量化策略2023年下半年展望:震荡中前行,成长或重回优势
Abstract
摘要
量化策略2023年下半年展望:结合宏观环境、市场微观结构、资金流向等信息,我们认为:1)权益资产已具性价比,但尚未具备整体快速上涨的环境,未来行情可能仍以震荡上行为主;2)结构上,成长风格或重回优势,但成长风格内部可能存在分化,机构拥挤度较高的板块(如:电新)呈现资金流出状态,仍存在一定压力,小盘成长或更具相对优势;3)因子层面,我们认为分析师预期因子有效性可能回归,成长因子存在阶段性机会,可结合成长价值风格轮动模型进行择时配置。
市场回顾:大类资产分化,价值总体优于成长
1)大类资产分化。2023年初至5月31日,股票资产整体偏弱势震荡,不同结构的表现差距较大;债券资产整体上涨,在三类资产中相对最优;商品资产表现分化,多数品种表现较差。
2)价值优于成长,防御性因子占优。2023年以来,价值总体优于成长,除1月份成长因子IC略高于价值因子外,2至5月均为价值因子IC显著优于成长因子,延续了2022年以来价值因子强势的市场风格。此外,在宏观不确定性较高的大环境下,防御性因子有效性的确相对较好,包括盈余质量、安全性、低波动率、价值等。
因子策略:分析师预期因子有效性可能回归
1)2023年以来公募量化产品总体超额收益有所减弱,成长、分析师预期因子的阶段性失效或为主因。无论是沪深300或是中证500的指增产品,其超额收益大多在2022年和2023年年初至今处于相对低位,其中不乏部分产品为2021年及以前表现较优的基金。结合对近年来各大类因子表现的观察,我们认为成长和分析师预期等主流因子的有效性降低可能是公募量化产品超额收益走弱的重要影响因素。
2)分析师预期因子有效性降低可能源于宏观环境高不确定性下带来的预期误差放大,成长因子的失效则与宏观经济增速放缓有较高关联。2022年以来宏观环境面临较高的不确定性,分析师一致预期误差也在该时间段内相应放大,进而降低了分析师预期因子的有效性。成长因子的IC均值与GDP增速呈现一定正相关关系,GDP增速较高时,成长因子月度IC均值可达0.05,Alpha较强;而在GDP增速较低时,IC均值明显下降,IC的波动有所放大,此时其因子收益特征更趋近于Beta因子。
3)因子配置观点:如果未来宏观经济增长能重回快速增长阶段(GDP同比超过6%),成长因子有效性可能会明显改善;若宏观经济增长持续放缓(GDP同比低于5%),则成长因子的收益特征将更趋近于beta因子,此时可结合成长价值风格轮动模型观点进行择时配置。分析师预期因子拥挤度当前处于低位,对因子有效性影响较小,若下半年宏观不确定性下降,一致预期误差降低,分析师预期因子有效性可能回归。最后,另类数据/高频数据中新alpha因子的挖掘和应用也可降低主流因子阶段性失效的影响。
2023年下半年展望:A股已具性价比,布局成长消费基建
1)资产配置:股票>商品>债券。综合投资者资金流向与市场微观结构等维度的信息,我们当前对国内股票资产最为看好,商品资产中性偏乐观,债券资产最为悲观,各资产看好程度排序为股票>商品>债券。
2)风格轮动:看好小盘成长风格。从市场状态、市场情绪、宏观环境三个维度判断,我们认为整体风格偏向成长,看好中小盘成长风格。
3)行业轮动:消费与基建板块得分靠前。结合微观、中观、宏观信息的综合行业轮动模型推荐持仓为:汽车、消费者服务、食品饮料、家电、交通运输和电力及公用事业。此外,从资金流向的角度,我们对机械和电新行业观点偏谨慎。
4)衍生品:关注私募监管新规影响。观察股指期货的基差率在年初至今的表现,剔除分红之后的基差率走势与我们年初震荡收敛的判断基本相符,而私募监管新规对私募杠杆率和衍生品交易的要求可能进一步加速这一过程。
Text
正文
市场回顾:大类资产分化,价值总体优于成长
大类资产回顾:债券整体上涨,股票商品内部分化
从大类资产的表现来看,2023年初至5月31日,国内股票、债券、商品三类资产中:
