金 融 工 程 行业配置数量化研究之一 行业的动量与反转探索 2007/12/17 据国外的实证研究统计，共同基金大部分的收益都可以用行业配置来解 释，行业配置在基金的投资组合管理中占据了重要要的地位，在基金规 模进一步扩大到前提下，其作用甚至强于个股的选择。 在行业指数的动态走势中，很容易观察到行业轮动的效应，如果试图能 发掘行业轮动的一些规律则是战胜市场的可靠方法。 本文用Wind证监会六个行业分类指数检验中国的行业轮动特征，发现 轮动较为明显，即便历史上表现很好的行业，也不是在每个阶段都表现 好。 本文设计了两种动量行业投资策略：累积收益动量和Alpha动量。我们 发现两者间的不同特征。累积收益动量特征：短期（1个月）动量较为 显著，3到6个月出现反转的迹象；Alpha动量特征：无论是短期还是 长期，动量特征不明显，而反转则较为明显一般出现在3个月左右的时 间。 基于行业的动量和反转可以构建相应的指数化投资策略，该策略的好处 在于可以在兼顾交易费用上，按照动量和反转策略定期对组合内的行业 进行相对的超配和低配，以此来实现行业的动态调整。 行业配置数量化研究预告：由于行业配置的重要性，我们的后续报告将 从两方面入手对行业配置进行量化研究：第一，对量化基本面进行研究 发掘行业的一些运行特征，如P/E，P/B，波动率等指标的变化辅助行业 配置；第二，基于股票优化的思路：将行业指数可以看作是单个股票， 然后利用不同的优化目标对行业指数的配置比例，我们拟采用目前在国 际投资实务界比较常用的采用的Black-Litterman模型进行组合优化，该 模型为两位作者在高盛(Goldman Sachs)任职时所发展。欢迎继续关注 我们此方面的研究。 分析师 宋 曦 (0755) 8249 2009 songxi@ 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 1 / 13
行业配置数量化研究之一.doc Dec-07 目 录 一、行业轮动效应的理论分析3 二、行业的轮动初探4三、行业收益动量与反转研究 6 四．基于行业ALPHA指标的动量策略8五、行业动量策略的实际应用 10 六、行业数量化配置的思考 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 2/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 市场在不同的阶段运行，即便是处于一个长期上涨的景气阶段也不例外，都会经历相同的周期：上涨，顶部，下跌，底部。而每个阶段都会对不同的行业产生不同的影响，推广到证券市场中，风格投资一般包括风格轮动与风格动量，而将风格效应进行扩展，自然可以推广到行业配置上面。 以几个典型的行业为例说明行业动量（sector momentum）在资产配置和组合管理中的运用，我们这里所介绍的行业量化投资策略实际上是一种的指数增强型投资策略，具有低风险、低成本的特征，特别适合一些长期投资者，如社保、保险和企业年金。 一、行业轮动效应的理论分析 行业配置是获取超额收益的重要来源，据国外的实证研究统计，共同基金大部分的收益都可以用行业配置来解释，也就是说在成熟市场，行业配置在基金的投资组合管理中占据了首要的地位，其作用强于个股的选择。在我国基金规模不断扩大到前景下，个股的选择在基金中的位置将有所下降，由于行业内股票同质化倾向严重，使得行业配置的作用显得尤为重要。 行业轮动效应也就是说市场总是在变换着追捧某些行业，不存在长期受追捧的某一行业。在经济周期的不同阶段，不同行业的受益情况不同，因此，某些行业价格指数会独立与其他行业指数的走势，因此，进行动态的行业配置或者行业轮动策略会创造出客观的超额收益。虽然这种现象由来已久，但在资产配置的工作中却很少得到真正运用，一般的资产配置都是考虑作为整体的市场与个别资产（如股票，不动产，债券，现金），或者是股票，或者国际市场间的相关性。 系统性行业轮动基于如下的理念：行业并非在不同时刻都按照相同的模式来组成一个经济体，而是时刻变化。原因有两点：第一，基本面变化：一些行业受益于经济的成长阶段（如酒店，房地产）而其他的行业则在经济萧条的时期相对表现好些（例如烟草，食品饮料等）。第二个，心理因素：反映了投资者对行业未来表现的某种预期，在经济周期的不同时点，一些行业比其他一些具有更多的机会来产生超额收益。