20171023-兴业证券-决胜量化选股策略周报_29页_3mb
报告摘要
证券研究报告总结
核心内容
本报告由兴业证券研究团队发布，分析师包括胡顺泰、任瞳和徐寅，主要分析了当前市场表现及量化选股策略的表现，并推荐了“3+2”量化选股策略作为本周的投资选择。
市场表现
- 上周市场整体向下，主流指数均出现不同程度的下跌：
- 创业板指数下跌 $2.38%$
- 上证综指下跌 $0.35%$
- 中证500指数下跌 $2.06%$
- 沪深300指数小幅上涨 $0.15%$
- 多头策略中，“3+2”策略跌幅最大，为 $1.84%$
- 增强策略中，多因子全A选股500增强策略表现最佳，全周超额收益为 $0.13%$
- 两市日均成交额约为4342亿元，融资余额基本持平，截至10月19日为9838亿元
本周推荐
- 市场风格偏向价值
- 本周重点关注经济数据：
- 美国GDP、耐用品订单和新屋销售数据
- 英国GDP
- 日本CPI、澳大利亚CPI
- 多个国家的制造业、服务业和综合PMI
- 上市公司三季报披露高峰期，本周将有2188家公司披露业绩
- 推荐近期表现稳健的“3+2”量化选股策略
策略历史及样本外跟踪表现
多头策略
| 策略名称 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | Sharpe比率 | 最大回撤率 | 胜率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RV量化选股策略 | 3668.33% | 32.99% | 32.16% | 1.03 | 71.74% | 57.88% |
| SA量化选股策略 | 2332.00% | 34.64% | 32.53% | 1.06 | 68.33% | 57.75% |
| 3+2量化选股策略 | 8071.83% | 41.33% | 29.31% | 1.41 | 60.80% | 58.08% |
| VG量化选股策略 | 7817.62% | 40.98% | 31.80% | 1.29 | 63.36% | 58.76% |
| GM量化选股策略 | 6143.89% | 38.37% | 33.81% | 1.14 | 65.70% | 59.53% |
| VGS_TB量化选股策略 | 12597.93% | 46.31% | 31.89% | 1.45 | 66.66% | 59.18% |
增强策略
| 策略名称 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | Sharpe比率 | 最大回撤率 | 胜率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RV300选股300增强策略 | 136.90% | 8.37% | 3.92% | 2.14 | 4.43% | 56.29% |
| Smart Alpha全A选股500增强策略 | 404.83% | 16.29% | 4.85% | 3.36 | 6.25% | 59.52% |
| Smart Alpha500选股500增强策略 | 183.91% | 10.21% | 4.08% | 2.51 | 5.10% | 57.56% |
| 多因子全A选股500增强策略 | 824.46% | 23.03% | 5.28% | 4.36 | 7.24% | 60.94% |
| 多因子500选股500增强策略 | 225.68% | 11.63% | 3.56% | 3.27 | 4.26% | 58.86% |
| 多因子300选股300增强策略 | 168.53% | 9.64% | 4.65% | 2.07 | 5.50% | 56.22% |
量化选股策略说明
RV量化选股及增强策略
- 策略逻辑：基于分析师评级和未来12个月预期市盈率，两者各占50%权重。
- 筛选方法：
- 风险调整分析师评级
- 未来12个月预期市盈率
- 多头策略：每个中信一级行业选择RV综合分数最高的股票，等权组合
- 增强策略：在沪深300成分股内选择RV综合分数前30%的股票，行业权重按沪深300成分股加权
SA量化选股策略
- 策略逻辑：基于机器学习算法生成的SmartAlpha因子
- 筛选方法：每月末选择SA因子排名前30的股票，等权组合
“3+2”量化选股策略
- 策略逻辑：结合长期盈利与成长能力、中期业绩增速、市场面共振
- 筛选方法：
- 长期筛选：扣非后ROE、营业收入同比增长率、扣非后归属母公司股东净利润同比增速
- 中期筛选：营业收入同比增长率、归属母公司股东净利润同比增长率 > 15%
- 市场面筛选：日均成交金额最小的20只股票
- 多头策略：等权组合
VG量化选股策略
- 策略逻辑：价值与成长风格均衡，交易行为因子增强
