20211024-光大证券-量化选股系列报告之三_超预期视角下的PBROE选股策略_39页_1mb

报告摘要

超预期视角下的PBROE选股策略总结

核心内容

本报告围绕“超预期视角下的PBROE选股策略”展开，探讨在市场不确定环境下如何通过结合估值与盈利预期差异，构建具有超额收益潜力的投资组合。策略主要基于PB（市净率）与ROE（净资产收益率）的匹配关系，结合预期差与质优股因子，实现对股票的精选。

主要观点

市场环境与策略背景：
- 2018年至2020年，A股市场一致预测净利润下滑，投资者更倾向于选择高盈利、高估值的白马股。
- 2021年以来，核心资产估值抬升，风险逐步显现，PB因子开始出现反转，具备超额收益潜力。
PB-ROE关系：
- 估值与盈利存在轮动关系，经济下行时，盈利能力强的资产更受青睐；经济回暖时，低估值资产更具性价比。
- PB与ROE在截面上存在明显的正相关关系，且通过数学推导可得ln(PB)与ROE之间存在线性关系。
数据预处理：
- 剔除PB或ROE为负值的股票。
- 对ROE进行分位数变换标准化处理，使其符合正态分布。
- 引入行业哑变量，对PB-ROE模型进行行业中性化处理以提升回归效果。
策略构建：
- 构建PB-ROE截面回归模型，计算残差项作为股票的偏离值。
- 构造预期差组合PB-ROE-200，选择向下偏离最大的200只股票。
- 在预期差组合基础上，引入SUE因子、JOR因子、DELTAROE因子、ROICenchance因子和GPOA因子，进行等权重打分，挑选排名前50只股票构建最终投资组合。

关键信息

策略表现

股票池	年化超额收益	最大回撤	夏普比率
全市场	22.78%	16.40%	1.73
中证500	19.44%	10.02%	2.23
中证800	19.86%	19.06%	1.52

2021年以来，策略在全市场股票池中获得超额年化收益42.01%，在中证500股票池中获得超额年化收益41.40%，在中证800股票池中获得超额年化收益52.51%。

策略收益来源

行业风格轮动：
- 策略持仓存在行业轮动现象，超配行业相对于低配行业表现更优。
- 2021年以来，策略重仓钢铁、有色金属、基础化工、电力设备及新能源等高ROE行业，这些行业表现优异。
- 低配行业如计算机、纺织服装、非银行金融等表现不佳。
股票戴维斯双击：
- 通过PB-ROE模型筛选出低估值且ROE有提升潜力的股票，叠加业绩超预期因子，实现戴维斯双击效应。
- 例如：合盛硅业（ROE上升，PB低位）和新希望（ROE上升后PB回落）。

策略配置逻辑

股票池筛选：PB-ROE截面回归模型筛选出向下偏离最大的200只股票作为股票池。
调仓周期：采用月度调仓机制。
因子合成：对股票进行等权重打分，选取排名前50只股票构成最终投资组合。

策略画像

策略属性：具备SmartBeta属性，通过行业轮动与股票估值盈利双击获取超额收益。
收益来源：主要依赖行业风格轮动和股票戴维斯双击效应。
风险提示：策略基于历史数据，存在不被重复验证的可能，投资需谨慎。

策略构建步骤

预期匹配：通过PB与ROE的匹配关系构建基础模型。
预期差组合：通过截面回归模型计算预期差，筛选出PB-ROE-200组合。
超预期增强：引入SUE因子、JOR因子、DELTAROE因子、ROICenchance因子和GPOA因子进行增强。
质优股筛选：在预期差组合基础上，通过等权重打分，选取排名前50只股票构建最终组合。

总结

本策略通过结合PB与ROE的匹配关系，构建预期差组合，并引入超预期与质优股因子进行增强，实现了在不同市场环境下获取超额收益的目标。策略表现优异，尤其在2021年以来，超额收益显著。策略收益主要来源于行业风格轮动与股票的戴维斯双击效应，具备较强的市场适应性和盈利潜力。投资需注意策略基于历史数据，可能存在不被重复验证的风险。

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