【方正金工】北向资金净流入通信、电子等行业,中证2000指数增强组合超额收益14.56%—金融工程周报20231118
本文来自方正证券研究所于2023年11月18日发布的报告《北向资金净流入通讯、电子等行业,中证2000指数增强组合超额收益14.56%》,欲了解具体内容,请阅读报告原文,分析师:曹春晓 S1220522030005。
摘要
截至2023年11月17日,主要指数中,上证50、沪深300、中证500、创业板指PE(TTM)分别为9.76倍、11.12倍、22.66倍和29.11倍,分别位于历史35.82%、22.24%、15.63%和2.11%分位数。
从相对估值来看,截至2023年11月17日,创业板指相对于沪深300指数相对PE为2.62倍,位于历史2.10%分位数,相对PB为3.15倍,位于历史40.80%分位数。创业板50指数相对于上证50指数相对PE为2.67倍,位于历史1.30%分位数,相对PB为3.69倍,位于历史18.80%分位数。
2、资金流动观察
上周,北向资金净流出49.76亿元。上周北向资金流入较多的行业包括通信、电子、计算机等,分别流入14.44亿元、13.58亿元、13.57亿元,与此同时,北向资金在非银金融、电力设备、传媒等行业分别流出25.05亿元、18.29亿元、14.66亿元。
上周,方正金工沪深300指数增强组合周超额收益为0.56%,中证500指数增强组合周超额收益为0.20%,中证1000指数增强组合周超额收益为0.01%,中证2000指数增强组合周超额收益为0.46%。
今年以来,沪深300指数增强组合超额收益为5.21%,中证500指数增强组合超额收益为2.58%,中证1000指数增强组合超额收益为6.24%,中证2000指数增强组合超额收益为14.56%。
今年以来,主要风格因子中市值、波动率和流动性因子多头表现较好,分别能获得10.36%、3.06%和2.01%的多头超额收益率;方正特色量价因子表现出色,年内获得10.16%多头超额收益率。
4、量价因子绩效跟踪
在方正金工多因子选股系列研究中,我们分别构建了“适度冒险”、“完整潮汐”、“勇攀高峰”、“球队硬币”、“云开雾散”、“飞蛾扑火”、“草木皆兵”、“水中行舟”、“花隐林间”、“待著而救”等10个特色量价因子。上述因子虽然由高频数据计算得到,但是在月度频率上仍然有较为出色的选股能力,以下为我们对十个量价因子的测试,可以看到,所有因子的Rank ICIR绝对值都在4.0以上。今年以来,大多数因子表现仍然较为出色,其中10个细分因子合成的综合量价因子今年以来全市场十分组多空组合相对收益为17.83%,多头组合超额收益为10.16%。
风险提示
本报告基于历史数据分析,历史规律未来可能存在失效的风险;市场可能发生超预期变化;各驱动因子受环境影响可能存在阶段性失效的风险。
报告正文
1.1 股债收益差曲线
截至2023年11月17日,中证500指数股债收益差为1.76%,接近于历史均值。
截至2023年11月17日,全部A股PE(TTM)为17.10倍,位于2009年以来37.12%分位数;PB_LF为1.42倍,位于2009年以来1.53%分位数。
截至2023年11月17日,主要指数中,上证50、沪深300、中证500、创业板指PE(TTM)分别为9.76倍、11.12倍、22.66倍和29.11倍,分别位于历史35.82%、22.24%、15.63%和2.11%分位数。
1.3 创业板指/沪深300相对估值小幅上升
从相对估值来看,截至2023年11月17日,创业板指相对于沪深300指数相对PE为2.62倍,位于历史2.10%分位数,相对PB为3.15倍,位于历史40.80%分位数。创业板50指数相对于上证50指数相对PE为2.67倍,位于历史1.30%分位数,相对PB为3.69倍,位于历史18.80%分位数。
1.4 电力设备、银行等行业PE处于历史低位
2 上周北向资金净流出49.76亿元,非银金融等行业资金流出明显
2.1 北向资金:上周非银金融、电力设备等行业流出较为明显
2.2 基金发行:上周权益型基金合计成立规模24亿元
3 组合表现:中证2000增强组合今年以来超额14.56%
今年以来,沪深300指数增强组合超额收益为5.21%,中证500指数增强组合超额收益为2.58%,中证1000指数增强组合超额收益为6.24%,中证2000指数增强组合超额收益为14.56%。
今年以来,主要风格因子中市值、波动率和流动性因子多头表现较好,分别能获得10.36%、3.06%和2.01%的多头超额收益率;方正特色量价因子表现出色,年内获得10.16%多头超额收益率。
4 高频因子低频化系列因子今年以来表现较好
1)“适度冒险”——《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》
2)“完整潮汐”——《个股成交量的潮汐变化及“潮汐”因子构建——多因子选股系列研究之二》
3)“勇攀高峰”——《个股波动率的变动及“勇攀高峰”因子构建——多因子选股系列研究之三》
4)“球队硬币”——《个股动量效应的识别及“球队硬币”因子构建——多因子选股系列研究之四》
5)“云开雾散”——《波动率的波动率与投资者模糊性厌恶——多因子选股系列研究之五》
6)“飞蛾扑火”——《个股股价跳跃及其对振幅因子的改进——多因子选股系列研究之六》
7)“草木皆兵”——《显著效应、极端收益扭曲决策权重和“草木皆兵”因子——多因子选股系列研究之八》
8)“水中行舟”——《个股成交额的市场跟随性与“水中行舟”因子——多因子选股系列研究之九》
9)“花隐林间”——《推动个股价格变化的因素分解与“花隐林间”因子——多因子选股系列研究之十》
10)“待著而救”——《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十一》
上述因子虽然由高频数据计算得到,但是在月度频率上仍然有较为出色的选股能力,以下为我们对十个量价因子的测试,可以看到,所有因子的Rank ICIR绝对值都在4.0以上。
5 风险提示
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本篇文章来源于微信公众号: 春晓量化