中信证券_20181015_中信证券多因子量化选股系列专题研究：质量因子的构建方式与配置逻辑探究.pdf

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告/量化策略与资产配置/量化策略专题量化策略专题 多因子量化选股系列专题研究 质量因子的构建方式与配置逻辑探究质量因子的构建方式与配置逻辑探究 2018 年 10 月 15 日 中信证券研究部中信证券研究部 王兆宇 电话：021-20262110 邮件： 执业证书编号：S1010514080008 赵文荣 电话：010-60836759 邮件： 执业证书编号：S1010512070002 张依文 电话：021-20262149 邮件： 执业证书编号：S101051708000 顾晟曦 电话：010-60836748 邮件： 执业证书编号：S1010517110001 相关研究相关研究 1.多因子量化选股系列专题研究多因子 模 型 体 系 的 应 用 方 向 探讨.2018-04-24 2.多因子量化选股系列专题研究价值与 成 长 维 度 的 多 因 子 选 股 逻辑.2018-03-07 3.多因子量化选股系列专题研究关于多因子模型构建方法实用性的理论探讨.2018-02-28 4.多因子量化选股系列专题研究因子定价逻辑与多因子跟踪体系的构建.2018-02-08 5.多因子量化选股系列专题研究多因子模型构建中的组合优化与风险预算研究.2017-11-17 投资要点 投资聚焦：基本面量化的时代已经到来。投资聚焦：基本面量化的时代已经到来。（1）2015 年之后，伴随着新政策导向的实施，A 股市场的运行逻辑发生了巨大的变化，此前与小盘股资本运作相关的各类投资机会和市场规律已经不再适用。（2）市场偏好开始转向于盈利能力确定、经营风格稳健的公司，选股更看重公司的基本面，相应的在量化领域中“基本面量化”也逐渐成为新的潮流。（3）本篇报告中，我们从盈利能力、成长稳定性、收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力六大类与质量相关的因子中进行筛选，选择具备长期正/负超额收益的因子构建最终的复合质量因子。（4）我们还探讨了宏观因素对质量因子表现的影响，总体上目前仅货币因素与盈利预期因素两方面对质量因子具有较强的影响力。（5）我们强调，本文对于质量相关因子的考察还是基于历史表现，因此一定有其局限性，实际使用中需要辩证的看待和调整。以盈利能力为核心的质量因子考察体系。以盈利能力为核心的质量因子考察体系。（1）公司质量的概念由来已久，早期的价值投资事实上与质量投资是紧密相连的，后来巴菲特等在价值投资理念上进一步拓展，质量投资与价值投资才有了区分。（2）从海外经验来看，高质量股票长期可取得正超额收益。（3）本文借鉴了杜邦分析法对盈利能力的拆解过程，将质量所涉及的角度尽量覆盖全面，构建了以盈利能力为核心，包含盈利能力、成长稳定性、收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力六大方面的公司质量考察体系。盈利能力和成长稳定性类因子的选股效果较好。盈利能力和成长稳定性类因子的选股效果较好。（1）较高的盈利能力是公司核心竞争力的必要条件，而具有竞争力的公司未来大概率会获得更高的超额收益。（2）本文共选择了 4 个典型的盈利能力类因子进行考察，分别是 ROA（TTM）、ROE（TTM）、ROIC（TTM）和一致预期未来一年的 ROE，这 4 个单因子长期来看头部组合存在正超额收益，尾部存在负超额收益，使用这四个因子等权加权构建的盈利能力复合因子也具有较好的选股能力。（3）本文定义成长的稳定性为相关财务流量指标过去 5 年年报增长率的标准差，选取的财务指标包括净利润、营业利润和利润总额。考察效果来看，这三个因子头部组合具备显著的负超额收益，采用取最小值方式得到的复合因子具备较好的剔除效果。收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力四个角度的选股效果并不显著收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力四个角度的选股效果并不显著。主要体现为虽然长期来看头部和尾部分别有正或负的超额收益，但总体幅度较低，第 1 组到第 10 组的单调性也较差。在其中选择超额收益相对较明显的 4 个单因子进行复核，最终的效果也很有限。新版质量因子的构建：表现新版质量因子的构建：表现好于老版。好于老版。（1）我们在前期报告中仅使用 ROE（TTM）和 Earnings Variability 两个单因子等权加权构建了老版质量因子。（2）本篇报告中，用复合后的盈利能力因子和成长稳定性因子构建新版质量因子，所得因子在各个指数空间中的表现均好于老版。（3）定义质量空间为在行业中性下，使用质量因子得分前 80%股票构成的空间组合，该空间作为其他因子默认的选股空间。