渤海证券-金融工程专题报告：行业多因子轮动模型-190917

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　　核心观点：
　　引言
　　传统多因子模型中，市值因子和行业因子均为风险因子，往往需要做中性化处理。而在实际投资中，风险与收益并存，控制了风险暴露，也等于放弃了部分收益。
　　行业多因子构建流程
　　与股票多因子相比，行业因子需通过股票因子进行合成，我们比较了不同大类因子在不同合成方式下的效果，最终确定了合适的因子合成方式。因子合成后，通过单因子检验，我们选择了5大类共11个因子，分别为12个月换手率、1月超额收益动量、20反转、60反转、180反转、BasicEPS同比增长率、EPSTTM环比增长率、ROE同比增长率、ROA_ttm、季度ROE、季度Profitmargin。我们使用最大化ICIR法和对称正交法来进行大类因子合成与正交。
　　回测
　　回测过程中，使用均值法进行因子收益预测，并对不合逻辑的因子收益值做了修正，分别测试了持有预测收益最高的10、15、20个行业的净值走势。N越小，累计净值走势终值越高，满足一定的单调性，符合逻辑。从超额收益率走势来看，在2017年前，随着N越小，累计超额收益越高，在2017年下半年，N为10的超额收益出现一定下跌。N为20和30的条件下，超额收益走势更加稳定。对每期选择出来的行业，我们通过季度ROE因子排序来确定每个行业的龙头股票，每期选择20个行业，每个行业选择季度ROE排名靠前的两只股票，月频调仓，回测结果为：年度收益17.78%、年度超额收益11.39%、最大回测30.47%、波动率0.28、胜率60.17%、夏普比例0.5。从回测结果来看，超额收益表现稳定，仅在14年牛市期间出现较大回测，其余时间基本能跑赢Wind全A。
　　风险提示
　　模型过度优化风险，模型失效风险。