2023年下半年量化选股策略：细化风控深挖兑现

证券研究报告请务必阅读正文之后第28页起的免责条款和声明，深挖兑现，深挖兑现核心观点2023年以来A股市场总体上行，但主体风格在大盘、价值、科技主题等领域快速切换，年内价值、低波因子表现占优，成长、盈利因子持续走弱，科技主题板块的超额收益均被如市值、反转等因子所解释，获取超额收益的难度高于往年。市场价格的变化本质由基本面预期变化驱动，当前核心宽基指数的强预期与弱业绩现象显著，成长、盈利组合的基本面预期走弱，仅价值组合的预期成长性显著提升。展望下半年，市场主体风格弱化下，选股策略应精细化组合风险控制，深挖业绩兑现主线。离散化风险模型大幅扩充解释变量，实现风险精细化描述，基于此的因子动量与纯Alpha反转效应显著，当前环境下更应重视纯Alpha反转策略。业绩兑现一看预期边际改善，受业绩驱动型的预期改善策略3月后超额收益显著回升；二看“成长周期向上”的科技板块主题组合，困境反转策略年内月胜王兆宇量化策略首席分析师S080008中信证券研究部率达80%；三看企业行为隐含的对未来业绩增速指引，股权激励目标增速较高个股具备投资价值，股权激励精选组合年内超额收益为6.82%。▍市场特征：板块风格多轮切换，战胜基准难度加大。(1)市场总体上行，板块风格历经多轮切换。1月前为大盘风格，2月后赵文荣量化与配置首席分析师S0002史周量化策略分析师S0003切入主题成长，4月后再到大盘价值。(2)传统基本面因子风格弱化，成长、盈利因子持续回撤，价值、低波因子表现占优。虽然今年以来数字经济、人工智能等科技主题曾一度获得市场追捧，但个股层面主题板块的超额收益均被如市值、反转等因子所解释。(3)风险模型对个股总波动解释度的分布区间低于过去两年。说明通过风格、行业的偏离来获得超额收益的难度总体上高于以往。(4)实际运作来看，公募沪深300、中证500增强基金年内战胜基准比例不足三分之一。中证1000增强由于备选样本股数较广，目前来看，战胜基准的比例和超额收益尚处于较正常的水平。▍风格解析：预期变化驱动基本面风格切换，经济复苏锚定于企业营收增长。(1)核心宽基指数的强预期与弱业绩。各指数实现净利润增长率2023Q1财报披露后小幅提升，但相对2021年末以来的下行趋势幅度仍不明显；各指数一致预期净利润FTTM增长率显著提升，创业板指、科创50、中证1000指数幅度更高。(2)预期变化推动基本面风格切换，价值组合的预期成长性显著上行。中证全指成长组合预期成长性下行，盈利组合预期盈利水平下降，而价值组合的预期成长性显著提升，这也解释了风格因子的走势。(3)市场对经济复苏进展的关心锚定于营收的预期变化。PS视角下市场的估值偏贵，PE、PB视角下市场总体估值较低，部分热门行业从PB-ROE、PE-净利润增长率的角度来看与拟合中枢偏离较多，但从PS-营收增长率来看则非常接近拟合中枢，说明在投资者关注经济复苏进展的大背景下，重点关注于上市企业的营业收入增长情况，且目前市场价格点位已经隐含了较高的营收增长预期。▍组合管理：精细化风险刻画，弱风格环境重个股Alpha。(1)离散化因子处理，重视因子排序。对各大类因子进行了基于分位数的分组划分，每个因子的每个分组以哑变量形式体现在回归方程中。离散化的本质是对排序关系的描述，而非数量关系的描述，而且为非线性问题预留了灵活的操作空间。请务必阅读正文之后的免责条款和声明2(2)精细化因子刻画，因子收益动量和个股Alpha反转效果显著。因子离散化之下，回归模型的解释变量数量大幅扩充，也实现了对因子收益更精细的刻画，因子收益动量和个股Alpha反转效果显著。(3)市场主体风格缺失环境，纯Alpha反转策略相对收益更高。因子动量策略长期IR和年化超额收益率均高于纯Alpha反转策略，说明在A股市场总体上通过风格或行业的把握来获取超额收益相对容易，而在风格弱化的年份，纯Alpha反转策略的超额收益更高。▍业绩主线：精选预期改善个股，挖掘企业隐含目标增速。(1)预期边际改善策略：复苏预期下收益有所回升，个股超额贡献突出。2023年以来，超额收益主要在3月份之后实现，这说明在进入业绩密集披露期时，市场开始回归业绩主线投资，预期边际改善策略受益于业绩驱动而获得更好的收益表现。(2)科技板块选股：主题性投资热点下，精选业绩驱动组合。基于科技板块行业和个股的成长周期特征，选择具备“成长周期向上”特征的股票构建组合，困境反转精选组合仅在2023年4月跑输中信科技基准指数，月胜率为80%，具备持续性的超额收益能力。(3)企业行为视角：股权激励事件隐含的预期目标增速。对未来业绩增速预期的指引或是股权激励预案期超额收益的主要来源，在当前预期不明朗的情况下，具有目标净利润增速的个股更具投资价值。▍风险因素：模型失效风险；市场预期大幅变化；宏观及产业政策出现重大变化。