20171225-光大证券-业绩链选股策略报告_多维度寻找高增长公司_23页_2mb

多维度寻找高增长公司总结

核心内容

本报告分析了A股市场中业绩高增长公司的投资机会，提出了一种基于业绩增速、加速度及业绩预告和分析师预期的选股策略。主要目的是在业绩数据滞后的情况下，利用预告数据和分析师预期提高选股的准确性和时效性，从而提升投资收益。

主要观点

• 业绩与股价同步：股价上涨与业绩释放基本同步，但业绩数据具有滞后性，导致在公告后选股效果减弱。
• 业绩增速指标有效性：业绩同比增速比环比增速具有更高的选股价值，能够更准确地反映业绩趋势。
• 业绩加速增长的预测能力：通过构建业绩增长速度和加速度指标，可以有效识别业绩加速增长的公司，其下期业绩高增长的概率较高。
• 业绩预告降低滞后性：使用业绩预告数据替代公告数据，能显著提高策略的信息比率和年化超额收益。
• 分析师预期筛选：在业绩预告基础上，依据分析师一致预期增速进行筛选，预期增速较低的股票组合表现更佳。

关键信息

业绩释放与股价关系

• 业绩与股价基本同步，但公告滞后性导致选股效果下降。
• 业绩同比增速分组表现优于环比增速分组，信息比率更高。
• 当季末调仓的业绩同比增速前20%股票组合年化超额收益可达14.7%，信息比率高达3.82。

业绩增长趋势指标

• 通过速度和加速度指标构建的业绩增长趋势模型，可提高对未来业绩增长的预测能力。
• 选择N=8作为最佳参数，使业绩加速增长的预测能力最强，第9组股票落入下期高增速组的概率为48.6%。

业绩预告的作用

• 使用业绩预告数据可有效降低公告滞后性，提高选股能力。
• 预告下限替代公告数据时，第9组股票年化超额收益达15.0%，信息比率1.76。
• 预告上限替代公告数据时，第9组股票年化超额收益达14.1%，信息比率1.65。

分析师预期筛选

• 分析师预期增速较低的股票组合表现更佳，年化超额收益可达23.1%，信息比率1.97。
• 预期增速最低组在回测期内每年均取得正超额收益，且胜率较高。

最终投资建议

• 最终推荐的股票组合为：使用业绩预告下限数据，依据业绩增长趋势指标分组的第9组股票。
• 该组合在2009年至2017年10月期间，年化超额收益达15.0%，信息比率1.76。
• 2017年之后，年化超额收益为16.7%，信息比率2.68。

风险提示

• 所有测试结果基于模型，模型存在失效的风险。

股票池与回测表现

• 最终股票组合每期持仓数量为5-33只，换仓频率低，投资配置较为便利。
• 2009年至2017年期间，该组合每年均跑赢市场等权基准。
• 2017年组合表现虽略逊于对照组2，但信息比率仍保持在1.72以上。

图表与数据

• 图1至图20展示了不同调仓时点、不同指标分组的收益表现。
• 表1至表16提供了详细的收益统计信息，包括年化收益率、信息比率、胜率等。

结论

本报告通过多维度分析业绩增长趋势，结合业绩预告和分析师预期，提出了一个有效的高增长公司筛选模型。该模型在降低公告滞后性、提高预测准确性和投资收益方面表现出色，为投资者在特定时点（如1-4月）捕捉业绩高增长机会提供了参考。