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1、金融工程专题报告个股 alpha 与行业 beta 的双剑合璧量化基本面系列报告之六报告日期：2022-11-22主要观点：分析师：严佳炜本篇报告从最大化选股策略效益的角度，将个股评价与行业评价进行耦合，构建个股 alpha 与行业 beta 双驱选股策略。执业证书号：S0010520070001邮箱：yanjw将个股 alpha 和行业 beta 相结合具有实践意义分析师：骆昱杉投资收益的来源包含 alpha 和 beta，理论上，我们希望 alpha 和执业证书号：S0010522110001beta 收益都高，但在实践中，尤其是量化研究领域，我们一般解决的邮箱：luoyushan是“挖
2、alpha”或“追 beta”的问题，并不能将两者有效兼顾。一方面，A 股的行业效应不可忽视，且 pure alpha 日渐稀缺；另一方面，个股周期与行业周期并不完全同步，个股的内生特性也值得深挖。因此，本文尝试综合权衡个股内生性与行业属性，将个股评价与行业评价进行耦合，在此基础上构建 alpha 与 beta 双驱选股策略。构建动态平衡个股和行业的耦合模型，挖 alpha 与追 beta，双管齐下通过个股相对行业的弹性 构建了动态权衡个股和行业的耦合模型，模型通过来权衡个股自身特性和行业的影响权重。然后，通过实相关报告例论证将个股与行业通过耦合模型相结合的有效性，先后构建了基于盈利、估值、技
3、术面的三维个股评价策略 (alpha)，基于资金面和分析师1.企业生命周期理论如何运用在行业轮动中？中观量化系列报告之预期的行业评价策略（beta），最后通过耦合模型将两个并行策略结合三2022-2-23构造 alpha 与 beta 双驱选股策略。2.企业生命周期理论如何运用在选股中？ 量化基本面系列报告之个股 alpha 策略与行业 beta 策略相得益彰，组合权重优化锦上添花五2021-11-22实证表明，在个股 alpha 策略上耦合主动管理 beta 的行业轮动策3.如何借鉴赛道型基金持仓？基于略具有良好的协同效应，叠加后的双驱策略相较于原始的 alpha 策业绩归因视角量化基本面系
4、列报略，所有的收益指标均有所提升、风险指标均有所降低，风险收益比告之四2021-9-10得到了有效提高。2013.1.1-2022.11.11，双驱策略优选 50 等权组合的4.消费升级，需求为王：景气度视角年化收益为 31.0%，相对中证 800 的年化超额 24.9%，相较于原始的下的消费行业轮动策略中观量化系列报告之二2021-05-255.盈利、估值视角下寻求板块轮动的确定性中观量化系列报告之一alpha 策略，年化收益率提升了 2.7%，夏普比率提高了 0.11，调仓胜率提高了 3%，盈亏比提升了 0.2，最大回撤降低了 4.5%，行业配置的收益均值从 0.34 提升至了 0.56。
5、在双驱策略构建的组合中，引入“最大化夏普”对组合个股权重优化后的表现得到了进一步提升，优化后2021-01-2650 等权组合的年化收益 32.5%，年化超额 26.3%，夏普比率 1.11。6.当价值遇见成长：均衡估值因子量化基本面系列报告之三风险提示2020-12-09量化模型基于历史数据，过去的回测业绩不代表未来；量化模型本身存在失效的风险。敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告金融工程正文目录1挖 alpha，追 beta，双管齐下.51.1行业轮动叠加因子选股：在 beta 里选 alpha .51.2个股因子叠加行业因子选股：alpha 和 beta 一起选 .102个股评价和
6、行业评价耦合模型初探 .112.1寻找 alpha 与 beta 的连接桥梁 .112.2耦合模型构造：左手个股 alpha，右手行业 beta .122.2.1. ,的合理性论证 .132.2.2.个股与行业之间如何进行动态平衡？.143基于耦合模型的双驱选股策略 .163.1基于盈利、估值、技术面的三维个股评价模型(alpha) .163.1.1基本面：盈利趋势向好 .173.1.2估值：守住安全边际 .193.1.3技术面：兼顾交易逻辑 .203.1.4风险管理：规避崩塌风险 .213.1.5基于盈利、估值与技术指标的个股优选策略.243.2基于资金面和分析师预期的行业评价模型(beta
