量化投資月報(bào)：6月看好價(jià)值風(fēng)格推薦高股息模型-20210602-華泰證券-27正式版

證券研究報(bào)告金工6月看好價(jià)值風(fēng)格，推薦高股息模型華泰研究2021年

6月

02日│中國(guó)內(nèi)地量化投資月報(bào)6月因子觀點(diǎn)：看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子，推薦高股息模型綜合內(nèi)生變量、外生變量、因子周期三重邏輯，6月看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子。內(nèi)生變量視角短期看好換手率、波動(dòng)率、反轉(zhuǎn)、估值因子，不看好成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。外生變量視角短期看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta因子。因子周期視角中長(zhǎng)期看好大市值、估值、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量、波動(dòng)率、換手率因子。我們認(rèn)為市場(chǎng)大概率不會(huì)再出現(xiàn)成長(zhǎng)顯著優(yōu)于價(jià)值的極端風(fēng)格分化，股息率因子所代表的價(jià)值風(fēng)格或存在機(jī)會(huì)，推薦關(guān)注華泰高股息率模型。華泰證券

2021年度中期投資峰會(huì)若未來(lái)價(jià)值風(fēng)格走強(qiáng)，推薦關(guān)注華泰高股息率模型若未來(lái)價(jià)值風(fēng)格走強(qiáng)，除在量化因子選股模型中適當(dāng)高配價(jià)值因子外，我們推薦投資者關(guān)注華泰高股息率模型。該模型在華泰金工研報(bào)《華泰基本面選股之高股息率模型》（2016-06-26）中曾作詳細(xì)介紹，借鑒美國(guó)著名投資人奧軒尼斯的價(jià)值選股思想，精選低市盈率、低市收率、高股息率股票，樣本外跟蹤接近

5年?；販y(cè)期內(nèi)（2005-05-09至

2021-05-31），模型相對(duì)滬深300全收益指數(shù)年化超額收益為

7.40%，相對(duì)基準(zhǔn)月勝率約

60%；2021年1~5月模型絕對(duì)收益為

8.47%。風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)預(yù)測(cè)內(nèi)生變量得分1.2外生變量預(yù)測(cè)（右軸）30%20%10%0%內(nèi)生變量視角：短期看好換手率、波動(dòng)率、反轉(zhuǎn)、估值0.80.4內(nèi)生變量視角基于因子動(dòng)量、因子離散度、因子擁擠度三類(lèi)指標(biāo)，預(yù)測(cè)風(fēng)格因子未來(lái)表現(xiàn)，因子動(dòng)量反映因子過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)；因子離散度相當(dāng)于因子估值；因子擁擠度反映因子是否處于擁擠狀態(tài)。內(nèi)生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果如下：看好換手率、波動(dòng)率、反轉(zhuǎn)、估值因子，不看好成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。其中，估值、換手率因子在動(dòng)量指標(biāo)上占優(yōu)；小市值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子在離散度指標(biāo)上占優(yōu)，處于過(guò)度忽視狀態(tài)；估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子在擁擠度指標(biāo)上占優(yōu)。0.0(0.4)-10%估

成

盈

財(cái)

小

反

波

換值

長(zhǎng)

利

務(wù)

市

轉(zhuǎn)

動(dòng)

手質(zhì)

值

率

率技術(shù)量資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)外生變量視角：短期看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta外生變量視角假設(shè)風(fēng)格因子表現(xiàn)受市場(chǎng)變量、宏觀變量等外生變量驅(qū)動(dòng)，對(duì)每個(gè)大類(lèi)風(fēng)格因子篩選出具備預(yù)測(cè)能力的外生變量，使用線性回歸預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)月的

RankIC值。外生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月

RankIC預(yù)測(cè)結(jié)果如下：估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta因子

RankIC預(yù)測(cè)值超過(guò)

5%，可能較為有效，建議短期看多上述因子表現(xiàn)。因子周期視角：中長(zhǎng)期看好大市值、估值、盈利、質(zhì)量、波動(dòng)率、換手率因子周期視角將華泰金工經(jīng)濟(jì)周期研究成果應(yīng)用于風(fēng)格配置，自上而下構(gòu)建經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)周期運(yùn)行狀態(tài)與因子表現(xiàn)對(duì)應(yīng)關(guān)系的“因子投資時(shí)鐘”，根據(jù)當(dāng)前周期狀態(tài)預(yù)測(cè)因子未來(lái)表現(xiàn)的整體趨勢(shì)。預(yù)計(jì)未來(lái)一年處于庫(kù)茲涅茨周期向上，經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期趨勢(shì)向上的環(huán)境，同時(shí)朱格拉周期向下，流動(dòng)性趨于寬松。建議配置大市值、估值、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。另外，波動(dòng)率、換手率因子在不同的宏觀環(huán)境下表現(xiàn)都較好，這兩個(gè)因子建議長(zhǎng)期配置。風(fēng)險(xiǎn)提示：風(fēng)格因子的效果與宏觀環(huán)境和大盤(pán)走勢(shì)密切相關(guān)，歷史結(jié)果不能預(yù)測(cè)未來(lái)。金融周期規(guī)律被打破。市場(chǎng)出現(xiàn)超預(yù)期波動(dòng)，導(dǎo)致?lián)頂D交易。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。1金工研究正文目錄6月因子觀點(diǎn)：看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子

...............................................................................................4若未來(lái)價(jià)值風(fēng)格走強(qiáng)，推薦關(guān)注華泰高股息率模型......................................................................................................5因子表現(xiàn)回顧................................................................................................................................................................85月大類(lèi)風(fēng)格因子表現(xiàn)

..........................................................................................................................................8近

