中特估概念行情指标特征研究及红利 成长低波策略构建【德邦金工|金融工程专题】
摘要
投资要点
不同涨幅区间指标对比:中国特色估值体系自2022年11月提出以来备受关注。经测算发现:随着区间涨幅增加,指数区间换手率(累加)以及上一高点到当前最大回撤显著增大。区间涨跌幅/区间换手率在(0,20%)和(20%,40%)区段内中位数、平均数的表现较为接近,平均每单位换手率推动指数上涨28.37%、29.49%;区间涨跌幅/区间换手率在(40,60%)区段出现显著下降,平均每单位换手率推动指数上涨13.20%。中特估指数的历史上涨区间起终点的行业pe分位数、pb分位数通常较为接近,甚至一轮上涨行情结束后,区间终点的行业pe、pb分位数要低于区间起点,即中特估成分股的pe、pb在对应中信一级行业中的排名更加靠前,说明市场估值对过往的上涨行情并未起到显著推动作用。
中特估指数指标时序复盘:历史上涨区间的起终点pe、pb分位数并无显著差异,通常在上涨区间内,pe、pb分位数还会震荡下跌,直至行情结束回到起始点水平。本轮行情与历史上上涨行情存在显著差异,自2022年11月中特估概念提出以来,作为本轮上涨的主要推动因素,中特估指数行业pe、pb分位数稳步上升,截止至2023年5月26日中特估指数行业pe分位数为40.88%,行业pb分位数为32.15%,处于历史相对高点。中特估指数30日滑动区间涨幅/区间累加换手率底点与历史上涨区间起点较为接近,220日滑动区间涨幅/区间累加换手率顶点与历史上涨区间终点较为接近,中特估指数220日滑动区间涨幅/区间累加换手率近期在2023年5月8日见顶13.63%,判断是该轮行情终点。2023年5月26日中特估指数30日滑动区间涨幅/区间累加换手率为0.28%,处于历史中部位置,当前回撤9.10%,符合上涨水平,结合当前中特估概念相关政策,预计中特估成分股估值尚有进一步上调空间,当前时点可能为较合理的中特估指数二次配置时点。
依据近期市场表现总结 :截止日期2023年5月26日前的(2023-02-17,2023-05-16)这轮行情与历史上涨区间(2016-12-20,2017-04-11)较为接近,当前时刻中特估指数行业pe分位数为40.88%,行业pb分位数为32.15%。目前位于历史相对高点,但当前单位换手率能推动的有效上涨已不及历史行情水平,结合其他指标观测认为2023年5月8日可能处于本轮上涨区间的终点,在经历近期回撤调整后,相对同行业其他公司仍具有低估值特点,从估值角度上尚可认为存在空间。因此,我们认为长期来看,中特估还存在一定上涨空间,且当前时刻可能是合适的配置中特估概念股的时点。
红利成长低波中特估组合构建 :pb_lf、营业收入ttm同比和股息率ttm因子,从中特估指数成分股中筛选低估值、高成长、高分红的成分股构建低波组合。自2020年12月31日至2023年5月26日,top20组合年化收益为21.53%,top30组合年化收益为24.01%,分别超中特估指数成分股等权组合5.43%和7.91%。累计风险收益情况较中特估指数成分股等权组合更优。今年以来,超额收益分别为2.80%和1.64%。
风险提示
宏观经济变化风险;政策环境超预期变动风险;新冠疫情反复的风险;历史规律失效风险;指数系统性下跌风险。
目 录
1. 中特估指数
1.1. 中特估指数简介
1.2. 中特估指数近期表现
1.3. 中特股指数成份股表现
2. 上涨区间定义
3. 上涨区间指标特征复盘
3.1. 上涨区间定义
3.2. 上涨区间复盘——区间涨幅(0,20%)
3.2.1.区间段特征
3.2.2. 区间起终点特征
3.3. 上涨区间复盘——区间涨幅(20,40%)
3.3.1 区间段特征
3.3.2 区间段起终点特征
3.4. 上涨区间复盘——区间涨幅(40,60%)
3.4.1 区间段特征
