【华泰金工林晓明团队】6月因子观点:因子周期的新思考

（以下内容从华泰证券《【华泰金工林晓明团队】6月因子观点:因子周期的新思考》研报附件原文摘录）
　　林晓明 S0570516010001 SFC No.BPY4211 研究员 何 康 S0570520080004 研究员 SFC No. BRB318 王晨宇 S0570522010001 研究员 陈 伟 S0570121070169 联系人 报告发布时间：2022年6月2日 摘要 6月因子观点：看好估值/波动率/换手率因子，推荐荷宝因子周期研究 综合内生变量、外生变量、因子周期三重逻辑，6月看好估值、波动率、换手率因子。内生变量视角短期看好估值、波动率、换手率因子，不看好Beta、技术因子。外生变量视角短期看好估值、反转、波动率、换手率因子，不看好小市值因子。因子周期视角中长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率因子。本月推荐荷宝量化投资部首席研究员David Blitz于2022年1月在JPM因子投资特刊发表的The Quant Cycle论文，该研究提出因子周期三阶段理论，为理解因子周期提供了新思路。 The Quant Cycle：量化因子的周期 基于传统资产定价理论，因子溢价等同于风险溢价，反映承担特定宏观经济风险而获得的补偿，这意味着因子表现与经济周期有关。过往研究试图在因子和经济周期之间建立一种稳定的联系，但未得到明确结论。Blitz指出，因子溢价等于风险溢价的逻辑存疑，因子溢价的来源可能是人的行为偏差，并基于因子自身表现划分因子的三阶段周期。每轮因子周期长度约10年，第一阶段为正常阶段，因子有稳定正收益，持续约6年；第二阶段价值因子大幅回撤，分为成长股反弹和价值股崩溃两种情形，持续约2年；第三阶段会有一次强烈反转，分为熊市反转和牛市反转两种情形。 内生变量视角：短期看好估值、波动率、换手率 内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现，因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。内生变量对大类风格因子6月表现预测结果：看好估值、波动率、换手率因子，不看好Beta、技术因子。其中，估值、波动率因子在动量指标上占优；换手率因子在离散度指标上占优，处于过度忽视状态；盈利、财务质量因子在拥挤度指标上占优。 外生变量视角：短期看好估值、反转、波动率、换手率，不看好小市值 外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。外生变量对大类风格因子6月Rank IC预测结果如下：估值、反转、波动率、换手率因子Rank IC预测值超过5%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看好小市值因子未来一个月表现，可能受宏观环境制约。 因子周期视角：中长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率 因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格配置，自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势。库兹涅茨周期仍处于上行区间但接近顶部，预计经济短期维持趋势向上的环境，但即将迎来拐点；朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。建议配置小市值、反转、技术因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。 风险提示：风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 6月看好估值、波动率、换手率因子 综合内生变量、外生变量、因子周期三重逻辑，6月看好估值、波动率、换手率因子。内生变量视角短期看好估值、波动率、换手率因子，不看好Beta、技术因子。外生变量视角短期看好估值、反转、波动率、换手率因子，不看好小市值因子。因子周期视角中长期看好小市值、反转、技术、波动率、换手率因子。本月推荐荷宝量化投资部首席研究员David Blitz于2022年1月在JPM因子投资特刊发表的The Quant Cycle论文，该研究提出因子周期三阶段理论，为理解因子周期提供了新思路。 内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现，因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。