系统性行业轮动旨在使得投资组合有规律的变动，以便能够捕捉到相对与市场整体来说表现较好的组合的部分超额收益。如果投资者具有发现当前和下一阶段的热门行业，那么他将具有战胜市场、获取超额收益的能力。 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 3/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 二、行业的轮动初探 我们利用Wind证监会行业指数来讨论行业轮动效应在中国A股市场的具体表现。具体的指数成份股即编制方法详见Wind资讯。 图1：Wind行业指数走势（～） 80007000600050004000300020001000029205489026690023112211220-------------40405151626270101010101010-------------1122334455667000000000000000000000000002222222222222采掘行业公用事业金融服务房地产金属非金属资料来源：Wind 表1：月度收益比较（%） 上证指数 采掘行业公用事业金融服务房地产金属非金属 石油化工 月均收益 资料来源：Wind 用几何平均来计算了不同行业指数的月均收益，表现最好的为采掘行业指数，表现最差的为公用事业指数，两者月均收益差为%。从与上证指数同期表现相比较，我们所选的行业除表现最差的石油化工外，其余均好于上证指数的表现。为了说明股票市场运行过程中的行业轮动效应，我们同时计算了行业指数的月度收益差变化，以采掘行业与公用事业，金融服务与房地产的月度收益差为例。 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 4/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 图2：采掘行业与公用事业（～） 20%15%10%5%0%-5%-10%-15%资料来源：Wind 图3：金融服务与房地产（～） 40%30%20%10%0%-10%-20%-30%-40% 资料来源：Wind 从图2和图3可以直观的发现，收益差明显出现了均值回复过程（Mean Reverting），收益差很少出现持续大于0的现象，即便长期来看表现好的一个行业并不会持续地表现好于另外一个或者一些行业，表现好的行业总是在不停的变换，谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 5/13 2001-04-302001-04-302001-10-312001-10-312002-04-302002-04-302002-10-312002-10-312003-04-302003-04-302003-10-312003-10-312004-04-302004-04-302004-10-292004-10-292005-04-292005-04-292005-10-312005-10-312006-04-282006-04-282006-10-312006-10-312007-04-302007-04-302007-10-312007-10-31
行业配置数量化研究之一.docDec-07 因此，行业轮动效应在中国市场的客观存在的现象。 即便洞察了行业轮动的效应，但是要在实际投资与组合管理中利用行业轮动效应来获取超额收益却仍然具有相当的挑战性。我们认为或许最为简单明了数量化投资策略——动量或者反转来获取超额收益。 结合流通市值的大小以及基本面情况，我们选择了六个行业作为行业轮动候选：金融服务，房地产，采掘行业，公用事业，金属和非金属以及石油化工。 三、行业收益动量与反转研究 行业动量区别于一般的动量，由于受到市场整体运行态势的影响，因此，我们考虑到这一特点，运用的是两种动量：第一种就是普通的收益动量策略，即价格变化作为动量的依据；第二种，利用CAPM计算，计算行业指数与市场指数的超额收益。这里的行业指数我们选择了Wind证监会行业指数。 具体投资策略是：买入前1个月，前2个月或者前3个月表现最好的行业指数（具体操作时，应该买入行业ETF或者相应的行业指数基金，例如Fidelity Sector Picking系列，共42个子基金）并持有同等时间，即观测期与持有期时间长度一致。 