2023年量化策略专题研究:科技板块和新能源板块产业选股
- 来源:中信证券
- 发布时间:2023/12/11
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量化策略专题研究:科技板块和新能源板块产业选股.pdf
量化策略专题研究:科技板块和新能源板块产业选股。产业选股:从产业逻辑出发,以量化工具刻画。深挖不同板块的产业逻辑,包括从产业链视角、成长周期视角、景气视角等;借助因子模型、决策树模型、关联算法和统计算法等轻度量化工具选取指标来刻画,并最终运用到产业选股的全流程。科技板块:“成长周期向上”为矛,“估值基本面支撑”为盾。成长:2014年以来,短期趋势策略组合、长期趋势策略组合和合理估值策略组合相对中信科技指数的年化超额收益分别是13.7%、10.9%和15.0%;周期:选择具备“成长周期向上”特征的股票买入,避免股票估值过高,...
1.从产业逻辑出发,以量化工具刻画
深挖不同板块的产业逻辑,包括从产业链视角、成长周期视角、景气视角等,借助因子模型、决策树模型、关联算法和 统计算法等轻度量化工具选取指标来刻画,并最终运用到产业选股的全流程,包括挖掘具有稳定超额收益的精选组合、 构建具有产业特征的基准指数组合和能够跟踪产业景气趋势的指标体系等。
2.成长周期视角下的科技板块选股策略
投资聚焦:科技板块投资价值凸显
科技板块长期投资价值的三大支撑力量:1)政策加持:2023年2月27日,中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布 局规划》;2)技术突破:AIGC人工智能内容生成技术迭代升级;3)国家安全:国家机构改革中提出组建国家数据局。
在中国数字经济在国民经济中的占比不断上升的背景下,本文尝试在成长周期视角下基于财务信息从更长的时间周期维 度来构建具有基本面投资逻辑的科技板块选股策略,从而更好地挖掘科技板块内部的长期投资机会。
科技板块界定:以传媒、电子、计算机和通信作为基准,行业分支众多
科技板块是公募基金的核心赛道,是主要选股能力圈之一。本文所指的科技板块聚焦传媒、电子、计算机和通信四个中 信一级行业。并且,行业分支众多,4个中信一级行业下包括17个中信二级行业以及44个中信三级行业。 截至2023年5月底,A股上市的科技板块公司数量已经突破1000家,其中,市值小于50亿的公司数量占比超过50%,市 值大于500的公司有43家。
短期趋势:短期趋势组合具有一定的超额收益
短期趋势受到市场的高度关注,都会第一时间对公司最 新的业绩增速进行跟踪和评估,因为它能够反映公司的 最新情况,具有较高的及时性。 本文在每个月末选取科技板块股票中单季度净利润同比 增速排名前20%的股票作为短期趋势组合。从回测结果 可以看出,短期趋势组合具有一定的超额收益,但2018 年以来收益能力下降。从2014年以来,相对中信科技指 数年化超额收益为13.7%,信息比率1.7,每年换手平均 在2.7倍,平均每月持股数量125只。
长期趋势:长期趋势组合超额收益能力弱于短期趋势组合
本文以成长偏离度为例,在每个月末选取科技板块股票 中单季度净利润同比增速偏离度排名前20%的股票作为 长期趋势组合。从回测结果可以看出,长期趋势组合超 额收益能力弱于短期趋势组合,说明单季度净利润同比 增速偏离度偏长期投资逻辑,以月频方式调仓无法取得 较好的选股效果。2014年以来,相对中信科技指数年化 超额收益为10.9%,信息比率1.3,每年换手平均在2.5倍, 平均每月持股数量125只。
合理估值组合:具有稳健的超额收益,并且2021年以来收益能力上升
本文在每个月末选取科技板块股票中合理估值排名前 20%的股票作为合理估值组合。从回测结果可以看出, 合理估值组合具有稳健的超额收益,并且2021年以来收 益能力上升。2014年以来,相对中信科技指数的年化超 额收益15.0%,信息比率1.7,每年换手平均在3.4倍,平 均每月持股数量125只。
周期理论:成长期的公司投资价值更高
科技板块企业生命周期理论主要包括四个阶段:导入期、成长期、成熟期和稳定/衰退期,处于不同生命周期阶段的公司 具有不同的特征。 从投资者的角度,最重要的是把握处于成长期阶段公司的投资机会,因为高成长性能够为公司带来更高的投资价值。
周期划分方法:定性与定量两大流派
定性的方式主要是行业周期定位法,核心是根据主观经验判断行业所处的生命周期,并进一步映射到企业的生命周期, 是一种主观的自上而下判断法。 定量的方式包括变量分析法和现金流量组合法。变量分析法是根据公司的成长、营运、质量等方面的财务指标进行综合 打分,再根据公司得分来判断生命周期。现金流量组合法是根据现金流净额的正负来划分企业生命周期阶段,具体是使 用了经营现金流、投资现金流和融资现金流。
经营周期:寻找高产能扩张与技术投入
经营周期是指企业在经营过程中,逐渐扩大规模和范围的一种周期性循环,其中,扩张周期通常是企业成长过程中最为 重要的阶段之一。 通过识别经营扩张能够在一定程度上寻找到处于生命周期成长期阶段的行业或公司,具备更高的投资价值。具体的度量 方式是通过判断经营性现金流量净额与营收收入的比值和研发费用与营业收入的比值的同时上升来刻画经营扩张。
业绩周期:寻找业绩趋势与困境反转
