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>> 华泰证券-量化投资周报:医药板块现潜力,创新药或为突破口-230416
上传日期:   2023/4/16 大小:   1602KB
格式:   pdf  共21页 来源:   华泰证券
评级:   -- 作者:   林晓明,何康,王晨宇
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量化指增基金超额整体回暖,偏股混合型基金仓位继续回升
  上周主动型、指数型、对冲三个类别的量化基金收益率中位数分别为-0.17%、-0.38%、0.15%,所有股票及偏股型公募基金收益率中位数为-0.89%;近1个月主动型量化基金收益率中位数为1.48%,所有股票及偏股型公募基金收益率中位数为1.55%。近一周来看,沪深300和中证500量化指增基金上周超额收益中位数分别为0.11%与0.43%,两类量化指增基金的超额收益均有所回暖。我们基于结合上期持仓的二次规划法、Lasso回归和逐步回归方法对偏股混合型基金仓位变化情况进行测算,上周基金仓位预测值较前一周上升。
  上周估值、波动率和技术因子表现较好,小市值因子回撤
  上周估值、波动率和技术因子表现较好,在所有股票池均呈现正收益。换手率因子在沪深300成分股票池有所回撤,在其余股票池取得正收益;beta因子在中证500成分股票池表现平平,但在其余股票池表现较好。反转因子在沪深300和中证500成分股票池中表现较好,但在中证1000成分股票池呈现较明显的回撤。成长因子在中证500成分股票池表现量化,但在中证1000成分股票池Rank IC低于-10%;盈利因子在全A股股票池Rank IC超过10%,在其余股票池回撤;财务质量因子仅在中证500成分股票池呈现正收益,在其余股票池回撤。小市值因子上周呈现普遍性回撤。
  上周市场震荡,表现最好的指数是上证综指
  上周市场震荡,上证综指一周涨幅0.32%相对较强,中小板指一周跌幅1.73%相对较弱;观察市场重要规模指数发现,上证50指数一周跌幅0.22%相对较小,沪深300指数一周跌幅0.76%相对较大;上周表现最好的指数是上证综指。在30个中信一级行业中,上周有11个行业处于上涨状态;有色金属、建筑、石油石化行业表现相对较好,涨跌幅分别为5.49%、4.92%、3.45%;食品饮料、计算机、农林牧渔行业表现相对较差,涨跌幅分别为-5.15%、-4.48%、-3.08%;电子行业一周成交额领跑其它行业。
  医药板块呈现估值修复潜力,创新药或为突破口
  综合行业ETF成交额、北向资金净流入与板块估值三个维度,医药板块展现出较高的市场关注度以及北向资金青睐度,同时市盈率和市净率估值均处于历史低位,或具有较好的估值修复潜力。观察细分赛道,创新药类指数上周表现突出,优于综合医药类指数;跟踪港股创新药指数的港股创新药ETF(513120)与跟踪CS创新药指数的创新药ETF(515120)上周内日均成交额皆位列行业类ETF前十。创新药赛道可能是医药板块的突破口。
  风险提示:风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关,历史结果不能预测未来;量化与非量化基金的业绩受到多种因素影响,包括环境、政策、基金管理人变化等,过去业绩好的基金不代表未来依然业绩好,投资需谨慎。本报告所采用的基金仓位测算方法仅基于日频基金净值数据和行业数据,没有利用基金报告中公布的重仓股、行业分布等信息,存在一定局限性,敬请注意。
  
研究报告全文:证券研究报告金工医药板块现潜力创新药或为突破口华泰研究研究员林晓明SACNoS0570516010001linxiaominghtsccom2023年4月16日中国内地量化投资周报SFCNoBPY4218675582080134研究员何康PhD量化指增基金超额整体回暖偏股混合型基金仓位继续回升SACNoS0570520080004hekanghtsccom上周主动型指数型对冲三个类别的量化基金收益率中位数分别为SFCNoBRB318862128972039所有股票及偏股型公募基金收益率中位数为-017-038015研究员王晨宇-089近1个月主动型量化基金收益率中位数为148所有股票及偏SACNoS0570522010001wangchenyuhtsccom股型公募基金收益率中位数为155近一周来看沪深300和中证500SFCNoBTM049862138476179量化指增基金上周超额收益中位数分别为011与043两类量化指增基联系人陈伟金的超额收益均有所回暖我们基于结合上期持仓的二次规划法Lasso回SACNoS0570121070169chenwei018440htsccom归和逐步回归方法对偏股混合型基金仓位变化情况进行测算上周基金仓位862128972228预测值较前一周上升上周估值波动率和技术因子表现较好小市值因子回撤风格因子上周RankIC值上周估值波动率和技术因子表现较好在所有股票池均呈现正收益换