本报告是《基于异常现金流模型的真实盈余管理因子（一）》的进一步研究，上篇报告中我们发现基于真实盈余管理模型中的异常现金流模型计算的异常现金流因子有着不错的选股效果，本篇报告基于上篇报告的季度异常现金流因子进行了一定的改进和优化，计算了两个改进后的季度异常现金流因子ABCFO_Q4和ABCFO_Q5，并分别在剔除金融行业的沪深300、中证800和全部A股中进行了分组测试。
　　测试结果显示，改进后的异常现金流因子多头组合业绩表现显著优于空头组合，并且多空收益相对ABCFO_Q1都有着较大的提升。其中，ABCFO_Q4因子在沪深300中多空年化收益为16.71%，多空夏普1.59多空Calmar1.05；在中证800中多空年化收益14.92%，多空夏普1.69，多空Calmar1.10；在全A中多空年化收益13.78%，多空夏普1.85，多空Calmar1.16。ABCFO_Q4因子在三个股票池中多头组合调仓双边换手率在1.20至1.30倍之间，年化换手率较低。另外ABCFO_Q4因子在多数行业有效，在食品饮料、交通运输、汽车等行业更有效。
　　ABCFO_Q5因子，在沪深300中多空年化收益为19.28%，多空夏普1.73多空Calmar1.69；在中证800中多空年化收益16.01%，多空夏普1.70，多空Calmar1.48；在全A中多空年化收益14.96%，多空夏普1.78，多空Calmar1.17。ABCFO_Q5因子在三个股票池中多头组合调仓双边换手率在1.20至1.35倍之间，年化换手率较低。另外ABCFO_Q5因子在多数行业有效，在食品饮料、消费者服务、交通运输等行业更有效。改进后的异常现金流因子与常见风格因子相关性较低，可以为投资提供增量信息。
　　最后，我们基于改进后的异常现金流因子ABCFO_Q5分别构建了沪深300增强组合和中证800精选组合，两个组合相对基准有着较为稳定的超额收益。其中沪深300增强组合年化收益6.37%，组合胜率71.25%，盈亏比2.28，超额年化收益3.10%，超额夏普2.50，超额Calmar2.33。中证800精选组合年化收益20.02%，组合胜率71.25%，盈亏比1.97；超额年化收益17.54%，超额夏普2.33，超额Calmar1.72。
　　风险提示：模型失效风险、政策变化或市场环境变化风险。
　　

研究报告全文：TableInfo1TableDate证券研究报告发布时间2023-01-02TableTitleTableInvest证券研究报告金融工程研究报告基于异常现金流模型的真实盈余管理因子二因子选股系列之三------因子选股系列之二报告摘要图中证800精选组合净值本报告是TableSummary基于异常现金流模型的真实盈余管理因子一的进一步研究上篇报告中我们发现基于真实盈余管理模型中的异常现金流模型计算的异常现金流因子有着不错的选股效果本篇报告基于上篇报告的季度异常现金流因子进行了一定的改进和优化计算了两个改进后的季度异常现金流因子ABCFOQ4和ABCFOQ5并分别在剔除金融行业的沪深300中证800和全部A股中进行了分组测试测试结果显示改进后的异常现金流因子多头组合业绩表现显著优于空头组合并且多空收益相对ABCFOQ1都有着较大的提升其中年化收益夏普比率组合胜率ABCFOQ4因子在沪深300中多空年化收益为1671多空夏普159组合20020997125多空Calmar105在中证800中多空年化收益1492多空夏普169基准219012多空Calmar110在全A中多空年化收益1378多空夏普185超额1754233多空Calmar116ABCFOQ4因子在三个股票池中多头组合调仓双边换手率在120至130倍之间年化换手率较低另外ABCFOQ4因TableReport相关报告子在多数行业有效在食品饮料交通运输汽车等行业更有效基于异常现金流模型的真实盈余管理因子一ABCFOQ5因子在沪深300中多空年化收益为1928多空夏普173--20221107多空Calmar169在中证800中多空年化收益1601多空夏普170东北金工2023年年度策略报告长风破浪会多空Calmar148在全A中多空年化收益1496多空夏普178有时多空Calmar117ABCFOQ5因子在三个股票池中多头组合调仓双边--20221224换手率在120至135倍之间年化换手率较低另外ABCFOQ5因基于cVAE的数据增强对下行风险预测的提子在多数行业有效在食品饮料消费者服务交通运输等行业更有升效改进后的异常现金流因子与常见风格因子相关性较低可以为投--20221213资提供增量信息行业轮动五如何更好的描述行业趋势--20221205最后我们基于改进后的异常现金流因子ABCFOQ5分别构建了沪成长分类定价和未被分析师覆盖股票的预测深300增强组合和中证800精选组合两个组合相对基准有着较为稳数据填充定的超额收益其中沪深300增强组合年化收益637组合胜率--20221130盈亏比超额年化收益超额夏普超额7125228310250Calmar233中证800精选组合年化收益2002组合胜率7125TableAuthor盈亏比197超额年化收益1754超额夏普233超额Calmar172证券分析师王琦执业证书编号S0550521100001021-61002390wangqi5636nesccn研究助理张栋梁执业证书编号S055012207000317560733053zhangdlnesccn风险提示模型失效风险政策变化或市场环境变化风险请务必阅读正文后的声明及说明TablePageTop金融工程研究报告目录1引言42研究回顾421季度异常经营现金流因子ABCFOQ1分组测试表现422季度异常经营现金流因子ABCFOQ1分行业回溯表现83季度异常经营现金流因子改进1031变量有效性10311异常现金流模型改进10312ABCFOQ4因子分组回测11313ABCFOQ4因子分行业测试1