请务必阅读正文之后的免责条款和声明3市场特征：板块风格多轮切换，战胜基准难度加大 6 价值、低波因子表现占优，成长、盈利因子持续回撤 6风险模型对个股总波动解释度的分布区间低于过去两年 7公募沪深300、中证500增强基金年内战胜基准比例不足三分之一 8风格解析：预期变化驱动基本面风格切换，经济复苏锚定于企业营收增长 9核心宽基指数的强预期与弱业绩 9预期变化推动基本面风格切换，价值组合的预期成长性显著上行 9市场对经济复苏进展的关心锚定于营收的预期变化 10a 离散化因子处理，重视因子排序 12精细化因子刻画，因子收益动量和个股Alpha反转效果显著 13市场主体风格缺失环境，纯Alpha反转策略相对收益更高 14业绩主线：精选预期改善个股，挖掘企业隐含目标增速 17预期边际改善策略：复苏预期下收益有所回升，个股超额贡献突出 17 企业行为视角：股权激励事件隐含的预期目标增速 24 请务必阅读正文之后的免责条款和声明4插图目录 2：中证全指空间各因子累积收益率 7 图6：离散化因子风险模型日频解释度历年分布 8 图9：中证全指风格组合相对基准的对数累计超额收益 10指及其风格组合预期FTTMROE走势 10FTTM率 10图12：中证全指及其风格组合预期FTTM营业收入增长率 10图13：PB-ROE视角的估值分化历史演化 11A行业指数的PB-ROE分布 11图15：PE-净利润增长率视角的估值分化历史演化 11图16：A股核心及中信一级行业指数的PE-净利润增长率分布 11图17：PS-营收增长率视角的估值分化历史演化 12A中信一级行业指数的PS-营收增长率分布 12图19：离散化风险模型与常规模型对比 13 16 17图30：分析师预期边际改善的过程 18图31：盈利预测上调股票数量占分析师覆盖股票数量的比例与中证全指走势 19图32：超预期策略组合相对中证全指净值收益表现 19图33：预期边际改善组合应用在沪深300指数增强净值收益表现 20图34：预期边际改善组合应用在中证500指数增强净值收益表现 20收益表现 20收益表现 20 领先上调精选组合收益分解 21文本事件精选组合收益分解 21图40：TMT中信一级行业单季度净利润同比增速 2141：中信二级行业经营周期(2023年4月28日) 22图42：中信二级行业成长维度业绩周期(2023年4月28日) 22图43：中信二级行业盈利维度业绩周期(2023年4月28日) 22请务必阅读正文之后的免责条款和声明5 图47：目标净利润增速分组下，各组相对中证1000指数的平均超额收益情况 25 表格目录表1：公募沪深300、中证500、中证1000增强基金2023年以来超额收益统计(截至 2022年超额收益统计 8 表7：预期边际改善组合应用在指数增强2023年以来分月收益表现 20 请务必阅读正文之后的免责条款和声明6▍市场特征：板块风格多轮切换，战胜基准难度加大市场总体上行，板块风格历经多轮切换沪深300指数自2022年10月31日近一年新低以来持续反弹，至2023年1月30日达到本轮反弹以来新高，此后至2023年5月12日1维持震荡状态。在1月31日之前，除上证50以外，其余各宽基指数总体跑输沪深300；在1月31日沪深300展开震荡至4月中旬前，中证500、中证1000、科创50指数显著走强，而上证50、创业板指持续逐渐走弱；4月中旬后，上证50指数与中小盘、成长类指数的相对走势再次逆转。沪深300上证50vs.沪深300中证500vs.沪深300 vs vs沪深300创业板指vs.沪深300科创50vs.沪深30000000000002022-01-042022-04-072022-07-062022-09-292022-12-292023-03-31Wind证券研究部价值、低波因子表现占优，成长、盈利因子持续回撤因子方面，2023年以来各类大类因子表现可分为三个梯队，其中第一梯队包含价值、波动率因子。价值因子在各指数空间内均表现较为强势，累积超额收益在5%以上；波动率因子除在中证1000空间中仅获得微弱的正收益外，在其他空间中超额收益均在3%以上。第二梯队包含市值、反转因子，他们年初以来在大部分指数空间中一度曾获得较高的市值因子的表现拐点发生于3月上旬。第三梯队主要是成长和盈利因子，他们从开年以来持续跑输基准。虽然今年以来数字经济、人工智能等科技主题曾一度获得市场追捧，但从因子模型的角度来看，个股层面的超额收益均被如市值、反转等因子所解释，而热点概念切换的时点也与市值和反转因子的拐点基本保持一致。请务必阅读正文之后的免责条款和声明7 长因子 因子价值因子因子因子022-01-0406-08022-01-0406-082023-03-3106-082023-03-31022-01-04Wind券研究部Wind券研究部 长因子1.20价值因子022-01-0406-08022-01-0406-082023-03-3106-082023-03-31022-01-04Wind券研究部Wind券研究部风险模型对个股总波动解释度的分布区间低于过去两年风险模型的解释度反映了个股微观波动的群聚性。风险模型解释度越高，除了说明风险模型的有效性之外，也说明了个股的表现更多与模型中的行业/风格因子等有关，个股脱离行业、风格细分板块走出独立行情的概率越低。在《多因子量化选股系列专题研究-因子离散化股票多因子风险模型》(2022年6月8日)中，我们所提出的风险模型在各细分指数板块中均取得了较好的解释度。2023年以来，我们的风险模型的解释度分布具有一定下行趋势，这也与上文所述今年以来板块轮动速度加快，同时成长、盈利等常规基本面风格走弱的现象相一致。