摘要 量化投资与经济主题投资并非橘枳之别，可以通过量化方法实现主题投资，把握住投资机会。2018年，市场仍延续“核心资产”主题，同时也提出了“大创新”大发展，各项升级和产业整合将使得具有竞争优势的行业和企业更受益。风格从2017年的“价值投资”的“量”的迸发转向“质量+成长”的多重标准的“质”的推进。我们认为，在当前国内甚至世界经济“低增长”的环境下，“核心资产”主题风格组合的收益效率会高于历史数据挖掘的投资效率。 本文融合行业研究和策略研究的思路，使用量化方法将核心资产具体到四个指标上，并通过两层筛选确定核心100组合的成分股确定。首先以市盈率、净资产回报率、EPS增速和波动率/最大回撤为第一层筛选标准，并通过剔除净资产回报率中杠杆贡献较高的股票确定组合成分股，制定了“核心资产100组合”。 在2008年8月年至今的回溯区间中，核心100组合收益和风险均表现优异。风格变化期间保持较好的稳定性，长期保持市值、盈利性、低估值、成长、杠杆的正向暴露，beta、波动、高换手的负向暴露。同时不失灵活，不仅根据宏观经济指标的变化而动态调整动量风格的暴露，同时与宽基指数的beta也动态发生变化。同时核心100组合的行业暴露较分散，并且通过行业的选择变化勾勒出核心资产的发展方向，即以技术升级、消费升级、高端制造为未来的风向。 可以总结出，核心100组合是兼具估值合理、盈利性和成长性的组合，并且能够根据宏观经济变化而选择动量暴露和指数相关性变化。 当然，“核心资产”可能还有更丰富的内涵，但我们通过以上方法构建的主题投资思路，即寻找到估值合理、盈利能力和成长能力突出且长期价格稳定的股票，可以为更多主题投资作参考。 1前言：“核心资产”主题量化跟踪，把握趋势投资机会 2016年后，每一年的股票投资主题更为明确，相比起此前因子投资的繁花似锦到如今的铅华洗尽也从容，主题投资如今反而更显蓬勃。而量化投资与经济主题投资也并非橘枳之别，可以通过量化方法实现主题投资，把握住投资机会。 2018年，市场仍延续“核心资产”主题，同时也提出了“大创新”大发展，各项升级和产业整合将使得具有竞争优势的行业和企业更受益。风格从2017年的“价值投资”的“量”的迸发转向“质量+成长”的多重标准的“质”的推进。我们认为，在当前国内甚至世界经济“低增长”的环境下，“核心资产”主题风格组合的收益效率会高于历史数据挖掘的投资效率。 关于“核心资产”的评价标准，市场普遍反馈为以下几点： 1） 估值洼地：跻身国际前列的龙头企业，估值相对于海外仍相对较低； 2） 经营稳健：盈利能力突出，企业筹资、投资、资产运营等活动的效率高； 3） 成长确定：盈利增长稳定，具有技术更新优势和条件； 4） 价格稳定：“内在价值”护航价格走势，波动和回撤较小。 当然，“核心资产”可能还有更丰富的内涵，但我们通过以上几点可以归纳出量化“核心资产”的思路，即寻找到估值合理、盈利能力和成长能力突出且长期价格稳定的股票。因此我们在选股时确定了以市盈率、净资产回报率、EPS增速和波动率/最大回撤为第一层筛选标准，并通过剔除净资产回报率中杠杆贡献较高的股票确定组合成分股，制定了“核心资产100组合”。 2“核心100组合”构建方法 2.1 策略思维确定因子标准 1）估值合理 通常，量化分析对于单因子处理都会经过中性化、标准化等处理，但行业研究更着重考虑估值和盈利、成长的匹配，以及海外对标企业的估值水平，这种逻辑在处理主题投资时非常具有参考性。历史上，A股大部分股票的估值水平都比较高，因此即使行业内部甚至全市场中等水平并不能标志着该股票被低估。因此我们在考虑量化“核心资产”时首先将“估值绝对低”转换成为“估值合理”，也即使用市场估值中位数作为第一层估值筛选标准。