3.4.2 区间段起终点特征
3.5. 本轮复盘及不同涨幅区间指标对比
4. 中特估指数指标时序复盘
4.1.中特估指数行业pe、pb分位数
4.2. 中特估指数区间涨幅/区间换手率时序
5. 红利成长低波中特估组合构建
5.1. 组合构建逻辑
5.2. 回测结果
6. 总结
7. 风险提示
信息披露
正 文
1. 中特估指数
1.1. 中特估指数简介
中国特色估值体系(以下简称“中特估”)由中国证监会主席易会满在2022年11月金融街论坛年会上首次提出,以探索建立具有“中国特色”的估值体系,建设“中国特色现代资本市场”为目标。中特估所指企业包含央企、国企以及一些特殊行业的上市公司,涉及行业主要集中在建筑、通信、银行等传统领域,大多具有强现金流、高分红、低估值等鲜明蓝筹股特征。
万得中特估指数(8841681.WI)是按中特估概念主题选取成分股,等权重加权编制的价格指数,目前包含79只成分股,其指数走势及指标特征能较好的反映中特估概念股的市场表现。
中特估指数及中信一级行业股息率(近12个月)如下图。中特估指数的股息率为4.59%,远高于中信一级行业股息率平均值2.15%。三十个中信一级行业中仅煤炭和银行股息率高于中特估指数股息率,说明中特估指数成分股具有高分红的特点。
1.2.中特估指数近期表现
中特估指数2022年10月以来持续走强,相较于同期沪深300指数偏弱的行情走势,除22年12月以及近期出现一定程度回落外,整体呈现稳定上涨态势。自2022年10月10日至2023年5月26日,中特估指数累计上涨32.01%,今年以来上涨20.93%,上涨幅度远超同期沪深300指数。
在中特估表现强势的情况下,我们通过复盘历史上中特估指数上涨行情下各指标的特征表现,为当前投资中特估概念提供参考。
1.3.中特估指数成分股表现
我们统计了中特估指数成分股2023一季度基金持股比例和今年以来区间涨跌幅。可以发现,中特估指数成分股普遍跑赢沪深300指数,大部分成分股涨幅落在0%至40%区间,其中中科曙光(603019.SH)涨幅最大,为126.47%。从基金持仓来看,大部分成分股的基金持股比例在5%以内,持股比例前三大的分别是中国海油(600938.SH)、中国移动(600941.SH)和华润三九(000999.SZ),均超过了10%。从总市值来看,中特估指数成分股偏重大市值,200 亿元以上的个股占成分股比例为 96.20%。对于特大市值成分股的表现,中国石油(601857.SH)、中国石化(600028.SH)的区间涨幅也十分可观,均在40%以上。
2. 上涨区间定义
直观来看,每一轮行情的始末都是一个趋势拐点,趋势拐点包含顶点和底点,我们把从底点开始到顶点结束的区间定义为上涨区间。其中,底点和顶点的具体判定方式如下。
1. 底点:给定一个反弹级别u,若一个点P满足在P点右侧,至少存在一个点B使得B的价格大于P的价格乘以(1+u),同时在P点左侧,至少存在一个点A使得A的价格大于P的价格乘以(1+u),且P是A和B之间的最小值,我们称P点为底点。
2. 顶点:给定一个反弹级别u,若一个点P满足在P点右侧,至少存在一个点B使得B的价格乘以(1+u)小于P的价格,同时在P点左侧,至少存在一个点A使得A的价格乘以(1+u)小于P的价格,且P是A和B之间的最大值,我们称P点为顶点。
我们使用上述底点和顶点的定义方式捕捉中特估指数的上涨区间,并使用同样的方法对捕捉到的上涨区间进行细分,按照上涨幅度进行分类,分析历史上中特估指数上涨行情特征。
3. 上涨区间指标特征复盘
3.1. 上涨区间定义
自2015年1月1日至2023年5月26日,在反弹级别为20%的参数下,可较好捕捉到中特估指数的4个历史上涨区间。
中特估指数具体历史上涨区间及区间内涨幅如下表,上涨区间内区间涨幅在30%到60%之间,持续天数普遍较长,因此我们将上涨区间进一步细分,以研究不同涨幅的指标特征。
