php股票波动率计算公式,因子选股系列:波动率因子的改进,异质波动率
在多因子选股体系中,波动率作为常用的技术面因子,与股票收益率呈现显著的负相关关系。本文对波动率因子进行了深入的剖析,主要研究一般波动率的改进方式,试图提高波动率的选股能力。一般波动率是股票涨跌幅的标准差。然而股票的市场表现都会受到市场风格或者因子的影响,股票涨跌幅可以分为两个部分:共同因素可解释的收益率(同质收益率)与异质因素驱动收益率(异质收益率)。受共同因素驱动的收益率是具有同质性、逻辑性和可解释性的,而受异质因素驱动的收益率是个股风险的集中表现,具有特殊性、复杂性并且难以进行解释。我们将异质波动率定义为某只股票在不同时期异质收益率的波动率,本文以Barra10因子模型为基础计算异质波动率。异质波动率容易与特质波动率相混淆,但两者存在根本性的差异,特质波动率是以因子收益率为解释变量并且通过时间序列回归得到的,异质波动率则是以因子值为解释变量进行横截面回归获取的。为了证明异质波动率显著优于一般波动率,我们对二者进行对比分析。从选股能力分析的结果来看,两者均与股票下期收益率负相关,但相比于一般波动率,异质波动率的选股能力更强,体现在异质波动率的分组收益率单调性更好,多头组合收益率更高,多空组合的表现完胜一般波动率,取得了25.83%的年化收益率,同时最大回撤率仅为12.82%。另外,从信息系数来看,异质波动率的IC值为-0.1000,IR值为-0.9585,而一般波动率的IC值为-0.0673,IR值为-0.4996。异质波动率与一般波动率具有非常高相关性,两者的相关系数约0.90。通过对两者互相正交并分析正交残差的选股能力,发现异常波动率不仅包含一般波动率的信息,而且能够提供一些关于股票价格的新信息。最后,本文计算了异质波动率和一般波动率的纯因子收益率,发现异质波动率的累积纯因子收益率在整个样本期都优于一般波动率,并且在2015年5月之后,异质波动率的累积纯因子收益率曲线变得更加陡峭,下降速度迅速增快,说明异质波动率与股票收益率的负相关性有所增强。综上,本文认为,在因子选股体系中,用异质波动率替代一般波动率有利于增强组合表现。
风险提示:本文的研究是基于对历史数据的统计和分析,因子的历史收益率不代表未来收益率。若市场环境发生变化,因子的最终表现可能发生改变。
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