量化选股系列报告之三：超预期视角下的PBROE选股策略-20211024-光大证券-39页_2mb

超预期视角下的PBROE选股策略总结

核心内容

本报告探讨了在市场不确定环境下，如何通过PBROE策略获取超额收益。该策略基于估值预期与盈利预期的匹配，通过分析PB（市净率）与ROE（净资产收益率）之间的关系，识别出存在预期差的股票，并结合超预期因子与质优股因子进行筛选，最终构建出具有超额收益能力的投资组合。

主要观点

1. 市场环境与策略背景

• 2018—2020年：市场盈利能力下行，基金倾向于“抱团取暖”，高估值、高盈利的股票获得更多关注。
• 2021年以来：核心资产估值抬升，风险逐步显现，市场不确定性增加，促使投资者寻找更具性价比的低估值优质股。

2. PB与ROE关系

• 估值与盈利轮动：在经济下行时，高ROE股票受追捧；经济回暖时，低估值股票更具吸引力。
• PB与ROE正相关：通过数学推导，PB与ROE在截面上存在显著的正相关关系，且估值因子在经历长期失效后开始反转。

3. 策略构建方法

• 预期差组合：通过PB-ROE截面回归模型计算残差，选择向下偏离最大的200只股票作为PB-ROE-200组合。
• 超预期组合：在PB-ROE-200股票池中，引入SUE因子（业绩超预期因子）和ROICenchance因子（综合财务质量因子），对股票进行等权重打分，选择排名前50只股票构建最终投资组合。
• 质优股增强：采用DELTAROE因子（ROE同比增长率）和GPOA因子（总资产毛利率）对组合进行增强。

4. 策略收益来源

• 行业风格轮动：策略通过ROE周期性变动识别行业趋势，超配ROE上升的行业，如钢铁、有色金属、基础化工等。
• 股票戴维斯双击：通过PB-ROE模型识别出低估值且ROE超预期的股票，实现估值与盈利的双重提升。

关键信息

1. 策略表现

• 2021年至今：全市场股票池中，策略获得超额年化收益42.01%，绝对收益32.84%；中证500股票池中，超额年化收益41.40%，绝对收益42.48%；中证800股票池中，超额年化收益52.51%，绝对收益34.46%。

2. 持仓特征

• 行业轮动：策略持仓具有明显的行业轮动特征，超配行业ROE上升阶段的股票。
• 股票选择：在PB-ROE模型基础上，结合超预期因子和质优股因子，筛选出具有成长性和高ROE的股票。

3. 风险提示

• 本报告基于历史数据，不保证未来表现。
• 策略存在行业配置偏差和市场不确定性等风险，需谨慎对待。

4. 策略逻辑

• 预期匹配：通过PB与ROE的匹配关系，识别市场预期与基本面预期存在差异的股票。
• 组合优化：在预期差股票池中，引入超预期因子和质优股因子进行多因子打分，提升策略的稳定性与收益性。

策略画像

• 核心收益来源：行业风格轮动与股票戴维斯双击。
• 策略属性：具备SmartBeta属性，通过行业轮动获取超额收益。
• 风险控制：通过行业中性化和因子增强，降低系统性风险，提升收益质量。

总结

PBROE策略在市场不确定环境下，通过识别估值预期与盈利预期的偏差，结合行业轮动和股票戴维斯双击，构建了一个具有稳定超额收益的投资组合。该策略在多个股票池中表现优异，尤其在2021年以来，实现了显著的超额收益，但仍需注意历史数据的局限性和市场变化带来的不确定性。