多因子选股模型系列一：因子筛选与综合打分1102.ppt

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1、,陈健宓,陈,个指,（2,指数,选取,90,1,证券研研究报告/海海外研究/数数量化选股,日期：2012 年 10 月 31 日金融工工程袁冠群021-执业证书编号号:S08705120090001021-报告编号号：YGQ12-XXG01首次报告告日期：2012.10.31,多因子子选股模模型系列一一：因子子筛选与综合打分模型型概述因子选取本模型整整理计算得到能能反映未来股股价变动的五五大类指标：估值类（7个指标）、财务成长类类（14 个指标标）、财务质量量类（10 指标）、价量类（6 个指指标）、分析析师预期类（个指标），并对各因子子在不同的股票池中的的显著程度作了了判别，筛选选出对未来股

2、股价具有影响响力的因子。股票池划分模型用第 n-1 个月的各各项因子指标标来给股票池池中的每个股股票综合打分分，给出第 n 个月的选股股名单，因此模模型的股票池池为所有 A 股。我们又对代表大大盘股的沪深 300 指数和中中小盘股的中中证 500 数进行了单独研究。兼顾顾股票池中必必须保持一定定样本数量，和周期性行行业具有的波动性特点点，我们把所有有股票、沪深 300 和中证 500 三个股股票池进一步划分为周周期性行业和非非周期性行业业，股票分类类细化到三级级行业。得到9 个股票池池。模型时间选择考虑到样样本数据的有效效性，过早的的数据代表性性差，我们选 2005 年4 月-2011 年 1

3、0 月为分分析建模区间间，2011 年 11 月至 2012 年 9 月为模型检验区区间，分析建模模区间和模型型检验区间随随着时间的推推移而每月更新。,模拟拟组合结果,该组合每每月均能跑赢基基准指数，且且抗系统性风风险的能力相相当强，在绝大部分月月份中都取得了了正收益率，具有良好的的实际应用价价值。表 1：2005 年 4 月至 2012 年 9 月各模拟组合收益益率,所有 A股,所有周期性 A 股,所有有非周期性 A 股,HS300,HS300 非周期,HS300 周期,ZZ5000,ZZ500 非周期,ZZ500 周期,跑赢基准等权指数胜率月收益率差平均值绝对月收益率平均值负收益率概率,1

4、00%23.73%26.32%3/90,100%24.64%27.34%3/90,100%22.61%25.10%3/90,100%200.27%222.22%3/90,100%19.03%20.75%3/90,1000%20.117%22.228%5/90,1000%21.533%23.933%6/90,100%20.16%22.47%6/9,100%23.00%25.55%6/90,数据来源：上海海证券研究所重要提提示：请务必必阅读尾页分分析师承诺和和重要声明。,RGS,RGP,CFGS,2,数量化选股多因子选股模型简介多因子选股模型的要点在于通过收集大量的股票基本面、技术面和市场预期类数

5、据，对这些数据进行计算和筛选优化，找出对未来股价具有影响力的指标，这些指标也称为因子；并通过一系列统计方法确定各因子在给股票打分时的权重，从而给股票池中的所有股票打分，选出评分前列的股票作为模拟组合，观察这些股票相对于基准指数的收益，考察模型的有效性。1、因子计算方法我们从 wind 中导入各月度的单因子数据，经筛选整理计算得到能反映未来股价变动的五大类指标：估值类（7 个指标）、财务成长类（14 个指标）、财务质量类（10 个指标）、价量类（6 个指标）、分析师预期类（2 个指标）。各因子的计算方法如表 1 所示。对于估值类因子中的负值，我们将该指标剔除。在计算涉及增长率的指标时，我们取分母

6、的绝对值，避免了两期均为负数的指标的增长率转正。表 2：因子计算方法列表,因子指标估值类PETTMPETTMCUTPEGTTMPSTTMPCFTTMPBTTMEVEBITDA财务成长类RGTTMNPGSNPGPNPGTTM2012 年 10 月 31 日,名称市盈率扣除非经常损益的市盈率市盈率相对盈利增长率市销率市现率市净率企业价值倍数营业收入增长率-单季营业收入增长率-同比营业收入增长率-1 年（TTM）净利润增长率-单季净利润增长率-同比净利润增长率-1 年（TTM）经营性现金流增长率-单季,计算方法市值/最近 4 个季度归属母公司净利润市值/最近 4 个季度扣除非经常收益的净利润PE/最

