中信建投-基于大类因子与分析师预期事件的指数增强策略-221121

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　　主要结论
　　指数增强策略介绍
　　本篇报告以多因子模型为核心、以中信建投金融产品团队特色的分析师因子、高频因子和分析师预期事件为主体，分别构建沪深300、中证500、中证800和中证1000的指数增强策略。指数增强模型框架主要分为四个模块：因子库、收益预测模型、风险估计模型和组合优化模型。收益预测模型是重要环节，涉及因子集筛选、因子配权和信号叠加，将分析师和高频因子纳入因子集能提供稳健超额收益，对多因子得分叠加分析师事件信号能进一步提升增强效果。
　　单因子测试效果
　　从多头贡献、指数内区分度、增强组合表现这三个维度对单因子综合评价：分析师因子多空较均衡、在300和800增强表现突出，相对800年化超额8%；高频因子多头贡献度高、在500和1000增强上表现突出，相对1000年化超额8.6%；流动性因子和成长性因子对于各指数的增强效果均表现良好，前者年化超额均超过4%、后者年化超额均超过3%。
　　多因子增强效果
　　基于单因子测试效果对因子集做筛选，分析师+高频+流动性+成长的因子组合对各指数均有出色的增强效果。因子配置方面，300与800增强下，等权配置的效果突出，年化超额分别为8.7%和10.3%；500与1000增强下，时序衰减与截面多头加权的ICIR配置的效果突出，年化超额分别为11.3%和16.4%。
　　叠加分析师事件增强效果
　　在多因子得分的基础上线性叠加分析师预期上调+触底事件信号，300和800增强效果能有进一步提升。300增强的年化超额由8.7%提升至12.3%、信息比率由2.13提升至2.52，800增强的年化超额由10.3%提升至12.5%、信息比率由2.53提升至2.80。
　　风险提示：本文所有模型结果均来自历史数据，不保证模型未来的有效性