20210430-开源证券-市场微观结构研究系列（11）：A股分层效应的普适规律与底层逻辑

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金融工程专题

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2021 年04 月30 日

《市场微观结构研究系列（7）-振幅

因子的隐藏结构》-2020.05.16

《市场微观结构研究系列（8）-结合

行业轮动的沪深 300 指数增强测试》

-2020.05.27

《市场微观结构研究系列（9）-主动

买卖因子的正确用法》-2020.09.05

《市场微观结构研究系列（10）-因

子切割论》-2020.09.17

A股分层效应的普适规律与底层逻辑

——市场微观结构研究系列（11）

魏建榕（分析师）

王志豪（联系人）

苏俊豪（联系人）

weijianrong@kysec.cn

证书编号：S0790519120001

wangzhihao@kysec.cn

证书编号：S0790120070080

sujunhao@kysec.cn

证书编号：S0790120020012

⚫ 分层效应的实证现象

因子有效性的分域研究由来已久，但是通常无法得到因子有效性变化的通用规

律。本报告我们提出将股价振幅作为因子有效性分域的标准，并总结不同振幅水

平下因子有效性变化的普适规律。我们按照振幅水平由低到高将全市场股票划分

为10 组，分别测试因子在不同振幅层的有效性。从因子有效性的变化来看，随

着振幅水平由低到高变化，价量类因子的有效性呈现逐步增强的走势，基本面因

子的有效性呈现先衰减后增强的 U型曲线。我们将以上规律称为 A股市场的“振

幅分层效应”，简称分层效应。

⚫ 双因素模型：因子逻辑与预测机制共同发挥作用

关于分层效应的底层逻辑，我们提出了双因素模型 1.0 版本，猜想不同振幅水平

下因子有效性受两个因素的共同影响：

因素 A是从因子逻辑视角出发。短期交易行为对基本面因子的逻辑而言属于干

扰项，对价量类因子的逻辑而言则属于加强项。因此，振幅水平越高，短期交易

越活跃，则对基本面因子的削弱越多，而对价量类因子的增强越多。

因素 B是从预测机制视角出发。高振幅股票的信噪比更高，噪声信息难以改变

股票的原有排序，因此，在高振幅股票上的收益预测效果具有天然优势。因素 B

是关于股票收益预测的机制，与因子自身属性无关，因此，对于基本面因子与价

量类因子而言都是增强项。

对于基本面因子：因素 A为削弱项，因素 B为增强项，两者综合作用之后体现

为先衰弱后增强的趋势，也即 U型曲线。

对于价量类因子：因素 A与因素 B同为增强项，两者综合作用之后体现为单调

增强的趋势。

⚫ 分层效应的应用范例：回撤改善，收益风险比提升

在沪深 300 股票池中，基本面因子与价量类因子存在振幅上的有效性错配。基本

面因子在中、低振幅组有效性高，高振幅组有效性低。相反，价量类因子在中、

低振幅组有效性低，在高振幅组有效性高。基于这一特点，本节在沪深 300 上提

出分层组合的构建方案，即中、低振幅组应用基本面因子，高振幅组应用价量类

因子。

⚫ 风险提示：模型测试基于历史数据，市场未来可能发生重大变化。

相关研究报告

金融工程研究团队

开

源

证

券

证

券

研

究

报

告

金

融

工

程

专

题

金

融

工

程

研

究

魏建榕（首席分析师）

邮箱：weijianrong@kysec.cn

证书编号：S0790519120001

张翔（分析师）

邮箱：zhangxiang2@kysec.cn

证书编号：S0790520110001

傅开波（分析师）

邮箱：fukaibo@kysec.cn

证书编号：S0790520090003

高鹏（分析师）

邮箱：gaopeng@kysec.cn

证书编号：S0790520090002

苏俊豪（研究员）

邮箱：sujunhao@kysec.cn

证书编号：S0790120020012

胡亮勇（研究员）

邮箱：huliangyong@kysec.cn

证书编号：S0790120030040

王志豪（研究员）

邮箱：wangzhihao@kysec.cn

证书编号：S0790120070080

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1、分层效应的实证现象与底层逻辑 ............................................................................................................................................ 4

1.1、双因素模型 1.0：因子逻辑与预测机制共同发挥作用 ................................................................................................ 4

1.2、证明：高振幅股票的信噪比更高 ................................................................................................................................. 5

1.3、双因素模型 2.0：预测机制存在更精细的规律............................................................................................................ 6

2、沪深 300 的分层效应显著且稳定 ............................................................................................................................................ 7

2.1、沪深 300 上分层效应的显著性 ..................................................................................................................................... 8

2.2、沪深 300 上分层效应的稳定性 ..................................................................................................................................... 9

3、分层效应的应用范例：回撤改善，收益风险比提升........................................................................................................... 11

4、重要讨论 .................................................................................................................................................................................. 13

