长城量化选股:组合策略
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摘要
本报告由长城证券产业金融研究院发布,针对股票市场基于基金重仓股和三年次新股两条量化选股策略进行系统研究。通过详细的财务指标和流动性筛选,构建基金重仓和次新股两类股票池,并结合动态对冲和移动止损降低风险,回测结果显示两策略均显著跑赢沪深300与上证指数,组合策略在风险控制下实现更优的年化收益率和夏普比率,最大回撤大幅下降至13.07%,彰显出稳定成长与三年次新叠加策略在实战中的有效性与稳健性,为投资者提供有力的量化选股参考 [page::2][page::3][page::4][page::6][page::7]
速读内容
基金重仓股筛选策略 [page::2][page::3]
- 选股标准包括近5年复合利润增速≥15%、近3年净利润增速>10%、SUE指标高于平均、三年期PB分位数>50%、持有基金数≥5。
- 回测期间(截至2023.02.21),基金重仓股策略总收益623.15%,年化收益率22.50%,夏普比率1.138,最大回撤24.66%,明显优于沪深300和上证指数。

三年次新股筛选策略及逻辑 [page::4][page::5][page::6]
- 三年次新股定义为上市满三年且股票实现全流通,次新股存在显著的上涨潜力,39%次新股涨幅超过2倍。
- 指标筛选条件包括全流通日在上一年内、现金满足投资比率同比>0.2、过去一年涨跌幅0%-30%、毛利率>5%、营收同比增长率<30%。
- 回测数据显示总收益571.49%,年化收益21.37%,夏普比率1.101,最大回撤26.37%,显著跑赢沪深300和上证指数。

组合策略:稳定成长+三年次新 [page::7]
- 组合策略权重为50%稳定成长股+50%三年次新股,结合无对冲和中证1000动态对冲+移动止损方式。
- 组合策略回测期间总收益579.14%,年化收益率21.71%,夏普比率1.499,最大回撤显著降低至13.07%,体现了叠加策略对降低非系统性风险的效果。

