2010.2.11宏观策略——长城证券-量化投资系列之二：动态预期选股模型初探-100211

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券商：长城证券
格式：PDF
行业内容：宏观策略

摘要：静态选股模型有固有的弊病，就是不能够反映出市场对企业盈利预期的变化；并且静态选股难以分离出阿尔法。因此我们就想把一些动态的因素纳入到选股过程当中。我们选股的方法与静态选股模型类似，就是在每个月的初期在数据库中分别选择动态PE、预测营业收入增长率、预期净利润增长率、动态PEG选择30支股票，等市值买入并持有一个月，在下月之初根据指标重新选股调仓，对于纳入组合的新股票假设有2%的调仓成本。  我们计算的结果表明：根据动态预期选股可以获得很好的超额收益，可作为机构投资者构建量化投资组合的选股策略之一。我们选取的四个具有代表性的选股指标在2006年到2009年的四年时间里都获得了4倍以上的累计收益，在没有进行择时策略的情况下，可以跑赢同期市场上大部分股票型基金。与优质基金对比，可发现组合的sharpe指标明显落后，这是因为我们的组合默认是满仓操作，从而无法避免具有大波动率。但综合IR比率和Jenson比率来看，动态PEG选股效果都比较突出，可以获得较好的阿尔法收益。  在08年熊市阶段，动态指标很难跑赢大盘，甚至会大幅跑输市场。个种原因可能是在经济面和行业面转下的情况下，分析师的盈利调低具有滞后性，这样就对动态PE选股策略产生了有毒影响。有毒影响的另一方面体现在数据库的误差、分析师方向性的错误和数据的滞后与缺漏。对于机构投资者而言，可与卖方与自身的研究部门进行快速通道的接口从而构建一个更加迅速的盈利预测系统。为了减轻分析师方向性的错误，可行的做法是采用公司研究覆盖较广、以及研究体系较为成熟的券商的盈利预测，并且采用固定的卖方研究机构，且在盈利预测出现较大偏差时应该有较完备的问责机制。  最新一期的动态PEG选股情况来看，组合在1月份再次战胜沪深300指数（-5.5% VS -10%）。不甚人意的是这种机械化选股流程也包纳了近期明显的一些问题股票。

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关键词：宏观策略 量化投资 选股模型 长城证券 沪深300指数 长城证券 阿尔法 营业收入 数据库 增长率