报告核心观点 报告围绕成长因子2.0，构建基于基本面预测的成长股策略，通过全市场理想组合测试、多视角筛选股票池、因子优选及因子化等方法，验证净利润增长预测在选股中的有效性，为投资提供参考[1] 分组1：预测净利润增长的作用——理想组合的前瞻性测试 - 研究背景：此前科技板块研究发现前瞻性筛选净利润增长公司并筛选成长因子，组合可跑赢板块整体，但未深入探讨，现研究全市场净利润增长预测适用性[6][7] - 前瞻性测试：基于中证全指成分股，每年4月底筛选已知未来一年归母净利润增长股票等权构建组合，与中证全指成分股等权组合对比，理想组合表现更优；筛选净利润增长股票按成长因子降序选前100只等权构建组合，在成长因子疲弱年份提升组合韧性[12][15] - 盈利预测：从预期视角和加速度视角预测净利润增长，移除原研究中分红相关筛选条件，加强净利润筛选要求，历史上A股企业未来一年净利润增长数量占比均值56%，2017年前后达峰值，2018年后下行，当前低于50%[22][24] 分组2：四个视角筛选预期净利润增长基础股票池 - 视角1：用最新一期财报单季净利润累计同比修正一致预期数据，要求同比高于上一期1%以上，预测胜率91.94%，近两年来中期股票数量约400只[28][30] - 视角2：通过ROE稳定修正预期数据，要求过去四期ROE - TTM数据极差小于1%且ROE水平在全市场前列，预测胜率82.55%，每期入选股票约100只[33][36] - 视角3：逐季度净利润同比加速增长，从历史财报数据考量企业景气度，要求过去4个季度单季度净利润加速增长，胜率80.19%，每期入选股票约150只[40][47] - 视角4：逐季度ROE同比加速增长，ROE加速增长体现企业盈利能力和景气度上升，胜率85.92%，每期入选股票约300只[52] - 收益表现：四种视角整体收益接近，视角三和视角四筛选股票少但年化收益率高，2023年以来优势明显，收益风险比小幅领先[57] 分组3：筛选股票池的情况 - 股票池情况：四种子视角合并组合股票筛选池平均有600 - 800只股票，平均预测胜率85.10%[60] - 市值水平：筛选池总市值和流通市值中位数分别约120亿和50亿，与中证1000相当，相比中证1000指数，筛选池各年份有收益提升，在下跌市场中超额领先[64][65] 分组4：筛选股票池的进一步因子优选 - 历史成长因子筛选：在筛选池按历史成长因子选100只因子值最高股票等权构建组合，表现提升，相对中证1000成长指数多数年份超额领先[75] - 组合行业中性：简单成长因子筛选忽视行业偏离问题，构建中证1000成长选股组合，拉平行业差距后，组合超额表现更稳定，成长因子疲软年份收益领先明显[76][80] - 多因子表现：对筛选出的股票池测试多种选股因子，选取Growth、Volatility因子等权选股，每年4、8、10月底调仓，选取得分靠前100只股票，组合收益进一步提升[82][90] 分组5：相似逻辑的因子化——二元分类到连续概率预测 - 因子化方法：采用逻辑回归模型将净利润增长二元分类转化为连续概率预测，输入因子包括行业属性、企业性质等，设置不同概率阈值筛选股票池，阈值与准确率正相关，与股票数量负相关，70%阈值较优[96][100] - 中证1000测试：局限在中证1000内，筛选池胜率90%但数量低，长期显著跑赢中证1000等权，不同加权方式表现有差异，等权组合受益于小市值效应，流通市值加权逐年战胜1000成长，行业对齐近几年表现较好[101][109]