券商金股策略简介与表现 [page::2]

• 券商金股由策略组与行业组联合推荐，2017年起推出月度十大金股策略。

- 以安信证券为例，截止2020年10月组合累计超额收益达208.69%。

• 金股组合显著跑赢沪深300，成为市场情绪的有效代理。

基于重合度构建的金股策略回测 [page::3]

| 指标 | 数值 |
|------------|---------|
| 年化收益率 | 56.98% |
| 年化波动率 | 29.33% |
| 最大回撤 | 23.01% |
| Sharpe比率 | 1.94 |

• 利用重合度≥3选股，策略整体跑赢沪深300。

- 组合最大回撤较大，原因在于股票持仓数不稳定。

动量因子填充策略优化 [page::4]

| 指标 | 数值 |
|------------|---------|
| 年化收益率 | 65.95% |
| 年化波动率 | 29.51% |
| 最大回撤 | 17.51% |
| Sharpe比率 | 2.23 |

• 对于重合度为2的股票，按近三个月动量排序补充，控制持股数10-12只。

- 最大回撤明显下降，收益及夏普均有提升。

ROIC因子填充策略最佳表现 [page::5]

| 指标 | 数值 |
|------------|---------|
| 年化收益率 | 68.12% |
| 年化波动率 | 28.26% |
| 最大回撤 | 13.98% |
| Sharpe比率 | 2.67 |

• 以ROIC替代动量因子进行补充，回测显示更优风险调整收益。

- 组合稳定经历市场波动考验，实现持续超额收益。

基于券商行业认可度的行业策略 [page::6][page::7]

| 策略类型 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | Sharpe比率 |
|--------------|------------|------------|----------|------------|
| 行业纯多头策略 | 54.35% | 27.78% | 20.56% | 1.95 |
| 行业多空策略 | 25.70% | 8.66% | 4.76% | 2.96 |

• 行业多头策略根据券商认可度选取前五行业做多，表现稳健。

- 多空策略做多认可度高行业，做空认可度低行业，极大降低了回撤。

12月券商金股组合持仓及行业偏好 [page::7][page::8]

| 证券代码 | 股票名称 | 持仓权重 | 所属行业 |
|------------|------------|----------|----------------|
| 601601.SH | 中国太保 | 10.00% | 保险 |
| 601899.SH | 紫金矿业 | 10.00% | 黄金 |
| 600519.SH | 贵州茅台 | 10.00% | 白酒 |
| 000002.SZ | 万科A | 10.00% | 住宅物业开发 |
| 600486.SH | 扬农化工 | 10.00% | 基础化工 |
| 601888.SH | 中国中免 | 10.00% | 旅游零售 |
| 300014.SZ | 亿纬锂能 | 10.00% | 锂电池 |
| 000661.SZ | 长春高新 | 10.00% | 生物医药 |
| 002384.SZ | 东山精密 | 10.00% | 电子 |
| 300750.SZ | 宁德时代 | 10.00% | 锂电池 |

• 股票组合行业分布分散，避免集中风险。

- 基础化工、电力设备及新能源等行业被券商一致看好。

量化因子策略总结 [page::3][page::4][page::5]

• 重合度作为核心因子，结合动量、ROIC实现股票池筛选与填充。

- 动量因子能改善仓位稳定性及部分风险指标。

• ROIC因子表现最佳，兼顾收益与风险，控制最大回撤14%以内。

- 因子构建步骤明确，适合规模固定的多股组合，适用沪深市场[page::3][page::4][page::5]

【安信金工】多资产策略研究之二：券商金股股票篮子的构建方法 - 深度分析报告

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一、元数据与概览

报告标题：“多资产策略研究之二：券商金股股票篮子的构建方法”
作者及机构：吕思江（分析师，SAC执业证书编号：S1450517040003），安信证券研究中心
发布日期：2020年12月2日
研究主题：针对中国券商金股（即券商策略组选定的金股股票组合）构建系统化多资产策略，重点研究了基于券商金股数据构造股票组合的具体方法、表现及应用，特别是针对月度精选金股的组合优化和行业偏好解析。
核心论点与目标：

• 论证券商金股作为市场分析师情绪和行业认可度的风向标，能够被系统化地用来构建多因子股票组合。

- 结合重合度、动量因子、ROIC等指标，构建不同筛选条件的股票组合，并评估其风险收益表现。

• 构建行业纯多头及多空策略，进一步提炼行业偏好。

- 通过回测数据验证该策略的有效性，特别强调了ROIC因子的优势。

• 最终给出了2020年12月的券商金股优选股票篮子及行业倾向，为投资者提供实际操作参考。

该报告旨在推广“自我构造收益来源”的广义资产配置理念，丰富战术资产配置可能性，同时为投资者提供一种从券商推荐出发的实战组合构建思路。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 券商金股简介与策略表现

