2023年金工专题研究报告
东吴金工推出“波动率选股因子”系列研究，尝试在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上，进行一系列新的探索。作为系列研究第一篇，本报告受到“波动率聚集现象”的启发，从波动率因子的跨期截面相关性入手，对传统的特质波动率因子，提出一种简单朴素而又效果优秀的改进方案。
1. 前言 Ang et al. [1]于 2006 年公开发表论文 The Cross-Section of Volatility and Expected Returns，提出股票的特质波动率与未来收益之间存在显著的负相关性，且该现象不能被 规模、价值、动量和流动性等市场已知因子所解释。这篇论文的实证结果，颠覆了传统 金融学中“风险越大，收益越高”的经典理论，被称为“低波动率异常现象”。此后，众 多国内外学者前赴后继，围绕“低波异象”展开了一系列研究，时至今日，该异象仍然 是金融实证研究领域的热点问题。东吴金工借鉴前人研究经验，开拓创新，推出“波动率选股因子”系列研究，试图 在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上，进行一系列新的探索。
作为系列研究 第一篇，本文受到“波动率聚集现象”的启发，对传统因子提出一种简单朴素的改进方 案。在报告最后，各位读者将看到，这种简单朴素的方案，竟有着令人意想不到的效果。本篇报告基于东吴金工 2020 年 5 月 28 日《 “波动率选股因子”系列研究
（一）：寻找特质波动率中的纯真信息——剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子》所阐述的研 究框架，更新数据至 2023 年 6 月 30 日，并增加对纯净纯真波动率因子的讨论。2. 传统特质波动率因子 2.1. 特质波动率因子的计算与回测 本文选取一种目前广泛使用的构造方法，计算传统的特质波动率因子。具体地，以 全体 A 股为研究样本（剔除其中的 ST 股、停牌股以及上市不足 60 个交易日的次新股）， 以 2005/01/01-2023/06/30 为回测时间段，实施以下操作：
（1）每月月底，回溯所有股票过去 20 个交易日的数据，每只股票都根据 FamaFrench 三因子模型进行回归，得到每日的特质收益率，即 𝑟𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖,𝑡 + 𝛽𝑖,𝑡𝑀𝐾𝑇𝑡 + 𝜂𝑖,𝑡𝑆𝑀𝐵𝑡 + 𝜆𝑖,𝑡𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡 其中，t 取值为 1,2,3,……,20；𝑀𝐾𝑇𝑡为 t 日万得全 A 指数收益率；𝑆𝑀𝐵𝑡为市值因 子，取 t 日流通市值最小的 1/3 部分股票按照流通市值加权构建小市值股票组合，取流 通市值最大的 1/3 部分股票按照流通市值加权构建大市值股票组合，当日小市值组合收 益率与大市值组合收益率之差，即为市值因子；𝐻𝑀𝐿𝑡为估值因子，取 t 日市净率 PB 最 低的 1/3 部分股票按照流通市值加权构建低估值股票组合，取市净率 PB 最大的 1/3 部 分股票按照流通市值加权构建高估值股票组合，当日低估值组合收益率与高估值组合收 益率之差，即为估值因子；上述回归得到的残差𝜀𝑖,𝑡，即为第 i 个股票 t 日的特质收益率；
（2）计算每只股票 20 个特质收益率的标准差，即为股票剔除 Fama-French 三因子 后的特质波动率，记为 ID_Vol（Idiosyncratic Volatility）。回测结果显示，传统特质波动率因子的月度IC均值为-0.051，RankIC均值为-0.084，年化 ICIR 为-1.57，RankICIR 为-2.35，10 分组多空对冲的年化收益为 19.61%，信息比 率为 1.28，月度胜率为 68.33%，月度最大回撤为 19.55%。整体来看，目前被广泛使用 的特质波动率因子确实具备不错的选股能力，但其 2010 年、2013 年的表现较差，月度 多空对冲的累积收益为负。
2.2. 特质波动率因子与换手率因子的相关性
多项实证研究表明，波动率与换手率包含的价量信息重叠度较高，因此两个因子往 往高度相关。此处，我们每月月底取每只股票过去 20 个交易日换手率的平均值，再做 市值中性化处理，定义为换手率因子 Turn20。经检验，特质波动率因子 ID_Vol 与换手 率因子 Turn20 的平均月度相关系数为 0.52。若更进一步，每月月底将特质波动率因子 ID_Vol 对换手率因子 Turn20 做横截面正交化处理，即：
将残差视为波动率剔除换手率线性信息之后的选股因子，记为 ID_Vol_deTurn20。同样以全体 A 股为研究样本，以 2005/01/01-2023/06/30 为回测时间段，ID_Vol_deTurn20 因子的月度 IC 均值为-0.020，RankIC 均值为-0.045，年化 ICIR 为-0.79，年化 RankICIR 为-1.56，10 分组多空对冲的年化收益为 5.41%，信息比率降至 0.43，月度胜率 56.56%， 最大回撤 28.81%。下图 2 展示了 ID_Vol_deTurn20 因子 10 分组及多空对冲的净值走势， 表 2 则汇总对比了 ID_Vol、Turn20、ID_Vol_deTurn20 因子的各项绩效指标。
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