慢牛指数超额收益之匙

1、目录索引 HYPERLINK l _TOC_250010 一、金融供给侧慢牛指数持续获得显著超额收益 4 HYPERLINK l _TOC_250009 二、为何构建新的“金融供给侧慢牛选股系统”很重要 7 HYPERLINK l _TOC_250008 三、广策“4 维度25 指标”全新选股体系 8 HYPERLINK l _TOC_250007 （一）降成本：降低实体成本，激发经济活力，提升真成长价值 8 HYPERLINK l _TOC_250006 （二）调结构：引导产业结构高质量转型，行业内部分化进一步加剧 9 HYPERLINK l _TOC_250005 （三）促开放：加速内外开

2、放，海内外机构资金占比提升 12 HYPERLINK l _TOC_250004 （四）防风险：违约风险提升，重视杠杆运用能力和个股违约风险 13 HYPERLINK l _TOC_250003 四、金融供给侧慢牛指数有何特点 15 HYPERLINK l _TOC_250002 五、进一步改进选股方法的思考 19 HYPERLINK l _TOC_250001 六、风险提示 19 HYPERLINK l _TOC_250000 七、附表：金融供给侧改革指数历期成分股 20图表索引图 1：在金融供给侧改革下，A 股进入进化论 2.0 时代，“金融供给侧慢牛指数”顺势而生 4图 2：2019 年

3、初至今，金融供给侧指数获得较高的绝对和超额收益 5图 3：金融供给侧改革推动A 股核心驱动因素变迁至分母端贴现率 7图 4：“4 维度25 指标”构建金融供给侧慢牛选股体系 8图 5：MLF、LPR 持续下行，降低实体融资成本 9图 6：金融供给侧改革实施多项“降成本”政策 9图 7：全球来看，过去 5 年研发支出占比较高的公司市值增长率较高 10图 8：产业链话语权判断方法 11图 9：16 年以来外资快速进入，边际定价权上升 12图 10：A 股机构投资者占比提升 12图 11：信用债违约个数和违约总额逐年升高 14图 12：10 年以来被下调信用评级的个股数量增多 15图 13：15 年

4、以来商誉减值的笔数和规模持续提升 15表 1：19 年初至今金融供给侧慢牛指数收益表现突出，同时在近期的大涨大跌当日中表现出色 6表 2：金融供给侧慢牛指数特征总览 15表 3：金融供给侧慢牛指数每期行业占比 16表 4：金融供给侧慢牛指数市值特征 17表 5：金融供给侧慢牛指数盈利能力特征 17表 6：金融供给侧慢牛指数估值特征 18表 7：金融供给侧慢牛指数盈利能力特征 18表 8：附表：金融供给侧慢牛指数成分股简称（以下全部为A 股） 20一、金融供给侧慢牛指数持续获得显著超额收益2019年是金融供给侧改革元年，我们于19年初提出贴现率下行驱动A股“金融供给侧慢牛”。2019年2月22日

5、，习近平总书记在政治局第十三次集体学习上首次正式提出“金融供给侧结构性改革”。金融供给侧改革的主旨是引导“让市场在资源配置中起决定性作用”，“金融更好地服务实体”。金融供给侧改革带来流动性分层，投资者对盈利的偏好分层，风险定价体系的分层，使A股进一步迎来进化。2019年3月至今，我们持续16篇金融供给侧慢牛系列报告详细阐述贴现率下行驱动A股“金融供给侧慢牛”，5篇进化论2.0系列报告探讨金融供给侧改革带来的分层时代如何推动股市的投资思维向存量思维与思维转变。金融供给侧慢牛下，我们围绕市场的主导因素金融供给侧改革四大核心，构建“4维度，25大指标”选股体系，“金融供给侧慢牛指数”顺势而生。时代背