由新版质量因子构建的质量空间的超额收益也高于老版的质量空间。质量因子配置逻辑探讨：质量因子配置逻辑探讨：（1）经济增长的背后仍是货币问题，经济增长驱动的质量因子表现本质还是货币因素的驱动。（2）当短期利率下行时，投机者倾向于通过借贷短期贷款来投机于中小盘股，中小盘股与高质量股票之间存在跷跷板效应，从而制约高质量股票的超额收益。（3）质量因子受宏观流动性的正向驱动，且走势与 M1 更加契合，但两者的领先滞后关系并不稳定。（4）当对未来盈利的预期发生变化时，也会同步影响资金对高质量（高盈利）股票的配置偏好，而预期的变化通常与当前的已实现的盈利变化同步。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录目录 投资聚焦：基本面量化的时代已经到来投资聚焦：基本面量化的时代已经到来.1 以盈利能力为核心的质量因子考察体系以盈利能力为核心的质量因子考察体系.1 高质量股票长期可取得正超额收益.1 MSCI 质量因子指数所选用单因子在 A 股的效果考察及老版质量因子的构建.3 以盈利能力为核心的质量因子考核体系.3 指标计算相关规则的设定.4 盈利能力和成长稳定性类因子的选股效果较好盈利能力和成长稳定性类因子的选股效果较好.5 盈利能力是公司核心竞争力的最直接反应.5 成长稳定性类因子更适合作为剔除类因子来使用.8 收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力四个角度的选股效果并不显著收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力四个角度的选股效果并不显著.9 收益质量类因子考察.9 现金流量类因子考察.11 营运能力类因子考察.12 偿债能力类因子考察.13 几个较有效因子的复合效果考察.14 新版质量因子的构建新版质量因子的构建.15 质量因子的配置逻辑探讨质量因子的配置逻辑探讨.17 质量因子与经济增长：增长的背后仍是货币问题.17 质量因子与市场利率：短期利率通过中小盘股进而影响质量因子.18 质量因子与货币供应量：质量因子受宏观流动性的正向驱动.18 质量因子与盈利能力：盈利的预期改善会对资金具有吸引力.19 质量因子与样本空间价值性：存在较弱的正相关性.19 小结：货币与盈利的预期是影响质量因子表现的两个主要方面.20 多因子模拟组合业绩更新多因子模拟组合业绩更新.20 附录：多因子组合的近期持仓明细附录：多因子组合的近期持仓明细.23 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 插图目录插图目录 图 1：MSCI 全球因子指数表现.2 图 2：MSCI 质量因子指数选用因子各分组的年化超额收益.2 图 3：质量复合因子分组的日均年化超额收益.3 图 4：质量因子组合的累积超额收益率.3 图 5：杜邦分析框架.4 图 6：以盈利能力为核心的质量因子考察体系.4 图 7：盈利能力因子产生超额收益的主要逻辑.5 图 8：各空间加权 ROA 走势.6 图 9：各空间加权 ROE 走势.6 图 10：各空间加权 ROIC 走势.6 图 11：因子 ROE 各分组的日均年化超额收益.7 图 12：因子 ROA 各分组的日均年化超额收益.7 图 13：因子 ROIC 各分组的日均年化超额收益.7 图 14：一致预期未来一年 ROE 各分组的日均年化超额收益.7 图 15：盈利能力复合因子各分组的日均年化超额收益.8 图 16：盈利能力复合因子 Top20%组合超额收益.8 图 17：净利润增长稳定性因子各分组日均年化超额收益.8 图 18：营业利润增长稳定性因子各分组日均年化超额收益.8 图 19：利润总额增长稳定性因子各分组日均年化超额收益.9 图 20：等权加权下复合因子各分组日均年化超额收益.9 图 21：取最小值下复合因子各分组日均年化超额收益.9 图 22：经营活动净收益/利润总额因子各分组日均年化超额收益.10 图 23：营业利润/利润总额因子各分组日均年化超额收益.10 图 24：扣非后净利润/净利润因子各分组日均年化超额收益.10 图 25：利润总额/营业收入因子各分组日均年化超额收益.10 图 26：收益质量类单因子采用等权加权方式复合后各分组日均年化超额收益.11 图 27：收益质量类单因子采用取最小值方式复合后各分组日均年化超额收益.11 图 28：企业自由现金流量/总资产的加权均值.11 图 29：权益自由现金流量/净资产的加权均值.11 图 30：企业自由现金流量/总资产因子各分组日均年化超额收益.12 图 31：权益自由现金流量/净资产因子各分组日均年化超额收益.12 图 32：经营活动净现金流/营业收入因子各分组日均年化超额收益.12 图 33：应收账款周转率因子各分组日均年化超额收益.13 图 34：存货周转率因子各分组日均年化超额收益.13 