2024年胜率、赔率计算与行业轮动

  • 来源:华西证券
  • 发布时间:2024/06/05
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胜率、赔率计算与行业轮动.pdf

本文档深入探讨了投资策略中的核心概念——胜率和赔率,并在此基础上构建了行业轮动的分析框架。胜率和赔率是评估投资机会质量的两把尺子,分别代表了收益的概率和潜在幅度。文档详细阐述了如何量化这两个指标,并结合宏观经济周期、产业政策导向以及市场流动性变化,识别不同行业的景气度拐点。在行业轮动策略部分,文章分析了资金在不同板块间的流动规律,指出通过跟踪先行指标和宏观变量的变化,可以预判资金流向,从而优化资产配置。该研究为投资者提供了从理论模型到实战应用的系统性方法,旨在帮助决策者在复杂的市场环境中提高投资胜率,获取超额收益。

投资中的胜率、赔率

投资决策的目标可能是绝对收益,也可能是相对收益。胜率是指在所有决策中达成投资 目标的决策数量占比;赔率也称盈亏比,是指正确决策时的平均(相对)收益与错误决策 时的平均(相对)损失之间比值的绝对值。

现有研究方法的局限性

现有的胜率、赔率研究方法多是将因子根据自身性质重新定义,直接划分为胜率、赔率 两类因子,然后分别构造投资组合。 例如对于估值类因子,当证券的估值水平较低时,进一步下跌空间有限、上涨空间可观 ,潜在收益远大于潜在损失,即盈亏比较高,因此估值类因子能够表征赔率。 这一分析逻辑是正确的,但仅对因子特征做了重新归纳与认识,并没有对潜在胜率和赔 率进行计算,有局限性。 本篇报告我们提出了一个新的方法,对单个行业与市场基准建立两人博弈,实际估算每 个行业战胜市场基准的胜率、赔率,分别构造高胜率、高赔率、胜率赔率双高组合。

行业有效因子

行业有效因子选择

我们从华西行业因子库中选择5个历史有效并且相关性较低的因子,分别是: 一致预期净利润最近三个月变化率、行业最近6个月收益率/波动率、 ROE(TTM)环比变化、营业利润(TTM)环比变化率、 归母净利润(TTM) 环比变化率。

横截面因子特征

在横截面上考察因子,因子分组收益率一般随因子值增加而上升,但部分因子最近2年 有明显反转。 不同市场状态下因子表现有较大差异,区分状态后因子IC整体有所提升,因此分状态应 用因子会更加精准。

时间序列因子特征

在时间序列上考察因子,可以看到因子分组收益率一般随因子值增加而下降,这与横截 面上特征相反。 不同市场状态下因子表现也有较大差异,区分状态同样有助于更精准地应用因子。

生成收益矩阵

收益矩阵是计算行业胜率与赔率的基础,收益矩阵以行业为单位,即每个行业与市场基 准博弈都会形成一个收益矩阵。对于某个行业,以超额收益为因变量、因子值为自变量 ,利用扩展时间窗口做单因子时间序列回归,得到回归参数;再结合最新因子值预测下 期超额收益。 由于收益矩阵中市场基准的策略分为上涨、下跌、震荡3种,因此在使用因子预测未来 超额收益时,也需要将历史扩展窗口划分为3种状态,分别计算回归参数并做预测。

博弈中计算胜率、赔率

收益矩阵中的胜率、赔率计算

收益矩阵体现的是当行业与市场基准博弈,双方采用不同策略时的超额收益分布,也可 以看做情景分析的方法。在理想情况下,随着行业因子数量的增加和因子代表性的提升 ,收益矩阵中的超额收益分布会更接近真实情况。 通过统计收益矩阵中超额收益>0的元素个数占元素总数的比例,可以得到行业战胜市场 基准的概率,即胜率。 对于赔率,有两种计算方法: 1.基于统计,与胜率相似,计算收益矩阵中>0的元素均值与<0的元素均值之间的比值。 2.基于博弈论,当博弈达到纳什均衡时,双方即使改变策略也不会再改善自己的收益, 此时的结果可以看做行业对市场基准形成的稳定的超额收益。同时注意到赔率是决策正 确和错误时的超额收益对比,本质上也是对于超额收益的度量。因此两者在方向上具有 一致性,纳什均衡的收益结果可以作为赔率的代理变量。两者的区别是,标准赔率基于 数学期望,而纳什均衡方法基于minimax算法。 从实际结果看,两种算法赔率结果的相关系数达到0.4,说明具有较明显的相关性。

胜率、赔率横向对比

在计算得到每个行业的胜率和赔率后横向对比,选择胜率或赔率高的行业构成组合。 对于本期示例数据,两种方法计算得到赔率的相关系数为0.46。

胜率与赔率相关性较强

我们以预测视角计算各行业的胜率、方法1赔率、方法2赔率,均做降序排名,然后对历 史各期排名数据取均值,得到行业历史平均情况。排名数值越小,胜率或赔率越高。 从历史平均情况来看,行业的赔率与胜率有较强的同向性。

行业轮动组合效果

胜率、赔率行业组合构建

我们首先预测收益矩阵:对于每个行业,采用扩展窗口,分别对每个因子计算3种市场状 态下当期因子值与下期超额收益的回归参数,再基于最新因子值,预测3种市场状态的下 期超额收益。 在收益矩阵的基础上,分别计算胜率、赔率,构造3种行业组合,分别是高胜率组合、高 赔率组合、胜率赔率双高组合: 高胜率组合:预测胜率最高的5个行业 高赔率组合:预测赔率最高的5个行业,回测显示方法2的效果较好 胜率赔率双高组合:预测胜率和赔率综合排名最高的5个行业 • 作为对比,也直接基于回归预测结果,选择预测涨幅最高的5个行业。 行业组合调仓周期为月频,回测起始时间为2015年,行业间等权加权。

行业组合超额收益

2015年至今,基于胜率赔率的3种行业组合均有超额收益,其中高胜率组合超额收益波 动较大,高赔率组合超额收益较低,胜率赔率双高组合综合表现较好。 相比之下,2021年之前直接预测涨幅组合的超额收益虽然明显,但之后回撤较大,前后 走势对比也体现了因子近几年出现的反转。

报告节选:

编辑:火腿肠
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