业绩趋势模型构建与验证 [page::4][page::5]

• 利用TTM归母净利润环比增速和业绩增长加速度指标，将股票划分为9组，实现业绩趋势双维度刻画。

- 业绩加速增长(第9组)股票下期业绩增速处于市场前30%概率高达58.2%，明显优于线性外推法，且显著降低业绩变脸风险。

• 使用业绩预告数据替代公告数据，降低滞后性，提升换仓时点的及时性。

技术形态筛选：缠论三类买卖点优越性分析 [page::6][page::7][page::9]

• 四类技术形态中（均线、蜡烛图、缠论、技术指标），缠论三类买卖点胜率和盈亏比较高，适合较长周期持仓。

- 三类买点信号胜率在20-50个交易日最高，第一类买点30日超额收益达5%；盈亏比稳健，买一买二买三表现各有优势。

• 卖点信号具有各自半衰期特征，有效帮助规避短期下跌风险。

业绩趋势叠加技术形态选股策略构建与回测表现 [page::14][page::15][page::16]

• 策略流程：先用业绩趋势模型筛选高成长股票池，再从中挑选近季度内缠论买入信号未被卖点覆盖的股票。

- 回测期间年化收益63.7%，年化超额收益约39.5%，信息比3.65，月度胜率83.7%；流通市值加权策略亦表现良好。

• 持仓股票数量稳定在30只以上，多集中于中证500中市值区间。

月度调仓与季度调仓对比及换手率分析 [page::17][page::18]

• 月度调仓策略未显著提升信息比，收益波动略增，但在震荡市获得更稳定超额收益，风格适应性较好。

- 绝大多数换手率来源为业绩预告截止日附近，非业绩预告时间换手率较低。

策略收益归因及风险分析 [page::19][page::20]

• 业绩趋势与技术形态贡献超额收益比例约1:2，技术形态提升了组合胜率与稳定性。

- 策略存在流动性因子长期正暴露和市值因子负暴露，近期表现受成长及流动性因子支撑。

最新持仓明细及风险提示 [page::20][page::21]

• 最新持仓覆盖多个行业及市值区间，持仓结构多样。

- 风险提示包括业绩变脸风险及技术形态失效风险，投资者应关注市场风格变动。

《双击掘金：业绩趋势叠加技术形态——业绩链选股策略报告之二》深度分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《双击掘金：业绩趋势叠加技术形态——业绩链选股策略报告之二》

- 作者：分析师刘均伟、周萧潇、祁嫣然

• 发布机构：光大证券研究所

- 发布日期：报告数据截止至2019年3月31日，报告发布日期未明确，基于时间线推断为2019年上半年

• 研究主题：结合上市公司财务业绩动量（业绩趋势模型）与技术分析形态（识别缠论买卖点）构建选股策略。

- 核心论点：
- 业绩趋势模型捕捉业绩加速成长并具备动量效应的股票池，具有较高的未来业绩增速预测准确性和稳定的超额收益。
- 技术形态中缠论体系的买卖点信号能够有效择时，且表现优于均线、蜡烛图及其他技术指标。
- 将业绩趋势模型和缠论技术形态结合的选股策略表现优异，年化超额收益达到39.5%，信息比率高达3.65，超额收益贡献中技术形态部分占比约2/3。
- 策略适用于中长期持有，且调仓频率以季度或月度为主。

• 策略评级：无明确买卖评级，更多以策略构建和逻辑说明为主，且附带风险提示。

通过“业绩趋势”和“技术形态”两条主线的叠加，策略达成了业绩驱动与市场时机结合的综合收益提升目标，旨在帮助投资者从容应对市场波动，提高组合表现和风险控制能力[page::0,4,5,6,14,15,18]。

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2. 逐节深度解读

2.1 旧瓶新酒：业绩趋势叠加技术形态

业绩趋势模型构建（章节1.1）

• 核心观点：业绩的“速度”和“加速度”作为判断业绩成长性的关键指标，可以更准确筛选出未来可能保持增长动能的公司。

- 指标定义：
- 业绩增速：用TTM（12个月滚动）归母净利润的环比增速衡量业绩增长速度。
- 业绩加速度：用最近N个季度季度归母净利润对季度数二次方程回归，二次项的系数作为业绩加速度的代理变量，正值表示业绩增长速度在加快。

• 分组逻辑：将所有上市公司基于业绩增速划分为3组，每组内再依据业绩加速度分成3组，形成9组（3x3），第9组即“双高”组（高业绩增速+高业绩加速度），为目标筛选池。

- 优势：
- 区分业绩增速高但加速度低的短期业绩高增长和持续加速增长的股票。
- 有效剔除“业绩变脸”股票。（即未来业绩掉头收益大幅下降的情况）

• 说明：使用业绩增长的加减速分组，而非单一增长速度，更科学地抓住业绩持续动力[page::4,5].