手沪深300中证50020率因子在沪深300成分股票池有所回撤在其余股票池取得正收益beta中证1000全A股因子在中证500成分股票池表现平平但在其余股票池表现较好反转因10子在沪深300和中证500成分股票池中表现较好但在中证1000成分股票0池呈现较明显的回撤成长因子在中证500成分股票池表现量化但在中-10证成分股票池低于盈利因子在全股股票池1000RankIC-10ARankIC-20超过10在其余股票池回撤财务质量因子仅在中证500成分股票池呈估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术现正收益在其余股票池回撤小市值因子上周呈现普遍性回撤质值率率量上周市场震荡表现最好的指数是上证综指资料来源Wind华泰研究上周市场震荡上证综指一周涨幅032相对较强中小板指一周跌幅173相对较弱观察市场重要规模指数发现上证50指数一周跌幅022相对较小沪深300指数一周跌幅076相对较大上周表现最好的指数是上证综指在30个中信一级行业中上周有11个行业处于上涨状态有色金属建筑石油石化行业表现相对较好涨跌幅分别为549492345食品饮料计算机农林牧渔行业表现相对较差涨跌幅分别为-515-448-308电子行业一周成交额领跑其它行业医药板块呈现估值修复潜力创新药或为突破口综合行业ETF成交额北向资金净流入与板块估值三个维度医药板块展现出较高的市场关注度以及北向资金青睐度同时市盈率和市净率估值均处于历史低位或具有较好的估值修复潜力观察细分赛道创新药类指数上周表现突出优于综合医药类指数跟踪港股创新药指数的港股创新药ETF513120与跟踪CS创新药指数的创新药ETF515120上周内日均成交额皆位列行业类ETF前十创新药赛道可能是医药板块的突破口风险提示风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关历史结果不能预测未来量化与非量化基金的业绩受到多种因素影响包括环境政策基金管理人变化等过去业绩好的基金不代表未来依然业绩好投资需谨慎本报告所采用的基金仓位测算方法仅基于日频基金净值数据和行业数据没有利用基金报告中公布的重仓股行业分布等信息存在一定局限性敬请注意免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读1金工研究正文目录上周市场行情回顾3上周因子表现4上周量化基金表现7量化指数增强基金超额收益跟踪8行业板块机会观察10基金仓位测算观察12风险提示12附录一所有细分因子计算方法13附录二风格因子合成与IC值计算方法14附录三所有细分因子IC值表现15免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读2金工研究上周市场行情回顾上周2023041020230414A股市场重要指数和一级行业指数涨跌幅如下所示图表1重要市场指数近期涨跌幅一周涨跌幅20日涨跌幅869076548500473494539338843453214210320-022-1-052-032-077-060-076-2-140-173-3上深中创中上沪中中证证小业证证50300深证500证综成板板全1000指指指指指资料来源Wind华泰研究图表2中信一级行业指数一周涨跌幅和成交额亿元8一周涨跌幅左轴一周成交额右轴10000800066000440002200000-220004000-46000-68000-810000有建石传综电钢银医商机电非房基交煤家纺汽建电综国消通轻农计食色筑油媒合力铁行药贸械力银地础通炭电织车材子合防费信工林算品金石金及零设行产化运服军者制牧机饮属化融公售备金工输装工服造渔料用及融务事新业能源资料来源Wind华泰研究上周市场震荡在四个重要的板块指数上证综指深证成指中小板指创业板指中上证综指一周涨幅032相对较强中小板指一周跌幅173相对较弱在五个重要的规模指数中证全指上证50沪深300中证500中证1000中上证50指数一周跌幅022相对较小沪深300指数一周跌幅076相对较大上周表现最好的指数是上证综指在30个中信一级行业中上周有11个行业处于上涨状态有色金属建筑石油石化行业表现相对较好涨跌幅分别为549492345食品饮料计算机农林牧渔行业表现相对较差涨跌幅分别为-515-448-308电子行业一周成交额领跑其它行业免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读3金工研究上周因子表现我们针对估值成长盈利财务质量小市值反转波动率换手率beta技术共十个风格因子在沪深300成份股中证500成份股中证1000成份股全A股市场四种股票池内计算行业中性及市值中性的RankIC值ICIR比率并展示在下面七个图表中这一计算过程可以简要描述为1计算附录一表格中所有细分因子的值2对每个细分因子用其自身作因变量用对数总市值和30个一级行业哑变量作自变量进行OLS线性回归取回归残差替代原始计算的因子值3对新因子值用中位数法去极值再标准化然后将属于同一个风格大类比如估