由于这里我们只是进行最简单的一个方法演示，因此所选定行业同前面的行业选时一样，进行动量研究行业同样为6个，这6个行业的从2001年7月到2007年10月共76个月，如果初始等比例投资这6个行业，并在每月初进行组合再平衡①，调整到等比例，则在76个月中可以获得的累计收益为%，而下面的数量化策略如果能够显著超越这种等比例投资的平均收益则可以认为该策略是较为有效的。 ① 这样做的目的是为了防止持有期某个指数上涨太多，造成组合对某个行业的偏倚，不能成为完全行业中性的组合。再平衡所产生的交易费用在这里没有进行考虑。 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 6/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 图4：行业平均配置与上证综指的累计收益比较（~） 200%150%100%50%0%-50%-100%行业平均上证综指资料来源：联合证券研究所，Wind 表2：动量策略（%） 1个月2个月3个月 6个月组合A（1个行业） 组合B（2个行业） 组合C（3个行业） 资料来源：联合证券研究所 表3 ：反转策略（%） 1个月2个月3个月 6个月组合A（1个行业） 组合B（2个行业） 组合C（3个行业） 资料来源：联合证券研究所 具体的计算中为避免结构性的偏差，我们运用了滚动构建的方法，具体方法是：每个月都对动量组合或者反转组合中的行业进行替换，将本月所观察到的动量或者反转加入相应组合，并调出持有到期的行业。 在从动量和反转策略的表格中，我们用黑体字表示了超过平均投资六个行业收益率的相应策略（黄色单元格），可以得到如下结论： 1.短期动量比较明显：所有组合中，投资效果最好的组合即观察期为2个月，谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 7/13 2001-04-302001-10-312002-04-302002-10-312003-04-302003-10-312004-04-302004-10-292005-04-292005-10-312006-04-282006-10-312007-04-302007-10-31
行业配置数量化研究之一.docDec-07 买入收益排名靠前的两个行业，持有期为2个月，并滚动更换组合中的行业。而其他动量效果比较显著的也存在于1个月和2个月的策略（虽然6个月也存在动量，但全部低于1个月和两个月）。因此动量效应在短期内较为有效，在实际行业配置中可选择持续超配上个月表现较好的行业来增强组合收益； 2.存在中期反转的迹象：在3个月和6个月的反转策略全部实现了超额收益；同时，按照对持有期收益进行比较，从反转策略来看6个月的组合要明显好于3个月的组合，说明行业反转策略适合中长期的投资者，该策略在实施中，建议采用超配前6个月的业绩表现最差的行业； 3.持有行业的数量：为了避免单个行业计算可能产生的偶然性，计算了不同策略下持有1个，2个和3个行业的收益，我们发现行业的数量与策略的有效性没有显著的关系。但显然，同种策略下，不同行业的组合都能出现超额收益，那么可以认为这种策略的稳健性比较强，那么出现这种结果的策略分别是1个月的行业动量，以及3个月和6个月的行业反转。 四．基于行业Alpha指标的动量策略 所谓行业Alpha指标的动量策略，即是利用经过CAPM模型调整的行业超额收益大小进行排序，投资于Alpha最强的行业，并持有相同时间。而反转策略则是一个相反的过程。这里为了计算上的简便，以30日，60日和90日交易日为标准，来计算不同策略的收益情况。由于沪深300指数回溯时间的关系，投资时段与上面的价格动量策略并不相同，为了保证所有策略的投资时间相同2002年6月3日至2007年8月10日，同期所选6个行业指数的累积平均收益（计算方法同上）为233%。 表4 ：Alpha动量策略收益（%） 30日60日90日 组合A（1个行业） 组合B（2个行业） 组合C（3个行业） 资料来源：联合证券研究所 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 8/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 表5 ：Alpha反转策略收益（%） 30日60日90日 组合A（1个行业） 组合B（2个行业） 组合C（3个行业） 资料来源：联合证券研究所 从上面的两张表反映了Alpha动量策略和反转的实证结果来看，我们可以得到如下一些结论： 1. Alpha动量特征不显著，只有30日动量并持有3个行业的组合可获得一定的超额收益（与组合的月平均收益的累计相比），但仍然落后于沪深300指数的同期②收益。