6、景 切换主导A股DDM核心驱动因素的变迁，16-17年，实体供给侧改革“盈利牵牛”；19年以来，“金融供给侧改革”贴现率下行驱动A股“金融供给侧慢牛”。我们基于金融供给侧改革四大核心“降成本、调结构、促开放、防风险”给市场带来的变化，构建“4维度，25大指标”选股体系，筛选出“金融供给侧慢牛指数”。图1：在金融供给侧改革下，A股进入进化论2.0时代，“金融供给侧慢牛指数”顺势而生数据来源： 自金融供给侧改革以来，“金融供给侧慢牛指数”持续获得显著超额收益。2019年2月22日至2020年5月12日期间，金融供给侧慢牛指数累计获得50.7%的绝对收益，相对万得全A、沪深300、上证综指分别获得3

7、0.8%、34.1%、44.1%的超额收益！考虑到2019年权益主动管理基金大幅跑赢指数，我们也将金融供给侧慢牛指数与基金进行收益率对比：19年2月22日至20年5月12日期间，金融供给侧慢牛指数相对股票型、普通股票+混合型、混合型基金的收益率中位数分别获得6.9%、18.6%、20.0%的超额收益，依然大幅跑赢！图2：2019年初至今，金融供给侧指数获得较高的绝对和超额收益数据来源：Wind， 注：金融供给侧指数成分调整时间为每年 1 月 31 日、4 月 30 日、8 月 31 日、10 月 31 日。调整日指数内各成分股等权重分布。金融供给侧慢牛指数不仅拥有较高的超额收益，还在波动率提高

8、的市场中表现出控制回撤的优势。在19.2.22至20.5.12期间的收益率表现上，金融供给侧慢牛指数与创业板指不相上下，领先市场；在近期的高波动率市场中，金融供给侧慢牛指数则体现出了另一个明显的优势在市场大跌时回撤控制更好，大涨时上涨的幅度更大！自今年2月底以来，在海外市场巨大波动的影响下，万得全A波动率大幅上行， 共有5个交易日涨跌幅的绝对值超过3%。在这5个大涨大跌的交易日当中，金融供给侧慢牛指数表现极为突出：在3月2日的大涨当中，金融供给侧慢牛指数涨幅高于创业板指、万得全A、沪深300、上证综指等宽基指数，同时也大幅高于当日各类基金收益率中位数；而在2月28日、3月9日、3月16日和3月

9、23日的大跌当中，金融供给侧慢牛指数的回撤则均小于创业板以及普通股票型基金的中位数，大概率优于万得全A、沪深300、上证综指等宽基指数，体现出较强的稳定性。表1：19年初至今金融供给侧慢牛指数收益表现突出，同时在近期的大涨大跌当日中表现出色时间区间主要指数涨跌幅各类基金收益率中位数金融供给侧慢牛指数创业板指万得全A沪深300上证综指普通股票(开放+封闭)普通股票+混合(开放+封闭)混合(开放+封闭)2019/2/22-2020/5/1250.7%52.9%19.9%16.6%6.7%43.9%32.1%30.8%2020/2/28大跌当日-3.3%-5.7%-4.4%-3.5%-3.7%-3.

10、8%-3.2%-3.1%2020/3/2大涨当日4.1%3.1%3.6%3.3%3.1%2.9%2.5%2.5%2020/3/9大跌当日-3.8%-4.6%-3.6%-3.4%-3.0%-3.8%-3.4%-3.3%2020/3/16大跌当日-4.3%-5.9%-4.4%-4.3%-3.4%-4.7%-4.2%-4.1%2020/3/23大跌当日-3.4%-4.6%-3.8%-3.4%-3.1%-3.6%-3.2%-3.1%数据来源：Wind， 二、为何构建新的“金融供给侧慢牛选股系统”很重要金融供给侧慢牛“贴现率牵牛”，贴现率成为股票市场的主导力量。金融供给侧改革的核心要义是推动“高质量发展

11、”，其内涵有四大支柱优化金融结构、扩大金融开放、降低融资成本、防范金融风险。改革对股票市场的核心驱动来自于政策由破到立，从促进广谱利率下行和风险偏好提升两方面形成推动，而对分子端仅有结构性影响。2019年以来，金融供给侧改革下无风险利率&广谱利率持续下行，科创板、再融资、创业板、QFII/RQFII等制度改革红利带来风险偏好改善，贴现率下行驱动A股“金融供给侧慢牛”。由于贴现率更为重要，自2019年以来，A股最好的买点都是基本面预期比较差的时候。我们认为，金融供给侧改革之下不应过度看重分子端的影响，而忽视了分母端贴现率的力量更大；政策的信号不断加强，将从DDM分母端作用于股市“慢牛”走得更远。

