量化模型与构建方式 1. **模型名称：PB-ROE选股策略** - **模型构建思路**：通过整合企业的盈利能力（ROE）与市场定价水平（PB），选取“低估值高盈利”的优质公司[24] - **模型具体构建过程**： 1. 在调仓日将个股按BP（市净率倒数）排序，前20%构成低估组合 2. 按季度ROE排序，前20%构成质量组合 3. 取两者交集作为最终组合[24] 4. 交易规则：买入费用0.1%，卖出费用0.3%，以信号次日开盘价成交[24] - **模型评价**：收益主要来源于因子有效性而非调仓频率优化[24] 2. **模型名称：GARP选股策略** - **模型构建思路**：以合理价格（EP）买入成长性（净利润增长率）突出的股票[53] - **模型具体构建过程**： 1. 调仓日按EP（市盈率倒数）排序，前20%为低估组合 2. 按季度净利润增长率排序，前20%为成长组合 3. 取两者交集构成组合[53] 4. 交易规则同PB-ROE策略[53] 3. **模型名称：超预期选股策略** - **模型构建思路**：结合基本面超预期（SUE）与市场反应超预期（JOR）捕捉PEAD效应[86] - **模型具体构建过程**： 1. 调仓日按SUE（净利润偏离度）排序，前10%为基本面超预期组合 2. 按JOR（公告日股价超额收益）排序，前10%为市场反应超预期组合 3. 取两者交集构成组合[86] *SUE公式*： $$ SUE = \frac{当期净利润同比 - 过去8季均值}{过去8季标准差} $$ *JOR公式*：公告日个股超额收益相对市场基准[86] 模型的回测效果 1. **PB-ROE模型** - 年化收益：15.71%（4/8/10月调仓）[26] - 年化波动：24.18%[26] - 夏普比率：0.73[26] - 最大回撤：-37.06%[26] - 策略容量：1.28亿（平均持股77只）[41] 2. **GARP模型** - 年化收益：21.22%（月度调仓）[56] - 年化波动：27.98%[56] - 夏普比率：0.83[56] - 最大回撤：-42.85%[56] - 策略容量：1.89亿（平均持股173只）[69] 3. **超预期模型** - 年化收益：25.00%（月度调仓）[87] - 年化波动：29.48%[87] - 夏普比率：0.91[87] - 最大回撤：-45.69%[87] - 策略容量：1.01亿（平均持股70只）[100] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BP（市净率倒数）** - **构建思路**：衡量估值水平的反向指标[25] - **测试结果**：IC均值5.0%，IR 0.486[25] 2. **因子名称：EP（市盈率倒数）** - **构建思路**：估值水平代理指标[25] - **测试结果**：IC均值6.5%，IR 0.836[25] 3. **因子名称：SUE** - **构建思路**：量化净利润超预期程度[86] - **测试结果**：IC均值3.6%，IR 0.799[25] 4. **因子名称：JOR** - **构建思路**：捕捉公告日市场反应强度[86] - **测试结果**：IC均值3.4%，IR 0.829[25] 收益来源分析 1. **市场反应滞后** - PB-ROE：公告后12交易日超额累加2.3%[49] - GARP：公告后8交易日超额累加3%[77] - 超预期：公告后8交易日超额累加9%[103] 2. **市场反应不足** - 仅超预期策略在未来20交易日仍有1%超额收益[103] 3. **滞后调仓影响** - PB-ROE年化收益衰减3.74%（15.71%→11.97%）[50] - GARP年化收益衰减8.37%（21.22%→12.85%）[79] - 超预期年化收益衰减9.13%（25.00%→15.87%）[113]