量化与基本面的结合：戴维斯双击、净利润断层和双鑫ETF组合

2月8日下午，天风证券金融工程首席分析师吴先兴通过万得3C会议在线分享有量化与基本面的有机结合的投资逻辑和选股思路，主要阐述了戴维斯双击、净利润断层和行业投资模型双鑫ETF组合三个投资量化组合模型。

以下为会议内容实录整理（部分），预计阅读时间3分钟。

核心观点

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PE的合理性判断可以采用 PEG的指标去看待。如果出现了一个公司，它的这一季度的利润同比增长是50%，上一季度同比增长是40%，也就是说它的同比增长的速度在增加，理论上来说它的PE被下调的风险会较低。

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戴维斯双击策略，一言以蔽之，就是加速成长，然后盈利增量加入生产盈利动量，再剥离掉一次性损益，之后用指标来进行筛选，就能获得一个非常不错的选股效果。

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市场的认证其实就是股价本身的反映，分析师给了超预期之后，如果股价本身没有反映，股价还是跳空低开甚至高开低走，实际上也不是我们所期待的好的标的，说明它的价值判断并没有得到市场的认可。所以在分析师做出超预期的判断之后，要去市场层面进行二次验证。

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对行业轮动双鑫ETF组合，一般情况下是从三个维度来看：第一是从上至下宏观的维度，抓市场的主要矛盾；第二是从股价、量价的表现，通过分析资金流等方面去校验，去进行分散；第三是从行业景气度，就是终端的维度去分析市场该配置的方向。一般情况下不会以一个模型，去分析市场主要矛盾，也不会从一个角度去进行分析，更多的是从多个角度，去决定配置上的分散程度。

寻找未来盈利持续超预期的公司，要从已经发生了超预期的公司里选

无论是戴维斯双击，还是净利润断层，其选股思路的源头都是在做盈利动量，因为从量化的角度，或者从数据的角度去挖掘成长其实是非常难的事情，我们要去发现一些拐点型的公司，或者说发现一些之前没有增长，一下子突然来了增长的公司，相对比较难。

净利润断层实际上讲的是超预期的路径，一家公司过去超预期了，未来继续超预期的概率会比较大。所谓净利润断层现象，不光在国内有，海外也有。如果用大白话来讲，其实就是在发布业绩当天，市场上的分析师给出了超预期的研判，同时股价在发布业绩当天呈现出来了“跳空”的行为，我们叫做净利润断层。

以沪电股份公司为例，2019年6月27号发布了半年度的业绩预告，业绩预告大超市场预期，股价跳空一字涨停。

这种公司说明当天的超预期的信息获得了两方面的验证。一方面是有很多的分析师对上市公司给出了超预期的研判，另一方面股价在二级市场上的表现，也充分体现了超预期的信息，就是当天高开跳空。

这种公司在未来打开就涨停，之后借助该股票实际上仍然能够获得不错的收益，股价在后续一个月还是能够跑赢中证500。这个案例就跑赢了中证500超过30%，说明这个公司盈利的动量效应很强，因为之前超预期的公司在未来大家还会预期它继续超预期，所以还会有资金不断追捧它。

从存量化角度来说，基本的投资逻辑是，理论上股价应该充分反映历史了，当然对于未来而言，其实大家是形成了一个新的预期，比如这个公司未来会不会继续超预期，如果我们要寻找这样的公司，在哪里选呢？应该在已经发生了超预期的公司里选。

对于股价的预期跟选拔人才一样，我们为什么要在好学校里选？实际上就是他们过去在好学校所体现出来的特征，在未来可能会继续表现出优秀的素质来。

量化思路如何看“超预期”和“断层”

我们在寻找未来可能超预期的公司时，主要通过两个维度，第一个维度是过去已经发生超预期的公司，通过什么东西去进行识别呢？

我们主要是通过研 的文本信息，之前做超预期的分解，用的方式往往是用一致预期来进行比较，以至于现在分析师用公司当天的盈利预测和分析师给的一致预期来进行比较，是否超预期。但我们觉得这个做法有很多的问题。

问题在什么地方？

有时候一致预期更新得并不是太频繁，也没有足够及时，相对来说，有时候一致预期是经过多项数据的合成加工，里面可能会存在一些问题。所以我们退而求其次，用 告的文本信息来进行加工，也就是直接读取了分析师的研 标题，或者是文本里面的价值判断，去识别到底是否超预期，这就涉及到一些文本的挖掘，以及关键词信息的提取，然后把范围控制在一批超预期的公司里。

分析师认为该公司超预期了，但二级市场未必给予同样的判断，因为每个分析师只是基于自己的价值判断来做研判，如果分析师给的超预期，最后并没有得到市场的认证，也不行。

市场的认证其实就是股价本身的反映，分析师给了超预期之后，如果股价本身没有反映，股价还是跳空低开甚至高开低走，实际上也不是我们所期待的好的标的，说明它的价值判断并没有得到市场的认可。

所以我们在分析师做出超预期的判断之后，会去市场层面进行二次验证，就是刚才讲的“断层跳空”的思想。

盈余公告与跳空因子JOR

对于“跳空”怎么看，我们先看一下跳空因子本身，就是盈余公告，当天发生跳空的标的，其实从美国以及海外市场来看的话，还是有比较强的“盈余漂移”效果（盈余公告发布之后，股价长时期的积累超额收益朝着盈利意外方向漂移），也就说在美国市场来看，依然能够获得一定的超额收益。

当然他们的加工方式和中国的加工方式不太一样，那么加工方式主要是“液压”。方法就是用公告前两天和公告后一天，这三天的收益累计的超额收益作为因子值，我们发现这个因子值从这些年来看，在美国市场依然有一定的超额。

