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原標題：【廣發(fā)金融工程】考慮擁擠度的細分行業(yè)動量策略：重構(gòu)量化行業(yè)輪動框架（技術(shù)篇） 來源：廣發(fā)金融工程研究

報告摘要

重構(gòu)量化行業(yè)輪動框架，關(guān)注市場的擁擠度效應(yīng):

完整的行業(yè)輪動框架，通常涵蓋了對風(fēng)險因子的挖掘，即本文的擁擠度因子。本文基于動量策略，即認為行業(yè)的上漲趨勢是具有慣性的，短期內(nèi)可以通過行業(yè)截面比較尋找漲幅靠前的行業(yè)進行配置。其次，采用擁擠度因子作為風(fēng)險效應(yīng)的指標，我們認為當行業(yè)觸發(fā)擁擠度信號后，提示行業(yè)短期交易過熱，風(fēng)險上升，此時應(yīng)立即清倉離場。

擁擠度效應(yīng)對于市場情緒的精確把握：

本文從流動性、乖離率等角度篩選擁擠度因子，不僅把握了市場“速度”，還抓住了市場“加速度”，更好地反映了市場的擁擠度效應(yīng)。此外，不僅僅利用擁擠度單因子來判斷交易熱度，而是通過判斷行業(yè)對多個擁擠度因子的反饋，全面把握行情。在動量策略行業(yè)組合的基礎(chǔ)上，通過擁擠度策略篩選未處于擁擠狀態(tài)的行業(yè)白名單，來進一步剔除“高危”行業(yè)。觀察發(fā)現(xiàn)，復(fù)合策略大概率完美避開即將大幅回撤的行業(yè)，保留的行業(yè)在下月漲幅仍排名靠前。

策略實證結(jié)果：

報告中圍繞動量因子和擁擠度因子，構(gòu)建了基于102個申萬二級行業(yè)的輪動策略，自2010年1月至2021年7月的樣本測算區(qū)間內(nèi)，輪動策略相對行業(yè)等權(quán)基準指數(shù)獲得約29%的年化超額收益。

最新推薦行業(yè)：

截至2021年7月，根據(jù)模型最新一期測算結(jié)果，由于7月所有行業(yè)均處于擁擠狀態(tài)，8月應(yīng)維持空倉。

核心風(fēng)險提示：

本模型采用量化方法通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計、建模和測算完成，所得出的規(guī)律及推介行業(yè)未必具有嚴格的投資邏輯，也未必符合當前宏觀環(huán)境特點，在極端的市場環(huán)境變化中有失效的風(fēng)險。

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行業(yè)輪動框架簡介

1.1?量化行業(yè)配置框架介紹

一個完整的行業(yè)輪動框架，通常涵蓋了對市場交易慣性因子、風(fēng)險因子的挖掘，本文主要采用動量因子作為市場交易慣性的指標，即我們認為行業(yè)的上漲趨勢是具有慣性的，短期內(nèi)可以通過行業(yè)截面比較尋找漲幅靠前的行業(yè)進行配置。其次，采用擁擠度因子作為風(fēng)險效應(yīng)的指標，我們認為當行業(yè)觸發(fā)擁擠度信號后，提示行業(yè)即將走弱，此時應(yīng)立即清倉離場，從而構(gòu)建行業(yè)輪動策略。

本文將標的設(shè)置為申萬二級行業(yè)，以行業(yè)等權(quán)為基準，首先針對動量和擁擠度兩個子策略，尋找合適的動量因子和擁擠度因子，并分別進行單因子與多因子回測。完成對兩個子策略的測試后，我們進一步嘗試將兩個策略結(jié)合得到新的復(fù)合策略，復(fù)合策略在樣本回測中取得穩(wěn)定表現(xiàn)。