12、在A股重大生态变化之下，需要建立更为重视分母端作用，契合金融供给侧改革带来的变化的新“金融供给侧改革选股思路”。图3：金融供给侧改革推动A股核心驱动因素变迁至分母端贴现率数据来源： 金融供给侧改革引领A股进入“分层时代”，四大分层进一步加剧市场分化，优选个股重要性加强。我们在19年7月进化论2.0系列中提出，金融供给侧改革引导“市场在资源配置中起决定性作用”，让金融资源流向更有效率的领域去，引领A股进入全面的“分层时代”实体流动性分层、股票流动性分层、风险定价体系分层、盈利偏好分层。“四大分层”之下，市场分化加剧，进一步推动股市的投资思维向存量思维与思维转变。“分层时代”下结构性机会更为重要，

13、需要在金融供给侧改革的逻辑中建立新的选股思路。三、广策“4 维度25 指标”全新选股体系金融供给侧改革以来，A股生态发生了显著的进化，因此我们围绕金融供给侧改革的4大核心，建立了“4维度25指标”全新选股体系。金融供给侧改革围绕四大核心：降成本、调结构、促开放、防风险。基于四大核心给股票市场带来的变化，我们构建包含25个指标的金融供给侧慢牛选股指标体系图4：“4维度25指标”构建金融供给侧慢牛选股体系数据来源： （一）降成本：降低实体成本，激发经济活力，提升真成长价值降成本着力于降低实体经济，尤其是民企、中小微的融资成本，从而提升企业盈利能力，激发经济活力。降成本主要通过两条途径影响上市公司一

14、是降低信贷融资成本、提升信贷可得性，促进广谱利率下行。通过全面实施贷款定价市场化（LPR）并降低LPR价格，持续定向优化民企、中小微、实体企业的贷款资源和价格，重点支持制造业中长期投资等政策，降低实体经济融资成本，促进广谱利率下行。广谱利率，尤其是长端利率的下行使得远期现金流价值相对上升，利好远期现金流快速增长的真成长企业。二是提升直接融资占比，改善企业运营效率，提升企业现金流运用能力。权益融资筹资现金流没有未来偿债现金流流出压力，对于现金流运用的自由度更高，企业的运营效率得到提升；而上市公司直接融资中的债权融资如ABS、债券融资成本大多低于信贷融资，也有助于降低企业融资成本，改善公司运营能力

15、。图5：MLF、LPR持续下行，降低实体融资成本图6：金融供给侧改革实施多项“降成本”政策数据来源：Wind， 数据来源： 基于以上逻辑，我们在降成本方向上选取2个选股指标：指标1：长期偿债压力&长期成长潜力（长期有息负债率+利息支出/扣非后净利+过去及未来2年复合增长率综合筛选指标）。该指标目的为筛选出长期偿债成本较高，而远期现金流增长较为出色的真成长、稳定增长的个股。金融供给侧改革体系下长端利率降低，远期现金流价值相对升高。由此引入包括长期有息负债率和利息支出/扣除非经常性损益后净利在内的长期偿债压力指标，和过去2年实现及未来2年预计复合增长率代表的成长指标，最终通过“长期偿债指标+成长指

16、标”的综合筛选，选取出在降成本中最为受益的“偿债压力较大的真成长”个股。指标2：一年内再融资+转债融资规模/长期有息负债。该指标目的为筛选出直接融资规模相对长期负债较大的个股。直接融资规模提升能够有效减轻个股偿债压力，降低固定现金流支出压力，改善个股的运营能力，也是“降成本”的重要一环。通过计算个股的过去一年再融资和转债发行募集总额占长期有息负债比重，筛选出受益于直接融资环境改善的个股。（二）调结构：引导产业结构高质量转型，行业内部分化进一步加剧调结构通过降低无效金融供给，增加有效金融供给，重新构建新的金融供给结构，让金融资源更高效地服务实体企业、促进实体经济向高质量发展转型。调结构主要通过两