但是这种因子在A股市场的显著性一般，就是波动偏大一些，它的胜率也好，包括做了剥离以后的IC以及所谓的ICU，和收益率的相关性不并不显著，或者说和我们之前的一些因子相比，效果一般。

所以我们后面基于国内的行情构建了一个JOR因子，这个因子算的是盈余公告日当天的价格的交易行为，我们认为盈余公告日当天的价格跳跃行为比累计收益更有信息含量，考虑到 A股独特的交易模式，我们用盈余公告日隔日的跳空信息来计算。

对于跳空的幅度，我们采取的是用股票在当日最低价相对前收盘价的收益，减掉指数当天的最低价相对于前收盘的收益，来获得涨跌幅。

后面还做了一些关于行业跟市值中心化处理，是因为这里只剥离了指数，实际上还有同行业的影响，比如当天某一个板块受到政策的影响，集体调控也有可能，所以还要剥离掉行业本身的当前表现，还有同等市值的小公司和大公司，同样的调控幅度其实需要的力量也不一样。

我们做了这些剥离之后，发现它的效果比刚才提到的海外的液压因子要好不少，包括 IC的均值有大幅的提高，以及胜率来看的话，也都有比较大的提高。

这个因子在不同中性化要求下累积的IC图，还有多空净值，以及Top30相对中证500的表现，都还不错。

“超预期”的文本刻画

刚才讲的是跳空，再看下第二个维度，也就是“超预期”。

超预期实际上是一个文本筛选方式。我们的方法比较简单，定义有效的分析师 告样本，分析师 告数据基于朝阳永续数据库，把所有分析师的研 纳入进来，利用研 的撰写时间和 告的入库时间来缩小范围，希望找的研 都是在盈余公告日附近5天左右，然后再对规模太小的券商的研 做了筛选，取了全市场前40名的研 。

若一个公司盈余公告日接近导致两个盈余公告所对应的样本存在重复，比如在同一时间披露了一季 和年 ，我们主要采用更具前瞻性的一季 。当然所有的样本撰写时间大概是从2010年以来，截止2020年2月份来完成。

有效样本的筛选方式方面，市场上关于定期财 的符合条件的研 ，总共是21万份，业绩预告是2万份，业绩快 是11,815份，所以定期财 大概占比达到了86%。

接下来要做的事情，就是针对这些研 做关键词的筛选，主要是借助了Python的jieba库进行分词，以及gensim库作为工具分析词向量关联度，实际上规则也比较简单，就是找到含有预期这种关键词，同时明显地说超预期，或者高预期、好预期等，然后把一些不确定性的东西屏蔽掉，比如包含了料、或、将、预计等语气不太坚定的词组，这样筛选完了之后，大概有12,756份，其中9294份来自于定期财 ，业绩预告大概是2,583份，快 是879份。

虽然业绩预告类的数量不多，大概只有2583份，但是占比最高，因为业绩预 的总共数量也就是2万多份，其中有2583份含有超预期的关键词，占比达到了12.88%，其他的占比相对低一点。像定期财 占比只有4.42%，业绩快 的占比有7.44%。

原因很简单，既然公司发预告，相对来说业绩肯定不错，所以超预期的公司相对占比就会高一点。

量化金股组合构建

我们看一下这种超预期的公司，未来的表现如何？比如快 被分析师点评了超预期之后，大概的超额收益的话，在大概接近80天的时间跨度内，最好的超额收益可能接近10%，主要是预告类的。

我们再从刚才讲的跳空和分析师点评超预期这两个维度结合来看，就是超预期的样本空间下， JOR因子仍然具有显著的分组能力，我们简单分为了5组，且第五组的多头超额收益非常显著。

基本上可以看到，在所有的超预期项目中，跳空幅度越高，它未来的超额收益效应越强，跳空幅度越低，未来超额收益就要差一些。

基于JOR因子在超预期样本空间的优秀表现，我们将对股票筛选逻辑进行精细处理，约束选股数量上限，降低调仓频率，从而构建一个组合，称之为净利润断层选股组合。

调仓时点是基于财 预告信息的分布月份，因为信息更新主要在每年的1月份、4月份、7月份、8月份、10月份，1月份主要是业绩预告，就是年度业绩预告，4月份主要是一季 的业绩预告，其实包括年 ，7月份是半年度的业绩预告，8月份是半年 ，10月份是三季 ，以及三季 的业绩预告。

这5个月末基本上是信息更新的集中时段，所以会在这5个月末触发调仓。

我们选股的方式其实比较简单，筛选过去60天过去（两个月）里面满足超预期事件，就是刚才讲的有分析师点评超预期，再按照做了行业市值中心化处理之后的JOR因子，选取因子值排序前50的股票等权构建组合，剔除掉 ST、停牌，以及考虑涨跌停卖出的限制，我们交易成本收到了双边千三。

模型的效果从2010年至今大概取得了年化百分之36.6的收益，年化超额基准是33.44%，我们的基本设置是中证500。今年以来，组合超额基准指数目前是5.65%。

从每年的绩效表现来看，比较差的年份里面是2011年，大概是超额收益15%，2014年超额收益是6.04%，这两年相对较差一点，包括2018年，18年因为是熊市，肯定超额收益会低一点。除了这些年份以外，只要市场上涨，基本上超收益率还是蛮高的。

今年以来，到目前为止，大概超额收益是5.65%。

以上是净利润断层的选股标准，其实主要用的思想就是分析师的价值判断，再结合股价本身的二次交易，同时我们再通过量化的方式对它进行了实证分析，以及信息的剥离，就是市场行业市值中心化的一些处理，我们觉得这个结合起来是相当不错的一个结果。

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