• 券商金股的概念自2017年起成型，券商策略组结合行业调研，月度精选行业内表现优异或潜力股票，形成金股池。

- 以安信证券为例，从2017年12月起，月度金股组合累计超额收益高达208.69%，表现优异，明显跑赢市场基准（上证综指、沪深300）。

• 图表1直观反映金股组合从2018年至2020年10月的净值累计增长，明显超出行情指数，显示强烈的超额收益特征。

- 该部分明确了券商金股作为策略组合的优越性及其市场应用基础。[page::2]

2. 基于券商金股的策略组合构建

2.1 仅基于重合度的策略

• 逻辑基于“多券商共识度”：若多家券商同时推荐某股票，则该股被认为更具市场认可度和确定性。

- 股票池构建步骤：先整理所有券商月度金股，然后计算每只股票被推荐的次数（重合度），最终选取重合度≥3的构成组合。

• 回测（2019年12月至2020年11月）表现优于沪深300，年化收益56.98%，sharpe比率1.94，但最大回撤较大(23.01%)，部分因持股数量不稳定造成。

- 图表2及表1显示策略较强的收益但存在波动与回撤风险。

• 作者发现持股数目波动对组合稳定性影响显著，提出固定持股数目以优化表现。此为后文引入因子筛选的基础。[page::2,3]

2.2 基于重合度与动量因子的策略

• 为解决前策略持仓不稳定问题，加入动量因子（近三个月收益率）补充持仓不足。

- 具体步骤：先选重合度≥3股票，若不足10只，则按重合度为2的股票动量排序补充至至少10只。

• 回测结果显示，组合收益率提升至65.95%，sharpe提升至2.23，最大回撤大幅降低至17.51%。

- 图表3和表2反映能显著提升组合风险收益比和稳定性，有效利用动量因子进行补充筛选。

• 逻辑体现动量因子在择时和短期趋势捕捉上的价值。

- 该章节强调因子叠加对组合风险控制的积极作用。[page::3,4]

2.3 基于重合度与ROIC因子的策略

• ROIC（投资资本回报率）作为经典质量因子，被引入替代动量因子进行组合填充。

- ROIC基于企业盈利能力和资本有效利用率，强调中长期基本面质量。

• 筛选逻辑类似：重合度≥3股票首先入池，持股不足10时，用重合度=2股票按上一年末ROIC排序补充。

- 回测优势明显，年化收益率提升至68.12%，最大回撤降至13.98%，sharpe比率提高至2.67。

• 图表4及表3体现ROIC因子对于降低回撤和提升风险调整收益的优势，组合性能更稳定。

- 组合历经2020年2月熔断暴跌与7月小牛市的双重考验，表现稳健。

• 说明质量因子在组合构建中的价值，以及品质优选对稳定收益的重要性。

- 该章节呈现对动量与质量因子平衡的深度探索。[page::4,5]

3. 基于行业认可度的策略

3.1 行业纯多头组合

• 将券商金股股票对应的中信一级行业进行统计，选出认可度最高的五个行业，构建行业等权多头组合。

- 回测收益稳健，年化收益54.35%，波动率27.78%，最大回撤20.56%，sharpe约1.95。

• 图表5及表4反映行业层面识别的可行性及收益，间接反映券商的行业配置意图。

- 投资者可据此进行行业层面配置决策。

3.2 行业多空组合

• 除多头外，同时对认可度最低的五大行业进行做空，实现多空对冲，力求汽车、电子等高认可行业赚取正收益，同时做空市场预期较差行业降低系统风险。

- 结果显示极低回撤（最大回撤仅4.76%），波动率8.66%，sharpe近3，年化收益25.7%。

• 图表6和表5显示极强的风险控制与较好收益表现，适合稳健型投资者参与。

- 多空机制作为对抗系统性风险的有效工具，增强策略整体表现的抗跌能力。

• 表明行业认可度不仅有指导性，更可通过结构设计实现组合防御功能。[page::5,6,7]

4. 十二月持仓组合及行业偏好

• 图表7呈现券商金股组合从2019年12月至2020年11月的总回报走势，年化收益71.66%，夏普3.07，显示长期优异稳定的超额收益。

- 2020年12月阶段，选中中国太保、紫金矿业、东山精密、贵州茅台、万科A、扬农化工、中国中免、亿纬锂能、长春高新、宁德时代等10只股票，持仓均等分配（10%权重），覆盖保险、黄金、白酒、房地产、农药、旅游零售、锂电池、生物医药、电子等多个行业。

