dòng)量策略的信息比 16圖表 25：截面動(dòng)量策略凈值 17圖表 26：不同參數(shù)下主動(dòng)暴露策略的表現(xiàn) 18圖表 27：最優(yōu)參數(shù)下策略的凈值 19圖表 28：最優(yōu)參數(shù)下策略的回撤 19圖表 29：基準(zhǔn)策略分年表現(xiàn) 20圖表 30：最優(yōu)參數(shù)下策略的分年表現(xiàn) 20圖表 31：不同參數(shù)下因子表現(xiàn) 2

5、0圖表 32：不同選股域中因子表現(xiàn) 21圖表 33：不同選股域中多空收益凈值（分三組） 21圖表 34：大市值股票中因子表現(xiàn) 22圖表 35：小市值股票中因子表現(xiàn) 22圖表 36：因子與幾個(gè)傳統(tǒng)因子的相關(guān)系數(shù) 22一、 綜述近幾年來(lái)，A 股市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)分化較為明顯，少部分股票跑出了較強(qiáng)的獨(dú)立行情，例如白酒、醫(yī)藥、豬肉、半導(dǎo)體等等。重倉(cāng)這些股票的基金往往名列前茅，成為當(dāng)年的爆款。但對(duì)于量化多因子策略來(lái)說(shuō)，我們卻很難獲取這些主題的收益。這是因?yàn)槎嘁蜃硬呗源蠖嗷跉v史財(cái)務(wù)因子或者價(jià)量因子帶來(lái)的 alpha 信息，而主題收益的來(lái)源往往是某個(gè)公司或者行業(yè)由于政策或事件的原因，短期基本面或者市場(chǎng)預(yù)期變好，并

6、不是長(zhǎng)期有效的 alpha 因子。其次，對(duì)主題的投資需要投資者對(duì)某個(gè)領(lǐng)域的基本面有較強(qiáng)的深度研究，和多因子策略基于廣度的思想并不一致，也并不是量化所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。因此，量化多因子策略大部分時(shí)候都并不能獲取主題帶來(lái)收益。一方面?zhèn)鹘y(tǒng)多因子策略無(wú)法獲取主題的收益，但另一方面主題卻會(huì)給多因子策略帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)主題成為市場(chǎng)的關(guān)注點(diǎn)之一之后，其漲跌幅的波動(dòng)會(huì)增大，成為市場(chǎng)中除了 barra 風(fēng)險(xiǎn)因子之外，又一新的風(fēng)險(xiǎn)源。而如果增強(qiáng)策略在主題風(fēng)險(xiǎn)上有主動(dòng)的暴露，必然會(huì)增大策略的波動(dòng)，回撤也有增大的可能，比如去年以來(lái)中證 500 增強(qiáng)策略的回撤。下圖展示了市場(chǎng)上主要中證 500 增強(qiáng)基金的加權(quán)超額收益凈值，

7、可以看到從去年 10 月份到今年 2 月份，500 增強(qiáng)策略的表現(xiàn)比較一般，而這段時(shí)間正好是半導(dǎo)體主題和新能源車主題開始產(chǎn)生超額收益的時(shí)候，這一現(xiàn)象的可能原因就是由于策略在這些主題上有較大的負(fù)向主動(dòng)暴露。盡管這一分析較為粗糙，更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治鰬?yīng)該使用組合持倉(cāng)來(lái)進(jìn)行歸因，但從這個(gè)現(xiàn)象中，我們能夠發(fā)現(xiàn)在主題上的暴露偏離確實(shí)增加了策略的風(fēng)險(xiǎn)。圖表 1：公募基金 500 增強(qiáng)超額收益凈值與主題超額收益凈值對(duì)比資料來(lái)源： ，wind海外市場(chǎng)也有對(duì)主題風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究。例如 Two Sigma 曾研究了美中貿(mào)易敏感度這個(gè)主題對(duì)美股市場(chǎng)的影響，他們發(fā)現(xiàn) 15 年到 18 年這段時(shí)間，該因子對(duì)股票收益的解釋度排到

8、了所有風(fēng)格因子的前幾名，在風(fēng)險(xiǎn)模型中加入該因子能夠很好地提升模型的解釋力度，從而更好的控制風(fēng)險(xiǎn)。圖表 2：貿(mào)易敏感性因子表現(xiàn)資料來(lái)源： ，Two Sigma圖表 3：貿(mào)易敏感性因子對(duì)收益的解釋度資料來(lái)源： ，Two Sigma對(duì)于以上兩個(gè)問(wèn)題，多因子策略該如何應(yīng)對(duì)呢？從收益的角度，我們可以通過(guò)量化的方法來(lái)研究能否獲得主題的超額收益，從而對(duì)主題進(jìn)行主動(dòng)的暴露。從風(fēng)險(xiǎn)的角度，一旦我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)主題成為市場(chǎng)波動(dòng)的主要來(lái)源之一，可以將其作為一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)因子加入風(fēng)險(xiǎn)模型。本報(bào)告基于以上兩個(gè)思路進(jìn)行研究，主要分為以下三個(gè)部分：1）獲取主題的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。2）將主題加入風(fēng)險(xiǎn)模型以降低策略的風(fēng)險(xiǎn)。3）獲取

9、主題的超額收益。二、 主題的統(tǒng)計(jì)市場(chǎng)上存在著大大小小很多主題，大的例如國(guó)企指數(shù)，成份股有上千只；小的如電子煙指數(shù)，成份股只有幾只。并不是所有的主題都會(huì)對(duì)策略產(chǎn)生影響，成份股達(dá)到上千只的主題，其漲跌波動(dòng)已經(jīng)與大盤幾乎一致，而成分股只有幾只的主題，由于市值權(quán)重太小，幾乎不會(huì)對(duì)策略產(chǎn)生任何的影響。因此我們需要對(duì)主題進(jìn)行一定的篩選。主題成分股的定義也需要有一定的條件。首先，成分股必須要有共同的基本面驅(qū)動(dòng)因素，其次，其漲跌幅也要高度相關(guān)，具有統(tǒng)計(jì)顯著性。有些主題雖然有很好的基本面相似性，例如 ESG 主題，但是其成份股的漲跌卻并不一致，無(wú)法通過(guò)控制暴露來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn)。而如果從歷史行情的相關(guān)系數(shù)中直接挖掘出一

