基本面量化投资27 【量化策略4】毛利率与企业价值比销售额双因子模型

2023年10月18日11:06:25107

《基本面量化投资策略》一书回测数据显示,毛利率、企业价值比销售额,都是有效的选股因子。将毛利率、企业价值比销售额进行双重排序,可构建【量化策略4】毛利率与企业价值比销售额双因子模型。

一、毛利率与企业价值比销售额双因子模型历史回测

【量化策略4】毛利率与企业价值比销售额双因子模型的构建方法是:

上市公司的毛利率越大越好,企业价值比销售额越小越好。

首先,将毛利率从大到小排序,将所有股票分为5个股票组合A、B、C、D、E。

然后,对上述每个股票组合,再按照企业价值比销售额从小到大排序,再分为5个股票组合1、2、3、4、5。但每组只取第一分位组合,得到5个股票组合A1、B1、C1、D1、E1。

《基本面量化投资策略》一书的回测数据显示,毛利率与企业价值比销售额双因子模型的年复合收益率,远远好于毛利率、企业价值比销售额单因子模型,与毛利率与企业价值比销售额多因子模型基本相当。双因子模型的各个分位模拟组合,具有严格递减的单调性,且第一、第二分位的收益率得到显著的提升。

表1、图1为整体股票池、大盘股票池毛利率与企业价值比销售额双因子模型的年复合收益率对比。

基本面量化投资27 【量化策略4】毛利率与企业价值比销售额双因子模型

表1 整体股票池、大盘股票池毛利率与企业价值比销售额双因子模型的年复合收益率对比

基本面量化投资27 【量化策略4】毛利率与企业价值比销售额双因子模型

图1 整体股票池、大盘股票池毛利率与企业价值比销售额双因子模型的年复合收益率对比

由于双因子、多因子的股票样本数量、分组数量都不相同,而且实盘中,我们一般只会买排名靠前的第一分位组合中的股票,因此我们只需要比较双因子、多因子模型第一分位组合的股票收益率即可。

在整体股票池,毛利率与企业价值比销售额双因子模型(后面都简写作双因子)第一分位组合的年复合收益率为15.30%,略低于毛利率与企业价值比销售额多因子模型(后面都简写作多因子)第一分位组合15.51%的年复合收益率。

在大盘股票池,双因子模型第一分位组合的年复合收益率为16.57%,高于多因子模型第一分位组合14.06%的年复合收益率。

综合来看,似乎双因子模型略强于多因子模型。

不过,多因子模型第一分位股票数量占全部股票的10%,双因子模型第一分位股票数量占全部股票的4%(20%×20%=4%),双因子模型比多因子模型略高的投资收益,更可能是股票数量更少造成的。

双因子模型,只需要对毛利率、企业价值比销售额进行两次排序即可。

多因子模型,除了要对毛利率、企业价值比销售额进行两次排序,还需要分别赋分,然后相加后再排序。因此,双因子模型,更简单易操作,更适合大部分投资者。

当然,也可以考虑两者一起使用,比如,取两者的交集,或者分别取两者的前20名。

二、毛利率与企业价值比销售额双因子模型指标公式

【量化策略4】毛利率与企业价值比销售额双因子模型的指标代码,与之前的【量化策略3】毛利率与企业价值比销售额多因子模型的指标代码相同。区别在于对数据的处理方式。

为将毛利率、企业价值比销售额多因子模型指标化,我采用以下处理方式:

毛利率衡量上市公司业务的利润率水平,稳定的毛利率更有意义,故采用过去三年的毛利率平均值;

企业价值比销售额衡量上市公司当前股价估值的高低状态,故采用当前值,销售额采用过去一年的营业收入;

通达信限定指标公式名称字数不超于6个汉字,故我将毛利率、企业价值比销售额多因子/双因子模型命名为【GMP_EV】。

以下为毛利率、企业价值比销售额多因子/双因子模型【GMP_EV】指标的代码:


{公式名称:gmp_ev}

{公式描述:毛利率、企业价值比销售额模型}

{画图方法:副图}

毛利率本期:finvalue(202);

毛利率2021:finone(202,2021,1231);

毛利率2020:finone(202,2020,1231);

毛利率2019:finone(202,2019,1231);

三年平均:(毛利率2021+毛利率2020+毛利率2019)/3,nodraw;

企业价值ev:=(finance(1)*c+finvalue(63)+finvalue(133))/10000/10000,nodraw;

{最近一年营业收入(万元)}

销售额ts:=finvalue(283)/10000,nodraw;

{通达信限定变量名称不超于8个汉字,企业价值比销售即为企业价值比销售额}

企业价值比销售:企业价值ev/销售额ts,nodraw;


使用说明:

1.使用本指标,请提前下载专业财务数据。

2.使用菜单命令【历史行情.指标排序】,然后【更改排序指标】,数据刷新后,导出为excel即可。

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