值的细分因子直接等权相加作为风格因子的值与个股下期收益率计算Spearman秩相关系数即得到该风格因子的RankIC值4上周本月初至今或指定月份的RankIC值分别是用前一周五上个月或指定月份前推一个月的月底作为截面期计算因子值经过前3步处理后与个股上周本月初至今或指定月份的收益计算相关系数指定时间区间内RankIC均值是以自然月为频率计算的月度RankIC的平均值本月的RankIC值即为本月初至今RankIC值ICIR是月度RankIC的均值除以标准差图表3风格因子上周RankIC值15沪深300中证500中证1000全A股1050-5-10-15估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究图表4风格因子本月初至今RankIC值沪深300中证500中证1000全A股151050-5-10-15-20估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读4金工研究图表5风格因子2021年初至今RankIC均值月频12沪深300中证500中证1000全A股1086420-2-4估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究图表6风格因子2019年初至今RankIC均值月频10沪深300中证500中证1000全A股86420-2-4估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究图表7风格因子2011年初至今RankIC均值月频10沪深300中证500中证1000全A股86420-2估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读5金工研究图表8风格因子2019年初至今ICIR比率月频12沪深300中证500中证1000全A股1008060402000204估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究图表9风格因子2011年初至今ICIR比率月频12沪深300中证500中证1000全A股10080604020002估成盈财小反波换beta技值长利务市转动手术质值率率量资料来源Wind华泰研究十个风格大类共包含34个细分因子它们的详细计算方式参见附录一风格因子合成与IC值计算方法参见附录二细分因子IC值详表参见附录三免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读6金工研究上周量化基金表现我们以Wind收集的量化概念类基金包括主动型指数型对冲三个子类为基础针对以下几种情形进行调整1同一只基金可能存在A类C类或其它类别份额不同类别份额可以各自对应于独立的基金代码我们在统计时只考虑成立最久的那一个基金代码若成立日相同则选A类份额对应的业绩表现2去除债券型基金偏债混合型基金封闭式基金非主要投资于A股市场的基金去除成立三个月之内的基金3去除明显不是量化型的基金主要通过基金经理背景经历和其它信息综合判断4我们将所有开放式公募基金中普通股票型和偏股混合型合并作为参照组因为基金数目众多细微调整对分位数计算的影响较小所以对参照组没有进行上述3条处理考虑到Wind收集的量化基金可能不全所以此处讨论的量化基金可以认为是全市场量化基金的一个有代表性的子集近期量化基金表现如下面图表所示图表10量化基金近期业绩表现本类型基金一周收益率本类型基金近一个月收益率本类型基金2017年初至今收益率基金池基金个数10分位中位数90分位10分位中位数90分位10分位中位数90分位Wind量化分类-主动型195-180-017060-152148486-03331798342Wind量化分类-指数型91-097-038015123249411257154017106Wind量化分类-对冲23-039015063-03901008366018502346普通股票型偏股混合型2430-339-089116-2301558141831849616278资料来源Wind华泰研究图表11三类量化基金中按上周收益率排序榜单Wind量化分类-主动型指数型对冲基金代码基金简称类型基金成立日基金规模一周收益率近一个月收益率2017年初至今收益率002300OF长盛医疗行业主动型20160203279亿元36198911401010296OF万家互联互通中国优势量化策略A主动型20201104484亿元3411097-006877OF天治量化核心精选A主动型20190611001亿元237-057-080005OF长盛量化红利策略主动型20091125166亿元18205312865002919OF东吴智慧医疗量化策略主动型20160811443亿元145-1521391008300OF人保量化锐进A主动型20201223012亿元143827-005269OF华泰柏瑞港股通量化主动型20171220054亿元135403-163001OF长信医疗主动型20100326