被中证1000指数文章刷屏？一文讲透中证1000指数增强

　　什么是发达的金融市场？
　　一个能以最快的速度、最低的成本将资金从拥有者配置给资金需求者的市场就是最发达的金融市场。
　　如此定义，我国金融市场还缺乏收益风险等级明确的金融产品。
　　如果市场中有大量收益和风险可以精确定义的产品，那么就很容易用这些产品组合成其他各类收益风险等级的产品，从而做好资金拥有者和需求者的桥梁。
　　中证1000股指期货和期权的推出正是构建这一桥梁的关键一环。
　　一、中证1000股指期货和期权弥补了市场上偏小市值股票系统性风险对冲工具缺失的现状。
　　构造收益风险等级明确就必须对冲掉股票市场的系统性风险。
　　例如，构造一类年化收益与年化累计最大回撤的比值在3倍的产品。
　　对冲策略是实现上述目标最主要的方法之一，即购买一个股票组合的同时卖空同等金额的中证1000（或其他）股指期货（相当于由1000只股票组合的股票组合）。
　　希望在市场上涨时，做多的股票组合比做空的股票组合涨的更多，下跌时则跌的更少，从而不管市场涨跌都能获取稳定的收益。
　　中证1000股指期货和期权与基于中证50、沪深300、中证500等指数的衍生产品一起构成了市场上对冲工具的较完整图谱，涵盖了市场上最重要的偏小市值的股票品种。
　　图1：市场上对冲工具图谱
　　资料来源：华鑫证券资管
　　二、股票数量多，市值和行业分布均匀，成交量高让中证1000指数增强等策略的收益更好。
　　量化模型具有寻找大概率规律的内在逻辑，样本空间越大越均匀找到这种规律的成功率就会越高。从下图我们可以看出中证1000指数在全部股票中所处的位置。
　　图2：中证1000指数的覆盖范围
　　资料来源：华鑫证券资管
　　注：此图用于示意，不等于绝对精确。
　　如上图所示，中证1000指数是由全市场近5000支股票中，市值规模和流动性位于前800到1800位的上市公司组成。
　　相对前800支股票而言，中证1000指数综合反映了市场上偏小市值的上市公司。
　　中证1000指数样本股中超过50的股票总市值在100亿以下，样本股中前168家公司的权重约40，样本股相对于沪深300等指数分布非常分散。
　　与此同时，中证1000指数前三大行业分别是电力设备（约10）、医药生物（约10）和电子（约10），行业分布也十分均衡。
　　总体而言，中证1000指数可能是市场上有股指期货和期权等衍生产品的指数中，个股数量，市值和行业权重分布最均匀的指数了。
　　须指出，市场上普遍说中证1000指数是偏小市值股票的指数，这是一个相对的概念。
　　如果以全市场近5000支股票这个范围来看，中证1000中的上市公司仍然是相对的大公司。如果进一步分析样本股，就会发现中证1000指数中有比中证500和沪深300更多的创业和科创属性以及专精特新小巨人企业。
　　据统计，中证1000指数中属于创业和科创两板的上市公司约310家，属于国家级专精特新的约81家。占比要高于沪深300和中证500指数。
　　这些公司很多都是新能源、半导体、医药生物等高景气度行业的隐形冠军，具有高成长性。
　　因此，这些股票在市场上的交易是非常活跃的，在很多时段的交易量甚至都要高于沪深300成份股，这对于专长于量价类因子的量化策略而言是十分有利的。
　　三、中证1000指数增强等策略收益更好的实证
　　量化投资是把投资经验定量化，把一些能够选取好股票的投资理念，用历史的数据和模型来概括为一个量化因子（也可以称为量化策略），目的是能够复制这个因子的成功。
　　量化投资的主流策略，包括指数增强策略、对冲策略、CTA策略等都是遵循这一逻辑。下面我们以华鑫证券资管量化团队因子库中的因子为例，展示在中证1000指数中更容易找到优秀的因子。
　　首先我们展示一类在沪深300和中证500中表现不好的因子会在中证1000中表现的好。
　　下图中从左到右分别是代号15018因子在沪深300、中证500和中证1000中的表现情况。