图 35：固定资产周转率因子各分组日均年化超额收益.13 图 36：流动比率因子各分组日均年化超额收益.14 图 37：速动比率因子各分组日均年化超额收益.14 图 38：资产负债率因子各分组日均年化超额收益.14 图 39：采用等权相加方式复合后的各分组日均年化超额收益.15 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图 40：采用取最小值方式复合后的各分组日均年化超额收益.15 图 41：质量复合因子各分组的日均年化超额收益.16 图 42：质量复合因子各分组的日均年化换手率.16 图 43：沪深 300 空间中新老质量空间的累积超额收益率对比.17 图 44：中证 500 空间中新老质量空间的累积超额收益率对比.17 图 45：中证 1000 空间中新老质量空间的累积超额收益率对比.17 图 46：质量因子同比超额收益 vs.GDP 同比增长.18 图 47：沪深 300 质量因子 vs.市场利率.18 图 48：中证 500 质量因子 vs.市场利率.18 图 49：沪深 300 质量因子同比 vs.货币存量.19 图 50：中证 500 质量因子同比 vs.货币存量.19 图 51：沪深 300 空间质量因子同比 vs.ROE.19 图 52：中证 500 空间质量因子同比 vs.ROE.19 图 53：沪深 300 质量超额收益同比 vs.样本空间价值.20 图 54：中证 500 质量超额收益同比 vs.样本空间价值.20 图 55：对质量因子存在影响的主要逻辑框架.20 图 56：沪深 300 多因子模拟组合净值走势.22 图 57：中证 500 多因子模拟组合净值走势.22 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 表格目录表格目录 表 1：MSCI 质量因子指数选用的单因子描述.2 表 2：新版质量因子在不同空间中的总体绩效统计.16 表 3：老版质量因子在不同空间中的总体绩效统计.16 表 4：沪深 300 多因子模拟组合历年业绩统计.21 表 5：中证 500 多因子模拟组合历年业绩统计.21 表 6：沪深 300 空间各因子的分段收益.22 表 7：中证 500 空间各因子的分段收益.23 表 8：沪深 300 多因子组合持仓明细（2018-09-28）.23 表 9：中证 500 多因子组合持仓明细（2018-09-28）.24 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 投资聚焦投资聚焦：基本面量化的时代已经到来：基本面量化的时代已经到来 2015 年之后，伴随着降杠杆、去产能、控风险等新政策导向的实施，A 股市场的运行逻辑发生了巨大的变化。此前与小盘股资本运作相关的各类投资机会和市场规律已经不再适用，例如小盘股长期低迷、反转等量价因子发生回撤、定增员工持股等主题事件不再具备超额收益等。另一方面，市场偏好开始转向于盈利能力确定、经营风格稳健的公司，选股更看重公司的基本面，相应的在量化领域中“基本面量化”也逐渐成为这新的潮流。在基本面量化中，公司质量是一个非常重要的方面。国内外已有很多实证研究表明，高质量公司长期来看能够获得超越市场的表现。A 股市场中高质量典型公司（如中国平安、贵州茅台等）在 2015 年之后也获得了极高的超额收益。关于高质量公司的定义，不同人的理解也不完全相同。一般来说大家普遍认可的是，具有可持续的业务模式以及长期竞争优势的公司，并且这些公司通常都具有一定的安全边际，以在宏观周期向下或者投资者的买入价格不太占优时给投资者提供一定的保护。我们在前期报告中使用 ROE（TTM）和 Earnings Variability 两因子等权加权构建了一个初版的质量因子，因为选用的因子和考察方面较少因此略显不足。本篇报告中，我们从盈利能力、成长稳定性、收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力六大类和质量相关的因子中进行筛选，选择具备长期正/负超额收益的因子构建最终的复合质量因子。最终的效果来看，新版质量因子在绝大部分指数空间中，超额收益和 IR 均高于老版质量因子。我们在本篇报告中还探讨了质量因子的配置逻辑。总体上看，目前仅货币因素与盈利的预期因素两方面对质量因子表现具有比较强的影响力。货币方面一是短期资金成本，高质量股票与中小盘股存在跷跷板效应，资金成本直接影响中小盘个股的投机热度；二是货币供应量，宏观流动性宽松时，资金偏好于高质量股票。在盈利预期方面，质量因子表现与对未来盈利能力的预期有较高正相关，而市场对未来盈利能力的预期变化又通常与当前盈利能力的变化方向一致。A 股市场近两年发生的变化将是一种长期的根本性的变革，未来市场对于基本面的关注将继续提高。本文对于质量相关因子的考察还是基于历史的数据表现，因此一定有其局限性，未来如果市场进一步变化，相关结论可能会有所改变。