量化ROE策略构建与优秀策略示范 [page::4][page::6]

• 七条ROE量化标准基于ROE高度、可持续性、稳定性、估值性价比和周期性行业排除

- 策略命名充分反映符合与否的标准组合

• 以策略-3/4（进攻性配置策略）表现优异，胜率近90%以上，平均超额收益约3%+ppt

- 防御性配置策略-1/2/4/5/7及全市场配置策略-3/5/6也表现出较稳健超额收益

ROE选股策略表现回测回顾 [page::7][page::8]

• 进攻性选股策略-1/2/-3/-5胜率稳定且超额收益明显，最高峰超14%+ppt

- 防御性选股策略1/3/5/{-6/7}在熊市中表现防御能力显著

• 全市场选股策略1/2/-6胜率较低但有效捕获超额收益

ROE策略历史收益净值回溯 [page::8][page::9][page::10]

• 精准判断牛熊市（100%准确率）策略净值达初始22倍，显著跑赢基准

- 75%准确率下净值模拟中位数分布集中于10-20倍区间，仍超基准明显

• 50%准确率下策略净值效率下降但仍优于基准

- 选股策略在精准预测下净值表现更优，部分策略净值增长超39倍

量化标准贡献与策略优劣共性分析 [page::12][page::13][page::16]

• 进攻性配置策略正向贡献显著的为非标准三(避开高速扩张低ROE)、非标准五和标准四

- 防御性配置优选标准二(避免资本无效累积)、非标准三、标准四及标准七(非周期行业)

• 选股策略进攻型偏好非标准三、非标准五，防御型看重标准一、二、五及非标准六

- 通过标准相关性评估，实现多标准组合优化提升策略回测排名

非标准三的深度定性解读与排雷机理 [page::17][page::18][page::19][page::20]

• 非标准三筛除ROE实现过度利用型企业，强调避免高营收增速但ROE低的透支型增长

- 反标准三表现为正向贡献，胜率及超额收益稳定，主要通过排除负超额收益尾部风险股实现

• 被排除群体多为负ROE且业绩低迷公司，典型如新经济和生物制药行业中的过程风险股

标准二：熊市防御策略的资本有效利用要求 [page::22][page::23][page::24][page::25]

• 标准二强调增长和分红合计利用资本比例>50%，降低资本无效堆积风险

- 筛选率较高，单独表现一般但构成优秀配置/选股策略核心

• 策略二挑选中ROE中高且营收增速正常公司，排除扩张无力且不分红的低效股

标准五：ROE稳定性对市场环境的双向适应 [page::25][page::26][page::27][page::28][page::29]

• 牛市偏好ROE弹性（非标准五），借未来ROE波动创造超额收益机会

- 熊市则优选ROE稳定性强（标准五）个股，侧重稳健防御

• ROE方向波动越大，超额收益分布越广，需辅以主观甄别优质个股

- 标准五和非标准五策略轮番适应牛熊切换，合力提升组合整体表现

不同市场环境下ROE量化选股守则总结 [page::30][page::31]

• 牛市进攻：控制业务扩张速度匹配ROE，寻求ROE变动带来的高收益机会

- 熊市防御：规避资本无效积累，偏好ROE稳定、非周期行业及高ROE个股，青睐蓝筹估值溢价资产

• 全市场应用：避免低增长无分红及业务扩张高速远超ROE个股，适度考虑估值性价比，重点持有优质高ROE公司

港股ROE量化投资策略（二）详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：港股 ROE 量化投资策略（二）ROE 量化策略的基本面原理初探

- 作者与发布机构：王学恒、张熙，国信证券经济研究所

• 发布时间：2023年10月

- 研究主题：围绕港股市场，基于ROE（净资产收益率）构建的一系列量化投资策略的深入剖析，试图将量化模型背后的因果逻辑用定性基本面语言解释，并提出不同市场环境下的选股守则。

• 核心观点与结论：

- 结合五重ROE视角（ROE高度、可持续性、稳定性、ROE与估值的关系及ROE与行业周期性关系）构建出七条量化选股标准，生成2000多个组合策略。
- 历史回测显示，仅靠全市场环境的量化配置，2001年以来净值成长达到17倍（基准5倍）；若精准判断牛熊市（假设75%准确率）并进行有效选股，净值增值可达10-30倍。
- 不同牛熊市场下，提出牛市“进攻性守则”和熊市“防御性守则”，兼顾性能和风险的平衡，避免资本无效积累和ROE透支的情况。
- 全市场环境下，优选高ROE且不“躺平”或“冒进”的股票，排除周期性行业，兼顾估值性价比。

• 评级及推荐：对港股为“超配·维持”评级，表明研究团队对港股市场抱较积极的投资态度，推荐投资者关注ROE相关优质公司。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 ROE量化投资策略回顾与建构方法论

