债基|持仓集中度—权益基金不可忽视的点( 六 )
通过对未来一个月收益的单因子RankIc检测与分层测试 , 选取有效因子持股集中度过去36M波动率与持股集中度total variance36M分别构建单因子策略 。 回测从2014年4月1日开始到2020年7月16日 , 年化超额分别为6.38%、5.22% , 超额月度胜率分别为56%、60% , 超额最大回撤分别为-22.33%、22.62% , 夏普比例分别为0.655、0.625 。
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9.月度换仓单复合因子策略
基于研究发现 , 虽然很多因子不具有良好的分层效果 , 即线性关系较差 , 但是存在较显著的尾部区分度 , 因此对于月度调仓策略 , 在因子持股集中度过去36M波动率与持股集中度total variance36M基础上分别加入非线性因子持股集中度波动率24M、持股集中度total variance18M、行业集中度mean12M进行比较 。 具体做法是 , 首先根据尾部效应 , 每一期剔除非线性因子中最大的20%因子暴露的基金 , 之后再从剩下因子中分别筛选因子持股集中度过去36M波动率与持股集中度total variance36M因子暴露最小的10只基金构建策略 , 结果如下:
9.1.持股集中度过去36M波动率与非线性因子组合
首先根据尾部效应 , 每一期剔除非线性因子中最大的20%因子暴露的基金 , 之后再从剩下因子中筛选因子持股集中度过去36M波动率因子暴露最小的10只基金构建策略 , 这样有三种组合方式分别是:剔除持股集中度波动率24M最大20%后选取持股集中度过去36M波动率最小的10基金策略、剔除持股集中度total variance18M最大20%后选取持股集中度过去36M波动率最小的10基金策略、剔除行业集中度mean12M最大20%后选取持股集中度过去36M波动率最小的10基金策略 , 结果如下:
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可以看出在持股集中度过去36M波动率加入了非线性因子 , 整体组合年化超额、月度胜率、超额最大回撤与夏普比例均有提升 , 其中持股集中度24M标准差与18Mtotal variance结果几乎一直 , 超额年化为8.83%、超额最大回撤为-21.03%、超额月度胜率为61.33%、夏普比例为0.718 。 用行业集中度过去12月均值对策略提升较为明显 , 超额年化为9.06%、超额最大回撤为-21.67%、超额月度胜率为61.33%、夏普比例为0.729 。
9.2.持股集中度过去36Mtotal variance与非线性因子组合
首先根据尾部效应 , 每一期剔除非线性因子中最大的20%因子暴露的基金 , 之后再从剩下因子中筛选持股集中度total variance36M因子暴露最小的10只基金构建策略 , 这样有三种组合方式分别是:剔除持股集中度波动率24M最大20%后选取持股集中度过去36Mtotal variance最小的10基金策略、剔除持股集中度total variance18M最大20%后选取持股集中度过去36Mtotal variance最小的10基金策略、剔除行业集中度mean12M最大20%后选取持股集中度过去36Mtotal variance最小的10基金策略 , 结果如下:
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