使用同样的方法获取捕捉上涨区间内部的趋势拐点,划分出区间涨幅更小、持续天数相对更短的上涨区间如图。
中特估指数细分上涨区间如下表,区间涨幅最小为6.88%,最大为37.59%,持续天数最短为30天,最长220天。
按区间涨幅大小将上涨区间分成三类进行研究分析,分析区间段换手率指标特征及区间起终点pe、pb分位数特征。
3.2. 上涨区间复盘——区间涨幅(0,20%)
3.2.1. 区间段特征
中特估指数涨幅在(0,20%)区间内的上涨区间区段特征如下表。中特估指数累计区间换手率中位数为47.83%,平均值为53.55%,区间涨跌幅/区间换手率(每单位换手率推动上涨百分比)中位数为29.03%,平均值28.37%,上一高点到起点最大回撤中位数为8.61%,平均值为8.27%,成交占比(指数区间成交额/WIND全A区间成交额)中位数为3.99%,平均值为4.48%。
3.2.2. 区间起终点特征
中特估指数涨幅在(0,20%)区间内的上涨区间起终点特征如下表。区间起终点行业pb、pe分位数为中特估指数成分股区间起终点时刻的pb(lf)、pe(ttm)在其对应中信一级行业的分位数的平均值。
中特估指数在(0,20%)区间内区间起点行业pe分位数中位数为34.93%,平均值为35.57%,区间终点行业pe分位数中位数为34.10%,平均值为35.43%,区间起点行业pb分位数中位数为28.76%,平均值为28.47%,区间终点行业pb分位数中位数为28.21%,平均值为28.58%
3.3. 上涨区间复盘——区间涨幅(20%,40%)
3.3.1. 区间段特征
中特估指数涨幅在(20%,40%)区间内的上涨区间区段特征如下表。中特估指数累计区间换手率中位数为125.02%,平均值为120.18%,区间涨跌幅/区间换手率中位数为29.67%,平均值29.49%,上一高点到起点最大回撤中位数为9.97%,平均值为13.10%,成交占比中位数为5.33%,平均值为4.97%。
3.3.2. 区间起终点特征
中特估指数涨幅在(20%,40%)区间内的上涨区间起终点特征如下表。中特估指数区间起点行业pe分位数中位数为40.70%,平均值为41.31%,区间终点行业pe分位数中位数为39.41%,平均值为40.44%,区间起点行业pb分位数中位数为34.46%,平均值为34.22%,区间终点行业pb分位数中位数为33.08%,平均值为33.05%。
3.4. 上涨区间复盘——区间涨幅(40%,60%)
3.4.1. 区间段特征
中特估指数涨幅在(40%,60%)区间内的上涨区间区段特征如下表。中特估指数累计区间换手率中位数为445.80%,平均值为394.36%,区间涨跌幅/区间换手率中位数为11.77%,平均值为13.20%,上一高点到起点最大回撤中位数为20.50%,平均值为29.15%,成交占比中位数为4.44%,平均值为4.47%。
3.4.2. 区间起终点特征
中特估指数涨幅在(40%,60%)区间内的上涨区间起终点特征如下表。中特估指数区间起点行业pe分位数中位数为38.10%,平均值为38.21%,区间终点行业pe分位数中位数为37.62%,平均值为37.98%,区间起点行业pb分位数中位数为31.46%,平均值为32.58%,区间终点行业pb分位数中位数为31.87%,平均值为32.35%。
3.5.本轮复盘及不同涨幅区间指标对比
随着区间涨幅增加,指数区间换手率(累加)以及上一高点到起点最大回撤显著增大。区间涨跌幅/区间换手率在(0,20%)和(20%,40%)区段内中位数、平均数的表现较为接近,平均每单位换手率推动指数上涨28.37%、29.49%;区间涨跌幅/区间换手率在(40,60%)区段出现显著下降,平均每单位换手率推动指数上涨13.20%。