10、批漲跌幅相關(guān)性很高的股票，有很高的概率這些股票基本面并不相關(guān)。例如兩只股票因?yàn)椴煌脑蜃罱际且蛔譂q停，純數(shù)據(jù)的方法可能會(huì)把他們歸納為一個(gè)主題，但是這兩只股票未來(lái)的走勢(shì)肯定不會(huì)很相似?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，我們認(rèn)為主題需要滿足如下三個(gè)條件：有共同的基本面驅(qū)動(dòng)因素股票的漲跌相關(guān)性較高主題的成分股數(shù)量滿足一定的條件，即不能過(guò)多，也不能過(guò)少數(shù)據(jù)在給定了主題的選取標(biāo)準(zhǔn)之后，我們便可以開始進(jìn)行主題的尋找。對(duì)于主題最好的尋找方式是對(duì)A 股市場(chǎng)上每一段行情進(jìn)行復(fù)盤，尋找到在每一段行情中突出的主題，然后根據(jù)自身的理解，從每個(gè)公司的具體業(yè)務(wù)出發(fā)，篩選出與該主題有關(guān)聯(lián)的成份股。但這需要對(duì)A 股歷史行情足夠了解，而且需要很強(qiáng)

11、的行業(yè)研究知識(shí)，這里我們更傾向于使用已經(jīng)編制好的主題指數(shù)。使用主題指數(shù)的另外一個(gè)好處是這些指數(shù)一般都是在主題出現(xiàn)之后才發(fā)布，而自定義的主題由于是站在當(dāng)下對(duì)歷史主題進(jìn)行復(fù)盤，容易在回測(cè)中引入未來(lái)信息。市場(chǎng)上有很多不同的主題指數(shù)。我們認(rèn)為指數(shù)公司專業(yè)性更強(qiáng)，對(duì)成份股的選取會(huì)更加可靠，因此采用指數(shù)公司編制的指數(shù)。當(dāng)然，指數(shù)公司編制的指數(shù)也一定的問(wèn)題，就是較為滯后，在主題出現(xiàn)之后幾個(gè)月才會(huì)發(fā)布相關(guān)指數(shù)。但我們發(fā)現(xiàn)事實(shí)上新出現(xiàn)的主題并不多，很多主題都是反復(fù)炒作，或者有些主題很早之前就定義好了，因此這一問(wèn)題并不嚴(yán)重。指數(shù)公司編制的主題已經(jīng)滿足了第一個(gè)條件，其成份股基本面已有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，因此，我們接下來(lái)只

12、需要從統(tǒng)計(jì)上進(jìn)行檢驗(yàn)。我們從 wind 底層數(shù)據(jù)庫(kù)提取出由中證指數(shù)公司和深交所編制的所有主題指數(shù)，共計(jì) 617個(gè)。但數(shù)據(jù)庫(kù)中定義的主題指數(shù)較為寬泛，有些非主題的指數(shù)也包含在其中，我們對(duì)指數(shù)按一定的規(guī)則進(jìn)行篩選，剔除紅利類指數(shù)、一級(jí)行業(yè)類指數(shù)、風(fēng)格類指數(shù)例如上游周期等。另外，我們也剔除了一些定義較為寬泛的主題指數(shù)，例如 tmt 指數(shù)，民企發(fā)展指數(shù)，國(guó)產(chǎn)替代指數(shù)等。根據(jù)前文對(duì)主題成份股數(shù)量的要求，刪除掉指數(shù)成份股數(shù)量大于 150 只，小于 10 只的指數(shù)。2020 之后發(fā)布的指數(shù)由于樣本過(guò)少，我們也予以剔除，最終剩下 207 個(gè)主題指數(shù)，下表列舉其中的 10 個(gè)作為示例。圖表 4：主題列表代碼簡(jiǎn)稱

13、指數(shù)名稱發(fā)布日期發(fā)布方399363.SZ云科技國(guó)證云端在線科技指數(shù)20090803深交所399359.SZ國(guó)證基建國(guó)證基建指數(shù)20090803深交所399417.SZ新能源車國(guó)證新能源車指數(shù)20140924深交所399807.SZ高鐵產(chǎn)業(yè)中證高鐵產(chǎn)業(yè)指數(shù)20150120中證公司h30597.CSI新材料中證新材料主題指數(shù)20150213中證公司930701.CSICS 京津冀中證京津冀協(xié)同發(fā)展主題指數(shù)20150709中證公司930713.CSICS 人工智中證人工智能主題指數(shù)20150731中證公司930728.CSICS 樂(lè)園中證上海主題樂(lè)園指數(shù)20150805中證公司930719.CSIC

14、S 精準(zhǔn)醫(yī)中證精準(zhǔn)醫(yī)療主題指數(shù)20150805中證公司399699.SZ金融科技國(guó)證香蜜湖金融科技指數(shù)20170609深交所資料來(lái)源： ，wind可以看到，近期收益或者波動(dòng)較高的特斯拉產(chǎn)業(yè)鏈（新能源車）、醫(yī)療器械（精準(zhǔn)醫(yī)療）等主題，都有對(duì)應(yīng)的或者相關(guān)性較高的且發(fā)布時(shí)間較早的主題指數(shù)，這也部分緩解了指數(shù)公司編制的主題較為滯后的問(wèn)題。主題指數(shù)大致可以分為以下幾類：地域類的如京津冀指數(shù)、大灣區(qū)指數(shù)，子行業(yè)類的如白酒指數(shù)、畜牧指數(shù)，事件類的如上海主題樂(lè)園指數(shù)，以及一些復(fù)合不同行業(yè)的產(chǎn)業(yè)指數(shù)如新能源車、金融科技等。計(jì)算主題收益我們使用回歸的方法來(lái)計(jì)算主題的日頻收益，時(shí)間區(qū)間為 2016 年 1 月至 2