• 行业认可度方面，高度集中于基础化工、电力设备及新能源、电子、有色金属、医药、食品饮料、汽车、计算机等。

- 表8和表9具体显示持仓和行业重合度数据，为投资者提供操作层面成果。

• 同时，通过适当微调规避单一行业暴露风险，体现组合构建的合理性与风险管理。

- 附录提供自2019年以来详细持仓变动和每只股票买卖价格、估计利润率，便于深入策略复盘和验证。[page::7,8,9]

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三、图表深度解读

图1：安信证券月度十大金股策略表现（第2页）

• 展示金股组合净值（黄色）vs上证综指（蓝色）和沪深300（橙色）走势。

- 金股组合连年跑赢两大指数，尤其2020年表现显著上扬，收益累计达到约3.3倍。

• 佐证券商金股策略具备强大选股能力与市场择时能力。

- 该图为全篇核心基准，体现主题可靠性。[page::2]

图2、表1：仅重合度策略表现（第3页）

• 图2体现策略起步阶段表现优异但波动态势较大。

- 年化收益56.98%，sharpe为1.94，但最大回撤达23%。

• 不稳定主要源自持股数目波动。

- 此时策略仅读取券商共识信号，无结合其他风格因子，表现不够平衡。[page::3]

图3、表2：动量因子补充后表现（第4页）

• 动量因子加入填补股票数目不足，整体表现明显优化。

- 最大回撤降至17.5%，sharpe提升至2.23。

• 动量因子强化了组合的趋势捕捉能力，短期波动下降。

- 说明战术调整的有效性。

• 图形展示蓝色组合净值走势领先沪深300橙线，趋势分明。[page::4]

图4、表3：ROIC因子补充策略表现（第5页）

• ROIC因子作为更注重质量的因子，较动量因子带来更好的风险收益比。

- 年化收益68.12%，最大回撤进一步降低至13.98%，夏普比率达到2.67。

• 图形显示该策略走势更稳健，波动更小，收益更加可控。

- 验证品质因子的选股优越性，强调基本面择股价值。

• 组合经历了大幅市场波动仍表现稳健，验证时间耐久度。[page::5]

图5、表4：行业纯多头策略表现（第6页）

• 根据券商行业认可度构建的行业多头组合年化54.35%，sharpe 1.95，最大回撤20.56%。

- 该策略仅依赖行业层面认可度，表现依然优于很多单纯指数。

• 图表呈现产业轮动明显且优胜行业贡献度高。[page::6]

图6、表5：行业多空策略表现（第7页）

• 多空策略通过对行业的多头和空头对冲，有效降低风险，最大回撤仅4.76%且波动率8.66%。

- 平稳得到25.7%年化收益，sharpe 2.96，极佳风险调整回报。

• 图表显示两条线走势贴近，表明对冲效果显著，波动性极低。

- 优秀的资本保护与稳健盈利能力，适合作为资产配置中的风险缓冲。

• 该策略开启了基于行业认可度的风险对冲策略新思路。[page::7]

图7：券商金股组合历史表现（第7页）

• 展示自2019年12月至2020年11月该策略累计绝对回报约72%，年化71.66%, sharpe 3.07。

- 组合β为0.85，显示相较市场回报略低的系统风险暴露，降低风险敞口。

• 最大回撤-13.98%，最大连续上涨/下跌天数均为8天，表现较为平衡。

- 突出表现为投入资本的持续回报和风险控制。

• 该图为实操策略主线，直接指向策略可运用落地。

- 旁边具体统计了日跃度、周跃度、月跃度等市场参与度指标，显示策略活跃适度。[page::7]

图8、图9：十二月优选股票组合持仓及行业推荐度（第8页）

• 2020年12月组合持仓覆盖保险、黄金、有色金属、白酒、住宅物业、农药、旅游零售、锂电池、生物医药、电子等领先行业，每只股票权重均为10%。

- 行业认可度聚焦基础化工、电力设备及新能源、电子、有色金属、医药、食品饮料、汽车等板块。

• 图表清楚展示券商对行业的精准聚焦，说明策略不仅有效且具备行业轮动灵敏度。

- 该图为策略最新持仓的具体化参考，具备实操指导意义。[page::8]

附录表（第9-10页）

• 提供详尽历史持仓买卖价格、估计利润率等数据，囊括2019年底至2020年底期间股票买卖时点及表现。

- 通过此表可以检视策略执行的具体绩效，评估个股贡献，辅助回测的细致校验。

• 补充了主要行业和股票层面持仓变动，为策略设计调优提供了数据支持。

- 体现策略数据的真实透明性和严谨性。[page::9,10]

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四、估值分析

报告重点关注的是通过多因子筛选构建股票组合，并无单一公司估值模型或目标价设定，因此未涉及详细的DCF或倍数法等传统估值分析。组合构建基于券商金股重合度、动量与质量ROIC因子，以及行业层面认可度，重点在策略构建与风控而非单只股票的价值得出。风险收益比和夏普比率是主要评估指标。

