• 因子拥挤定义及研究背景：因子拥挤指大量资金追踪同一因子导致其收益性及稳定性下降，报告承接前期专题对四类拥挤度指标（估值价差、配对相关性、长期收益反转、因子波动率）进行改进和回测 [page::0][page::5]。

- 配对相关性的计算改进：在原算法（计算多头与空头组合相关性差）基础上，尝试“多头+空头”和单独“多头”两种计算方法，并分别使用原始收益与剔除Fama-French三因素后的特质收益进行关联分析，指示因子拥挤度 [page::5][page::6][page::8]。

• 主要发现（配对相关性-原始收益+多头+空头）：

- 指标与部分因子未来收益呈现一定负相关。
- 指标与未来收益波动普遍正相关，反映波动预测能力较强 [page::6]。

• 主要发现（配对相关性-特质收益+多头+空头）：

- 指标与因子未来收益的负相关性显著减弱，甚至部分因子呈现正相关，可能因特质收益剔除了部分因子的系统性成分。
- 同时指标对未来收益波动的预测能力进一步提升，短期内相关性普遍高于0.5 [page::8]。

• 配对相关性的正交因子影响：

- 指标在正交因子集合上的收益及波动预测能力整体稳定，未来收益的正相关趋势更加明显 [page::13][page::14]。

• “多头”单独计算配对相关性结果：

- 显示较弱的收益预测能力，仅换手、盈利及盈利增长因子有负相关，波动预测能力依然较好 [page::10]。

- 使用特质收益时部分因子与收益呈正相关，波动预测能力增强 [page::11][page::12]。

• 因子波动率指标计算改进：

- 传统用“多头/空头”波动率计算方法被“多头/市场”及“多空/市场”替代，尝试解决空头组合基准问题 [page::16]。

• “多头/市场”方法的因子波动率表现：

- 对未来收益预测存在一定负相关性，尤其在市值和换手因子较强，对大部分因子表现较弱。
- 对未来收益波动的相关性较弱，仅在波动和估值因子表现较好 [page::16][page::17]。

• “多空/市场”方法的因子波动率表现：

- 对未来收益和收益波动的预测能力较弱，表现不如“多头/市场”方法 [page::18][page::19]。

• 因子波动率正交处理影响：

- “多头/市场”方式在正交因子集合上依旧表现负相关收益趋势，对波动的预测能力减弱。
- “多空/市场”方法在正交集合上同样表现不佳 [page::20][page::21]。

• 研究结论总结：

- 配对相关性的“多头+空头”及“多头”计算方法提升了波动预测能力，但伴随部分因子与未来收益正相关，尤其使用特质收益后更明显。
- 因子波动率“多头/市场”方法表现相对较好，保持一定负相关收益预测能力；“多空/市场”整体效果较弱。
- 因子正交处理对指标表现影响有限。
- 投资者可根据需求继续探索更多拥挤度指标，团队计划后续报告继续探讨因子拥挤度扩展内容 [page::15][page::16][page::21]。

• 风险提示：报告指出市场系统性风险、资产流动性风险以及政策变动风险可能对策略表现产生显著影响 [page::0][page::21]。

海通证券选股因子系列研究报告（四十三）因子拥挤度的改进深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：选股因子系列研究（四十三）——因子拥挤度的改进

- 分析师：冯佳睿、袁林青

• 发布机构：海通证券研究所

- 发布时间：未明确具体时间，结合内容推测为近期连续系列研究中的第四十三篇专刊

• 研究主题：聚焦A股市场中因子投资过程中的“因子拥挤度”指标改进与效果分析，核心在于通过改进因子拥挤度指标的计算方法，更准确地识别因子拥挤现象，并提升因子收益与风险的预测能力。

报告核心论点

• 因子拥挤是因资金过度集中于某因子，导致该因子收益性或稳定性下降的现象。准确度量“拥挤度”对于因子投资策略具有重要意义。

- 回顾并改进了因子拥挤度的两个关键指标：配对相关性和因子波动率。通过引入不同的计算方法（“多头+空头”与“多头”仅用组合、原始收益与特质收益）和因子正交处理，分析指标对未来因子收益及收益波动的预测能力。

• 主要发现包括：

- 改进的配对相关性在部分情况下与未来因子收益呈现出正相关，尤其使用特质收益时更明显，伴随因子拥挤概念中内生的“反转择时”理念存在一定冲突。
- 配对相关性对未来因子收益波动的预测能力较强，特别在引入特质收益时有提升。
- 因子波动率指标“多头/市场”计算方式表现较优，具有一定收益预测能力，而“多空/市场”方式预测能力较弱。
- 因子正交处理对指标的预测能力影响有限，整体效果较为稳定。

• 报告最终提出风险提示，强调市场系统性风险、流动性风险及政策变动风险对策略表现的影响。

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二、逐节深度解读

2.1 投资要点与引言

报告从因子投资热度上升引入“因子拥挤”的概念，定义为因大规模资金追随某因子导致因子收益率下降和稳定性降低的现象。此前《选股因子系列（四十二）》已初步评测四类拥挤度指标表现，当前篇通过客户反馈对“配对相关性”和“因子波动率”指标的计算方法进行改进，并回测效果，为投资者构建拥挤度监控提供参考框架。