15、020 年 2 月。具體做法為首先將股票收益對(duì) barra 所有的風(fēng)格和行業(yè)因子進(jìn)行加權(quán)回歸，得到股票的特質(zhì)收益。然后將主題作為一個(gè)因子，定義主題成份股值為 1，非成份股值為 0，用特質(zhì)收益對(duì)主題啞變量進(jìn)行加權(quán)回歸，得到主題的日度收益率序列，以及回歸 T 統(tǒng)計(jì)量。同時(shí)，我們也能夠在時(shí)間序列上計(jì)算該主題收益一段時(shí)間的 FamaMacbeth T 統(tǒng)計(jì)量。以上方法等同于在構(gòu)建 barra 模型時(shí)，將主題作為一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)因子加入回歸。通過(guò)使用該方法，我們完全剝離了主題收益中的市場(chǎng)、行業(yè)以及風(fēng)格帶來(lái)的收益和波動(dòng)，得到主題的特質(zhì)收益。我們參照 barra 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子的評(píng)價(jià)方法對(duì)主題因子進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算以下

16、統(tǒng)計(jì)量：因子回歸 T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值的均值以及絕對(duì)值大于 2 的比例，該統(tǒng)計(jì)量能夠反映該因子是否能夠很好地解釋股票的日度收益率。因子收益的年化波動(dòng)率大小。因子收益的年化 IR 大小。若波動(dòng)高，且回歸的 T 統(tǒng)計(jì)量較為顯著，則因子為風(fēng)險(xiǎn)因子。若因子波動(dòng)低，回歸的 T統(tǒng)計(jì)量不顯著，則說(shuō)明該因子并不是影響市場(chǎng)收益的主要因素。IR 則代表主題歷史收益的穩(wěn)定性。但即使歷史 IR 高，我們也不能認(rèn)為主題因子為一個(gè)有效的 alpha 因子，因?yàn)椴](méi)有邏輯來(lái)支撐主題未來(lái)仍會(huì)帶來(lái)穩(wěn)定的 alpha。下面我們分別展示了這三個(gè)指標(biāo)的全樣本排名前十的主題。其中由于有一些指數(shù)較為類似的，我們刪除掉了收益率相關(guān)性高于 0.

17、8 的指數(shù)。同時(shí)，為了使得樣本量足夠，我們剔除了發(fā)布不滿半年的指數(shù)。圖表 5：全樣本年化 IR 最高的主題代碼名稱年化 IR931081.CSI中證半導(dǎo)2.75931176.CSI臺(tái)州綜指2.51h30368.CSI中證高新2.32931003.CSI農(nóng)業(yè)改革2.14931152.CSICS 創(chuàng)新藥1.79h30003.CSI中證泛珠三角1.68930707.CSI中證畜牧1.63930743.CSI中證生科1.56931012.CSICS 黃金1.35931087.CSI科技龍頭1.34資料來(lái)源： ，wind圖表 6：全樣本年化 IR 最高的主題收益凈值資料來(lái)源： ，Wind圖表 7：全樣本

18、T 統(tǒng)計(jì)量最顯著的主題代碼名稱|T|均值|T|2 比例931081.CSI中證半導(dǎo)2.370.48399417.SZ新能源車1.900.38931012.CSICS 黃金1.790.31399997.SZ中證白酒1.710.33930598.CSI稀土產(chǎn)業(yè)1.610.25931087.CSI科技龍頭1.510.28930721.CSICS 智汽車1.460.26930701.CSICS 京津冀1.440.21931007.CSI新生消費(fèi)1.440.27931152.CSICS 創(chuàng)新藥1.430.25資料來(lái)源： ，wind圖表 8：全樣本年化波動(dòng)最高的主題代碼名稱年化波動(dòng)931012.CSICS

19、 黃金0.143931081.CSI中證半導(dǎo)0.136930598.CSI稀土產(chǎn)業(yè)0.123930632.CSICS 稀金屬0.119930706.CSI中證水泥0.115399997.SZ中證白酒0.110931022.CSI大氣治理0.107399804.SZ中證體育0.105930707.CSI中證畜牧0.102930986.CSI金融科技0.102資料來(lái)源： ，wind從收益的角度看，由于中證半導(dǎo)指數(shù)去年 3 月才發(fā)布，樣本較少，而去年半導(dǎo)體指數(shù)表現(xiàn)較好，因此 IR 高達(dá) 2.75。其他指數(shù)例如代表高研發(fā)科技股的中證高新、與豬周期相關(guān)的中證畜牧以及創(chuàng)新藥都有著較為穩(wěn)定的收益。從主題日度

20、收益的顯著性看，半導(dǎo)體、新能源車、白酒、黃金這些主題在剔除了本身行業(yè)的影響外，仍有較高的收益顯著性， T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值大于 2 的天數(shù)占比也較高，同時(shí)，這幾個(gè)主題的波動(dòng)也排在所有主題波動(dòng)率的前列。我們計(jì)算了同樣時(shí)間區(qū)間 barra 行業(yè)因子的統(tǒng)計(jì)量，T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值均值的中位數(shù)為 1.3，T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值大于 2 的天數(shù)占比中位數(shù)為 20%，年化波動(dòng)率的均值為 11%。通過(guò)橫向?qū)Ρ?，我們認(rèn)為在歷史樣本中，以上這些主題的風(fēng)險(xiǎn)要大于我們?cè)?barra 模型中控制的部分行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步確認(rèn)了在風(fēng)險(xiǎn)模型中加入某些主題的必要性。與行業(yè)因子不同的是，行業(yè)因子是從基本面邏輯出發(fā)，而且這一邏輯在任何時(shí)候都是