200亿元1355136245001741OF广发百发大数据A主动型20150914201亿元1242772302001291OF大摩量化多策略主动型20150602149亿元124391453007178OF浙商港股通中华预期高股息A指数型20191030866亿元582589-501059OF国企红利指数型201807111116亿元177125-161715OF大宗商品指数型20170629169亿元157074-003986OF申万菱信中证500优选指数型201701102732亿元046319-009608OF广发中证500指数增强A指数型20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Lasso回归和逐步回归三种回归方法对偏股混合型基金2018年初至今仓位变化情况进行了测算这一计算过程可以简要描述为1选取Wind分类下的偏股混合型基金剔除沪港深基金等非完全投资于A股市场的基金剔除数据方面有缺失值或存在疑问的基金剔除2017年以后成立的基金共保留480只偏股混合型基金2以过去90个交易日基金的日频收益率作为因变量30个中信一级行业指数日收益率作为自变量样本按时间衰减赋权通过不同的回归方式对各行业变量前的回归系数进行拟合再求所有回归系数之和即得基金仓位预测值3对于结合上期持仓的二次规划法我们对目标函数进行最优化求解需要求解的目标向量为仓位向量目标函数包含两项第一项是基金日收益率预测值与真实值的均方误差第二项是基金在各指数的预测仓位与上期真实仓位的误差平方和是第二项损失项前的系数此处将设为104对于Lasso回归其基本原理是在普通最小二乘的损失函数基础上添加L1正则化项使原本较为病态的回归问题可以正常求解Lasso回归将某些行业前面的回归系数压缩成0提取出一组回归效果最好的行业组作为解释变量组Lasso回归具有一个可调参数我们采用10折交叉验证从1e-3至1的范围内搜索最优值5对于逐步回归我们采用逐步进入方法每次引入或剔除自变量都对原模型和新模型进行F检验如果新自变量的引入能够显著提升模型的解释能力那么引入该自变量如果原自变量的剔除不会显著降低模型的解释能力那么剔除该自变量直到不再有变量被选入或剔除为止变量被保留的p值为005被剔除的p值为01关于回归法进行基金仓位测算的具体方法感兴趣的投资人可以参阅华泰金工研报再探回归法测算基金持股仓位20181224了解更多详情我们使用过去90个交易日的数据进行回归计算按日滚动回归得到偏股混合型基金仓位预测值均值变化曲线如下图所示结合上期持仓的二次规划法Lasso回归和逐步回归方法均显示上周偏股混合型基金仓位预测值较前一周上升图表22偏股混合型基金2018年初至今仓位预测值均值曲线100结合上期持仓的二次规划法Lasso回归逐步回归95908580757020185220189220203220181220183220187220191220193220195220197220199220201220205220207220209220211220213220215220217220219220221220223220225220227220229220231220233220191122020112202111220221122018112资料来源Wind华泰研究预测风险提示风格因子的效果与宏观环境和大盘走势密切相关历史结果不能预测未来量化与非量化基金的业绩受到多种因素影响包括环境政策基金管理人变化等过去业绩好的基金不代表未来依然业绩好投资需谨慎基金业绩排名不构成对基金的投资建议本报告所采用的基金仓位测算方法仅基于日频基金净值数据和行业数据没有利用基金报告中公布的重仓股行业分布等信息存在一定测算误差敬请注意基金仓位测算结果不构成对择时的投资建议免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读12金工研究附录一所有细分因子计算方法图表23报告中涉及的所有细分因子及其计算方式因子类别因子简称因子方向因子计算方式计算说明估值估值-EP1Wind因子pettm的倒数估值类计算过程中涉及的四个Wind因估值估值-BP1Wind因子pblf的倒数子均可以按交易日提取估值估值-SP1Wind因子psttm的倒数估值股息率1Wind因子dividendyield2成长营业收入增长率1由Wind因子operrev自行计算同比增长率成长盈利财务质量市值类计算过成长净利润增长率1由Wind因子netprofitis自行计算同比增长率程中涉及到的11个Wind因子均按季成长ROE增长率1由Wind因子roeavg自行计算同比增长率度报告期提取使用方法为截面盈利ROE1Wind因子roeavg日在4月30日及以后的可使用当年一盈利ROA1Wind因子roa季报上一年年报信息截面日在8盈利毛利率1Wind因子grossprofitmargin月31日及以后的可使用当年半年报信盈利净利率1Wind因子netprofitmargin息截面日在10月31日及以后的可财务质量总资产周转率1Wind因子