20210603-东吴证券-东吴策略·掘金月报_5月成长策略胜出_32页_2mb
报告摘要
5月成长策略胜出总结
核心内容
2021年5月,A股市场迎来反弹,上证综指全月上涨4%,主动偏股型公募基金平均收益率为3.8%。在这一背景下,成长型策略表现优于价值型策略,其中东吴成长策略下的十倍股个股组合和量化次新组合分别获得15%和7%的超额收益率,成为市场表现最强的策略。而价值型策略中的高股息和低估值组合则跑输市场,仅PEG组合实现8%的超额收益。
主要观点
- 成长型策略表现强劲:5月市场更偏向于有中长期业绩支撑的成长风格,十倍股个股组合与量化次新组合表现突出,分别获得15%和7%的超额收益。
- 价值型策略相对落后:在风险偏好提升的市场环境下,低估值策略表现不佳,但优化后的PEG组合仍实现8%的超额收益。
- 不同策略适用市场环境不同:
- 成长型策略适用于小市值占优或市场震荡市。
- 价值型策略适用于市场大幅上涨后的下跌和震荡期,特别是高股息策略在大盘风格占优时表现相对较好。
- 市场风格对策略表现影响显著:十倍股个股组合在市场整体上行期间表现优异,而量化次新组合在震荡市中更具优势。
关键信息
成长型策略
1.1 不变脸的次新组合
- 构建思路:筛选出基本面延续之前良好表现的新股,即上市当年及次年ROE和归母净利润增速均高于上市前三年均值。
- 表现:2010年以来较万得全A超额收益率为109%,近一个月超额收益率为1%。
- 适用环境:小市值占优的市场环境下表现更佳。
- 股票池更新:5月最强个股为安集科技(39%)和七一二(18%)。
1.2 量化次新组合
- 构建思路:通过量化回测,筛选出符合特定财务指标的次新股,包括ROE、净利润增速、毛利率、销售费用率等。
- 表现:2010年以来较万得全A超额收益率为332%,近一个月超额收益率为7%。
- 适用环境:市场整体上行时表现更优,震荡市中优于不变脸次新组合。
- 股票池更新:5月最强个股为安集科技(39%)和壹网壹创(16%)。
1.3 十倍股个股组合
- 构建思路:从涨跌、公司、业绩、估值、行业五大视角筛选未来可能十倍股的个股。
- 表现:2010年以来较万得全A超额收益率为398%,近一个月超额收益率为15%。
- 适用环境:市场整体持续上涨期间表现最佳。
- 股票池更新:5月最强个股为龙蟠科技(31%)和瑞普生物(28%)。
1.4 十倍股基金经理组合
- 构建思路:基于基金经理的重仓频率筛选出未来可能十倍股的个股。
- 表现:2010年以来较万得全A超额收益率为144%,近一个月超额收益率为-7%。
- 适用环境:适用于大盘风格占优期间,与市场整体涨跌关系不大。
- 股票池更新:5月最强个股为凯莱英(13%)和宁德时代(12%)。
价值型策略
2.1 高股息组合
- 构建思路:筛选出股息率排名前20的沪深300成分股。
- 表现:若考虑股利再投资,2010-2020年较万得全A超额收益高达102%;若不考虑,则为8%。
- 适用环境:适用于市场大幅上涨后的下跌和震荡期,具有“熊市保护伞”特性。
- 股票池更新:5月最强个股为陕西煤业(6%)和中国神华(4%)。
2.2 PEG组合
- 构建思路:综合考虑低估值和高成长性的匹配,选取PE/G低于行业中位数的个股。
- 表现:2010年以来较万得全A超额收益率为155%,近一个月超额收益率为8%。
- 适用环境:适用于市场震荡上行环境,小盘风格占优时表现更佳。
- 股票池更新:5月最强个股为欣旺达(38%)和金达威(11%)。
2.3 PB-ROE组合
- 构建思路:根据PB/ROE排序,选取最小的20只个股。
- 表现:2010年以来较万得全A超额收益率为-2%,近一个月超额收益率为-9%。
- 适用环境:适用于市场下跌或震荡期,尤其是周期、金融地产等价值类股票。
- 股票池更新:5月最强个股为陕西建工(16%)和好想你(3%)。
各类组合及股票池表现
| 时间范围 | 成长型策略 | 价值型策略 |
|---|---|---|
| 2010年至今 | 109% | 102% |
| 近3年 | 11% | 9% |
| 近1年 | -1% | -2% |
| 近1个月 | 1% | 8% |
年化收益与Sharpe比率
| 策略 | 年化收益 (%) | Sharpe比率 |
|---|---|---|
| 不变脸的次新 | 12 | 0.45 |
| 量化次新 | 18 | 0.63 |
| 十倍股个股组合 | 20 | 0.69 |
| 十倍股基金经理组合 | 14 | 0.51 |
| 高股息 | 11 | 0.32 |
| PEG | 14 | 0.51 |
| PB-ROE | 8 | 0.30 |
风险提示
- 企业盈利不及预期:企业历史财务数据表现不代表未来。
- 市场环境变化:新的市场环境下,根据历史回溯效果得到的筛选标准可能失效。
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