tyc987.com：股票池优选与因子迭代优选：主动与量化结合的新形式

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原标题：股票池优选与因子迭代优选：主动与量化结合的新形式

　　自2017 年以来，随着A 股市场逐渐转向价值投资，龙头股与小盘股的收益差急速扩大，在2019 年、2020 年这种现象更加鲜明。在主动基金规模攀升的同时，量化投资不断受到挑战。在这样的背景下，基本面与量化的融合成为量化投资领域的研究重点。

　　本文探讨了股票池优选对指数增强模型的影响，提出了系统化的股票池收益增量检验、筛选及应用流程。并且通过动态的因子迭代优选，统一因子权重与组合内的因子方向，从而避免大幅度的因子方向错配风险。

　　券商组合

　　证券分析师通常会在周度、月度等报告中发布其所推荐的股票组合，可能涉及特定行业或者多个行业。券商组合经过分析师的主观优选，充分反映了分析师对其投资价值的认可。

　　从股票池优选的角度，可以通过券商推荐股票调整指数增强模型的选股范围，从而达到系统性提升指数增强模型收益的目的。

　　券商组合的收益贡献

　　根据本文提出的股票池检验方法，在控制风格、行业等约束条件下，2013年以来，券商组合相对于沪深300 指数的年化超额收益为1.90%，与传统股票池相比超额收益的提升幅度为0.94%至1.28%。

　　券商组合与沪深300 指数增强

　　将券商组合与分析师上调组合结合，生成“券商金股”。以沪深300 指数成分股及券商金股作为选股范围，构建沪深300 增强模型。组合年化超额收益为12.49%，信息比为3.01，相对最大回撤为2.97%，相对于传统股票池年化超额收益提升幅度为1.61%至2.03%。归因表明股票池的优选不仅能够通过对优选股票的系统性超配而带来超额收益，也能够改善量化模型在既定空间内的选股表现。

　　衍生股票池的探索

　　对其他常见股票池的探索表明，分析师覆盖股票池、分析师买入评级股票池、主动偏股基金重仓持股等对于沪深300 增强组合的收益增量非常有限；相比而言，能够带来收益贡献的组合是优秀主动偏股基金的持仓。

　　根据选股Alpha 及基金份额两个因子筛选优秀的主动偏股基金，以基金持仓及分析师上调组合生成“基金金股”组合。在该股票池下，沪深300 指数增强模型的年化超额收益为11.67%，相对最大回撤为4.24%，信息比为2.80，相对于传统股票池，超额收益提升幅度为0.7%至1.2%。

　　风险提示：因子失效风险，模型失效风险，券商推荐股票数据来源与质量不可控风险。

（文章来源：天风证券）

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