7、近 4 个季度净利润增长率市值/最近 4 个季度营业收入市值/最近 4 个季度净现金流量市值/最近 4 个季度归属母公司权益剔除货币资金后的企业价值/最近 4 个季度税息折旧及摊销前利润当年单季度营业收入/上年同期营业收入-1当年当期营业收入/上年同期营业收入-1最近 4 个季度营业收入/上期 4 个季度营业收入-1当年单季度归属母公司利润/上年该季度归属母公司利润-1当年当期归属母公司利润/上年同期归属母公司利润-1最近 4 个季度归属母公司利润/上期 4 个季度归属母公司利润-1当年单季度经营性现金流/上年该季度经营性现金流-1,CFGP,ROE,ROA,3,数量化选股,经营性现金流增长率

8、-同比,当年当期经营性现金流/上年同期经营性现金流-1,CFGTTMROEGSROEGPROEGTTMROAGSROAGP财务质量类GPMPGPMTTMNPMPNPMTTMEMDRCF/NPEBITDA/revenue价量类PM1PM3PM6TM1TM3TM6分析师预期类INSNUMRATENUM,经营性现金流增长率-1 年（TTM）ROE 增长率-单季ROE 增长率-同比ROE 增长率-1 年（TTM）ROA 增长率-单季ROA 增长率-同比资本回报率（TTM）资产回报率（TTM）毛利率-同比毛利率-TTM净利率-同比净利率-TTM股权乘数有息负债率单位净利润现金流含量税息折旧及摊销前利润率

9、1 个月收益率3 个月收益率6 个月收益率1 个月换手率3 个月换手率6 个月换手率机构覆盖数量评级调整,最近 4 个季度经营性现金流/上期 4 个季度经营性现金流-1（本年单季度归属母公司净利润-上年该季度归属母公司净利润）/平均归属于母公司的净资产（本年当期归属母公司净利润-上年同期归属母公司净利润）/平均归属于母公司的净资产（最近 4 个季度归属母公司净利润-上期 4 个季度归属母公司净利润）/平均归属于母公司的净资产（本年单季度归属母公司净利润-上年同期归属母公司净利润）/平均总资产（本年当期归属母公司净利润-上年同期归属母公司净利润）/平均总资产最近 4 个季度归属母公司净利润/平均

10、归属于母公司的净资产最近 4 个季度归属母公司净利润/平均总资产当年当期营业毛利润/当年当期营业收入最近 4 个季度营业毛利润/最近 4 个季度营业收入当年当期净利润/当年当期营业收入最近 4 个季度净利润/最近 4 个季度营业收入当期总资产/当期净资产（当期短期借款+一年内到期借款+长期借款）/当期净资产单季度经营性现金流量/当期净利润最近 4 个季度税息折旧及摊销前利润/最近 4 个季度营业收入当前收盘价/1 个月前收盘价-1当前收盘价/3 个月前收盘价-1当前收盘价/6 个月前收盘价-1过去 1 个月平均换手率过去 3 个月平均换手率过去 6 个月平均换手率该季度内覆盖该只股票的卖方机构

11、总数该季度内分析师评级上调次数减下调次数,数据来源：Wind；上海证券研究所2、月度匹配原则我们用第 n-1 个月的各项因子指标来给股票池中的每个股票综合2012 年 10 月 31 日,4,数量化选股打分，给出第 n 个月的选股名单。考虑到财务报表数据取得的滞后性，每个月选择的最新财务季报日期有所不同，具体见表 2。表 3：财务报表数据匹配方法,月份t 年 1-3 月t 年 4-7 月t 年 8-9 月t 年 10-12 月,所用财务数据t-1 年 3 季报及之前数据t 年 1 季报及之前数据t 年半年报及之前数据t 年 3 季报及之前数据,数据来源：上海证券研究所3、股票池我们建立的多因子

12、选股模型可以给每一个股票进行因子评分，因此模型的股票池为所有 A 股。考虑到股票的市值不同对因子指标本身的影响，和后续指数研究的需要，我们又对代表大盘股的沪深 300指数和中小盘股的中证 500 指数进行了单独研究。兼顾股票池中必须保持一定样本数量，和周期性行业具有的波动性特点，我们把所有股票、沪深 300 和中证 500 三个股票池进一步划分为周期性行业和非周期性行业，股票分类细化到三级行业。得到 9 个股票池。表 4：周期性行业划分,行业分类一级行业二级行业三级行业,非周期行业采掘、黑色金属、建筑建材、房地产、金融服务石油化工、有色金属冶炼与加工、电气设备、通用电力、机械、金属制品、交运设