21、成立的。而對(duì)于主題來(lái)說(shuō)，時(shí)變性較強(qiáng)的，有很多主題僅僅只在短短的幾個(gè)月波動(dòng)較高，之后又回歸正常，例如京津冀主題，只在雄安政策發(fā)布的那段時(shí)間有過(guò)短暫的行情。因此，我們不能僅僅通過(guò)全部樣本的表現(xiàn)，來(lái)推斷這些主題未來(lái)仍然會(huì)是市場(chǎng)的主要波動(dòng)來(lái)源之一。我們除了關(guān)心全樣本主題的波動(dòng)，也關(guān)心其短期波動(dòng)。下表列舉了滾動(dòng) 21 個(gè)交易日 T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值和波動(dòng)較高的主題。圖表 9：滾動(dòng) 21 個(gè)交易日波動(dòng)最高的主題代碼名稱|T|均值年化波動(dòng)930701.CSICS 京津冀8.150.39930598.CSI稀土產(chǎn)業(yè)5.170.34931012.CSICS 黃金4.390.29931081.CSI中證半導(dǎo)3.920

22、.21399417.SZ新能源車3.740.20930707.CSI中證畜牧3.440.23930663.CSI中證創(chuàng)投3.350.19399997.SZ中證白酒2.940.20h30597.CSI新材料2.920.12930702.CSICS 西部2.910.18資料來(lái)源： ，wind從上表我們可以找到幾個(gè)只短暫出現(xiàn)過(guò)一段時(shí)間，而長(zhǎng)期波動(dòng)并不高的主題，例如 CS 京津冀、中證創(chuàng)投、CS 西部等。下圖我們展示了區(qū)間波動(dòng)最大的幾個(gè)主題的收益率凈值。圖表 10：滾動(dòng) 21 個(gè)交易日波動(dòng)最高的主題收益凈值資料來(lái)源： ，wind三、 使用主題進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制通過(guò)上一節(jié)我們已經(jīng)對(duì)主題的收益和波動(dòng)有了一個(gè)初步

23、的了解，本節(jié)我們主要研究是否能夠通過(guò)控制主題的暴露來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn)。如果一個(gè)主題產(chǎn)生了異動(dòng)，使得其成為市場(chǎng)的主要波動(dòng)（風(fēng)險(xiǎn)）的來(lái)源之一，而組合在該主題上有暴露，那么可能使得組合的波動(dòng)增大，例如跟蹤誤差增加，或者回撤增大。因此，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)主題波動(dòng)變大時(shí)，如果能夠?qū)⑵浼尤腼L(fēng)險(xiǎn)模型，并對(duì)其進(jìn)行及時(shí)控制，那么就有可能降低組合的風(fēng)險(xiǎn)。判斷主題能否成為未來(lái)市場(chǎng)主要波動(dòng)來(lái)源的最好辦法是基于對(duì)市場(chǎng)基本面的研究，例如 Two Sigma 的研究中關(guān)于中美貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)因子的納入，就是基于當(dāng)時(shí)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的分析得到的。但由于基本面的定義難以進(jìn)行系統(tǒng)的回測(cè)，本節(jié)的研究主要基于主題的歷史波動(dòng)率來(lái)進(jìn)行判斷。主題因子收益率的波

24、動(dòng)是衡量主題異動(dòng)較為有效的變量。但如果要將主題作為一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子，其對(duì)收益解釋的顯著性也是十分重要的，因此我們最終選取主題收益T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值的滾動(dòng)均值來(lái)作為主題是否成為風(fēng)險(xiǎn)因子的衡量標(biāo)準(zhǔn)。每天監(jiān)控主題并進(jìn)行約束我們選取主題收益率的 T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值的歷史均值作為主題異動(dòng)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，然后對(duì)參數(shù)進(jìn)行遍歷，即滾動(dòng)天數(shù) N 以及閾值 m。由于主題大多是較為短期的，我們選定 N 的取值范圍為 10、21、42 個(gè)交易日。對(duì)于 m 的選取，我們同樣橫向比較了 barra 行業(yè)因子的數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算得到不同行業(yè)因子滾動(dòng)的 T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值前 20%分位數(shù)的中位數(shù)在1.5 左右，因此我們認(rèn)為 T 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值至

25、少大于 1.5 時(shí)，才能認(rèn)為主題發(fā)生異動(dòng)。M 的取值分別為 1.5、2、3。測(cè)試方法如下，我們以一個(gè)月頻換倉(cāng)的中證 500 增強(qiáng)策略作為基準(zhǔn)。每天監(jiān)控主題池中的所有主題，如果有主題發(fā)生異動(dòng)，則將其作為一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行約束，即控制組合相對(duì)于中證 500 指數(shù)在主題上的主動(dòng)暴露為 0，當(dāng)主題波動(dòng)減小到小于閾值時(shí)，則放松約束。使用此方法我們對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行了遍歷，以下僅展示 N=21 的結(jié)果。圖表 11：不同參數(shù)下策略超額收益的表現(xiàn)（不扣費(fèi)）年化收益年化波動(dòng)IR最大回撤基準(zhǔn)策略0.1730.0573.0090.049N=21，m=1.50.1660.0552.9970.047N=21，m=20.183

26、0.0563.2670.046N=21，m=30.1710.0563.0260.050資料來(lái)源： ，wind我們一般使用跟蹤誤差和最大回撤來(lái)衡量策略的風(fēng)險(xiǎn)。從上表可以看到，加上約束后，年化跟蹤誤差確實(shí)有略微降低，但是相比跟蹤誤差，我們更加關(guān)注模型向下的風(fēng)險(xiǎn)，即最大回撤。上表僅僅列出了全樣本的最大回撤，只有一個(gè)樣本點(diǎn)，并不具有代表性，下圖我們展示了策略在每個(gè)時(shí)點(diǎn)的回撤。其中 m=3 時(shí)觸發(fā)的主題數(shù)量較少，導(dǎo)致回撤與基準(zhǔn)策略較為一致，因此沒(méi)有展示。圖表 12：約束主題策略與基準(zhǔn)策略回撤對(duì)比資料來(lái)源： ，wind圖表 13：約束主題策略與基準(zhǔn)策略回撤對(duì)比資料來(lái)源： ，wind從以上兩張圖中可以看到，