► 股票:科创50领跑,创业板表现疲软。今年前5个月股票市场整体偏弱势震荡,不同结构的表现差距较大,相对来说,科创50、红利指数、国证2000、中证1000的表现较好,而创业板50、创业板指、中证100、沪深300表现较差,市场更加偏好小盘红利价值风格。
► 债券:整体上涨,相对最优。在宏观景气度走弱的环境下,今年前5个月债券市场表现相对最好,各类债券指数均有稳定涨幅,表现最好的为转债,其次为利率债,最后为信用债,尽管信用债相对弱势,但仍在前5个月录得正收益。
► 商品:分化较大,多数走弱。从商品市场看,今年前5个月,除了软商品和贵金属有较好表现外,其余品种均差强人意,能源、有色、化工、煤焦钢矿、油脂油料等跌幅均在10%以上。
图表1:国内资产前5个月表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-05-31
因子回顾:价值总体优于成长,分析师预期因子有效性下滑
我们统计了2022年以来全市场范围内的因子月度IC表现,如下图表所示。为方便对比,我们将各类因子方向均调整至与下期收益率正相关,即:IC越大,因子有效性越强,IC接近0或者小于0都说明该因子阶段性失效。
2023年以来,价值总体优于成长。对比成长因子和价值因子的月度IC表现,除1月份成长因子IC略高于价值因子外,2至5月均为价值因子IC显著优于成长因子,延续了2022年以来价值因子强势的市场风格。
机构观点类因子有效性趋弱,包括分析师预期、机构持仓等。分析师一致预期净利润变化率因子和持仓机构个数因子分别代表分析师预期信息和机构持仓信息的选股有效性,其2023年以来IC均值仅-2%左右,阶段性失效明显。
在宏观不确定性较高的大环境下,防御性因子有效性相对较好。正如我们在《中金2023年展望 | 待时而动》报告的观点,市场处于不确定性较高的大环境下,2023年上半年的因子表现来看,偏防御性的因子表现的确相对较好,包括盈余质量、安全性、低波动率、价值等。
图表2:基本面因子近年IC表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-05-31
图表3:价量因子近年IC表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-05-31
因子策略:分析师预期因子可能回归,成长因子存在阶段性机会
2023年以来公募量化产品总体超额收益有所减弱
我们分别选取了规模排名前10的沪深300和中证500指数增强产品,统计了其分年超额收益。图表4和5展示的超额收益为各基金收益相对于其对应的复合基准收益的相对收益。截至2023年6月9日,规模排名前10的沪深300和中证500指数增强产品在全同类产品中的规模占比均在70%左右,具有较强的代表性。
无论是沪深300或是中证500的指增产品,其超额收益大多在2022年和2023年至今处于相对低位,其中不乏部分产品为2021年及以前表现较优、超额收益良好的基金。总体而言,我们观察到公募量化产品超额收益从2022年以来有所减弱。
图表4:沪深300部分指数增强产品历年超额收益表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:规模统计截至2023/06/09;基金排[文]序为乱序;2023至今收益为2023/01/[章]01至2023/06/09的年化收益;色阶填[来]充为纵向单列降序,由红至蓝降序排列
图表5:中证500部分指数增强产品历年超额收益表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:规模统计截至2023/06/09;基金排序为乱序;2023至今收益为2023/01/01至2023/06/09的年化收益;色阶填充为纵向单列降序,由红至蓝降序排列
而从2022年下半年以来,成长因子和分析师预期因子的有效性有明显衰弱(图表2),2023年以来更是出现阶段性失效的情况。这些因子在2022年前均有着不俗的表现,因此被大部分主流指增产品策略所使用。结合对公募量化产品超额的观察,我们认为成长和分析师预期等主流因子的有效性降低可能是公募量化产品超额收益走弱的重要影响因素。