中特估指数的历史上涨区间起终点的行业pe分位数、pb分位数通常较为接近,甚至一轮上涨行情结束后,区间终点的行业pe、pb分位数要低于区间起点,即中特估成分股的pe、pb在对应中信一级行业中的排名更加靠前(排名靠前说明数值相对更小),这说明市场估值对过往的上涨行情并未起到显著推动作用。
截止至2023年5月26日,中特估指数当前成交占比、换手率、行业pe、pb分位数表现如下:
截止日期近3个月区间涨跌幅为12.70%(从2023年2月27日开始,截止至2023年5月26日):
近三月市场交易热度较高:成交额占比达7.60%,在中特估指数历史上涨区间成交占比中排名1/17(数值越小说明成交占比越大,下同)。
单位换手率能推动的有效上涨已不及历史行情水平:区间涨跌幅/区间换手率为11.17%,在中特估指数历史上涨区间区间涨跌幅/区间换手率中排名16/17(数值越小说明区间涨跌幅/区间换手率越大,下同),说明单位换手率能推动的有效上涨已不及历史行情水平(同涨幅区间中位数水平为29.03%,平均数为28.37%);
近期回调接近可进行二次配置水平:上一高点到当前时点回撤9.10%,在中特估指数历史上涨区间上一高点到当前时点回撤中排名7/17(数值越小说明上一高点到当前时点回撤越小,下同),说明近期有所回调之后,接近可进行二次配置的水平。
从指数区间换手率(累加)、区间涨跌幅/区间换手率、上一高点到当前时点回撤、成交占比等数据来看,不存在与近三个月行情表现较为接近的历史上涨区间。
截止日期近1个月(从2023年4月27日开始,截止至2023年5月26日):
近一月市场交易热度较高:成交占比为8.09%,在中特估指数历史上涨区间成交占比中排名1/17;
单位换手率难以推动有效上涨:区间涨跌幅/区间换手率为-7.71%,在中特估指数历史上涨区间区间涨跌幅/区间换手率中排名17/17;
近期回调接近可进行二次配置水平:上一高点到当前时点回撤9.10%,在中特估指数历史上涨区间上一高点到当前时点回撤中排名7/17。不存在与该区段表现较为接近的历史上涨区间。
截止日期近1周(从2023年5月22日开始,截止至2023年5月26日):
近一周市场交易热度较高:成交占比为6.32%,在中特估指数历史上涨区间成交占比中排名3/17;
单位换手率难以推动有效上涨:区间涨跌幅/区间换手率为-38.38%,在中特估指数历史上涨区间区间涨跌幅/区间换手率中排名17/17;
本周回调幅度不大:近一周内上一高点到当前时点回撤2.54%,在中特估指数历史上涨区间上一高点到当前时点回撤中排名1/17。不存在与该区段表现较为接近的历史上涨区间。
没有与当前时点区段表现较为类似的历史上涨区间,但截止到2023年5月26日前的一轮行情(2023年2月17日到2023年5月16日)与历史上涨区间(2016-12-20,2017-04-11)在成交占比、区间换手率(累加)和区间涨跌幅/区间换手率这些指标上表现相似。
中特估指数2023年2月17日到2023年5月16日净值表现如下。
与中特估指数(2023-02-17,2023-05-16)这一轮行情表现接近的两个历史上涨区间净值图如下。
2023年5月26日中特估指数行业pe分位数为40.88%,行业pb分位数为32.15%,同历史上的几个上涨区间相比,中特估概念股估值处于中高位,但相对同行业其他公司仍具有低估值特点,从估值角度上尚可认为存在空间。历史上中特估指数(2016-12-20,2017-04-11)和(2017-05-23,2017-09-06)两轮上涨行情间隔仅一个半月,预计中特估指数(2023-02-17,2023-05-16)这轮行情之后的走势可能与历史相似,短期来看2023年5月16日前后处于一轮上涨区间的终点,但经历一波短期回调后存在继续上涨的可能。在经历近期回调之后,上一高点到当前时点回撤9.10%,接近可进行二次配置的水平。