同时，alpha动量时间越长策略的收益越差，alpha均值回归的特征可见一斑。 2. Alpha的反转特征在中期较为显著，但只存在于60日和90日，换言之，持有中期具有负Alpha的行业能够获得超额收益，特别是60日（换算成日历期则1个季度）反转策略组合均出现了明显的超额收益。虽然90日反转并持有一个行业的策略可以获得最高的投资收益，但其余两个组合则收益不明显。而30日则不存在显著的反转效应。 3. 组合内行业的数量对实际投资结果并没有明显的影响。无论是Alpha动量还是Alpha反转策略中，并未明显出现组合中行业数量与收益率的任何相关性，因此，选择一个行业还是多个行业来执行Alpha动量或者反转投资策略，并没有显著影响最后的投资收益，但条件许可和收益相当的情况下，选择多个行业得到的结果则更加稳健。 总体来说，我们认为经过CAPM模型计算的Alpha，实际反映的是行业收益与市场收益的相对收益，而Alpha在并不稳定，而且通常是一种均值回复的动态过程（见附表）。根据前面的实证结果也反映了这一点。 如果所观察到行业持续出现负Alpha，就是我们可以考虑出现反转的时候，此时买入这种指数就有可能会实现超额收益。 ② Alpha和Beta可以通过我们30日逐步回归得到的alpha和beta看出其变化特征。 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 9/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 五、行业动量策略的实际应用 上面所提到动量方法都可以被用来执行增强型指数化投资，操作起来非常简单，设计好特定的动量或者反转的策略，持续跟踪不同行业的市场表现，按照动量和反转效应动态调整组合的资产配置。这种策略的优点在于：第一，不受人为因素干扰，保持投资理念的客观性和持续性；第二，由于是一种数量化策略，不需要进行基本面研究，可节约了大量的研发成本；第三，由于是一种增强型的指数投资方法，起到复制指数的表现，做到不显著增加风险的情况下，寻求一个合理的超额收益。 在实际中执行行业的动量或者反转策略，需要进行下面的一些改进： 1.扩展备选行业个数：如果上面所提到的6个行业扩展到证监会分类的23个行业，那么将对实际操作将会更加有利； 2.增加了备选行业的数量则可以在执行动量或者反转策略的时候相应增加投资行业的数量，对于每个行业的具体比例可以简化为等比例配制，具体的行业数量可以通过回溯过往业绩来确定最优行业的数量； 3. 由于国内缺乏基于行业指数的ETF产品，因此，需要自建组合来执行上述策略，由于不需要研究基本面，最好根据流通市值大小来构建自己的行业组合，可以参考一些简单的估值指标（如PE，PB，PS等指标）；至于行业组合内股票的数量为了降低不宜太多，如果投资额度不大，一般选择3～5只具有代表性的股票即可；确定行业内的股票后，使用所选股票来跟踪某行业指数，来确定个股的配置比例。 4. 如果在资产组合中要实现行业动量和反转这种量化策略必然将面临较大的交易成本和较高的换手率，可以在小规模资金上进行运用，如果投资规模较大，冲击成本可能很难控制，因此，实践中很难全面的采取动量和反转策略。如果想要通过部分采用行业动量的投资者而言，可以按照我们以下方法来实施：从基本面角度选择一些行业，然后根据动量和反转对组合进行定期的行业配置，利用动量效应超配上个月表现好的行业，低配表现差的行业，同时结合反转效应超配前一季度表现差的行业，低配前一季度表现好的行业。这种策略具有低风险低成本，而且执行起来较为容易，特别适合一些资金规模较大，偏向被动的投资者。 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 10/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 六、行业数量化配置的思考 通过本文对行业配置进行了初步的探索，虽然我们只基于对过往信息的动量和反转效应也收到了明显的效果，通过对行业配置数量化方法相关资料的整理和收集工作，学术界对此问题的探索可谓少之又少。