我们在报告《基本面量化系列(3):业绩成长是否具有延续性》中构建了成长趋势选股策略,历史回测表现如图表6所示。该策略以成长因子、分析师预期因子为核心,2022年下半年以来亦相对基准持续回撤。
此外,我们在报告《基本面量化系列(1):如何看待价值股的“价值”》中构建了价值股优选策略(回测表现如图表7所示),该策略聚焦于筛选优质价值股,成长因子权重较低,且未应用分析师预期因子,故而2022、2023年度延续了较好的表现,2022年度收益率达6.8%,跑赢大部分偏股型基金;截至2023年6月9日,今年YTD收益率达12.6%,收益表现在权益类策略中表现较为出色。
图表6:成长趋势选股策略历史表现
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部
注:截至2023-06-09
图表7:价值股优选策略历史表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-06-09
我们构建的中金量化沪深300指数增强表现在2022年至今表现虽稍有下滑,但整体相较于基准仍有着稳定的超额。而中金量化中证500指数增强在样本外2021年和2022年均表现优良,但在2023年基本只与基准跑平。这也是由于指增模型中使用了成长和分析师预期因子,而因子的失效使得其表现有所回落,但模型对于因子权重的限制控制了负面影响的幅度。
图表8:中金量化沪深300指数增强样本外净值走势
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-06-09
图表9:中金量化中证500指数增强样本外净值走势
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-06-09
图表10:中金量化沪深300指数增强样本外分年收益
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:2023年至今收益率为截至2023-06[自]-09的年化数据
图表11:中金量化中证500指数增强样本外分年收益
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:2023年至今收益率为截至2023-06-09的年化数据
成长、分析师预期因子近期为何失效
成长因子自2021年以来整体表现欠佳。2021年以来,成长因子的IC均值走势较为波动,有效性有所降低。由下图可知,成长因子在2021年一季度和四季度、2022年三季度和四季度、以及2023年至今的表现均有所走弱。
图表12:成长因子IC有效性表现
资料来源:Wind,中金公司研究部;样本期为2015-01-05至2023-05-31
分析师预期因子存在阶段性回撤。总体而言,分析师预期因子对下期股票收益具有较强的正向预测能力,但IC序列表现存在阶段性失效。由下图可知,分析师预期因子在2021年四季度至2022年一月和2022年四季度至今表现欠佳,分析师预期因子的有效性在这两个阶段有所下滑。
图表13:分析师预期因子明细
资料来源:中金公司研究部
图表14:分析师预期因子IC有效性表现
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-05至2023-05-31
宏观经济增速放缓时,成长因子有效性降低
我们统计了2010年以来的,不同GDP增速阶段内,成长因子的IC表现。不难看出,GDP增速较高时,成长因子月度IC均值可达0.05,Alpha较强;而在GDP增速较低时,IC均值明显下降,IC的波动有所放大,此时,其因子收益特征更趋近于Beta因子。
这意味着,成长因子的有效性与宏观经济增速正相关,当宏观经济增长较快时,企业盈利整体表现相对较好,业绩的高增长是优质企业的基本特征,我们可通过成长因子挖掘优质企业;而当宏观经济增速放缓时,企业的业绩成长动能相对较低,筛选优质股票时,除了考虑其盈利成长性外,也要更多考量股票的估值水平,因而成长因子的有效性会有所下滑。
