精选行业的优质股票投资策略

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1、精选行业的优质股投资策略作者：徐志成2018年1、投资思路21.1投资背景21.2投资思路框架图21.3行业轮动模型验证31.4优质股票评分模型验证41.41钢铁行业内的优质股票评分模型验证51.42家电行业内的优质股票评分模型验证61.43中信一级行业內的优质股票评分模型验证61.5总结72、一个完整的投资选股策略验证72.1选股目标72.2选股步骤72.3历史回测检验83、本周行业评分结果104、前10行业内的股票池105、当前投资组合135.1当前组合情况135.2行业分类的股票投资组合135.3当前股票投资组合的持仓明细135.4本策略

2、投资组合的收益率最新追踪错误!未定义书签。1、投资思路1.1投资背景市场不仅存在着投资风格轮动的现象，同时也存在着行业轮动的现象。对于市场投资风格轮动现象的判断，一般会采取市值、价值、成长等主要的风格因子进行分析并判断当前市场是否属于“大盘/小盘”、“价值/成长”等投资风格。但是对于投资风格转换的判断是难以判断的，因为无法判断当前的投资风格将会持续多久、投资风格的切换频率高低等问题，在实际模型中很难做到准确的投资风格预判，由此也就很难通过依据自动捕捉投资风格的方式构建收益较高的投资策略。因此，构建策略时应该将方向转向行业轮动的现象上，原因如下：

3、1）、行业动量效应更加明显：强者恒强，弱者恒弱；2）、行业动量效应的强弱程度、持续时间大小、转换频率高低等现象，都可以从行业背后的盈利水平高低的角度去衡量；因为股价的上涨，是由行业或股票的内在价值决定的，也就是说盈利能力决定的。由此可见，通过捕捉行业轮动现象可以更加有效地提高投资策略的收益率，也可以价格年底策略的收益率波动风险。对于行业轮动的捕捉模型，现有的研究报告已经开发了不少相应的模型。有些模型依据价格动量方式构建，也有些模型通过宏观和行业等数据构建。但是总的来说，效果并不如意，特别是通过价格动量方式构建的模型，此类模型或多或少地偏向于继续

4、持有上一期强势的行业，而卖出上一期跌幅惨重的行业，此类方法类似于追涨杀跌的行为，容易出现买入的行业出现下跌而卖出的行业出现上涨的惨状。总而言之，要捕捉行业轮动现象，不仅要考虑行业的盈利能力的问题，同时也要考虑降低捕捉的行业换手率的问题。经过不断地对比分析后，发现利用行业的平均净资产收益率大小作为行业轮动的判断指标是可以满足盈利能力和降低捕捉行业换手率的要求。除此之外，高盈利因子将会加强其未来行业动量效应，即行业价格上涨的持续性更长和上涨空间更大。1.2投资思路框架图为了满足全市场的投资需求，即可以从全市场的角度去自动化捕捉未来一段时间内最值得投

5、资的少数几个行业并在各自的行业内选出值得投资的股票及其相对应的持仓比例，而特别开发了一个可以自动判断行业和行业内个股的完整投资策略。具体投资思路如图1所示，将会依据行业的净资产收益率作为因子开发一个判断’行业轮动的模型'，用于判断未来一段时间内有那几个行业是值得投资的，并且相应的行业未来可持续上涨的。经过行业轮动模型判断出被选中的N个行业后，将利用'优质股票评分模型'在各自行业内进行评分选股，其中分数越高则投资价值越高。因此，通过选取前M个行业的各自行业内的N只股票作为投资组合（即M*N只股票），其中的个股持仓比例将依据行业的净资产收益率和行业

6、内的个股净资产收益率两者结合计算得出。图1:投资组合构建过程示意图1.3行业轮动模型验证本研究将开发一个简单的行业轮动判断模型，并用于判断那些行业可以在未来一段时间内最可能持续跑赢其他行业。为了开发一套满足换手率低同时也能够反映出其业绩能力可持续作为支持该行业上涨的行业判断模型。经过不断对比分析之后，发现利用行业的平均净资产收益率大小作为行业轮动的判断指标是可以满足盈利能力和降低捕捉行业换手率的要求，其中高盈利因子将会加强其未来行业动量效应，即行业上涨的持续性更长和上涨空间更大。行业轮动模型如下：通过wind平台获取中信一级行业的ROE均值大小

7、，并对其进行由大至小的排序。选取前M个行业作为未来投资的标的，即未来最可能持续上涨的行业。中信行业得分=行业ROE均值的排序值行业轮动模型大致地理念已经呈现出来了，现在究竟其是否真的有效？接下来需要对其进行回测检验。回测时间：2009-2018.6持仓时间：10,2()或6()天样本空间：中信一级行业，共29个行业手续费率：不考虑持有行业数量：3,5或7通过表1可以知道，在不同持仓时间和持有行业数量的条件下，其相应的策略收益差异较为明显。其中明显的特征时间持仓的时间越短则策略收益率越高，同时持有的行业数量越多则策略收益率越低。由于持仓10天的策

8、略比持仓20天的策略换手率高了一倍，如果考虑到加入手续费的话，则两者的收益率相差不明显了。由此，考虑交易频率适当，又不缺乏延迟性，则选取持仓周期为20