- 因子构成：
- 价值因子：BP_LR、EP_Fwd12M、SP_TTM等五个描述子等权合成
- 成长因子：Earnings_SQ_YoY、SaleEarnings_SQ_YoY、Sales_SQ_YoY等三个描述子等权合成
- 交易行为因子：Volume20D_240D、TSKEW_20D、VolumeCV_20D等七个描述子等权合成
- 多头策略：每个中信一级行业选择VG因子前20%的股票，等权组合
GM量化选股策略
- 策略逻辑：成长与动量风格均衡的小盘股策略
- 因子构成：
- 成长因子：Earnings_SQ_YoY、SaleEarnings_SQ_YoY、Sales_SQ_YoY等三个描述子等权合成
- 动量因子：Momentum_1M、Momentum_3M、Momentum_60M等三个描述子等权合成
- 多头策略：选择总市值位于市场中位数以下的股票，每个中信一级行业选择GM因子排名第一的股票，等权组合
VGS_TB量化选股策略
- 策略逻辑：价值、成长和情绪风格均衡，交易行为因子与动量因子正交化
- 因子构成：
- 价值因子：BP_LR、EP_Fwd12M、SP_TTM等五个描述子等权合成
- 成长因子：Earnings_SQ_YoY、SaleEarnings_SQ_YoY、Sales_SQ_YoY等三个描述子等权合成
- 情绪因子：EPSChange_FY0_1M、RatingChange_3M、TargetReturn等三个描述子等权合成
- 交易行为因子：Volume20D_240D、TSKEW_20D、VolumeCV_20D等七个描述子等权合成
- 多头策略：选择VGS_TB因子排名前30的股票，等权组合
Smart Alpha增强策略
- 策略逻辑：基于机器学习的AdaBoost算法，构建非线性SmartAlpha动态选股模型
- 因子构成：基于兴业风格因子池中33个传统因子，选择区分能力最强的20个因子合成SA因子
- 增强策略：
- Smart Alpha全A选股500增强策略：每个中信一级行业选择SA因子前10%的股票，行业权重按中证500成分股加权
- Smart Alpha500选股500增强策略：在中证500成分股内选择SA因子前10%的股票，行业权重按中证500成分股加权
多因子增强策略
- 策略逻辑：基于VGS_TB因子，结合多个因子进行增强
- 增强策略：
- 多因子全A选股500增强策略：每个中信一级行业选择VGS_TB因子前10%的股票，行业权重按中证500成分股加权
- 多因子500选股500增强策略：在中证500成分股内选择VGS_TB因子前30%的股票，行业权重按中证500成分股加权
- 多因子300选股300增强策略：在沪深300成分股内选择VGS_TB因子前20%的股票，行业权重按沪深300成分股加权
附录一：多头策略最新持仓明细
- RV量化选股策略：各行业股票权重为3.45%
- SA量化选股策略：各行业股票权重为3.33%
- “3+2”量化选股策略：各行业股票权重为5.00%
- VG量化选股策略：各行业股票权重为3.33%
- GM量化选股策略：各行业股票权重为3.57%
- VGS_TB量化选股策略：各行业股票权重为3.33%
附录二：量化选股策略说明
- RV量化选股及增强策略：结合分析师评级和预期市盈率，剥离系统性风险
- SA量化选股策略：基于机器学习算法的SmartAlpha因子
- “3+2”量化选股策略：结合基本面、市场面，分三步筛选股票
- VG量化选股策略：价值成长风格均衡，交易行为因子增强
- GM量化选股策略：成长动量风格均衡的小盘股策略
- VGS_TB量化选股策略：价值、成长、情绪风格均衡，交易行为因子与动量因子正交化
- Smart Alpha增强策略：基于机器学习的非线性模型，降低波动性
- 多因子增强策略：基于VGS_TB因子，结合多个因子进行增强
投资评级说明
- 行业评级：以行业股票指数相对同期上证综指/深圳成指的涨跌幅为基准
- 推荐：相对表现优于市场
- 中性：相对表现与市场持平
- 回避：相对表现弱于市场
- 公司评级：以公司股价相对同期上证综指/深圳成指的涨跌幅为基准
- 买入：相对大盘涨幅大于 $15%$
- 持有：相对大盘涨幅在 $5% \sim 15%$ 之间
- 中性：相对大盘涨幅在 $-5% \sim 5%$
- 减持：相对大盘涨幅小于-5%
联系方式
| 地区 | 姓名 | 办公电话 | 邮箱 |
|---|---|---|---|
| 上海 | 邓亚萍 | 021-38565916 | dengyp@xyzq.com.cn |
| 上海 | 盛英君 | 021-38565938 | shengyj@xyzq.com.cn |
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