理论界对资产配置的研究主要集中到大类资产（如债券、股票、不动产等）配置上，具体到资产内部配置则属于组合优化的问题。 由于行业配置的重要性，我们将从两方面入手对行业配置进行量化研究：第一，对量化基本面进行研究发掘行业的一些运行特征，如P/E，P/B，波动率等指标的变化辅助行业配置；第二，基于股票优化的思路：将行业指数可以看作是单个股票，然后利用不同的优化目标对行业指数的配置比例，我们拟采用目前在国际投资实务界比较常用的采用的Black-Litterman模型进行组合优化，该模型为两位作者在高盛(Goldman Sachs)任职时所发展，自从 1990 年发布以来，Black-Litterman 资产配置模型已经在很多金融机构中获得广泛的应用。在 Black-Litterman 的模型极大的改善了CAPM模型关于预期报酬和标准组合的缺陷，使用者输入任意数量的意见或关于任意投资组合期望报酬的叙述，模型将均衡地组合意见，同时输出资产期望报酬的组合与最优化投资组合权重。 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 11/13
行业配置数量化研究之一.docDec-07 附图1：30日alpha与30日beta变动 30日alpha（非滚动计算） 50%30日Alpha40%30%20%10%0%13579111315171921232527293133353739414345-10%-20%-30%采掘行业(CSRC)公用事业(CSRC)金融服务(CSRC)房地产(CSRC)石油化工(CSRC)金属非金属(CSRC) 30日Beta（非滚动计算） 日Beta值采掘行业(CSRC)公用事业(CSRC)金融服务(CSRC)房地产(CSRC)石油化工(CSRC)金属非金属(CSRC) 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 12/13
联合证券股票评级标准 增 持 未来6个月内股价超越大盘10%以上 中 性 未来6个月内股价相对大盘波动在-10% 至10%间 减 持 未来6个月内股价相对大盘下跌10%以上 联合证券行业评级标准 行业股票指数超越大盘 增 持 行业股票指数基本与大盘持平 中 性 行业股票指数明显弱于大盘 减 持 深 圳 上 海 上海浦东陆家嘴东路161 号招商局大厦34 层 深圳罗湖深南东路5047号深圳发展银行大厦10层 邮政编码：200121 邮政编码：518001 TEL: (86-21) 5840 6452 FAX: (86-21) 5840 6254 TEL: (86-755) 8249 2080 FAX: (86-755) 8249 2062 E-MAIL: lzrd@ E-MAIL: lzrd@ 客户服务热线(+86-755) 8249 3836 免责申明 本研究报告仅供联合证券有限责任公司（以下简称“联合证券”）客户内部交流使用。本报告是基于我们认为可靠且已公开的信息，我们力求但不保证这些信息的准确性和完整性，也不保证文中观点或陈述不会发生任何变更。我们会适时更新我们的研究，但可能会因某些规定而无法做到。 本报告所载信息均为个人观点，并不构成所涉及证券的个人投资建议，也未考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。本文中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动。某些交易，包括牵涉期货、期权及其它衍生工具的交易，有很大的风险，可能并不适合所有投资者。 联合证券是一家覆盖证券经纪、投资银行、投资管理和证券咨询等多项业务的全国性综合类证券公司。我公司可能会持有报告中提及公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或金融产品等相关服务。 我们的研究报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发。我们向所有客户同时分发电子版研究报告。 ©版权所有2007年 联合证券有限责任公司研究所 未经书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何形式复制、转发或公开传播。如欲引用或转载本文内容，务必联络联合证券研究所客户服务部，并需注明出处为联合证券研究所，且不得对本文进行有悖原意的引用和删改。 13/13
