20170531-兴业证券-决胜量化选股策略周报_28页_3mb
报告摘要
量化选股策略周报总结
核心内容概述
本报告总结了2017年5月30日发布的《决胜量化选股策略周报20170530》,主要分析了近期市场表现以及多个量化选股策略的历史及样本外跟踪表现,并推荐了RV量化选股策略作为本周的投资选择。
市场表现
- 市场风格:本周市场风格偏向价值型。
- 指数表现:
- 沪深300指数上涨 2.25%
- 上证综指上涨 0.63%
- 创业板指下跌 2.30%
- 中证500指数下跌 2.31%
- 成交与融资:上周两市日均成交额约为3914亿元,融资余额略有下降,截至5月25日为8702亿元。
- 策略表现:
- 多头策略:RV量化选股策略表现稳健,全周下跌 1.37%
- 增强策略:SmartAlpha500选股500增强策略表现突出,全周超额收益为 0.11%
策略历史及样本外跟踪表现
多头策略
| 策略名称 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | Sharpe比率 | 最大回撤率 | 胜率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RV量化选股策略 | 3088.66% | 32.43% | 32.54% | 1.00 | 71.74% | 57.71% |
| SA量化选股策略 | 2055.03% | 34.63% | 33.03% | 1.05 | 68.33% | 57.85% |
| “3+2”量化选股策略 | 7351.60% | 41.87% | 29.62% | 1.41 | 60.80% | 58.21% |
| VG量化选股策略 | 7425.54% | 41.98% | 32.18% | 1.30 | 63.36% | 58.88% |
| GM量化选股策略 | 5497.01% | 38.61% | 34.19% | 1.13 | 65.70% | 59.61% |
| VGS_TB量化选股策略 | 11790.38% | 47.35% | 32.27% | 1.47 | 66.66% | 59.24% |
增强策略
| 策略名称 | 总收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | Sharpe比率 | 最大回撤率 | 胜率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RV300选股300增强策略 | 136.81% | 8.71% | 3.93% | 2.22 | 4.43% | 56.70% |
| SmartAlpha全A选股500增强策略 | 416.27% | 17.23% | 4.88% | 3.53 | 5.11% | 60.13% |
| SmartAlpha500选股500增强策略 | 187.85% | 10.78% | 4.10% | 2.63 | 3.56% | 57.89% |
| 多因子全A选股500增强策略 | 816.31% | 23.93% | 5.29% | 4.53 | 5.75% | 61.24% |
| 多因子500选股500增强策略 | 223.57% | 12.04% | 3.59% | 3.35 | 4.26% | 59.05% |
| 多因子300选股300增强策略 | 166.51% | 9.96% | 4.68% | 2.13 | 5.50% | 56.42% |
本周推荐
- 推荐策略:RV量化选股策略
- 理由:近期表现稳健,跌幅较小,适合当前市场风格。
策略说明
RV量化选股策略
- 构建时间:2013年12月
- 核心逻辑:选择分析师一致推荐且安全边际相对较高的股票。
- 指标:
- 风险调整的分析师评级(Rating_adj)
- 未来12个月预期市盈率(PE12M)
- 合成方式:RV综合分数由风险调整后的分析师评级和预期市盈率各占 50% 权重。
- 多头策略:每个中信一级行业内选择RV综合分数最高的股票,等权组合。
SA量化选股策略
- 构建时间:2016年4月
- 核心逻辑:基于机器学习算法生成的SmartAlpha因子。
- 合成方式:每月末对所有A股按SmartAlpha因子排序,选择前30名股票构建等权组合。
“3+2”量化选股策略
- 构建时间:2014年初
- 核心逻辑:结合长期、中期、短期的盈利与市场面数据。
- 筛选步骤:
- 长期盈利与成长能力筛选:过去五年扣非ROE、营业收入同比增长率、净利润同比增长率。
- 中期业绩增速筛选:最近季度营业收入和净利润同比增长率均大于 15%。
- 市场面共振筛选:日均成交金额最小的20只股票。
VG量化选股策略
- 构建时间:2015年12月
- 因子构成:
- 价值因子(BP_LR, EP_Fwd12M, SP_TTM等五个指标)
- 成长因子(Earnings_SQ_YoY, SaleEarnings_SQ_YoY, Sales_SQ_YoY等三个指标)
- 交易行为因子(Volume20D_240D, TSKEW_20D, VolumeCV_20D等七个指标)
- 合成方式:价值因子和成长因子各占 50%,交易行为因子进行风险中性处理。
GM量化选股策略
- 构建时间:2015年12月
- 因子构成:
- 成长因子(Earnings_SQ_YoY, SaleEarnings_SQ_YoY, Sales_SQ_YoY等三个指标)
- 动量因子(Momentum_1M, Momentum_3M, Momentum_60M等三个指标)
- 合成方式:成长因子和动量因子各占 50%。
VGS_TB量化选股策略
- 构建时间:2015年12月
- 因子构成:
- 价值因子(BP_LR, EP_Fwd12M, SP_TTM等五个指标)
- 成长因子(Earnings_SQ_YoY, SaleEarnings_SQ_YoY, Sales_SQ_YoY等三个指标)
- 情绪因子(EPSChange_FY0_1M, RatingChange_3M, TargetReturn等三个指标)
- 交易行为因子(Volume20D_240D, TSKEW_20D, VolumeCV_20D等七个指标)
- 合成方式:价值、成长、情绪因子各占 1/3,交易行为因子与动量因子正交化处理,最终合成VGS_TB因子。
SmartAlpha增强策略
- 构建时间:2015年9月
- 模型基础:基于AdaBoost算法的非线性SmartAlpha动态选股模型。
- 因子构成:基于33个传统因子,每期选择区分能力最强的20个因子合成SA因子。
- 策略类型:
- SmartAlpha全A选股500增强策略:选择SA因子排名前 10% 的股票,按中证500权重加权。
- SmartAlpha500选股500增强策略:在中证500成分股内选择SA因子排名前 10% 的股票,按中证500权重加权。
多因子增强策略
- 构建时间:2015年初
- 因子构成:使用VGS_TB因子作为最终选股因子。
- 策略类型:
- 多因子全A选股500增强策略:选择VGS_TB因子排名前 10% 的股票,按中证500权重加权。
- 多因子500选股500增强策略:在中证500成分股内选择VGS_TB因子排名前 30% 的股票,按中证500权重加权。
- 多因子300选股300增强策略:在沪深300成分股内选择VGS_TB因子排名前 20% 的股票,按沪深300权重加权。
投资评级说明
-
行业评级:以行业股票指数相对恒生指数涨跌幅为基准。
- 推荐:相对表现优于市场
- 中性:相对表现与市场持平
- 回避:相对表现弱于市场
-
公司评级:以公司涨跌幅相对恒生指数涨跌幅为基准。
- 买入:相对大盘涨幅大于 15%
- 增持:相对大盘涨幅在 5% ~ 15% 之间
- 中性:相对大盘涨幅在 -5% ~ 5% 之间
- 减持:相对大盘涨幅小于 -5%
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