安信证券-领先两因子选股模型-111229
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1. 价值和成长
价值和成长为投资者熟知的两种对立的股票风格属性。
价值通常表示股票的估值低，“便宜”。价值投资的代表人物是华尔街的教父级人物格雷厄姆和其最负盛名的弟子巴菲特。价值投资强调分析股票的“内在价值”，提出投资者不应该追随股票的价格短期波动，而应该集中精力寻找价格低于价值的股票。
成长通常表示股票的业绩增长率较高，“有故事”。菲利普〃费雪（Philip A. Fisher ）被喻为成长股投资之父，另外白兰地基金的创始人福斯特·弗莱斯（Foster Friess ）也是著名的成长股投资大师。成长投资策略可概括为寻找被市场忽视，但是未来几年内每股盈余将有大幅度成长的股票。成长策略关注企业本身，坚持找到收益增长速度更快、盈利不断上升，更能带来惊喜的公司并果断介入。
价值和成长逻辑差异如此之远，业绩差异也很大，因此在投资中通常进行资产配臵。例如晨星的风格箱（Style Box ）将“价值-成长”和“大盘-小盘”作为划分股票风格的两个维度，机构投资者可以依据不同的风格开发相应的投资产品。
在本篇报告中，我们将价值和成长进行结合，寻找盈利增长率较高且估值合理的股票。这种策略又被称为GARP 策略（Growth At a Reasonable Price ）。
2. 因子选择
我们首先对区分价值和成长的因子进行一些讨论。这里我们搜集了海内外指数提供商区分价值和成长指数所使用的因子，并做简单归纳。在区分价值的因子中，市净率倒数使用频率最高；在成长因子中，历史净利润的增长率使用频率最高。
表1价值和成长区分因子
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为了使寻找的GARP 型股票能产生超额收益率。我们在15个价值和成长因子中进行进一步挑选，挑选收益率区分能力较强的因子。我们的做法是：
1. 在每半年末将因子选取出来，并由大到小排序；
2. 将0%～3%分位数的因子值用3%分位数代替，将97%～100%分位数的因子
值用97%分位数代替；
3. 计算因子的标准化得分，使得标准化后因子得分z 的均值为0，标准差为1；
z =Factor ?Mean(Factor)Stdev(Factor)
4. 构建多空组合：如果股票的z 为正，则将股票在做多组合中；如果组票的z
为负，则股票在做空组合中。在多空组合中股票的权重为按z 的绝对值大小进行加权。 5. 检验因子有效性：分别计算多空组合的收益率序列，并得到多空组合收益率
序列差，检验其t 检验值。如果t 绝对值较大，则因子的区分能力强；如果t 绝对值较小，则因子的区分能力弱；如果t 为正，则因子正贡献；如果t 为负，则因子负贡献。
按照上述方法，我们将区分价值和成长的15个因子分别进行检验，检验结果如下表。从结果中可以发现，在价值组中预期市盈率的倒数排名第一，在成长组中预期盈利增长率排名第一。因此，我们选取预期市盈率的倒数和预期盈利增长率两个指标用于构建GARP 策略。另外，我们也可以看到两因子都是正贡献指标。
表2价值和成长因子区分能力
我们选取的预期市盈率的倒数和预期盈利增长率两个因子都与预测净利润数据（一致预期数据）有关。本篇报告中，预测净利润数据来源是Wind 数据库，预测净利润数据的选取方法是：在t 年的1月至4月，假设此时t-1年年报未公布，因此预测数据选择t-1年年报预测，最近公布年报为t-2年实际年报；在t 年5月至12月，t-1年年报已公布，则预测数据为t 年年报预测，最近公布年报为t-1年实际年报。
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两个因子的构造方法是：
若预期净利润数据存在，则
预期市盈率的倒数=
预期净利润
总市值
预期盈利增长率=
预期净利润?最近年报净利润
最近年报总收入
若预期净利润数据缺失，则
预期市盈率的倒数=
最近12个月（ttm ）净利润
总市值
预期盈利增长率=0
值得说明的是，我们在计算预期盈利增长率时，分母没有使用最近年报净利润指标。这是因为若最近年报净利润为负数，则分子为正时计算得到增长率仍然为负数，不合理。因此我们在这里分母使用总收入数据，总收入数据必定为正数，因此不存在这类问题。
3. 模型测算
3.1. 样本内参数遍历
当找到因子后，我们挑选股票的过程为：
1. 类似于单因子检验方法的第2步和第3步，我们进行去极值和标准化处理，
得到每个股票两个因子的标准得分；
2. 将两因子的标准化得分进行直接相加，得到股票的总体得分；
3. 将所有样本空间中股票的总体得分由大到小进行排序；
4. 每次选取总体得分前10、20、…、100的股票作为成份股。
我们后验的时间为2005年6月30日至2011年8月31日。样本空间为沪深300、中证500和中证800三个市值较大的样本空间。样本的调整间隔为月、季和半年。样本股的加权方式为流通市值加权。单边交易成本为0.5%。在三个样本空间中的测试结果如下六图。
图1沪深300空间测试结果-1
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图2沪深300空间测试结果-2
数据来源：Wind ，Tinysoft ，安信证券研究中心
图3中证500空间测试结果-1
图4中证500空间测试结果-2
数据来源：Wind ，Tinysoft ，安信证券研究中心
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6 图5中证800空间测试结果-1
数据来源：Wind ，Tinysoft ，安信证券研究中心
图6中证800空间测试结果-2
对上述六图的结论进行总结如下：
1. 超额收益率方面：中证800优于沪深300优于中证500。在中证800中年化
Alpha 大致为10%至15%，在沪深300中年化Alpha 大约为10%，在中证500中年化Alpha 为负。
2. 调整频率方面：按月调整优于按季调整和按半年调整。在中证800空间和沪
深300空间，按月调整的年化信息比率整体高于按季调整，按季调整高于按半年调整。
3. 样本股数目方面：50只最优。在中证800空间和沪深300空间，当选择股票
数据由小变大变化时，年化信息比率具有倒“U ”型，在50只样本股时年化信息比率达到峰值。
4. 最大下跌幅度方面：对不同参数组合，最大跌幅和基准差别不大。