532回归算法17321季度异常现金流因子改进17322ABCFOQ5因子分组回测17323ABCFOQ5因子分行业测试21324ABCFOQ5因子参数敏感性测试2233季度异常现金流因子与常见风格因子的相关性234异常现金流因子应用2341沪深300增强组合24411沪深300增强组合构建思路24412沪深300增强组合表现2442中证800精选组合25421中证800精选组合构建思路25422中证800精选组合表现255总结266风险提示27图表目录图1ABCFOQ1在沪深300中的分组效果交易费用双边千三5图2ABCFOQ1在沪深300中的换手率5图3ABCFOQ1在中证800中的分组效果交易费用双边千三6图4ABCFOQ1在中证800中的换手率7图5ABCFOQ1在全A中的分组效果交易费用双边千三7图6ABCFOQ1在全A中的换手率8图7ABCFOQ1行业分组多头年化收益排序9图8ABCFOQ1行业分组多空收益排序9图9ABCFOQ4在沪深300中的分组效果交易费用双边千三12请务必阅读正文后的声明及说明229TablePageTop金融工程研究报告图10ABCFOQ4在沪深300中的换手率12图11ABCFOQ4在中证800中的分组效果交易费用双边千三13图12ABCFOQ4在中证800中的换手率14图13ABCFOQ4在全A中的分组效果交易费用双边千三14图14ABCFOQ4在全A中的换手率15图15ABCFOQ4行业分组多头年化收益排序16图16ABCFOQ4行业分组多空收益排序16图17ABCFOQ5在沪深300中的分组效果交易费用双边千三17图18ABCFOQ5在沪深300中的换手率18图19ABCFOQ5在中证800中的分组效果交易费用双边千三19图20ABCFOQ5在中证800中的换手率19图21ABCFOQ5在全A中的分组效果交易费用双边千三20图22ABCFOQ5在全A中的换手率21图23ABCFOQ5行业分组多头年化收益排序21图24ABCFOQ5行业分组多空收益排序21图25ABCFOQ5多空收益正则化参数敏感性23图26ABCFOQ5多空夏普正则化参数敏感性23图27季度异常经营现金流因子与常见风格因子的相关性23图28沪深300增强组合表现交易费用双边千三25图29中证800精选组合表现交易费用双边千三26表1ABCFOQ1在沪深300中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三5表2ABCFOQ1在中证800中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三6表3ABCFOQ1在全A中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三8表4ABCFOQ1分行业回溯业绩表现10表5ABCFOQ4在沪深300中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三12表6ABCFOQ4在中证800中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三13表7ABCFOQ4在全A中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三15表8ABCFOQ4分行业回溯业绩表现16表9ABCFOQ5在沪深300中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三18表10ABCFOQ5在中证800中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三19表11ABCFOQ5在全A中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三20表12ABCFOQ5分行业回溯业绩表现22表13沪深300增强组合表现交易费用双边千三25表14中证800精选组合表现交易费用双边千三26请务必阅读正文后的声明及说明329TablePageTop金融工程研究报告1引言上篇报告基于异常现金流模型的真实盈余管理因子一中我们探讨了公司通过真实经营活动操纵会计盈余的真实盈余管理行为对于公司未来业绩以及公司股票未来收益的影响并介绍了目前主流的真实应盈余管理的计量方法和学术界常用的三个真实盈余管理模型上篇报告中我们发现使用真实盈余管理模型中的异常现金流模型测算的异常经营现金流因子中蕴含着一定的alpha信息年度和季度的异常经营现金流因子在中长期都能获得一定的超额收益并且季度异常经营现金流因子的多空组合表现更加稳定本篇报告将从上篇报告的基础上继续探讨异常经营现金流因子的选股应用本报告的主要内容包括从异常现金流模型解释变量和回归算法角度对季度异常经营现金流因子改进改进后的异常经营现金流因子回测季度异常经营现金流因子的应用探索和投资组合构建2研究回顾21季度异常经营现金流因子ABCFOQ1分组测试表现上篇报告中我们分别使用Roychowdhury异常现金流模型Cohen异常现金流模型和现金流操纵模型计算了三个季度异常经营现金流因子ABCFOQ1ABCFOQ2和ABCFOQ3并在中证800股票池和全部A股中测试了三个季度异常经营现金流因子的表现本篇报告回顾一下相对绩优因子ABCFOQ1的回溯表现我们对ABCFOQ1在沪深300中证800和全部A股如无特殊说明本文提及的股票池均剔除了银行非银金融和综合金融三个行业中进行了分组回测回测区间为2016年4月29日至2022年12月27日调仓日期为每年4月底8月底和10月底每组之间采取市值加权方式基准为三个股票池成分股剔除金融行业股票后的市值加权组合交易费用设定为双边千三在沪深300股票池中我们按照ABCFOQ1因子大小排序将股票池分为5组整个回测区间来看多头组第5组相对空头组第1组和基