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穿越牛熊基业长青的价值精选策略

舞蹈家发表于:5 月 9 日 18:32回复(1)

前言

  • 股票市场涨涨跌跌,每天巨量信息充斥其中,难辨真假,无论宏观经济周期交替、行业轮动此消彼长,技术分析趋势震荡,唯有价值投资能够穿越牛熊,横刀立马。究其本源,股份制上市公司产生了股票,股票代表了公司的所有权,脱离了公司,股票自然一文不值,无论过去当下市场迷失多远,市场终回归市场本真,本篇的策略即本着对市场的敬畏之心,向投资大师学习,以公司价值为出发点进行的策略搭建。只要在适当价格买入稳定且持续成长获利的公司股票,投资报酬率必然指日可期,下面的策略,就是源自这句话的作者,霍华罗.斯曼的审慎致富投资法。

策略思路

  • 霍华.罗斯曼(Howard Rothman)是华尔街著名的投资分析公司-远见投资顾问公司(Vision Investment Advisor, VIA)的首席投资分析师,其领导的蓝酬股成长操作账户(Blue Chip Growth Account),自公元1997年成立以来,至2001年止,累积投资报酬率达49.27%,是标准普尔500指数(S&P500)的2倍以上,且历年操作绩效均优于标准普尔500指数。

  • 霍华.罗斯曼的投资方式,强调『在正确时机买入并紧握持股』,与『选择优质股票并长期持有』(…”buy right and hold tight” and ”buy strong and hold long”..)。他认为只要在适当价格买入稳定且持续成长获利的公司股票,不需经常更换持股,投资报酬率必然指日可期,霍华.罗斯曼的投资哲学虽然简单,却充分显现首席投资分析师的谨慎风范。

  • 霍华.罗斯曼强调其投资风格在于为投资大众建立均衡、且以成长为导向的投资组合。选股方式偏好大型股,管理良好且为领导产业趋势,以及产生实际报酬率的公司;不仅重视公司产生现金的能力,也强调有稳定成长能力的重要。具体表现在挑选上市公司标的时,需要关注如下方面;

    1. 总市值大于等于50亿美元。

    2. 良好的财务结构。

    3. 较高的股东权益报酬。

    4. 拥有良好且持续的自由现金流量。

    5. 稳定持续的营收成长率。

    6. 优于比较指数的盈余报酬率。

  • 我们借助聚宽平台获取A股财务数据,如通过如下Python代码可以在研究模块下获取全A股在2018年8月1日公开的财务报表数据,这里利用Python中的统计方法对全市场流通市值进行简单的描述统计

    df = get_fundamentals(query(valuation,balance,cash_flow,income,indicator),date='2018-8-1')
    df['circulating_market_cap'].describe()

    count     3508.000000
    mean       113.031473
    std        514.431275
    min          3.095800
    25%         19.189825
    50%         34.956050
    75%         74.895275
    max      14963.477500
    Name: circulating_market_cap, dtype: float64

  • 全市场股票的平均流通市场为113亿,最小市值仅3亿,最大市值可达到1.4万亿元,且近80%的股票市值小于平均市值,可以了解到全市场绝大部分钱都掌握在20%的公司手里。类似方法,可以通过市场数据发掘很多的信息,大家不妨在聚宽平台试试。

  • 该策略偏好大型股,我们选取市值较大的股票进行投资选择;同时,对企业资产的变现能力,短期偿债能力也有着要求,策略中对企业的流动比率进行限制,毕竟财务状况良好的企业才是成长的根基。

  • 买股票就是买公司成长的预期,自然对股票的成长性也有着相应的要求,只有持续不断的业绩增长,才能给股票提供源源不断的上涨动力!

回测结果

  • 将上面的思路可以在聚宽量化交易平台(www.joinquant.com)获取各股票财务数据,进行策略回测,下图是该策略近5年回测收益表现,红线是基准收益,蓝线是策略收益,可以看到2015年股灾之前基本上可以和牛市持平,股灾之后保持了获利,并获得了不菲的超额收益。
    5年收益.png

  • 利用聚宽平台的归因分析模块,进一步拆解策略详情

    • 收益按时间分布情况展示
      收益.png

    • 因子分析模块进行风格分析
      风格归因.png

  • 可以看到,这个以大市值、价值蓝筹为出发点的策略,战胜了市场,取得了良好的表现。


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