因此我们强调，第一，未来任何中长期的投资或资产配置逻辑都必须考虑基本面特别是公司质量的情况；第二，对于本文所得相关结论在实际使用中需要根据市场环境的改变辩证的看待和调整。以盈利能力为核心的质量因子考察体系以盈利能力为核心的质量因子考察体系 高质量股票高质量股票长期可取得正超额收益长期可取得正超额收益 公司质量的概念由来已久，早期的价值投资事实上与质量投资是紧密相连的，如格雷厄姆等投资大师所倡导的价值投资就是在高质量公司的范围内进行价值判断。后来巴菲特等在价值投资理念上进一步拓展，创立了如“烟蒂股投资（Cigar Butt Investing）”理念1后，质量与价值的概念才有了明确的区分。虽然目前尚缺乏明确的证据表明“质量+价值”的方式 1某些公司即使质地再差，但只要价格合适，仍具有一定的投资价值，虽然单次投资的获利空间不大（就像即将吸完的烟蒂一样），但长期重复操作仍能获得较高的收益。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 会出现“1+12”的效果（对于这一问题我们将在后续进行研究），但仍有很多投资者倾向于将这两个概念叠加使用。关于高质量公司的定义，不同人的理解也不完全相同。一般来说大家普遍接受的含义是，具有可持续的业务模式以及长期竞争优势的公司，并且这些公司通常都具有一定的安全边际，以在宏观周期向下或者投资者的买入价格不太占优时给投资者提供一定的保护。国内外已有很多实证研究表明，高质量公司长期来看能够获得超越市场的表现。如图 1所示，MSCI 的质量因子指数长期来看获得了超越市场总体的收益，特别在 2007 至 2008年次贷危机期间表现出了明显的抗跌特性，在此后数年也保持了较高的超额收益；但在 2006年之前投机性较强的牛市中，质量因子也曾长期跑输市场。因此质量因子的表现与投资者情绪和偏好有较大关系，特别在市场投机情绪较高时决不能因其暂时弱于市场的表现而忽视其重要性。图 1：MSCI 全球因子指数表现 资料来源：MSCI 表 1 和图 2 展示了 MSCI 质量因子指数选取的单因子的基本信息和因子表现，该指数使用 ROE、EV、D2E 三个单因子单独打分并进行等权加权，来构建最终的质量综合得分。表 1：MSCI 质量因子指数选用的单因子描述 缩写缩写 英文名称英文名称 描述描述 ROE Return On Equity TTM 净利润/区间内平均净资产 EV Earnings Variability 过去 5 年年报净利润增长率的标准差，如上市不足 5 年则以可获取的最长年度计算。D2E Debt to Equity 最近披露日的总负债/净资产 资料来源：MSCI 图 2：MSCI 质量因子指数选用因子各分组的年化超额收益 资料来源：MSCI 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 MSCI 质量因子指数所选用单因子在质量因子指数所选用单因子在 A 股的效果考察股的效果考察及老版质量因子及老版质量因子的构建的构建 我们在前期报告 多因子量化选股系列专题研究因子定价逻辑与多因子跟踪体系的构建中，曾经借鉴 MSCI 质量因子指数的构建方法，对上述三个单因子在 A 股的表现进行了测试，并构建了初步版本的质量复合因子。经测试，ROE 和 EV 在 A 股的对超额收益的区分度较好，而 D2E 由于长期来看头部/尾部组合的正/负超额收益均不显著，因此我们仅用 ROE 和 EV 两因子等权加权构建了复合质量因子2。如图 3 所示，使用 ROE 和 EV 构建的复合质量因子长期来看在 A 股各个指数空间中对超额收益的区分度较好。如图 4 所示，选择各指数空间中行业中性下排名前 20%股票构建质量因子组合，长期来看存在较高的超额收益，但历史上也曾经历过较长时期的低迷甚至回撤，这也与质量因子在海外的表现是一致的。图 3：质量复合因子分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 图 4：质量因子组合的累积超额收益率 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 以盈利能力为核心的质量因子考核体系以盈利能力为核心的质量因子考核体系 如上文所述，公司质量的概念涵盖范围较广。老版质量因子中采用的 ROE 代表公司的盈利能力，EV 代表的是成长的稳定性，仅以此两方面构建质量因子显然有些单薄。管理学上有很多种有关企业经营的分析体系与公司质量的含义有关联，如杜邦分析法（见图 5）等。2具体加权过程和因子组合的构建过程请参见上述报告，下文相同。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 图 5：杜邦分析框架 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 本文借鉴了杜邦分析法对盈利能力的拆解过程，将质量所涉及的角度尽量覆盖全面，构建了如图 6 所示的以盈利能力为核心的框架作为本文的考察角度。