内生变量对大类风格因子6月表现预测结果如下：看好估值、波动率、换手率因子，不看好Beta、技术因子。其中，估值、波动率因子在动量指标上占优；换手率因子在离散度指标上占优，处于过度忽视状态；盈利、财务质量因子在拥挤度指标上占优。 外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。外生变量对大类风格因子6月Rank IC预测结果如下：估值、反转、波动率、换手率因子Rank IC预测值超过5%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看好小市值因子未来一个月表现，可能受宏观环境制约。 因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格配置，自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势。库兹涅茨周期仍处于上行区间但接近顶部，预计经济短期维持趋势向上的环境，但即将迎来拐点；朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。建议配置小市值、反转、技术因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。 因子表现回顾 5月大类风格因子表现 大类风格因子5月在全A股票池的Rank IC值和因子收益率如下图所示。成长、小市值、反转、技术因子表现出色，Rank IC值超过10%，因子收益率为正。盈利、财务质量、换手率因子表现较好，Rank IC值和因子收益率均为正。估值、波动率、Beta因子出现回撤。 近1年大类风格因子表现 对大类风格因子近12个月的Rank IC值做累加，得到各月累计Rank IC值，如下图所示。总的来看，波动率、换手率、反转因子近1年表现出色。小市值因子近1年表现良好，但在2022年4月大幅回撤。估值因子在2021年11月前略有起伏，此后表现良好。成长、盈利、财务质量、Beta、技术因子均表现一般。 近期细分因子表现 计算34个细分因子5月Rank IC值，以及近12个月的月频Rank IC值。将近12个月Rank IC的均值除以标准差，得到近1年IC_IR。近期细分因子表现如下图所示。 因子表现计算方法 因子T月表现的计算方法可以简要描述为： 以T-1月最后一个交易日为截面期，以全A股为股票池，计算附录一中10大类共34个细分因子值。对每一大类风格因子内部各细分因子做去极值、标准化预处理及因子方向调整，再等权合成，得到截面期大类风格因子值。 计算T月股票池内个股区间收益。 对大类风格因子或细分因子做去极值、标准化和行业市值中性化预处理，计算T-1月预处理后因子与T月个股区间收益的Spearman秩相关系数，即T月因子Rank IC值。 对大类风格因子值、个股总市值做去极值和标准化预处理，以T-1月预处理后大类风格因子值、预处理后个股总市值、中信一级行业哑变量为自变量，以T月个股区间收益为因变量，以流通市值平方根为权重，做加权线性回归，大类风格因子值对应的回归系数即为T月大类风格因子收益率。 详细计算方法请参见附录二。 The Quant Cycle：量化因子的周期 The Quant Cycle量化因子周期研究于2021年9月在预印本平台SSRN上发布，并于2022年1月在Journal of Portfolio Management的因子投资特刊发表，作者是荷宝量化投资部首席研究员David Blitz。 基于传统资产定价理论，因子溢价等同于风险溢价，反映承担特定宏观经济风险而获得的补偿，这意味着因子表现与经济周期有关。过往研究试图在因子和经济周期之间建立一种稳定的联系，但未得到明确结论。Blitz指出因子溢价等于风险溢价的逻辑存疑，因子溢价的来源可能是人的行为偏差，并基于因子自身表现划分因子的三阶段周期。 该研究首先对传统宏观经济、情绪指标与因子收益的关系进行检验。基于1963年7月至2020年12月美国市场数据，计算价值（Value）、质量（Quality）、动量（Momentum）、低波（Low Risk）共4大类因子，每类因子包含2个细分因子。 选择4种典型的宏观经济与情绪指标，分析不同宏观经济环境下因子表现： 美国国家经济研究局对经济扩张与经济衰退的划分； Neville et al.（2021）划分的通胀时期； 美国采购经理人指数（PMI）反映的情绪，将PMI分为50以上和50以下，分别表示乐观与悲观预期； Baker and Wurlger（2006）提出的投资者情绪指标。 