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： 1. 选取盈利持续增长的股票，重点关注业绩增速加速增长的标的 2. 使用PEG指标评估股票定价的合理性，确保盈利增速较高的公司享受更高估值 3. 在低PE时买入，待成长性显现后卖出[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%，具有较强的收益能力和稳定性[8] 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“盈余公告后股价跳空”两个核心特征筛选股票[2][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 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：该策略通过基本面与技术面的共振，能够有效捕捉市场对盈余报告的认可程度，表现出较高的收益能力[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，分别通过PBROE因子和PEG因子筛选股票[3][17] - 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. 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 4. 价值型因子：筛选具有长期稳定高ROE的公司[17] - 模型评价：该策略基于多因子构建，历史回测显示超额收益稳定，能够较好地捕捉投资者偏好[18] --- 模型的回测效果 1. 戴维斯双击策略 - 年化收益：26.45%[8] - 年化超额收益：21.08%[8] - 今年累计绝对收益：11.50%[8] - 今年超额收益：5.71%[8] - 本周超额收益：4.58%[8] - 全样本IR：1.08[9] 2. 净利润断层策略 - 年化收益：28.66%[15] - 年化超额收益：26.63%[15] - 今年累计绝对收益：9.59%[15] - 今年超额收益：3.80%[15] - 本周超额收益：2.28%[15] - 全样本IR：0.72[14] 3. 沪深300增强组合 - 年化收益：9.03%[18] - 年化超额收益：8.30%[18] - 今年累计绝对收益：-0.70%[18] - 今年超额收益：-1.81%[18] - 本月超额收益：-4.52%[18] - 全样本IR：0.90[18]