assetsturn使用当年三季报信息财务质量资产负债率-1Wind因子debttoassets财务质量流动比率1Wind因子current部分金融企业不适用财务质量资产的经营现金流量回报率1Wind因子ocftoassets小市值对数总市值-1Wind因子mktcapard取对数反转1个月反转-1个股最近N个月收益率N13个股每日收益率均采用Wind后复权收反转3个月反转-1盘价自行计算个股每日换手率采用反转衰减换手率加权3个月反转-1最近N个月内在每个交易日对个股计算如下公式的值最终求Wind因子turn将个股停牌涨跌停反转衰减换手率加权6个月反转-1和日换手率乘以函数exp-xiN4乘以日收益率其中xi为该的交易日的换手率设为nan计算均日距离截面日的交易日个数N13值标准差时不取用最近1个月的波动率1个月波动率-1个股最近N个月内日收益率序列的标准差N13定义若当前截面日为月底最后一个交波动率3个月波动率-1易日则最近1个月指代该自然月内所波动率FF三因子残差1个月波动率-1个股最近N个月内日收益率序列对Fama-French三因子中证全有交易日若当前截面日不是月底最后波动率FF三因子残差3个月波动率-1指日收益率总市值因子日收益率BP因子日收益率进行多元一个交易日例如截面日为9月20日线性回归的残差的标准差N13则指代8月21日含至9月20日换手率1个月日均换手率-1个股最近N个月内日均换手率N13含之间的所有交易日最近3个月换手率3个月日均换手率-1的定义依此类推计算技术指标时均使换手率近1个月近2年的日均换手率-1个股最近1个月内日均换手率除以最近2年内日均换手率用后复权收盘价beta近100周相对上证综指的beta-1Wind因子beta100w技术技术-MACD-1经典技术指标参数设置长周期取30日短周期取10日计技术技术-DEA-1算DEA均线时的周期也称为中周期取15日技术技术-DIF-1技术技术-RSI-1RSIPSYBIAS为经典技术指标计算周期均取20日技术技术-PSY-1技术技术-BIAS-1资料来源Wind华泰研究上表第三列因子方向解释取值为1代表因子值越大越好-1代表因子值越小越好当采用等权法合成风格因子时需将因子值乘以因子方向之后再相加免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读13金工研究附录二风格因子合成与IC值计算方法我们以某一截面期T估值类风格因子的合成为例具体说明风格因子合成过程1因子原始值计算设第T期指定股票池全A股沪深300成份股中证500成份股中证1000成份股内共存在N只股票首先根据附录一表格计算细分因子EPBPSP股息率在第T期的值均为N1维向量2因子的行业与市值中性化处理用OLS线性回归拟合log0第T期因子X的值N1维向量log第T期对数总市值因子的值N1维向量第T期第j个行业因子哑变量属于该行业为1否则为0N1维向量回归待拟合系数和残差为数值为N1维向量取上述回归方程的残差向量替代原始计算的因子值作为第T期因子X的新值仍记为这里的X指代EPBPSP股息率等细分因子特别地若因子X为对数总市值因子则它只对行业哑变量回归亦即对该因子只进行行业中性化处理3因子去极值标准化a中位数去极值对于经过中性化处理之后的因子值N1维向量先计算其中位数再计算的中位数1接下来将向量中所有大于51的元素重设为51将向量中所有小于51的元素重设为51b标准化将去极值处理后的因子值N1维向量减去其现在的均值再除以其现在的标准差就得到了标准化后的新因子值仍记为4风格因子合成与RankIC计算将属于估值类的四个细分因子值经过以上所有处理之后乘以各自的因子方向1或-1之后直接等权相加就得到了估值风格因子的值与个股下期收益率向量1计算Spearman秩相关系数即得到估值风格因子的RankIC值5上周本月初至今或指定月份的的风格因子RankIC值分别是用前一周五上个月或指定月份前推一个月的月底作为截面期计算因子值经过前4步处理后与个股上周本月初至今或指定月份的收益向量计算Spearman秩相关系数而得的指定时间区间内RankIC均值是以自然月为频率计算的月度RankIC的平均值若指定时间区间中最末一天不是月底则用最后一个月的月初至区间最末一天的RankIC值作为最后一个月的RankIC值ICIR是月度RankIC的均值除以标准差不年化6细分因子的RankIC值即用第2步处理结束后得到的因子值乘以因子方向1或-1再与个股下期收益率向量1计算Spearman秩相关系数免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读14金工研究附录三所有细分因子IC值表现所有细分因子在不同票池全A股沪深300成份股中证500成份股中证1000成份股内的IC值表现如以下四张图表所示图表24细分因子近期IC值表现全A股行业市值中性股票池因子简称因子类别因子方向上周RankIC本月初至今2017年初至今2007年初至今2017年初至今2007年初至今RankICRankICRankICICIRICIR全A股估值-EP估值11122-068236410032060全A股估值-BP估值1943445460467045046全A股估值-SP估值1-060-313344338050043全A股股息率估值1504407471432071083全A股营业收入增长率成长1-179-241069235009022全A股净利润增长率成长1-411-234155265026033全A股ROE增长率成长1516133197313032047全A股ROE盈利1784106176308027041全A股ROA盈利1384385182247022027全A股毛利率盈利16201096060117008015全A股净利率盈利111611425326475039046全A股总资产周转率财务质量1-315-618135148027033全A股资产负债率财务质量-1-425819-013026-002003全A股流动比率财务质量1872404-099-100-021-016全A股资产的经营现金流量回报率财务质量1-213-268183187040047全A股对数总市值小市值-1-247-1441209430016028全A股1个月反转反转-1020-929454630052064全A股3个月反转反转-1-061-403426584045057全A股衰减换手率加权3个月反转反转-1078161706836124114全A股衰减换手率加权6个月反转反转-1240264829879137119全A股1个月波动率波动率-1626-156833764071063全A股3个月波动率波动率-1947429857784068060全A股FF三因子残差1个月波动率波动率-1522-469859889082096全A股FF三因子残差3个月波动率波动率-1796217865816081077全A股1个月日均换手率换手率-1195146821870082087全A股3个月日均换手率换手率-1334551775752078074全A股近1个月近2年的日均换手率换手率-1008-138473673061087全A股近100周相对上证综指的betabeta-1126002059090009012全A股技术-MACD技术-1375822152129031022全A股技术-DEA技术-1041-253088259015036全A股技术-DIF技术-1116087175294026041全A股技术-RSI技术-1-075-407268273033036全A股技术-PSY技术-1232-309237201031028全A股技术-BIAS技术-1302174429541049057资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读15金工研究图表25细分因子近期IC值表现沪深300成份股内行业市值中性股票池因子简称因子类别因子方向上周RankIC本月初至今2017年初至今2007年初至今2017年初至今2007年初至今RankICRankICRankICICIRICIR沪深300估值-EP估值1375564200438019041沪深300估值-BP估值115811507042349003027沪深300估值-SP估值1402-154-036141-004015沪深300股息率估值18381048241338023040沪深300营业收入增长率成长1-004-035196174020019沪深300净利润增长率成长1-000310006032001003沪深300ROE增长率成长1435626015084002009沪深300ROE盈利1-361-091142234018024沪深300ROA盈利1-660-251179261022028沪深300毛利率盈利1-1130-705126147016018沪深300净利率盈利1-772-412227207024020沪深300总资产周转率财务质量1045-140024107003015沪深300资产负债率财务质量-1648-132-050084-008012沪深300流动比率财务质量1-002-540-135-043-018-005沪深300资产的经营现金流量回报率财务质量1-668-1174153122022020沪深300对数总市值小市值-1-661-174-062-110-005-008沪深3001个月反转反转-1600-157273389025039沪深3003个月反转反转-1-106-105207267018023沪深300衰减换手率加权3个月反转反转-1680-311227413019042沪深300衰减换手率加权6个月反转反转-1582-365298489027051沪深3001个月波动率波动率-1439-682082419007034沪深3003个月波动率波动率-1736204181481013036沪深300FF三因子残差1个月波动率波动率-1251-808255509024053沪深300FF三因子残差3个月波动率波动率-1605-447295508025045沪深3001个月日均换手率换手率-