27、加上主題約束之后，大部分時(shí)候策略的回撤都要小于基準(zhǔn)策略。其中 19 年以來(lái)的回撤改善最為明顯，回撤減少將近 1%，而在其余的時(shí)間，也有略微改善，但幅度較小，在 0.5%以內(nèi)。從不同參數(shù)的情況來(lái)看，盡管 m=1.5 時(shí)約束的主題較多，但回撤反而在某些時(shí)候變得更大，可能的原因是約束的主題過(guò)多減小了選股域，反而降低了原有 alpha 的收益，使得部分時(shí)候回撤增大。從策略收益的角度來(lái)說(shuō)，在以上測(cè)試不考慮交易費(fèi)用的情況下，加上主題約束并不會(huì)限制策略的 alpha，年化收益甚至?xí)幸欢ǖ奶嵘?。但如果加上交易費(fèi)用，所有參數(shù)下策略的收益都有明顯下降。經(jīng)過(guò)歸因我們發(fā)現(xiàn)，日頻觸發(fā)的策略會(huì)增加大概年化 1%以上的成

28、本，這顯然是不太合適的。圖表 14：主題約束策略相對(duì)于基準(zhǔn)策略多支付的交易成本資料來(lái)源： ，wind降低換倉(cāng)頻率為了解決成本過(guò)高的問(wèn)題，我們嘗試降低換倉(cāng)的頻率，分別測(cè)試了只在周末和月末對(duì)主題進(jìn)行約束的策略。使用N=21，m=2 進(jìn)行測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)降低換倉(cāng)頻率并不影響該方法對(duì)策略風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)化效果。圖表 15：不同頻率觸發(fā)主題時(shí)各策略表現(xiàn)年化收益年化波動(dòng)IR最大回撤基準(zhǔn)策略0.1730.0573.0090.049日頻0.1830.0563.2670.046周頻0.1770.0563.1630.046月頻0.1840.0573.2030.047資料來(lái)源： ，wind圖表 16：不同頻率觸發(fā)主題時(shí)各策略

29、回撤資料來(lái)源： ，wind從以上圖表可以很明顯的看到，降低換倉(cāng)頻率并不會(huì)使得約束主題策略的效果變差，不同頻率的策略在大部分回撤區(qū)間的表現(xiàn)較為一致。我們認(rèn)為這一現(xiàn)象的主要原因是大部分主題持續(xù)時(shí)間都是較為短期的，我們統(tǒng)計(jì)了日頻下從主題觸發(fā)到主題被移除的平均天數(shù)，大部分持續(xù)時(shí)間都只有不到一個(gè)月，而對(duì)于這種主題，我們迅速的控制再移除，會(huì)損耗較高的手續(xù)費(fèi)，且對(duì)這樣的短期主題進(jìn)行約束并不會(huì)顯著的影響策略表現(xiàn)。因此，降低換倉(cāng)的頻率能夠較好的解決這一問(wèn)題。圖表 17：主題從納入到剔除的時(shí)間分布資料來(lái)源： ，wind從交易成本的角度，周頻約束的策略，仍然增加了年化 0.8%左右的成本，而月頻觸發(fā)的策略與基準(zhǔn)策略

30、的調(diào)倉(cāng)頻率完全一致，僅僅在求解權(quán)重時(shí)增加了幾個(gè)主題的約束，增加的成本幾乎可以忽略不計(jì)，因此我們認(rèn)為月頻約束主題的策略更好。我們進(jìn)一步測(cè)試了在不同參數(shù)下，月頻約束主題的表現(xiàn)。通過(guò)比較不同參數(shù)下策略的平均表現(xiàn)，我們得到的結(jié)論與日頻策略比較相似。m=1.5 和 m=2 時(shí)，策略的回撤相對(duì)于基準(zhǔn)策略都有一定幅度的改善。當(dāng) m=3 時(shí)，回撤的改善仍然較差，因?yàn)橛|發(fā)的主題較少。不同滾動(dòng)窗口參數(shù)下，回撤表現(xiàn)差別不大，在不同時(shí)間各有優(yōu)勢(shì)。而收益方面，整個(gè)回測(cè)區(qū)間內(nèi)不同參數(shù)下策略的年化收益表現(xiàn)差別較小，但在不同年份略有差別。由于策略收益、信息比等在不同參數(shù)下表現(xiàn)差別不大，這里不再進(jìn)行展示。下圖展示了 m=1.5

31、時(shí)，不同滾動(dòng)窗口策略的平均回撤與基準(zhǔn)策略的比較。回撤的改善效果仍然較為較為顯著。圖表 18：月頻約束主題策略與基準(zhǔn)策略回撤對(duì)比資料來(lái)源： ，wind小結(jié)與思考總結(jié)來(lái)說(shuō)，我們發(fā)現(xiàn)在月頻換倉(cāng)時(shí)，使用主題滾動(dòng)一個(gè)月的波動(dòng)判斷主題異動(dòng)，然后將主題作為風(fēng)險(xiǎn)因子，約束主題的主動(dòng)暴露為 0，對(duì)基準(zhǔn)策略的回撤有所改善，策略的收益也基本不變，甚至略有提升。分年度來(lái)看，19 年回撤改善幅度較為明顯，在 1%以上，其他年份平均幅度大概在 0.5%以內(nèi)。以下是我們對(duì)該策略的幾點(diǎn)思考：策略主要降低了尾部主題帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。我們統(tǒng)計(jì)了從觸發(fā)到剔除每個(gè)主題的收益率分布，發(fā)現(xiàn)該分布呈明顯的右偏。即大部分主題的收益都在正負(fù) 5%以