4. 估指数指标时序复盘
4.1.中特估指数行业pe、pb分位数
中特估指数中信一级行业pe、pb分位数自2014年1月2日至2023年5月26日时序图如下。历史上涨区间的起终点pe、pb分位数并无显著差异,通常在上涨区间内,pe、pb分位数还会震荡下跌,直至行情结束回到起始点水平。本轮行情与历史上上涨行情存在显著差异,自2022年11月中特估概念提出以来,作为本轮上涨的主要推动因素,中特估指数行业pe、pb分位数稳步上升,截止至2023年5月26日中特估指数行业pe分位数为40.88%,行业pb分位数为32.15%,处于历史相对高点。
中特估指数过去上涨区间的起终点行业pe、pb分位数如下。上涨区间的起终点分位数较为接近,说明过往的上涨行情的主要推动因素并非市场估值变动,而近期的上涨行情伴随着中特估指数中信一级行业pe、pb分位数的上涨,说明近期行情的主要推动之一是估值变动。
4.2. 中特估指数区间涨幅/区间换手率时序
中特估指数30日滑动区间涨幅/区间累加换手率时序图如下。上涨区间的起点与30日滑动区间涨幅/区间累加换手率时序图的底点较为接近,说明该指标位于低位时,可能为一轮上涨行情的起点。
中特估指数220日滑动区间涨幅/区间累加换手率时序图如下。上涨区间的终点与220日滑动区间涨幅/区间累加换手率时序图的顶点较为接近,说明该指标位于高位时,可能为一轮上涨行情的终点。
中特估指数220日滑动区间涨幅/区间累加换手率近期在2023年5月8日见顶13.63%,判断是该轮行情终点。2023年5月26日中特估指数30日滑动区间涨幅/区间累加换手率为0.28%,处于历史中部位置,当前回撤9.10%,符合上涨水平,结合当前中特估概念相关政策,预计中特估成分股估值尚有进一步上调空间,当前时点可能为较合理的中特估指数二次配置时点。
5.红利成长低波中特估组合构建
5.1.组合构建逻辑
基于中特估的理念及投资价值,我们从中特估指数成分股中,筛选低估值、高成长、高分红的上市公司构建组合。具体如下:
(1)样本空间:中特估指数成分股;
(2)对于样本空间内的股票,按照pb_lf降序排列,剔除排名最后的20支股票;
(3)计算调仓当日的营业收入ttm值的同比增长率,降序排列,剔除排名后20的股票;
(4)按照调仓日当日个股的股息率 ttm 降序排列,筛选前20(或30)支股票,按照过去一年波动率倒数加权进行配置。
5.2. 回测结果
回测期内,中特估指数成分股数量在74~79只。
暂不考虑交易成本,自2020年12月31日至2023年5月26日回测结果如下:
回测期内,top20组合年化收益为21.53%,超中特估指数成分股等权组合5.43%,月度相对胜率为51.72%。夏普比率为1.21;top30组合年化收益为24.01%,超中特估指数成分股等权组合7.91%,月度相对胜率为55.17%。夏普比率为1.28。整体来看,累计风险收益情况较中特估指数成分股等权组合更优。
分年度来看,top20策略和top30策略2021年至2023年均跑赢中特估指数成分股等权组合,今年以来,超额收益分别为2.80%和1.64%。
6. 总结
截止日期2023年5月26日前的(2023-02-17,2023-05-16)这轮行情与历史上涨区间(2016-12-20,2017-04-11)较为接近,当前时刻中特估指数行业pe分位数为40.88%,行业pb分位数为32.15%,不同于历史上涨区间,这轮上涨行情或主要由估值变动推动,但当前单位换手率能推动的有效上涨已不及历史行情水平。我们预计接下来中特估指数行情走势可能与历史相似,结合相关政策的研判和估值分位数水平指标,我们认为该指数在经历阶段回调后,或存在一定的上涨空间。