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2.2 因子拥挤度指标介绍

• 配对相关性：指同一因子极值组合中，组合中股票收益之间的同涨同跌特性，用于衡量因子内部一致性或拥挤倾向。

- 因子波动率：衡量因子组合收益的波动水平，反映拥挤可能带来的风险放大。

报告引入两类配对相关性的改良计算：（1）多头+空头组合相关性求和，（2）单用多头组合计算。同时收益数据采用（a）原始收益，（b）剔除Fama-French三因子的特质收益，四种组合形式展开比较。

类似地，因子波动率指标引入两个计算方法：

• 多头组合波动率除以市场波动率

- 多空组合波动率除以市场波动率

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2.3 配对相关性回测分析

2.3.1 使用原始收益，“多头+空头”配对相关性

• 图1至图4显示，配对相关性与未来6-24个月因子收益的相关性在部分因子（如市值、反转）呈负相关，符合拥挤度高导致未来收益减弱的预期，但整体收益预测能力有限。

- 对因子收益波动的预测能力较强，所有因子的配对相关性都与未来收益波动正相关，说明拥挤往往伴随风险上升。

2.3.2 使用特质收益，“多头+空头”配对相关性

• 图5至图8显示，使用特质收益后，配对相关性与未来因子收益表现出更多正相关性，特别在市值、波动、估值因子上表现明显，意味着指标可能捕捉了因子反转动量，和拥挤度的直观定义产生矛盾。

- 预测收益波动能力提升，未来6-12个月相关性普遍高于0.50，显示指标对波动性的敏感度更强。

2.3.3 使用原始收益，“多头”配对相关性

• 图9至图12揭示，仅用多头部分的配对相关性对收益的预测能力偏弱，负相关主要集中在换手及盈利相关因子，但同样显示较好的未来收益波动预测能力。

2.3.4 使用特质收益，“多头”配对相关性

• 图13至图16显示，收益预测能力更弱，部分因子出现配对相关性与未来收益正相关，与拥挤度概念抵触，但收益波动预测能力依然较强，有较高的正相关。

2.3.5 因子正交处理影响

• 通过图17-32，回测了经过正交化处理因子的配对相关性指标效果变化，结果显示无论是收益还是收益波动预测能力，指标表现均较为稳定，部分因子上正相关程度变化不大，进一步验证了计算方法的稳健性。

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2.4 因子波动率回测分析

2.4.1 使用“多头/市场”计算方法

• 图33-36说明该指标在市值和换手因子上与未来收益呈现较强负相关，拟合拥挤度预期，但其他因子负相关性不明显，且在盈利增长因子表现为正相关，说明该指标对不同因子的适用性存在差异。

- 对未来收益波动的预测能力主要集中于波动率和估值因子，整体表现中等。

2.4.2 使用“多空/市场”计算方法

• 图37-40表明，该方法对未来因子收益及收益波动的预测能力均较弱，且无明显收益负相关和波动正相关，说明加入空头组合波动对指标效果无显著提升，甚至会削弱表现。

2.4.3 因子正交处理影响

• 图41-48显示，经过正交处理后，因子波动率指标的预测能力未发生改变，依旧在部分因子展现收益负相关性，但对收益波动的预测能力普遍较弱，使用“多空/市场”方式效果依然偏弱。

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2.5 总结与风险提示

• 配对相关性指标通过不同计算设计，在部分因子出现与未来收益正相关的现象，尤其在应用特质收益时更为明显，这与因子拥挤度的理论预期存在冲突，暗示指标的解释和适用需谨慎。

- 配对相关性指标对收益波动的预测能力较为稳健，尤其在特质收益计算下表现更突出。

• 因子波动率指标中，“多头/市场”计算方法较“多空/市场”表现优越，但整体收益预测能力有限，且正交处理对指标效果影响不大。

- 风险提示强调系统性市场风险、资产流动性风险和政策变动风险对相关策略的显著影响。

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三、图表深度解读

• 图1-4（配对相关性原始收益+多头+空头）

这些图表展示配对相关性指标与未来分别6、12、18、24个月因子收益及收益分段收益（0-6个月等阶段）和相对应的收益波动关系。图表清晰可见对市值、反转、波动等指标预示未来收益负相关，但盈利相关因子呈现弱或无明显关系。波动指标则表现出明显的正相关，表现出拥挤度高可能导致波动增大。

• 图5-8（特质收益+多头+空头）

明显看到收益相关性整体偏向正相关，尤其是市值和波动因子，这一结果说明特质收益包含信息导致理解与直观拥挤定义偏差，波动相关性增强，说明指标更灵敏于波动风险。

• 图9-12，图13-16（多头+原始收益和特质收益分开）

与多头+空头组合相比，单多头计算的收益预测能力减弱，但波动预测能力仍然较强。特质收益版本更表现为波动指标相关性较好。

• 图17-32 (正交因子相关性分析)