综合内生Blitz发现，这些指标与因子收益没有显著相关关系。四种指标中，Baker and Wurgler（2006）的投资者情绪指标相比其他三种指标对于因子收益的区分度稍好。但是投资者情绪指标的区分能力仍有限，如上图所示，乐观和悲观情况下因子收益均为正变量、外生变量、因子周期三重逻辑。 在宏观经济风险和因子溢价间建立联系如此困难，可能是因为“因子溢价是对投资者承担风险的补偿”这一前提本身存在问题。因子周期的重要转折点可能并没有重要的宏观经济事件同步发生。 不妨思考另一种假设，如果因子溢价来源于人的行为偏差，那么就可以解释为什么Baker and Wurgler（2006）的投资者情绪指数能够相对有效地区分因子收益的高低。但即便如此，情绪指标也只能解释因子收益的一小部分变化。Blitz认为，因子收益的周期性是由情绪驱动的，这种情绪直接由因子收益推断最为准确，而不是依赖各种间接指标。换言之，因子本质上有自己的变化周期，虽然其他宏观经济和行为指标能捕捉其中一些变化，但是全貌只能通过研究因子本身揭示。 Blitz通过定性识别因子收益的高峰和低谷（对应牛市和熊市）来划分量化周期。为了定义量化周期，作者更关注波动大的因子（如价值和动量），这样更容易划分出不同阶段，而非收益水平温和的因子（如质量）。 综合内生变量、外生变量、因子周期三重逻辑Blitz观察到价值因子每10年会有一次大幅回撤，据此划分周期，每个周期具体分三个阶段： 阶段一：正常阶段。所有因子都有较稳定的正收益。阶段一持续时间大约占整个周期的2/3，即约6年。 阶段二：价值因子大幅回撤。或是由于成长股反弹（Growth Rally），或是由于价值股崩溃（Value Crash）。阶段二大约持续2年。 成长股反弹的特征是价值因子较大的负收益以及动量因子较大的正收益。成长股反弹期间，低波因子表现较弱，质量因子表现较好。因子等权组合（1/N）收益率为接近0的负值。 价值股暴跌在1963至2020年只发生了一次，即2007至2009年全球金融危机。虽然市场收益与成长股反弹相比不同，但是因子表现相似，价值与低波因子带来负收益，动量因子带来正收益。质量因子在价值股暴跌时表现更好，为1/N组合带来小幅正收益。 阶段三：紧接着成长股反弹/价值股暴跌，会有一次强烈反转，分为熊市反转（Bear Reversal）和牛市反转（Bull Reversal）。 熊市反转的特征是前一阶段反弹的成长股，这一阶段发生暴跌，带来价值因子的强烈反弹。熊市反转对质量、动量、低波因子有利，所有因子在这些时期均有效，为1/N组合产生可观收益，但整个市场却是较大的负收益。 牛市反转的特征是前一阶段大跌股票反弹，导致动量因子出现明显负收益。质量因子、1/N组合也表现为大的负收益。因此，牛市反转对因子投资是更大的挑战。市场和规模因子的表现却相反，在这种情况下有大的正收益。牛市反转主要接在价值股暴跌之后，但如果在熊市反转中被大量抛售的成长股再次反弹，那么熊市反转后也可能出现牛市反转，如2002至2003年。 该研究计算12个月内从一个阶段转移到另一个阶段的概率。一年内从正常阶段转移到成长股反弹或价值股暴跌的概率为16%，这与正常阶段平均长度约6年相符合。成长股反弹、价值股暴跌和反转阶段的长度短不少，一年内转移到下一阶段的概率约为50%。部分转移概率估计值为0，这并不意味着这种转移不可能，只是研究的样本期内未发生。 Blitz三阶段模型的可能应用是帮助投资者形成对未来多年的预期。例如在经历成长股反弹和随后的反转后，可能就会回到正常阶段；而如果正常时期已持续很久，那么成长股反弹或价值股暴跌的可能性就会增加。当我们开发新的alpha因子，可以统计周期各阶段因子表现，从而检验新因子的稳健性。这一规律在A股市场是否成立有待进一步测试。 内生变量视角 内生变量视角基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，预测风格因子未来表现。因子动量反映因子过去一段时间内表现；因子离散度相当于因子估值，高因子离散度反映因子被过度忽视，低因子离散度反映因子被过度投资；因子拥挤度反映因子是否处于拥挤状态。一般看好高因子动量、高因子离散度、低因子拥挤度因子短期表现，三项指标在截面和时序上均有预测效果。 内生变量综合预测结果 基于因子动量、因子离散度、因子拥挤度三类指标，分别从截面和时序角度，对大类风格因子6月表现进行打分预测，综合预测结果如下表所示。看好估值、波动率、换手率因子，不看好Beta、技术因子。其中，估值、波动率因子在动量指标上占优；换手率因子在离散度指标上占优，处于过度忽视状态；盈利、财务质量因子在拥挤度指标上占优。 综合预测得分是以下6项细分指标的均值： 归一化截面因子动量； 因子动量历史分位数； 归一化截面因子离散度； 因子离散度历史分位数； 1－归一化截面因子拥挤度； 1－因子拥挤度历史分位数。 