17、条途径影响影响上市公司一是引导产业结构高质量转型。调结构中降低的金融供给，主要集中在无法创造将实际价值的过剩、低效、高污染的行业及公司当中；出清后的金融资源，则将加大对“高质量发展”的支持。科创板对战略新兴产业的支持、创业板全面实行注册制、信贷资源向制造领域的倾斜等金融政策均体现出调结构政策对“高质量转型”的支持。可以预见，未来金融供给侧改革将会对“高质量发展”相关行业和公司持续给与政策鼓励和倾斜。二是行业内部分化进一步加剧。调结构的政策实施重点在于“先破后立”。调结构的“破”“立”之下，绩劣股、造假股出清，优胜劣汰加剧；优质主体金融资源得到加强，龙头分化进一步加剧，行业内部竞争依然以龙为首。

18、过去“龙头”更多代表一种市场风格，是大市值、大盘股的另一种表述。而金融供给侧慢牛下，优质龙头的定义是具有真正竞争优势的龙头，需要筛选在细分领域上真正具有比较优势的龙头公司。基于以上逻辑，我们在调结构方向上选取6个选股指标：产业结构调整方面，我们选取3个指标指标1：高质量发展行业。该指标目的为筛选出与“高质量发展”更为相关的公司，即在金融供给侧改革中有望获得政策鼓励和倾斜的相关行业。我们认为从属于战略性新兴产业、中国制造2025及第三次场景革命等相关行业的上市公司，均属于“高质量发展”范畴。在金融供给侧改革下，各项支持高质量发展的政策力度更大，相应行业的公司无论在政策支持下的风险偏好提升还是在产

19、业周期发展下的盈利趋势上行方面，均具有更大的优势。指标2: 研发支出占比。该指标目的为筛选出愿意为竞争优势付出，更有希望提升生产效率的企业。随着经济增速中枢和传统行业收益率下行，新的经济增长点将会出现在具有竞争优势的行业和公司当中，因此当前市场对于研发能力更强的公司给与了更高的认可。与此同时，政策也向高研发支出的公司倾斜：为促进企业加大研发投入，提高自主创新能力，加快产业结构调整，我国已再次提高企业研发费用税前加计扣除比例。图7：全球来看，过去5年研发支出占比较高的公司市值增长率较高数据来源：Wind， 数据截止20年4月30日指标 3: ROIC-WACC。该指标目的为排除不能创造实际价值的

20、公司。调结构政策需要降低无效金融供给，增加有效金融供给。其中降低的金融供给，主要集中在无法创造将实际价值的落后、过剩、低效、高污染企业之中。优胜劣汰下，无法创造实际价值的公司难以获得持续的金融资源支持，需要筛选排除。行业结构调整方面，为选取出行业内“真龙头”，我们同样选取3个指标指标1：产业链话语权（应付账款及应付票据+预收账款）/（应收账款+应收票据）。该指标目的为筛选出产业链上具备更强势地位的龙头公司。指标通过分析上市公司对上游及下游供应链的应收、应付账款的规模比例，判断上市公司在产业链中的地位。当上市公司的该比值相应行业均值时，可以认为该公司是产业链上更具有强势地位的真龙头公司。图8：产

21、业链话语权判断方法数据来源： 指标2：当期净利润增速/一级行业净利润增速。该指标目的为筛选出净利润增速相较对应行业高的，发展潜力居行业前列的龙头公司。指标3: 营业收入占二级行业营业收入比。该指标目的为筛选出在细分行业当中，市场占有率具有绝对优势的龙头公司。（三）促开放：加速内外开放，海内外机构资金占比提升金融供给侧改革中促开放的实质，是通过加速内外开放，引进先进经验，提高机构资金占比，加快金融市场成熟。促开放主要通过三条途径影响影响上市公司的股价表现一是外资占比提升，“外资的口味”影响市场选股风格。金融供给侧改革将促进金融市场开放、金融机构开放。随着16年以来A股资本市场对外开放进程提速，外