业绩趋势模型优势验证（章节1.1末尾）

• 动量效应验证：

- 业绩趋势模型筛选出的股票有58.2%的概率其下期业绩仍位于全市场前30%。
- 对比单纯按照当期业绩增速筛选的股票，概率为54.9%，说明加速度指标提升了筛选效果。

• 业绩变脸风险控制：

- 线性外推思路筛选中24.6%的股票下期业绩位列市场后30%，业绩趋势模型筛选的股票仅13.4%。
- 显著降低业绩变脸的概率，风险更小。

• 业绩公告延迟性解决方案：

- 用业绩预告数据替代正式公告数据，使换仓日提前。
- 换仓时间点设定为业绩预告截止日后的第一个交易日。

• 模型表现数据：

- 自2009年以来年化超额收益12.3%。
- 信息比率1.77，月度胜率68%。
- 截止2019年3月31日，最新年内收益39.4%，超额基准7.3%。

• 图表：图1展示了业绩趋势模型和线性外推思路筛选股票的下期业绩增速概率分布；图2展示策略的历史收益净值曲线，呈现稳健增长态势[page::5,6,18,19].

2.2 技术形态研究与精选（章节1.2）

• 技术形态类别对比：

- 包括均线体系、缠论三类买卖点、蜡烛图、各类技术指标。
- 统计范围：2002-2015年所有A股样本。

• 结果：

- 胜率排名：缠论 > 均线 > 蜡烛图 > 技术指标。
- 盈亏比排名（盈利/亏损比）：缠论 > 均线 > 蜡烛图 ≈ 技术指标。
- 持仓周期特性：
- 均线最优持仓周期10-20日。
- 蜡烛图仅3日，短周期特性明显。
- 缠论适合较长的持仓周期（20-80个交易日），合适中长线操作。

• 缠论三类买点分析：

- 第一类买点胜率最高（峰值约80%以上），最优持仓20-50交易日，盈亏比最高。
- 第二类和第三类买点表现脉冲明显，短期胜率优，盈亏比持平。
- 卖点信号亦呈现不同的胜率与盈亏比特征。

• 选用理由：缠论买卖点同时具备胜率和盈亏比优势，且被证明适合市场趋势和拐点判别，适合长线持有策略，最终被选为技术形态构成的核心指标。

- 图表说明：
- 图3-10展示四类技术形态的胜率和盈亏比表现。缠论买点和卖点的稳定性、胜率明显优于其他技术指标。
- 图11-26详细披露各类买卖点在不同持仓期间的胜率、盈亏比及绝对/超额收益，充分展现买卖信号的不同特点，辅助优化持仓周期选择。

• 回测框架（表3）：

- 测试周期2011年1月1日至2019年3月31日。
- 使用全部A股样本，以中信一级行业等权指数为参考基准。
- 选用日线频率买卖点信号。

• 结论：缠论买卖点作为择时工具具备显著实证优势，尤其在胜率和盈亏比方面，符合趋势投资特征[page::6,7,8,9,10,11,12,13,14,18,19].

2.3 业绩趋势叠加技术形态策略构建及表现（章节2）

• 策略构建流程：

1. 选取业绩增速排名前1/3的股票。
2. 在此基础上选出业绩加速度排名前1/3的股票，构成高增长基准股票池。
3. 从上述股票池中，使用缠论三类买点信号作为技术形态筛选条件，持仓信号为调仓日前一季度内出现一买/二买/三买且买信号尚未被卖信号覆盖的股票。

• 调仓频率：

- 默认季度调仓，具体为业绩预告截止日之后首个交易日调仓。
- 持仓权重采取等权和流通市值加权两种方案。

• 交易费用假设：单边0.3%。

- 表现数据：
- 等权持仓策略：2009年以来年化收益63.7%，年化超额收益39.5%，信息比3.65，月度胜率83.7%。
- 流通市值加权策略：年化收益55.2%，年化超额收益42.2%，信息比2.65，月度胜率74.8%。