基于以上分析,2021年三季度以来,宏观经济增长有所放缓,GDP同比增速低于5.2%,可能是成长因子有效性降低的重要因素。
图表15:不同GDP增速阶段下,成长因子的IC表现
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:统计期为2010-01-01至2023-05-31
分析师预期准确率降低可能是近期预期因子阶段性失效的主要原因
我们对已有的学术研究进行整理,发现存在三种可能影响分析师预期因子表现的因素,分别为因子拥挤度、机构拥挤度和市场不确定。
因子拥挤度影响因子有效性。当因子被广泛应用时有效性会受到一定影响,MSCI从五个维度刻画因子的拥挤度,发现拥挤度高的因子在未来有更高的概率出现显著回撤。Volpati et al.(2020)发现因子拥挤会导致收益表现欠佳,同时过去几年因子拥挤的现象有较为显著的提升。
机构投资者对分析师预期数据的羊群效应。Brown et al.(2014)和Gu et al.(2022)研究发现分析师预期修正数据会引发机构投资者的羊群效应,机构投资者倾向对其过度反应,从而导致股票市场的错误定价。
分析师预期的准确度对选股较为重要,不确定性影响分析师预期的准确度。Brown(2001)认为关注分析师预期的准确度具有一定价值。Jackson(2005)发现预测准确度越高的分析师会拥有更高的知名度,同时对市场的影响能力越大。Hope & Kang(2005)发现当宏观不确定性增加时,分析师预期的准确度会有所衰减。
图表16:可能影响分析师预期因子有效性的因素
资料来源:中金公司研究部
我们根据《量化多因子系列(3):如何捕捉成长与价值的风格轮动?》的方式计算一致预期净利润变化率的因子拥挤度,综合因子离散度、因子组内相关性、因子收益动量和因子收益波动四个维度探讨成长因子和分析师预期因子的拥挤度表现。
图表17:因子拥挤度细分指标
资料来源:Wind,中金公司研究部
2023年以来分析师预期因子拥挤度有所下降。分析师预期因子拥挤度在2021年底四季度实现大幅提升,该阶段分析师预期因子也有所回撤,由此可知因子拥挤度部分解释了分析师预期因子在2021年四季度至2022年一月的阶段性失效。然而自2022年四季度以来,分析师预期因子拥挤度有所下降,本轮分析师预期因子的阶段性失效与因子拥挤度的关联较弱。
机构投资者持股比例较为稳定。我们对成长因子和一致预期净利润变化率因子进行组数为10组的分组回测,并计算多头组合和空头组合的机构持股比例均值。由下图可知机构投资者持股比例较为稳定,整体在40%的水平震荡,机构投资者拥挤度对因子有效性的影响较弱。
图表18:分析师预期因子机构投资者持股比例均值
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-05至2023-05-31
图表19:分析师预期因子拥挤度
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-05至2023-05-31
2022年以来,宏观环境面临不确定性。每个时段导致市场不确定的原因略有不同,本轮市场的不确定性可能受地缘因素影响较大,因此我们根据Hope & Kang(2005)的方法,使用汇率一个月的波动率刻画宏观环境面临的不确定性。由下图可知2022年以来宏观不确定性有所提升,市场的高不确定性可能导致分析师一致预期准确度的下降,进而引起分析师预期因子的阶段性失效。
图表20:宏观环境不确定性
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-05至2023-05-31
为进一步验证宏观高不确定性情形下,分析师预期的准确度是否存在变化。我们统计了分析师一致预期误差率的平均值。如下图所示,分析师预期的误差率确实在2022年以来显著提升,一定程度验证了,宏观经济的不确定性提升,会较大程度影响到分析师预期的准确度,并进而影响到分析师预期因子的有效性。