主要持股行业与个股 [page::9]
| 股票代码 | 股票简称 | 行业分类 |
|------------|---------|------------------|
| 603867.SH | 新化股份 | 特种化工 |
| 603927.SH | 中科软 | 应用软件 |
| 600968.SH | 海油发展 | 石油天然气设备与服务 |
| 603317.SH | 天味食品 | 食品加工与肉类 |
| 300765.SZ | 新诺威 | 西药 |
| 601298.SH | 青岛港 | 海港与服务 |
| 002738.SZ | 中矿资源 | 有色金属 |
| 603599.SH | 广信股份 | 基础化工 |
| 000682.SZ | 东方电子 | 电力设备 |
| 603688.SH | 石英股份 | 基础化工 |
| 000935.SZ | 四川双马 | 建筑材料 |
| 688677.SH | 海泰新光 | 医药生物 |
- 行业覆盖化工、软件、医药、食品、能源等多元化领域。[page::9]
风险提示 [page::10]
- 股票市场波动风险、个股风险、模型风险及股指期货风险需重点关注。
深度阅读
长城量化选股:组合策略报告全面分析
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一、元数据与概览
- 报告标题:长城量化选股:组合策略
- 作者:汪毅(执业证书编号S1070512120003)、丁皓晨(编号S1070122080002)、简宇涵(编号S1070121120061)
- 发布机构:长城证券产业金融研究院
- 发布日期:2023年2月22日
- 主题:基于基金持仓和“三年次新股”特征,设计量化选股策略并评估组合表现,意在通过资产筛选和量化模型提升投资收益。
该研究聚焦两大核心策略:“基金重仓股筛选策略”和“三年次新股筛选策略”,结合两者设计组合策略。报告目的在于验证这些策略的历史表现(回测数据),并构建低波动、稳健增长与高收益策略的叠加组合以降低非系统性风险。[page::0,1]
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二、逐节深度解读
1. 策略回顾:基金重仓股筛选策略
- 筛选条件总结:
- 主要基于财务指标,确保公司具备持续稳定成长能力:
- 近5年复合利润增速>15%
- 净利润近5年和近3年均为正增长,且近3年增速>10%
- SUE(盈利预测相对意外收益指标)高于平均值,表明盈利预期优于市场普遍判断
- 近3年扣非净利率>0,显示经营质量较好
- 三年PB(市净率)分位数处于中位数以上,说明市场对其估值保持认可
- 持有基金数≥5,说明受机构认可度较高
- 回测表现解读:
- 回测时间截至2023年2月21日,综合表现显著优于市场基准:
- 总收益达623.15%,远超沪深300的69.34%和上证指数的51.82%
- 年化收益率22.50%,是沪深300(三季度5.55%)的4倍多
- 年化波动率低于沪深300(19.77%对22.50%),且最大回撤仅24.66%,远低于基准的46.70%
- 夏普比率高达1.138,显示风险调整后收益优异
- 通过图表对比股价走势可以看到,重仓股策略的收益曲线明显优于沪深300和上证指数,且回撤阶段较浅,说明具有较好的风险控制能力。
该策略通过基本面财务指标筛选成长稳健、有机构支持的个股,结合回测结果表明其在历史市场环境下展现较强投资价值和风险控制效果。[page::2,3]
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2. 三年次新股筛选策略
- 概念与逻辑:
- 定义“三年次新股”:股票上市满三年、实现全流通的股票。
- “全流通日”是大股东股权解禁日期,之后股权处于完全流通状态。
- 数据显示,上市2009-2019年1969只股票中,有39%股票自全流通日之后经历两倍以上涨幅,反映出“三年次新股”具有较强的成长特征和爆发潜力,被视为“牛股的摇篮”。
- 理由解释:企业上市融资后扩大产能,三年后基本面改善显现,流动性增强吸引机构投资,带动股价上涨。
- 筛选指标:
- 股票池范围限定为全A股,筛选上市满三年的次新股。
- 筛选条件包括:
- 全流通日处于上一年范围内
- 现金满足投资比率同比>0.2,反映资金充裕支持业务扩张
- 过去一年涨跌幅介于0%-30%,避免已涨幅过大股票
- 毛利率>5%,确保盈利质量
- 营收同比增长率<30%,避免过于高增长导致估值风险过大
- 该策略以筛选出未来具备高回报潜力且估值相对合理的次新股。
- 回测表现:
