多因子Alpha系列报告之（四十）：科技板块量化选股策略研究-20200911-广发证券-25页_1mb

科技板块量化选股策略研究总结

核心内容概述

本报告围绕A股市场科技股的量化选股策略展开，分析了科技股的行业特点、研发投入、财报数据、估值因子以及其他风格因子对股票表现的影响。基于这些因子，构建了一个月度调仓的多因子选股策略，并提供了实证分析结果。

主要观点与关键信息

科技股行业特点

• 数量与权重：截至2020年6月底，A股市场共有621只科技股，沪深300和中证500指数中科技股权重分别达到 $14.12%$ 和 $18.31%$，显示科技股在A股中的重要性。
• 行业分布：科技股主要集中在电子、通信和计算机三个申万一级行业，其中电子行业占比最高（267只），计算机行业次之（237只），通信行业最少（105只）。
• 概念板块：科技股涉及多个概念板块，如消费电子、5G、新基建、科技龙头、芯片等。
• 研发强度：科技股研发费用占营收比例较高，电子、通信、计算机行业分别达到 $7%$、$9%$ 和 $13%$，均位列申万一级行业前四。

研发投入与股票表现

• 研发投入趋势：科技股研发投入持续增长，2019年平均研发费用达到1.06亿元，且自2014年以来，几乎全部科技公司都披露了研发费用数据。
• 研发费用因子表现：研发费用因子具有较强的选股能力，2016年4月以来的IC均值为0.19，显著高于以往。使用该因子进行选股，多空年化收益率为 $21.58%$。
• 研发与专利关系：研发费用与新增专利数量呈正相关，研发费用越高，专利产出越多，从而可能带来更高的股票收益。

盈利因子

• IC值：单季度ROE和单季度ROA的季度IC值为0.08，显示其较强的选股能力。
• 多空收益：盈利因子的年化多空超额收益在 $11% \sim 12%$，其中单季度ROE的年化多空超额收益为 $12.04%$。
• 分档收益：高盈利股票的累计收益率显著高于低盈利股票，多头策略相对基准的超额收益明显。

成长因子

• IC值：单季度净利润同比增长的季度IC值为0.12，是成长因子中表现最好的。
• 多空收益：成长因子的年化多空超额收益均在 $12%$ 以上，其中单季度净利润同比增长因子的年化多空超额收益高达 $17.16%$。
• 分档收益：成长因子对股票收益有显著正向影响，高成长股票的累计收益率更高。

质量因子

• IC值：质量因子的IC值普遍较低，只有总资产周转率的季度IC为0.04，其余均低于0.02。
• 多空收益：年化多空超额收益在 $0.73% \sim 5.01%$，整体选股能力较弱。

估值因子

• 因子表现：EP（市盈率倒数）的选股能力最强，其IC值为0.050，年化多空超额收益为 $19.44%$。
• 多空收益：EP因子在科技股中具有较强的相对收益能力，是估值因子中的优选。

其他风格因子

• 因子表现：低换手率、小市值、1月反转等因子具有一定的选股能力。
• 多空收益：低换手率因子的年化多空超额收益最高（$42.98%$），小市值因子次之（$34.88%$）。
• 1月反转因子：在科技股中表现稳定，年化多空超额收益为 $27.03%$。

多因子选股策略实证分析

• 策略构建：基于研发费用、盈利、成长、估值、规模、流动性、技术面等7个因子构建多因子选股策略。
• 策略表现：
  • 年化超额收益：$19.20%$
  • 超额最大回撤：$-8.16%$
  • 年化换手率：5.43倍
  • 月胜率：$79.2%$
• 策略分档收益：高研发费用、高盈利、高成长、低估值的科技股表现更优，分档累计收益率从 $1733.47%$ 到 $56.33%$，差异显著。
• 分年度表现：从2007年至2020年，策略在多数年份表现出正向超额收益，尤其是2016年和2018年表现突出。

风险提示

• 策略模型并非百分百有效，市场结构及交易行为的改变可能影响策略表现。
• 交易参与者增多可能使策略失效，需注意策略的适用性及市场环境变化。

结论与展望

• 科技股趋势：科技股在A股中的权重持续上升，未来仍有较大的发展潜力。
• 因子有效性：研发费用、盈利、成长和估值因子对科技股表现有显著影响，是选股的重要参考。
• 策略建议：基于多因子模型构建的科技股选股策略具有较高的超额收益能力，但需结合市场环境动态调整。

附录：分析师信息

• 罗军：首席分析师，华南理工大学硕士，从业14年。
• 安宁宁：联席首席分析师，暨南大学硕士，从业12年。
• 文巧钧：资深分析师，浙江大学博士，从业4年。

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