1年大類(lèi)風(fēng)格因子表現(xiàn)......................................................................................................................................8近期細(xì)分因子表現(xiàn).................................................................................................................................................8因子表現(xiàn)計(jì)算方法.................................................................................................................................................9內(nèi)生變量視角..............................................................................................................................................................10內(nèi)生變量綜合預(yù)測(cè)結(jié)果........................................................................................................................................10因子動(dòng)量..............................................................................................................................................................10因子離散度..........................................................................................................................................................11因子擁擠度..........................................................................................................................................................12外生變量視角..............................................................................................................................................................14外生變量選取

......................................................................................................................................................14外生變量預(yù)測(cè)方法...............................................................................................................................................14條件期望模型...............................................................................................................................................15AIC和

AICc準(zhǔn)則.........................................................................................................................................15外生變量篩選流程

.......................................................................................................................................15回歸預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

.......................................................................................................................................16外生變量預(yù)測(cè)結(jié)果...............................................................................................................................................16因子預(yù)測(cè)結(jié)果解讀...............................................................................................................................................17因子周期視角..............................................................................................................................................................20自上而下預(yù)測(cè)整體趨勢(shì)：因子投資時(shí)鐘

..............................................................................................................20自下而上預(yù)測(cè)邊際變化：因子周期回歸擬合

.......................................................................................................21風(fēng)險(xiǎn)提示..............................................................................................................................................................22附錄

............................................................................................................................................................................23附錄一：所有細(xì)分因子計(jì)算方法

.........................................................................................................................23附錄二：風(fēng)格因子合成、RankIC值計(jì)算、因子收益率計(jì)算方法

.......................................................................24圖表目錄圖表

1：

內(nèi)生變量和外生變量對(duì)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)的預(yù)測(cè)..........................................................................................4圖表

2：

華泰高股息率模型凈值與重要全收益指數(shù)對(duì)比（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）..........................5圖表

3：

華泰高股息率模型相對(duì)滬深

300全收益指數(shù)超額凈值（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）

..............5圖表

4：

華泰高股息率模型業(yè)績(jī)表現(xiàn)（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）.......................................................6圖表

5：

華泰高股息率模型歷年區(qū)間收益率（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）............................................6圖表

6：

華泰高股息率模型

2021年

6月持倉(cāng).............................................................................................................7免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。2金工研究圖表

7：

5月大類(lèi)風(fēng)格因子表現(xiàn)...................................................................................................................................8圖表

8：

近

1年大類(lèi)風(fēng)格因子累計(jì)

RankIC值............................................................................................................8圖表

9：

近

1年細(xì)分因子表現(xiàn)

.....................................................................................................................................9圖表

10：

內(nèi)生變量預(yù)測(cè)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)綜合預(yù)測(cè)得分

..................................................................................10圖表

11：

大類(lèi)風(fēng)格因子動(dòng)量歷史序列.......................................................................................................................11圖表

12：

大類(lèi)風(fēng)格因子

5月底截面動(dòng)量和

2007年以來(lái)歷史分位數(shù)

........................................................................11圖表

13：

大類(lèi)風(fēng)格因子離散度歷史序列...................................................................................................................12圖表

14：

大類(lèi)風(fēng)格因子

5月底截面離散度和

2007年以來(lái)歷史分位數(shù).....................................................................12圖表

15：

大類(lèi)風(fēng)格因子擁擠度歷史序列...................................................................................................................13圖表

16：

大類(lèi)風(fēng)格因子

5月底截面擁擠度和

2007年以來(lái)歷史分位數(shù).....................................................................13圖表

17：

外生變量列表

............................................................................................................................................14圖表

18：

外生變量篩選流程圖

.................................................................................................................................16圖表

19：

外生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月

RankIC預(yù)測(cè)值.........................................................................................16圖表

20：

估值因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況

.........................................................................................17圖表

21：

成長(zhǎng)因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況

.........................................................................................17圖表

22：

盈利因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況

.........................................................................................17圖表

23：

財(cái)務(wù)質(zhì)量因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況..................................................................................17圖表

24：

小市值因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況......................................................................................17圖表

25：

反轉(zhuǎn)因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況

.........................................................................................17圖表

26：

波動(dòng)率因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況......................................................................................18圖表

27：

換手率因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況......................................................................................18圖表

28：

Beta因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況

........................................................................................18圖表

29：

技術(shù)因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況

.........................................................................................18圖表

30：

不同經(jīng)濟(jì)周期下的因子表現(xiàn)分類(lèi)

...............................................................................................................20圖表

31：

實(shí)體經(jīng)濟(jì)三周期濾波結(jié)果

..........................................................................................................................21圖表

32：

估值因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合......................................................................................21圖表

33：

成長(zhǎng)因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合......................................................................................21圖表

34：

盈利因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合......................................................................................21圖表

35：

財(cái)務(wù)質(zhì)量因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合...............................................................................21圖表

36：

小市值因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合

..................................................................................22圖表

37：

反轉(zhuǎn)因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合......................................................................................22圖表

38：

波動(dòng)率因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合

..................................................................................22圖表

39：

換手率因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合

..................................................................................22圖表

40：

Beta因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合.....................................................................................22圖表

41：

技術(shù)因子去趨勢(shì)后累計(jì)收益率與三周期回歸擬合......................................................................................22圖表

42：

報(bào)告中涉及的所有細(xì)分因子及其計(jì)算方式.................................................................................................23免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。3sPsOtRwOvN6MbP6MmOoOpNnMeRmMsMkPmMoM7NmNqOuOnOpPvPsRwP金工研究6月因子觀點(diǎn)：看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子綜合內(nèi)生變量、外生變量、因子周期三重邏輯，6月看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子。內(nèi)生變量視角短期看好換手率、波動(dòng)率、反轉(zhuǎn)、估值因子，不看好成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。外生變量視角短期看好估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta因子。因子周期視角中長(zhǎng)期看好大市值、估值、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量、波動(dòng)率、換手率因子。圖表1：

