风险模糊度选股策略：基于高频数据的阿尔法因子分析

"本篇国泰君安的数量化专题报告《基于风险模糊度的选股策略》发布于2018年7月26日，由分析师陈奥林和研究助理杨能共同完成。报告旨在探讨投资者在面对不确定性的市场环境下，如何利用风险模糊度这一概念进行投资决策。 风险模糊度被定义为投资者对资产风险的未知部分的理解程度，它包括投资者已知的已知风险（known knowns，如公开信息）、已知的未知风险（known unknowns，如潜在风险）以及未知的未知风险（unknown unknowns，即完全无法预知的风险）。投资者倾向于规避高风险模糊度，因为在同等风险情况下，风险模糊度越高，不确定性越大，投资者对投资结果的预期分歧也越大。 报告引入了VoV（Volatility of Volatility，波动率的波动）指标，通常用于衡量个股期权隐含波动率的日间波动，但在我国由于个股期权数据的缺乏，作者采用日内5分钟级别的价格数据来估计日内波动率的日间波动，作为风险模糊度的量化指标。结果显示，VoV因子表现出与未来收益率的持续且稳定的负相关性，无论是剔除行业和风格影响还是保留其作用，都能体现出显著的预测能力。未剔除时，VoV与未来收益率的IC（Information Coefficient）为-0.06，ICIR（Information Ratio Integrated Risk）为-2.5，剔除后IC降至-0.04，但ICIR提升至-2.81，显示出该因子的稳健性能。 尽管VoV与传统量价类因子如残差波动率因子有一定关联（34%），但总体上与其他因子的关联性较低，这表明VoV因子提供了一种独特且独立的视角来识别市场动态。然而，高VoV股票组合的实际表现并不理想，年化超额收益率为-16.4%，信息比率达到了2.98，这表明这些股票具有高风险，长期来看并未能实现优于市场的回报，投资者在考虑投资时应谨慎对待。 本报告通过量化风险模糊度，为投资者提供了理解市场不确定性的新工具，并提示在选股过程中关注那些风险模糊度较高的股票可能带来的潜在风险。然而，实际应用时，投资者还需结合其他因素和自身的风险承受能力来制定投资策略。"