【宽客研报】长江证券：个股流动性因子测试与组合构建
基础因子研究（一）—— 个股流动性因子测试与组合构建报告要点 个股流动性指标个股的流动性是指将股票转换为现金所需要的时间和成本，流动性较好的股票能较容易地以公允市价转换为现金。流动性溢价理论认为持有流动性低的资产由于承担了额外的流动性风险，应当带来较其公允收益更高的风险溢价。衡量个股流动性的因素有成交额、成交量、换手率和非流动性等指标，及其标准差、变异系数、偏度、峰度、变化比例等衍生指标。 截面相关性分析
截面相关性上，成交量和成交额的相关性较高，但与换手率、非流动性互相之间相关性不高。衍生指标方面，平均值和标准差的相关性较高，偏度和峰度的相关性较高。成交量、成交额、换手率的偏度之间相关性高，三者的峰度、变化比例同样如此，但和非流动性的偏度、峰度、变异系数相关性较弱。非流动性的偏度、峰度和变异系数相互之间相关性较高。成交量、成交额、非流动性（反向）都与规模因子正相关，换手率与规模因子负相关。 收益率分析
直接排序构造等权重组合检验，成交额和非流动性年化收益率达 41.02%和36.91%，换手率年化收益率为 22.42%；但今年以来由于指标自身的风格偏差，成交额和非流动性均大幅回撤，收益率为-14.32和-19.87%，换手率由于与规模负相关，尚有一定收益，为 4.58%。通过数学优化方法构造纯因子多空组合，使成交额、非流动性和换手率在规模等风格上中性化。成交额、非流动性和换手率的收益率相关性较高，且都具有稳定的超额收益。 高流动性暴露的组合
构造对流动性高暴露的纯多头组合，在不暴露小市值、少暴露其他风格的限定下，年化超额收益为 7.83%，跟踪误差 4.81%，信息比率 1.63。仅有 2008 年和 2012 年略有不及沪深 300 指数，今年以来（至 2017-11-17）收益率 30.28%，同期沪深 300 指数 24.49%，超额收益 5.79%。 不同市场状态下的表现
熊市流动性因子好于震荡市，牛市时期流动性因子表现相对最弱。与反转因子不同，因子收益对市场波动率较不敏感。目录个股流动性指标
指标相关性分析
大类指标内部相关性
大类指标间相关性
与规模、股价、反转因子的相关性
相关性总结
收益率分析
排序构建股票组合
纯因子视角下的流动性指标
高流动性因子暴露的投资组合
关于暴露规模因子的讨论
不同市场状态下的分析
总结图表目录
图 1：流动性指标衍生关系示意图
图 2：近 21 日日均成交额与其它日期参数的均值和标准差的截面相关性
图 3：近 21 日日均成交额与其它日期参数的峰度等衍生指标的截面相关性
图 4：峰度与偏度的相关性
图 5：流动性指标衍生关系示意图
图 6：成交量与成交额的相关性
图 7：变异系数间的相关系数
图 8：变动比例间的相关系数
图 9：变异系数与偏度间的相关系数
图 10：各指标与流通市值截面相关系数平均值
图 11：各指标与收盘价截面相关系数平均值
图 12：各指标与反转因子截面相关系数平均值
图 13：相关性聚类网络图
图 14：流动性较低的组合单位净值曲线（2005 年以来）
图 15：流动性较高的组合单位净值曲线（2005 年以来）
图 16：流动性较低的组合单位净值曲线（2017 年以来）
图 17：流动性较低的组合单位净值曲线（2017 年以来）
图 18：3 种流动性指标的纯因子多空组合单位净值曲线
图 19：成交额与换手率纯因子组合日收益率散点图
图 20：成交额与非流动性纯因子组合日收益率散点图
图 21：3 种流动性指标的纯因子多空组合单位净值曲线
图 22：相对沪深 300 的比价曲线、回撤面积图
图 23：2017 年高流动性暴露组合单位净值曲线（至 2017-11-17）
图 24：高流动性暴露组合的各个风格因子的暴露
图 25：高流动性暴露组合分解在各个风格因子上的年化收益率
图 26：有规模因子暴露时的单位净值曲线
图 27：有规模因子暴露时的单位净值曲线（2017 年）
图 28：各期规模因子暴露序列
图 29：归因到规模因子的收益贡献
图 30：有规模暴露的组合相对沪深 300 的比价和回撤曲线
图 31：反转因子收益率与市场指数振幅的关系
图 32：流动性因子收益率与市场指数振幅的关系
表 1：各指标选股收益率.
表 2：几种主要风格因子的定义
表 3：对风格因子的限制
表 4：高流动性暴露纯多头组合分年收益指标 . 5：主要风格因子的定义
表 6：流动性因子显著性与因子收益率关系
表 7：长周期中流动性因子表现
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