內(nèi)生變量和外生變量對(duì)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)的預(yù)測(cè)內(nèi)生變量得分外生變量預(yù)測(cè)（右軸）1.20.830%20%10%0%24.4%0.8721.2%20.5%0.680.810.750.500.520.436.9%0.262.9%0.48.6%0.123.4%0.110.0-1.6%-1.9%-1.8%(0.4)-10%估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)內(nèi)生變量視角基于因子動(dòng)量、因子離散度、因子擁擠度三類(lèi)指標(biāo)，預(yù)測(cè)風(fēng)格因子未來(lái)表現(xiàn)，因子動(dòng)量反映因子過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)；因子離散度相當(dāng)于因子估值；因子擁擠度反映因子是否處于擁擠狀態(tài)。內(nèi)生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果如下：看好換手率、波動(dòng)率、反轉(zhuǎn)、估值因子，不看好成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。其中，估值、換手率因子在動(dòng)量指標(biāo)上占優(yōu)；小市值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子在離散度指標(biāo)上占優(yōu)，處于過(guò)度忽視狀態(tài)；估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子在擁擠度指標(biāo)上占優(yōu)。外生變量視角假設(shè)風(fēng)格因子表現(xiàn)受市場(chǎng)變量、宏觀變量等外生變量驅(qū)動(dòng)，對(duì)每個(gè)大類(lèi)風(fēng)格因子篩選出具備預(yù)測(cè)能力的外生變量，使用線性回歸預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)月的

RankIC值。外生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月

RankIC預(yù)測(cè)結(jié)果如下：估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta因子

RankIC預(yù)測(cè)值超過(guò)

5%，可能較為有效，建議短期看多上述因子表現(xiàn)。因子周期視角將華泰金工經(jīng)濟(jì)周期研究成果應(yīng)用于風(fēng)格配置，自上而下構(gòu)建經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)周期運(yùn)行狀態(tài)與因子表現(xiàn)對(duì)應(yīng)關(guān)系的“因子投資時(shí)鐘”，根據(jù)當(dāng)前周期狀態(tài)預(yù)測(cè)因子未來(lái)表現(xiàn)的整體趨勢(shì)。預(yù)計(jì)未來(lái)一年處于庫(kù)茲涅茨周期向上，經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期趨勢(shì)向上的環(huán)境，同時(shí)朱格拉周期向下，流動(dòng)性趨于寬松。建議配置大市值、估值、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。另外，波動(dòng)率、換手率因子在不同的宏觀環(huán)境下表現(xiàn)都較好，這兩個(gè)因子建議長(zhǎng)期配置。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。4金工研究若未來(lái)價(jià)值風(fēng)格走強(qiáng)，推薦關(guān)注華泰高股息率模型若未來(lái)價(jià)值風(fēng)格走強(qiáng)，應(yīng)如何構(gòu)建投資組合？除了在傳統(tǒng)量化多因子選股模型中適當(dāng)高配價(jià)值因子外，我們推薦投資者關(guān)注華泰高股息率模型。該模型在華泰金工研報(bào)《華泰基本面選股之高股息率模型》（2016-06-26）中曾作詳細(xì)介紹，借鑒美國(guó)著名投資人奧軒尼斯的價(jià)值選股思想，精選低市盈率、低市收率、高股息率股票，樣本外跟蹤接近

5年。華泰高股息率模型具體選股方法為：1.總市值在全市場(chǎng)從大到小前

80%；2.市盈率在全市場(chǎng)從小到大前

40%（剔除市盈率為負(fù)的股票）；3.市收率小于

2.5；4.滿(mǎn)足前三條標(biāo)準(zhǔn)的股票按照近

12個(gè)月股息率從大到小排序，選取股息率最高的前

50只股票等權(quán)重配置。每個(gè)自然月月末核算因子值，下月首個(gè)交易日以收盤(pán)價(jià)換倉(cāng)。對(duì)于調(diào)倉(cāng)日無(wú)法交易的股票，保持其在投資組合中權(quán)重不變，其余新調(diào)入股票權(quán)重進(jìn)行一定比例縮放（新調(diào)入股票仍為等權(quán)重）。交易費(fèi)用以雙邊

0.4%計(jì)算。選股策略中“全市場(chǎng)”的定義為：全

A股中上市滿(mǎn)3個(gè)月、未退市、非

ST和*ST的股票。華泰高股息率模型凈值與重要全收益指數(shù)對(duì)比如下圖所示。圖表2：

華泰高股息率模型凈值與重要全收益指數(shù)對(duì)比（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）高股息率策略?xún)糁禍?00全收益凈值中證500全收益凈值302520151050資料來(lái)源：Wind，華泰研究圖表3：

華泰高股息率模型相對(duì)滬深

300全收益指數(shù)超額凈值（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）高股息率策略超額凈值（基準(zhǔn)為滬深300全收益）5.0消費(fèi)板塊占優(yōu)成長(zhǎng)風(fēng)格主導(dǎo)價(jià)值風(fēng)格失效4.54.03.53.02.52.01.51.00.5模型受周期股拖累資料來(lái)源：Wind，華泰研究免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。5金工研究華泰高股息率模型相對(duì)滬深300全收益指數(shù)超額凈值如上圖所示。模型長(zhǎng)期跑贏基準(zhǔn)指數(shù)，但是在

2011年下半年至

2012年、2017年下半年、2019~2020年三階段表現(xiàn)不佳。下面分析上述區(qū)間內(nèi)模型弱于基準(zhǔn)指數(shù)的原因。1.2011~2012年及

2017年下半年，市場(chǎng)主要表現(xiàn)為消費(fèi)股行情，而高股息率模型偏好選擇金融、周期板塊，模型受到板塊風(fēng)格拖累。2.2019~2020年，市場(chǎng)表現(xiàn)為大盤(pán)、成長(zhǎng)行情，價(jià)值風(fēng)格短暫失效，此時(shí)基準(zhǔn)滬深

300全收益指數(shù)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)，高股息率模型選出的價(jià)值股表現(xiàn)慘淡，此消彼長(zhǎng)之下，模型創(chuàng)下歷史最大超額收益回撤。但隨著