　　图中红线是因子值与下一期股票收益相关系数的累计值。
　　在量化研究中，如果在TN时段的股票自身的因子值与TN时段股票的涨跌幅之间是正相关的，那么滚动计算这些相关系数并进行累加画出来就是图中的红线。
　　如果这条红线是稳定向上的，说明相关系数稳定为正值。
　　也就是说我们在T时刻买入因子值大的股票组合，卖出因子值小的股票组合就能取得稳定的正收益。因此红线是衡量因子好坏的关键指标。
　　上述相关系数是不考虑其他因素影响的，例如股票自身的市值大小，行业属性等都会对相关系数值的大小造成影响。
　　研究中可以使用回归等方法剔除这种影响，更纯粹地观察因子值与股票收益之间的关系，这就是图中的蓝线。
　　蓝线稳定向上，累计值越大说明因子选股优秀。
　　图3：量化因子在不同样本范围内的表现之一
　　资料来源：华鑫证券资管
　　上图中展示的是从2015年1月5日到2022年7月19日的结果。从蓝线和红线的走势来看，15018因子在2019年之后在沪深300和中证500中的选股效果是比较差的。
　　从纵坐标的大小来看，15018因子在中证500中的累计值要比在沪深300中更高。最右边这张图是15018因子在中证1000中的表现，可以明显看到不论是蓝线还是红线，不论是线型走势还是累计值的大小都要明显好于在沪深300和中证500中的选股效果。
　　如果是指数增强策略，模型的首要任务是跟住标的指数的走势，再设法获取超越指数的收益。
　　那么对于中证1000指数增强策略，选股范围自然会包括中证1000指数的样本股，从上面的例子可以看出原先在沪深300和中证500指数增强策略中不能使用的因子可以使用在中证1000指数增强策略上，这不但可以提升中证1000指数增强策略的收益，也可以扩大中证1000指数增强策略的产品规模。
　　我们在下面举一个在沪深300和中证500中表现好的因子。
　　从下图可以看到，图中蓝线和红线在沪深300、中证500和中证1000中都是稳定向上的，说明15024因子在不同选股范围内都是有效的。
　　进一步看图中纵坐标的值，可以明显看到，15024因子在中证1000中的选股效果最好，之后依次是在中证500和沪深300中。
　　这说明用15024因子可以构建跟踪不同指数的指数增强策略，但构建的中证1000指数增强策略的超额收益会更高。
　　图4：量化因子在不同样本范围内的表现之二
　　资料来源：华鑫证券资管
　　量化对冲策略是建立股票多头仓位的同时，通过建立股指期货、融券等空头头寸，以便对冲股票市场下跌的风险。
　　那么用15024因子构建股票多头，同时做空中证1000股指期货，则该量化对冲策略的收益也是较好的。
　　如果15024因子对样本股涨跌幅具有一定预测能力，那么对指数本身的涨跌幅同样具有预测能力，因此用15024因子对中证1000指数（实盘中是对中证1000股指期货）构建CTA策略的效果也会更好。
　　正是因为在中证1000中更容易找到优秀的量化因子，但没有中证1000股指期货和期权作为对冲工具，因此市场上有部分基于中证1000的产品使用的是中证500股指期货进行风险对冲。
　　可以预判，这些产品之后自然会转用中证1000股指期货和期权进行对冲。
　　中证500的股指期货的卖盘可能会被分流，中证500股指期货的贴水（贴水等于期货价格减去现货价格，贴水越大对冲的成本越高）幅度就可能减小，对冲等的收益就会增加，基于中证500的对冲等策略的拥挤度也会减少，收益和规模都会随之扩大。
　　因此中证1000股指期货和期权的推出弥补了市场上偏小市值股票系统性风险对冲工具缺失，激励市场推出基于中证1000指数的新产品，也优化了市场中现有量化产品的收益，并可以大幅增加量化策略的市场容量。
　　可以预判这是我国量化投资历程中，在推出中证500股指期货后，量化投资的又一次新机遇。
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