• 持仓数目：近年持仓稳定在30只以上，覆盖多为中证500市值范围股票，符合策略对中市值股的偏好。

- 图表说明：
- 图27及28展示季度调仓情况下等权和流通市值加权策略的历史净值表现，均显著优于市场基准。
- 表11及12给出历年收益率、波动率、超额收益等详细数据，体现策略持续稳定的超额收益能力。
- 图29和30展示组合持仓数及市值分布的动态特征。

• 月度调仓实验：

- 考虑缠论买点最优持仓期约30-40天，尝试提高调仓频率至月度。
- 策略相似条件下，月度调仓略微提升总体收益（年化68.5%），信息比率达3.75，但波动率稍有增加。
- 换手率分析显示，非预告截止日调仓产生的换手率低于10%，贡献有限。
- 结论为月度调仓无明显提升但可提供更灵活风险管理选项。
- 图31-34支持以上结论。

• 归因分析：

- 技术形态选股贡献约为业绩趋势贡献的两倍，二者合计形成了超额收益。
- 月度超额收益走势平稳且高胜率（86.3%）。
- 风险暴露主要在流动性和波动性因子，近年更偏向流动性和成长因子，有利于组合表现。
- 图35-37和表14详细展示归因结果。
- 风险模型显示组合历史上对市值、流动性等因子均有显著暴露，近期风格偏向高换手率、高波动，符合策略表现逻辑[page::14,15,16,17,18,19,20].

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3. 图表深度解读

• 图1（业绩增长分布）：

- 对比线性外推和业绩趋势模型筛选股票的下期业绩排序分布。
- 业绩趋势模型有效减少了业绩变脸型股票比例，提升未来业绩质量。

• 图2（业绩趋势策略净值）：

- 净值曲线显示策略表现领先基准，波动率适中，反映稳定超额收益。

• 图3-10（技术形态胜率盈亏比）：

- 直观比较均线、缠论、蜡烛图和技术指标四种技术形态胜率和盈亏比。
- 缠论的买卖点信号胜率和盈亏比分别在0.55~0.7及1.5~5之间明显优于其它形态。

• 图11-26（买卖点信号绩效）：

- 分析不同买卖点信号在多持仓期限下胜率、盈亏比及绝对/超额收益。
- 第一类买点信号长期拥有最高胜率和盈亏比，适合30-40天持仓期。

• 图27-30（策略表现与持仓结构）：

- 策略净值持续增长，持仓数稳定，市值集中于中证500指数范围。

• 图31-34（月度调仓收益和换手率）：

- 月度调仓净值表现略优，月度与季度策略净值比稳定在1.2以上。
- 换手率主要集中在业绩预告截止日，非周期调仓换手率低。

• 图35-37及表14（收益归因）：

- 业绩趋势+技术形态组净值相较单一业绩趋势组表现更优，超额收益月胜率超过85%。

• 图38（风险因子归因）：

- 多因子风险模型显示流动性、成长因子为近期主要正向暴露因素，市值因子贡献减弱，体现策略侧重成长和换手活跃的中市值股票。

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4. 估值与预算分析

本报告未专注于具体公司估值，但从策略层面有以下涉及：

• 策略收益基准：以全市场等权指数及流通市值加权指数为基准。

- 风险调整收益衡量：使用信息比率（IR）衡量策略超额收益的风险调整表现。

• 超额收益驱动因素：

- 业绩趋势模型捕捉内生的业绩增长动量。
- 技术形态（缠论买卖点）提供市场趋势择时和风险控制能力。

• 模型假设关键点：

- 换仓频率与时点取决于业绩预告数据发布时间与技术信号。
- 交易成本假设为单边0.3%，影响净收益计算。
- 组合权重分别采用等权和市值加权，多种权重协调风险控制与收益最大化。

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5. 风险因素评估

报告明确指出以下关键风险：

1. 业绩变脸风险：

- 即公司公告的业绩增长存在虚假或短期刺激因素，未来业绩未能持续。
- 虽业绩趋势模型有明显防范作用，但无法完全消除该风险。

1. 市场风格变化风险：

- 投资者结构变动可能导致技术形态信号失效，特别是缠论买卖点的有效性。
- 如市场整体环境向非趋势、极端波动或流动性转弱转变，策略表现可能大幅波动。

1. 数据和模型局限性：

- 历史回测结果不代表未来表现。
- 业绩预告数据的时效性及准确性受限，影响模型换仓信号。

1. 策略流动性及规模限制：

- 虽持仓股票数保持30只以上，但策略仍偏向中市值股票，规模扩大时可能影响成交成本与策略表现。

报告中未详细说明缓释措施，强调投资者需关注模型适用的市场环境，合理控制规模与风控[page::0,5,18,21].