2021年

2月市場(chǎng)風(fēng)格切換，模型走出階段反彈。我們認(rèn)為市場(chǎng)大概率不會(huì)再出現(xiàn)成長(zhǎng)顯著優(yōu)于價(jià)值的極端風(fēng)格分化，高股息率模型所代表的價(jià)值風(fēng)格或存在機(jī)會(huì)。華泰高股息率模型業(yè)績(jī)表現(xiàn)如下表所示，從

2005年

5月至

2021年

5月的完整回測(cè)區(qū)間看，模型相對(duì)滬深

300指數(shù)年化超額收益為

9.25%，相對(duì)基準(zhǔn)月勝率為

61%；模型相對(duì)滬深

300全收益指數(shù)年化超額收益為

7.40%，相對(duì)基準(zhǔn)月勝率為

59%。圖表4：

華泰高股息率模型業(yè)績(jī)表現(xiàn)（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）年化年化夏普比率最大

年化超額

年化跟蹤

超額收益信息比率Calmar相對(duì)基準(zhǔn)

月均雙邊指標(biāo)收益率波動(dòng)率回撤收益率誤差

最大回撤比率月勝率換手率比較基準(zhǔn)：滬深

300高股息率選股滬深

30022.52%11.98%28.55%26.91%0.790.4570.55%72.30%9.25%11.09%37.06%42.22%0.830.6724.97%17.53%60.62%42.29%比較基準(zhǔn)：滬深

300全收益高股息率選股22.52%13.91%28.55%26.91%0.790.5270.55%72.04%7.40%11.10%58.55%42.29%滬深

300全收益資料來(lái)源：Wind，華泰研究華泰高股息率模型區(qū)間收益率如下表所示，除前面提到的個(gè)別年份外，模型在大部分年份表現(xiàn)優(yōu)于滬深

300和滬深

300全收益指數(shù)。2021年

1~5月絕對(duì)收益為

8.47%，同樣優(yōu)于基準(zhǔn)指數(shù)。圖表5：

華泰高股息率模型歷年區(qū)間收益率（回測(cè)區(qū)間：2005-05-09至

2021-05-31）年份2005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020高股息率選股6.44%比較基準(zhǔn)（滬深

300）

比較基準(zhǔn)（滬深

300全收益）1.57%121.02%161.55%-65.95%96.71%-12.51%-25.01%7.55%1.57%125.23%163.28%-65.61%98.58%-11.58%-24.05%9.80%105.94%257.43%-59.48%173.55%3.71%-21.55%4.48%8.73%-7.65%51.66%5.58%-5.33%55.85%7.22%69.20%41.72%-5.31%-11.28%21.78%-25.31%36.07%27.21%2.31%-9.26%24.25%-23.64%39.19%29.89%2.52%6.08%-19.62%25.73%12.82%8.47%2021資料來(lái)源：Wind，華泰研究免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。6金工研究華泰高股息率模型

2021年

6月持倉(cāng)如下表所示。圖表6：

華泰高股息率模型

2021年

6月持倉(cāng)序號(hào)1代碼簡(jiǎn)稱(chēng)權(quán)重0.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.02序號(hào)26272829303132333435363738394041424344454647484950代碼簡(jiǎn)稱(chēng)權(quán)重0.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.020.02000048.SZ000156.SZ000656.SZ000863.SZ000895.SZ001979.SZ002003.SZ002124.SZ002146.SZ002233.SZ002381.SZ300498.SZ600000.SH600016.SH600028.SH600126.SH600153.SH600216.SH600269.SH600282.SH600325.SH600327.SH600350.SH600376.SH600383.SH京基智農(nóng)華數(shù)傳媒金科股份三湘印象雙匯發(fā)展招商蛇口偉星股份天邦股份榮盛發(fā)展塔牌集團(tuán)雙箭股份溫氏股份浦發(fā)銀行民生銀行中國(guó)石化杭鋼股份建發(fā)股份浙江醫(yī)藥贛粵高速南鋼股份華發(fā)股份大東方600395.SH600466.SH600594.SH600606.SH600681.SH600724.SH600743.SH600823.SH600985.SH601000.SH601006.SH601088.SH601098.SH601126.SH601169.SH601328.SH601588.SH601988.SH603569.SH603858.SH603878.SH603839.SH603980.SH601916.SH603950.SH盤(pán)江股份藍(lán)光發(fā)展益佰制藥綠地控股百川能源寧波富達(dá)華遠(yuǎn)地產(chǎn)世茂股份淮北礦業(yè)唐山港2345678910111213141516171819202122232425大秦鐵路中國(guó)神華中南傳媒四方股份北京銀行交通銀行北辰實(shí)業(yè)中國(guó)銀行長(zhǎng)久物流步長(zhǎng)制藥武進(jìn)不銹安正時(shí)尚吉華集團(tuán)浙商銀行長(zhǎng)源東谷山東高速首開(kāi)股份金地集團(tuán)資料來(lái)源：Wind，華泰研究免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。7金工研究因子表現(xiàn)回顧5月大類(lèi)風(fēng)格因子表現(xiàn)大類(lèi)風(fēng)格因子

5月在全

A股票池的

RankIC值和因子收益率如下圖所示。成長(zhǎng)、小市值因子表現(xiàn)相對(duì)較好，RankIC值超過(guò)

5%，因子收益率為正。盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子表現(xiàn)尚可。估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta、技術(shù)因子出現(xiàn)回撤。圖表7：

5月大類(lèi)風(fēng)格因子表現(xiàn)因子RankIC因子收益率（右軸）20%10%0%4%2%0%-2%-4%7.6%6.5%0.7%1.1%1.6%0.0%1.7%0.1%-1.6%-8.1%-1.2%-8.3%-10%-20%-1.7%-10.4%-1.8%-11.8%-2.6%-13.3%-13.3%-3.0%估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究近

