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，从而通过EPS和PE的“双击”效应获取收益[1][7] - 模型具体构建过程： - 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] - 通过PEG指标评估股票定价的合理性，PEG指标结合了盈利增速和市盈率，适用于成长性较高的公司[7] - 模型评价：策略在回测期内表现出较高的稳定性，7个完整年度的超额收益均超过11%[9] 2. 模型名称：净利润断层策略 - 模型构建思路：结合基本面和技术面，通过“净利润惊喜”和“断层跳空”两个核心要素筛选股票[12] - 模型具体构建过程： - 核心要素： - “净利润”：指业绩超预期的股票 - “断层”：指盈余公告后首个交易日股价出现明显向上跳空，反映市场对盈余报告的认可程度[12] - 筛选规则： - 每期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 - 按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：策略在历史回测中表现出较高的收益率，且超额收益显著[15] 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，寻找估值低、盈利能力强或成长潜力高的股票[3][17] - 模型具体构建过程： - GARP型因子： - 构建PBROE因子：PB与ROE的分位数之差，筛选估值低且盈利能力强的股票 - 构建PEG因子：PE与增速的分位数之差，筛选价值被低估且成长潜力高的股票[17] - 成长型因子：通过营业收入、毛利润、净利润增速筛选高速成长的股票[17] - 价值型因子：关注长期稳定高ROE的公司，适合长期持有[17] - 模型评价：历史回测显示超额收益稳定，适合增强型投资策略[17] --- 模型的回测效果 1. 戴维斯双击策略 - 年化收益：26.45%[9] - 年化超额收益：21.08%[9] - 全样本超额收益：21.70%[9] - 最大相对回撤：-20.14%[9] - 收益回撤比：1.08[9] 2. 净利润断层策略 - 年化收益：27.96%[15] - 年化超额收益：26.49%[15] - 全样本超额收益：26.49%[13] - 最大相对回撤：-37.12%[13] - 收益回撤比：0.71[13] 3. 沪深300增强组合 - 年化收益：9.03%[17] - 年化超额收益：8.59%[17] - 全样本超额收益：8.59%[17] - 最大相对回撤：-9.18%[17] - 收益回撤比：0.94[17]