13、备服务、汽车零部件、汽车整车、港口、机场、航空运输、航运、物流、铁路运输、景点、酒店、旅游综合金属新材料、工程机械、重型机械、冶金矿采化工设备、楼宇设备、航空航天设备、船舶制造、铁,路设备、珠宝首饰数据来源：Wind；上海证券研究所2012 年 10 月 31 日,5,我们,分析,分析,数量化选股,图 1：模模型股票池划分,数据来源源：上海证券研研究所,4、时间间选择,考虑虑到样本数据的的有效性，过早的数据代代表性差，们选取 2005年 4 月-20011 年 10 月为分析建模区区间，2011 年 11 月至 2012 年 9 月,为模型检检验区间，析建模区间和和模型检验区区间随着时间间的推

14、移而更新。,5、单因因子有效性分,（1）将股票池里里的样本股票票按每一个待待测因子由高高到低的顺序排列，平均均分成五组。每组的因子子数值排序为 1,2,3,4,5。每月排列一次，分别计计算每一组的的次月平均收收益率，按从从高到低排序序，为 R1,R2,R3,R4,R5。,（2）计算组间月月平均收益率差差，分别是 R1-R5；(R1+R2-R4-R5)/2。,（3）计算 2005 年 1 月-2011 年 10 月间所所有月平均收收益率差的平,均值。如果果平均值0，则该因子的的影响总体是是正向的，即即因子值越大收益趋于于越大；如果平平均值0，则则反之。,（4）计算每个因因子的有效性,正向向(负向

15、)因子的的有效性=月月平均收益率差差为正（负）的月份数/,总月份数数。,（5）计算每个因因子的相关系系数和 P 值：,根据据每一组的自变变量因子数值值排序 1,2,33,4,5 和因变变量收益率按,2012 年 10 月 31 日,6,数量化选股,其数值大小顺序编号 1-5 进行一元回归可得该回归的相关系数和 P 值。,6、度量因子有效性的标准,（1）收益率差有效性标准：,在收益率排序和因子排序相关性检验 P 值0.05 的前提下，,“+”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第 4、5 组平均收益,率差均大于 0.5%，有效性大于 60%。,“-”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2

16、 组-第 4、5 组平均收益率,差均小于-0.5%，有效性大于 60%。,“+”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第 4、5 组平均收益率,差有一个大于 0.5%，且有效性大于 60%。,“-”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第 4、5 组平均收益率差,有一个小于-0.5%，且有效性大于 60%。,（2）收益率排序和因子排序的相关系数有效性标准：,在收益率排序和因子排序相关性检验 P 值0.05 的前提下，,“+”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第 4、5 组平均收益,率差均大于 0，相关系数大于 0.2。,“-”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第

17、 4、5 组平均收益率,差均小于 0，相关系数小于-0.2。,“+”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第 4、5 组平均收益率,差均大于 0，相关系数大于 0.1。,“-”表示第 1 组-第 5 组和第 1、2 组-第 4、5 组平均收益率差,均大于 0，相关系数小于-0.1。,7、因子有效性汇总,根据第 6 节中度量因子有效性的标准，我们得到了估值类（7 个,指标）、财务成长类（14 个指标）、财务质量类（10 个指标）、价量类（6 个指标）、分析师预期类（2 个指标）在 9 个股票池中的有效性：,2012 年 10 月 31 日,7,数量化选股表 5：所有 A 股因子有效性汇总所

18、有 A 股,指标,整体,周期,非周期,收益率差,相关系数,收益率差,相关系数,收益率差,相关系数,PM1PM3PM6TM1TM3TM6PETTMPETTMCUTPEGTTMPSTTMPCFTTMPBTTMEVEBITDARGSRGPRGTTMNPGSNPGPNPGTTMCFGSCFGPCFGTTMROEGSROEGPROEGTTMROAGSROAGPROEROAGPMPGPMTTMNPMPNPMTTMEMDRCFNPEBITDAREVINSNUMRATENUM,-,-,-,-,-,-,数据来源：上海证券研究所2012 年 10 月 31 日,8,数量化选股表 6：HS300 因子有效性汇总HS