22、资对A股边际定价权上升。以外资为代表的长线投资者持续进入A股，“外资的口味”从绝对体量和相对定价权两个角度对A股投资风格产生影响。二是机构投资者占比提升，盈利稳定性优于盈利高弹性。促开放中，对外开放吸引海外机构投资者，对内开放进一步引导险资、社保、养老、银行理财子公司等长线投资者有序进入股票市场，从而引导全市场机构投资者占比提升。长期资金占比抬升下，盈利偏好出现分层，盈利稳定性高的公司能够获得更高的超额收益。三是流动性分层。从股票供给端来看，科创板推出并试点注册制，配套以退市制度完善，A股将经历一场优胜劣汰，以中国优势企业为代表的优质公司胜出。从股票需求端来看，促开放提升机构资金占比，A股投资

23、者结构将发生深刻变化，长线投资者话语权不断提升。A股市场的流动性向优质公司集中将成为大趋势。图9：16年以来外资快速进入，边际定价权上升图10：A股机构投资者占比提升 数据来源：Wind， 数据来源：Wind， 基于以上逻辑，我们在促开放方向上选取13个选股指标：外资占比提升方面，我们选取4个指标指标1：北上资金持仓占比环比变动指标。该指标目的为筛选出最近一个周期北上资金边际加仓，即海外资金近期最为看好的个股。外资投资策略的偏好是“买入并持有”（Buy-and-hold），对于新增持仓的决定较为慎重，而随着外资对A股边际定价权上升，受到外资边际加仓的公司有望获得较为稳定且持续的超额收益。指标2

24、：ESG评级。该指标目的为筛选出外资潜在偏好更高的个股。ESG，即环境、社会和公司治理。ESG投资策略海外渗透率较高，伴随养老金加快入市与海外资金加速流入内外部双向合力，ESG投资与A股融合度将趋势性提升。指标3-4：PE/PB所处历史分位数。该系列指标目的为筛选出外资机构偏好的性价比较高的公司。外资一定程度上考虑估值性价比，估值处在历史分位数偏低位的公司性价比相对更高。机构投资者占比提升方面，我们选取8个指标指标1-6：盈利持续性、毛利率增长率、毛利率全市场分位数、过去三年复合增长率、ROA全市场分位数和ROE全市场分位数。该系列指标目的为筛选出更为符合机构投资者偏好的“基本面优势”公司。指

25、标7：股息率全市场分位数。该指标目的为筛选出长线资金偏好的个股。促开放下，海外资金等长线增量资金对可投资标的的边际定价权上升。海外资金和机构投资者等长线资金重视股息率与业绩而轻博弈估值波动，更偏好高股息率的股票。指标8：分析师近三个月评级变化。该指标目的为筛选出机构资金关注度提升的个股。相较个人投资者，机构资金更为重视分析师对于市场的观点。对于近三个月有分析师上调购买评级的上市公司，机构投资者会给予更高的重视。流动性分层方面，我们选取1个指标指标1：过去1年的股票换手率&成交额全市场分位数。该指标目的为筛选出流动性好的个股，避开流动性折价的个股。过去股票市场流动性分层不明显，市场热衷于短线、垃

26、圾股炒作，更关注短期换手率上行的股票。金融供给侧改革下，未来流动性分层加剧，流动性折价会愈发明显，需要避开流动性持续折价的公司。（四）防风险：违约风险提升，重视杠杆运用能力和个股违约风险经济增速换挡期间，违约风险提升，因此金融供给侧改革防风险的主要思路和任务是合理出清过剩金融资源和金融乱象，降低无效杠杆，避免系统性风险。防风险主要通过两条途径影响影响上市公司的股价表现一是信用风险进一步提升，暴雷个股频出。经济增速下行时期，信用风险大幅增大，需要防范依赖传统发展模式的信用产品风险集中爆发。同时，股权质押等股权/债券结合的产品快速发展，加大高风险企业暴雷隐患；经济增速的回落带来业绩承诺完成不确定性

