兴业证券-股票动态分组视角下的因子有效性研究-200716

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　　行业中性化是单因子处理的重要步骤，主要目的在于避免选股因子在行业上分布过于集中。我们认为，行业中性化的本质在于使用行业定义来确定股票的相似群组，找到股价共同移动概率较高的股票，最终达到在不同群组中分散化投资的目的。然而，定性行业分类没有统一的指导规则，行业的选择基准往往依赖于主观判断，在实际使用上存在一些问题。因此，本文尝试从定量角度对股票进行动态分组，以求达到更好的实践效果。
　　本文从合成因子有效性与动态分组特征两个维度对动态分组效果进行评价。在合成因子有效性维度，我们采用报告《因子动态配置手册》中构建的八大类因子作为研究标的，尝试基于不同的动态分组方式对大类因子进行中性化，最后使用合成因子的IC及多空组合表现对动态分组进行评价。在动态分组特征维度，我们构建平均成对相关性、组内股票收益率离差、组间股票收益率离差三个指标衡量动态分组的组内同质性与组间异质性。
　　我们首先尝试了四种聚类方法（K-Means聚类、MiniBatch K-Means聚类、层次聚类与DBSCAN聚类）来构建动态分组。从实证效果来看，聚类方法的效果并不理想，虽然聚类分组下的合成因子表现较原始因子有所上升，但相比传统中信行业分类下的合成因子表现要差。
　　随后，我们从个股中心化思想出发构建了一套动态分组流程，主要思想是针对每个股票选择与其相关性最大的10只股票作为一组，并在每个组内对因子进行Z-Score标准化。此方法使得因子表现有明显的提升，以个股中心化（月度）合成因子为例，因子IC_IR高达1.71（原始因子：1.12，中信行业中性化后因子：1.50），多空组合夏普比率为4.57（原始因子：3.01，中信行业中性化后因子：4.01），最大回撤降至4.70%（原始因子：11.45%，中信行业中性化后因子：6.15%）。同时个股中心化（月度）分组在平均成对相关性、组内股票收益率离差、组间股票收益率离差三个指标的表现皆优于中信一级行业。
　　本文为股票动态分组提供了一个尝试的思路，此方法能够有效的降低因子波动性和极端风险，具有重要的实践意义。
　　风险提示：报告中的结果均通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。