专题报告：多因子选债和国债期货量化对冲

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1、图表目录图表1：本文研究流程9图表2：不同债券数量的变化10图表3：因子缺省值比例10图表4：债券的dispersion11图表5：1-6个月的动量因子11图表6：动量因子检验结果12图表7：Size因子箱型图13图表8：liq因子箱型图13图表9：Asset_Grw因子箱型图13图表10：ROE因子箱型图13图表11：Momentum_1mlag因子箱型图14图表12：YTM因子箱型图14图表13：因子检验结果14图表14：企业债和短融与其YTM的相关系数15图表15：流动性因子对不同债券种类的有效性不同16图表16

2、：因子收益率累计曲线-liq-企业债16图表17：liq-企业债分组超额收益16图表18：因子收益率累计曲线-liq-短融16图表19：liq-短融分组超额收益16图表20：因子收益率累积收益曲线-size17图表21：size分组超额收益17图表22：因子收益率累积收益曲线-Asset_Grw17图表23：Asset_Grw分组超额收益17图表24：因子收益率累积收益曲线-ROE17图表25：ROE分组超额收益17图表26：因子收益率累积收益曲线-YTM18图表27：YTM分组超额收益18图表28：因子收益率累积收益

3、曲线-Momentum_1mlag18图表29：Momentum_1mlag分组超额收益18图表30：五个因子的IC相关系数19图表31：多因子选择策略和信用债指数对比19图表32：策略组合蒙特卡洛模拟超过基准的情况20图表33：蒙特卡洛模拟组合平均和基准相比20图表34：蒙特卡洛模拟组合各指标分位数20图表35：蒙特卡洛模拟平均和基准的每年收益情况21图表36：蒙特卡洛模拟组合的平均季度换手率21图表37：多因子选择组合模拟产品表现和公募债券基金的对比21图表38：国债期货对冲后的净值曲线22图表39：对冲前后策略的

4、表现22图表40：高评级信用债占比23图表41：高评级组合与全样本、基准的比较23图表42：高评级蒙特卡洛模拟超越基准的情况23图表43：高评级组合蒙特卡罗模拟均值与基准的比较23图表44：高评级蒙特卡洛模拟均值和基准年收益对比24图表45：高评级蒙特卡罗模拟平均季度换手率24图表46：高评级蒙特卡洛模拟的各指标分位数24图表47：高评级信用债组合与公募债券基金对比24图表48：高评级组合对冲前后的表现24图表49：海外SmartBeta策略固收类ETF25图表50：SmartBeta固收类ETF的投资策略261、因子

5、选债的原理因子投资的理论基础是套利定价理论，它在股票投资中已经得到非常成熟的应用,它的理论框架同样适合债券资产定价，下面我们将简述其模型原理并在国内债券市场尝试应用。量化多因子投资大部分是基于APT套利定价理论框架。APT是由美国经济学家ROSS在1976年提出的，由于其有着和CAPM一样的解释股票收益率的功能，但有更少的假设条件而被更多人接受。APT理论认为证券收益率的变化可以由单个或多个因素来解释，市场参与者对于资产收益率由相同信念，单个资产i的收益率可以表示为一个多因素模型：ri=E(ri)+bi,1F1+bi,

6、2F2+...+bi,kFk+eiAPT模型假设市场中的风险资产的个数远远大于系统性风险的种类，且市场中不存在套利机会。在这样的假设前提下，我们可以推导出APT模型。对于一个初始投资为零的投资组合p，其中每一种风险资产i的在投资组合中的权重为nwi，由于初始投资为零，所以有åwii=1=0。该投资组合的收益为：nnnnnnrp=åwiri=åwiE(ri)+åwibi,1F1+åwibi,2F2+...+åwibi,kFk+åwieii=1i=1i=1i=1i=1i=1如果该投资组合足够分散，wi尽可能地小

7、，使得投资组合p对于所有的系统性风险的敏感度为零，再加上由于不同风险资产的特有风险ei是相互独立的，我们可以得到nnåwiei趋近于零，且对于任意k，åwibi,k趋近于零。所以组合的收益率可以表示为：nni=1i=1rp=åwiri=åwiE(ri)i=1i=1n由于无套利假设的存在，该投资组合的初始投资为零，则收益率也为零。所以：rp=åwiE(ri)=0i=1由于因子暴露向量（b1,k,b2,k...bn,k）线性不相关，所以E(ri)必然能写为bi,1...bi,k的线性组合，E(ri)=l0+l1bi,1+

8、...+lkbi,k对于无风险资产i来说，其和系统风险的敏感度为零，所以bi,1=bi,2=bi,k=0，可以得到E(ri)=rf=l0。lk是常数，也叫做第k个因子的风险溢价（riskpremium），我们可以构造一个只对因素k敏感的纯因素组合dk，也就是说该投资组合在第k个因子上的风险敏感度为1，对其他因子的风险敏感度为0