7、) .263.3.1情绪面：分析师维度的盈利上修 .263.3.2资金面：锚定“聪明钱” .273.3.3构建基于资金面和情绪面的行业轮动策略 .283.3构建 alpha 和 beta 双驱的个股优选策略 .283.3.1alpha 与 beta 双驱策略的回测结果 .303.3.2个股 alpha 和行业 beta 的耦合具有协同效应 .303.3.3组合权重优化提升策略稳定性 .334总结 .35风险提示： .36敬请参阅末页重要声明及评级说明2 / 37证券研究报告金融工程图表目录图表 1 投资收益的组成5图表 2 常用的“行业轮动叠加因子选股”流程6图表 3 中信一级行业月度涨跌幅（
8、2022.1.1-2022.08.31）7图表 4 基于动量的周频与月频行业轮动策略的表现8图表 5 基于动量的周频与月频行业轮动策略的净值曲线8图表 6 今年 1-8 月月度涨幅靠前的 300 只个股的行业分布情况（2022.1.1-2022.08.31）9图表 7 分行业建模与通用建模10图表 8 包含个股因子与行业因子的多因子模型10图表 9 电新行业成分股相对行业的 系数分布11图表 10 宁德时代和大洋电机相对电新行业的 系数11图表 11 个股与行业耦合模型推演过程12图表 12 各行业内的个股相对行业的 系数的统计结果（2022.08.31）13图表 13 全市场个股近 30 日
9、 的标准差的中位数分布14图表 14 全市场个股近 30 日 的离散系数的中位数分布14图表 15 行业评价与个股内生评价的权重区间15图表 16 行业评价对不同弹性个股的价值15图表 17“好行业+普通公司”与“好公司+普通行业”的综合评价16图表 18自定义单因子评价指标的说明17图表 19个股盈利因子说明17图表 20个股盈利因子列表及因子释义18图表 21 个股盈利因子检测结果19图表 22各行业采用的估值方法20图表 23个股估值因子列表20图表 24 个股估值因子检测结果20图表 25个股技术面因子列表21图表 26 个股技术面因子检测结果21图表 27 过去 20 日价格斜率因子
10、的分组表现22图表 28 换手率变化因子的分组表现22图表 29 成交额分位因子的分组表现22图表 30 “风险因子_高位崩塌”的分组表现22图表 31 航天信息走势图：高位崩塌23图表 32 广和通走势图：高位崩塌23图表 33 触发“高位崩塌”风险的个股收益分布图23图表 34 触发“高位崩塌”风险的个股的年度情况23图表 35 康弘药业：持续下探24图表 36 融捷股份：加速反弹24图表 37个股负向剔除规则24图表 38 基于盈利、估值与技术指标的个股优选策略表现（截至 2022.11.11）25图表 39股票组合净值曲线25图表 40基于 Brinson 理论的框架组合收益分解25图
11、表 41组合收益的 Brinson 行业归因净值曲线26敬请参阅末页重要声明及评级说明3 / 37证券研究报告oPsRsPmQpPtNtPqPmPoPnN7NaO7NpNoOtRsQiNpOpOiNsQoNbRnMtONZnPxPxNpOmQ金融工程图表 42 分析师维度的盈利预测调升因子的算法27图表 43行业分析师情绪因子测试结果27图表 44行业资金因子测试结果27图表 45 行业轮动策略表现28图表 46 行业轮动策略净值曲线28图表 47 最新行业组合持仓28图表 48alpha 与 beta 双驱策略29图表 49 alpha+beta 双驱策略表现30图表 50 alpha+be
12、ta 双驱策略净值曲线30图表 51 alpha+beta 组合收益的 Brinson 归因净值曲线30图表 52 alpha+beta 双驱策略的效果31图表 53 alpha+beta 双驱策略超额净值曲线31图表 54 兼顾行业 beta 后策略的效果（分年度）31图表 55 alpha+beta 与 alpha 策略的月度收益分析31图表 56 2022 年 11 月 alpha 策略和双驱策略的个股行业分布情况32图表 57 个股 alpha 组合收益的 Brinson 归因净值曲线32图表 58 alpha+beta 组合收益的 Brinson 归因净值曲线32图表 59个股优选策
