日期:2023-12-01
来源:玫瑰财经网
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从策略分析框架DDM模型来看,影响股价的因素除了分子端的盈利,还有分母端的估值。在1.15《“春季躁动”继续推荐低估值△g》及1.18《23年买景气g,还是买环比△g》中,我们已经从分子端对景气g和环比Δg进行了辨析:【强预期+强现实】买盈利的环比变化Δg、【强预期+弱现实】买绝对高景气g。然而,近期交易因子的紊乱显示市场在强预期之后,对经济复苏前景分歧明显,基于分子端的研判进入了纠结期,当下市场关于中国经济复苏力度的分歧未能统一,从时间点上我们判断4月将加速市场预期统一:2月下旬至3月将陆续见到高频数据如开工率、耗煤量、地产销售等持续验证,以及“两会”带来的财政、货币、产业政策也会更为清晰,分母端的变化趋势确定性更为明显,同时在年报与一季报的披露验证下基本面将摆脱春季躁动期间的“雾里看花”。在分子端结论尚处纠结时期,我们聚焦分母端,从估值角度探究在行业比较层面,当前应该选择高景气g,还是环比改善Δg
从行业比较层面来看,历史上g和Δg两大行业比较因子总体呈现交替占优,交替占优区间可分为5段。其中,g占优的区间为12年2月-16年6月、18年11月-21年8月;Δg占优的区间为10年4月-12年1月、16年7月-18年10月、以及21年9月至今。
回溯方法:以每年1月1日为调仓日,分别选取当年盈利预测增速g和盈利预测增速变化Δg占优的前五申万一级行业构建g组合和Δg组合,进行回溯。
2. 预测数据:基于g和△g因子构建的选股策略也同样能够在长周期中跑赢市场,但收益率、胜率、回撤表现均逊色于历史数据回测结果。2010年以来,基于预测数据构建的g和△g因子两大策略分别实现10.2%与10%的年化收益率,高出wind全A的3.9%和偏股混合基金指数的7.1%,但显著低于基于历史数据构建的策略的收益率;胜率方面,两大策略相对wind全A的年度胜率分别达到61.5%和69.2%,相对wind全A是优胜策略,但同样逊色于基于历史数据构建的策略;最大回撤率方面,基于预测数据构建的2大策略回撤较大,最大回撤分别达到了50%和49.8%,显著高于基于历史数据构建的策略以及偏股混合基金指数的36.1%,甚至高于wind全A的48.4%;风险收益比来看,两大策略分别实现0.35和0.37的夏普比率,比之wind全A的0.16有所提升,与偏股混合基金指数的0.35基本一致,但也逊色于历史数据回测的结果。
在前文的分析当中,我们基于一个很强的假设,即景气g和环比△g这两个因子是互斥的,高景气g和高环比△g不可得兼。但是实际投资过程当中我们会发现,这两个要素其实是存在于两个不同维度——△g是g的导数,因此两者完全可以实现各种不同情形的组合。这就进一步引发了下一个问题:这两个因子在不同情形下的组合,能否进一步改善因子的有效性和收益能力呢
1. 景气g因子:随着景气g的减弱,投资组合的综合表现也在下降,景气g因子能够有效地实现收益区分。用基于历史数据的个股盈利增速作为景气g因子的衡量,根据盈利增速不同将A股所有个股划分为五档构造投资组合,分别构建盈利增速排名前20%组合、20%-40%组合、40%-60%组合、60%-80%组合及80%-100%组合,以2010-2022年为回溯区间进行等权配置,考虑季报发布时间,于每年4月30日、8月31日、10月31日换仓。从业绩表现来看,随着股票景气程度减弱,个股组合在收益率、胜率、最大回撤等方面的表现也在下降,这与我们的直觉是相符的。但与直觉略有不同的是,个股盈利增速排名处于区间20%-40%的个股组合,在保持收益率与前20%组合相差无几的情况下,在胜率和最大回撤等方面略有优势。
2. 环比Δg因子:环比Δg为正的投资组合,综合表现优于环比Δg为负的组合,环比Δg同样能够实现区分度。以本期盈利增速与上期盈利增速的差计算环比Δg,根据本期盈利增速、上期盈利增速、环比Δg的正负号方向,以排列组合的方式构造6类投资组合,以2010-2022年为回溯区间等权配置,于每年4月30日、8月31日、10月31日换仓,各组合分别为:
① 业绩加速:Δg>0, 本期g>0, 上期g>0;
② 业绩反转:Δg>0, 本期g>0, 上期g<0;
③ 底部改善:Δg>0, 本期g<0, 上期g<0;
④ 顶部反转:Δg<0, 本期g>0, 上期g>0;
⑤ 增速转负:Δg<0, 本期g<0, 上期g>0;
⑥ 持续恶化:Δg<0, 本期g<0, 上期g<0;
从组合的综合业绩表现来看,环比Δg为正的投资组合,整体表现优于环比Δg为负的组合,说明环比Δg因子有效,买环比Δg确实能带来更高收益,更高胜率和更低回撤。
需要特别提出的是,从组合收益率和最大回撤的角度来看,上期业绩增速为负、本期业绩增速转正的“业绩反转”组合表现最好,甚至优于本期业绩和上期业绩均为正且业绩增速仍在改善的“业绩加速”组合。2010年以来,“业绩反转”组合能够实现15.3%的年化收益率和38.4%的最大回撤,是6类环比Δg因子个股组合中表现最为突出的组合;另一方面“增速转负”组合表现最差,仅录得2.2%的年化收益率和61.2%的最大回撤。“业绩反转”表现最好和“增速转负”表现最次的现象,证明了对于Δg因子来说,除了单纯的Δg方向对于收益有影响外,盈利增速的符号变化也能够对股票的收益产生显著的影响。
我们通过上文印证了,单独来看,景气g因子和环比Δg因子均有效且能够实现明显的收益区分度。接下来,我们进一步将5类盈利增速策略与6类环比Δg策略两两组合,以期找出业绩优于单因子策略的双因子交叉组合策略。
具体步骤上,我们首先将5类盈利增速策略与6类环比Δg策略两两组合得到30个交叉组合策略。其次,我们删除组合中包含个股数量为0的策略,以及组合包含个股数量中位数为0或者1的策略(即该类策略在超过至少一半的时间基本不持有股票),最终共计删除13个交叉组合策略,有效的双因子交叉组合策略数量为17个。
以2010-2022年为回溯区间对剩下组合策略进行等权配置,于每年4月30日、8月31日、10月31日换仓。我们发现,大多数组合并不能超越最优的单因子策略(前20%景气g策略或者业绩反转环比△g策略)的业绩表现,仅有一个组合能够明显改善收益能力:业绩反转*前20%盈利增速,该组合能实现17.7%的年化收益,高于景气g因子组合最高年化收益16.5%和环比Δg因子组合最高年化收益15.3%。另一方面,盈利增速处于后60-80%区间的“增速转负”组合则实现了最突出的负超额收益。
因此我们建议,在投资组合的配置上,当用DDM分子分母端的指引也难以判断未来景气g和环比△g哪个因子更占优时,我们建议可以关注:【业绩反转*前20%盈利增速的双因子交叉组合】。
疫情控制反复,国内局部封锁,疫情管控政策变化;
全球经济下行超预期,需求衰退过快;
全球通胀超预期,导致全球货币政策持续收紧。
本策略结论基于“景气g和环比△g”因子分析框架,不代表广发证券发展研究中心相关行业研究团队结论。本策略回溯结果仅基于历史数据,不能代表未来。
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