1.2?A股行業(yè)動量與擁擠度效應(yīng)前瞻

從動量角度出發(fā)尋找標的是一種十分直觀的思路，一般情況下投資者更傾向于配置一些漲幅較佳的行業(yè)。我們來考慮最簡單的動量策略，在每月底買入漲的最好的40個行業(yè)，也可以買入過去半年甚至一年漲幅最大的行業(yè)，每次買入的行業(yè)個數(shù)也都是可以靈活變動的，下面列舉了最常用的9種策略，以行業(yè)等權(quán)為基準，發(fā)現(xiàn)9種策略均存在超額收益，長期動量表現(xiàn)要好于短期動量，說明在A股市場，動量效應(yīng)目前仍然是存在的，但是也不難發(fā)現(xiàn)，這部分超額收益已經(jīng)不那么顯著，其中可能的原因在于，對于二級細分行業(yè)，資金切換的速度和風(fēng)險累積的速度很快，動量效應(yīng)持續(xù)性和穩(wěn)定性不強。

自然容易想到，如果一個細分行業(yè)出現(xiàn)了資金過度擁擠的情況，漲勢是不持久的，那么是否可以定義風(fēng)險指標，從而盡可能規(guī)避風(fēng)險，此時便需要用到本文的擁擠度因子。擁擠度因子通常分為：流動性因子，如成交量、換手率等，乖離率因子：成交量兩月乖離率等等。例如，成交量因子中有一個細分因子是“成交量60百分位”，如果某月某個行業(yè)的月成交量超過了歷史上60%的時間，我們認為該行業(yè)觸發(fā)了該因子，且我們可以合理地認為這個行業(yè)交易十分火熱且風(fēng)險已經(jīng)暴露，如果不立刻離場，大概率會遭遇回撤。以行業(yè)等權(quán)為基準，下面表2展示的是關(guān)于6種常用擁擠度因子，如果我們每個月反向買入觸發(fā)了擁擠度因子的行業(yè)，會有怎樣的超額收益。以“成交量60百分位”反向策略為例，如果月底某行業(yè)的成交量超過了歷史上60%的時間，那么我們將其加入下月持倉。可以發(fā)現(xiàn)超額均為負，說明在A股市場，擁擠度效應(yīng)是存在的，持倉行業(yè)如果資金過度擁擠確實會導(dǎo)致策略收益不佳。

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策略構(gòu)建

2.1 動量策略的構(gòu)建

我們選取動量策略是相信股票的收益率有延續(xù)原來的運動方向的趨勢，即過去一段時間收益率較高的股票在未來獲得的收益率仍會高于過去收益率較低的股票。按照這個思路我們只需在調(diào)倉時選出當月動量排名前n的行業(yè)作為下月的持倉即可。把n設(shè)置為10/20/30/40分別討論。根據(jù)每個行業(yè)在樣本區(qū)間內(nèi)的月度漲跌幅數(shù)據(jù)，常見的動量因子便是過去k月的平均月度漲跌幅，窗口期k一般設(shè)置為1/2/3/6/12?？傆嬘?/font>5*4=20個因子：

以因子過去1月漲跌幅排名前40為例，取出某月所有行業(yè)的漲跌幅截面數(shù)據(jù)進行排序，排名前40的行業(yè)標為1，其余標為0。

得到以上20個因子后，需要對因子進行顯著性檢驗，如果通過了檢驗，則說明當月因子對于下月漲跌幅具有較好的解釋性。我們采用皮爾森系數(shù)進行檢驗。此外，我們?nèi)孕柽M行信號勝率檢驗，勝率是指某月若一個行業(yè)觸發(fā)了某個動量因子，下月能夠延續(xù)漲勢的概率。因子勝率越高，則下月產(chǎn)生超額收益的概率越大。

相對應(yīng)的，我們可以根據(jù)因子構(gòu)建動量策略，例如，過去1月漲跌幅排名前40這個因子對應(yīng)的策略是，如果某月某行業(yè)該因子對應(yīng)值為1，則我們保留該行業(yè)，否則剔除該行業(yè)，對所有的行業(yè)進行相同的篩選后，保留的行業(yè)便作為下月的持倉。