4.1、振幅分层效应并非源于分层上的行业偏离 ............................................................................................................... 13

4.2、股票跃迁主要发生在相邻的振幅层，跃迁比率约为 25% ....................................................................................... 14

4.3、实证数据支持双因素模型 2.0 的猜想 ........................................................................................................................ 14

4.4、分层框架最终可等效为一个新因子 ........................................................................................................................... 15

5、风险提示 .................................................................................................................................................................................. 16

图表目录

图1：因子有效性在不同振幅水平上的分布规律（全市场）：价量类因子单调增强，基本面因子呈 U型分布 ................. 4

图2：基本面因子双因素模型 1.0 示意图 .................................................................................................................................... 5

图3：价量类因子双因素模型 1.0 示意图 .................................................................................................................................... 5

图4：高排序波动幅度示例 ........................................................................................................................................................... 5

图5：低排序波动幅度示例 ........................................................................................................................................................... 5

图6：月初高振幅股票排序波动幅度更高 ................................................................................................................................... 6

图7：月末低振幅股票排序波动幅度更高 ................................................................................................................................... 6

图8：更细的分层：价量类因子 IC 均值在高振幅组更显著（传统反转因子） ...................................................................... 6

图9：更细的分层：基本面因子 IC 均值在振幅最高组有所下滑（ROE 增速） ..................................................................... 6

图10：基本面因子双因素模型 2.0 示意图 .................................................................................................................................. 7

图11：价量类因子双因素模型 2.0 示意图 .................................................................................................................................. 7

图12：分层效应的预判：基本面因子有效性在中证 800 上呈 U型分布，在沪深 300 上单调衰减 ..................................... 7

图13：因子有效性在不同振幅水平上的分布规律（中证 800）：价量类因子单调增强，基本面因子呈 U型分布 ............ 8

图14：因子有效性在不同振幅水平上的分布规律（沪深 300）：价量类因子单调增强，基本面因子单调衰减 ................. 8

图15：成长类因子不同振幅水平 IC_MA5Y 分布：高振幅 IC 绝对水平偏低 ........................................................................ 9

图16：盈利质量类因子不同振幅水平 IC_MA5Y 分布：高振幅层 IC 绝对水平偏低 ............................................................. 9

图17：价量类因子不同振幅水平 IC_MA5Y 分布：高振幅层 IC 绝对水平偏高..................................................................... 9

图18： TTM_SOS_ROEGrowth 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定低于中低振幅层 ............................... 10

图19： TTM_SOS_NetProfitGrowth 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定低于中低振幅层 ........................ 10

图20： YOYSeason_Sales 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定低于中低振幅层 ......................................... 10

图21： YOYSeason_OP 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定低于中低振幅层 ............................................ 10

图22： TTM_ROA_PbSizeNeutral 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定低于中低振幅层 ........................... 10

图23： TTM_ROE_PbSizeNeutral 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定低于中低振幅层 ............................ 10

图24： Day20Momentum 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定高于中低振幅层 .......................................... 11

图25： LnTurnoverRatio_20Day 因子分层 IC 时序变化：高振幅层 IC 绝对水平稳定高于中低振幅层 ............................... 11

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图26：分层组合构建流程示意图 ............................................................................................................................................... 11

图27：成长因子+价量因子构建分层组合：最大回撤改善 10% ............................................................................................. 12

图28：盈利质量类因子+价量因子构建分层组合：最大回撤改善 12% ................................................................................. 12

图29：基本面因子+价量因子构建分层组合：最大回撤改善 6% ........................................................................................... 13

图30：各振幅水平下各版块占比：低振幅超配金融、制造，高振幅超配科技 .................................................................... 13

图31：按行业中性化振幅分层后仍存在分层效应（沪深 300） ............................................................................................. 14

图32：不同振幅分层之间的股票跃迁比率：相邻振幅层跃迁比率约为 25% ....................................................................... 14

图33：数据拆解得到因素 B验证猜想 ....................................................................................................................................... 15

表1：排序波动幅度指标构建步骤 ............................................................................................................................................... 5

表2：单个价量因子+基本面因子构建分层多空组合结果对比：最大回撤改善约 8%，年化 IR 提升 0.2 .......................... 12

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摘要：

金融工程专题请务必参阅正文后面的信息披露和法律声明1/182021年04月30日《市场微观结构研究系列（7）-振幅因子的隐藏结构》-2020.05.16《市场微观结构研究系列（8）-结合行业轮动的沪深300指数增强测试》-2020.05.27《市场微观结构研究系列（9）-主动买卖因子的正确用法》-2020.09.05《市场微观结构研究系列（10）-因子切割论》-2020.09.17A股分层效应的普适规律与底层逻辑——市场微观结构研究系列（11）魏建榕（分析师）王志豪（联系人）苏俊豪（联系人）weijianrong@kysec.cn证书编号：S0790519120001wangzhihao@ky...

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