32、內(nèi)，由于單個(gè)主題的暴露一般也不大，在 5%以內(nèi)，因此這部分主題對(duì)策略的影響較小。而真正對(duì)策略回撤有顯著影響的是在分布尾部的主題，分別是中證畜牧，新能源車，以及中證半導(dǎo)，這也是為何 19 年改善幅度最為的明顯的原因。也就是說(shuō)，通過(guò)約束主題來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn)的核心是通過(guò)約束大量異動(dòng)的主題，在有可能犧牲一定 alpha 的情況下，降低尾部風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的策略大幅回撤。圖表 19：主題納入時(shí)間段收益的分布資料來(lái)源： ，wind策略回撤的改善主要是約束了主題的波動(dòng)給策略帶來(lái)的回撤增加，但并不能保證在每個(gè)回撤點(diǎn)都減小回撤。要想進(jìn)一步縮小策略的最大回撤，應(yīng)該從 alpha 信號(hào)的角度做進(jìn)一步優(yōu)化。主題研究的樣本較少，并不

33、具有很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)顯著性。上述的測(cè)試結(jié)果只能夠證明在我們選取的主題池以及時(shí)間區(qū)間中，使用上述策略加入主題風(fēng)險(xiǎn)因子，回撤改善效果較好。樣本中出現(xiàn)的主題數(shù)量是較為有限的，在測(cè)試中納入策略的主題只有 40 多個(gè)，樣本較少也使得上述測(cè)試的統(tǒng)計(jì)顯著性并不強(qiáng)，因此，對(duì)于這個(gè)策略我們更應(yīng)該從邏輯出發(fā)來(lái)進(jìn)行使用。本節(jié)我們完全基于主題收益的歷史波動(dòng)來(lái)動(dòng)態(tài)的將主題因子納入風(fēng)險(xiǎn)模型，并沒(méi)有結(jié)合主題自身的基本面和估值來(lái)對(duì)策略進(jìn)行優(yōu)化，這是由于主題基本面的研究很難納入量化的回測(cè)中來(lái)。但是只用波動(dòng)率來(lái)進(jìn)行判斷較為滯后，也無(wú)法區(qū)分炒作類的主題以及有基本面支撐的主題。像京津冀這類主題如果在其上漲一段時(shí)間后進(jìn)行約束，反而在未來(lái)會(huì)帶

34、來(lái)較大的負(fù)面影響。因此我們認(rèn)為如果要將主題加入風(fēng)險(xiǎn)模型，除了對(duì)其波動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)外，還要結(jié)合基本面進(jìn)行研究，就像在第一章中介紹的 Two Sigma 的研究一樣，這樣策略效果才能達(dá)到最優(yōu)。如果我們認(rèn)定某些主題或者概念可能會(huì)是市場(chǎng)未來(lái)的主要波動(dòng)來(lái)源，而不是一時(shí)炒作的主題概念，我們就可以將其納入風(fēng)險(xiǎn)模型，并進(jìn)行約束，這樣可以有效地降低策略的風(fēng)險(xiǎn)，某些情況下甚至能夠提升收益。四、 獲取主題的 alpha 收益上一節(jié)中，我們探討了是否能夠通過(guò)控制主題暴露來(lái)改善模型風(fēng)險(xiǎn)，采取被動(dòng)跟蹤的策略，將主題作為一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子，并控制策略在主題上的相對(duì)暴露為 0，以防主題大幅波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。本節(jié)我們研究能否主動(dòng)的獲取主題

35、產(chǎn)生的超額收益，以提升策略的表現(xiàn)。主題的時(shí)序動(dòng)量和截面動(dòng)量第二章我們統(tǒng)計(jì)了所有主題的歷史表現(xiàn)，其中不乏表現(xiàn)較為優(yōu)異的主題。但對(duì)單個(gè)主題超額收益的研究需要較強(qiáng)的基本面分析。本節(jié)，我們主要從量化的角度出發(fā)，將主題因子池作為一個(gè)整體，測(cè)試主題是否存在較強(qiáng)的時(shí)間序列動(dòng)量和截面動(dòng)量。首先我們測(cè)試時(shí)間序列動(dòng)量，在每個(gè)月底，計(jì)算主題過(guò)去 N 個(gè)交易日的收益率(信息比)，篩選出收益率(信息比)M 的主題，等權(quán)持有。通過(guò)遍歷計(jì)算得到以下結(jié)果。圖表 20：不同參數(shù)下時(shí)間序列動(dòng)量策略的年化收益N=10N=21N=63N=126M=00.0120.0110.0220.025M=0.50.0120.0110.0230.

36、029M=10.0120.0110.0330.031M=1.50.0130.0120.0350.050資料來(lái)源： ，wind圖表 21：不同參數(shù)下時(shí)間序列動(dòng)量策略的信息比N=10N=21N=63N=126M=01.010.931.812.14M=0.50.920.871.702.12M=10.910.852.081.85M=1.50.970.831.942.35資料來(lái)源： ，wind圖表 22：時(shí)間序列動(dòng)量策略凈值資料來(lái)源： ，wind以上是用信息比作為動(dòng)量指標(biāo)進(jìn)行的測(cè)試，用收益結(jié)果比較相似，這里不做展示。從上表中很明顯的可以看到，當(dāng)滾動(dòng)窗口時(shí)間越長(zhǎng)，篩選標(biāo)準(zhǔn)越高時(shí)，策略的收益越高，信息比也更