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告中对分析师预期数据的有效性持保留态度，转而采用业绩预告和业绩数据作为模型输入，显示方法的创新和务实。

- 业绩增长“加速度”作为业绩趋势的量化指标，虽然创新，但具体回归参数N的选择对结果未详细说明，可能影响稳健性。

• 技术形态侧重于缠论买卖点，虽实验表现优异，但该技术体系相对复杂，指标易受市场极端行情干扰。

- 报告仅分析组合层面的超额收益和风险因子，没有深入单只股票的行业影响、基本面因子，这在实际操作中可能影响策略灵活调节。

• 月度调仓实验虽提升了收益，但相对提升不显著，且换手率增加可能推高交易成本，报告对此交易成本假设较为简单，未涵盖滑点等现实因素。

- 策略对数据依赖较重，如业绩预告滞后或调整会对调仓时点和组合构成产生影响，短期波动风险存在。

• 风险评估部分相对简约，未详细解释策略在极端市场事件（如2008年金融危机、2020年疫情等）下的表现。

- 报告中无明确投资评级，表明其为策略研究报告而非直接买卖建议，用户需结合自身风险偏好和市场环境判断。

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7. 结论性综合

该报告从业绩成长动能和技术分析信号两端着手，构建出一套有效的量化选股策略，具体体现在以下几个方面：

• 业绩趋势模型通过业绩增速和加速度的双重分组策略，筛选出高质量的业绩成长股，显著降低业绩变脸风险，统计显示其未来业绩保持领先概率高达58.2%，相较传统线性外推模型下跌风险更低。

- 技术形态筛选采用缠论三类买卖点信号作为滤网，有效地提升了择时能力和风险管理水准，实证显示缠论买卖点在胜率、盈亏比和持仓周期适应性上明显优于均线、蜡烛图和传统技术指标。

• 策略表现上，业绩趋势叠加技术形态的组合实现了2009年以来年化超额收益约40%，信息比率达3.65的高水平，且超额收益贡献中技术形态占约2/3，表明技术信号显著强化业绩筛选策略的收益表现。

- 调仓节奏以季度为主，月度调仓虽略有升益，但收益波动及换手率上升需投资者权衡，显示策略注重时机的控制与交易成本的平衡。

• 持仓结构上，策略主要锁定中市值股票，数量稳定在30只以上，配合谨慎的换手率控制，有利于策略的实际执行。

- 风险与适用性方面，模型试图控制业绩欺诈与技术失效风险，但市场环境快速变动仍为潜在隐患，投资者应合理匹配自身风险承受能力。

• 图表数据全面支持以上分析，历年收益、各买卖点信号表现、策略持仓与换手率数据相辅相成，增强了策略的说服力。

综上，报告提出的“业绩趋势叠加技术形态”策略作为多维度选股框架，结合基本面业绩动能和市场技术动量，提供了稳健且持续的超额回报，具有较高的实操及研究价值，尤其适合寻求中长期业绩驱动且关注市场技术趋势的投资者。但需关注业绩变脸的残余风险和策略对技术信号的依赖度，合理控制仓位与交易频率，以适应不同市场环境。

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参考引用

涉及结论均来自对应页面标注：

• 业绩趋势模型构造及验证：[page::4,5,6,18,19]

- 技术形态对比及缠论买卖点详解：[page::6,7,8,9,10,11,12,13,14,18,19]

• 策略构建、回测、表现与调仓分析：[page::14,15,16,17,18,19]

- 归因分析与风险模型：[page::18,19,20]

• 最新持仓明细及风险提示：[page::20,21]

- 其他附录与声明：[page::22]

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图片索引（示意）

• 图1：业绩高增长下期增速概率分布

- 图2：业绩趋势模型策略历史净值

• 图3-10：各类技术形态胜率盈亏比表现 etc.

- 图27-28：业绩趋势叠加技术形态策略净值（等权&市值加权）

• 图31-34：月度调仓策略及换手率

- 图35-37：策略归因收益走势图

• 图38：风险模型归因图

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（全文完）

报告