行业内选股策略－钢铁行业

行业内选股策略－钢铁行业内容摘要：

行业内选股策略－钢铁行业 请务必阅读正文之后的免责条款 数量化选股策略 行业内选股策略 相关研究 从因素分析看影响股价的关键因子 海通数量化选股模型相对价值股 海通数量化选股模型相对成长股 通数量化选股模型成长价值股模型与风格轮动 通数量化选股 4 月样本股更新报告 海通数量化选股 6 月样本股更新报告 海通数量化选股 8 月样本股更新报告 海通数量化选股 10 月样本股更新报告海通数量化选股 12 月样本股更新报告金融工程助理分析师 丁鲁明 电话： 021融工程首席分析师 胡倩 电话： 021z 本文构建自上而下投资流程中的行业内选股环节。 行业内选股策略作为“自上而下”选股策略的一个环节，需要能够提供稳定超额收益的选股策略，但对于行业走强阶段中的超额收益应当赋予更大的权重。 这一特征决定了策略构建同简单的全市场选股策略将有所区分。 z 从钢铁行业出发，通过寻找行业强势和弱势阶段的单独分析，寻找不同行业状态下的显著指标。 我们回顾了 06 年的 3 年时间中钢铁板块的 4 个主要强势阶段和弱势阶段，并尝试运用对应时期的财务指标、情绪指标、技术指标对行业中的涨幅序列进行解释和匹配，结合当期市场环境对各期的统计结果进行了定性分析并提炼了强势阶段和弱势阶段的不同显著指标。 行业强势阶段中，行业内个股表现特征主要受短期业绩变动、市场预测估值和反转特性影响。 07 年 7 月后的短期强势行情由于处在市场疯狂阶段，有效指标较少。 行业弱势阶段中，个股表现特征较不明显，市净率和市销率成为主要显著指标，而市盈率指标失效， “牛市看 市看 征明显。 z 通过综合行业强弱市场的指标，构建量化选股策略。 作为数量化的选股模型，必须剔除多数不稳定和定性分析的影响，保留稳定的指标。 我们在偏重行业强势背景下有效指标的基础上增加弱势背景下的指标，最终使用市销率、预估市盈率、预估市净率、6 个月个股涨幅等指标构建选股模型。 由于选股目的在于构建稳定超额收益组合，因此本样本内选股保留 50%数量个股，符合大资金配置需求。 z 选股策略样本外检验显示良好稳定性。 在08年10月31日月中，50%样本内选股模型累计涨幅 188%，同期钢铁指数上涨 107%，以月度涨幅计算获得的年化 率 190%，信息比率 124%。 z 2010 年 2 月样本股。 韶钢松山、本钢板材、新兴铸管、太钢不锈、华菱钢铁、首钢股份、武钢股份、宝钢股份、莱钢股份、杭钢股份、凌钢股份、南钢股份、安阳钢铁、新钢股份、马钢股份。 量化资产配置 量量 化化 研研 究究 2010 年 2 月 26 日 定量研究·配置策略 2 目 录 1. 引言 . 钢铁行业的行业内个股表现同各类指标间的相关性 .究对象 . 5 业主要走势区间划分 . 5 业强势阶段中的个股特征（样本内指标分析， . 8 业弱势阶段中的个股特征（样本内指标分析， . 12 3. 钢铁行业打分模型构建及评价 .分模型指标选择 . 14 分模型业绩评价（样本外检验， . 15 4. 总结 . 定量研究·配置策略 3 图目录 图 1 近期钢铁行业指数同上证综指走势对比 . 7 图 2 近期钢铁行业指数同上证综指走势对比 . 7 图 3 根据打分模型筛选的强 50 %行业内个股样 本外表现 . 15 图 4 根据长期指标筛选 50% 行业内个股后表现 相对强弱 . 15 表目录 表 1 本文研究的钢铁行业样本股 . 5 表 2 不同的行业内选股策略 A、B、C 对比 . 6 表 3 2006 钢铁行业走强区间划分 结果. 8 表 4 2006 钢铁行业弱势区间划分 结果. 8 表 5 阶段个股涨幅同各指标的秩相关性（强势阶段一：. 10 表 6 阶段个股涨幅同各指标的秩相关性（强势阶段二：错误。 未定义书签。 表 7 阶段个股涨幅同各指标的秩相关性（弱势阶段一：错误。 