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动态选股 4年涨8倍

日期:2012-07-27 00:00:00 来源:互联网

  动态预期选股模型的构建

  静态选股模型有固有的弊病,就是不能够反映出市场对企业盈利预期的变化,且静态选股难以分离出阿尔法。我们研究更多的是如何寻找那些可以延续的动量因素,例如营业收入增长率,因此我们就想把一些动态因素纳入到选股过程当中。这里我们将要考察几个常见的动态指标,包括动态市盈率、预期收入增长率、预期净利润增长率、PEG等,考察这些指标与股价实际表现的联系。当然我们可以选取其他指标,如盈利超预期(Earnings Surprise)、评级调整、预期ROE等,但这些指标可能已经涵盖在我们上述的基本分析指标当中,或者给市场带来的影响过于短暂。

  我们在静态选股模型中采用以季度为单位的持仓时间,但在动态预期选股模型中采用以月度为单位的持仓时间,这样可以较好跟踪上市场中盈利预期的变化,并且过滤掉一些短期效应。我们选股的方法与静态选股模型类似,就是在每个月的初期在数据库中分别选择当年动态PE最低、预测营业收入增长率最高、预期净利润增长率最高、动态PEG最高的30只股票,等市值买入并持有一个月,在下月之初根据指标重新选股调仓,对于纳入组合的新股票假设有2%的调仓成本。我们采用的业绩预测数据库为市面上较为常见的Wind资讯(见图1)。

  动态选股模型的结果

  动态PE指标——4年收益888%

  动态PE选股在2006年至2009年的4年时间里取得了888%的收益,跑赢沪深300指数612%。这个收益对于一只主动型的基金来说,应该是相当可以。而我们的数据都是公开和透明的,但组合的收益却要好于市面上的大部分基金,并且没有添加任何量化择时策略。 从阶段性表现来看,动态PE选股策略在牛市中“贝塔驱动”阶段中表现良好。

  2006年以来,依靠估值提升驱动市场的阶段主要在2007年前3季度以及2009年上半年,在这一阶段里往往伴随分析师大量的报告出台揭示动态PE造成的“低估”,因此在这一阶段用动态PE布局,组合可以取得较好的表现。而在熊市阶段,经济面因素传导至盈利预测使得其不甚可信,导致动态PE策略相对大盘并无任何优势可言。

  预期收入增长率指标——4年收益1272%

  在每个月初对当年预期收入增长率进行一次排序,将排名前30的股票纳入到投资组合当中,而完全忽略估值等因素的影响。如此构建的投资组合在4年里获得了1272%的收益(见图1)。这种选股方法与动态PE相比,优点在于组合的变动比较少,这样可以大幅减少交易成本(我们假设每更换一次投资组合需要2%的交易成本)。与我们前篇关于静态选股模型的结论类似,营业收入增长率再次成为一个选股能力非常突出的指标。

  从阶段性表现来看,该选股指标能够取得超额收益的阶段主要在每年4月和8月期间。其中原因可能在于这一阶段主要是年报和中报密集发布期,而预期收入增长率和动态PE不同,公布之后便具有较长时间的粘性,是一个比较稳定的选股指标。而从股价的表现来看,市场(尤其是震荡向上阶段)还是非常关注营业收入大幅增加的公司,这点结论也跟我们静态选股中的结论一脉相承;对预测公司财务表现来看,预测营业收入要比预测利润要简单一些,因此这也是此方法的一个优点。但是该指标的缺点也比较突出,在2008年如果利用这个指标构建投资组合,则跌幅要大于同期的沪深300指数。一个可以解释的原因是预期收入增长率往往伴随着资产重组、资产注入等,这样的特征使得用收入增长率选股产生高贝塔的特性。

  预期净利润增长率指标——4年收益1079%

  用当年预期净利润增长率选股,在4年间取得了1079%的累计收益。牛市阶段净利润增长率具有较好的选股效果(尤其在年报和中报公布期间),而在熊市阶段并没有太好的超额收益。

  动态PEG指标——4年收益1457%

  我们对动态PEG的定义为动态PE/当年预期净利润增长率。动态PEG选股效果在我们4个选股指标中是表现最好的,4年间的累计收益达到1457%(见图2、图3)。从定义上来看,动态PEG结合了估值与成长,因此综合选股能力非常好,也是我们今天列举的4个动态指标中选股效果最好的。我们发现动态PEG的周期性影响较小,在牛市中具备较好的弹性,而在熊市中表现稍差,跌幅与大盘基本同步,长期而言能够连续战胜市场。

  4种方法堪比优质基金

  根据动态预期选股可以获得很好的超额收益,并且实用、可操作,可作为机构投资者构建量化投资组合的选股策略之一。我们选取的4个具有代表性的选股指标,在2006年到2009年的4年时间里都获得了4倍以上的累计收益,在没有择时策略的情况下,可以跑赢同期市场上大部分股票型基金。

  我们把构建的动态选股组合与华夏大盘、鹏华50两只优质基金进行对比,我们发现组合的sharpe指标明显落后于基金(我们采用matlab自带函数计算组合各种特征比率,量级可能与其他算法不同,但这里仅区别数值的大小,与量级无关),这是因为我们的组合默认是满仓操作,从而无法避免具有大波动率。但综合IR比率和Jenson比率来看,动态PEG选股效果都比较突出,可以获得较好的阿尔法收益(见表1)。

  4种选股指标中,选股效果最好的是动态PEG,且受到股市周期影响比较小,基本可以稳定持续跑赢基准。在“贝塔驱动”型的牛市行情里,持续性配置低动态PE股票可以获得很好的收益。而在2008年熊市阶段,动态指标很难跑赢大盘,甚至会大幅跑输市场。其原因可能是在经济面和行业面转下的情况下,分析师的盈利调低具有滞后性,这时对于先知先觉的投资者和买方而言,往往盈利预期已经大幅缩水;而对于卖方,分析师仍然“不情愿”改变观点,或者认为公司没有投资性就对于先前的评级没有及时修改,这样就对动态PE选股策略产生了有毒影响。

  动态PEG组合1月再次战胜沪深300指数

  有毒影响的另一方面体现在数据库的误差和分析师方向性的错误。在2007年之前,数据尚不完善,所以根据动态预期选股并不是很有效。

  在这里,我们主要选用市场普遍认可的Wind提供的数据,截止到目前,我们已经对静态和动态预期选股进行了一些基本的实验。但在我们这两种投资组合构建过程中,没有考虑到择时的因素。因此我们后续除在选股策略上加强之外,可以考虑引入择时技术、仓位优化和行业配置优化技术。从最新的情况来看,我们根据动态PEG选股构建了1月和2月的组合。组合在1月份再次战胜沪深300指数(-5.5%VS-10.39%)。不太近人意的是这种机械化选股流程也包纳了一些近期明显的问题股票,例如大龙地产等,否则业绩会更好。

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