目前位于历史相对高点,近期可能出现一定回撤调整,但相对同行业其他公司仍具有低估值特点,从估值角度上尚可认为存在空间。基于区间涨幅/区间换手率这一指标角度判断,中特估指数220日滑动区间涨幅/区间累加换手率近期在2023年5月8日见顶13.63%,判断是该轮行情终点。2023年5月26日中特估指数30日滑动区间涨幅/区间累加换手率为0.28%,处于历史中部位置,当前回撤9.10%,符合上涨水平。因此,我们认为长期来看,中特估还存在一定上涨空间,且当前时刻可能是合适的配置中特估概念股的时点。
我们利用pb_lf、营业收入ttm同比和股息率ttm因子,从中特估指数成分股中筛选低估值、高成长、高分红的成分股构建低波组合。自2020年12月31日至2023年5月26日,top20组合年化收益为21.53%,top30组合年化收益为24.01%,分别超中特估指数成分股等权组合5.43%和7.91%。今年以来,超额收益分别为2.80%和1.64%。
7. 风险提示
宏观经济变化风险;政策环境超预期变动风险;新冠疫情反复的风险;历史规律失效风险;指数系统性下跌风险。
报告信息
证券研究报告:《德邦证券金融工程专题:中特估概念行情指标特征研究及红利成长低波策略构建》
对外发布时间:2023年6月1日
分析师:肖承志
资格编号:S0120521080003
邮箱:xiaocz@tebon.com.cn
报告发布机构:德邦证券股份有限公司
(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格)
金工团队简介
肖承志,同济大学应用数学本科、硕士,现任德邦证券研究所首席金融工程分析师。具有6年证券研究经历,曾就职于东北证券研究所担任首席金融工程分析师。致力于市场择时、资产配置、量化与基本面选股。撰写独家深度“扩散指标择时”系列报告;擅长各类择时与机器学习模型,对隐马尔可夫模型有深入研究;在因子选股领域撰写多篇因子改进报告,市场独家见解。
林宸星,美国威斯康星大学计量经济学硕士,上海财经大学本科,主要负责大类资产配置、中低频策略开发、FOF策略开发、基金研究、基金经理调研和数据爬虫等工作,2021年9月加入德邦证券。
吴金超,清华大学硕士,南开大学本科,主要负责指数择时、行业轮动、基本面量化选股等工作,曾任职于华为技术有限公司、东北证券、广发证券,2021年11月加入德邦证券。
路景仪,上海财经大学金融专业硕士,吉林大学本科,主要负责基金研究、基金经理调研等工作,2022年6月加入德邦证券。
王治舜,香港中文大学金融科技硕士,电子科技大学金融+计算机双学士,主要负责量化金融、因子选股等工作,2023年1月加入德邦证券。
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【德邦金工|周报】A股整体上涨收官,房地产融资净买入继续居前——德邦金工择时周报20230101
【德邦金工|周报】融资净买入房地产,红利ETF净流入居前——德邦金工择时周报20221225
【德邦金工|周报】北向买入医药、银行,创业类指数标的ETF净流入持续居前——德邦金工择时周报20221218
【德邦金工|周报】A股主要指数集体上涨,创业类指数标的ETF净流入居前——德邦金工择时周报20221211
03 大类资产配置观点
04 机器学习专题
【德邦金工|选股专题】中证1000成分股有效因子测试——中证1000指数增强系列研究之一
【德邦金工|选股专题】基于模型池的机器学习选股——德邦金工机器学习专题之五
【德邦金工|选股专题】动态因子筛选——德邦金工机器学习专题之四
【德邦金工|机器学习】基于财务与风格因子的机器学习选股——德邦金工机器学习专题之三
05 金融产品时评
06 金融产品专题
【德邦金工|金融产品专题】后疫情时代,物流行业有望复苏,推荐关注物流ETF ——德邦金融产品系列研究之十八