图表21:分析师预期误差率均值
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-30至2022-12-30;分析师预期误差率=|(分析师一致预期-真实归母净利润)/真实归母净利润|
通过上述分析,我们认为分析师预期因子在2021年四季度和2022年四季度至今的两个阶段失效原因存在差异。在2021年第四季度,分析师预期因子的拥挤度上行,导致因子有效性降低;而2022年四季度至今市场不确定性有所提升,分析师预期准确度偏低,引发分析师预期因子的阶段性失效。
因子配置观点:分析师预期因子有效性可能回归
站在当前节点,投资者应如何配置因子才能在后续市场中占据相对优势呢?本节,我们将基于以上分析,提供我们的观点建议,供投资者参考。
成长因子:建议参考成长价值风格轮动模型观点
如前文所述,成长因子有效性与宏观经济增速存在正相关关系。如果未来宏观经济增长能重回快速增长阶段(GDP同比超过6%),成长因子有效性可能会明显改善;若宏观经济增长持续放缓(GDP同比低于5%),则成长因子的收益特征将更趋近于beta因子,此时可参考成长价值风格轮动模型观点进行择时配置。
我们在报告《量化多因子系列(11):如何捕捉四象限的风格轮动?》中,结合宏观经济、市场状态、市场情绪三个维度的信息,构建了成长价值的风格轮动模型。我们依据该风格轮动模型得分,对成长因子IC序列进行分组,观察不同风格轮动得分的区间内成长因子的有效性,如下图表所示。
成长价值风格轮动模型得分高于0.3分时,模型观点看好成长风格,此时成长因子有效性较强,2010年8月以来的统计期内,成长因子IC均值可达4.9%,IC大于0的概率近85%。虽然2021年以来成长因子总体表现相对较弱,但风格轮动得分高于0.3分的区间内,IC均值仍可达3.1%,IC大于0的概率达85.7%。
图表22:成长价值风格轮动模型得分不同区间内成长因子IC统计
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:统计期为2010年8月31日至2023年[1]5月31日;成长价值风格轮动模型得分越高,越[7]看好成长风格
因此,我们认为,如果未来宏观经济增长能重回快速增长阶段(如GDP同比超过6%),成长因子有效性可能会明显改善;若宏观经济增长持续放缓(如GDP同比低于5%),则成长因子的收益特征将更趋近于beta因子,此时可参考成长价值风格轮动模型观点进行择时配置,当前风格轮动观点已开始看好成长风格,得分亦达0.76(如图表25所示),相对看好未来成长因子的表现。
分析师预期因子:有效性可能回归
分析师预期因子拥挤度处于低位。由上文分析可知,因子拥挤度和分析师预期准确度对分析师预期因子的有效性存在一定影响。我们对分析师预期因子的因子拥挤度进行测算,发现当前阶段因子拥挤度处于低位,其对分析师预期因子的有效性影响较弱。
分析师预期因子有效性可能回归。如下图所示,分析师盈利预期准确度曾于2017年二季度处于较低水平,但随着时间推移,分析师获取的信息量有所提升,盈利预期可逐步回归正常,因子有效性也随之有所恢复(如图表8所示)。同时,结合图表16所示,宏观环境的不确定性呈现出下行趋势,我们推测下半年分析师预期的准确度或将有所提升,分析师预期因子有效性可能回归。
图表23:分析师预期因子拥挤度
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-05至2023-05-31
图表24:分析师预期误差率均值
资料来源:Wind,朝阳永续,中金公司研究部;样本期为2015-01-30至2022-12-30;分析师预期误差率=|(分析师一致预期-真实归母净利润)/真实归母净利润|
挖掘新的alpha因子:高频数据因子
最后,我们建议应持续挖掘新的alpha因子,创新性较强的alpha因子通常拥挤度相对较低,有效性强,当遇到主流因子阶段性失效时,新的alpha因子可贡献独有的alpha收益,降低主流因子失效的影响。