27、的提升，带来商誉减值风险的加大。相对增量经济时期，当前需要更为重视个股风险。二是降低无效杠杆下，合理利用杠杆的能力愈发重要。增量经济时代，高杠杆容易获得向上高弹性。经济增速中枢下行时期，科学合理使用杠杆的重要性上升。在金融供给侧改革从“去杠杆”到“稳杠杆”的过程当中，上市公司合理利用杠杆资源的能力愈发重要。图11：信用债违约个数和违约总额逐年升高数据来源：Wind， 数据更新至2020年5月8日基于以上逻辑，我们在防风险方向上选取4个选股指标：指标1：净营运资本。该指标目的为筛选出能够合理利用杠杆的公司。对经营起到正面作用的杠杆融资是有效的杠杆融资，而不能在经营中合理运用杠杆的融资则面临淘汰。

28、净运营资本反映由长期负债融资负担的流动资产的数额，有助于判断上市公司杠杆结构的合理性。指标2：信用评级变化情况。该指标目的为筛选出信用评级有效改善的个股，排除信用风险增大的个股。过去经济快速增长，信用风险暴露较少，市场较少关注信用评级变化情况；随着经济增速中枢下行，金融资源重新调配，信用风险暴露增加，信用评级的重要性提升。对于信用评级上调的上市公司，可以给予更多关注；对于信用评级下调的公司，需要重视其信用风险的上升。指标3：股份质押规模占市值比。该指标目的为筛选出流动性受股票质押影响较小的个股。2016-2018年市场持续上涨下，股权质押业务快速发展。金融供给侧改革分母端驱动的市场中波动率上行

29、，叠加金融供给侧改革政策持续关注“防风险”，市场对个股股权质押风险关注度进一步提升。在股票波动率上升时，股份质押规模占市值比较小的公司在股价下行期间的流动性压力相对较小，具有更强防风险能力。指标4：商誉占净资产比。该指标目的为筛选出商誉暴雷风险较低的个股。经济增速的回落带来商誉减值风险的加大。商誉规模占净资产比重较大的个股面临较大的商誉减值压力。图12：10年以来被下调信用评级的个股数量增多图13：15年以来商誉减值的笔数和规模持续提升数据来源：Wind， 数据来源：Wind， 四、金融供给侧慢牛指数有何特点自2019年初金融供给侧改革开始，金融供给侧慢牛指数总共经历过6次调整。金融供给侧指数

30、成分调整时间为每年1月31日（即Q1调整期）、4月30日（Q2调整期）、8月31日（Q3调整期）、10月31日（Q4调整期），每次调整成分股后指数内各成分股等权重分布。2019年1月31日以来的6期金融供给侧慢牛指数共计选出228只股票，每期所选个股数量范围在31-45只之间。从板块分布来看，主板、中小板、创业板分布较为均衡。大体上来看，金融供给侧慢牛指数在主板、中小板、创业板上的个股数量分布约在2:1:1。其中，指数在19Q2和19Q4期间，中小创的占比稍有提升，但板块集中度仍然较为分散，并未出现明显集中的情况。表2：金融供给侧慢牛指数特征总览指数特征2019Q12019Q22019Q320

31、19Q42020Q12020Q2指数包含个股数量413645313638其中：主板数量22924132117其中：中小板数量101789913其中：创业板数量91013968行业分布前三医药生物电子电气设备电子传媒医药生物计算机传媒机械设备计算机机械设备医药生物计算机化工医药生物电子 医药生物农林牧渔市值：均值（亿）354480363496933792市值：中位数（亿）155224168253720399ROE（TTM）均值17.4%18.1%19.3%21.5%20.4%18.7%ROIC 均值12.1%14.7%14.7%16.4%12.9%14.6%PE（TTM）均值16.532.526