1年大類(lèi)風(fēng)格因子表現(xiàn)對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子近

12個(gè)月的

RankIC值做累加，得到各月累計(jì)

RankIC值，如下圖所示?？偟膩?lái)看，波動(dòng)率、換手率、反轉(zhuǎn)、估值因子近

1年表現(xiàn)良好；技術(shù)因子表現(xiàn)尚可；成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量、Beta因子表現(xiàn)相對(duì)平淡。小市值因子波動(dòng)較大，2020年

12月及

2021年

1月出現(xiàn)較大回撤，隨后止跌反彈。圖表8：

近

1年大類(lèi)風(fēng)格因子累計(jì)

RankIC值估值反轉(zhuǎn)成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值技術(shù)120%100%80%60%40%20%0%波動(dòng)率換手率Beta-20%-40%-60%資料來(lái)源：Wind，華泰研究近期細(xì)分因子表現(xiàn)計(jì)算

34個(gè)細(xì)分因子

5月

RankIC值，以及近

12個(gè)月的月頻

RankIC值。將近

12個(gè)月

RankIC的均值除以標(biāo)準(zhǔn)差，得到近

1年

IC_IR。近期細(xì)分因子表現(xiàn)如下圖所示。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。8金工研究圖表9：

近

1年細(xì)分因子表現(xiàn)上月RankIC近1年IC_IR（右軸）30%20%10%0%1.51.00.50.0-10%-20%(0.5)(1.0)資料來(lái)源：Wind，華泰研究因子表現(xiàn)計(jì)算方法因子

T月表現(xiàn)的計(jì)算方法可以簡(jiǎn)要描述為：1.以

T-1月最后一個(gè)交易日為截面期，以全

A股為股票池，計(jì)算附錄一中

10大類(lèi)共

34個(gè)細(xì)分因子值。對(duì)每一大類(lèi)風(fēng)格因子內(nèi)部各細(xì)分因子做去極值、標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理及因子方向調(diào)整，再等權(quán)合成，得到截面期大類(lèi)風(fēng)格因子值。2.計(jì)算

T月股票池內(nèi)個(gè)股區(qū)間收益。3.對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子或細(xì)分因子做去極值、標(biāo)準(zhǔn)化和行業(yè)市值中性化預(yù)處理，計(jì)算

T-1月預(yù)處理后因子與

T月個(gè)股區(qū)間收益的

Spearman秩相關(guān)系數(shù)，即

T月因子

RankIC值。4.對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子值、個(gè)股總市值做去極值和標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，以

T-1月預(yù)處理后大類(lèi)風(fēng)格因子值、預(yù)處理后個(gè)股總市值、中信一級(jí)行業(yè)啞變量為自變量，以

T月個(gè)股區(qū)間收益為因變量，以流通市值平方根為權(quán)重，做加權(quán)線性回歸，大類(lèi)風(fēng)格因子值對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)即為

T月大類(lèi)風(fēng)格因子收益率。詳細(xì)計(jì)算方法請(qǐng)參見(jiàn)附錄二。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。9金工研究?jī)?nèi)生變量視角內(nèi)生變量視角基于因子動(dòng)量、因子離散度、因子擁擠度三類(lèi)指標(biāo)，預(yù)測(cè)風(fēng)格因子未來(lái)表現(xiàn)。因子動(dòng)量反映因子過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)；因子離散度相當(dāng)于因子估值，高因子離散度反映因子被過(guò)度忽視，低因子離散度反映因子被過(guò)度投資；因子擁擠度反映因子是否處于擁擠狀態(tài)。一般看好高因子動(dòng)量、高因子離散度、低因子擁擠度因子短期表現(xiàn)，三項(xiàng)指標(biāo)在截面和時(shí)序上均有預(yù)測(cè)效果。內(nèi)生變量綜合預(yù)測(cè)結(jié)果基于因子動(dòng)量、因子離散度、因子擁擠度三類(lèi)指標(biāo)，分別從截面和時(shí)序角度，對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)進(jìn)行打分預(yù)測(cè)，綜合預(yù)測(cè)結(jié)果如下表所示。看好換手率、波動(dòng)率、反轉(zhuǎn)、估值因子，不看好成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子。其中，估值、換手率因子在動(dòng)量指標(biāo)上占優(yōu)；小市值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子在離散度指標(biāo)上占優(yōu)，處于過(guò)度忽視狀態(tài)；估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子在擁擠度指標(biāo)上占優(yōu)。圖表10：

內(nèi)生變量預(yù)測(cè)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月表現(xiàn)綜合預(yù)測(cè)得分1.00.870.90.80.70.60.50.40.30.20.10.00.810.750.680.520.500.430.260.120.11估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)綜合預(yù)測(cè)得分是以下

6項(xiàng)細(xì)分指標(biāo)的均值：1.歸一化截面因子動(dòng)量；2.因子動(dòng)量歷史分位數(shù)；3.歸一化截面因子離散度；4.因子離散度歷史分位數(shù)；5.1－歸一化截面因子擁擠度；6.1－因子擁擠度歷史分位數(shù)。其中，歸一化采用

min-max歸一化，根據(jù)截面上各類(lèi)因子相應(yīng)指標(biāo)最小值和最大值，將其縮放至[0,1]范圍內(nèi)；歷史分位數(shù)取每個(gè)因子最新月末截面期相應(yīng)指標(biāo)，在其歷史上（自

2007年

1月末截面期開(kāi)始）所處分位數(shù)，本身在[0,1]范圍內(nèi)；因子擁擠度為反向指標(biāo)，故用

1減去相應(yīng)指標(biāo)。因子動(dòng)量定義因子動(dòng)量為因子在過(guò)去

12個(gè)月末截面期的

21日

RankIC均值。從截面角度看，估值、波動(dòng)率、換手率因子動(dòng)量較強(qiáng)，成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量、小市值、Beta因子動(dòng)量較弱。從時(shí)序角度看，估值、換手率因子動(dòng)量仍處于歷史高位，超過(guò)