准有着明显的超额收益但234组业绩表现差异不明显多头组年化收益为1115高于基准478最大回撤3689高于基准451第1组年化收益-374低于基准1011最大回撤4376高于基准1138多空年化收益1487高于基准850最大回撤1185低于基准2053请务必阅读正文后的声明及说明429TablePageTop金融工程研究报告图1ABCFOQ1在沪深300中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券表1ABCFOQ1在沪深300中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-3741988-0194376-009078第2组64219110343292019151第3组35819200194015009126第4组58218020323066019146第5组111519860563689030203多空148710081481185125252基准63718180353238020151数据来源wind东北证券在沪深300股票池中ABCFOQ1因子多头组合平均调仓双边换手率132倍空头组合平均调仓双边换手率154倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低图2ABCFOQ1在沪深300中的换手率200180160140120100080空头多头数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明529TablePageTop金融工程研究报告在中证800股票池中ABCFOQ1因子的多头组和空头组业绩表现有着明显的差异多头组和显著优于空头组合其中多头组合年化收益为1113高于基准600最大回撤3232略高于基准046空头组合年化收益-326低于基准839最大回撤4046高于基准860多空年化收益1442高于基准929最大回撤943低于基准2243图3ABCFOQ1在中证800中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券表2ABCFOQ1在中证800中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-3261968-0174046-008080第2组26019040143232008119第3组35918630193415011127第4组42017990233286013132第5组111319600573232034202多空1442874165943153246基准51318290283186016140数据来源wind东北证券在中证800股票池中ABCFOQ1因子多头组合平均调仓双边换手率127倍空头组合平均调仓双边换手率152倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低请务必阅读正文后的声明及说明629TablePageTop金融工程研究报告图4ABCFOQ1在中证800中的换手率190170150130110090070空头多头数据来源wind东北证券在剔除金融类行业的全部A股中ABCFOQ1因子多头组合年化收益为907高于基准671最大回撤2898低于基准494空头组合年化收益-520低于基准756最大回撤4836高于基准1444多空对冲组合年化收益1446高于基准1210最大回撤1061低于基准2331图5ABCFOQ1在全A中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明729TablePageTop金融工程研究报告表3ABCFOQ1在全A中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-5202054-0254836-011070第2组-0501938-0034028-001097第3组-0211924-0014156-001099第4组10018430053456003107第5组90719530462898031178多空14467871841061136246基准23618950123392007117数据来源wind东北证券在全部A股中ABCFOQ1因子多头组合平均调仓双边换手率126倍空头组合平均调仓双边换手率148倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低图6ABCFOQ1在全A中的换手率170160150140130120110100090空头多头数据来源wind东北证券回测结果显示ABCFOQ1在剔除金融行业后的沪深300中证800和全部A股中都呈现出较好的选股效果多头组收益表现显著优于空头组并且ABCFOQ1因子在沪深300中证800中的选股效果优于在全A中的选股效果说明该因子在偏大市值的股票池中更有效22季度异常经营现金流因子ABCFOQ1分行业回溯表现为测试季度异常现金流因子在不同行业中的选股表现我们在中信一级行业分类的每个行业中除银行非银金融和综合金融对ABCFOQ1因子分五组进行回测每组之间股票采用市值加权方式每年4月底8月底和10月底调仓27个行业中有20个行业多空年化收益为正18个行业的多头年化收益率大于行业指数的年化收益率其中多空年化收益率最高的五个行业为食品饮料电力及公用事业交通运输医药电力设备及新能源多空年化收益率最低的五个行业为请务必阅读正文后的声明及说明829TablePageTop金融工程研究报告有色金属农林牧渔计算机通信和国防军工多头超额年化收益率最高的五个行业为电子医药交通运输食品饮料和综合多头超额年化收益率最低的五个行业为有色金属消费者服务农林牧渔建筑和房地产图7ABCFOQ1行业分组多头年化收益排序图8ABCFOQ1行业分组多空收益排序数据