动态选股 看人家怎样做到四年间涨八倍

动态预期选股模型的构建

　　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，且静态选股难以分离出阿尔法。我们研究更多的是如何寻找那些可以延续的动量因素，例如营业收入增长率，因此我们就想把一些动态因素纳入到选股过程当中。这里我们将要考察几个常见的动态指标，包括动态市盈率、预期收入增长率、预期净利润增长率、PEG等，考察这些指标与股价实际表现的联系。当然我们可以选取其他指标，如盈利超预期(Earnings Surprise)、评级调整、预期ROE等，但这些指标可能已经涵盖在我们上述的基本分析指标当中，或者给市场带来的影响过于短暂。

　　我们在静态选股模型中采用以季度为单位的持仓时间，但在动态预期选股模型中采用以月度为单位的持仓时间，这样可以较好跟踪上市场中盈利预期的变化，并且过滤掉一些短期效应。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当年动态PE最低、预测营业收入增长率最高、预期净利润增长率最高、动态PEG最高的30只股票，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。我们采用的业绩预测数据库为市面上较为常见的Wind资讯(见图1)。

　　动态选股模型的结果

　　动态PE指标——4年收益888%

　　动态PE选股在2006年至2009年的4年时间里取得了888%的收益，跑赢沪深300指数612%.这个收益对于一只主动型的基金来说，应该是相当可以。而我们的数据都是公开和透明的，但组合的收益却要好于市面上的大部分基金，并且没有添加任何量化择时策略。 从阶段性表现来看，动态PE选股策略在牛市中“贝塔驱动”阶段中表现良好。

　　2006年以来，依靠估值提升驱动市场的阶段主要在2007年前3季度以及2009年上半年，在这一阶段里往往伴随分析师大量的报告出台揭示动态PE 造成的“低估”，因此在这一阶段用动态PE布局，组合可以取得较好的表现。而在熊市阶段，经济面因素传导至盈利预测使得其不甚可信，导致动态PE策略相对大盘并无任何优势可言。

　　预期收入增长率指标——4年收益1272%

　　在每个月初对当年预期收入增长率进行一次排序，将排名前30的股票纳入到投资组合当中，而完全忽略估值等因素的影响。如此构建的投资组合在4年里获得了1272%的收益(见图1)。这种选股方法与动态PE相比，优点在于组合的变动比较少，这样可以大幅减少交易成本(我们假设每更换一次投资组合需要2% 的交易成本)。与我们前篇关于静态选股模型的结论类似，营业收入增长率再次成为一个选股能力非常突出的指标。

　　从阶段性表现来看，该选股指标能够取得超额收益的阶段主要在每年4月和8月期间。其中原因可能在于这一阶段主要是年报和中报密集发布期，而预期收入增长率和动态PE不同，公布之后便具有较长时间的粘性，是一个比较稳定的选股指标。而从股价的表现来看，市场(尤其是震荡向上阶段)还是非常关注营业收入大幅增加的公司，这点结论也跟我们静态选股中的结论一脉相承;对预测公司财务表现来看，预测营业收入要比预测利润要简单一些，因此这也是此方法的一个优点。但是该指标的缺点也比较突出，在2008年如果利用这个指标构建投资组合，则跌幅要大于同期的沪深300指数。一个可以解释的原因是预期收入增长率往往伴随着资产重组、资产注入等，这样的特征使得用收入增长率选股产生高贝塔的特性。

　　预期净利润增长率指标——4年收益1079%

　　用当年预期净利润增长率选股，在4年间取得了1079%的累计收益。牛市阶段净利润增长率具有较好的选股效果(尤其在年报和中报公布期间)，而在熊市阶段并没有太好的超额收益。

　　动态PEG指标——4年收益1457%

　　我们对动态PEG的定义为动态PE/当年预期净利润增长率。动态PEG选股效果在我们4个选股指标中是表现最好的，4年间的累计收益达到1457% (见图2、图3)。从定义上来看，动态PEG结合了估值与成长，因此综合选股能力非常好，也是我们今天列举的4个动态指标中选股效果最好的。我们发现动态 PEG的周期性影响较小，在牛市中具备较好的弹性，而在熊市中表现稍差，跌幅与大盘基本同步，长期而言能够连续战胜市场。

　　4种方法堪比优质基金

　　根据动态预期选股可以获得很好的超额收益，并且实用、可操作，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4个具有代表性的选股指标，在2006年到2009年的4年时间里都获得了4倍以上的累计收益，在没有择时策略的情况下，可以跑赢同期市场上大部分股票型基金。

　　我们把构建的动态选股组合与华夏大盘(000011，基金吧)、鹏华50(160605，基金吧)两只优质基金进行对比，我们发现组合的sharpe 指标明显落后于基金(我们采用matlab自带函数计算组合各种特征比率，量级可能与其他算法不同，但这里仅区别数值的大小，与量级无关)，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(见表1)。

　　4种选股指标中，选股效果最好的是动态PEG，且受到股市周期影响比较小，基本可以稳定持续跑赢基准。在“贝塔驱动”型的牛市行情里，持续性配置低动态PE股票可以获得很好的收益。而在2008年熊市阶段，动态指标很难跑赢大盘，甚至会大幅跑输市场。其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，这时对于先知先觉的投资者和买方而言，往往盈利预期已经大幅缩水;而对于卖方，分析师仍然“不情愿”改变观点，或者认为公司没有投资性就对于先前的评级没有及时修改，这样就对动态PE选股策略产生了有毒影响。