13、略（非行业中性化）33图表 60 alpha 与 alpha+beta 组合交叉持仓的比例（%）33图表 61 alpha+beta 双驱组合的换手率（%）33图表 62常见的组合权重优化模型34图表 63“最大化夏普”组合的优化效果34图表 64 “最大化夏普”优化组合的超额净值曲线34图表 65“最大化夏普”后的个股权重35图表 66 “最大化夏普”优化后组合权重的变化35敬请参阅末页重要声明及评级说明4 / 37证券研究报告金融工程1 挖 alpha，追 beta，双管齐下投资的起点和终点都是取得投资收益，投资收益可拆分为 alpha 和 beta，beta收益取决于市场、行业或风格趋势
14、，alpha 收益则是除上述 beta 收益后的超额收益，来源于个股选择或交易择时。从 beta 的构成看，由于 A 股做空成本较高，在不考虑仓位择时的情况，很难完全剥离市场 beta，更多的可能是立足于行业或风格的 beta。图表 1 投资收益的组成资料来源：wind 资讯，华安证券研究所从投资效益最大化的角度，我们希望 alpha 和 beta 收益都高，同时风险可控，但在实践中，尤其是量化研究领域，我们一般解决的是“挖 alpha”或“追 beta”,“选个股”或“选行业”的问题，并不能两者兼顾。从选股维度看，以多因子选股策略为例，我们以获取 alpha 为目的，在构建策略时，会对因子做
15、行业市值中性化，对行业无偏好，不对风格进行完全剥离，即忽略行业 beta。从选行业维度，认为行业配置是获取超额收益的重要来源，行业轮动目的是寻找大 beta，是一种中观策略，不会深入研究行业内个股的差异性，即忽略个股 alpha。实际上，一方面，A 股市场存在明显的行业效应，我们很难只关注个股的内生性而忽略行业周期的影响，每一个大牛股都有行业或时代的烙印；与此同时，在一个越来越有效的市场中，纯粹的、稳定的 alpha 日渐稀缺，也越来越“贵”，主动拥抱行业 beta 有助于拓宽投资道路。另一方面，当行业发展到一定时期，行业内个股的分化加剧，个股周期与行业周期并不完全同步，聚焦个股的内生性也是非
16、常有必要的。基于此，我们期望能有一种方法，兼顾选个股和选行业，在两者之间进行动态平衡，取长补短，使得我们的组合即能保护个股的内生性又能享受行业赋予的 beta，最大化投资效益。目前，业内将两者结合的研究较少，有同行尝试用“行业轮动叠加因子选股”、“个股因子叠加行业因子选股”两种方法将个股和行业因素相结合。1.1 行业轮动叠加因子选股：在 beta 里选 alpha“行业轮动叠加因子选股”法是“自上而下”的一种“串联”选股方法，研究路径为“行业-个股”，先通过行业轮动策略确定目标行业，然后在优选的目标行业基础上建模精选个股，个股精选包括分行业建模和通用建模两种方式。敬请参阅末页重要声明及评级说明
17、5 / 37证券研究报告金融工程图表 2 常用的“行业轮动叠加因子选股”流程资料来源：wind 资讯，华安证券研究所在投资实践中，行业轮动叠加因子选股方法是“串联”选股逻辑，选行业和选个股具有较高的联动效应，这就要求选行业和选个股的双重准确性，不可避免的出现以下问题：（1） “选行业”作为第一道关，关乎收益的第一步，但在结构性行情持续演绎的格局下，行业轮动的速度和准确性难以跟上行情的演绎，操作难度也极高。图表 3（见下页）为今年来 30 个中信一级行业的月度表现，1月至 8 月，月涨跌幅前 2 的行业的轮动过程是：银行/房地产有色/煤炭煤炭/房地产消费者服务/食品饮料汽车/石化消费者服务/电新
18、汽车/机械煤炭/石化，月度涨跌幅靠后的 2 个行业分别是军工/医药家电/非银电子/消费者服务综合/电新房地产/银行公用事业/石化消费者服务/食品饮料汽车/电新。可见，无论是前 2 还是后 2 组合，轮动速度非常快，月度轮动的换手率接近 100%；同一个行业在相邻几个月表现极端，先后出现在 Top2 和 Bottom 2。敬请参阅末页重要声明及评级说明6 / 37证券研究报告金融工程图表 3中信一级行业月度涨跌幅（2022.1.1-2022.08.31）202201202202202203202204202205202206202207202208Top 2行业银行/房地产有色/煤炭煤炭/房地产