本文通过实证来考察这些方面在选股上对超额收益的区分度，选择具备选股能力的角度来构建最终的质量因子。图 6：以盈利能力为核心的质量因子考察体系 资料来源：中信证券研究部整理 指标计算指标计算相关规则的设定相关规则的设定 除特殊说明外，本文默认的考察期为 2009 年 1 月 1 日至 2018 年 5 月 31 日。在财务数据的使用上，本文以历史上某一时点能够获得的最新的数据计算相关指标（特别是 TTM 指标）。这样在财报的集中披露期，可能出现部分股票已披露最新财报，而部分股票尚未披露最新财报的情况，即不同公司的指标在报告期上存在一个季度的偏差。我们接受这样的差异，以保证数据的信息可以被最大限度使用。另外，上市公司如果对前序财报进行修正，则在修正报告披露后选用修正后的数据。按照上述原则，则对于 TTM 流量数据的计算公式为：TTM 流量=(可获得的)最新季度流量+上年年报流量 去年同季流量 对于上市不满一年的公司，以可获得的最近季度数据进行年化；对于某些只在年报/半年报披露的数据，则只用年报/半年报数据来计算。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 盈利能力和成长稳定性类因子的选股效果较好盈利能力和成长稳定性类因子的选股效果较好 盈利能力盈利能力是公司核心竞争力的最直接反应是公司核心竞争力的最直接反应 盈利能力在很多分析体系中都占有最重要的位置，因为它是公司当前经营成果最客观的反应，因此我们也将其放在首位来分析。在完全竞争市场中，所有公司的资本收益都等于资本成本，即所有公司都没有超额收益。但现实世界通常并不是完全竞争的，部分公司能够持续获得超越市场平均水平的收益，这些公司通常都积极的采取措施来建立自身竞争优势，并对未进入的公司构筑竞争壁垒。从这个角度说，较高的盈利能力一定是核心竞争力的必要条件，这些公司未来也更可能获得超额收益（见图 7）。图 7：盈利能力因子产生超额收益的主要逻辑 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 本文共选择了 4 个典型的盈利能力类因子进行考察，分别是 ROA（TTM）、ROE（TTM）、ROIC（TTM）和一致预期未来一年的 ROE。其中，一致预期未来一年的 ROE 数据取自Wind；ROIC（TTM）采用以下公式进行计算3：投资资本回报率 ROIC=息税前利润 （1 所得税税率）固定资产+无形资产+流动资产 流动负债 现金 图 8 至图 10 分别展示了各指数空间中加权 ROA（TTM）、ROE（TTM）和 ROIC（TTM）的走势4。从截面上看，上证 50 空间的加权 ROA 水平为最低，其他指数的水平差异不大；而上证 50 和沪深 300 空间的加权 ROE、ROIC 水平最高，空间越偏小盘则加权 ROE、ROIC 3不同公司对会计项目的处理有所不同，很难找到适用于全部 A 股上市公司的统一算法，本文暂且使用该公式来统一计算。4由于我们缺乏个股计入指数的股本数据，因此只能以加权法来计算空间总体的指标走势，而不能采用整体法。虽然整体法所得数值更合理，但在统一的算法下总体上也能表征不同指数空间的差异，以及单个空间该指标的变化趋势。采用计算时首先剔除空值的股票，然后以个股在指数中的权重来复权。核心竞争力（具备持续性）公司/股票超额收益 当前盈利能力 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 的水平越低。从时间序列上看，2011Q3 至 2016Q4，A 股总体的盈利水平经历了较大的下滑，2017Q1 起才有所回升。图 8：各空间加权 ROA 走势 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 图 9：各空间加权 ROE 走势 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 图 10：各空间加权 ROIC 走势 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 图 11 至图 14 展示了本文选择的 4 个盈利能力类单因子的分组考察效果5，可见在考察期内这 4 个单因子长期来看头部组合存在正超额收益，尾部存在负超额收益，即这 4 个单因子均具备选股能力。5具体计算过程请见报告多因子量化选股系列专题研究因子定价逻辑与多因子跟踪体系的构建，下文相同。