原油价格对行业和股票影响的量化分析 海通证券_20180812_
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摘要
原油价格年初以来波动较大，其涨跌对市场、行业和股票有何影响呢？本文将从量化的视角进行探讨。
原油价格对股票市场的影响。原油和股票市场的关系相对复杂。一般来说，在油价上涨的中前期，经济需求扩张，企业盈利增长，股市伴随油价上涨；当油价上涨步入中后期，一方面会导致企业生产成本增加，利润降低，另一方面会带来输入性通胀压力，导致央行采取紧缩性货币政策，股市往往下跌。格兰杰因果检验显示，原油收益率是股市收益率的格兰杰因。Wind全A与滞后5阶的布伦特原油收益率序列的相关系数为-0.29，负相关性十分明显。我们构建的单因子择时策略在Wind全A上取得了一定效果，多空年化收益率为20.50%，夏普比率为0.65，胜率为61%；多头年化收益率为18.83%，夏普比率为0.95，胜率高达69%。
原油价格对行业的影响。通过构建行业收益率关于油价涨幅的回归方程发现，与油价同期正相关性最强的中信一级行业为石油石化、煤炭、钢铁；与油价同期负相关性最强的中信一级行业为建筑、房地产、非银行金融。电力设备、电力及公用事业、综合在滞后一期表现显著，均为负向。此外，油价对建筑、汽车、轻工制造、电子元器件等行业存在非对称影响，在10%水平下显著。
基于油价敏感性的行业轮动策略。我们基于油价敏感性构建了行业轮动策略，一级行业轮动策略月均IC为4.96%，T值为2.49，胜率为62.16%。多空组合年化收益差为8.06%，胜率为61.26%，多头年化超额收益2.91%，空头年化超额收益-5.40%。二级行业轮动策略月均IC为4.13%，T值为3.09，胜率为61.26%。
多空组合年化收益差为10.05%，胜率为59.46%，多头年化超额收益3.26%，空头年化超额收益-6.75%。策略的空头效应比较明显，而多头策略收益较低。
油价敏感性因子在风控模型中的应用。我们从宏观多因子模型的角度构建了油价敏感性因子，因子在前后两期横截面相关系数均值为0.96，稳定性较好，且与常见因子的相关系数较低。将个股收益率对该因子做截面回归，t值绝对值序列的平均值为2.05，显著占比为41%。在加入原有多因子模型后，模型的Adj-R2由上升至7.47%。我们将油价敏感性因子作为风险进行约束，并与仅对行业和市值风险进行约束的指数增强基准组合做对比。基准组合的年化超额收益率为，跟踪误差为5.85%，信息比率为3.94。而加入油价敏感性约束后的组合年化超额收益率提高至23.20%，跟踪误差下降至5.76%，信息比率提高至4.02。
风险提示。模型误设风险、因子有效性变动风险。
正文
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