实际上，由于A股估值差异较大，即使行业之间存在较大差异，但是市场中位数水平足够将大多数资本回报率无法支撑起的估值的行业及行业内部股票剔除选股范围，将全部A股的选股范畴缩小到估值相对合理的行业中。 2） 成长稳定&风险较低 在“成长稳定”和“风险较低”的考虑上，我们选择使用过去3个半年度报告期每股收益TTM增速和过去一年波动率以及最大回撤作为筛选指标。EPS和ROE相互影响，一方面，EPS是ROE计算基础，通常高EPS对应高ROE，但同时ROE是EPS的决定因素，在每股净资产保持稳定的情况下，EPS的提升反映了ROE的提升。同时EPS与PE对应，将估值与成长结合。低波低回撤一方面突出了价格稳定性，同时也侧面印证了股票的“内在价值”护航价格走势。 3） 盈利确定 关于盈利能力的评估，我们选择了综合性最强的净资产收益率。有关于ROE的策略和介绍较多，大多以ROE作为质量评估的核心。在我们此前的多份报告中都提供了ROE的回溯结果，与一般研究结果相符，ROE并无法提供长期有效的超额收益。然而ROE却可以作为股票池划分的标准，低ROE的股票将首先被划分出“核心资产”行列。在第一步筛选中，我们同样适用ROE中位数作为区分标准。 2.2 不敢中庸的“核心资产” 我们在以上因子确定的股票池中，使用排序方法确定核心100的成分股。这其中我们通过杜邦分析拆解ROE的构成实现优中选优。 在分析ROE时，除了关注绝对高低，也需要关注ROE的主要贡献因素，这一步可以通过杜邦分析实现，并且可以融合利润表和资产负债表的信息，对ROE结果进行拆解。杜邦分析虽然是静态分析，但是可以反映不同行业ROE收到杜邦三因素的影响大小。 净资产收益率 = 总资产收益率 * 权益乘数 = 销售净利率 * 资产周转率* 权益乘数 = （净利润/营业收入）*（营业收入/总资产）*（总资产/净资产） 1） 销售净利率的提高能够提高企业ROE，并且这是最好的运营模式。一方面销售净利率的提高可以大概率转化为净利率的提高；另一方面，在营业成本稳定的情况下，销售净利率的提高可以反映出成本端或者销售端的议价能力，体现了企业的龙头地位。因此销售净利率提升对ROE的提升在各个行业中都是首要关注，体现了企业的能力。 2） 总资产周转率也可以提高企业ROE，并且这种模式对于零售行业、房地产行业等部分行业比较重要。然而，由于不同行业对于库存以及周转率大小的关注不同，甚至同一行业的不同分支对于周转率的变化敏感性都不同，因此，将周转率作为评价全部股票的标准并不合理。但总资产周转率的稳定不仅涉及到固定资产，同时企业的并购重组、应收应付等项目也会影响到周转率的变化，因此周转率也体现了企业的稳定和效率。 3） 权益乘数（杠杆比率）的提高也可以提高ROE，部分行业具有较高的杠杆率，这取决于其盈利模式。但长期通过提高杠杆提高ROE具有较大的风险，与此同时，在当前降杠杆的宏观环境下，资金成本逐渐提升，未来杠杆使用将成为比较重要的考量企业质量的指标。 基于以上分析，我们思考通过杜邦三因素的贡献差异筛选同等ROE水平下更具有能力和效率的“核心资产”。追溯以往的研究成果，我们看到有研究指出，高ROE分组相对于低ROE分组大都具有较高的销售净利率和总资产周转率，而杠杆率却没有明显的区别。为了验证该差异，我们同样对2007年至2013年间按照ROE高低排序分为五组，计算了各个行业组别之间各构成因素的对比。就历史来看，高ROE组的确有很高的毛利率和资产周转率，而ROE高低组在杠杆率的差异化程度并不明显，并且不同行业高组的ROE数值区分度并不是很大，甚至部分行业的高ROE组杠杆率中位数水平高于低ROE组的杠杆率水平，也就是说，各个行业的高ROE组仍可能存在通过增加杠杆获得比较高的ROE的股票。 