- 截至2023年2月21日,总收益571.49%,年化收益率21.37%,均显著超越沪深300年化5.30%
- 年化波动率约19.41%,最大回撤26.37%,风险指标优于大盘指数
- 夏普比率1.101,显示风险调整回报良好
- 回测股价走势相较基准指数显示分段的明显上涨,突出投资价值。
此策略通过次新股全流通后的成长爆发期进行量化筛选,利用基本面和估值过滤,历史表现中体现良好的收益与风险控制。[page::4,5,6]
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3. 组合策略:稳定成长与三年次新股叠加
- 策略设计逻辑:
- 稳定成长策略侧重低波动稳健回报,无对冲,设置7%移动止损。
- 三年次新策略动态采用中证1000指数对冲,10%移动止损,降低系统性风险。
- 组合权重为50%稳定成长+50%三年次新,期望叠加降低非系统风险,实现收益和风险之间更优的平衡。
- 组合表现:
- 总收益579.14%,较单一策略略低于稳定成长(623.15%),仍远超次新策略(535.13%)。
- 年化波动率明显降低至14.48%,远低于单一策略19%左右的水平,说明组合有效分散了风险。
- 夏普比率显著提升至1.499,优于各单一策略,表明风险调整后的收益最优。
- 最大回撤13.07%大幅低于任何单一策略,组合大幅提高了防御能力。
- 图表趋势:
- 组合收益走势平滑,明显区分于其他策略的高波动特征。
- 在多个时间段组合能够有效缓冲单一策略的回撤风险,实现相对稳定的增长。
该组合策略充分利用两类不同性质资产的互补优势,实现收益水平保持的同时有效降低波动和回撤风险,体现出策略的稳健性与实用性。[page::7]
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4. 年度收益和关键事件回顾(2014-2023)
- 表格显示组合策略年收益大多为正,2015年爆发涨幅104.24%,显示策略在牛市环境中表现突出。
- 部分年份如2018年和2023年收益为负,但幅度较小,最大跌幅不超过-9.25%。
- 多数年份最低点跌幅均控制在单一数字区间,显示策略具备较强的下行保护能力。
- 表中关键时间点帮助理解策略波动节点和历史表现风险周期,为实际应用提供参考依据。[page::8]
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5. 策略成分股名单
- 报告列出了部分重仓和次新股代表性个股,分属不同行业:
- 如“新化股份”、"中科软"、"天味食品"等覆盖特种化工、软件、食品加工等行业。
- 另有通信、建筑装饰、交通运输、医药生物、国防军工等多元化行业覆盖。
- 这些个股体现了策略对成长能力强、行业多样化、机构认可的股票偏好,有助分散行业风险。[page::9]
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6. 风险提示
- 明确列出四类风险:
- 股票市场波动风险:宏观、流动性等系统性风险
- 个股风险:公司经营和财务异常,业绩波动等
- 模型风险:量化模型假设失效,数据误差等
- 股指期货风险:对冲失效或波动反向导致的潜在损失风险
报告虽未详述缓解措施,但模型设计中已有止损和对冲操作作为风险管理框架。[page::10]
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7. 证券分析师承诺与合规说明
- 分析师声明公平客观,不因报告观点获利,确保独立性和专业性。
- 投资评级说明及行业评级标准清晰列示,增强对报告结果解读的规范性。
- 明确报告适用范围及免责声明,强调只向符合风险承受能力的投资者开放,避免误导。
- 长城证券对信息真实性免责声明和业务关系说明符合行业规范和合规要求。[page::11,12]
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三、图表深度解读
图表分析1(基金重仓股策略回测绩效)
- 描述:展示基金重仓股策略与沪深300、上证指数的总收益、年化收益率、波动率、夏普比率和最大回撤对比。
- 解读:
- 策略总收益623.15%大幅优于基准,年化收益率22.50%高达沪深300的四倍。
- 波动率19.77%低于基准指数22.5%,表现更稳健。
- 夏普比率1.138显示风险调整回报较优。
- 最大回撤24.66%大幅低于沪深300的46.7%,风险控制明显。
- 联系文本:佐证策略通过财务指标筛选能实现较高且稳健的长期收益。
- 局限性:回测基于历史数据,未来市场不确定性可能带来风险。

