多因子量化多市场探索系列之三-公司债多因子投资框架与策略研究

类别:金融工程 机构:招商证券股份有限公司 研究员:任瞳/高智威 日期:2019-12-13

国内的债券投资以主动管理为主,本系列报告旨在挖掘适应当前债券市场的量化投资策略,重点聚焦多因子选债、国债期货以及债券市场择时等多个领域。本报告进一步利用公司债择券因子,通过因子合成构建大类因子和合成因子。并在不同情形下研究了模型的有效性。

    本篇报告中,我们选取了低风险(Low Risk)、成长性(Growth)、动量(Momentum)、规模(Size)等四类因子,分别以等权方式合成四个大类因子。大类因子的有效性相比单因子有了一定的提升,同时这四类因子彼此之间的相关性整体较低。从Fama-Macbeth 回归可以看出,四个因子整体对债券超额收益率具有一定的解释能力。

    我们综合使用四个大类因子,构建公司债的多因子择券策略。合成因子相比大类因子有效性进一步提升,IC 均值达到了15.67%,风险调整后IC 达到了0.81。L-S 组合的年化收益率为2.99%,夏普比率接近2。

    我们在不同信用评级、不同调仓频率以及不同待偿期债券中对合成因子的表现进行研究。从结果可以看出,合成因子在信用评级BBB 或AA 及以上的债券中,具备较强的择券能力。以季度和半年度调仓下,策略的表现相比月度调仓有所恶化。剔除城投债后,合成因子在非城投类公司债中的表现进一步提升。合成因子在不同待偿期的的债券中整体表现比较稳定。

    我们构建了1-3 年和3-5 年待偿期的多头组合,研究了组合表现,并与中债公司债指数做了对比。从效果来看,因子多头组合相比基准指数都有一定的超额收益。其中,1-3 年待偿期的多头组合的年化收益率达到了6.48%,超越基准1.22%。夏普比率3.79,相比基准有了可观的提升。

    风险提示

    以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。