37、穩(wěn)定。對(duì)比策略與所有主題等權(quán)基準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)策略收益和信息比遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)策略，這證明主題收益確實(shí)存在明顯的時(shí)間序列動(dòng)量特征。我們也測(cè)試了截面動(dòng)量的結(jié)果，在每個(gè)月底，計(jì)算主題過(guò)去 N 個(gè)交易的收益率(信息比)，篩選出排名前M 個(gè)主題，等權(quán)持有。通過(guò)遍歷計(jì)算得到以下結(jié)果。圖表 23：不同參數(shù)下截面動(dòng)量策略的年化收益N=10N=21N=63N=126M=50.0170.0270.0720.081M=100.0170.0200.0520.056M=200.0160.0200.0440.046M=300.0160.0140.0320.031資料來(lái)源： ，wind圖表 24：不同參數(shù)下截面動(dòng)量策略的信息比N=10

38、N=21N=63N=126M=50.490.721.852.03M=100.620.711.761.99M=200.770.932.082.20M=300.900.791.791.89資料來(lái)源： ，wind圖表 25：截面動(dòng)量策略凈值資料來(lái)源： ，wind以上結(jié)果同樣是使用信息比作為動(dòng)量指標(biāo)得到結(jié)論，滾動(dòng)的時(shí)間窗口越長(zhǎng)，策略的收益越高，信息比也越高。而選入主題的數(shù)量越多，收益有所下降，但策略的穩(wěn)定性提升。當(dāng)選入主題數(shù)量過(guò)多，達(dá)到 30 只時(shí)，策略的收益和穩(wěn)定性都有所下降。我們同樣對(duì)比了策略與主題等權(quán)的凈值曲線，策略相對(duì)于等權(quán)凈值有較為穩(wěn)定的超額收益，說(shuō)明截面動(dòng)量也同樣存在。我們進(jìn)一步做了以下兩

39、個(gè)測(cè)試，測(cè)試一：主題間不等權(quán)配置，而是使用其過(guò)去的表現(xiàn)進(jìn)行加權(quán)配置。測(cè)試二：每期選取歷史表現(xiàn)最差的N 個(gè)主題等權(quán)配置。測(cè)試一的結(jié)果顯示相比等權(quán)，按過(guò)去表現(xiàn)進(jìn)行加權(quán)，整體策略效果從收益和信息比都有略微的提升。而測(cè)試二的結(jié)果顯示每期選取表現(xiàn)較差的主題，策略并沒(méi)有顯著差于主題等權(quán)，我們很難獲取負(fù)向的主題收益。同時(shí)我們也計(jì)算了主題動(dòng)量與主題未來(lái)一個(gè)月收益的 IC 值，IC 值在正負(fù)之間波動(dòng)較大，而不是顯著為正。通過(guò)以上測(cè)試，我們可以認(rèn)定主題同時(shí)存在穩(wěn)定的時(shí)間序列動(dòng)量效應(yīng)和截面動(dòng)量效應(yīng)。但主題動(dòng)量與其未來(lái)收益的線性關(guān)系并不顯著，只有頭部的主題呈現(xiàn)明顯的動(dòng)量效應(yīng)。對(duì)于動(dòng)量時(shí)間窗口的選擇，較短的時(shí)間窗口 1

40、0、21 個(gè)交易日的動(dòng)量幾乎沒(méi)有效果，而較為長(zhǎng)期的 63 和 126 個(gè)交易日的動(dòng)量，表現(xiàn)效果較好。產(chǎn)生這個(gè)現(xiàn)象的原因可能源于因子動(dòng)量，也可能源于市場(chǎng)的滯后反應(yīng)，這里我們不做探究。我們的另外一篇報(bào)告基金 alpha 進(jìn)化史中基于基金歷史 alpha 進(jìn)行選基的策略與這里的結(jié)論也比較契合，因?yàn)橹黝}收益是基金 alpha 重要的收益來(lái)源之一。得到以上結(jié)果之后，我們?nèi)绾渭右岳媚?？接下?lái)我們基于主題的截面動(dòng)量效應(yīng)，嘗試了兩種可能的辦法，分別是在主題上進(jìn)行主動(dòng)暴露，以及將主題動(dòng)量因子化。在主題上進(jìn)行主動(dòng)暴露由上一部分的結(jié)論我們得到在歷史表現(xiàn)較好的主題上主動(dòng)進(jìn)行暴露，平均暴露每提升 1個(gè)點(diǎn)，組合收益有

41、5%點(diǎn)左右的提升。因此一個(gè)自然的想法是在進(jìn)行組合優(yōu)化時(shí)，主動(dòng)的限制組合在主題上相對(duì)于基準(zhǔn)的暴露大于某個(gè)閾值。我們進(jìn)行如下測(cè)試：在每個(gè)月底，篩選出過(guò)去 126 個(gè)交易日動(dòng)量最大的前 N 個(gè)主題，并在組合優(yōu)化時(shí)，限制組合在這些主題上相對(duì)于基準(zhǔn)指數(shù)的主動(dòng)暴露大于m。以下是測(cè)試的結(jié)果，回測(cè)時(shí)考慮雙邊千 3 的手續(xù)費(fèi)。圖表 26：不同參數(shù)下主動(dòng)暴露策略的表現(xiàn)年化收益年化波動(dòng)IR最大回撤N=20，m=00.1340.0552.4270.047N=20，m=0.0050.1310.0552.3960.051N=20，m=0.010.1290.0542.3750.053N=20，m=0.0150.1280.0

42、542.3570.053N=10，m=00.1400.0572.4730.049N=10，m=0.010.1430.0562.5400.047N=10，m=0.020.1450.0562.5600.045N=10，m=0.030.1490.0572.6120.046N=5，m=00.1340.0572.3530.050N=5，m=0.020.1440.0562.5630.046N=5，m=0.040.1480.0572.6100.047N=5，m=0.060.1540.0572.7160.040基準(zhǔn)策略，行業(yè)約束 0.010.1350.0582.3420.051基準(zhǔn)策略，行業(yè)約束 0.050.

