20180404-华创证券-_金融工程_专题报告_一致预期及业绩超预期深度解析_17页_1mb

报告摘要

本文围绕“分析师预期”与“业绩超预期”之间的关系，探讨如何构建一个基于业绩超预期的量化选股策略。通过分析分析师预测数据与实际业绩之间的偏差，结合股票估值和增长数据，提出一套有效的筛选逻辑，以提高投资收益。

分析师预期与业绩超预期的关系
- 分析师预期越准确，发生超预期的概率越低，但超预期的股票可能具有更好的投资价值。
- 业绩超预期的股票可能成为买入机会，但需注意市场是否真正认为该业绩超预期。
自定义一致预期算法
- 由于朝阳永续算法封闭，本文采用自定义算法，仅考虑上一期定期报告后的分析师预测值。
- 每个机构仅记录其最后一次预测，以预测值的中位数作为一致预期。
预测机构数的重要性
- 预测机构数越少，预测偏差越大，极端超预期的概率越高。
- 预测机构数较多的股票，其业绩更可能接近预期，极端超预期的概率较低。
高估值股票的超预期特性
- 高估值股票更易出现极端超预期，但可能并非市场真正认可的超预期，需谨慎处理。
季度超预期的定义与问题
- 季度业绩超预期更多是由于上期基数较小，而非真正的业绩增长，需合理设定增长范围。
策略设计与回测结果
- 构建的量化选股策略在10年间取得28.7%的复合年化收益率，相对中证800指数年化超额收益22.6%，信息比1.61。
- 策略每年均取得正超额收益，月度胜率70%，盈亏比1.57。
参数敏感性分析
- 预测机构数、估值水平、季度同比增长率等参数对策略影响较小。
- 适度限制增长率范围，有助于提高策略稳定性与收益表现。

策略条件：
1. 超预期幅度10%以上；
2. 预测机构数≥5；
3. PE_TTM在0至50之间；
4. 季度累计同比增长率在20%至200%之间；
5. 上一个报告期至调仓日之间有分析师买入评级，无卖出评级；
6. 上市时间超过250个交易日。
调仓机制：
- 每月第一个交易日调仓；
- 若最近报告期超预期股票数量≥10只，则选择最近公布的20只；
- 若不足10只，则按报告日排序选择至10只。
回测结果：
- 年化收益率：28.7%；
- 年化超额收益：22.6%；
- 信息比：1.61；
- 最大回撤：69.4%；
- 超额收益分布：
  - 年度超额收益：2007年82.41%，2008年4.96%，2009年42.92%，2010年5.44%，2011年10.90%，2012年19.58%，2013年16.55%，2014年5.09%，2015年62.16%，2016年32.49%，2017年10.79%，2018年6.55%。
月度表现：
- 月度胜率：70%；
- 月度超额收益：平均3.3%，跑输时平均-2.1%；
- 盈亏比：1.57。

局限性：
- 季度超预期定义较理想，实际中可能只是同比大增，未必超越分析师预期。
- 买卖时机较为机械，未充分考虑股价是否已反映预期。
- 缺乏对行业与指数覆盖的深入分析。
改进方向：
- 进一步优化季度超预期的定义；
- 引入更灵活的买卖时机判断逻辑；
- 探索构建更稳定的行业增强策略。