下面對動量策略進行優(yōu)化：先前的策略中我們是按照過去k個月的平均月度漲幅前n篩選行業(yè)，但是我們沒有對篩選出來的行業(yè)設(shè)置漲跌幅閾值，以過去1個月漲跌幅前40這個因子為例，可能在某些月份，行情特別差的情況下，部分行業(yè)雖然入圍了前40的名單，但是其收益為負且大幅低于基準，我們自然應(yīng)該剔除這類行業(yè)。但是如果只是簡單剔除，我們發(fā)現(xiàn)2013/06/28，2015/07/31，2016/01/29，2018/06/29四期會出現(xiàn)空倉的情況，動量策略作為基礎(chǔ)策略，我們?nèi)韵Ｍ吭戮谐謧}，因此我們對排名前10的行業(yè)不做處理，只對排名10至40的行業(yè)進行篩選，具體篩選方法如下，設(shè)置閾值T，若某行業(yè)當月漲幅小于T，則在下月的持倉中剔除。這樣我們便能保證每月至少有10個行業(yè)的配置。本文T取值在(-0.1,0.1)之間，步長為0.01，分別回測。改進后回測結(jié)果最優(yōu)的兩個組合如下，最優(yōu)閾值T為-0.05，即每月我們需要把跌幅超過5%的行業(yè)也全部剔除掉。：

通過顯著性檢驗和信號勝率檢驗前提下，回測表現(xiàn)最好的策略如下：

進一步驗證篩選40個行業(yè)的合理性，以過去1個月漲跌幅策略來說，我們來觀察分別選出前10/20/30/40個行業(yè)策略收益會有什么變化，如下?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是從總體年化超額來看還是從分年度表現(xiàn)來看，隨著行業(yè)個數(shù)的增加，策略收益也同樣增加，40個行業(yè)的最優(yōu)性得到了進一步證明。

2.2?擁擠度策略的構(gòu)建

有效的擁擠度指標也是風(fēng)險指標，需要及時對市場交易過熱的風(fēng)險做出提示，避免投資組合出現(xiàn)大幅虧損。比較常用的擁擠度指標如下表:

以成交量歷史百分位閾值60%為例作說明，若某月某行業(yè)的成交量超過歷史60%時間的成交量，則記為1，否則記為0。

我們的目標是從每類因子中選出一個閾值加入因子庫，比如：成交量百分位60%/70%/80%/90%中我們只能選擇60%/70%/80%/90%中的一個。選擇的標準如下，首先，我們需要從中篩選與下月漲跌幅總體成負相關(guān)的因子，因為我們在利用擁擠度策略剔除行業(yè)的時候，就已經(jīng)默認了當某行業(yè)擁擠度因子值為1時，行業(yè)處于短期過熱的狀態(tài)，下月的收益會受到負面的影響。其次，我們還需進行顯著性檢驗和信號勝率檢驗，篩選顯著性最強和勝率最高的因子。最終篩選結(jié)果如下：

自此，已經(jīng)可以建立單因子擁擠度策略，例如成交量60百分位為例，初始我們的標的總共是102個二級行業(yè)，如果某月某行業(yè)在成交量60百分位對應(yīng)位置的值為1，則我們將該行業(yè)剔除，最終剩余行業(yè)作為我們下月的持倉。

以行業(yè)等權(quán)為基準進行回測，結(jié)果如下，可見擁擠度效應(yīng)確實存在，排除擁擠度高的行業(yè)確實為我們帶來了超額收益。

下面任取兩個因子展示60/70/80/90百分位的策略凈值表現(xiàn)。從結(jié)果來看，成交量60百分位策略表現(xiàn)最好，進一步驗證了之前的結(jié)果。且隨著百分位的提高，收益呈現(xiàn)遞減的狀態(tài)，說明市場的敏感性是很高的，當成交量百分位等指標超過歷史上60%的時間就足以提示風(fēng)險了，如果將百分位設(shè)置得過高，則對于市場擁擠度信號的捕捉太不敏感了，會導(dǎo)致策略收益不佳。

