2

多因子模型表现：因子有效性普遍减弱，指数增强策略个股选择贡献降低

2.1

单因子表现

2.1.1

市值与估值：小盘风格显著占优，估值风格剧烈波动

• 小盘风格显著占优

基于市值将全市场股票等分为10组，考察市值最小一组股票等权组合相对于市值最大一组股票等权组合，每半年度的月均多空收益差，结果如左下图所示。2021年，市值风格发生明显切换，由2019年下半年以来的大盘风格切换至小盘风格。进一步，从右下图可见，除1、4、10月份外，大盘股在其他月份都显著跑输小盘股。

• 估值风格剧烈波动

基于PB将全市场股票等分为10组，考察PB最小一组股票相对于PB最大一组股票的月收益差，结果如图12所示。2017-2019年上半年，市场呈较为明显的价值风格；而2019年下半年至2020年上半年，成长风格突出，高估值股票组合显著跑赢低估值股票组合。

自2020年下半年以来，估值风格一直呈剧烈波动状态，因子日度多空收益的波动率居高不下，高于2017年以来所有的半年度（图13）。2021年，大部分月份，市场仍为成长风格，但2-3、7-8、以及12月份，成长风格大幅回撤，低估值股票组合相对高估值股票组合的月超额达5%以上，出现显著的价值修复行情。全年来看，市场呈价值风格，低估值股票组合的收益率高于高估值股票组合。

2.1.2

Alpha因子：大部分因子选股收益有所减弱    

2021年，大盘龙头股发生回撤，中盘股表现强势，使得中盘因子失效，月均IC仅为0.15%，月均多空收益0.08%，显著低于以往平均水平。

低频技术因子的表现整体与2017-2020年持平。反转、波动率、换手率因子表现最优的时期是2013-2016年，在此期间，这3个因子的月均多空收益均在2%以上，且多空收益分布较为对称。而自2017年以来，低频技术因子的多头收益大幅降低，即前期涨幅小、波动率低、换手率低的股票后期跑赢市场等权基准的幅度较小。

以波动率因子为例，2013-2016年，该因子月均多空收益2.40%，其中，多头收益1.21%；2017-2020年，波动率因子月均多头收益降至0.25%，虽然空头收益有所增加（1.82%），但由于多头收益下降近1%，使得因子多空收益降至2.07%。2021年，低频技术因子延续了2017-2020年的规律，因子多空收益和IC表现较为显著，但多头效应弱、空头效应强的特征非常突出。

基本面因子的表现相较于前期大幅下滑，特别是盈利因子，月均多头收益降至0.02%，与2017-2020年1.05%的多头收益相差甚远，甚至低于2013-2016年的平均水平（0.24%）。SUE因子的月均多空收益也下降了近一半，由2017-2020年的1.42%降至2021年的0.76%。

分析师相关因子上，除分析师推荐因子与2017-2020年持平外，预期净利润调整、预期EP、分析师覆盖度因子均近乎失效，月均IC降至1%以下，多空收益反向。即，有分析师推荐的股票仍具有较为显著的正超额；但分析师关注度高、一致预期向好的那些股票，收益并不如前些年那般可观，甚至无法跑赢市场等权基准。

大部分高频因子仍稳定有效，多空收益和因子IC表现优异。具体来看，反转类高频因子中，尾盘成交占比、高频偏度表现突出，与历史水平较为接近。动量类高频因子中，开盘后大单净买入占比、开盘后大单净买入强度与历史持平，且多头组合表现优异；下行波动占比、开盘后买入意愿强度虽然表现不如2017-2020年，但仍显著有效，月均多空收益大于1%。相对而言，这两个因子的多头收益偏弱，以空头效应为主。

对比不同阶段各因子的表现可发现，2013-2016年，价量类因子表现优异，特别是反转类因子表现突出，如换手率、改进反转、波动率等，月均多头收益均在1%以上。2017-2020年，反转类因子多头收益趋于平淡，而受机构投资者关注的基本面指标和分析师相关因子表现突出；同时，一些动量类高频因子的选股效果相对于2016年以前也出现明显提升，如开盘后买入意愿强度等。

2021年，分析师推荐、尾盘成交占比、高频偏度、以及动量类高频因子继续保持优异的业绩表现，同时低频技术因子的表现整体与17年以来持平；而预期净利润调整、预期EP、中盘因子近乎失效，月均IC小于1%，基本面因子的选股收益也出现较大幅度的下滑。

2.2.1

业绩表现：超额收益偏低，波动较大

扣除单边千3交易费用后，截至2021年12月末，沪深300指数增强策略2021年累计收益-1.3%，同期沪深300指数累计收益-5.2%，策略相对沪深300指数累计超额3.9%，相对全收益指数超额2.2%。对比2013-2020年的收益表现，2021年沪深300指数增强策略超额收益低，而风险大。年跟踪误差为6.2%，仅次于2015年；最大相对回撤7.7%，为2013年以来最高水平，发生在9月下旬至12月底。

2021年，中证500指数增强策略累计收益27.6%，同期中证500指数累计收益15.6%，策略相对中证500指数累计超额12.0%，相对全收益指数超额10.3%。对比2013-2020年，2021年中证500指数增强策略的收益率处于中等偏低水平，而风险偏高。年跟踪误差为7.1%，仅次于2015年；最大回撤6.3%，为2013年以来最高水平，发生在9/15-11/8期间。

整体来看，2021年指数增强策略业绩表现较差，超额收益偏低，而波动较大，回撤达到2013年以来的最高水平。

2.2.2

业绩归因：个股选择贡献大幅降低

基于Brinson模型将指数增强策略相对于全收益指数的超额收益，分解为行业配置、个股选择、以及交易成本三项。2021年，以月均超额*12计算的沪深300指数增强策略相对全收益指数年化超额2.3%，大幅低于历史（2013-2020）年超额10.1%；中证500指数增强策略相对全收益指数年化超额9.2%，低于历史（2013-2020）年超额13.9%。