近期我们在报告《资金结构系列(2)如何利用日内交易数据左侧预警机构成交拥挤度》中,利用高频数据构建了低拥挤度因子,该因子在统计期内(2018-01-31至2023-05-31)IC均值可达8.8%,IC_IR达1.22;同时该因子与成长因子、分析师预期因子IC相关系数较低(分别为-0.21、-0.14),2021年以来因子有效性保持较高水平,将该因子加入模型中,可降低主流因子(成长因子、分析师预期因子)阶段性失效的影响。
图表25:低拥挤度因子历史IC序列
资料来源:Wind,中金公司研究部
注:截至2023-05-31
后市展望:A股已具性价比,布局成长消费基建
资产配置:股票>商品>债券
我们从量化模型的视角,判断未来各类资产的走势与相对强弱。综合投资者资金流向与市场微观结构等维度的信息,我们当前对国内股票资产最为看好,商品资产中性偏乐观,债券资产最为悲观,各资产看好程度排序为股票>商品>债券。
► 股票:盈亏比较高,胜率中等。从我们对于市场微观结构的监控指标看,当前股市处于估值低位状态,未来具备较高估值修复空间,即盈亏比较高。但从估值修复的进程看,当前缺少宏观维度的利好催化剂。同时,从我们在之前报告《资金结构系列(1)如何右侧跟踪各类投资者的资金流动》中所构建的资金流向指标看,当前多数择时型资金处于净流出状态,可能估值修复要持续较长时间方可完成,即短期胜率可能不高,但放眼中长期,我们仍看好股市在下半年取得估值修复所带来的正向收益。
► 债券:情绪高位,警惕风险。从我们对于市场微观结构的监控指标看,经过了前5个月的牛市行情后,当前债市整体处于情绪过高的过热状态,需警惕未来出现情绪降温所引发的市场下行。
► 商品:库存底部,上涨可期。从我们对于市场微观结构的监控指标看,当前商品处于库存较低的状态,未来可能会出现供不应求所带来的价格上行,因此我们对商品下半年走势呈中性偏乐观态度。
图表26:当前股市估值较低,盈亏比较高
资料来源:Wind,中金公司研究部,截至2023-05-31
图表27:当前债市情绪过热,警惕风险
资料来源:Wind,中金公司研究部,截至2023-05-31
图表28:当前商品处于库存低位,价格有望走高
资料来源:Wind,中金公司研究部,截至2023-05-31
风格轮动:看好小盘成长风格
我们在报告《量化多因子系列(11):如何捕捉四象限的风格轮动?》中,结合风格影响因素分析和量化指标筛选方法,构建了综合单一维度和重合维度预测指标的,大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值四象限风格轮动模型。
当前(2023-06-01)大小盘维度综合指标值为-0.45,成长价值维度综合指标值为0.76。整体风格偏向成长,我们看好中小盘成长风格。
图表29:各维度大类指标及综合指标值
资料来源:Wind,中金公司研究部(截止于2023-05-31)
图表30:大小盘维度细分指标得分
资料来源:Wind,中金公司研究部(截止于2023-05-31)。注:得分为极性与胜率调整后得分
图表31:成长价值维度细分指标得分
资料来源:Wind,中金公司研究部(截止于2023-05-31)。注:得分为极性与胜率调整后得分
行业轮动:消费与基建板块得分靠前
我们在报告《行业轮动系列(2):如何在打分体系下运用宏观与中观信息》中,以行业内成分股的微观结构为基础,叠加宏观场景与中观景气度信息。综合各维度信息后构造出综合行业轮动指标。
最新推荐持仓为:汽车、消费者服务、食品饮料、家电、交通运输和电力及公用事业。
最新行业轮动观点相应各维度信息细节如下:
► 宏观数据对应场景:宏观经济上行与流动性下行。对应营运效率改善等类型微观特征权重提升,而价量技术、财务杠杆利用等类型微观特征权重也同时提升。
► 中观景气度方面,钢铁、石油石化和煤炭行业处于低景气阶段,在模型中有额外扣分;汽车行业处于高景气状态,有额外加分;其余行业在中观维度上没有得分调整。