19、消服/食品饮料汽车/石化消服/电新汽车/机械煤炭/石化Bottom 2行业军工/医药家电/非银电子/消服综合/电新房地产/银行公用事业/石化消服/食品饮料汽车/电新Top1-Bottom120.8%23.6%25.9%28.1%24.0%22.6%16.7%19.6%银行2.5%1.0%-1.5%-3.7%-3.0%4.4%-6.1%-0.9%房地产-2.0%-1.0%9.4%-6.5%-5.9%6.0%-5.0%0.4%交通运输-2.6%2.1%-7.8%2.1%6.6%3.3%-4.7%1.2%建筑-3.0%3.1%-1.4%-1.0%1.0%0.9%-2.2%-2.3%煤炭-4.0%16
20、.0%10.9%-4.3%10.2%2.8%-5.0%8.0%农林牧渔-4.4%0.6%3.3%-10.6%5.7%4.5%3.9%0.4%消费者服务-4.5%0.8%-13.1%5.5%0.7%22.0%-10.2%-4.0%家电-4.7%-5.2%-11.8%-0.1%0.9%12.1%-2.9%-3.3%石油石化-4.8%8.7%-11.3%-4.5%13.0%-0.6%-2.5%3.4%非银行金融-5.5%-1.5%-5.8%-9.1%0.3%9.9%-6.9%3.3%纺织服装-6.4%3.9%-5.7%-7.8%7.9%2.8%-0.9%-1.3%钢铁-6.7%6.8%-9.1%-8
21、.7%4.7%4.5%0.9%-6.1%商贸零售-6.9%1.3%-4.2%-2.7%5.9%1.2%-6.0%-0.8%综合金融-7.2%7.1%-6.0%-22.5%7.0%1.5%-1.0%-0.3%建材-7.7%0.2%-4.4%-6.9%3.4%11.4%-8.8%-7.2%综合-9.1%7.5%-1.3%-16.5%10.6%3.6%2.4%0.4%轻工制造-9.4%0.8%-7.7%-15.5%8.4%9.0%-4.9%0.3%计算机-9.5%-0.1%-10.6%-15.4%6.3%9.6%-2.4%-4.6%通信-9.8%4.9%-11.1%-12.9%5.9%8.5%1.7
22、%-1.9%食品饮料-10.5%-1.0%-9.9%4.2%1.9%14.0%-9.5%0.9%基础化工-10.6%8.5%-9.2%-13.2%11.0%11.3%-2.6%-4.7%电力及公用事业-11.0%7.8%-9.8%-5.7%9.1%0.8%5.5%-0.9%有色金属-11.1%18.4%-12.5%-10.9%8.0%12.0%-1.8%-5.8%电新-11.5%3.0%-10.0%-16.6%12.8%18.8%1.6%-7.5%汽车-11.5%0.1%-11.4%-9.3%18.2%15.4%5.7%-11.5%机械-11.6%1.4%-10.7%-13.9%11.6%12
23、.0%6.6%-6.1%电子-13.5%1.7%-15.0%-13.1%8.5%8.4%-4.0%-1.7%传媒-14.0%-1.4%-3.7%-13.7%6.7%4.0%-4.2%1.6%医药-15.2%3.9%0.6%-14.5%1.9%10.7%-7.2%-2.7%国防军工-18.4%5.1%-10.8%-12.6%11.3%8.6%1.4%-4.3%资料来源：wind 资讯，华安证券研究所说明：如未特殊说明，本文所涉及的行业均为中信一级行业。为了更直观的体现今年行业轮动的极致程度，我们分别构建周频和月频的基于收益动量的行业轮动策略，买入上期表现最好的 3 个行业等权构成行业组合，策略截
24、止 2022.11.11。结果表明，不论周频还是月频策略，买入上期表现最好的 3 个行业构成的等权组合的表现都不理想，总收益分别为-27.3%和-28.0%， 均为负，周度换手率 83%，月度换手率 85%，验证了行业轮动的速度和极致。首先，我们认为在 8 个月内，同一个行业的基本面较难出现“天地板”，在这样极端演绎的行情中，精准把握行业轮动的特征具有一定的挑战性。其次，当行业板块的轮动速度过快时，调仓的操作难度也较高，行业变了，就需要把这个行业的股票全部卖出，换仓幅度大，当产品达到了一定规模，调整起来难度高。敬请参阅末页重要声明及评级说明7 / 37证券研究报告金融工程图表 4 基于动量的周
25、频与月频行业轮动策略的表现图表 5 基于动量的周频与月频行业轮动策略的净值曲线周频策略 月频策略总收益-27.3%-28.0%中证800-21.4%-21.4%最大回撤-32.3%-30.1%夏普比率-1.4-1.4一期换手率83%85%T期与T+1期收益的Ran kIC-4.0%-5.5%资料来源：wind 资讯，华安证券研究所资料来源：wind 资讯，华安证券研究所（2） “先选行业再选个股”容错率低，需要“精确的正确”，由于先圈定了目标行业，选股的股票池仅限入选的行业成分股，倘若选错行业，选股的胜率也将被大幅降低，形成一步错，步步错的局面。图表 3 的“Top1-Bottom1”行为月度
