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「同花易配」“海量“专题(96)——医药行业因子选股研究 ,新手炒股必须注意这些问题!

000976讲“海量”(96)——医药行业要素选股研究华安成长在基金,新手炒股一定要注意这些问题!

“海量“专题(96)——医药行业因子选股研究 ,新手炒股必须注意这些问题!

重要说明:《证券期货投资者适当性管理办法》于2020年7月1日正式实施。通过该微信订阅号发布的意见和信息仅供海通证券专业投资者参考。完整的投资意见以海通证券研究所出具的完整报告为准。如果您不是海通证券客户中的专业投资者,请退订、接收或使用该认购号中的任何信息,以控制投资风险。很难设置此订购号的访问权限。如果给你造成不便,请谅解。我公司不会因为关注,接收或阅读此订阅号推送的内容而将相关人员视为客户;市场有风险,投资要谨慎。本文主要考察了医药行业的影响因素,并构建了一个多因素的行业模型。在A股,的29个中信一级产业中,医药行业拥有大量的股票,排名第三,仅次于机械和基础化工行业。截至2020年8月底,剔除三个月内上市的股票,医药行业个股超过270只,分别占A股股票总量的7.8%和市值的6.61%。

1医药行业常见选股因素选股风格影响因素

从团体收益的表现来看,市值因素是风格因素中最好的。随着市值的增加,股票收益逐渐减少,单调性明显;多空的月平均收入差距为2.67%。在-,该因素的平均月收益率为3.07%,这在统计上并不显著,这主要是由于自2016年底以来市场价值因素持续大幅回撤。从相关性来看,只有PE因子可以通过显著性检验。剔除市值后,该因子在-,的月度排名为3.56%,有效月份占58.65%。然而,这一因素的极端组合收入差异并不明显,多空月平均收入差异仅为0.38%。从时间序列来看,这个因素在2015年之前几乎没有选股效应,之后多空净值在趋势呈现缓慢增长

技术因素

常见技术因素与股票下个月的收益呈显著负相关,涨幅越大,换手率,越高,上个月的波动性越大,流动性越强,股票下个月的收益表现越差。从时间序列来看,稳定性最高的单因素是波动性。根据RankIC,该因子的有效月份占67.31%,对应的IR为1.67。换手率因素综合表现相对较差。该因素的正交因子的秩和比、多空收入差和多空收入差均不如其他三个因素,正交因子的秩和比仅优于流动性因素。

利润因素

共同的基本面因素是ROE及其成长性,与直觉一致。ROE越高,同比涨幅越大,股票盈利能力要素组合收益越高,收益单调,从时间序列上看,出现,不存在持续的显著回撤,具有较高的稳定性。

总结

综上所述,医药行业的普通股选股因素具有显著的选股效果。其中,风格因素平均收入水平高,但稳定性差。在过去两年里,出现经历了一次持续和大幅度的回撤。技术因素与股票回报之间存在显著的负相关关系。前期涨跌越大,换手率,越高,波动越大,流动性越强,股票下个月的回报表现越差。在这些因素中,波动性最稳定,换手率最不稳定。盈利能力在医药行业也有显著的选股效应。高利润公司有更高的回报,以及时间序列的稳定性等因素

企业利润由计量和现金流量组成,其中现金流量是当期以现金形式取得的利润,具有较高的利润质量。本节研究净现金流在营业收入中的比例及其对股票收益的影响。主要包括两个指标:经营活动现金流量净额/经营活动收入净额(以下简称经营活动现金流量净额/净收入),经营活动现金流量净额/经营收入(以下简称经营活动现金流量净额/经营收入)。下表显示了这两个因素的选股效果。总的来说,净现金流量比例越高,利润质量越高,股票;的收入绩效越好,利润质量因子与股票的收入之间存在显著的正相关关系

利润/收入

增长利润/收入增长衡量企业的增长,主要包括两类指标,一是以增长率的形式呈现,如净利润的同比增长率;另一种是意外收益,即将收益的变动值除以收益变动值的标准差。结果表明,利润或收入增长越快,股票的业绩越好。从相关统计和分组收入的角度来看,这些因素可以通过显著性检验。表中列出的五个因素分为10组,多空的月平均收入差距在1%以上。总体而言,预期外部利润因素的选股效果普遍好于同比增速,其RankIC IR在1.9左右,月胜率在70%左右。

