2024金融工程报告：行业轮动策略与胜率赔率分析

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。

在绝对收益投资中，目标是收益率>0，胜率=正收益的决策次数/决策总数赔率=平均盈利幅度/平均亏损幅度

在相对收益投资中，目标是收益率>基准，胜率=战胜基准的决策次数/决策总数赔率=战胜基准时的平均超额幅度/跑输基准时的平均超额幅度

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。

行业与市场两人博弈

我们将单个行业与市场基准看做博弈的两个参与者，行业的博弈策略为因子，市场基准的博弈策略为市场状态，这是两人零和博弈，行业参与者的收益矩阵形式为：

收益矩阵的元素是行业选定具体策略时对市场基准的超额收益。例如使用因子1预测市场上涨状态时的行业超额收益，结果为a。这实际也是一个情景分析的过程。

收益矩阵中的具体数值通过因子在不同市场状态下回归预测得到，下节介绍行业因子的具体选择。

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。

历史上每一时期的市场状态根据以下原则确定

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。

本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。