来源wind东北证券数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明929TablePageTop金融工程研究报告表4ABCFOQ1分行业回溯业绩表现多头最大多头超额多头年化多头夏普多头卡玛空头年化多空年化回撤年化食品饮料301110037470804312331809电力及公用事业4140232223019-15091968607交通运输9770394510022-9601930939医药14420554408033-24916261053电力设备及新能源14560484543032-2031582641电子15060494788031-11214951064基础化工6290264017016-7661450212汽车10000354560022-4061328567传媒-814-0315165-016-19881305456建筑-358-0155781-006-14261135-139消费者服务-381-0127088-005-16711036-1048机械5010224455011-5881019528家电10070394685021-266983186建材9090334093022-303878366商贸零售-578-0264794-012-1244617-022石油石化1350054521003-559440-058综合0550025306001-723410726煤炭13290433935034485359350轻工制造-198-0094729-004-646318-015钢铁8720304318020649062640纺织服装-782-0374828-016-861-074-025房地产-498-0214840-010-497-142-119国防军工2770095211005285-180108通信-455-0184779-010-527-209074计算机-120-0045918-002044-291240农林牧渔-504-0175615-009-259-363-646有色金属-730-0245841-012135-992-1224数据来源wind东北证券3季度异常经营现金流因子改进第2章我们回顾了上一篇报告中对于季度异常经营现金流因子的研究并更新了ABCFOQ1因子在沪深300中证800和全部A股中的表现本章我们将再思考异常经营现金流因子的选股逻辑并在解释变量和回归算法两个角度对异常经营现金流因子做出一定的改进31变量有效性311异常现金流模型改进异常经营现金流模型的基本原理为从经营活动产生的现金净流量中剔除掉正常因请务必阅读正文后的声明及说明1029TablePageTop金融工程研究报告素或称非操纵性因素其余部分即为异常经营现金流这一部分反映了企业利用真实经营活动操纵会计盈余的程度从此角度看异常现金流模型的目的并不是为了解释经营性现金流一些反映操纵行为的变量也有可能可以很好的解释经营现金流而此类变量不应该纳入异常经营现金流模型中我们改进异常现金流模型的第一个方向就是从异常现金流的解释变量角度出发更好的剔除掉经营现金流中的正常因素我们整理了真实盈余管理计量模型研究文献中出现的常见的解释变量并对不同的解释变量组合进行了测试测试的变量包括收入收入变化上期收入变化税费收支造成的现金流支付给职工的现金流其他与经营活动相关的现金流公司规模托宾q毛利率上期现金流总资产收益率收入变化与哑变量的交乘项固定资产无形资产机构持股比例公司年龄等测试结果显示在经营性现金流中剔除收入收入变化支付给职工的现金流其他与经营活动相关的现金流上期现金流收入变化于哑变量的交乘项公司年龄等变量后得到的异常经营现金流因子有着比较好的选股效果但是随着模型中解释变量的增加在模型中的解释变量超过四个时季度异常金流因子选股效果会随着解释变量增加而变差这是因为随着解释变量的增多模型会出现共线性和过拟合的问题影响最终因子的效果基于以上测试和分析我们在改进后的异常经营现金流模型中纳入了收入支付给职工的现金流其他与经营活动相关的现金流上期现金流四个变量最后利用改进后的异常现金流模型分行业分季度计算了公司的异常经营现金流并在行业内进行标准化得到异常经营现金流因子ABCFOQ4312ABCFOQ4因子分组回测我们对ABCFOQ4因子分别在剔除金融类行业沪深300中证800和全部A股中进行了分组回测回测区间为2016年4月29日至2022年12月27日调仓日期为每年4月8月和10月的最后一个交易日每个分组中股票采用市值加权方式分配权重基准选取为三个股票池的成分股剔除金融行业股票后的市值加权组合交易费用采取双边千三在沪深300股票池中ABCFOQ4因子多头组业绩显著优于空头组并且相对ABCFOQ1因子多空差异更加明显其中多头组年化收益1306高于基准667最大回撤3271略高于基准028空头组年化收益-372低于基准1009最大回撤4340高于基准1202多空年化收益1671高于基准1034最大回撤1586低于基准1652请务必阅读正文后的声明及说明1129TablePageTop金融工程研究报告图9ABCFOQ4在沪深300中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券表5ABCFOQ4在沪深300中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-3722003-0194440-008078第2组65418830353060021153第3组47418980253106015136第4组36118490203702010127第5组130619720663271040227多空167110481591586105281基准63718180353238020151数据来源wind东北证券在沪深300中ABCFOQ4因子多头组合平均调仓双边换手率121倍空头组合平均调仓双边换手率161倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