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图表分析2(三年次新股概念图)
- 描述:刻画上市三年时间轴,包括大股东股权禁售期及解禁期,定义“三年次新股”及其投资逻辑时间节点。
- 解读:
- 明确全流通日为解禁节点,标志流动性和股价爆发潜力提升。
- 视觉辅助理解为何此阶段被视为“牛股摇篮”。
- 联系文本:配合数据说明次新股从全流通日开始增长潜力显著。
- 局限性:图示偏理论化,无量化参数。

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图表分析3(三年次新股筛选流程)
- 描述:筛选自全A股中分层选取“三年次新股”股票池,设定多项指标筛选标准。
- 解读:
- 阶段性条件包括全流通期、投资满足率、涨跌幅、毛利率、营收增长率,体现策略多维度选股。
- 通过流程图简洁明了传达筛选逻辑。
- 联系文本:突出策略严苛的财务与股价表现条件。
- 局限性:未说明权重及参数灵敏度。

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图表分析4(三年次新股回测绩效)
- 描述:三年次新股策略回测收益曲线及相关风险收益指标对比沪深300和上证指数。
- 解读:
- 总收益571.49%及年化收益率21.37%显示策略收益表现优异。
- 最大回撤26.37%低于大盘,夏普比率高达1.101,风险调整表现好。
- 曲线表现多轮上涨、震荡,体现实际市场波动特征。
- 联系文本:验证三年次新股筛选策略有效性。
- 局限性:历史数据可能包含市场特定环境。

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图表分析5(组合策略绩效)
- 描述:组合策略(稳定成长+三年次新)与各单一策略对比收益曲线和关键风险收益指标。
- 解读:
- 总收益579.14%介于单一策略间,体现组合均衡收益。
- 波动率14.48%显著低于其它策略,降低系统及非系统风险有效。
- 夏普比率1.499大幅领先,最大回撤13.07%则是最低,组合效应显著。
- 收益走势曲线更为平滑,风险管理显著优于单一策略。
- 联系文本:组合策略有效分散风险,提升风险调整回报。
- 局限性:止损和动态对冲参数影响结果稳定性需进一步检验。

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四、估值分析
本报告未具体展开传统公司估值模型(如DCF或可比公司分析),侧重于基于量化因子选股与策略回测绩效评估。估值筛选重点体现在PB分位数和毛利率等指标上,间接反映估值合理性与盈利质量。
策略通过市场表现及财务指标筛选股票,回测表现作为估值合理性和策略有效性的间接验证手段。
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五、风险因素评估
报告罗列的风险涵盖:
- 市场波动风险:整体行情波动或系统性风险可能影响策略表现。
- 个股风险:特定公司经营异常、业绩不达预期可能导致持仓亏损。
- 模型风险:量化模型设定可能与未来市场实际背离,带来策略失败风险。
- 股指期货风险:对冲操作的期货市场价格波动可能导致额外风险。
报告中虽未明确具体缓解措施,但通过组合策略中止损和动态对冲体现一定程度的风险管理。
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六、批判性视角与细微差别
- 报告侧重历史回测数据,未来策略效果依赖市场环境和模型有效性,存在一定的历史适应性风险。
- 组合策略虽然降低波动和回撤,但收益略有折让,需要投资者权衡稳健与收益。
- 模型中的参数设定(如止损百分比、对冲比例、筛选阈值)未进行详尽敏感性分析,实际执行中可能影响结果稳定性。
- 报告未涉及宏观经济或政策风险对策略的潜在冲击分析,投资者需额外关注。
- 表面数据完备,但缺乏对极端市场情况(如黑天鹅事件)的压力测试描述。
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七、结论性综合
长城证券产业金融研究院发布的《长城量化选股:组合策略》报告系统研究了以基金重仓股标准筛选的“稳定成长”股票和“三年次新股”筛选策略,结合两者构建了叠加组合策略。
- 两大策略均表现出显著超过大盘的收益能力,且夏普比率均超过1,显示较优风险调整回报。
- 组合策略通过权重分配、动态对冲及止损措施,进一步降低了波动性和最大回撤,使夏普比率升至1.499,收益与风险取得良好平衡。
- 持续盈利能力和机构认可的重仓股筛选指标保证了稳健性;而次新股策略则捕捉了成长爆发期的高回报机会。
- 报告通过丰富数据、股价走势图及筛选逻辑流程图传达了策略严谨的理论基础和有效的实践验证。
- 风险提示涵盖多维度,提醒投资者关注市场和模型潜在风险。
- 报告虽未展开传统现金流估值,依靠策略回测和财务指标筛选作为评判标准,策略适合风险承受能力较强并追求风险调整后高收益的投资者。
- 投资者在实际应用中需结合宏观环境和自身风险承受能力,特别关注参数调整和模型适用性。
整体来看,该量化组合策略具有历史表现优异、风险控制合理、逻辑清晰的优点,适合作为机构和高端投资者的投资决策参考工具。
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