图表32:行业得分细项一览
资料来源:Wind,中金公司研究部
同时,我们在报告《资金结构系列(1)如何右侧跟踪各类投资者的资金流动》中提出,社保、保险、公募券商等轮动型资金流向对于行业配置的判断具有较大的参考意义。截至2023年5月28日,社保、保险、公募券商3类轮动型资金,整体在机械和电新行业中净减持,在其他行业中无显著流向。因此,从资金流向的角度,我们对机械和电新行业的观点偏谨慎,其他行业持中性观点。
衍生品:关注监管新规的影响
4月28日晚,中基协发布了关于就《私募证券投资基金运作指引(征求意见稿)》(以下简称《指引》)公开征求意见的通知。《指引》共计32条,对私募证券投资基金募集、投资、运作管理等环节提出规范要求。综合来看,我们认为该指引目前影响较大的策略板块主要有衍生品策略与量化中性策略,对于股票权益市场和传统股票主观策略等整体影响较为有限。
股指期货基差震荡收敛过程可能仍将持续。我们在年初发布的《负基差与权益衍生品之路将通往何处?》和《衍生品2023年展望:新起点》中提到去年年底长期负基差率收敛的主要原因或是衍生品丰富度上升和中性策略表现的弱化以及市场乐观情绪共同导致期指空头力量降低。此外我们认为造成股指期货长期贴水的其他因素还有现货做空机制与衍生品交易的限制。在《中华人民共和国期货与衍生品法》的法律框架引导下,金融衍生品市场有望得到进一步发展,衍生品交易政策优化和对冲工具的丰富可能进一步放松股指期货空头的压力,导致期指负基差率的长期收敛。值得注意的是在基差率长期收敛的过程中,多头的规模也会因为其收益率的降低有所下降,导致多头力量下降,反而会使得基差贴水率进一步扩大,形成一种周期性波动,因此我们认为基差率长期路径更可能接近于震荡收敛的形式。
图表33:股指期货基差率长期影响因素
资料来源:Wind,中金公司研究部
图表34:期指多头力量与基差率循环影响机制
资料来源:Wind,中金公司研究部
杠杆率规定可能影响量化中性策略规模,强化基差收敛过程。观察股指期货的基差率在年初至今的表现,剔除分红之后的基差率走势与我们年初震荡收敛的判断基本相符。而私募监管新规的发布可能从很大程度进一步强化这一过程。中性策略由于需要在保持策略中性的前提下尽量获取正收益,而该策略往往波动率和收益率相比其他策略更低,因此中性策略一般会使用一定的杠杆手段放大中性化后相对较低的收益率。《指引》第十四条要求“私募证券投资基金的总资产不得超过该基金净资产的200%。”该条约规定了私募证券投资基金的总杠杆率。在杠杆率受到限制后策略规模将同样受限,股指期货空头端压力也会随之降低。这样一方面会导致股指期货基差贴水将大幅收敛,同时会导致中性策略整体成本的下降和短期多头收益端压力释放。
衍生品交易限制增加,规模增长或将放缓。在其他衍生品端,《指引》强调“私募证券投资基金开展衍生品交易的,应当以风险管理、资产配置为目标”,并对衍生品交易名义本金占净资产比例,保证金率以及衍生品杠杆的使用等方面都提出了更为严格的要求,我们认为这些规定落地后或将对雪球、场内指数期权和ETF期权等衍生品的成交活跃度、交易量规模增长等方面产生进一步的影响。
结合以上分析,我们认为此次监管新规的主要着眼点在于规范私募产品市场,对于私募产品投资端的影响主要包括禁止通道业务和杠杆率的限制,目标是将私募产品定义为具有长期投资能力的、具有一定投资门槛的产品,适合具有一定风险承担能力的投资者参与,对私募市场提出进一步规范的要求。《指引》中对于杠杆率和衍生品交易的限制可能会影响到衍生品的投资体量或以及现有的高杠杆率策略。
风险提示
本篇报告模型与结论均基于历史数据,不构成投资建议,且历史回测表现不代表未来。
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本文摘自:2023年6月10日已经发布的《量化策略2023年下半年展望:震荡中前行,成长或重回优势》
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