未定义书签。 表 8 阶段个股涨幅同各指标的秩相关性（弱势阶段二：错误。 未定义书签。 表 9 行业不同阶段的显著指标回顾 . 14 表 10 选股策略样 本外收益分阶段 . 16 定量研究·配置策略 4 1. 引言 市场上的主流投资流程基本上可以分为两类，分别为“自上而下”和“自下而上”。 “ 自上而下”的投资流程，也就是首先从整体的仓位控制以及资产配置入手（大类资产配置策略），并通过对各行业的政策变化及盈利成长前景进行行业配置比例的预设（行业配置策略），最后通过行业内个股的定性和定量分析，横向和纵向的估值对比等，得到行业内个股的超配低配观点（选股策略）。 “自上而下”的投资流程体现了团队合作的风格，从三个层次上寻求不同类型的超额收益，且该超额收益可相互叠加，可以为整个投资组合贡献更高的回报。 而“ 自下而上”的方式，排除了个股的行业属性而等同对待，通过精选满足一定估值条件和长期投资条件的个股组合，使其满足严格的筛选条件，从而达到整个投资组合的构建，组合的行业配置和市场大类资产配置相应完成。 当然，“自下而上”的投资组合往往在个股分配的权重方面仍然具备调整和优化空间。 美国最大的基金公司之一富达基金（ 是遵循该投资流程的典范，其著名代表人物彼得林奇使用的成长价值选股策略便是一类典型的“自下而上”选股策略，通过对整个市场中全部个股的估值、 管理层持股、历史盈利能力、业绩成长性等多种指标筛选， 直接得到最终投资组合，通过严格执行和长期的投资积累，取得了优异的业绩。 采用“ 自上而下”的集中投资决策体系还是采用“ 自下而上”的分散投资决策体 系，各有优缺点。 采用“ 自上而下”的集中投资决策体系，优点是可以宏观的整体性把握投资决策，缺点是灵活不足；采用“ 自下而上”的分散化民主投资决策体系，优点是可以充分发挥主观能动性和个人超高的投资能力，缺点是全局性的观察和分析不够，投资风险较难控制。 在我们之前的报告中，曾经推出了一系列数量化选股策略，并在报告发布后的 1年多跟踪期间内，取得了优异和稳定的样本外测试结果。 选股策略主要借鉴了海外成功投资大师的投资理念，并在中国市场上进行灵活微调，发现同样具备良好的适应性，进而我们构建了对应的海通价值、成长股选股策略。 从实际的投资流程看，这些国际投资大师的选股策略基本属于不区分行业的投资策略，同“自下而上”的投资理念接近。 而本系列报告的研究目的，则是探寻“自上而下”的投资理念中的一部分 行业内选股。 之前海通金融工程部推出对 A 股市场指数及主要大市值行业的月度走势趋势预测观点、 以及不同市场板块 （如大小盘、 消费非消费）的月度强弱趋势预测体系的完善，加上基于基金季度报告的行业配置比例提炼得到的行业配置策略，在此基础上，通过数量化方法的 “自上而下” 投资流程已经具备了大类资产配置、 行业配置的主要定量观点，通过本文开始的系列行业内选股模型报告， 将定量的 “自上而下” 投资流程进一步完善，从而构建一个“自上而下”的量化选股模型，这同前期我们推出的以“自下而上”投资逻辑为主导的海通数量选股模型系列报告将有所区别。 不同的行业具有不同的特征，影响其行业内个股表现的因素也会有所不同，如：大市值的行业更加注重历史业绩和估值，小市值的行业更注重预期变化和未来成长性。 在这样的基础上，我们有理由相信，对不同的行业，存在不同的显著指标，对该行业内的个股的不同走势给出解释和预测。 本文的研究对象为钢铁行业， 为了研究样本的稳定， 我们选取了 2006 年 12 月 2 月期间，均属于海通二级行业分类 样本集将满足以下三个条件： 年中各个季度均以钢铁行业为主营； 年中的钢铁行业新股上市造成的短期表现影响； 此存在市 定量研究·配置策略 5 场情绪指标（一致预期值）。 2. 钢铁行业的行业内个股表现同各类指标间的相关性 究对象 本次研究对象为下属钢铁行业上市公司： 表 1 本文研究的钢铁行业样本股 代 码。