【德邦金工|金融产品专题】势不可挡,坚定不移走科技强国之路,推荐关注华宝中证科技龙头ETF——德邦金融产品系列研究之十七
【德邦金工|金融产品专题】“抓住alpha,等待beta”,华宝夏林锋主动出击“三年一倍”目标——德邦权益基金经理系列研究之一
【德邦金工|金融产品专题】乘大数据战略机遇,握新时代“价值资产”,推荐关注大数据ETF——德邦金融产品系列研究之十六
【德邦金工|金融产品专题】招商中证1000指数增强——细分赛道下的“隐形冠军”——德邦金融产品系列研究之十五
【德邦金工|金融产品专题】长风破浪,王者归来,纳斯达克100ETF再启航——德邦金融产品系列研究之十四
【德邦金工|金融产品专题】风劲帆满海天远,雄狮迈步新征程,推荐关注军工龙头ETF——德邦金融产品系列研究之十三
【德邦金工|金融产品专题】“小”“智”“造”与大机遇,推荐关注中证1000ETF——德邦金工金融产品系列研究之十二
【德邦金工|金融产品专题】“专精特新”政策赋能,小市值投资瞬时顺势,推荐关注国证2000ETF——德邦金工金融产品研究之十一
【德邦金工|金融产品专题】面向未来30年,布局“碳中和”大赛道,推荐关注碳中和龙头ETF——德邦金工金融产品研究之十
【德邦金工|金融产品专题】互联网东风已至,龙头反弹可期,推荐关注互联网龙头ETF——德邦金融产品系列研究之九
【德邦金工|金融产品专题】需求旺盛供给紧俏,稀土ETF重拾上升趋势——德邦金融产品系列研究之八
【德邦金工|金融产品专题】周期拐点将至,地缘冲突催化行业景气上行,关注农业ETF——德邦金融产品系列研究之七
【德邦金工|金融产品专题】新能源车需求超预期,动力电池新产能涌现,关注锂电池ETF——德邦金融产品系列研究之六
【德邦金工|金融产品专题】稳增长预期下高股息低估值凸显投资价值,关注中证红利 ETF——德邦金融产品系列研究之五
【德邦金工|金融产品专题】文旅复苏之路,价值实现的选择,关注旅游ETF——德邦金融产品系列研究之四
【德邦金工|金融产品专题】市场波动渐增,银行防御价值凸显——德邦金融产品系列研究之三
07 文献精译专题
【德邦金工|文献精译】ChatGPT能够预测股票价格的走势吗?收益可预测性和大型语言模型——德邦金工文献精译第十期
【德邦金工|文献精译】只有艰难时期的赢家能重复成功:对冲基金在不同市场条件下的业绩持续性——德邦金工文献精译第九期
【德邦金工|文献精译】训练语言模型以遵循带有人类反馈的指令——德邦金工文献精译系列之八
【德邦金工|Fama因子模型专题】Fama三因子模型问世三十周年系列之二:A股市场实证——德邦金工Fama因子模型专题二
【德邦金工|文献精译】Fama-French三因子模型问世三十周年系列之一:重温经典——德邦金工Fama因子模型专题一
【德邦金工|文献精译】股价是否充分反映了业绩中应计和现金流部分所蕴含的未来盈利信息?——德邦金工文献精译系列之七
【德邦金工|文献精译】资产配置:管理风格和绩效衡量——德邦金工文献精译系列之六
【德邦金工|文献精译】规模很重要,如果控制了绩差股——德邦金工文献精译系列之五
【德邦金工|文献精译】中国股市的规模和价值因子模型——德邦金工文献精译系列之四
【德邦金工|文献精译】机器学习驱动下的金融对不确定性的吸收与加剧——德邦文献精译系列之三
【德邦金工|文献精译】不可知的基本面分析是可行的——德邦文献精译系列之二
08 选股月报
09 小市值专题
【德邦金工|选股专题】微盘股的症结与曙光——德邦金工小市值专题之四
10 行业轮动专题
11 分析师专题
12 基金策略专题
【德邦金工|金融产品专题】基于主动基金持仓的扩散指标行业轮动及改进—基金投资策略系列研究之一
【德邦金工|金融产品专题】基于扩散指标的主动基金筛选策略——德邦金工基金投资策略系列研究之二
重要说明
本篇文章来源于微信公众号: Zeta金工研究