20181129-华泰证券-华泰行业轮动系列报告之五_估值因子在行业配置中的应用_23页_2mb
报告摘要
估值因子在行业配置中的应用总结
核心内容概述
本报告深入探讨了估值因子在行业配置中的应用效果,指出单一估值因子难以超越等权基准。通过分析不同行业的估值指标适用性,并与财务质量因子和动量因子进行复合,发现估值因子与动量因子结合后,能够显著提升模型表现,其中基于行业指数择时收益构建的估值因子与营收增速因子复合后,年化超额收益率达到 7.35%。
主要观点
-
传统估值因子表现不佳:
- 传统估值指标(如市盈率、市净率、市销率、市现率)在行业配置中表现不佳,均无法超越等权基准。
- 回测结果显示,所有估值因子的年化超额收益率均较低,且胜率未超过50%。
- 原因包括:估值指标适用范围不同,强行比较逻辑欠妥;行业估值因子的构建忽略了动量效应,导致估值修复延迟;标准化处理引入了噪音信息。
-
不同行业适用不同估值指标:
- 各行业所处生命周期不同,适用的估值指标也不同。
- 通过三个维度筛选最优估值指标:
- 业绩指标的稳健性:选择波动率低的业绩指标作为估值锚点。
- 行业指数上的择时收益:评估估值因子在行业指数上的择时能力。
- 行业成分股内的选股收益:通过成分股的多空收益判断估值因子的有效性。
-
估值因子与动量、财务质量因子的复合效果显著:
- 将估值因子与财务质量因子、动量因子进行复合,能有效提升模型表现。
- 基于行业指数择时收益构建的估值因子与营收增速因子复合后,年化超额收益率达到 7.35%。
关键信息
1. 传统估值指标表现
| 行业估值指标 | 时序处理方式 | 年化收益率 | 年化超额收益率 | 信息比率 |
|---|---|---|---|---|
| pe_ttm | 分位数 | 3.21% | -0.52% | -0.0668 |
| pecut_ttm | 分位数 | 3.32% | -0.10% | -0.0149 |
| pb_lf | 分位数 | -1.29% | -5.60% | -0.4995 |
| ps_ttm | 分位数 | 0.09% | -3.92% | -0.4002 |
| pocf_ttm | 分位数 | 2.75% | -1.11% | -0.1443 |
2. 估值因子与动量因子复合效果
| 行业估值指标 | 与营收增速因子复合 | 年化收益率 | 年化超额收益率 | 信息比率 |
|---|---|---|---|---|
| rule1 | 多空相对净值走势 | - | - | - |
| rule2 | 多空相对净值走势 | - | - | - |
| rule3 | 多空相对净值走势 | - | - | - |
3. 各行业适用估值指标(基于三个维度筛选)
| 行业名称 | 最优估值指标 |
|---|---|
| 石油石化 | pocf_ttm |
| 煤炭 | bp_lf |
| 有色金属 | sp_ttm |
| 电力及公用事业 | bp_lf |
| 钢铁 | ocfp_ttm |
| 基础化工 | ocfp_ttm |
| 建筑 | epcut_ttm |
| 建材 | sp_ttm |
| 轻工制造 | sp_ttm |
| 机械 | bp_lf |
| 电力设备 | bp_lf |
| 国防军工 | bp_lf |
| 汽车 | epcut_ttm |
| 商贸零售 | sp_ttm |
| 餐饮旅游 | ocfp_ttm |
| 家电 | epcut_ttm |
| 纺织服装 | bp_lf |
| 医药 | bp_lf |
| 食品饮料 | sp_ttm |
| 农林牧渔 | bp_lf |
| 银行 | sp_ttm |
| 非银行金融 | epcut_ttm |
| 房地产 | bp_lf |
| 交通运输 | sp_ttm |
| 电子元器件 | bp_lf |
| 通信 | bp_lf |
| 计算机 | bp_lf |
| 传媒 | sp_ttm |
| 综合 | epcut_ttm |
风险提示
- 因子测试结果是历史经验的总结,存在市场规律改变导致失效的风险。
- 估值因子在行业配置中主要用于博取估值修复带来的反转收益,但行业动量效应明显,可能导致买入时机不佳,回撤风险较大。
- 行业多因子模型为月度调仓,可能在估值修复尚未完成时调仓,影响收益表现。
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