波动率因子在中国A股市场的表现——从波动率异象出发

引言

 

>>> 研究目的

本文参考民生证券因子专题研究四《低波动异象:解析、改进及成因实证》内容，对波动率因子进行探索。在量化投资的领域，波动率是最常见的选股因子之一。全球市场或多或少均存在低波动异象，即长期来看低波动率的股票相对高波动率的股票有更高的收益，更低的波动率，并且发达市场的低波动异象较新兴市场更强。本文通过对不同周期对波动率因子进行检验并调整，对波动率因子在我国A股市场的效果进行检验。

 

>>> 波动率异象

经典资产定价理论(例如CAPM模型)认为资产的预期收益和其BETA值或系统性风险呈正向线性关系，高风险资产应该获得更高的预期收益，低风险资产应该获得更低的预期收益。然而与经典资产定价理论相违背，大量的学术研究在实证上揭示了长期来看低波动率(低风险)的股票相对高波动率(高风险)的股票有更高的收益，更低的波动率，即存在低波动异象。

 

>>> 研究思路

本文主要研究方法分为两种：回归法以及分层法，具体操作流程如下：

【1】设置股票池及时间段，分别进行初始以及调整前的因子值记录。

【2】构建波动率与市值，行业调整的模型，用WLS进行回归分析。

【3】计算统计期内的因子值指标数据IC、T值、标准差。

【4】收益回测分析，统计分组，多空组合收益净值曲线，回测框架如下：

测试时段： 2011 年 8 月-2019 年 1 月；

样本空间： 中证全A指数成分股；

调仓方式