2007年以來(lái)的

75%分位數(shù)水平；小市值、反轉(zhuǎn)因子動(dòng)量處于歷史低位，低于

2007年以來(lái)的

25%分位數(shù)水平。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。10金工研究圖表11：

大類(lèi)風(fēng)格因子動(dòng)量歷史序列估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值技術(shù)0.200.15反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率Beta0.100.050.00(0.05)(0.10)(0.15)資料來(lái)源：Wind，華泰研究圖表12：

大類(lèi)風(fēng)格因子

5月底截面動(dòng)量和

2007年以來(lái)歷史分位數(shù)截面動(dòng)量時(shí)序動(dòng)量分位數(shù)（右軸）93.6%5.7%8%6%4%2%0%-2%100%75%50%25%0%7.1%88.4%6.2%71.7%53.2%52.6%1.2%4.0%41.6%38.2%1.4%25.4%22.5%24.3%0.7%0.1%-0.1%-0.5%-25%估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究因子離散度因子離散度計(jì)算方式為：1.在月末截面期，取每個(gè)中信一級(jí)行業(yè)因子值排名前

20%個(gè)股的因子值中位數(shù)，以及因子值排名后

20%個(gè)股的因子值中位數(shù)，兩者求差值；2.30個(gè)行業(yè)的差值求平均值，得到當(dāng)前截面期該因子離散度原始值；3.對(duì)當(dāng)前截面期因子離散度原始值做標(biāo)準(zhǔn)化，計(jì)算其在過(guò)去

72個(gè)月末截面期的

Z分?jǐn)?shù)。從截面角度看，反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子離散度相對(duì)較高，成長(zhǎng)、財(cái)務(wù)質(zhì)量、Beta因子離散度相對(duì)較低。從時(shí)序角度看，小市值、反轉(zhuǎn)、換手率因子離散度處于歷史高位，超過(guò)2007年以來(lái)的

80%分位數(shù)水平，可能處于過(guò)度忽視狀態(tài)；成長(zhǎng)、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子離散度處于歷史低位，低于

2007年以來(lái)的

20%分位數(shù)水平，可能處于過(guò)度投資狀態(tài)。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。11金工研究圖表13：

大類(lèi)風(fēng)格因子離散度歷史序列估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值技術(shù)54反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率Beta3210(1)(2)(3)(4)資料來(lái)源：Wind，華泰研究圖表14：

大類(lèi)風(fēng)格因子

5月底截面離散度和

2007年以來(lái)歷史分位數(shù)截面離散度

時(shí)序離散度分位數(shù)（右軸）99.4%3.53.02.52.01.51.00.50.0100%3.381.5%80.9%2.290%80%70%60%50%40%30%20%10%0%73.4%1.955.5%1.548.6%1.61.51.127.2%29.5%0.10.20.20.6%0.6%估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究因子擁擠度因子擁擠度計(jì)算方式為：1.在每個(gè)月末截面期，分別計(jì)算個(gè)股

a）過(guò)去

63個(gè)交易日的日度漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差作為波動(dòng)率指標(biāo)，b）過(guò)去

63個(gè)交易日的日均換手率作為換手率指標(biāo)，c）過(guò)去

63個(gè)交易日個(gè)股收益與萬(wàn)得全

A收益線性回歸的回歸系數(shù)作為

Beta指標(biāo)；2.取各個(gè)中信一級(jí)行業(yè)因子值排名前

20%個(gè)股的波動(dòng)率/換手率/Beta均值，以及因子值排名后

20%個(gè)股的波動(dòng)率/換手率/Beta均值，兩者求比值；3.對(duì)波動(dòng)率、換手率、Beta的三個(gè)比值求均值，得到當(dāng)前截面期該因子擁擠度。從截面角度看，成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子擁擠度相對(duì)較高，估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率因子擁擠度相對(duì)較低。從時(shí)序角度看，成長(zhǎng)、盈利、財(cái)務(wù)質(zhì)量因子擁擠度超過(guò)

2007年以來(lái)的

80%歷史分位數(shù)水平，可能處于交易擁擠狀態(tài)；估值、小市值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta、技術(shù)因子擁擠度低于

2007年以來(lái)的

10%歷史分位數(shù)水平，交易相對(duì)不擁擠。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。12金工研究圖表15：

大類(lèi)風(fēng)格因子擁擠度歷史序列估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值技術(shù)2.01.81.61.41.21.00.80.60.40.20.0反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率Beta資料來(lái)源：Wind，華泰研究圖表16：

大類(lèi)風(fēng)格因子

5月底截面擁擠度和

2007年以來(lái)歷史分位數(shù)截面擁擠度時(shí)序擁擠度分位數(shù)（右軸）99.4%1.296.5%1.31.41.21.00.80.60.40.20.0100%1.283.2%80%60%40%20%0%0.90.70.70.60.60.50.48.1%8.7%2.3%4.0%0.6%1.2%0.6%估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。13金工研究外生變量視角外生變量視角假設(shè)風(fēng)格因子表現(xiàn)受市場(chǎng)變量、宏觀變量等外生變量驅(qū)動(dòng)，對(duì)每個(gè)大類(lèi)風(fēng)格因子篩選出具備預(yù)測(cè)能力的外生變量，使用線性回歸預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)月的

RankIC值。以下分別展示最新一期預(yù)測(cè)方法及預(yù)測(cè)結(jié)果。外生變量選取選取

6項(xiàng)市場(chǎng)指標(biāo)和

13項(xiàng)宏觀指標(biāo)作為外生變量。選擇滬深

300和中證

500月漲跌幅、月波動(dòng)率及月均換手率，用于表征市場(chǎng)行情的變化。從國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、工業(yè)、價(jià)格指數(shù)、銀行與貨幣、利率與匯率