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 图 11：因子 ROE 各分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 12：因子 ROA 各分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 13：因子 ROIC 各分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 14：一致预期未来一年 ROE 各分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。对上述 4 个单因子等权加权，得到盈利能力类复合因子的分组考察效果如图 15 所示，可见复合后的因子在超额收益的区分度上要高于单因子。每日在行业中性下选择排名前 20%股票构建组合的超额收益如图 16 所示，可见长期来看该因子存在较高的超额收益，但 2016年之后超额收益的水平明显高于前期，前期该因子的波动和回撤均较大。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 8 图 15：盈利能力复合因子各分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 16：盈利能力复合因子 Top20%组合超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。成长稳定性类因子成长稳定性类因子更适合作为剔除类因子来使用更适合作为剔除类因子来使用 本文定义成长的稳定性为相关财务流量指标过去 5 年年报增长率的标准差，选取的财务指标包括净利润、营业利润和利润总额。一般来说，上市公司随着主营业务的成熟，公司的增长速度会下降，而增长的稳定性会提升。从以下三个单因子的考察来看，标准差最大的（头部）组合存在显著的负超额收益，标准差较小（尾部）组合虽然存在正超额收益，但线性特征并不十分显著。因此成长稳定性类因子更适合作为剔除类因子来使用。图 17：净利润增长稳定性因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 18：营业利润增长稳定性因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 9 图 19：利润总额增长稳定性因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。为了突出成长稳定性因子的剔除作用，我们除了测试了常规的等权加权方式外，还测试了取最小值的复合方式，即对单因子进行了标准化和缩尾处理后，以 k 个因子的最小值作为该因子的复合值，如以下公式所示：F=min(1,2,)如图 20 和图 21 所示，经过取最小值的方式复合之后，复合因子头部组合的负超额收益明显低于以等权加权方式复合的头部组合，即说明这种方式更加有效。图 20：等权加权下复合因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 21：取最小值下复合因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力四个角度的选收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力四个角度的选股效果并不显著股效果并不显著 收益质量类收益质量类因子因子考察考察 对 A 股上市公司来说，ST 警示制度的存在导致其面临的最大风险即为由亏损引致的退市风险，因此 A 股上市公司有极强的动机对盈利进行“粉饰”，那么探究公司的真实盈利水多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 平就非常重要。一般来说，通过实体经营所获得的利润是企业真实获利能力的反应，因此收益质量分析的重点就是通过对企业利润构成的分解，来度量企业实际盈利中实体经营获利所占的权重。本文选择了 4 个收益质量类单因子进行考察，分别为经营活动净收益/利润总额、营业利润/利润总额、扣非后净利润/净利润、利润总额/营业收入。分组后的超额收益表现如图 22至图 25 所示。可惜的是，这 4 个因子虽然长期来看头部和尾部分别有正或负的超额收益，但总体幅度较低，且第 1 组到第 10 组的单调性也较差。图 22：经营活动净收益/利润总额因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 23：营业利润/利润总额因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 24：扣非后净利润/净利润因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 25：利润总额/营业收入因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。