其中，归一化采用min-max归一化，根据截面上各类因子相应指标最小值和最大值，将其缩放至[0, 1]范围内；历史分位数取每个因子最新月末截面期相应指标，在其历史上（自2007年1月末截面期开始）所处分位数，本身在[0, 1]范围内；因子拥挤度为反向指标，故用1减去相应指标。 因子动量 定义因子动量为因子在过去12个月末截面期的21日Rank IC均值。从截面角度看，估值、小市值、波动率因子动量较强，成长、盈利、财务质量因子动量较弱。从时序角度看，估值、波动率因子动量仍处于历史高位，超过2007年以来的80%分位数水平；盈利、财务质量、技术因子动量处于历史低位，低于2007年以来的20%分位数水平。 因子离散度 因子T月表现的计算方法可以简要描述为： 在月末截面期，取每个中信一级行业因子值排名前20%个股的因子值中位数，以及因子值排名后20%个股的因子值中位数，两者求差值； 30个行业的差值求平均值，得到当前截面期该因子离散度原始值； 对当前截面期因子离散度原始值做标准化，计算其在过去72个月末截面期的Z分数。 从截面角度看，盈利、换手率因子离散度相对较高，估值、Beta因子离散度相对较低。从时序角度看，换手率因子离散度处于历史高位，超过2007年以来的90%分位数水平，可能处于过度忽视状态；估值因子离散度处于历史低位，低于2007年以来的20%分位数水平，可能处于过度投资状态。 因子拥挤度 因子拥挤度计算方式为： 在每个月末截面期，分别计算个股a）过去63个交易日的日度涨跌幅标准差作为波动率指标，b）过去63个交易日的日均换手率作为换手率指标，c）过去63个交易日个股收益与万得全A收益线性回归的回归系数作为Beta指标； 取各个中信一级行业因子值排名前20%个股的波动率/换手率/Beta均值，以及因子值排名后20%个股的波动率/换手率/Beta均值，两者求比值； 对波动率、换手率、Beta的三个比值求均值，得到当前截面期该因子拥挤度。 从截面角度看，小市值、技术因子拥挤度相对较高，波动率、换手率因子拥挤度相对较低。从时序角度看，Beta因子拥挤度超过2007年以来的90%历史分位数水平，可能处于交易拥挤状态；盈利、财务质量因子拥挤度接近2007年以来的20%历史分位数水平，交易相对不拥挤。 外生变量视角 外生变量视角假设风格因子表现受市场变量、宏观变量等外生变量驱动，对每个大类风格因子筛选出具备预测能力的外生变量，使用线性回归预测未来一个月的Rank IC值。以下分别展示最新一期预测方法及预测结果。 外生变量选取 选取6项市场指标和13项宏观指标作为外生变量。选择沪深300和中证500月涨跌幅、月波动率及月均换手率，用于表征市场行情的变化。从国民经济核算、工业、价格指数、银行与货币、利率与汇率5个方面，选择较常用的13项宏观指标。 时间序列回归模型的一个重要前提是自变量为平稳时间序列，而大部分宏观指标和市场指标在时间序列上的分布非平稳，不符合预测模型对自变量的假设，因此我们针对不同的外生变量，进行一定差分处理或计算变化率，使得外生变量在单位根检验下均为平稳时间序列。另外，部分宏观变量数据发布具有滞后性，我们在建模时将这部分宏观数据按其实际发布时间滞后使用。例如，T-1月的M1同比数据通常在T月中旬公布，因此我们在T月末建模时用到的是T-1月的M1同比数据。 下表展示具体19项外生变量及其所属类别和变量处理方法。为了更清楚地展示部分宏观变量的滞后期，我们以T月末为截面期，最右列为外生变量能取到的最新数据时间。 外生变量预测方法 参考Hua，Kantsyrev和Qian于2012年发表论文Factor-Timing Model，使用外生变量预测大类风格因子Rank IC值。首先使用条件期望模型和AIC准则，在T-1月最后一个交易日，对每个大类风格因子筛选出可能影响因子Rank IC值的条件变量；其次将大类风格因子与筛选出的条件变量做线性回归，预测T月的因子Rank IC值。 条件期望模型 假设单个风格因子Rank IC时序向量Y与外生变量时序向量X的联合分布服从多元正态分布，即： 则在给定X＝x的情况下，Y的条件分布仍为正态分布，条件数学期望和条件方差分别为： 其中 称为Y关于X的回归，它是x的线性函数。 AIC和AICc准则 使用AIC赤池信息量准则衡量统计模型拟合优良性。相比其它模型评价指标，AIC的优势在于兼顾模型简洁性和准确性。在进行多个模型比较和选择时，通常选择AIC最小的模型。 基于条件期望模型的AIC计算公式如下： 其中T为样本窗口长度，N为风格因子数量（这里固定为1），K为外生变量数量。 当样本数量较小时，基于AIC的方法可能会产生模型过拟合问题。