欧奈尔选股策略的A股数量化实践

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1、欧奈尔选股策略的A股数量化实践作者:华泰联合证券谢江•、威廉・欧奈尔的投资哲学相比沃伦・巴菲特和彼得・林奇,威廉・欧奈尔在中国的知名度稍羌一些,下血是关于他的简介:威廉•欧奈尔是华尔街经验最丰富、最成功的资深投资人Z-,他21岁门手起家,30岁就买下纽约证券交易所的席次。他目前是全球600位棊金经理人的投资顾问,并且担任资产超过2亿美元的新美国共同基金的基金经理人。——威廉・欧奈尔《笑傲般市》第四版每位人师有不同的投资哲学,按我们的理解,沃伦・巴菲特强调“价值投资,保住本金”,彼得•林奇崇尚“找对公司,深入调研”,威廉•

2、欧奈尔(下文简称欧奈尔)遵循“抓住牛股,注重止损”。欧奈尔倡导通过基本面和技术面抓住当前的最为强势的牛股,同时,他又川“火鸡的故事”不厌英烦地阐明止损的道理。大师的投资哲学和数量化投资是什么关系?所谓数量化投资,就是“独立理念,形成规则,严格投资”。数量化投资是基于投资理念,理念来源于哲学,到了投资哲学层而,并没有数量化和非数量化Z分。换个角度理解,所有成功的投资哲学,都可以为“数量化投资”所用,通过大师的投资哲学寻找成功的投资理念,形成数量化的规则,严格按照规则进行投资,这是数量化投资一条可行的实践之路。本文首先对欧奈

3、尔的投资哲学进行本土化深入解读;然后,提炼关键量化指标,并从换仓周期、调仓方法、止损策略、组合规模、权重分配等方面建立量化规则,形成“ONeil量化实践方法”;最后,在2007.1.1-2011.9.1历史区间内进行历史验证,并从总体收益、风险、效果特征等维度深入分析。】、从投资哲学到量化实践2.1用中国文化解读CANSLIM欧奈尔从美国百年股市中总结出七个字母,组成CANSLIM选股模式,每一个字母代表潜着牛股的一个特征,美国个人投资者协会川了5年的时间(从1998年到2002年),对各种选般系统的业绩表现进行了大范围

4、的比较分析(色括彼得・林奇和沃伦・巴菲特的投资系统),得出的结论是:无论在牛市还是熊市,CANSLIM方法是最稳定、表现最好的系统Z-o下而,我们简单介绍一下这七个字母的含义(主要来源于欧奈尔著作《笑傲股市》)。1)C=Currentquarterlyearningspershare当季每股收益:同比大幅增长。2)A二Annualearningincreases每般收益年度增长率:寻找收益大牛。3)N=Newproducts,Newmanagement,Newhighs新产品、新管理层、股价创新高。4)S=Supplya

5、nddemand供给与需求:关键点上的大量需求。5)L=Leaderorlaggard领涨股还是滞价股。6)1=Institutionalsponsorship机构认同度。7)M=Marketdirection判断市场走向。我们用中国文化对CANSLIM进行解读,可以概括为:“三观结介,动静相宜”。如图1所示,C和A代表基本面,此为静;N和S强调技术面,此为动;“静”、“动”构成个股本身的内在情况,故属“微观”。L和I分別从行业角度和机构认可角度分析个股的相对强弱情况,属于“中观”;M为大盘走势,属于“宏观”。图解读CA

6、NSLIM:三观结合,动静相宜行业领军、机构认可LI资料來源:华泰联合证券研究所2.2如何进行量化实践1、实践前提假设本文主要对欧奈尔投资哲学在A股市场的量化实践进行一次探讨,检验欧奈尔的投资哲学是否适用于中国市场,在实践的过程忽略了一些市场真实的细节。前提假设如下:1)建仓平仓不受市场容量影响,每次建仓都可以按照股票当口均价买入,每次平仓都可以按照股票当日均价卖出;2)每次调仓的交易成本统一设为调仓资产净值的千分之五。2、量化指标提炼CANSLTM七个步骤涉及的指标和参数较多,本文的实践期望从屮提炼最为关键的指标,形成

7、相对简约、可以操作的量化规则。表格1:量化指标提炼结果步骤量化指标C1、EPS同比上涨至少达到18%。1、EPS近两年保持増长或当季度环比增幅达100%:A2、年化ROE>15%.N1、价格突破箱体:区间内的日均值”突破“[・30,・6]区间内日均值的10%。S1、成交屋究破箱体:44[-5,-1]区间内日均值”突破“[・30,・6]区间内日均值的10%l仁eps同比涨幅、Roe同比涨幅在行业相对排名靠前。I1、机构数量、机构持股比例控制在一个区间内。1、允许空仓;M2、止损点为・7%资料来源:华泰联合证券研究所C、A两

8、个步骤主要针对EPS、ROE,欧奈尔要求近三年EPS保持髙速增长,考虑到A股市场近儿年IPO较多、市场波动较大的实际情况,因此我们将条件放宽为])EPS同比增幅达18%;2)EPS“最近两年保持增长”或“当季度环比增幅达100%”,为尽量避免EPS的季节性因素影响,对EPS环比增幅要求更为苛刻;3)年化ROE>15%

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