我们对这 4 个因子分别采用等权加权、取最小值两种方式来复合，得到复合因子的选股效果如以下两图所示。可见等权加权的复合效果较差；取最小值方式虽然头部组合存在正超额收益，但收益水平过低，实际使用中会影响组合总体收益水平。总体上看，A 股市场对收益质量的敏感度较低。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 11 图 26：收益质量类单因子采用等权加权方式复合后各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 27：收益质量类单因子采用取最小值方式复合后各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。现金流现金流量量类因子类因子考察考察 在现金流量类因子中，本文选择了企业自由现金流量/总资产、权益自由现金流量/净资产、经营活动净现金流/营业收入 3 个单因子来考察。其中，企业自由现金流量、权益自由现金流量我们采用了 Wind 的计算方法，公式如下：企业自由现金流=息税后利润+折旧与摊销 营运资金增加 资本支出 权益自由现金流=企业自由现金流量 偿还债务所需支付的现金+取得借款收到的现金+发行债券所收到的现金 不同指数空间中加权企业自由现金流量/总资产、加权权益自由现金流量/净资产因子的走势如以下两图所示。可见，不论以企业总体角度来衡量，还是以权益角度来衡量，大盘股的自由现金流占比显著高于中小盘股，且 2009 年的“四万亿”投资、2014 年的流动性放松最受益的也是大盘股。图 28：企业自由现金流量/总资产的加权均值 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 29：权益自由现金流量/净资产的加权均值 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。对上述 3 个单因子分别考察，可见企业自由现金流量/总资产、经营活动净现金流/营业收入因子的头部/尾部组合相对来说对超额收益的区分效果较好，但总体水平仍然较低。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 12 图 30：企业自由现金流量/总资产因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 31：权益自由现金流量/净资产因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 32：经营活动净现金流/营业收入因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。营运能力类因子营运能力类因子考察考察 企业的盈利水平可粗略的表示为利润率与周转率之积。在均衡状态下，企业总体盈利水平会逐步趋近于加权平均资本成本，但利润率和周转率则不然，不同行业都有与自身行业特征相匹配的利润水平和周转率。一般来说，利润水平取决于产品的定价能力，新竞争者的进入或者模仿会使行业内各家公司趋于一致；周转率的高低则取决于资产使用效率和管理水平，竞争者很难在此进行模仿。因此，周转率相关指标是反映公司管理团队营运能力的重要依据。本文选择了应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率 3 个因子进行考察，如以下三图所示。可见总体上看，这三个单因子的选股效果依然较低，仅固定资产周转率 G10 组的负超额收益略显著，但总体水平依然较低 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 13 图 33：应收账款周转率因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 34：存货周转率因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 35：固定资产周转率因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。偿债能力类因子偿债能力类因子考察考察 偿债能力类因子中，本文选取了流动比率、速动比率、资产负债率三个单因子来考察，但总体效果依然有限，仅资产负债率因子 G10 组的负超额收益率略显著。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 14 图 36：流动比率因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 37：速动比率因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 38：资产负债率因子各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。