股票|指数增强系列研究之二： 创业板指增强策略研究( 四 )
从上述相关性矩阵中可以看出 ， 相关性较高的因子对是成长类内的因子对 ， 而大类之间的因子相关性普遍较低 ， 最高也没有超过0.5 。 可以说因子的相关性符合我们的预期 ， 也适合一个大类因子权重相对固定的多因子模型 。
4、指数增强策略回测表现
在完成了每个基准的指数增强多因子模型构建之后 ， 我们将通过求解如下的投资组合优化问题来对策略的表现进行回测 。
此处的符号和大多数约束条件的定义与我们在1.2节中的表述是一致的 。 需要注意的是 ， 个股偏离度约束条件3中的偏离水平在此处先设定为±1.5%；
其他细节说明如下：
1. 回测区间：2010年12月31日-2020年6月30日
2. 调仓频率：月频；调仓价格：自然月最后一个交易日的收盘价
3. 考虑交易限制：停牌股票不能交易 ， 涨停股不能买入 ， 跌停股不能卖出
4. 交易成本：买入0.1% ， 卖出0.2%
以下是增强策略的历史及分年表现：
本文插图
可以看到 ， 我们的创业板指增强策略自2011年以来的近10年来 ， 每年都实现了正的超额收益 ， 在5%的跟踪误差内 ， 年化超额7.26% ， 信息比为1.69 ， 最大相对回撤-4.92% 。 2020年以来 ， 策略表现优异 ， 仅半年时间超额收益达到8.7% ， 以此测算的全年信息比为3.74 。
5、总结
2020年2月14日 ， 《再融资规则》修订正式落地 ， 创业板指成分股中有近一半的公司可能符合新规则下的公开发行股票条件 。 2020年4月27日 ， 中央全面深化改革委员会会议审议通过《创业板改革并试点注册制总体实施方案》 。 同日 ， 证监会和深交所发布《创业板首次公开发行股票注册管理办法》等系列规则 ， 标志着创业板注册制改革进入实施期；利好的政策刺激与宽松的货币环境也助推创业板指在2020年乘风破浪 ， 截止7月10日的涨幅已达到54.52% ， 在各大宽基指数中表现极为亮眼 。
我们沿用《指数增强系列研究之一：基于大类因子加权的指数增强策略》中的单因子增强组合测试法测试了创业板指中有效的因子 ， 发现创业板指内成长因子的表现最为突出：最终我们结合单因子组合的信息比率、最大回撤和因子间的相关性 ， 共挑选出成长因子2个、分析师情绪因子1个、质量因子1个 ， 并根据大类因子进行了加权合成 。
在我们最终的增强模型设定下 ， 创业板指增强策略年化超额收益与信息比分别为7.26%与1.69 ， 跟踪误差与最大回撤均控制在5%以内；今年以来 ， 截至6月30日 ， 该增强策略在4.69%的跟踪误差下 ， 实现了8.70%的超额收益 ， 表现十分亮眼 。
附录1：不同个股偏离约束下的增强策略表现
这里我们展示不同约束条件版本的测试结果：由于前文的增强策略设置了市值行业中性 ， 并将成分股权重偏离设置为1.5% ， 这里我们展示其他条件不变 ， 成分股权重偏离设置为0.5%和1%的情况 。 可以看到这3个策略变化的主要是风险敞口 ， 随着个股偏离的放大 ， 跟踪误差和年化超额都有提高 ， 但信息比却几乎没有改变 。 投资者可以根据自己的风险承受水平选择相应的策略 。
附录2：选股范围扩大为创业板综的增强策略表现
这里我们展示将选股范围扩大为创业板综的测试结果：市值行业中性、个股偏离等条件与前文完全相同 。 可以看到 ， 扩大选股范围后 ， 每个策略的年化收益 ， 信息比都有所提升 ， 同时跟踪误差也有所提升 。
本文插图
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附录3：单因子增强组合测试结果
本部分结果见于研究报告 。
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