以上均是針對單個擁擠度因子來說，如果我們把擁擠度因子進行復(fù)合，會有怎樣的結(jié)果。接下來我們引入復(fù)合因子，分別為1信號因子、2信號因子、3信號因子、4信號因子、5信號因子和6信號因子。以2信號因子為例，某月某行業(yè)在上述6個因子中的任意2個或者2個以上值為1，比如成交量60百分位和成交額60百分位，那么該月該行業(yè)2信號因子的值便為1，否則2信號因子的值記為0。

同樣，對應(yīng)的有復(fù)合因子策略，比如2信號策略，如果某月某行業(yè)2信號因子的值為1，則把該行業(yè)剔除，剩余行業(yè)作為下個月持倉，回測結(jié)果如下：

可以看出，復(fù)合因子的表現(xiàn)與單因子相差無幾，我們暫時保留復(fù)合因子，為后續(xù)研究作準備。

下表展示的是不同信號個數(shù)策略的持倉行業(yè)個數(shù)（2019-2021），可以發(fā)現(xiàn)，隨著信號個數(shù)的增加，持倉行業(yè)個數(shù)越來越多，說明隨著要觸發(fā)信號的門檻越來越高，擁擠度策略刪除的行業(yè)越來越少。但是從上面的超額收益表中看出，刪除的行業(yè)過多或者過少都會導(dǎo)致表現(xiàn)不佳，折衷的策略(3信號)有著最好的表現(xiàn)。

總結(jié)：經(jīng)過以上討論，我們已經(jīng)證明了動量效應(yīng)和擁擠度效應(yīng)的存在，但是我們也注意到動量效應(yīng)在申萬二級行業(yè)的輪動中偏弱，主要原因就是在于細分行業(yè)中，更容易出現(xiàn)資金情緒的快速切換和風(fēng)險效應(yīng)的累積。如果能夠剔除一部分資金已經(jīng)過度擁擠且風(fēng)險系數(shù)高的行業(yè)，策略表現(xiàn)是否會有大幅提升呢？

2.3?復(fù)合策略的構(gòu)建

現(xiàn)在討論將動量策略和擁擠度策略進行復(fù)合得到一個新的策略。之前提到，動量效應(yīng)確實存在，但是在本文討論的行業(yè)輪動中似乎效應(yīng)不是很明顯，我們自然就考慮從中剔除一部分行業(yè)，而擁擠度策略作為一個能夠產(chǎn)生超額收益的策略，常用來篩選剔除短期交易過熱的行業(yè)，我們嘗試從動量策略選中的行業(yè)之中剔除部分短期交易過熱的行業(yè)，作為新的復(fù)合策略。例如，首先我們利用動量策略篩選除了一個行業(yè)組合，其次我們進一步利用單因子或者復(fù)合因子的擁擠度策略進行篩選，這樣便構(gòu)成了一個復(fù)合策略。具體原理如下圖：

結(jié)合之前的動量因子和擁擠度因子，總計有2*6 = 12種復(fù)合策略。以動量策略（過去1個月漲跌幅前40）+擁擠度策略（2信號）為例作說明：月底需要調(diào)倉時，我們篩選出當月漲幅前40的行業(yè)，并從排名10-40的行業(yè)中剔除跌超5%的行業(yè)，剩余行業(yè)若當月觸發(fā)2個以上的擁擠度信號，也予以剔除，余下行業(yè)作為下月持倉。

以行業(yè)等權(quán)為基準，回測，下面只列出年化超額收益率大于20%的策略：

結(jié)論1:復(fù)合策略的超額收益遠遠超過動量策略和擁擠度策略兩個子策略。說明雖然動量策略和擁擠度策略分別作為兩個子策略并沒有特別明顯的超額收益，但是當兩者復(fù)合以后，卻產(chǎn)生了十分明顯的效應(yīng)，這正是動量+擁擠度策略的巧妙之處，由于資金在細分行業(yè)中的快速切換和擁擠度疊加的風(fēng)險效應(yīng)導(dǎo)致動量策略效果不佳，但是如果利用擁擠度指標將風(fēng)險效應(yīng)高且資金短期涌入過多的行業(yè)剔除，剩余的行業(yè)組合往往在接下來有十分優(yōu)異的表現(xiàn)，因此先擁擠度策略篩選出每月的未處于擁擠狀態(tài)的行業(yè)白名單，接著從動量策略篩選出來的行業(yè)組合中剔除不在白名單里的行業(yè)即可。