在经过两两正交后，指标整体表现与原始因子集合相似，说明正交处理不会显著影响该拥挤度指标的预测能力，体现方法的稳定性和适用性。

• 图33-48（因子波动率）

显示“多头/市场”波动率指标对部分因子的收益具有负相关，适合拥挤度预判，但整体预测能力较弱。加入“多空/市场”计算未提高效果，反而降低部分相关性。正交处理对该指标效果无明显改善，预测能力保持一致。

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四、估值分析

本报告聚焦于因子拥挤度指标的构造和性能回测，没有涉及传统意义上的公司估值分析和财务参数预测，因此不存在诸如DCF、市盈率等估值体系分析。

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五、风险因素评估

报告识别的主要风险为：

• 市场系统性风险：市场大幅波动可能导致因子表现剧烈变化，模型预判失准。

- 资产流动性风险：因因子拥挤导致某些因子成分股流动性下降，影响策略执行和收益稳定。

• 政策变动风险：监管和宏观政策调整可能产生突发影响，挑战模型适用性。

报告未详述各风险概率及缓解策略，投资者需结合自身风险管理方法。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告中因子拥挤度指标在收益预测上的正相关现象，与拥挤度负相关的直观理解发生矛盾，尤其特质收益版本更为突出。这暗示指标捕捉到的拥挤风险可能与传统收益跌落机制互斥，可能源于特质收益定义或计算特点，以及因子收益结构复杂性。投资者在使用此指标时需结合多维度指标判断，避免单一指标锁定方向。

- 因子波动率指标表现效果整体有限，尤其“多空/市场”计算方式效果较差，可能因市场做空限制和组合构造方法不适应A股市场特征。

• 报告虽然讨论了因子正交化影响，但未深入探讨正交方法本身的参数选择和可能带来的因子组合信息损失。

- 风险提示较为简略，缺少针对特定模型误判的缓解方案和实际应用建议。

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七、结论性综合

本报告对“因子拥挤”概念下的关键拥挤度指标“配对相关性”和“因子波动率”进行了方法改进和系统的实证研究。主要结论如下：

1. 配对相关性指标采用“多头+空头”及“多头”计算方式，在不同计算收益数据（原始/特质收益）及因子正交处理条件下，表现出较为稳定的未来收益波动积极预测能力。其对未来收益的预测体现出部分因子预测正相关，尤其基于特质收益的计算，表明指标反映出了复杂市场结构中的不同信号，存在一定内生反转择时成分。
2. 因子波动率指标中，“多头/市场”计算方法较“多空/市场”效果更好，显示部分因子存在负相关及波动正相关关系，适合用于拥挤度的基本监控，但整体收益和波动预测能力不强，且正交因子处理未能显著改善这一现象。
3. 因子正交处理对上述指标预测能力影响有限，说明改进的指标方法在处理过因子相关性后依旧稳健，适用范围广泛。
4. 风险因素包括市场波动、流动性紧张和政策调整等对模型实操影响的系统性风险，要求投资者审慎对待因子拥挤度指标的解读和应用。
5. 海通证券量化团队将在后续报告扩展拥挤度指标体系，提供更多度量工具，帮助投资者多维度识别因子拥挤风险。

综上，投资者在构建因子投资策略拥挤度框架时，应综合考虑“配对相关性”和“因子波动率”两类指标的优劣势，尤其关注指标对未来收益波动的预测能力。同时，鉴于指标在部分情况下与收益预期出现正相关，需结合市场环境和其他指标谨慎解读，避免因指标误导做出非理性决策。

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重要图表汇总展示

图1 配对相关性与收益的相关性（原始收益+“多头+空头”）

说明：该图揭示部分因子（反转、波动）未来收益与配对相关性负相关，但市值因子等正负不一，整体收益预测能力有限。显示指标对波动风险预测更稳健[page::6].

图5 配对相关性与收益的相关性（特质收益+“多头+空头”）

说明：特质收益版本增强了某些因子与未来收益之间的正相关，减弱传统拥挤认为的负相关趋势，提醒需理性解读指标[page::8].

图33 因子波动率与收益的相关性（“多头/市场”）

说明：波动率指标在市值和换手因子上与未来收益呈负相关，但其他因子表现欠佳，表明该方法对特定因子预测效果较好[page::16].

图37 因子波动率与收益的相关性（“多空/市场”）

说明：多空波动率指标整体预测能力弱，未显著展现拥挤度与未来收益波动的正负相关，为较弱的拥挤风险衡量方式[page::18].

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结语

本次研究对因子拥挤度指标进行了全面的改进和实证分析，明确了不同计算方法对指标预测能力的影响及潜在的理论冲突，增强了投资者对因子拥挤现象的识别能力。未来，随着方法的不断完善和指标体系的扩展，拥挤度将更加有效地服务于量化选股和风险管理。投资者在应用过程中应结合多指标、多市场环境综合评估，谨慎解读指标信号。

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全文分析基于海通证券《选股因子系列研究（四十三）——因子拥挤度的改进》原文内容作出，各章节页码严格对照标注
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报告