量化模型与构建方式 1. 模型名称：戴维斯双击策略 - 模型构建思路：以较低的市盈率（PE）买入具有成长潜力的股票，待成长性显现、市盈率相应提高后卖出，获得EPS和PE的“双击”收益[1][7] - 模型具体构建过程：通过PEG指标评估股票定价的合理性，筛选盈利增速加速增长的标的，理论上这些标的的PE向下空间能得到有效控制[7] - 模型评价：该策略在回测期内表现出较高的稳定性，每个年度的超额收益均超过11%，具有良好的收益回撤比[10] 2. 模型名称：净利润断层策略 - 模型构建思路：结合基本面与技术面，通过“净利润惊喜”和“盈余公告后跳空”两个核心要素筛选股票[12] - 模型具体构建过程： 1. 筛选过去两个月内业绩预告和正式财报中满足超预期事件的股票样本 2. 按照盈余公告日跳空幅度排序，选取前50只股票等权构建组合[12] - 模型评价：策略在回测期内表现出较高的年化收益率，且超额收益显著[16] 3. 模型名称：沪深300增强组合 - 模型构建思路：基于投资者偏好因子（GARP型、成长型、价值型）构建组合，分别通过PBROE因子和PEG因子筛选股票[18] - 模型具体构建过程： 1. PBROE因子：以PB与ROE的分位数之差构建，筛选估值低且盈利能力强的股票 2. PEG因子：以PE与增速的分位数之差构建，筛选价值被低估且成长潜力可靠的股票 3. 综合成长型和价值型投资者的偏好，构建增强组合[18] - 模型评价：历史回测显示超额收益稳定，适合长期投资者[21] --- 模型的回测效果 1. 戴维斯双击策略 - 年化收益：26.45%[10] - 年化超额收益：21.08%[10] - 全样本超额收益：21.39%[11] - 最大相对回撤：-20.14%[11] - 收益回撤比：1.06[11] 2. 净利润断层策略 - 年化收益：27.66%[16] - 年化超额收益：26.38%[16] - 全样本超额收益：26.38%[14] - 最大相对回撤：-37.12%[14] - 收益回撤比：0.71[14] 3. 沪深300增强组合 - 年化收益：8.85%[20] - 年化超额收益：8.48%[20] - 全样本超额收益：8.48%[20] - 最大相对回撤：-9.18%[20] - 收益回撤比：0.92[20] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：PBROE因子 - 因子构建思路：通过PB与ROE的分位数之差，筛选估值低且盈利能力强的股票[18] - 因子具体构建过程： $ PBROE = PB_{分位数} - ROE_{分位数} $ 公式中，PB代表市净率，ROE代表净资产收益率，分位数用于衡量相对排名[18] 2. 因子名称：PEG因子 - 因子构建思路：通过PE与增速的分位数之差，筛选价值被低估且成长潜力可靠的股票[18] - 因子具体构建过程： $ PEG = PE_{分位数} - 增速_{分位数} $ 公式中，PE代表市盈率，增速代表盈利增长率，分位数用于衡量相对排名[18] --- 因子的回测效果 1. PBROE因子 - 无单独回测数据，效果体现在沪深300增强组合的整体表现中[18] 2. PEG因子 - 无单独回测数据，效果体现在沪深300增强组合的整体表现中[18]