5. 换手率和费用方面：最优参数“月+50”年换手率大约为250%。
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3.2. 样本内最优回测
我们将最优的样本内的参数月调整、50只成份股在我们常用的沪深300指数空间进行样本内检验。得到的结果如下面4张图所示。我们可以发现，领先因子策略在较高交易费用（单边0.5%）估计下仍然可以明显超越沪深300指数，超额收益的大小是年化10.7%左右，月度胜率是52%，年度胜率是71.4%。
图7最优样本内回测
数据来源：Wind ，Tinysoft ，安信证券研究中心
图8最优样本内绝对收益
数据来源：Wind ，Tinysoft ，安信证券研究中心
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8 图9最优样本内月度胜率
图10最优样本内年度胜率
数据来源：Wind ，Tinysoft ，安信证券研究中心
3.3. 样本外
我们的样本外测试时间是2011年8月31日往后，我们的参数选择为沪深300样
本空间、月调整、每次选择50只样本股。样本外测试时间为1月余，累计Alpha 的大小为1.6%左右。
从样本外选取股票的行业配臵上看，领先因子GARP 策略绝对超配了金融服务行业。可见在当前时点，金融服务行业估值低，成长高，很符合我们所选取的GARP 型股票的特征。
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9 图11样本外检验
表3样本外行业配臵
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10 4. 总结
本文使用一致预期数据构建的两因子进行选股。结论如下： 1. 由一致预期数据构建的两因子预期市盈率倒数和预期净利润增长率对下期股票收益率的解释能力在价值组和成长组中最强。
2.
领先两因子GARP 策略的最优参数为按月调整、每次选择50支股票。在中证800指数空间的效果最佳，优于沪深300空间，在中证500空间失效。策略的参数稳定性非常好。
3.
使用样本内最优的参数回测中，领先因子策略在交易高费用估计下仍然可以明显超越沪深300指数，超额收益的规模是年化10.7%左右，月度胜率是52%，年度胜率是71.4%。
4.
样本外的测试结果为：样本外测试时间为1月余，累计Alpha 的大小为1.6%左右。在当前时点，领先因子策略绝对超配了金融服务行业，金融服务行业估值低，成长高，很符合我们所选取的GARP 型股票的特征。
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潘凡，华中科技大学理学学士、金融工程硕士。2007年开始从事基金产品与衍生品研究，2010年《新财富》金融工程最佳分析师。
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潘凡声明，本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，勤勉尽责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合规、研究方法专业审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依据，特此声明。
本公司具备证券投资咨询业务资格的说明
安信证券股份有限公司（以下简称“本公司”）经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司及其投资咨询人员可以为证券投资人或客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或间接的有偿咨询服务。发布证券研究报告，是证券投资咨询业务的一种基本形式，本公司可以对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向本公司的客户发布。
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公司评级体系
收益评级：
买入 — 未来6个月的投资收益率领先沪深300指数15%以上； 增持 — 未来6个月的投资收益率领先沪深300指数5%至15%；
中性 — 未来6个月的投资收益率与沪深300指数的变动幅度相差-5%至5%； 减持 — 未来6个月的投资收益率落后沪深300指数5%至15%； 卖出 — 未来6个月的投资收益率落后沪深300指数15%以上；
风险评级：
A — 正常风险，未来6个月投资收益率的波动小于等于沪深300指数波动；
B — 较高风险，未来6个月投资收益率的波动大于沪深300指数波动；
销售联系人
黄方禅
上海联系人
朱贤
上海联系人
021-******** huangfc@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html, 021-******** zhuxian@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html, 梁涛
上海联系人
凌洁
上海联系人
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上海联系人
潘冬亮
北京联系人
021-******** zhangqin@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html, 010-******** pandl@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html,
马正南
北京联系人
010-******** mazn@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html, 周蓉
北京联系人
胡珍
深圳联系人
010-******** zhourong@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html, 0755-******** huzhen@https://www.wendangku.net/doc/7b63256.html, 李国瑞
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