1-464-1237184416017043沪深3003个月日均换手率换手率-1-369-1092193364018037沪深300近1个月近2年的日均换手率换手率-1-484-1234151307020036沪深300近100周相对上证综指的betabeta-1360445-218079-018007沪深300技术-MACD技术-1249503142143018017沪深300技术-DEA技术-1-031481-134089-014010沪深300技术-DIF技术-1489840-007145-001017沪深300技术-RSI技术-11181-580073153008019沪深300技术-PSY技术-1-130-1282174194020024沪深300技术-BIAS技术-111681102254319021031资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读16金工研究图表26细分因子近期IC值表现中证500成份股内行业市值中性股票池因子简称因子类别因子方向上周RankIC本月初至今2017年初至今2007年初至今2017年初至今2007年初至今RankICRankICRankICICIRICIR中证500估值-EP估值1667-395265378030042中证500估值-BP估值1582257204280015024中证500估值-SP估值1-224040252205029022中证500股息率估值1269741387339044046中证500营业收入增长率成长1931686086342011043中证500净利润增长率成长1969373376335038035中证500ROE增长率成长1440869353391039051中证500ROE盈利1-108028235347028039中证500ROA盈利1-194-223184328021037中证500毛利率盈利1-206350055175007025中证500净利率盈利1-659338008279001029中证500总资产周转率财务质量1110-686145160024024中证500资产负债率财务质量-1024231-016045-003007中证500流动比率财务质量1737099-130-050-020-008中证500资产的经营现金流量回报率财务质量1-773-1024138172023030中证500对数总市值小市值-1-361-385050208004015中证5001个月反转反转-1222-797157367016037中证5003个月反转反转-1702-127186348018032中证500衰减换手率加权3个月反转反转-1278262352497045060中证500衰减换手率加权6个月反转反转-1521421481591060071中证5001个月波动率波动率-1573-687523534045047中证5003个月波动率波动率-1949220531609042048中证500FF三因子残差1个月波动率波动率-1787-435518663048071中证500FF三因子残差3个月波动率波动率-1843378544640048060中证5001个月日均换手率换手率-1507-368566656054069中证5003个月日均换手率换手率-1816343577599056062中证500近1个月近2年的日均换手率换手率-1-356-1117283459038057中证500近100周相对上证综指的betabeta-1-013-284199171021018中证500技术-MACD技术-1-103894140067025008中证500技术-DEA技术-1142039121105014011中证500技术-DIF技术-1-069576175104021011中证500技术-RSI技术-1200-579097124010015中证500技术-PSY技术-1331-572082106010014中证500技术-BIAS技术-1473274161329017033资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读17金工研究图表27细分因子近期IC值表现中证1000成份股内行业市值中性股票池因子简称因子类别因子方向上周RankIC本月初至今2017年初至今2007年初至今2017年初至今2007年初至今RankICRankICRankICICIRICIR中证1000估值-EP估值1060-795371460040054中证1000估值-BP估值1689431403443033040中证1000估值-SP估值1143-417272234037031中证1000股息率估值1-356-117410339047046中证1000营业收入增长率成长1-994-1120188359021042中证1000净利润增长率成长1-1355-1206047225006030中证1000ROE增长率成长1-540-1210011197001026中证1000