总体上看，今年以来的日频解释度中位数低于2021年、2022年，中位数和上下四分位数的区间总体与2020年、2019年保持一致。这样的情况下，通过风格、行业的偏离来获得超额收益的难度总体上高于过去的两年。请务必阅读正文之后的免责条款和声明8从基金产品实际运作结果来看，2023年以来战胜基准的难度增大。以公募量化增强基金表现来看，截至5月12日，全市场沪深300、中证500公募增强基金战胜基准(超额收益>0)的比例分别为26.53%和31.48%，超额收益的平均值和中位数均在-1%左右；中证1000增强由于备选样本股数较广。目前来看，战胜基准的比例和超额收益尚处于较正常的水平。2022年全年，公募沪深300、中证500、中证1000增强基金战胜基准的比例分别在70%至80%以上，年度胜率大幅高于今年。基金数准基金比例9%%3%%%%%Wind券研究部基金数准基金比例9%%%%%%%请务必阅读正文之后的免责条款和声明9▍风格解析：预期变化驱动基本面风格切换，经济复苏锚定于企业营收增长核心宽基指数的强预期与弱业绩从目前A股核心宽基指数实现净利润TTM增长率来看，上证50、沪深300指数在2023Q1财报披露后产生了一定的成长性提升迹象，但是相对2021年末以来的下行趋势来说，幅度仍不明显；中证500、中证1000指数截止23Q1的TTM净利润增长率仍在0值以下；创业板指、科创50指数的成长性虽然波动较大，但相对来说成长性边际提升更明显。从一致预期来看，各宽基指数预期成长性的提升较为显著，且创业板指、科创50、中证1000指数幅度更高，上证50、沪深300、中证500指数提升幅度则较低。M 创业板指 创业板指 科创502020-01-022021-01-132022-01-242023-02-09Wind券研究部 板指 板指 科创500%2020-01-022021-01-132022-01-242023-02-09Wind证券研究部预期变化推动基本面风格切换，价值组合的预期成长性显著上行以中证全指为样本空间，考察其特征成长、价值、盈利的预期基本面指标。从预期盈利角度来看，各特征组合与中证全指的预期FTTMROE整体变化不大，但盈利组合的预期FTTMROE存在一定下降趋势；从成长性角度看，中证全指、成长组合、盈利组合的预期FTTM净利润增长率、预期FTTM营收增长率均存在下行趋势，而价值组合的预期FTTM净利润增长率、预期FTTM营收增长率则显著上行。因此，成长组合的预期成长性下降、盈利组合的预期盈利水平下降应是成长因子、盈利因子走弱的主要原因，而价值因子的走强则主要依赖于价值组合的预期成长性提升。请务必阅读正文之后的免责条款和声明1001-0402-2204-0605-2107-0508-1601-0402-2204-0605-2107-0508-1609-2902-1703-3105-1907-0108-1209-2602-1403-2801-0402-2404-1205-3107-1508-3001-2103-1505-0506-2108-0409-2002-1604-0301-0402-24-04-1205-3107-1508-3001-2103-1505-05-06-2108-0409-2002-1604-0301-0402-2404-1205-3107-1508-3001-2103-1505-0506-2108-0409-2002-1604-03 成长组合盈利组合%%Wind券研究部中证全指点位(右轴)价值组合 00Wind券研究部价值组合 成长组合盈利组合 0%00Wind券研究部中证全指点位(右轴) 合 中证全指5%Wind券研究部市场对经济复苏进展的关心锚定于营收的预期变化风险中性假设下，市场对预期回报率相同的资产会给予相同的定价，则静态估值中隐含了对未来的预期。假设动态市盈率2E=P/=入；预期净利润增长率=/E−1，则有PETTM==入∙(1+)，同理PBMRQ=入∙R̃0E，PSTTM=入∙营收长率。因此，静态估值指标理论上应与基本面预期值程线性关系PBMRQ=a+F∙R̃0E+e；PETTM=a+F∙净利增长率+e；PSTTM=a+F∙营收长率+e。基于上述原理，各回归式中的系数Alpha反映了剔除基本面财务指标预期后的估值高低，系数Beta则反映了某一时点市场系统性的对某一估值视角给出的分化程度。请务必阅读正文之后的免责条款和声明11从估值分化角度，PB-ROE、PE-净利润增长率、PS-营收增长率三个视角下的回归式Beta系数自2009年以来的分化度分别为62%、52%、50%，即基本处于历史长期中位数从绝对估值来看，PB-ROE、PE-净利润增长率、PS-营收增长率三个视角下的回归式EPB视角下市场总体估值较低。上述数据特征说明，在投资者关注经济复苏进展的大背景下，重点关注于上市企业的营业收入增长情况，且目前市场价格点位已经隐含了较高的营收增长预期。从截至5月12日A股核心及中信一级行业指数的估值分化来看，部分热门行业3从PB-ROE、PE-净利润增长率的角度来看与回归曲线偏差较多，说明这些因素不能完全解释市场的定价主线，但从PS-营收增长率来看则非常接近拟合中枢，说明市场对上述行业的核心增长关注点在企业的营收上。