結(jié)論2：根據(jù)之前的回測結(jié)果，雖然擁擠度策略中復(fù)合因子表現(xiàn)與單因子相差無幾，但是在動量+擁擠度復(fù)合策略中，復(fù)合因子的表現(xiàn)要明顯優(yōu)于單因子。

可知復(fù)合策略“過去1個月漲跌幅前40+復(fù)合因子(3信號)”有著最高的超額收益，下面對策略合理性的進一步說明，首先動量因子保持不變，改變擁擠度因子，可見3信號確實是有著最好的表現(xiàn)，其次擁擠度因子保持不變，改變動量因子，1月因子也超過了12月因子。

2.4?案例展示

以“過去1個月漲跌幅前40+閾值-0.05+復(fù)合因子(3信號)”這種復(fù)合策略為例，從策略表現(xiàn)、持倉數(shù)量等角度與其子策略進行比較。

從策略表現(xiàn)來看，復(fù)合策略表現(xiàn)大幅優(yōu)于兩個子策略，且基本上從2012-2020每年度均大幅跑贏兩個子策略。

近兩年持倉個數(shù)來看，復(fù)合策略的持倉是動量策略行業(yè)組合與擁擠度策略篩選出來的行業(yè)白名單的交集，但是很大程度上由后者決定，比如2012/3/30，動量策略持倉為40個，擁擠度策略持倉為9個，兩個策略都持有的只有1個行業(yè)，說明當月?lián)頂D度策略把動量策略篩選出來的絕大部分行業(yè)全部剔除掉了，這也是我們復(fù)合兩個策略的初衷。如果擁擠度策略反映出來的是大部分行業(yè)都處于過熱的情況，我們不應(yīng)再參與其中，果然，2012/3/30兩個子策略均是負收益，而復(fù)合策略為正收益。而且這樣的情況不是個例，經(jīng)統(tǒng)計，通過擁擠度指標的篩選后復(fù)合策略能跑贏動量策略的概率達到60%以上，說明擁擠度作為一個控制風(fēng)險的策略是真實有效的。

下表是兩個具體的案例展示：2019/6/28，動量策略給出的行業(yè)組合如表中所示，總共10個行業(yè)，但是經(jīng)過擁擠度策略篩選后，只剩下一個行業(yè)'801053.SI'，除該行業(yè)以外，其他的行業(yè)都是觸發(fā)了三個及以上的擁擠度信號，且我們可以很明顯地發(fā)現(xiàn)，處于擁擠度狀態(tài)分行業(yè)下月收益基本上都為負。2015/1/30，動量策略組合中幾乎所有的行業(yè)均觸發(fā)了6個信號，唯獨'801076.SI'只觸發(fā)了2個信號，從而得以保留。觸發(fā)6信號的行業(yè)下月幾乎全部為負收益，被保留下來的'801076.SI'單月漲幅超50%。

從以下給出的部分月K線圖更進一步闡釋了擁擠度與漲跌幅的直觀聯(lián)系。

3策略實證

3.1 策略設(shè)置

行業(yè)選擇：行業(yè)分類采用申萬二級行業(yè)分類，由于首月漲幅過大且成分股數(shù)量過少，不具有代表性，剔除其他休閑服務(wù)II(801215.SI)和其他輕工制造II(801144.SI)兩個行業(yè)，剩余共102個行業(yè)；

調(diào)倉周期：1個月；

日期區(qū)間：2010年1月至2021年6月；

策略基準：行業(yè)等權(quán)基準；

交易成本：雙邊千分之三；

策略設(shè)置：每月底篩選當月漲幅排名前40的行業(yè)，并從排名10-40的行業(yè)中剔除月收益率小于-5%的行業(yè)，剩余行業(yè)利用擁擠度復(fù)合因子進行篩選，如果某行業(yè)當月觸發(fā)3個及以上的單因子，則剔除該行業(yè)，等權(quán)配置余下的行業(yè)。

