开源证券-开源量化评论（68）：从龙头股领涨到行业动量，绝对与相对的统一框架-221211

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　　龙头股模型是对行业动量的精细化表达
　　在A股市场中，行业指数存在着弱的动量效应。所谓动量效应，是指过去表现较好的行业，在未来仍然倾向于有较好的表现。不过，总体来看，这一效应并不稳定。
　　开源金融工程团队认为，行业动量效应不稳定的重要原因之一，是行业内成分股的步调错配与互相作用。基于对行业成分股涨跌模式的观察与实证检验，我们在2020年3月发布的专题报告《A股行业动量的精细结构》中，提出了“行业动量的龙头股模型”。龙头股模型因子的RankIC均值达3.88%，RankICIR为0.62。对比原始的行业动量模型，龙头股模型在显著性与稳定性上都有较大提升。
　　从龙头股领涨到行业动量：绝对与相对的统一框架
　　我们将龙头股模型进行深入的拆解与分析，进行进一步的优化与改进。
　　参数优化：龙头股模型因子是对简单的行业动量因子的精细化改进，其表现与行业动量因子的参数选择也息息相关。经测试，当回看天数为10天，切割参数为0%时，龙头股模型因子的表现最好。
　　龙头股绝对收益：我们对龙头股模型因子的成分：R_龙头、R_普通进行了收益的拆解与分析，经测试，我们得到以下结论：
　　（1）龙头股模型的效果主要来源于龙头股收益对行业的动量效应。
　　（2）龙头股收益对行业的动量效应主要体现为对普通股的牵引作用。
　　我们提出龙头股收益因子R_龙头是更为独立纯粹的行业动量因子，R_龙头的RankIC均值为5.18%，RankICIR为0.64。
　　龙头股相对收益：龙头股的相对收益是龙头股模型另一维度的描述，为了更好的衡量龙头股的收益在行业中的相对位置，我们仿照龙头股与普通股的定义，划定行业中的领涨股与领跌股。我们定义相对龙头股相对收益因子R_相对为：
　　R_相对= (R_龙头-R_领涨)/(R_领涨-R_领跌)
　　整体而言，R_相对可以理解为龙头股的涨幅在行业中所处的相对位置。R_相对的RankIC均值为4.23%，RankICIR为0.66。
　　改进龙头股模型因子ND：龙头股收益因子R_龙头与龙头股相对收益因子仍存在着较高的相关性，我们把两者回归取残差后再排序相加，得到改进的龙头股模型因子ND：RankIC均值为5.37%，RankICIR为0.84，三分组下月度多空胜率可达58.4%，盈亏比为1.50，胜率赔率双优，分组多空收益稳定向上。
　　龙头股模型的补充讨论
　　我们用分位数与zscore的方法分别定义了龙头股的收益分位均值因子R_分位与龙头股的收益z-score均值因子R_zscore，两者可以看作是龙头股相对收益因子的其它表达方式，其中R_zscore的表现更好。此外，在交易集中度较低的行业中，龙头股模型的表现更好。
　　风险提示：模型基于历史数据测试，市场未来可能发生重大改变。