因此我们基于2007—2013年的规律，在2007到2018年2月整段回溯区间中都使用杠杆率相对ROE的贡献比率按照降序排列并结合PE、EPS增速、波动率和最大回撤，在第一层股票池中进行第二轮筛选。 3结果展示 3.1 收益表现 根据第2章介绍的方法，我们对上市满两年的全部A股进行了筛选和回溯，数据区间为2007年半年报披露完成—2017年半年报披露完成，净值区间为2008年半年报披露完成—2018年1月31日，调仓频率为每年报半年报更新时间，即每年8月31日（半年报）和次年4月30日（年报），等权组合，每20个交易日将权重变化调回到等权。 3.2 风格和行业分析 为了明确组合的风格偏好以及行业构成，我们对核心100组合进行了风格和行业分析。 3.2.1. 风格分析 1）风格暴露稳定：核心100组合的风格稳定，长期保持市值、盈利性、低估值、成长、杠杆的正向暴露，beta、波动、高换手的负向暴露。 2) 动量暴露跟随宏观指标变化:：动量的暴露伴随宏观经济变化而发生符号的变化，在PPI同比减少期间，动量暴露长期为负，而PPI同比增加时则长期保持动量正向暴露 3) 与指数的相关性变化：从整段回溯区间来看，核心100组合收益较高，走势有别于万得全A和沪深300，在不同市场风格中都表现较为突出，无论是2015年之前小市值风格强势的区间还是2015年之后逐渐转向大市值、低估值风格，核心100的走势均保持较好的领先性。表3为2015年前后，核心100分别与万得全A和沪深300的相关性。 也即核心100组合是兼具估值合理、盈利性和成长性的组合，并且能够根据宏观经济变化而选择动量暴露和指数相关性变化。 3.2.2. 行业分析 行业分布上，组合在周期、医药、食品饮料、可选消费以及金融地产均比较突出，其中金融地产总配置比例在2013/2014年大幅减少，2015年后又逐渐有所增加，而食品和医药则在2015年后成为最主要配置行业，此外，TMT在2017年的配置比例也有所增加。以上行业偏好，勾勒出了核心资产的变化方向，以技术升级、消费升级、高端制造为未来的风向。 与此同时，我们在图6展示了最新一期持仓PE散点图(从左至右为组合内高分到低分)。市场PE中位数圈定选股范围并没有降低行业分散程度，并且组合PE的散点图也显示组合内PE与其他因子水平的关系减弱，也即核心资产不等于估值绝对低。 4总结 本文介绍了以“核心资产”主题为依据，构建核心100组合的方法。文中我们融合行业研究和策略研究的思路，使用量化方法将核心资产具体到四个指标上，并通过两层筛选确定核心100组合的成分股。结果表明，该组合具有稳定的风格暴露，同时不失灵活，不仅根据宏观经济指标的变化而动态调整动量风格的暴露，同时与宽基指数的beta也动态发生变化。此外，核心100组合的行业分布虽然比较分散，但一直比较好的体现从历史到现在的核心资产的变化。可以为当下“核心资产+大创新”的风格以及将来主题投资做参考。 广告TIME 欢迎通过万得客户端关注东北金工的模拟组合！ 请点赞转发哦~ 东北金工团队成员 高建 证券分析师 S0550511020011 王琦 研究助理 S0550116060053 021-20363215 wang_qi@nesc.cn 肖承志 研究助理 S0550116080014 021-20361264 xiaocz@nesc.cn 孙凯歌 研究助理 S0550117100006 021-20363217 sunkg@nesc.cn 徐忠亚 联系人 021-20363216 xu_zy@nesc.cn 欢迎关注东北金工公众号