锂电池产业链量化选股报告（28页）

行业报告下载 2022年02月10日 07:08 管理员

传统量化因子主要来自于价量类数据、财报盈利数据、分析师预期数据等。依靠大量的数据回测来筛选有效因子，策略的有效性建立在统计规律之上。而价量因子的信噪比较低，当因子阶段性失效后修正难度较大；财报中的盈利数据滞后，股价的拐点往往领先于盈利的拐点，且大幅领先于财报发布时间。分析师预期数据跟实际盈利相差较大，当一个行业需求迎来大幅增长时，分析师对盈利预测调整较频繁。比如根据统计 2021 年 40 多家机构对宁德时代的盈利预测共计上调接近 200 次。多因子模型缺乏信息优势，将盈利因子作为案例，量化投资中有一种表述为“盈利因子发生转向”“盈利因子失效”，其原因是数据滞后，而并非股价不反应公司的盈利。ROE 作为最常见的盈利因子，如果预知未来半年的 ROE，那么选出的股票组合可以稳定的跑赢市场。但如果用最新一期财报中 ROEttm 作为选股因子，效果大打折扣，尽管有超额收益但是其本质是在博弈当期高 ROE 股票的延续性。

如果预知所有公司未来半年的 ROE，那么构建的高 ROE 组合将稳定的跑赢低 ROE 股票，即便是 2015 年的市场环境也只是选股效果弱化，而非因子转向。如果使用最近一期财报中的数据构建高 ROE 组合，本期 ROE 较高的个股在下一期有两种状态，仍然在组合内或者盈利下降调出组合，而组合收益主要由前者所贡献。即用 ROE 因子选股本质是在博弈本期高盈利公司未来盈利仍然较高。从产业链出发的基本面选股思路基本面量化选股思路如下所示，通过构建产业链图谱更便于进行基本面对比，在选择因子时也更加注重数据的领先性和逻辑性。目前使用最广泛的是中信和申万行业分类，存在两点不足：行业间上下游关系不明确；每个公司被划分为一种行业，然而有些公司横跨多个领域。静态的行业划分下只能在同一板块的公司间进行比较，而对产业链进行梳理之后，产业链上下游的不同环节之间可以进行对比，相当于增加了比较维度。

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