654321-01-0507-0901-0507-0904-1501-1207-2504-2901-2707-2905-0501-3008-0705-1402-0908-185-Wind券研究部654321-科创50科创创业50科创50科创创业50汽车能源商贸零售通信纺织服装中证1000有色金属综合金融建材电力及公用事轻工制筑中证500银行非银行金融中证800沪深300中证全指医药中小板指电力设备及新20%25%30%一致预期FTTMROEWind券研究部05-01-0508-0601-0508-0605-3003-1508-0805-2803-1507-3105-2203-0907-29-Wind券研究部-中证全指中证500国防军工商贸零售中小板指轻工制造食品饮料科创50电子中证800纺织服装机械科创创业50家电医药综合金融电力及公用事煤炭上证5产银行沪建银行金业及新石油石化基础化工有色金属汽车中证10000%10%20%30%40%50%致预期FTTM净利润增长率Wind究部。考察日：2023-05-12计算机、传媒、电子等。请务必阅读正文之后的免责条款和声明12上证50传媒指0计算机机械金融中小板指电力设备及新上证50传媒指0计算机机械金融中小板指电力设备及新-50-01-0507-0901-0507-0904-1501-12-07-2504-2901-2707-2905-0501-3008-0705-1402-0908-185-Wind券研究部76务43212钢铁建筑0%10%20%0%致预期FTTM营业收入增长率Wind究部。考察日：2023-05-12在A股市场过去数年运行特征的惯性下，股票组合通过风格、行业的长期偏离获取超额收益已经成为了通常做法。自从2021年下半年后，盈利、成长风格逐渐让位于价值风格，但大多数组合依然选择在热门成长板块暴露较多的敞口，这导致了2022年以来股票组合实际超额波动的加大，特别是2023年以来不论长期坚守成长板块，还是追随热点进行切换，实际效果均差强人意。在当前风格、板块、主题均弱化的背景下，通过精细化的风险管理来实现稳定的超额收益将是必然选择。根据经典量化投资理论，策略的长期超额收益最终来源于特定风险的暴露，因此精细化的风险管理，一定是稳定超额收益的前提。在《多因子量化选股系列专题研究-因子离散化股票多因子风险模型》(2022年6月8日)中我们所提出的风险模型最主要特点在于，对各大类因子进行了基于分位数的分组划分，每个因子的每个分组以哑变量形式体现在回归方程中。这样设置的目的在于，一是各因子收益率是在其他因子中性化之下的组内个股加权收益率，更具有实际意义；二是离散化的本质是对排序关系的描述，而非数量关系的描述，而且为非线性问题预留了灵活的操作空间。请务必阅读正文之后的免责条款和声明1302020903041411110202090304141111061501150821032710280528122507270302092605041205071002130090904151117究部因子离散化之下，回归模型的解释变量数量大幅扩充，也实现了对因子收益更精细的刻画，而更精细化的因子收益我们也发现了更显著的收益动量。我们参照单因子测试的流程，将每个离散化的行业和风格因子分组作为投资的标的，以他们过去240日的累积因子收益率作为轮动指标进行分组回测，可以看到，不论在行业上还是风格上，该指标都显示了显著的动量特征。与一般的风格动量策略，即仅考察风格暴露最极致的组合不同，离散化方法下任何一个分组均被视作一个独立组合而考察其动量特征，这种动量性本质上体现的是因子的非线性特性。而对于离散化模型不可解释的个股收益部分，即个股的纯Alpha收益，我们也发现了更加稳定的反转特征。GGGG4G54.0000Wind券研究部DrawDown(右轴)long_short(左轴)765432100020200202009141050512120726031210290610011608260412112207050208092605161223080603221103%%%请务必阅读正文之后的免责条款和声明140202090304141111061501150821032710280528020209030414111106150115082103271028052812250727030209260504120507100213009090415111702010901040111010601010408010303100805045120107010203090104021101060301020803030110080505G1G2G3G4G5G6G7G84.000Wind券研究部DrawDown(右轴)long_short(左轴)8642002020202092905270117091005140106082704241215608050405112307180319111107071030210265%0%5%0%5%.0%5%0%5%0%G1G2G3G4G5G6G7G876543210G976543210Wind券研究部DrawDown(右轴)long_short(左轴)8642002020202092905270117091005140106082704241215608050405112307180319111107071030210265%0%5%0%5%0%5%0%5%0%上述因子收益动量、Alpha收益反转现象仅为理论测试，将上述理论收益落为现实需要通过相应的转化来实现。