一、摘要

在前期的Barra模型系列文章中，我们构建了Size因子、Beta因子和Momentum因子，并分别创建了对应的单因子策略。本节文章将在该系列下进一步构建Residual Volatility因子，该策略在2022年以来跑赢大盘指数，且具有波动小的特点。

二、模型理论

Barra模型的Residual Volatility因子的计算方法如下：

Residual Volatility因子由三个子因子组成，分别是DASTD因子（超额收益年化波动）、CMRA因子（年度超额收益率离差）和HSIGMA因子（Beta回归残差年化波动率）。这三个因子的权重分别是0.74、0.16和0.10，三个因子叠加前需要做标准化处理。

Residual Volatility因子又称特质因子，主要是衡量市场中不能解释的信息数据的波动情况。其中HSIGMA因子是计算Beta因子时的残差收益率的波动率，为此可以直接调用本系列的Beta因子计算函数，稍作调整以保留残差收益率。

三、因子分析

使用alphalens进行对Residual Volatility因子进行分析（2022年-2023年1月）。

从收益分析来看，Residual Volatility因子的alpha收益和beta收益在不同调仓周期下变化不大，因子值的最小分组贡献正收益，最大分组贡献负收益，且负收益显著大于正收益 。

从信息系数的分析来看，Residual Volatility因子在21天的调仓周期下IC均值达到最大（-0.10），且IC均值的绝对值大于0.05，表明选股能力较强；IC标准差在不同调仓周期下无变化，经计算可知21天的调仓周期下IR绝对值为0.59(>0.5)，该周期下因子稳定获取超额收益的能力尚可。

从分组收益来看，Residual Volatility因子呈单调递减的特性，与上文的分析相符；但因子值的最小分组的正收益会显著弱于最大分组的负收益。

四、回测分析

回测时间：2022-01-01至2023-02-12（月底换股）

回测品种：全A股（剔除ST股、停牌股和一年以内的次新股）

初始资金：100万

手续费：0.0007

滑点：0.00123

最大持仓数量：30只

从回测曲线来看，策略波动会远小于市场波动，在2022年以来获得了-1.29%的年化收益率，13.29%的最大回撤，能够跑赢大盘指数，但整体进攻性偏弱。

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