业绩周期是指企业在经营过程中,从投入资金到开始盈利,到盈利达到顶峰,再到逐渐减少的一种周期性循环。 通过识别业绩周期所处的阶段来寻找业绩趋势与困境反转的行业或公司,前者业绩持续兑现,后者业绩边际改善,都具 备较高的投资价值。具体的业绩周期识别方式是从成长和盈利两个维度来展开,利用象限划分法根据单季度净利润同比 增速及其偏离度和ROE及其偏离度的变化将业绩周期分为四种状态,分别是业绩趋势、困境反转、业绩放缓和业绩恶化。
“成长周期向上”为矛,“估值基本面支撑”为盾
卖出条件方面,本文以“估值基本面支撑”为盾。在估值上,避免股票估值过高。具体是通过估值历史分位数和绝对阈 值控制来判断。在基本面支撑上,回避基本面变差的公司。具体是基于业绩周期根据个股层面成长恶化和盈利恶化来判 断。 综合买入条件和卖出条件,本文构建了五个成长周期向上组合,分别是价值洼地策略组合、现金流量策略组合、经营扩 张策略组合、业绩趋势策略组合和困境反转策略组合。
以资本开支和研发强度作为核心投资要素
高资本开支和研发强度是成长周期向上的公司的重要特征,因此,本文以资本开支和研发强度作为核心投资要素对成长 周期向上组合进行精选,构建具有更高收益弹性的成长周期向上精选组合。 具体而言,在成长周期向上组合的基础上,依次按照销售商品、提供劳务收到的现金同比增速、购建固定资产、无形资 产和其他长期资产支付的现金同比增速和研发费用/营业收入从高到低排序选择排名前100、前50和前30,得到成长周期 向上精选组合。
3.产业链视角下的新能源板块选股策略
投资聚焦:新能源板块具备基本面与估值支撑
截至2023年5月,我国光伏累计装机容量达到454GWh, 2023年1-5月累计同比增长达到40.7%,同比增速持续上 升。国内动力电池装车量环比上行。2023年6月,我国 动力电池装车量达到32.9GWh,同比增长21.8%,环比 增长16.5%。 市场主要关注的光伏和锂电池产业链相关股票指数分别 是中证光伏产业指数(931151.CSI)和国证新能源车电池 指数(980032.CNI)。截至2023年6月30日,光伏产业和 新能电池指数市盈率(TTM)分别为16.8和23.6,处于 2019年以来的历史低位。
光伏和锂电池产业链的市场重要性突出
指数走势方面,整体上光伏产业和新能电池的走势相近。2016年以来,光伏产业和新能电池累计收益分别为58.5%和 68.8%;2023年以来截至6月底,光伏产业和新能电池累计收益分别为-10.4%和-8.2%。 被动型指数基金产品的跟踪情况方面,光伏和锂电池产业链相关ETF规模大。截至2023年6月30日,跟踪光伏产业和新 能电池指数相关ETF规模分别为214亿元和77亿元,说明光伏和锂电池产业链的市场重要性突出。其中,华泰柏瑞中证光 伏产业ETF和广发国证新能源车电池ETF的基金规模最高,分别是162亿元和56亿元。
定性与定量结合的产业链环节股票定位
光伏产业链分为主产业链、辅产业链以及光伏设备产业链三条线。主产业链是以硅为核心,包括硅料硅片、光伏电池片、 光伏组件和光伏发电。辅产业链是以非硅组件为核心,包括逆变器、光伏玻璃、光伏胶膜和其他材料。光伏设备产业链 贯穿始终。 光伏产业链划分为9个环节,分别是硅料硅片、光伏电池片、光伏玻璃、光伏胶膜、其他材料、逆变器、光伏组件、光伏 发电和光伏设备。
竞争优势:上游环节具有较高的毛利率,边际变化差异大
毛利率是度量产业链环节竞争优势的重要指标。从光伏和锂电池产业链不同环节来看,不同环节毛利率呈现“微笑曲线” 特征。光伏的上游硅料硅片环节和锂电池的上游锂矿环节具有较高的毛利率水平,说明其具有较高的议价能力和竞争优 势。 进一步地,通过观察毛利率的增长率可以反映出环节竞争优势的边际变化。从毛利率的增长率来看,2022年光伏电池片、 锂矿和隔膜环节毛利率提升最明显,分别提升8%和7%;电解液材料和聚乙丙烯环节毛利率降低最明显,分别降低20% 和13%。这也反映出不同环节间的竞争优势边际变化的差异较大,产业链环节存在明细的分化。
动态财务:成长趋势向上组合和成长趋势向下组合具有明显的收益分化
基于成长趋势转移构建的成长趋势向上组合和成长趋势向下组合具有明显的收益分化,业绩成长趋势向上的环节收益能 力明显优于业绩成长趋势向下的环节。成长趋势向上组合和成长趋势向下组合相对新能源指数的年化超额收益分别为 21.2%和-9.9%,平均每月股票数量分别为16只和20只。
拥挤:高拥挤度组合面临较高的收益风险
回避高拥挤度是风险控制的重要手段。一般而言,量价齐升、量价齐跌和量价背离为拥挤度提升的信号,超额收益下降。 本文定义过去一个月收盘价和成交量排序的相关性的绝对值为拥挤度因子。因子值越大,表明股票出现量价同向和量价 背离的程度就越高。
根据拥挤度因子值大小选择拥挤度大于0.6、0.7和0.8的个股分别构建拥挤度>0.6、拥挤度>0.7和拥挤度>0.8组合,从组 合表现来看,拥挤度>0.6、拥挤度>0.7和拥挤度>0.8组合表现明显的负向超额收益,相对新能源指数年化超额收益分别 是-6.2%、-6.4%和-18.5%,信息比率分别为-0.4、-0.4和-0.9。这说明高拥挤度组合面临较高的收益风险。
报告节选:



(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)
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