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五、风险因素评估

• 历史数据风险： 数据来自历史公开信息，市场环境和行情变化使历史表现未来可能失效。报告明确提出风险提示。

- 市场波动风险： 尽管策略经过回测选因，最大回撤仍存在，尤其早期重合度策略最大回撤超20%，需投资者警惕短期剧烈波动。

• 持仓集中风险： 单一行业过度集中时会带来较大系统风险，报告中已采取单行业限持股票数量为1只等限制进行规避。

- 模型假设风险： 投资策略依赖动量与ROIC数据的有效性，若基本面数据质量下降或短期市场行为改变，预测效果可能降低。

• 流动性与交易成本风险（未显著提及）： 由于策略为股票篮子，且以头部券商金股为基础，预期流动性较好，但未具体说明，投资者需注意执行成本。

- 行业轮动风险： 行业多空策略依赖券商行业认可排名，市场行业景气度变化可能影响策略表现。[page::0,8,11]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告分析较为扎实，有清晰回测数据支撑，但过于依赖过往券商数据，假设券商推荐持续有效可能存在一定乐观偏差。

- 重合度≥3这一阈值虽合理但缺少敏感性分析，是否更高或更低门槛更优未展开。

• 虽使用ROIC作为质量因子体现了对基本面重视，但ROIC数据时点固定为上一年12月31日，未考虑更频繁更新可能带来的调整优势。

- 策略未充分讨论因子选股在极端市场情绪（如2020年二月熔断等）中可能的弱点或异常表现。

• 报告中行业多空策略sharpe比率描述有些出入，文中25.7%年化收益对应sharpe 2.96，而文章中另一处为2.06，应关注数据一致性。

- 组合持仓均等权配置简单，未探讨市值权重或风险平价配置影响，未来研究空间尚存。

• 报告缺乏多因子模型的交叉验证，如动量与ROIC的多因子叠加策略表现未呈现。

- 风险提示主要停留在通用层面，缺乏针对具体策略构建的操作性风险缓释措施。
整体而言，报告专业且逻辑清晰，但存在部分模型假设和参数调节未深入探讨，需读者结合自身判断综合考量。[page::3,5,7,11]

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七、结论性综合

本报告系统探讨并验证了以券商金股推荐为基础，结合重合度、动量及质量（ROIC）因子的多因子股票组合构建方法，提供了具有实操参考价值的策略框架。

• 券商金股作为底层数据源，具有强大的市场参与度和行业覆盖优势，其重合度指标有效反映市场共识。仅凭重合度构建组合能取得显著超额收益（年化近57%），但回撤偏高。

- 动量因子的引入显著提升了组合风险调整后表现（年化收益66%，回撤17.5%），展现了择时与趋势捕捉能力的价值。

• ROIC因子替代动量后进一步降低最大回撤（至约14%）、提高收益和夏普，显示基于质量的择股更有利于构建稳健组合。这一实证尤为重要，强调基本面筛选的实用价值。

- 基于行业认可度的纯多头和多空策略有效捕捉行业轮动机会，多空策略更侧重风险管理，实现了极低回撤和较高夏普率。

• 持仓组合覆盖保险、矿业、白酒、房地产、新能源、生物医药及电子等多样化行业板块，体现了均衡配置与风险分散的理念。

- 全周期回测（2019年12月至2020年11月）包含市场的剧烈震荡，验证了策略在不同市场环境下的适应性和较强的抗风险能力。

• 从图表数据来看，券商金股策略组合的收益曲线明显优于沪深300指数，表现稳定且胜率高，显示选股与行业配置均取得成功。

- 本报告提供的组合构建思路与表现数据，为投资者和资产配置决策者从卖方策略视角挖掘多资产配置机会提供了有力支撑。

• 虽存在历史继承风险与模型假设局限，整体分析严谨、数据详实，是券商金股投资策略研究领域内具有代表性的实证案例。

综上，报告明确表达了基于券商金股重合度结合动量与ROIC因子的多因子选股方法，以及以此延伸构建的行业多头和多空组合，均表现出色。该策略能够为投资者在广义资产配置中提供稳定的超额收益与风险管理工具，具体操作层面的股票及行业偏好亦可作为实际投资的参考方案。[page::0-10]

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附：主要图表示例

• 图1 - 安信证券月度十大金股策略累计净值走势

• 图3 - 动量因子填充回测结果

• 图4 - ROIC因子填充回测表现

• 图6 - 行业多空策略历史表现

• 图7 - 券商金股组合总回报走势（2019年末至2020年末）

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此分析深入覆盖了报告的每个主要章节、图表和数据内容，阐释了作者的推理、假设及结论，将券商金股的市场信息成功融入系统化资产配置策略的框架，形成有效的实证投资方案。

报告