3.2 實證結(jié)果

從以下回測結(jié)果可以看到，在考慮了利用動量+擁擠度復(fù)合策略之后，年化超額收益達到了28.94%。

分年度來看，從2010年1月到2021年2月，各年超額收益都為較高。

各期超配行業(yè)組合明細及最新行業(yè)配置結(jié)果如下表所示，每個月超配的行業(yè)組合權(quán)重為等權(quán)。

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總結(jié)

4.1?策略總結(jié)

基于動量和擁擠度維度的行業(yè)輪動研究，本文從傳統(tǒng)的動量策略出發(fā)，在發(fā)現(xiàn)動量效應(yīng)在申萬二級行業(yè)中較弱之后，總結(jié)問題在于細分行業(yè)的資金切換速度及風(fēng)險效應(yīng)累積過快，進而從風(fēng)險控制的角度探究A股中是否存在擁擠度效應(yīng)，證明擁擠度效應(yīng)確實存在后，將動量策略和擁擠度策略結(jié)合起來，超額收益大幅提升。

分別研究兩種子策略。對于動量策略，選擇最常見的【過去k月平均漲跌幅排名前n】作為動量因子，并通過設(shè)定漲跌幅閾值對動量策略進行改進，通過顯著性檢驗和信號勝率檢驗的有5個因子：【過去1月漲跌幅排名前40，過去1月漲跌幅排名前50，過去6月漲跌幅排名前50，過去12月漲跌幅排名前40，過去12月漲跌幅排名前50】。

其次，對于擁擠度策略，等同于尋找合適的風(fēng)控指標，本文根據(jù)過往經(jīng)驗選擇最常用的擁擠度因子，并一一進行顯著性檢驗和信號勝率檢驗，最終通過的有6個因子：【成交量60百分位，成交額60百分位，換手率60百分位，成交量乖離率60百分位，成交額乖離率60百分位，換手率乖離率60百分位】，先單獨測試6個因子的超額收益，接著嘗試將6個因子進行復(fù)合，得到6個新的因子【2信號，3信號，4信號，5信號，6信號】。因此擁擠度策略中總計有6+5=11個因子。

將動量策略和擁擠度策略復(fù)合構(gòu)建新的策略，總計有5*11=55種組合，回測結(jié)果最優(yōu)組合為動量策略【過去1月漲跌幅排名前40】+擁擠度策略【3信號】。

在行業(yè)配置的具體運作上，我們以申萬二級行業(yè)為標的，采取月度調(diào)倉的方式，每月底選出當月漲幅排名前40的行業(yè)，并從排名10-30的行業(yè)中剔除跌幅超5%的行業(yè)，接著利用擁擠度策略篩選所有二級行業(yè)中未處于擁擠狀態(tài)的行業(yè)白名單，最后將動量策略行業(yè)組合與擁擠度策略行業(yè)白名單取交集，作為下月持倉，等權(quán)配置。

4.2?策略展望

在因子最優(yōu)參數(shù)的選擇與策略回測過程中，使用的均是全樣本數(shù)據(jù)，存在一定程度的過擬合。實際使用中，仍需要觀察策略樣本外表現(xiàn)，并考慮采用滾動樣本進行建模。

4.3 最新結(jié)果

根據(jù)模型最新一期識別結(jié)果，由于7月所有行業(yè)均處于擁擠狀態(tài)，8月應(yīng)維持空倉。

風(fēng)險提示

本模型采用量化方法通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計、建模和測算完成，所得出的規(guī)律及推介行業(yè)未必具有嚴格的投資邏輯，也未必符合當前宏觀環(huán)境特點，在極端的市場環(huán)境變化中有失效的風(fēng)險。

詳細研究內(nèi)容請參見廣發(fā)金工專題報告

《考慮擁擠度的細分行業(yè)動量策略》

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