43、1360.0582.3560.061資料來(lái)源： ，wind所有策略控制了市值行業(yè)中性，其中行業(yè)約束的暴露上下限為-0.01，0.01。需要注意的是，當(dāng)主題主動(dòng)暴露偏離過(guò)高，例如大于 3%時(shí)，可能與行業(yè)約束相沖突，我們?cè)?m較高時(shí)，放松行業(yè)約束為-0.01，0.05，因此也回測(cè)了該約束下基準(zhǔn)策略的表現(xiàn)。同時(shí)，對(duì)于不同 N，m 測(cè)試的范圍并不相同，但我們保證約束主題的總權(quán)重，即 N*m 是一致的。從上表很明顯的看到，當(dāng) N=20 時(shí)，約束主題反而會(huì)使得收益有所下降，而 N=10，N=5時(shí)，組合收益有顯著的上升。同時(shí)主動(dòng)暴露 m 越大，收益上升的越明顯。取最優(yōu)參數(shù) N=5，m=0.06 時(shí)，組合收益

44、相較基準(zhǔn)策略有 2%的提升，信息比從 2.3 上升至 2.7，回撤也有所下降。當(dāng) m 大于 0.6 時(shí)，即使使用較松的行業(yè)約束，也有無(wú)解的情況出現(xiàn)，因此我們不做考慮。限制主題暴露盡管能夠獲取主題的收益，但是選股域縮小，從而降低了原有 alpha，因此最終組合的表現(xiàn)取決于主題帶來(lái)的超額收益大小以及原 alpha 損失大小。當(dāng) N 較大時(shí)（N=20），限制的主題數(shù)量較多，alpha 損失較大，同時(shí)主題的平均收益較小，導(dǎo)致策略收益沒(méi)有提升，甚至有所下降。而如果只選取 5-10 個(gè)最好的主題，主題的平均收益更高，約束也沒(méi)有 N=20 時(shí)嚴(yán)格，alpha 損失較小，因此最終提升較為顯著。圖表 27：最優(yōu)

45、參數(shù)下策略的凈值資料來(lái)源： ，wind圖表 28：最優(yōu)參數(shù)下策略的回撤資料來(lái)源： ，wind圖表 29：基準(zhǔn)策略分年表現(xiàn)年化收益年化波動(dòng)IR最大回撤回撤天數(shù)開始時(shí)間結(jié)束時(shí)間20160.2020.0563.6220.051162016/11/232016/12/1420170.0740.0561.3110.029212017/11/172017/12/1520180.1900.0573.3090.021212018/7/162018/8/1320190.0900.0561.6160.042282019/1/292019/3/14截止 2020.020.0290.0942.2920.0291220

46、20/1/152020/2/7all0.1350.0582.3420.051162016/11/232016/12/14資料來(lái)源： ，wind圖表 30：最優(yōu)參數(shù)下策略的分年表現(xiàn)年化收益年化波動(dòng)IR最大回撤回撤天數(shù)開始時(shí)間結(jié)束時(shí)間20160.2050.0533.8570.039162016/11/232016/12/1420170.0820.0551.4820.029382017/10/272017/12/1920180.2090.0583.5880.023102018/10/172018/10/3020190.1450.0572.5280.040352019/7/252019/9/11截止

47、2020.020.0090.0720.8660.028132020/1/152020/2/10all0.1540.0572.7160.040352019/7/252019/9/11資料來(lái)源： ，wind以上展示了策略的凈值曲線和回撤。從超額收益和回撤的角度來(lái)說(shuō)，加入主題的主動(dòng)暴露后都有明顯的改善。策略回撤降低的一個(gè)可能原因是主題和策略 alpha 的收益相關(guān)性較低，這一點(diǎn)我們?cè)谙鹿?jié)會(huì)提到。策略提升的主要時(shí)間段是 16 年 6 月份以前以及 18 年5 月份至今，而其他時(shí)間段相對(duì)于基準(zhǔn)策略有所下降，這也與主題動(dòng)量策略的收益有關(guān)，從上一節(jié)的主題截面動(dòng)量策略的凈值曲線可以看到，該策略在 16 年 6

48、 月-18 年 5 月收益較低，因此在此段時(shí)間主動(dòng)暴露主題無(wú)法帶來(lái)收益，反而會(huì)使得約束變嚴(yán)，損失原有策略的 alpha。但 18 年至今，主動(dòng)暴露主題帶來(lái)了顯著的超額收益，同時(shí)改善了回撤。主題策略因子化除了直接約束主題暴露之外，獲取主題動(dòng)量策略超額收益的另外一個(gè)方法就是將主題策略因子化。構(gòu)建因子的方法如下，計(jì)算所有主題過(guò)去 N 天的動(dòng)量，篩選前 m 個(gè)主題，并將這 m 個(gè)主題成分股的因子值標(biāo)記為 1，其余股票標(biāo)記為 0。我們將因子對(duì)所有的風(fēng)格因子和行業(yè)因子做中性化，然后進(jìn)行測(cè)試，得到以下結(jié)果：圖表 31：不同參數(shù)下因子表現(xiàn)ICICIRN=63,m=50.0121.72N=63,m=100.01

49、52.29N=63,m=200.0131.86N=126,m=50.0101.47N=126,m=100.0161.93N=126,m=200.0182.22資料來(lái)源： ，wind下面我們以 N=126,m=20 構(gòu)建的因子為例，分別計(jì)算了該因子在全市場(chǎng)，中證 500 和滬深 300 中的表現(xiàn)。圖表 32：不同選股域中因子表現(xiàn)icicir多空收益多空信息比全市場(chǎng)0.0182.220.0612.43中證 5000.0190.700.0490.72滬深 3000.0210.920.0320.56中證 10000.0171.280.0591.25資料來(lái)源： ，wind圖表 33：不同選股域中多空收益凈值（分三組）資料來(lái)源： ，wind以上圖表顯示該因子在全市場(chǎng)有較為穩(wěn)定的選股效果，但在指數(shù)成份股中波動(dòng)較大。這一現(xiàn)象也較符合邏輯，因?yàn)槲覀冊(cè)跍y(cè)試主題動(dòng)量策