19、300,指标,整体,周期,非周期,收益率差,相关系数,收益率差,相关系数,收益率差,相关系数,PM1PM3PM6TM1TM3TM6PETTMPETTMCUTPEGTTMPSTTMPCFTTMPBTTMEVEBITDARGSRGPRGTTMNPGSNPGPNPGTTMCFGSCFGPCFGTTMROEGSROEGPROEGTTMROAGSROAGPROEROAGPMPGPMTTMNPMPNPMTTMEMDRCFNPEBITDAREVINSNUM,-,-,-,-,-,-,2012 年 10 月 31 日,9,数量化选股,RATENUM,数据来源：上海证券研究所表 7：ZZ500 因子有效性汇总ZZ

20、500,指标,整体,周期,非周期,收益率差,相关系数,收益率差,相关系数,收益率差,相关系数,PM1PM3PM6TM1TM3TM6PETTMPETTMCUTPEGTTMPSTTMPCFTTMPBTTMEVEBITDARGSRGPRGTTMNPGSNPGPNPGTTMCFGSCFGPCFGTTMROEGSROEGPROEGTTMROAGSROAGPROEROAGPMPGPMTTMNPMPNPMTTMEMDRCFNP,-,-,-,-,-,-,2012 年 10 月 31 日,数量化选股,EBITDAREVINSNUMRATENUM,-,数据来源：上海证券研究所8、因子赋权我们按因子的有效性的强弱对

21、各因子赋予不同权重，在每一个股票池中：因子 1：收益率差和相关系数均为“+”或“-”。因子 2：收益率差和相关系数为“+”和“+”，或者“-”和“-”。因子 3：收益率差和相关系数为“+”和“+”，或者“-”和“-”。因子 4：收益率差和相关系数为“+”和“+”，或者“-”和“-”。因子 1-4 的权重分别为 4 倍、3 倍、2 倍、1 倍。对一致预期类因子的修正：由于获得的分析师预期类数据不完全，该类因子的有效性在之前的测算中较低，但根据该大类因子的收益率回归分析，我们对该类因子赋予的权重为 7%，单个因子为 3.5%。我们得到各股票池的因子权重分布见下表表 8：所有 A 股因子权重,因子大

22、类,指标,财务成长类58%,RGS7.3%,NPGS7.3%,ROEGS7.3%,ROEGP7.3%,ROAGS7.3%,ROAGP7.3%,RGP5.5%,ROEGTTM5.5%,RGTTM1.8%,NPGP1.8%,价量类22%估值类13%一致预期类7%,PM17.3%PSTTM5.5%INSNUM3.5%,TM17.3%PCFTTM5.5%RATENUM3.5%,TM35.5%PBTTM1.8%,TM61.8%,数据来源：上海证券研究所,2012 年 10 月 31 日,10,数量化选股表 9：HS300 因子权重,因子大类,指标,财务成长类80%,RGS8.5%,NPGS8.5%,NP

23、GP8.5%,ROEGS8.5%,ROEGP8.5%,ROAGS8.5%,ROAGP8.5%,RGP6.3%,价量类2%,NPGTTM6.3%TM12.1%,ROEGTTM6.3%,CFGS2.1%,估值类4%财务质量类6%一致预期类7%,PEGTTM2.1%ROE6.3%INSNUM3.5%,PCFTTM2.1%RATENUM3.5%,数据来源：Wind；上海证券研究所表 10：ZZ500 因子权重,因子大类,指标,财务成长类61%,RGS6.4%,NPGS6.4%,ROEGS6.4%,ROEGP6.4%,ROAGS6.4%,ROAGP6.4%,RGP4.8%,NPGP4.8%,NPGTTM

24、4.8%,ROEGTTM4.8%,RGTTM1.6%,CFGTTM1.6%,价量类18%估值类13%,PM16.4%PSTTM4.8%,TM16.4%PBTTM4.8%,PM31.6%PCFTTM3.2%,TM31.6%,TM61.6%,财务质量类2%,NPMP1.6%,一致预期类7%,INSNUM3.5%,RATENUM3.5%,数据来源：上海证券研究所9、因子打分正向有效因子的打分，按因子值由高到低排序为 5,4,3,2,1 分，负向因子的打分按因子值由高到低排序为 1,2,3,4,5 分。PE 和 PETTMCUT 两个因子，按因子值由高到低排序，第四组收益率最高，并且比较显著，因此这两