资产增长

资产增长反映了企业规模的扩大。总的来说,规模越大的企业股票收益表现越好;资产增长率与股票收入之间存在显著的正相关关系。

偿债能力

偿付能力衡量企业偿还到期债务的能力,主要包括当期比率,现金流量负债比率(净经营现金流量/流动负债)、现金负债比率(净经营现金流量/负债)、长期负债和营运资本比率。结果表明,当期比率,越高,现金流量负债比率越高,现金负债比率越高,长期负债与营运资本比率越低。比率,股票的后期盈利业绩越好。总体而言,企业偿付能力越强,公司风险越低,股票二级市场的业绩越好

总结

除了常见的净资产收益率及其同比增长因素之外,制药行业的其他基本面因素也具有显著的选股效应。总的来说,企业盈利能力越高,资产和利润增长越快。

盈利质量越好、偿债能力越强,股票二级市场收益表现越优。

3一致预期因子

本节考察朝阳永续一致预期因子在医药行业的选股效果,主要包括分析师覆盖度(前3个月分析师报告总篇数)、预期ROE和预期调整因子(预期净利润及预期ROE调整因子,具体计算方式参见《选股因子系列研究(三十三)——预期调整类因子的收益特征》)。结果显示,预期ROE及其调整因子、预期净利润调整因子,与股票次月收益均呈现显著正相关性。其中,以预期净利润调整因子表现最优,月均RankIC为3.66%,相应的IR为1.34;月均多空收益差为2%,相应的信息比率为1.64。此外,分析师覆盖度与股票收益也呈现显著正相关关系,分析师对股票出具的报告总篇数越多,股票二级市场表现越好。

4构建医药行业多因子模型

按照逐步筛选法,在月度频率上,医药行业可提供有效边际信息的因子一共有9个,囊括风格、技术、基本面和预期基本面4个方面。 具体因子及其截面溢价如下表所示。

基于上述9因子构建医药行业收益率预测模型,复合多因子RankIC为11%,月胜率为75%,相应的IR为2.42,优于任一单因子。从极端组合来看,多头组合年化收益28.65%,相对于行业等权基准月均超额1.54%,空头月均超额-1.36%,均统计显著。

选择医药行业预期收益率最高的20只股票构建等权组合(最大化预期收益组合),其净值表现如下图所示。医药行业等权基准年化收益8.22%。包含20个股票的最大化预期收益组合年化收益30.27%,相应的超额收益为22.05%,月胜率73.91%。分年度来看,最大化预期收益组合相对于等权基准每年均可获正向超额收益。

联系人:罗蕾(021-23219984)

专题报告下载地址:

https://pan.baidu.com/s/16uVSstHyllcLB5nEiL4bGA

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“海量”专题回顾

【点击标题可链接至报告原文】

1、“海量”专题(1)——市值因子的非线性特征

2、“海量”专题(2)——选股因子的正交

3、“海量”专题(3)——从最大化复合因子单期IC角度看因子权重

4、“海量”专题(4)——多因子择时初探

5、“海量”专题(5)——CTA策略介绍及配置价值(上)

6、“海量”专题(6)——CTA策略介绍及配置价值(下)

7、“海量”专题(7)——大类资产配置之风险预算模型

8、“海量”专题(8)——豆粕/白糖商品期权指南

9、“海量”专题(9)——高相关资产配置中的因子降维与组合优化

10、“海量”专题(10)——高相关资产配置中的因子预算

11、“海量”专题(11)——业绩反转之绝对收益

12、“海量”专题(12)——基于动量和期限结构的商品期货策略

13、“海量”专题(13)——因子视角下的事件驱动策略

14、“海量”专题(14)——大类资产中的风格因子与Smart Beta

15、“海量”专题(15)——因子视角下的事件驱动策略收益

16、“海量”专题(16)——动量策略及收益率高阶矩在行业轮动下的应用

17、“海量”专题(17)——高频因子之收益分布特征

18、“海量”专题(18)——多品种期货策略中的权重分配

19、“海量”专题(19)——基于条件期望的因子择时框架

20、“海量”专题(20)——长期投资者如何进行战略资产配置

21、“海量”专题(21)——分析师主要要素变动共振事件

22、“海量”专题(22)——价值投资系列之便宜是否值得买

23、“海量”专题(23)——中国版全天候策略

24、“海量”专题(24)——分析师一致预期相关因子

25、“海量”专题(25)——债券基金的风格归因与因子剥离初探

26、“海量”专题(26)——关注盈利是短期风格还是长期趋势

27、“海量”专题(27)——2020,全球对冲基金的新纪元?