对于因子风格动量效应，我们在每个调仓日选择风格及行业因子动量排名靠前的20%组别，将每组的纯因子组合权重加上基准的权重来构建相应的因子动量组合。需要注意的是，纯因子组合权重中包含负值权重，即空头头寸，因此需要引入参数进行调整，以使得实际组合全部权重均为非负数，调整因子计算方法如下：abs(min(wpure_factor_weigℎt/wbencℎmark_weigℎt))其中wpure_factor_weigℎt为纯因子组合权重，wbencℎmark_weigℎt为基准权重。对于Alpha反转策略，最优化目标为最小化Alpha收益值，同时控制与基准的行业和风格偏离。具体表达如下：maxmizeAlphaTw请务必阅读正文之后的免责条款和声明15s.t.1Tw=1w≥0ℎl≤H(w−wb)≤ℎℎsl≤S(w−wb)≤sℎ行业和风格动量模型是通过对个别行业和风格的暴露来获取收益，而纯Alpha动量模型的意义在于当市场基本面因子失效或者风格不明朗的情形下，通过加强对组合风险的管理来获取较为稳定的个股特异质收益。回测考察期设为2016年至2023年5月12日，调仓频率为月度，交易费率设为双边千分之三。如下结果分别展示了沪深300和中证500的因子动量策略以及纯Alpha反转策表现。整体而言，在同一样本空间中，因子动量策略长期IR和年化超额收益率均高于纯Alpha反转策略，说明在A股市场总体上通过风格或行业的把握来获取超额收益相对容易。在行业、风格相对显著的年份，例如2017年、2019年、2020年等，因子动量策略超额收益显著高于纯Alpha反转策略，而在风格弱化的年份(例如2016年、2018年、2021年)，纯Alpha反转策略的超额收益更高。今年以来也属于主体风格缺失、风格切换较为频繁的年份，纯Alpha反转策略相对表现更好。累计超额收益(右轴)策略收益基准收益16/1/42017/1/42018/1/42019/1/42020/1/42021/1/42022/1/42023/1/4a收益益收益误差率16年3%%1-04-2817年5%1%-10-11-2518年0%5%%%2-07-0519年1-08-06-1120年0%9%%%%9-22-3121年%7%%1-042021-02-1022年3%7%%%3-30-28(截至26%%3-06-0476%%%9-222021-02-10请务必阅读正文之后的免责条款和声明16累计超额收益(右轴)策略收益沪深30012016/1/42017/1/42018/1/42019/1/42020/1/42021/1/42022/1/42023/1/4年度策略收益基准收益超额收益跟踪误差信息比率相对回撤回撤开始时间回撤结束时间2016年1.57%-2.53%4.10%1.88%2.25-0.91%2016-01-042016-01-282017年23.91%20.21%3.71%0.81%4.75-0.28%2017-02-242017-03-222018年-23.38%-26.95%3.57%1.11%3.33-0.80%2018-02-052018-04-032019年35.49%32.72%2.77%0.81%3.54-0.75%2019-03-072019-04-292020年27.60%26.59%1.02%0.82%1.29-0.78%2020-07-202020-11-252021年-2.81%-3.67%0.86%1.14%0.79-0.93%2021-02-052021-04-122022年-19.72%-22.37%3.31%0.84%4.10-0.26%2022-01-132022-01-262023年(截至81%26%-0.26%2023-03-14-03全部4.91%2.14%2.85%1.10%2.55-1.01%2020-07-202021-04-12Wind券研究部累计超额收益(右轴)策略收益基准收益16/1/42017/1/42018/1/42019/1/42020/1/42021/1/42022/1/42023/1/4a收益益收益误差率16年2%%%-062016-01-1317年%-082017-05-1218年0%6%%%%2018-01-19-0619年4%7%%-08-0120年5%%%%-072020-07-10请务必阅读正文之后的免责条款和声明17年度策略收益基准收益超额收益跟踪误差信息比率相对回撤回撤开始时间回撤结束时间2021年22.11%15.64%6.47%3.58%1.87-2.91%2021-01-042021-02-082022年-19.63%-20.39%2.07%2.48%0.87-2.58%2022-01-192022-04-282023年(截至%%2023-02-232023-04-28全部0.67%-1.58%2.59%2.65%0.98-5.00%2018-11-222021-02-08累计超额收益(右轴)策略收益中证50016/1/42017/1/42018/1/42019/1/42020/1/42021/1/42022/1/42023/1/4收益益收益误差率16年%2%29%%%-062016-01-1317年77%%-31-2418年8%6%-23-0919年8%7%%-31-0620年3%%-212020-08-1321年%-09-3022年0%9%%2022-09-16-282023年(截至%%-01-208%%%-09-30Wind券研究部▍业绩主线：精选预期改善个股，挖掘企业隐含目标增速在经济复苏节奏存在分歧、市场主体风格不明朗的情况下，股票组合更应该以业绩兑现为主线精选个股。