低图10ABCFOQ4在沪深300中的换手率190170150130110090070空头多头数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1229TablePageTop金融工程研究报告在中证800股票池中ABCFOQ4因子多头组年化收益1167高于基准654最大回撤2961低于基准225空头组年化收益-329低于基准842最大回撤4232高于基准1046多空年化收益1492高于基准979最大回撤1359低于基准1827图11ABCFOQ4在中证800中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券表6ABCFOQ4在中证800中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-3291979-0174232-008080第2组29318770163281009121第3组37318780203116012128第4组35218400193067011126第5组116719330602961039209多空14928811691359110253基准51318290283186016140数据来源wind东北证券在中证800中ABCFOQ4因子多头组合平均调仓双边换手率126倍空头组合平均调仓双边换手率157倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低请务必阅读正文后的声明及说明1329TablePageTop金融工程研究报告图12ABCFOQ4在中证800中的换手率190170150130110090070空头多头数据来源wind东北证券在剔除金融行业的全部A股中ABCFOQ4因子多头组年化收益849高于基准613最大回撤3015低于基准377空头组年化收益-516低于基准752最大回撤4734高于基准1342多空年化收益1378高于基准1142最大回撤1192低于基准2199图13ABCFOQ4在全A中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1429TablePageTop金融工程研究报告表7ABCFOQ4在全A中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-5162050-0254734-011070第2组-0741954-0044210-002095第3组-0731903-0043951-002095第4组28818830153256009121第5组84919240443015028172多空13787451851193116237基准23618950123392007117数据来源wind东北证券在全A中ABCFOQ4因子多头组合平均调仓双边换手率128倍空头组合平均调仓双边换手率156倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低图14ABCFOQ4在全A中的换手率180170160150140130120110100空头多头数据来源wind东北证券总体上看在优化了异常现金流模型中剔除的变量后得到的ABCFOQ4因子相对于原始的Roychowdhury异常现金流模型计算的ABCFOQ1因子的多空组合收益对比更加明显说明优化异常现金流模型的解释变量增强了异常现金流因子的选股能力313ABCFOQ4因子分行业测试同样地我们对ABCFOQ4因子在每个行业中进行了分组回测27个行业中有24个行业多空年化收益为正19个行业的多头年化收益率大于行业指数的年化收益率在有效行业的数量上ABCFOQ4因子相对ABCFOQ1因子也有所提升其中ABCFOQ4因子多空年化收益率最高的五个行业为食品饮料交通运输汽车建材和电力及公共事业多空年化收益率最低的五个行业为有色金属房地产纺织服装轻工制造和煤炭多头超额年化收益率最高的五个行业为综合汽车建材食品饮料和交通运输多头超额年化收益率最低的五个行业为消费者服务房请务必阅读正文后的声明及说明1529TablePageTop金融工程研究报告地产有色金属轻工制造和建筑图15ABCFOQ4行业分组多头年化收益排序图16ABCFOQ4行业分组多空收益排序数据来源wind东北证券数据来源wind东北证券表8ABCFOQ4分行业回溯业绩表现多头最大多头超额多头年化多头夏普多头卡玛空头年化多空年化回撤年化食品饮料293109843160684382269729交通运输7190283969018-13332136681汽车13760474734029-6101930943建材13670503710037-5111622824电力及公用事业2360142112011-13251523429传媒-833-0304970-017-20661416437医药9190354805019-2821173530电力设备及新能源10790364599023-1751161264建筑-389-0175500-007-14701128-170综合2930115457005-10361030964机械5750254602013-5071016602家电9750374557021-2891013154基础化工4140174322010-403799-003电子10940364696023172790652石油石化6100243428018-359716417国防军工7200235545013114431551钢铁6240224288015147370392商贸零售-654-0304553-014-1015268-098计算机-130-0045587-002-461230230通信-630-0245