28、“海量”专题(28)——债券基金风格归因模型2.0之七因子剥离体系

29、“海量”专题(29)——历史财务信息对股票收益的预测能力

30、“海量”专题(30)——历史盈利在预测股票收益时的作用

31、“海量”专题(31)——商品期货因子挖掘与组合构建再探究(上)

32、“海量”专题(32)——商品期货因子挖掘与组合构建再探究(下)

33、“海量”专题(33)——Black-Litterman模型的直观理解

34、“海量”专题(34)——高频因子之已实现波动率分解

35、“海量”专题(35)——因子加权、正交和择时的若干性质

36、“海量”专题(36)——积极的风险均衡(Active Risk Parity)策略

37、“海量”专题(37)——分位数回归在多因子选股中的应用

38、“海量”专题(38)——因子降维1:底层因子降维方法对比

39、“海量”专题(39)——分析师荐股是否存在超额收益

40、“海量”专题(40)——一致预期数据的质量分析

41、“海量”专题(41)——风险加权指数

42、“海量”专题(42)——CTA多品种趋势策略中的仓位管理方法

43、“海量”专题(43)——学术研究中的财务异象之盈利能力

44、“海量”专题(44)——学术研究中的财务异象之盈利质量

45、“海量”专题(45)——因子剥离体系下的债券基金久期估测构想

46、“海量”专题(46)——Faber的战术资产配置策略在中国市场上的应用

47、“海量”专题(47)——探寻风格轮动的先行指标

48、“海量”专题(48)——海通金工2020年量化策略回顾

49、“海量”专题(49)——行业一致预期数据的应用分析

50、“海量”专题(50)——新理念、新趋势:ESG投资概述

51、“海量”专题(51)——A股因子的适用环境分析

52、“海量”专题(52)——“基本面+价格”选出好行业

53、“海量专题”(53)——基于海内外期货持仓报告的CTA策略

54、“海量“专题(54)——亏损这么多,我该拿你怎么办?

55、“海量“专题(55)——学术研究中的财务异象之应计量的分解

56、“海量“专题(56)——从周期调整市盈率(CAPE)看中美股市当前的估值水平

57、“海量“专题(57)——大小盘轮动研究(创业板50 vs 上证50)

58、“海量”专题(58)——业绩超预期股票收益特征分析

59、海量“专题(59)——宏观动量策略在全球股票市场中的应用

60、海量“专题(60)——哪种分析师推荐报告最值得关注?

61、海量“专题(61)——原油期货指南

62、海量“专题(62)——目标日期基金的下滑轨道设计

63、海量“专题(63)——A股市场存在龙头股效应吗?

64、海量“专题(64)——龙头股效应在一致预期数据上的应用

65、海量“专题(65)——龙头股效应在行业轮动上的应用

66、海量“专题(66)——宏观动量策略在债券市场中的应用

67、海量“专题(67)——宏观预期数据的选择与应用

68、“海量“专题(68)——行业间动量和趋势因子的应用分析

69、“海量”专题(69)——A股市场的基金经理是否具备择时能力?

70、“海量”专题(70)——预期情绪数据在行业轮动中的应用

71、“海量”专题(71)——被机构调研的上市公司有超额收益吗?

72、“海量”专题(72)——宏观经济数据应用于行业轮动的探索

73、&ldqu

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o;海量”专题(73)——周期、非周期板块内的行业轮动

74、“海量“专题(74)——战略配售基金投资标的基本面及收益率分析

75、“海量“专题(75)——指数轮动:沪深300 VS 中证500

76、“海量“专题(76)——宏观经济数据可以用来选股吗

77、“海量”专题(77)——宏观经济的不确定性在A股市场被定价了吗?

78、“海量”专题(78)——基金业绩持续性的影响因素分析

79、“海量”专题(79)——解禁、融资融券、陆股通和质押的超额收益机会分析

80、“海量”专题(80)——分析师覆盖度与股票预期收益

81、“海量”专题(81)——FoF投资中,如何对主动权益基金进行因子剥离

82、“海量”专题(82)——原油价格对行业和股票影响的量化分析

83、“海量”专题(83)——2年期国债期货指南

84、“海量”专题(84)——哪些宏观经济指标可以选股?

85、“海量”专题(85)——A股是否存在异质动量现象?

86、“海量”专题(86)——股市极值及收益率预测模型的周度择时研究

87、“海量”专题(87)——揭开“逆周期因子”的神秘面纱

88、“海量”专题(88)——中国企业的税收负担及其对上市公司投资价值的影响

89、“海量“专题(89)——哪些事件驱动策略可以因子化?

90、“海量“专题(90)——宏观数据在板块轮动中的应用?

91、“海量“专题(91)——如何计算盈利指标的趋势?

91、“海量“专题(92)——因子敞口上限对优化组合的影响

93、“海量“专题(93)——放松组合构建中的行业中性约束

94、“海量“专题(94)——高频量价因子在股票与期货中的表现

95、“海量“专题(95)——因子失效预警:因子拥挤

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