从3月以来各策略表现来看，业绩驱动型策略表现显著回升，主题投资也趋向于存在业绩兑现、困境反转型个股，此外也可从企业行为入手，挖掘存在隐含目标增速的个股投资机会。分析师预期边际改善是指分析师对于上市公司的盈利预期出现了一定幅度的向上调整。分析师预期边际改善的过程往往是因为分析师看到了宏观政策利好、产业机遇显现、请务必阅读正文之后的免责条款和声明18行业需求释放或个股盈利改善，本质上是由基本面改善驱动。进一步地，由于投资者对于这种基本面改善往往会反应不足，股价会出现逐步抬升的过程，带来投资机会。究部在报告《量化策略专题研究—预期边际改善中的投资机会》(2023-02-06)中，我们从盈利预测和分析师报告文本的角度，分析了分析师预期边际改善所包括的五个方面的信息，分别是盈利预测上调、业绩超预期、领先上调、文本上调和文本强烈。具体而言，盈利预测上调指的是分析师本次预期净利润大于上次预期净利润，直接反映分析师预期边际改善；业绩超预期是指个股本年实际净利润大于本年预期净利润，表明个股的实际业绩兑现高于预期，间接反映分析师预期边际改善；领先上调是指个股本期预期均值和方差大于上期预期均值和方差，反映出有个别分析师开始领先上调分析师预期，具有较强的前瞻性。文本上调是通过识别分析师报告文本中同时包含上调类词汇和预测类词汇的研报。文本强烈是通过识别分析师报告文本中包含分析师强烈正面态度类词汇的研报。从盈利预测上调来看，盈利预测上调股票数量占分析师覆盖股票数量的比例与中证全指具有一定的相关性，二者的相关系数达到0.21，说明随着预期边际改善程度越高，股票未来的收益表现越好。盈利预测上调股票数量占比在2022年10月达到最低点，此后开始震荡上行，中证全指也开始触底回升。当前预期边际改善处于上行区间，预计未来市场也会逐渐趋势向上。请务必阅读正文之后的免责条款和声明19 证全指(右轴)00从业绩超预期来看，超预期策略组合收益从2022年以来经历了一段较长时间的持续回撤，并在2023年2月之后收益逐渐回升。这说明业绩驱动的投资策略有效性在2022年阶段性减弱后，当前正在逐渐恢复。-10%进一步的，将预期边际改善构建的组合应用在指数增强和精选组合构建。具体而言，指数增强方面，选取每个月中同时触发两个及以上预期边际改善事件的股票，按照80%基准指数成分股和20%其他个股的权重分配方案应用在沪深300和中证500指数增强上。精选组合构建方面，分别在超预期、领先上调和文本事件股票池中按照盈利预测调整幅度因子从高到低排序精选前30只股票，进一步得到超预期事件精选组合、领先上调事件精选组合和文本事件精选组合。从指数增强效果来看，2023年以来，截至5月12日，沪深300指数增强超额收益为6.8%。分月来看，超额收益主要在3月份之后实现，这说明在进入业绩密集披露期时，市场开始回归业绩主线投资，预期边际改善策略受益于业绩驱动而获得更好的收益表现。请务必阅读正文之后的免责条款和声明202123001090116013002060213022002270306031303200327040304110418042505050512123001090116013002060213022002270306031303203032704032123001090116013002060213022002270306031303200327040304110418042505050512123001090116013002060213022002270306031303203032704030411041804250505305122123001090116013002060213022002270306031303200327040304110418042505050512现深300%中证500%月%%%4月%%%%%%%从精选组合效果来看，经济复苏预期下，整体收益表现有所回升。2023年以来，截至5月12日，超预期事件精选组合、领先上调事件精选组合和文本事件精选组合绝对收1%和10.8%，同期中证全指收益为2.8%。分月来看，1-4月均实现。业绩超预期精选组合领先上调精选组合%-10%1月2月3月4月5月将精选组合收益分解为个股超额(个股收益减去行业收益)、行业超额(行业收益减去中全指)和基准指数(中证全指)三部分。