5個(gè)方面，選擇較常用的

13項(xiàng)宏觀指標(biāo)。時(shí)間序列回歸模型的一個(gè)重要前提是自變量為平穩(wěn)時(shí)間序列，而大部分宏觀指標(biāo)和市場(chǎng)指標(biāo)在時(shí)間序列上的分布非平穩(wěn)，不符合預(yù)測(cè)模型對(duì)自變量的假設(shè)，因此我們針對(duì)不同的外生變量，進(jìn)行一定差分處理或計(jì)算變化率，使得外生變量在單位根檢驗(yàn)下均為平穩(wěn)時(shí)間序列。另外，部分宏觀變量數(shù)據(jù)發(fā)布具有滯后性，我們?cè)诮r(shí)將這部分宏觀數(shù)據(jù)按其實(shí)際發(fā)布時(shí)間滯后使用。例如，T-1月的

M1同比數(shù)據(jù)通常在

T月中旬公布，因此我們?cè)?/p>

T月末建模時(shí)用到的是

T-1月的

M1同比數(shù)據(jù)。下表展示具體

19項(xiàng)外生變量及其所屬類(lèi)別和變量處理方法。為了更清楚地展示部分宏觀變量的滯后期，我們以

T月末為截面期，最右列為外生變量能取到的最新數(shù)據(jù)時(shí)間。圖表17：

外生變量列表變量類(lèi)別市場(chǎng)變量市場(chǎng)變量市場(chǎng)變量市場(chǎng)變量市場(chǎng)變量市場(chǎng)變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量宏觀變量變量細(xì)分類(lèi)別變量名稱(chēng)變量處理方法不處理最新數(shù)據(jù)時(shí)間第

T月滬深

300月漲跌幅中證

500月漲跌幅滬深

300月波動(dòng)率中證

500月波動(dòng)率滬深

300月均換手率中證

500月均換手率PMI不處理第

T月變化率第

T月變化率第

T月一階差分一階差分二階差分變化率第

T月第

T月國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算工業(yè)第

T月宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)先行指數(shù)工業(yè)增加值當(dāng)月同比CPI當(dāng)月同比第

T-3月第

T-1月第

T-1月第

T-1月第

T-1月第

T-1月第

T-1月第

T月二階差分二階差分一階差分二階差分一階差分一階差分二階差分變化率價(jià)格指數(shù)價(jià)格指數(shù)PPI全部工業(yè)品當(dāng)月同比企業(yè)商品價(jià)格指數(shù)

CGPI當(dāng)月同比M1同比價(jià)格指數(shù)銀行與貨幣銀行與貨幣銀行與貨幣利率與匯率利率與匯率利率與匯率利率與匯率M2同比大型存款機(jī)構(gòu)存款準(zhǔn)備金率中債國(guó)債到期收益率

3個(gè)月國(guó)債收益率差

10年期-3月期美元兌人民幣匯率SHIBOR1W第

T月變化率第

T月變化率第

T月變化率第

T月資料來(lái)源：Wind，華泰研究外生變量預(yù)測(cè)方法參考

Hua，Kantsyrev和

Qian于

2012年發(fā)表論文

Factor-TimingModel，使用外生變量預(yù)測(cè)大類(lèi)風(fēng)格因子

RankIC值。首先使用條件期望模型和

AIC準(zhǔn)則，在

T-1月最后一個(gè)交易日，對(duì)每個(gè)大類(lèi)風(fēng)格因子篩選出可能影響因子

RankIC值的條件變量；其次將大類(lèi)風(fēng)格因子與篩選出的條件變量做線性回歸，預(yù)測(cè)

T月的因子

RankIC值。免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。14金工研究條件期望模型假設(shè)單個(gè)風(fēng)格因子

RankIC時(shí)序向量

Y與外生變量時(shí)序向量

X的聯(lián)合分布服從多元正態(tài)分布，即：?∑??∑??∑∑??()~??(?)，

???????，??則在給定

X＝x的情況下，Y的條件分布仍為正態(tài)分布，條件數(shù)學(xué)期望和條件方差分別為：?1??|?=?=???|?=??=??+∑??∑?????????1∑?|?=∑???∑??∑∑????其中

E(Y|X=x)稱(chēng)為

Y關(guān)于

X的回歸，它是

x的線性函數(shù)。AIC和

AICc準(zhǔn)則使用

AIC赤池信息量準(zhǔn)則衡量統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)良性。相比其它模型評(píng)價(jià)指標(biāo)，AIC的優(yōu)勢(shì)在于兼顧模型簡(jiǎn)潔性和準(zhǔn)確性。在進(jìn)行多個(gè)模型比較和選擇時(shí)，通常選擇

AIC最小的模型?；跅l件期望模型的

AIC計(jì)算公式如下：???=???????∑?|???+2???其中

T為樣本窗口長(zhǎng)度，N為風(fēng)格因子數(shù)量（這里固定為

1），K為外生變量數(shù)量。當(dāng)樣本數(shù)量較小時(shí)，基于

AIC的方法可能會(huì)產(chǎn)生模型過(guò)擬合問(wèn)題。為避免此問(wèn)題，研究者提出

AICc指標(biāo)，在

AIC上添加小樣本誤差修正量。基于條件期望模型的

AICc計(jì)算公式如下：2????+1?????=???????∑?|???+2???+????1外生變量篩選流程樣本區(qū)間內(nèi)篩選外生變量流程如下圖所示，具體步驟為：1.最優(yōu)外生變量集合