25、组因子的打分从高到低为 1,2,3,5,4分。,2012 年 10 月 31 日,11,扣除,研究所,数量化选股10、模拟拟组合收益益率比较由于于我们的模型每每月换仓一次次，因此每月月收益率要扣 0.5%的交易成本本。但模型结果果是各个股票票池中的模拟拟组合都相对对于各股票池的等权指指数取得了超额额收益率。而且该组合抗抗系统性风险险的能力相当强，在绝大大部分月份中中都取得了正正收益率，因因此具有很好好的实际应用价值，模模拟组合各月的的收益率见以以下图表：表 11：2005 年 4 月至 2012 年 9 月各模拟组组合收益率,所有 A 股,所有有周期性 A 股,所有有非周期性 A 股,HS33

26、00,HS300 非周期,HS300 周期,ZZ500,ZZ500 非周期,ZZ500 周期,跑赢基准,等权指数,100%,100%,1000%,1000%,100%,100%,100%,100%,100%,胜率,月收益率差平均值,23.73%,244.64%,22.61%,20.227%,19.033%,20.17%,21.53%,20.16%,23.00%,绝对月收,益率平均,26.32%,277.34%,25.10%,22.222%,20.755%,22.28%,23.93%,22.47%,25.55%,值,负收益率概率,3/90,3/90,3/90,3/990,3/90,5/90,6/

27、90,6/90,6/90,数据来源：上上海证券研究所,图 2：所有 A 股中选股模模拟组合收益数据来源：上海证券研究2012 年 10 月 31 日,图 3：所有周期期性 A 股中选股股模拟组合收益数据来源：上海海证券研究所,12,研究所,研究所,数量化选股,图 4：所有有非周期性 A 股中选股模拟组组合收益数据来源：上海证券研究图 6：HSS300 非周期中中选股模拟组合合收益数据来源：上海证券研究2012 年 10 月 31 日,图 5：HS300 中选股模拟组合合收益数据来源：上海海证券研究所图 7：HS300 周期中选股模拟拟组合收益数据来源：上海海证券研究所,13,研究所,数量化选股

28、,图 8：ZZ5500 中选股模拟拟组合收益数据来源：上海证券研究2012 年 10 月 31 日,图 9：ZZ500 非周期中选股模模拟组合收益数据来源：上海海证券研究所图 10：ZZ500 周期中选股模拟拟组合收益数据来源：上海海证券研究所,14,分析师承诺,分析师,袁冠群陈健宓,本人以勤勉尽责的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告依据公开的信息来源，力求清晰、准确地反映分析师的研究观点。此外，本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与、未来也将不会与本报告中的具体推荐意见或观点直接或间接相关。公司业务资格说明本公司具备证券投资咨询业务资格。投资评级体系与评级定义股票投资评级：分析师给出下

29、列评级中的其中一项代表其根据公司基本面及（或）估值预期以报告日起6个月内公司股价相对于同期市场基准沪深300指数表现的看法。,投资评级,定义,超强大市跑赢大市大市同步落后大市,SuperperformOutperformIn-LineUnderperform,股价表现将强于基准指数 20%以上股价表现将强于基准指数 10%以上股价表现将介于基准指数10%之间股价表现将弱于基准指数 10%以上,行业投资评级：分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据行业历史基本面及（或）估值对所研究行业以报告日起 12 个月内的基本面和行业指数相对于同期市场基准沪深 300 指数表现的看法。,投资评级,定义,有吸

30、引力中性谨慎,AttractiveNeutralCautious,行业基本面看好，行业指数将强于基准指数 5%行业基本面稳定，行业指数将介于基准指数5%行业基本面看淡，行业指数将弱于基准指数 5%,投资评级说明：不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准，投资者应区分不同机构在相同评级名称下的定义差异。本评级体系采用的是相对评级体系。投资者买卖证券的决定取决于个人的实际情况。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，投资者不应以分析师的投资评级取代个人的分析与判断。免责条款本报告中的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性及完整性不做任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。报告中的信息和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价或询价。我公司及其雇员对任何人使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。在法律允许的情况下，我公司或其关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务。本报告仅向特定客户传送，版权归上海证券有限责任公司所有。未获得上海证券有限责任公司事先书面授权，任何机构和个人均不得对本报告进行任何形式的发布、复制、引用或转载。上海证券有限责任公司对于上述投资评级体系与评级定义和免责条款具有修改权和最终解释权。15,