2023年以来，截至5月12日，个股超额在3-4月份有明显的正向贡献，同期，中证全指波动较大，说明超预期事件精选组合、领先上调请务必阅读正文之后的免责条款和声明211231033106300930123103310630093012310331063009301230033106300929122903300629092812280329062809301231033106300930123110331063009301231033106300930123103310630093012310331063009301230033106300929122903300629092812280329062809301231033106300930123110331063009301123103310630093012300331精选组合和文本事件精选组合能够从全市场各个行业中精选优质个股。进一步地，从全市场精选具有个股超额的投资机会是应对整体市场波动环境较好的方式。10%8%6%4%2%0%-2%-4%10%8%6%4%2%0%-2%12%10%8%6%4%2%0%-2%-4%从成长视角来看，传媒、电子、计算机和通信的净利润同比增速表现明显涨跌变化，整体成长稳定性较差，具有周期性成长特征。截至2023年4月28日，最新的净利润增速排序是：通信>电子>计算机>传媒。40%30%20%10% 传媒电子计算机通信Wind证券研究部从周期视角来看，在已有的定性和定量的企业生命周期划分方法基础上基于核心变量从经营周期和业绩周期来尝试寻找处于成长期的公司。截至2023年4月底，从经营周期的角度，经营扩张具有经营性现金流和研发强度同时上升的特征。经营扩张较快的中信二级行业包括其他电子零组件Ⅱ、消费电子、文化娱乐、计算机设备、半导体、广告营销、请务必阅读正文之后的免责条款和声明22Wind证券研究部从业绩周期的角度，从成长和盈利两个维度，业绩趋势具有长期和短期趋势均向上的特征，困境反转具有长期趋势向上，但短期趋势向下的特征。处于业绩趋势的中信二级行业包括产业互联网、互联网媒体和增值服务Ⅱ等，处于困境反转的中信二级行业包括光学光电、云服务、媒体和通讯工程服务。基于科技板块行业和个股的成长周期特征，选择具备“成长周期向上”特征的股票构建组合，切入的角度包括价值洼地、现金流量、经营扩张、业绩趋势和困境反转。展开来说，价值洼地是基于估值成长分析框架，选择个股所在行业处于相对高成长和低估值状态，也就是说，具备较好的成长性价比。现金流量是基于企业生命周期划分的现金流量组合法，选择个股经营活动净现金流和筹资活动净现金流大于0，投资活动净现金流小于0的股票。经营扩张是基于经营周期，选择个股所在行业处于经营性现金流量净额与营收收入的比值和研发费用与营业收入的比值的同时上升阶段。业绩趋势是基于业绩周期，选择个股所在行业处于成长维度的加速成长或盈利维度的盈利持续改善阶段，核心逻辑是业绩长期趋势和短期趋势均向上。困境反转也是基于业绩周期，选择个股所在行业处于成长维度的成长反转或盈利维度的盈利触底回升阶段，核心逻辑是业绩长期趋势向上，但短期趋势还未显现。请务必阅读正文之后的免责条款和声明23究部本文构建了五个成长周期向上组合，分别是价值洼地组合、现金流量组合、经营扩张组合、业绩趋势组合和困境反转组合，并进一步以资本开支和研发强度作为核心投资要素对成长周期向上组合进行精选，构建具有更高收益弹性的成长周期向上精选组合。具体而言，在成长周期向上组合的基础上，依次按照销售商品、提供劳务收到的现金同比增速、购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金同比增速和研发费用/营业收入从高到低排序选择排名前100、前50和前30，得到成长周期向上精选组合。究部成长周期向上精选组合本质是业绩驱动组合。组合收益方面，成长周期向上精选组合均表现不错的收益能力，其中，困境反转组合表现最佳。自2023年以来，截至5月12日，价值洼地精选组合、现金流量精选组合、经营扩张精选组合、业绩趋势精选组合和困境反转精选组合相对中信科技指数的绝对收益分别是15.6%、21.6%、22.4%、23.3%和31.9%，同期中信科技指数收益为15.4%。请务必阅读正文之后的免责条款和声明24T%%%%%%%% 123001050110011301180130020202070210021502200223022803030308303130316032103240329040304070412041704200425042805080511分月来看，困境反转精选组合仅在2023年4月跑输中信科技基准指数，月胜率为80%，具备持续性的超额收益能力。这说明在科技板块主题性投资热点下，业绩驱动的选股策略能够从中筛选出优质标的。洼地量月69%4月%%%%%%%%企业行为视角：股权激励事件隐含的预期目标增速《量化策略专题研究：寻找股权激励背后的预期差》(2022年1月26日)中，我们发现，对未来业绩增速预期的指引或是股权激励预案期超额收益的主要来源，股权激励行权条件中的绩效目标完成率越高，越能够有效地引导市场预期。历史上看，按目标净利润分别为G1、G2、G3、G4、G5。分组表现来看，高目标净利润增速组(G5)预案公告后的事件效应更强，持有60个交易日相对中证1000指数的平均超额收益约7%，显著高于低目标净利润增速组别(G1)。请务必阅读正文之后的免责条款和声明25G1G2G3G4G500%%%-20-100102030405060Wind证券研究部在当前预期不明朗的情况下，具有目标净利润增速的个股更具投资价值。