S初始為空集，AICc初始值

AICc＝T·log(|Σ

|)；00XX2.遍歷不在

S中的每個(gè)外生變量

k，計(jì)算將

k加入到集合

S后模型

AICc值，取最小值iiAICcmin；3.若

AICcmin小于

AICc，則轉(zhuǎn)向第

4步；否則篩選結(jié)束，集合

S為最優(yōu)外生變量集合；ii將

AICcmin對(duì)應(yīng)的外生變量

k加入

Si，即

Si+1＝Si∪{k}，AICci+1為基于外生變量集合

Si+1算得到的

AICc，并轉(zhuǎn)至第

2步。計(jì)免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。15金工研究圖表18：

外生變量篩選流程圖資料來(lái)源：華泰研究回歸預(yù)測(cè)模型構(gòu)建對(duì)于每個(gè)大類(lèi)風(fēng)格因子，取樣本區(qū)間為過(guò)去

72個(gè)月，分三步預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)月

RankIC值：1.使用

AICc在樣本區(qū)間內(nèi)篩選出對(duì)因子

RankIC值具有解釋能力的外生變量；2.將篩選出來(lái)的全部外生變量納入回歸模型，在樣本區(qū)間內(nèi)構(gòu)造因子

RankIC值序列關(guān)于外生變量的多元線性回歸模型；將最新一期的外生變量代入回歸模型，得到未來(lái)一個(gè)月的因子

RankIC預(yù)測(cè)值。外生變量預(yù)測(cè)結(jié)果外生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月

RankIC預(yù)測(cè)結(jié)果如下圖所示。估值、反轉(zhuǎn)、波動(dòng)率、換手率、Beta因子

RankIC預(yù)測(cè)值超過(guò)

5%，可能較為有效，建議短期看多上述因子表現(xiàn)。圖表19：

外生變量對(duì)大類(lèi)風(fēng)格因子

6月

RankIC預(yù)測(cè)值30%24.4%25%20%15%10%5%21.2%20.5%8.6%6.9%3.4%2.9%0%-1.9%-1.8%-1.6%-5%估值成長(zhǎng)盈利財(cái)務(wù)質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動(dòng)率換手率技術(shù)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。16金工研究因子預(yù)測(cè)結(jié)果解讀下面展示各個(gè)大類(lèi)風(fēng)格因子

RankIC預(yù)測(cè)值，以及進(jìn)入回歸模型的外生變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)情況，貢獻(xiàn)度定義為自變量與回歸系數(shù)的乘積。圖表20：

估值因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況圖表21：

成長(zhǎng)因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況25%20.5%估值成長(zhǎng)4%3%2%1%0%20%15%10%5%3.4%3.4%9.2%7.9%6.2%-0.3%0.0%0%-0.1%-2.4%-5%預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)中債國(guó)債到期收益率國(guó)債收益率差美元兌人民幣匯率工業(yè)增加值變動(dòng)存款準(zhǔn)備金率同比值年期預(yù)測(cè)IC值回歸模型截距項(xiàng)個(gè)月月期資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)圖表22：

盈利因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況圖表23：

財(cái)務(wù)質(zhì)量因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況財(cái)務(wù)質(zhì)量盈利3.5%4%2%2%1%1.6%2.9%0%-1%-2%-3%-4%-0.5%0%-1.8%-0.5%-3.0%-2%預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)滬深預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)滬深同比值值月均換手率月均換手率資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)圖表24：

小市值因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況圖表25：

反轉(zhuǎn)因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況3%2%小市值反轉(zhuǎn)10%8%6%4%2%0%1.6%8.6%8.6%1%0%-1%-2%-3%-0.6%-1.1%-1.8%-1.9%預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)同比指標(biāo)當(dāng)月同比值預(yù)測(cè)IC值回歸模型截距項(xiàng)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。17金工研究圖表26：

波動(dòng)率因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況圖表27：

換手率因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況波動(dòng)率換手率25%20%15%10%5%21.2%30%24.4%20%10%0%9.4%9.1%10.0%10.2%8.9%6.5%0.0%-0.3%0%0.7%-0.3%-4.3%-5%-4.3%美元兌人民幣匯率-10%預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)滬深工業(yè)增加值變動(dòng)預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)美元兌人民幣匯率工業(yè)增加值變動(dòng)存款準(zhǔn)備金率同比當(dāng)月同比同比當(dāng)月同比值值月均換手率資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)圖表28：

Beta因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況圖表29：

技術(shù)因子

RankIC預(yù)測(cè)值及外生變量貢獻(xiàn)情況Beta技術(shù)5.2%6%4%8%6%4%2%0%6.9%2%4.4%0.0%0%-2%-4%-6%1.2%-1.6%-1.3%0.6%0.7%0.0%預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)滬深存款準(zhǔn)備金率-5.4%預(yù)測(cè)回歸模型截距項(xiàng)滬深存款準(zhǔn)備金率同比當(dāng)月同比同比值月均換手率值月漲跌幅資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)資料來(lái)源：Wind，華泰研究預(yù)測(cè)免責(zé)聲明和披露以及分析師聲明是報(bào)告的一部分，請(qǐng)務(wù)必一起閱讀。18金工研究下面嘗試對(duì)預(yù)測(cè)

RankIC絕對(duì)值超過(guò)

5%的風(fēng)格因子進(jìn)行解讀。在構(gòu)建回歸模型前，我們對(duì)部分外生變量進(jìn)行了差分處理或計(jì)算變化率，在解讀預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí)，我們應(yīng)關(guān)注這些外生變量取值的邊際變化，而非變量值本身。1.估值因子：回歸模型截距項(xiàng)為

6.2%，對(duì)

RankIC預(yù)測(cè)值有較大的正向貢獻(xiàn)，說(shuō)明長(zhǎng)期看估值因子存在正收益。M2同比新值（4月，8.1%）較前值（3月，9.4%）降低

1.3pct，為

RankIC預(yù)測(cè)值提供

9.2%的正向貢獻(xiàn)。工業(yè)增加值變動(dòng)同比指標(biāo)的環(huán)比增速提升（4月環(huán)比-4.3pct，3月環(huán)比-38.2pct），為

RankIC預(yù)測(cè)值提供

7.9%的正向貢獻(xiàn)。美元兌人民幣匯率新值（5月末，