总体来看，指数增强策略的收益结构为，个股选择贡献为主、行业配置贡献为辅。由于沪深300指数的行业权重差异更大，因而，沪深300指数增强策略的行业配置贡献大于中证500指数增强策略。

2013-2020年，沪深300指数增强策略的个股选择贡献为9.6%，行业配置贡献为3.7%，在不考虑交易成本下，策略的年超额为9.6+3.7%=13.3%；交易成本按单边千3测算，一年大约为2.5%-3.3%，对应的月单边换手为35%-45%左右；扣除交易成本3.2%后，沪深300指数增强策略的超额收益为13.3%-3.2%=10.1%。

与沪深300指数增强策略相比，中证500指数增强策略的换手率较高，交易成本也较大；行业配置贡献较小，而个股选择贡献较大。

与历史（2013-2020）相比，2021年，指数增强策略的个股选择贡献大幅降低：沪深300指数增强策略下降7.4%，中证500指数增强策略下降4.8%。同时，行业配置贡献也出现了小幅降低。

基于Barra归因模型将指数增强策略的超额收益分解为，行业配置、因子贡献、个股异质收益、以及误差4项，结果如图20-21所示。

Barra归因结果与Brinson接近，整体来看，指数增强策略的收益结构为，个股选择贡献为主（因子贡献+个股异质收益），行业配置贡献为辅。2021年，策略个股选择贡献降低，特别是因子贡献，降幅明显。行业贡献上，与Brinson模型不同，Barra模型显示，剥离风格因子影响后，2021年策略行业贡献比以往年份要高。

具体到因子，组合的成长风格暴露给策略带来了较为明显的负向超额。无论是沪深300还是中证500指数增强策略，在高估值因子上的暴露均达到了约束的上限（0.2）。2021年，估值风格波动剧烈，全年呈较为明显的价值风格，这使得具有成长暴露的指数增强策略一方面波动较大、回撤明显，另一方面也削弱了策略的超额收益。

除了成长风格外，中盘、反转、波动率、大单推动涨幅，也对指数增强策略产生了一定的负向贡献。特别是中证500指数增强策略，在中盘因子上具有较高暴露（平均0.33）。2021年中盘因子的大幅回撤，给策略带来较为明显的负向超额。

基本面因子、预期因子以及高频因子，均为组合贡献了正向收益。与历年相比，对于沪深300指数增强策略，分析师推荐、尾盘成交占比因子的收益贡献与历史持平，其余因子的收益贡献则有所降低。对于中证500指数增强策略，换手率、SUE、分析师覆盖度、尾盘成交占比这4个因子的收益贡献仍超过1%，而其余因子的收益贡献均有较大幅度的下降。

综上所述，在Barra归因体系下，策略整体的收益结构仍呈个股选择贡献为主，行业配置贡献为辅的特征。但相对而言，2021年的行业贡献比以往年份高，而因子贡献比以往年份低。具体到因子，成长风格剧烈波动、中盘因子失效、价格反转效应减弱，均为策略带来了一定的负向超额；尾盘成交占比、换手率、SUE、分析师推荐、分析师覆盖度因子的正向贡献相对较为显著；ROE、预期净利润调整的贡献大幅降低，接近于0。

2.3

小结

3.2

积极的行业轮动

需要注意的是，2016-2017年的大部分月份，引入动量因子并不能改善行业轮动因子的多空收益，因此对两个指数增强策略都造成了年化1%左右的收益损失。由此可见，引入行业轮动模型虽然潜在收益可观，长期来看能提升策略业绩表现，但短期也存在一定的行业错配风险。

3.3

动态调整风控

3.4

小结

针对第一个问题，我们可以尝试如下两种解决方案，一是增加新的Alpha源，二是承担更多风险（如，行业暴露）。长期来看，这两种方案均可提升策略的超额收益。

针对第二个问题，最直接的方法是强化组合风险约束，但这样也会降低策略的收益。一种较为折中的解决方案是，结合板块贡献度的变化，动态调整风控。即，只有在单个板块风险贡献变大时，才采取较为严格的风险控制，尽可能地减小严控风险对策略收益造成的负面影响。

4

全文总结

风格因子上，2021年，市值风格切换，小盘风格显著占优；估值风格剧烈波动。Alpha因子上，大部分因子的选股有效性都有所减弱。我们基于常用的风格、技术、基本面、预期、高频因子构建的海通金工沪深300指数和中证500指数增强策略，2021年超额收益水平偏低，波动较大，回撤达到2013年以来的最高水平。归因模型显示，2021年，指数增强策略个股选择贡献大幅降低，拖累策略超额收益。

2021年，指数增强策略主要面临两个问题：（1）因子有效性减弱，个股选择贡献降低；（2）风险变大。

针对第一个问题，我们可以尝试如下两种解决方案，一是增加新的Alpha源，二是承担更多风险（如，行业暴露）。长期来看，这两种方案均可提升策略的超额收益。

针对第二个问题，最直接的方法是强化组合风险约束，但这样也会降低策略的收益。一种较为折中的解决方案是，结合板块贡献度的变化，动态调整风控。即，只有在单个板块风险贡献变大时，才采取较为严格的风险控制，尽可能地减小严控风险对策略收益造成的负面影响。

5

风险提示

[1]假设组合收益R=w’·F，F为资产类别，w为相应资产的权重，为资产收益率的协方差矩阵，则资产的风险贡献度向量为：；相对风险贡献度是指，指数增强策略各板块的风险贡献度，减去标的指数对应板块的风险贡献度。