为避免此问题，研究者提出AICc指标，在AIC上添加小样本误差修正量。基于条件期望模型的AICc计算公式如下： 外生变量筛选流 样本区间内筛选外生变量流程如下图所示，具体步骤为： 最优外生变量集合S0初始为空集， 初始值 ； 遍历不在Si中的每个外生变量k，计算将k加入到集合Si后模型 值，取最小值集， ； 若 小于 ,则转向第4步；否则筛选结束，集合Si为最优外生变量集合； 将 对应的外生变量k加入 ，即 ，AICci+1为基于外生变量集合 计算得到的 ，并转至第2步。 回归预测模型构建 对于每个大类风格因子，取样本区间为过去72个月，分三步预测未来一个月Rank IC值： 使用AICc在样本区间内筛选出对因子Rank IC值具有解释能力的外生变量； 将筛选出来的全部外生变量纳入回归模型，在样本区间内构造因子Rank IC值序列关于外生变量的多元线性回归模型； 将最新一期的外生变量代入回归模型，得到未来一个月的因子Rank IC预测值。 外生变量预测结果 外生变量对大类风格因子6月Rank IC预测结果如下图所示。估值、反转、波动率、换手率因子Rank IC预测值超过5%，可能较为有效，建议短期看多上述因子表现；不看好小市值因子未来一个月表现，可能受宏观环境制约。 因子预测结果解读 下面展示各个大类风格因子Rank IC预测值，以及进入回归模型的外生变量对预测结果的贡献情况，贡献度定义为自变量与回归系数的乘积。 下面尝试对预测Rank IC绝对值超过5%的风格因子进行解读。在构建回归模型前，我们对部分外生变量进行了差分处理或计算变化率，在解读预测结果时，我们应关注这些外生变量取值的边际变化，而非变量值本身。 估值因子：回归模型截距项为6.2%，对Rank IC预测值有较大正向贡献，说明长期看估值因子存在正收益。美元兑人民币汇率5月末（6.6578）相比4月末（6.428）提升4.34%，为预测值提供7.8%的正向贡献。 反转因子：回归模型截距项为7.1%，对Rank IC预测值有较大正向贡献，说明长期看反转因子存在正收益。 波动率因子：回归模型截距项为8.8%，对Rank IC预测值有较大正向贡献，说明长期看波动率因子存在正收益。美元兑人民币汇率为预测值提供15.8%的正向贡献。中证500指数5月涨跌幅7.01%，为预测值提供7.9%的正向贡献。M2同比新值（10.5，4月）相比前值（9.7，3月）提升0.8pct，为预测值提供-3.7%的负向贡献。 换手率因子：回归模型截距项为8.7%，对Rank IC预测值有较大正向贡献，说明长期看波动率因子存在正收益。美元兑人民币汇率为预测值提供15.2%的正向贡献。中证500指数月涨跌幅为预测值提供3.2%的正向贡献。M2同比为预测值提供-3.8%的负向贡献。 另外，小市值因子6月Rank IC预测值为-2.7%。PMI差分新值（5月相对4月提升2.2pct）相比前值（4月相对3月降低2.1pct）提升4.3pct，为预测值提供-3.4%的负向贡献。小市值因子表现可能受宏观环境制约。 因子周期视角 因子周期视角将华泰金工经济周期研究成果应用于风格因子表现预测。预测分为两部分：自上而下构建经济系统周期运行状态与因子表现对应关系的“因子投资时钟”，根据当前周期状态预测因子未来表现的整体趋势；自下而上对风格因子去趋势累计收益率进行三周期回归拟合，外推因子未来表现的边际变化。与前述内生变量、外生变量视角不同，因子周期视角侧重于对因子中长期表现的预测。 自上而下预测整体趋势：因子投资时钟 对因子周期的研究发现，大部分因子的中长期走势与经济形势挂钩，影响较为明显的两个因素是经济增长和流动性，前者可使用库兹涅茨周期刻画，后者可使用朱格拉周期辅助判断。我们借助这两个变量将经济环境分为四种情况，不同经济周期下因子表现分类如下图所示，称之为因子投资时钟。因子投资时钟的详细构建方法请参考华泰金工研究报告《周期视角下的因子投资时钟》（20181011）。 在不同资产类别中，商品是靠近实体经济的一种资产，商品价格长周期上的波动在一定程度上反映了实体经济的总需求，因此可借助商品识别经济的中长期波动。CRB综合现货指数三周期分解结果如下图所示，库兹涅茨周期仍处于上行区间但接近顶部，预计经济短期维持趋势向上的环境，但即将迎来拐点；朱格拉周期向下，流动性趋于宽松。当前周期运行状态处于因子投资时钟第四象限尾声，即将进入第三象限，长期建议配置小市值、反转、技术因子。另外，波动率、换手率因子在不同的宏观环境下表现都较好，这两个因子建议长期配置。综合来看，预测未来一年小市值、反转、技术、波动率、换手率因子有效。 自下而上预测边际变化：因子周期回归拟合 下面展示各个大类风格因子三周期回归拟合结果。