26、行业最高收益率-最低收益率，可见行业间的分化严重，行业间的月度收益差的均值超20%。我们做如下假设：国防军工为我们 1 月优选的目标行业，在 95 只成分股中，仅观想科技当月微幅收涨 1.81%，成分股涨跌幅的中位数为-16.53%，由行业内表现前20%的个股等权构成的组合的收益率为-7.10%（同期沪深 300 -7.62%），也就是说，如果我们第一步优选到了国防军工行业，然后在国防军工行业内优选 20%个股作为组合，最好情况也仅仅是略微战胜了沪深 300，整个策略的胜率由于第一步踏错，满盘皆输。相反，如果我们选对了行业，在真正的高 beta 行业中挑高 alpha 个股，组合会有较高的超额
27、收益。这种选股策略的目标只能容忍“精确的正确”，组合分散度低，收益的波动性高。（3） 低估低 beta 行业的高 alpha 个股，高估高 beta 行业中的低 alpha 个股。在行业轮动叠加因子选股框架下，我们先制定了行业筛选标准，一些不符合行业筛选标准的良好投资机会可能会被忽略，决策结果倾向于认为“行业优质、公司一般”优于“公司优质、行业一般”，实际上很多好公司未必出自于好行业中。 图表 6 统计了今年来、上市超过 3 个月的月涨幅位于前 300 的股票的行业分布情况，统计表明，月度前 300 组合的行业分布较分散，并未出现在“好行业”扎堆的情况，超70%的个股分布在 Top2 行业之外
28、，因此普通行业中的优质个股也值得我们深度挖掘。敬请参阅末页重要声明及评级说明8 / 37证券研究报告金融工程图表 6 今年 1-8 月月度涨幅靠前的 300 只个股的行业分布情况（2022.1.1-2022.08.31）202201202202202203202204202205202206202207202208Top 2行业银行/房地产有色/煤炭煤炭/房地产消服/食品饮料汽车/石化消服/电新汽车/机械煤炭/石化Bottom 2行业军工/医药家电/非银电子/消服综合/电新房地产/银行公用事业/石化消服/食品饮料汽车/电新属于top2行业的数量占比8%13%24%11%12%16%27%5%银
29、行3%2%房地产5%1%20%3%0%0%1%1%医药6%8%22%10%4%6%4%6%电力及公用事业2%5%0%6%4%1%4%4%机械8%8%5%5%17%14%20%12%综合1%2%4%1%2%0%2%1%建筑5%8%5%7%3%1%2%3%建材1%2%2%2%2%3%1%1%家电1%4%1%3%3%1%农林牧渔3%1%6%1%4%0%1%4%电子4%5%1%3%9%10%7%9%商贸零售4%2%1%7%1%0%3%汽车5%2%2%3%9%9%15%3%通信4%4%2%1%3%2%3%3%计算机12%9%3%2%3%5%3%2%传媒3%2%4%1%2%1%1%8%石油石化3%0%1%
30、3%0%3%有色金属1%9%1%1%3%7%4%1%交通运输4%2%1%7%3%1%1%2%非银行金融0%1%1%电新3%4%1%3%11%14%13%5%基础化工7%13%7%11%9%13%9%10%消费者服务7%1%3%2%1%2%0%1%轻工制造3%1%1%2%2%1%1%4%国防军工2%2%1%1%1%煤炭1%4%4%3%1%0%0%2%综合金融1%1%0%0%1%食品饮料1%0%2%9%1%2%1%5%钢铁2%0%1%1%1%2%1%纺织服装2%1%2%2%1%1%1%资料来源：wind 资讯，华安证券研究所（4） 策略构建的成本高。常用的“行业轮动叠加因子选股”流程冗长，待解决问题繁多，尤其是在第二步精选个股层面，我们通常有两种方式，分行业建模和通用建模，两种方式都有局限性。分行业建模，不但需考虑人力、物力、时间成本，还要考虑因细分行业样本量少导致模型准确性被降低的问题，以及不同行业的个股比较问题；通用模型，使用同一标准选出的个股，并没有行业的痕迹，行业的重要性怎么体现、行业暴露程度如何控制、同行业不同弹性的个股如何取舍等一系列问题需要解决。敬请参阅末页重要声明及评级说明9 / 37证券研究报告金融工程图表 7 分行业建模与通用建模