几个几个较有效因子的复合效果考察较有效因子的复合效果考察 总体来说，收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力这四个方面因子的选股效果并不显著。这一部分我们测试上述超额收益相对较明显的 4 个单因子（经营活动净现金流/营业收入、企业自由现金流量/总资产、固定资产周转率、资产负债率）复合后的效果，复合的方法分别使用等权加权和取最小值。从以下两图的效果来看，取最小值的方式在 G01、G02 组别的超额收益略高于等权加权，但实际的正超额收益仍然较低；两种复合方式下在 G09、G10 组别的负超额收益并不十分显著。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 15 图 39：采用等权相加方式复合后的各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 40：采用取最小值方式复合后的各分组日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。新版质量因子的构建新版质量因子的构建 本文我们对质量相关各类因子进行了比较全面的考察，包括盈利能力、成长稳定性、收益质量、现金流量、营运能力、偿债能力共 6 个方面。考察后发现，盈利能力、成长稳定性类因子具有较好的超额收益区分度（即选股能力），另外 4 类因子对超额收益的区分度则较差。因此对复合质量因子的构建我们又回到盈利能力、成长稳定性这两个方面上来，这与前期报告多因子量化选股系列专题研究价值与成长维度的多因子选股逻辑中我们构建的老版质量因子总体上是相似的。区别在于，老版质量因子在盈利能力和成长稳定性两方面各使用了 1 个单因子，而本报告中我们考虑用复合后的盈利能力因子和成长稳定性因子构建新版质量因子。我们对上文图15和图21所示的盈利能力、成长稳定性复合因子再进行一次等权加权6，得到的复合因子考察效果如以下两图所示。总体上看，新版质量因子相对老版具有更好的选股效果，这体为 G01、G02 组别的正超额收益明显高于老版质量因子，而 G09、G10 组别的负超额收益明显低于老版质量因子。此外，新版质量因子在头部和尾部组别的换手率也较低。6成长稳定性复合因子要乘以-1 后再与盈利能力复合因子相加。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 16 图 41：质量复合因子各分组的日均年化超额收益 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 42：质量复合因子各分组的日均年化换手率 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。分别统计新版和老版质量因子的因子组合超额收益的绩效情况，如表 2 和表 3 所示。总体上看，新版质量因子组合在考察期内，在各个空间的超额收益均高于老版因子，虽然波动率也有所上升，但 IR 总体上也高于老版，且在大部分空间中的最大回撤也有所降低。表 2：新版质量因子在不同空间中的总体绩效统计 上证上证 50 沪深沪深 300 中证中证 1000 中证中证 500 中证中证 800 中证全指中证全指 年化超额收益 6.01%5.14%6.77%5.52%3.86%3.65%年化波动率 6.15%4.23%4.70%4.82%3.72%3.66%IR 0.98 1.22 1.44 1.15 1.04 1.00 最大回撤-9.16%-13.07%-6.19%-9.03%-18.90%-18.96%资料来源：中信证券数量化投资分析系统。表 3：老版质量因子在不同空间中的总体绩效统计 上证上证 50 沪深沪深 300 中证中证 1000 中证中证 500 中证中证 800 中证全指中证全指 年化超额收益 5.85%4.35%5.60%5.45%3.74%3.43%年化波动率 5.90%4.14%4.49%4.91%3.65%3.65%IR 0.99 1.05 1.25 1.11 1.02 0.94 最大回撤-9.92%-14.43%-7.49%-9.50%-15.91%-15.92%资料来源：中信证券数量化投资分析系统。我们在报告多因子量化选股系列专题研究价值与成长维度的多因子选股逻辑中还定义了质量空间的概念，即基于质量复合因子得分，在保证行业中性的前提下，选择前 80%股票构成的组合，该组合作为其他因子默认的选股空间。由以下三图可见，在以下三个主要的指数空间中，新版质量因子筛选过的质量空间相对老版可小幅提升收益。多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 17 图 43：沪深 300 空间中新老质量空间的累积超额收益率对比 资料来源：中信证券数量化投资分析系统。图 44：