三周期回归拟合详细方法请参考华泰金工研究报告《因子收益率的周期性研究初探》（20180605）。图中红线为去趋势后因子累计收益率，灰线为回归拟合曲线，灰线相对红线的延伸部分为因子未来一年表现边际变化情况预测。综合来看，估值、小市值、反转、波动率、换手率技术因子处于触底回升阶段；成长、盈利、财务质量因子处于下行阶段；Beta因子周期不明显。 风险提示 风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关，历史结果不能预测未来。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 附录一：所有细分因子计算方法 上表第四列因子方向解释：取值为1代表因子值越大越好，-1代表因子值越小越好。当采用等权法合成风格因子时，需将因子值乘以因子方向之后再相加。 附录二：风格因子合成与IC计算方法 我们以某一截面期T估值类风格因子的合成为例，具体说明风格因子合成过程： 因子原始值计算：设第T期指定股票池（全A股）内共存在N只股票，首先根据附录一表格计算细分因子EP、BP、SP、股息率在第T期的值，均为N×1维向量细分因子EP、BP、SP、股息率在第T期的值，均为N×1维向量； 因子的行业与市值中性化处理：用OLS线性回归拟合 取上述回归方程的残差向量替代原始计算的因子值 作为第 期因子 的新值，仍记为，这里的 指代EP、BP、SP、股息率等细分因子（特别地，若因子 为‘对数总市值’因子，则它只对行业哑变量回归，亦即对该因子只进行行业中性化处理）； 因子去极值、标准化： 中位数去极值：对于经过中性化处理之后的因子值 （N×1维向量），先计算其中位数 ，再计算 的中位数 ，接下来将向量 中所有大于 的元素重设为 ，将向量 中所有小于 的元素重设为 ； 标准化：将去极值处理后的因子值 （N×1维向量）减去其现在的均值、再除以其现在的标准差，就得到了标准化后的新因子值，仍记为 ； 风格因子合成与Rank IC计算：将属于估值类的四个细分因子值（经过以上所有处理之后）乘以各自的因子方向（1或-1）之后直接等权相加，就得到了估值风格因子的值，与个股下期收益率向量 计算Spearman秩相关系数，即得到估值风格因子的Rank IC值； 细分因子的Rank IC值即用第2步处理结束后得到的因子值 乘以因子方向（1或-1）再与个股下期收益率向量计算Spearman秩相关系数。 将T期因子值与T+1期个股收益率进行线性回归，得到的回归系数即为因子收益率。回归模型为： 在截面期对因子d进行回归测试，能够得到该因子的因子收益率。 免责声明 公众平台免责申明 本公众号不是华泰证券股份有限公司（以下简称“华泰证券”）研究报告的发布平台，本公众号仅供华泰证券中国内地研究服务客户参考使用。其他任何读者在订阅本公众号前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，且若使用本公众号所载内容，务必寻求专业投资顾问的指导及解读。华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。 本公众号转发、摘编华泰证券向其客户已发布研究报告的部分内容及观点，完整的投资意见分析应以报告发布当日的完整研究报告内容为准。订阅者仅使用本公众号内容，可能会因缺乏对完整报告的了解或缺乏相关的解读而产生理解上的歧义。如需了解完整内容，请具体参见华泰证券所发布的完整报告。 本公众号内容基于华泰证券认为可靠的信息编制，但华泰证券对该等信息的准确性、完整性及时效性不作任何保证，也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。 在任何情况下，本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。订阅者不应单独依靠本订阅号中的内容而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果，华泰证券及作者均不承担任何法律责任。 本公众号版权仅为华泰证券所有，未经华泰证券书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失，华泰证券保留追究一切法律责任的权利。华泰证券 具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为：91320000704041011J。 林晓明 执业证书编号：S0570516010001 华泰金工深度报告一览 金融周期系列研究（资产配置） 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