673-011-1018166-101消费者服务-921-0307063-013-1602159-1588农林牧渔2030075357004-088145061煤炭11730384059029614119194轻工制造-391-0174936-008-557049-208纺织服装-750-0354786-016-761-166007房地产-1040-0446080-017-929-253-661有色金属-053-0025394-001331-544-547数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1629TablePageTop金融工程研究报告32回归算法321季度异常现金流因子改进使用普通最小二乘法对线性模型回归存在一定的局限性比如在解释变量数量较多时容易出现变量共线性模型过拟合等问题使用岭回归Lasso回归SVR等算法可以有效的解决变量过多时模型出现的问题于是在模型中继续加入变量后我们采用岭回归算法计算异常经营现金流新的异常现金流模型纳入收入上期收入变化支付给职工的现金流其他与经营活动相关的现金流收入变化与哑变量的交乘项公司上市时间变量分行业分年度计算了公司的异常经营现金流在行业内标准化后得到季度异常经营现金流因子ABCFOQ5322ABCFOQ5因子分组回测同样地我们分别在沪深300中证800和全部A股中对ABCFOQ5因子进行分组回测回测参数与ABCFOQ4因子一致在沪深300股票池中ABCFOQ5因子多头组年化收益1389高于基准752最大回撤3339高于基准101空头组年化收益-500低于基准1137最大回撤4757高于基准1519多空年化收益1928高于基准1291最大回撤1143低于基准2095相对ABCFOQ1和ABCFOQ4ABCFOQ5因子在沪深300中多空收益有明显提升选股能力有所增强图17ABCFOQ5在沪深300中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1729TablePageTop金融工程研究报告表9ABCFOQ5在沪深300中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-5001968-0254757-011071第2组45019460233336014134第3组70618670382853025158第4组40418180223628011130第5组138920250693339042238多空192811111731143169324基准63718180353238020151数据来源wind东北证券在沪深300中ABCFOQ5因子多头组合平均调仓双边换手率133倍空头组合平均调仓双边换手率152倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低图18ABCFOQ5在沪深300中的换手率190170150130110090070空头多头数据来源wind东北证券在中证800股票池中ABCFOQ5因子多头组年化收益1214高于基准701最大回撤2967低于基准219空头组年化收益-379低于基准892最大回撤4106高于基准920多空年化收益1601高于基准1088最大回撤1085低于基准2101在中证800中ABCFOQ5因子选股能力也有明显增强请务必阅读正文后的声明及说明1829TablePageTop金融工程研究报告图19ABCFOQ5在中证800中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券表10ABCFOQ5在中证800中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-3791977-0194106-009077第2组09319130053406003106第3组32518470183124010124第4组52218180293211016140第5组121419660622967041215多空16019401701085148270基准51318290283186016140数据来源wind东北证券在中证800中ABCFOQ5因子多头组合平均调仓双边换手率130倍空头组合平均调仓双边换手率151倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低图20ABCFOQ5在中证800中的换手率190170150130110090070空头多头数据来源wind东北证券请务必阅读正文后的声明及说明1929TablePageTop金融工程研究报告在全部A股中ABCFOQ5因子多头组合年化收益876高于基准640最大回撤3047低于基准345空头组合年化收益-598低于基准834最大回撤5013高于基准1621多空组合年化收益1496高于基准1260最大回撤1277低于基准2115图21ABCFOQ5在全A中的分组效果交易费用双边千三数据来源wind东北证券表11ABCFOQ5在全A中的分组回溯业绩表现交易费用双边千三年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡玛比率累计净值第1组-5982076-0295013-012066第2组-3301932-0174108-008080第3组-0201922-0013903-001099第4组36318740193480010127第5组87619440453047029175多空14968411781277117254基准23618950123392007117数据来源wind东北证券在全A中ABCFOQ5因子多头组合平均调仓双边换手率122倍空头组合平均调仓双边换手率151倍每年调仓三次多头组合年化换手率较低请务必阅读正文后的声明及说明2029