ROE盈利1-091-519217319025041中证1000ROA盈利1-203-442232312026038中证1000毛利率盈利1210787124118018018中证1000净利率盈利1-110047181256023036中证1000总资产周转率财务质量1-005-704196199032037中证1000资产负债率财务质量-1-016890-014-030-002-004中证1000流动比率财务质量1364099-064-088-012-018中证1000资产的经营现金流量回报率财务质量1-453-440219150038028中证1000对数总市值小市值-1-346-729357455028035中证10001个月反转反转-1065-1045388501041049中证10003个月反转反转-1-330-833424473040045中证1000衰减换手率加权3个月反转反转-1-271162669746093095中证1000衰减换手率加权6个月反转反转-1-266087801856104111中证10001个月波动率波动率-1482-446811754068065中证10003个月波动率波动率-1747226882788069063中证1000FF三因子残差1个月波动率波动率-1504-538809829075086中证1000FF三因子残差3个月波动率波动率-1750290844789076073中证10001个月日均换手率换手率-1111240880926082093中证10003个月日均换手率换手率-1261580810830077083中证1000近1个月近2年的日均换手率换手率-1472-304535671064079中证1000近100周相对上证综指的betabeta-1387699031059004009中证1000技术-MACD技术-1677293127132024018中证1000技术-DEA技术-1035-386154219020025中证1000技术-DIF技术-1-048-202207287026032中证1000技术-RSI技术-1197-391317310036038中证1000技术-PSY技术-1228-655178239023034中证1000技术-BIAS技术-1420104393467042047资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读18金工研究免责声明分析师声明本人林晓明何康王晨宇兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见彼以往现在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬一般声明及披露本报告由华泰证券股份有限公司已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格以下简称本公司制作本报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料本报告仅供本公司及其客户和其关联机构使用本公司不因接收人收到本报告而视其为客户本报告基于本公司认为可靠的已公开的信息编制但本公司及其关联机构以下统称为华泰对该等信息的准确性及完整性不作任何保证本报告所载的意见评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断在不同时期华泰可能会发出与本报告所载意见评估及预测不一致的研究报告同时本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可能会波动以往表现并不能指引未来未来回报并不能得到保证并存在损失本金的可能华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本公司不是FINRA的注册会员其研究分析师亦没有注册为FINRA的研究分析师不具有FINRA分析师的注册资格华泰力求报告内容客观公正但本报告所载的观点结论和建议仅供参考不构成购买或出售所述证券的要约或招揽该等观点建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的财务状况以及特定需求在任何时候均不构成对客户私人投资建议投资者应当充分考虑自身特定状况并完整理解和使用本报告内容不应视本报告为做出投资决策的唯一因素对依据或者使用本报告所造成的一切后果华泰及作者均不承担任何法律责任任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效除非另行说明本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现过往的业绩表现不应作为日后回报的预示华泰不承诺也不保证任何预示的回报会得以实现分析中所做的预测可能是基于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