基本面量化投资24 【量化策略2】净资产收益率与市净率双因子模型[ROE-PB模型]

2023年10月18日10:41:27112

前文提到的【量化策略1】净资产收益率与市净率多因子模型,是对净资产收益率与市净率进行等权重相加,计算综合得分。另一种量化策略是净资产收益率与市净率双因子模型,方法是:使用第一个因子(净资产收益率)对股票进行筛选,分为五组股票;然后在筛选后的五组股票中,再使用市净率进行筛选。

一、单因子、多因子、双因子策略收益比较

市净率单因子策略,整体股票池第一分位的年复合收益率为12.31%(分组最高收益),大盘股票池第一分位的年复合收益率为10.71%(分组最高收益)。数据详见:低市净率股票比高市盈率股票更赚钱吗?

净资产收益率单因子策略,整体股票池第一分位的年复合收益率为10.91%,最高年复合收益率为11.79%(第二分位);大盘股票池第一分位的年复合收益率为9.75%,最高年复合收益率为12.73%(第二分位)。数据详见:如何寻找“护城河”优势的伟大公司?

净资产收益率与市净率多因子模型,整体股票池第一分位的年复合收益率为12.80%,大盘股票池第一分位的年复合收益率为13.05%。数据详见:净资产收益率与市净率多因子模型。

以上单因子策略,都是十分位分组法。

净资产收益率与市净率双因子模型,整体股票池第一分位的年复合收益率为13.65%,高于整体股票池市净率、净资产收益率单因子、多因子策略。大盘股票池第一分位的年复合收益率为12.71%,高于大盘股票池市净率单因子策略、略低于净资产收益率单因子策略、略低于净资产收益率与市净率多因子模型。

双因子模型,各个分组年复合收益率数据,详见图1。

基本面量化投资24 【量化策略2】净资产收益率与市净率双因子模型[ROE-PB模型]

图1 净资产收益率、市净率双因子分组年复合收益率(整体股票池、大盘股票池)

《基本面量化投资策略》一书的回测数据认为,双因子模型比多因子模型更容易筛选出业绩表现优异的股票。

二、双因子真的更好吗?

不过,我认为上述结论有待商榷。

1、双因子如何分组?

使用双因子双重排序,采用五分位分组法,应该有25个分组,但作者的最终数据仍是5个分组。

作者的双重排序,可能有以下方法。

第一种方法:

先使用净资产收益率将股票分为5组(A、B、C、D、E),然后再使用市净率只对第一分位的股票进行分组排序,最终得到5组股票数据(A1、A2、A3、A4、A5)。

如果是这样,那么图1中双因子整体股票池(大盘股票池)的平均值,应该等于整体股票池(大盘股票池)净资产收益率第一、第二分位的平均值。经计算,两者差异较大。

第二种方法:

先使用净资产收益率将股票分为5组(A、B、C、D、E),然后再使用市净率分别对各个分位的股票进行分组排序,但每组只取前20%的股票,最终得到5组股票数据(A1、B1、C1、D1、E1)。

如果是这样,由于使用净资产收益率、市净率对每个分组进行了优中选优,那么整体股票第四、第五分位的低年复合收益率,以及大盘股票池第三、第四、第五分位的低年复合收益率,便难以解释。

2、样本股票的数量

上面两种方法,无论是如何排序、选股,双因子模型最终的股票数量都只占全部股票数量的20%。

在单因子回测时,选取的股票是全部股票,两者的样本股票的数量差异很大。

一个因子如果是有效的,那么选择的股票数量越少,投资收益就越高。

由于双因子策略的选股数量少于多因子,很难判断双因子更好的收益,是由于双重排序的数据处理方法造成的?还是选股数量变少导致的?

三、双因子?多因子?

虽然前面问题的答案似乎是模糊的,但以下结论是确定的:

双因子模型,肯定好于单因子模型;

双因子模型,应该与多因子模型的收益率接近。

双因子模型的数据处理,比多因子要简单些,因此更适合大部分投资者。

最后,可以考虑两者一起使用。

补充说明:

1.数据来源:《基本面量化投资策略——如何在股票市场获取超额收益》。

2.市净率单因子的回测时段为1998.12.31~2020.9.30。净资产收益率单因子、净资产收益率与市净率多因子的回测时段为1998.12.31~2020.11.30。因子的回测时段略有差异。

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