因子策略系列|融合券商共識以強化外資集中度策略(下)

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前言

接續上一篇因子研究系列-透過外資集中度追蹤聰明錢足跡 ?已系統性證實 外資主力進出(conc_qfii )在大型股具備穩健且可累積的預測力。本章將此發現轉化為可執行的交易策略,並以事件驅動回測扣除交易成本並考量交易限制,評估其相對標竿指數的績效。

策略建構

基於因子特性,我們將其轉化為可執行的交易策略,計入摩擦成本、流動性過濾與槓桿限制,並確保資料為point-in-time架構,杜絕「偷看答案」的前視偏誤 。詳細的回測參數設定如下:

回測參數

  • 樣本範圍:台灣上市櫃普通股
  • 回測期間:2020 年 12 月至 2026 年 5 月,樣本外(Out-of-Sample, OOS)的切點為2024-09-30
  • 再平衡頻率:季頻(每 3 個月調整一次,用以降低週轉率與交易摩擦成本)
  • 權重配置:成分股採市值加權(Value Weight)
  • 撮合方式:事件驅動回測、逐日撮合,於次一交易日開盤成交
  • 滑價成本:每次交易價格滑動 1 個跳動點(tick);無單次交易成交量上限
  • 交易成本:買入:0.1425% 手續費 ;賣出:0.1425% 手續費 + 0.3% 證交稅
  • 流動性過濾:剔除當日流動性受限者——開盤即鎖死(Limited Whole Day)、處置股票(Disposition Securities)
  • 槓桿限制:0.9(最多動用投資組合價值 90% 的資金進行交易)
  • 初始資金:新台幣 1,000 萬元
  • 標竿指數:寶島報酬指數(IR0078)

策略定義

本文設計兩種策略,其基本選股流程完全相同,唯一的差別在於「排名分數的建構方法」。本次策略選股流程為:因子產業中性化→ 市值前30%大型股 → 挑選前 50 名成分股 →採市值加權配置。其中產業集中化(個股因子值減去當日同產業均值),目的是去除產業集中偏誤,若不進行產業中性化,集中度排序會押注在外資券商通路佔比結構性偏高的少數產業(如半導體);中性化分散了投組的產業曝險,在大型股市值加權下反而提升風險調整後報酬

  • 策略一(純集中度策略): 直接以產業中性化後的集中度分數排序,選取前50名。
  • 策略二(複合融合策略): 加入券商通路分歧度(Disagree 進行優化。

券商通路分歧度是衡量三個通路—外資(F)、民營券商(P)、公股行庫(G)—當日淨買方向的離散程度。每通路先計買賣超比例 = 該通路當日買賣超金額 ÷ 該股當日總成交值;三通路各自 winsorize(1%/99%) 後取橫斷面 z 分數,分歧度即三者之橫斷面標準差:

若分歧度高,代表三通路當日各走各的(例如外資買、民營券商賣、公股行庫按兵不動)—此時即便集中度很高,其方向訊號是相互拉扯、被稀釋的;分歧度低,則代表三通路淨買方向趨於一致(同買或同賣),集中度所反映的資金動向有跨通路共識背書、訊號更乾淨。

策略二選股分數定義為:z(conc_qfii) – 0.5 x z(Disagree)。公式中的減號使分歧度愈高則分數愈低,因此本策略讓集中度相近的股票中,優先挑選低分歧(跨通路共識)者,避開內外資強烈對作的標的。

表五:因子策略定義

策略類型選股分數
策略一(純集中度)單因子z(conc_qfii)
策略二(集中度+分歧度融合)雙因子融合z(conc_qfii) − 0.5 × z(Disagree)

說明:兩策略選股流程相同,僅選股分數不同;Disagree=券商通路分歧度(見上式);z(·) 為產業中性化後之橫斷面 z 分數)

回測績效分析

我們設定的判定門檻為:全樣本 Sharpe > 1.256、OOS(樣本外)Sharpe > 1.668 且年化 Alpha > 0(即必須全面擊敗標竿指數)。下表為回測績效結果

表六:conc_qfii 大型股前 50 名市值加權季頻回測績效(扣交易成本)

績效指標策略一(純集中度)策略二(集中度+分歧度融合)標竿指數(IR0078)
年化報酬率 (Annual return)27.65%30.12%25.77%
累積報酬率 (Cumulative)260.67%298.82%233.51%
年化波動度 (Annual vol)21.59%21.33%19.83%
夏普比率 (Sharpe)1.2391.3421.256
Sortino 比率1.8682.0221.799
最大回撤 (Max drawdown)−31.03%−26.51%−28.60%
年化 Alpha (Annual alpha)+1.71%+3.88%
Beta1.0060.996
樣本外夏普比率 (OOS Sharpe)1.9692.0001.668
日均週轉率 (Turnover)0.74%0.95%

(說明:標竿指數為寶島報酬指數 IR0078;資料期間 2020/12–2026/05;OOS 切點 2024-09-30

圖三:conc_qfii 大型股前 50 名市值加權兩種策略與標竿指數(IR0078)之累積報酬率折線圖

以下分析兩策略績效結果:

策略一(純集中度)的績效分析

策略一在三項判定門檻達成二個:樣本外OOS 風險調整大幅勝出(sharpe=1.969,高於門檻 1.668)、且年化 Alpha 為正(+1.7%);絕對報酬亦勝過大盤(年化 27.65% ,標竿指數 25.77%)。

策略二(集中度+分歧度融合)的優化效果。

策略二是在策略一的選股分數上疊加券商通路分歧度,偏好「外資集中三通路方向共識」的股票。策略二的績效結果是三項門檻一舉全數達標:全樣本 Sharpe 達 1.342、超過標竿指標的 1.256,年化 Alpha 增至 +3.88%(超過策略一一倍),最大回撤從-31.03%收斂至 −26.5%。策略二的優化效果在樣本內與樣本外皆穩健,展現了結合跨通路攻共識的增強威力。

綜合而言,本章回測與因子分析完全呼應:策略須建立在大型股與市值加權之上,在計入交易成本與交易限制後,仍能優於標竿指數

結論

本研究透過探討「外資主力買賣集中度(conc_qfii)」因子,完整拆解外資這條台股「聰明錢」的知情交易足跡,並得出以下兩大核心結論:

  • 評估方法決定因子結果(規模條件性):

conc_qfii 因子在不同市值規模下表現完全相反。若使用傳統的全市場等權重十分位法,會因小型股的反向雜訊而誤判因子無效;採用 rank-IC 並聚焦在「大型股、市值加權」的切面上,因子的高選股勝率與方向穩定性才會真正顯現。

  • 多因子融合(籌碼+共識)是關鍵:

雖然純集中度策略(策略一)已能提供優於大盤的樣本外表現,但若進一步融入「券商通路分歧度」(策略二),篩選出跨通路共識度高的個股,便能在計入各項真實市場摩擦與交易成本後,創造 30.12% 的年化報酬率與 1.342 的夏普比率,成為在實務上極具配置價值的台股大型股增強策略。

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