32、.731.725.639.0数据来源：Wind， 从行业分布来看，消费、成长、周期均有覆盖，战略性新兴产业相关行业分布较为靠前。从过去6期金融供给侧慢牛指数的成分股行业分布来看，电子、传媒、计算机、电气设备、机械设备、化工、医药生物等7个与战略新兴产业较为相关的行业均曾位列指数分布前三之行业。整体来看，金融供给侧慢牛指数的行业分布并不过分集中，消费、成长、周期均有覆盖，较为分散。表3：金融供给侧慢牛指数每期行业占比数据来源：Wind， 从市值角度看，金融供给侧慢牛指数个股市值在100亿500亿之间较为集中。2019年4期所选个股总市值的均值在350-500亿之间，中位数在150-250亿之间；

33、但2020年2期所选个股总市值的均值和中位数均有所提升，2020Q1所选个股的均值和中位数为933亿和720亿，2020Q2所选个股的均值和中位数为792亿和399亿。表4：金融供给侧慢牛指数市值特征成分股数量分布 2019Q1 2019Q2 2019Q3 2019Q4 2020Q1 2020Q21000亿26551310均值（亿元）354480363496933792中位数（亿元）155224168253720399数据来源：Wind， 注：成分股市值为指数调整日的当日收盘总市值。从盈利能力来看，金融供给侧改革指数成分股的ROE和ROIC显著高于A股整体。金融供给侧慢牛选股指标体系重视盈利能

34、力的稳定性，因此筛选出的个股基本面均 较好，成分股ROE、ROIC均值远大于A股整体。从分布上看，大多指数成分股的ROE在15%以上，ROIC在10%以上，在金融供给侧改革“盈利分层”之下，金融供给侧慢牛指数较强的盈利能力将获得市场更多的关注。表5：金融供给侧慢牛指数盈利能力特征数据来源：Wind， 从估值角度看，指数估值随着成分股行业分布的变化而上下波动明显。过去6期，金融供给侧慢牛指数成分股的PE(TTM）最小值为4.5倍，最大值为192.0倍，各期指数PE（TTM）均值在16至39倍之间。整体来看，金融供给侧慢牛指数成分股 PE（TTM）大多均在60倍以下。结合成分股行业分布来看，19Q

35、2、19Q4和20Q2由于TMT行业个股数占比相对较高，PE（TTM）均值上升至30倍以上，其余3期估值均值均在16至27倍之间。表6：金融供给侧慢牛指数估值特征数据来源：Wind， 从外资的偏好来看，金融供给侧慢牛指数与北上资金偏好较为相似。可以看到，金融供给侧慢牛指数成分股大多受到外资的青睐，约有九成的成分股是北上资金持有对象。同时，每期成分股中得到北上资金环比增持的个股比例均超过60%，意味着金融供给侧慢牛指数与北上资金偏好较为相似。北上资金持仓比例上，大多数成分股的北上资金持仓占流通市值比例在0%-10%之间，距离30%的红线较远，意味着未来如果外资持续看好，仍有继续上行的空间。表7：

36、金融供给侧慢牛指数盈利能力特征数据来源：Wind， 注：“持仓比例”为北上资金持仓占流动市值比例。五、进一步改进选股方法的思考金融供给侧慢牛选股方法主要基于基于财务数据、市场技术指标建立，对于难以标准化、量化的信息呈现不足。根据有效市场假说，市场上有价值的信息都应被考虑在价格内，当前我们的选股方法侧重于量化选股，而对于难以被量化、标准化的公司公告/公关事件/预暴雷事件（如公司的股东变动、管理层变动、瑞幸正式暴雷前评估机构提出的质疑报告等），以及行业供需的趋势性、结构性变化等，均未被纳入考虑。选股模型若能将这些因素也纳入考虑则会更为有效。选取25个选股指标目的为抛砖引玉，提醒市场关注金融供给侧改革带来的巨大生态变化，但带来了指标体系的庞杂，未来或可对指标体系精简。当前投资者主流使用的选股指标体系往往包含5-10个选股指标。当前金融供给侧慢牛选股方法虽有较好的选股效果，资产组合具备较强的收益能力，但未来或可精简指标体系，进一步筛选25个指标中更能体现