2023年以来，股权激励组合实现了6.82%的超额收益，整体年化超额收益达到34.38%。目标净利润增速组合中证1000相对强度2016012920170126201801312019013120200123202101292022012820230131Wind证券研究部。6543210-1回报中证1000Wind证券研究部。请务必阅读正文之后的免责条款和声明26收益益收益误差率%5%9%%-07%3%%2019-03-122019-04-188%9%2020-02-182020-03-179%3%9%2020-02-182020-03-173%%2-282022-04-141%3-30-2531%3-30-259%9%2020-02-182020-03-17Wind券研究部▍结论和投资建议1.市场特征：板块风格多轮切换，战胜基准难度加大。(1)市场总体上行，板块风格历经多轮切换。沪深300指数自2022年10月31日年5月12日维持震荡状态。期间，板块风格经历了从大盘指数到中小成长类指数，再到大盘指数的多轮切换。(2)传统基本面因子风格弱化，成长、盈利因子持续回撤，价值、低波因子表现占优。价值因子在各指数空间内均表现较为强势，波动率因子除在中证1000空间中仅获得微弱的正收益外，在其他空间中超额收益均在3%以上；市值、反转因子年初以来在大部分指数空间中一度曾获得较高的超额收益，但从某一时点后至今又发生回撤；成长和盈利因子开年以来持续跑输基准，虽然今年以来数字经济、人工智能等科技主题曾一度获得市场追捧，但个股层面的超额收益均被如市值、反转等因子所解释。(3)今年以来风险模型对个股总波动解释度的分布区间低于过去两年。风险模型的解释度反映了个股微观波动的群聚性，说明风格对个股的解释性下降，通过风格、行业的偏离来获得超额收益的难度总体上高于过去两年。(4)公募沪深300、中证500增强基金年内战胜基准比例不足三分之一。截至5月12日，全市场沪深300、中证500公募增强基金战胜基准(超额收益>0)的比例分别为26.53%和31.48%，中证1000增强由于备选样本股数较广，目前来看战胜基准的比例和超额收益尚处于较正常的水平。2.风格解析：预期变化驱动基本面风格切换，经济复苏锚定于企业营收增长(1)宽基指数的强预期与弱业绩。上证50、沪深300指数在2023Q1财报披露后产生了一定的成长性提升迹象，但是相对2021年末以来的下行趋势来说，幅度仍不明显；指数幅度更高，上证50、沪深300、中证500指数提升幅度则较低。请务必阅读正文之后的免责条款和声明27(2)价值组合的预期成长性显著上行。中证全指、成长组合、盈利组合的预期FTTM净利润增长率、预期FTTM营收增长率均存在下行趋势，而价值组合的预期FTTM净利润增长率、预期FTTM营收增长率则显著上行。成长组合的预期成长性下降、盈利组合的预期盈利水平下降应是成长因子、盈利因子走弱的主要原因，而价值因子的走强则主要依赖于价值组合的预期成长性提升。(3)市场对经济复苏进展的关心锚定于营收的预期变化。除PS视角下市场的估值偏贵之外，PE、PB视角下市场总体估值较低，市场分化度总体处于历史中位数。部分热门行业从PB-ROE、PE-净利润增长率的角度来看与回归曲线偏离较多，但从PS-营收增长率来看则非常接近拟合中枢，说明在投资者关注经济复苏进展的大背景下，重点关注于上市企业的营业收入增长情况，且目前市场价格点位已经隐含了较高的营收增长预期。3.组合管理：精细化风险刻画，弱风格环境重个股Alpha(1)离散化因子处理，重视因子排序。对各大类因子进行了基于分位数的分组划分，每个因子的每个分组以哑变量形式体现在回归方程中，离散化的本质是对排序关系的描述，而非数量关系的描述，而且为非线性问题预留了灵活的操作空间。(2)精细化因子刻画，因子收益动量和个股Alpha反转效果显著。因子离散化之下，回归模型的解释变量数量大幅扩充，也实现了对因子收益更精细的刻画，而更精细化的因子收益也发现了更显著的收益动量，个股纯Alpha收益存在更显著的反转特征。(3)市场主体风格缺失环境，纯Alpha反转策略相对收益更高。因子动量策略长期IR和年化超额收益率均高于纯Alpha反转策略，说明在A股市场总体上通过风格或行业的把握来获取超额收益相对容易；在行业、风格相对显著的年份，因子动量策略超额收益显著高于纯Alpha反转策略，而在风格弱化的年份，纯Alpha反转策略的超额收益更高。4.业绩主线：精选预期改善个股，挖掘企业隐含目标增速。(1)预期边际改善策略：复苏预期下收益有所回升，个股超额贡献突出。在指数增沪深300指数增强超额收益为5.2%，中证500指数增强超额收益为6.8%，超额收益主要在3月份之后实现，这说明在进入业绩密集披露期时，市场开始回归业绩主线投资，预期边际改善策略受益于业绩驱动而获得更好的收益表现。在精选组合方面，经济复苏预期下，整体收益表现有所回升，2023年以来截至5月12日，超预期事件精选组合、领先上调事件精选组合和文本事件精选组合绝对收益分。(2)科技板块选股：主题性投资热点下，精选业绩驱动组合。基于科技板块行业和个股的成长周期特征，