• 量化模型基于七个选股标准，覆盖ROE的五个主要维度，通过严格的量化指标进行定义，指标体系如下：

| 视角 | 标准 | 定性要求 | 量化标准（示例） |
|---|---|---|---|
| ROE高度 | 标准一 | ROE足够高 | T+0 ROE > 19%，T+1和T+2也保证19%，至少一个大于20% |
| ROE可持续性 | 标准二（弱有效利用） | ROE有效用于增长或派息 | g + bROE > 0.5ROE，b（派息+回购比例） > 50% |
| ROE可持续性 | 标准三（强有效利用） | ROE充分用于增长或派息 | g + bROE > 0.8ROE |
| ROE可持续性 | 标准四（不透支） | 不过度消耗ROE支持增长派息 | g + bROE < 1.25ROE |
| ROE稳定性 | 标准五 | ROE保持稳定 | T+0~T+2三年间ROE标准差/均值<20%且大于0 |
| 估值性价比 | 标准六 | PE估值小于ROE | PE < 均值ROE |
| 行业周期性 | 标准七 | 避免周期性行业 | 非能源/材料/金融/房地产业 |

• 通过不同的标准组合生成2000多种策略，策略命名以符合/不符合对应标准的标签组合，如策略1/2表示同时符合标准一和二。

- 策略应用分为进攻性（牛市）、防御性（熊市）及全市场配置，且分配置和选股两种方式，形成6类应用策略，并针对每类进行详细历史回测和效果评估。[page::4]

2.2 策略历史表现与口径设置

• 回测基准：恒生综指成分股，时间跨度2001年至今，涵盖不同经济周期和牛熊市环境；

- 指标使用：
- 胜率（策略超越基准概率）
- 平均超额收益（策略超越基准的平均涨幅，ppt计）
- 筛选率（策略选出股票比例），偏好5%-10%，选股策略筛选率应更低以提高选股质量；

• 调仓频率半年1次，是相对中长期的策略调节周期。

- 不同应用环境选股范围，收益计算方式均详尽区分，兼顾股息复投、大盘调控及时间段财务数据预测的平衡。[page::5]

2.3 优秀策略展示及回测数据详解

• 进攻性配置策略（策略-3/4）：

- 胜率超85%，尤其近3.5年达到100%；
- 平均超额收益3-3.5ppt，七年期最高；

• 防御性配置策略（策略-1/2/4/5/7）：

- 胜率维持约80%，四年区间略有下降；
- 平均超额收益在3.2-4.1ppt范围，顶峰对应7年期回测；

• 全市场配置策略（策略-3/5/6）：

- 胜率略低于防御性策略，约75%-80%；
- 超额收益稳定于3ppt左右；

• 进攻性选股策略（策略-1/2/-3/-5）：

- 胜率保持80%以上，近3.5年达100%；
- 超额收益大幅超越配置策略，达到9-13ppt水平，表现极为优异；

• 防御性选股策略（策略1/3/5/-6/-7）：

- 胜率相对较低，60%-80%；
- 平均超额收益可达3.7-7.5ppt，熊市防御中表现突出；

• 全市场选股策略（策略1/2/-6）：

- 胜率70%左右，波动态势；
- 超额收益保持5.5-6.5ppt，具有吸引力。

• 以上指标对应多个蒙特卡洛模拟不同牛熊市预测准确率（100%、75%、50%），结果显示即使准确率只有75%，策略净值增长仍显著优于基准。[page::6-10]

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三、图表深度解读

3.1 ROE量化策略胜率和超额收益图解

• 图1-6（配置策略）显示，在2001年末至今，从长周期（14年、7年）到近期（3.5年），策略-3/4的进攻性配置胜率维持在80%+，超额收益稳定在3ppt以上，显示出较强的选股能力和风险控制能力。

- 图7-12（选股策略）表明进攻性选股策略在胜率和超额收益表现均优于配置策略，超额收益最高逼近13ppt，体现个股精选策略的显著价值。

• 图13-18呈现不同牛熊市预测准确率下的配置策略净值走势，通过蒙特卡洛模拟验证策略稳健性。100%准确率时策略净值增长超22倍，75%准确率约11-19倍，50%也有9-16倍，实现显著超额回报。

- 图19-24对应选股策略净值走势，100%准确率下，净值增长近40倍，75%准确率时亦有16倍以上，凸显精准市场判断与优秀选股的乘数效应。[page::6-10]

3.2 优秀策略条件组合频率分布

• 图25-30以条形分布图展示策略排名靠前时，各标准及其反向标准出现频率。

- 进攻性配置策略中，“非标准三”（对应不满足ROE强利用的反面“避开增速过高但ROE低公司”）出现率最高，达80%，呈正相关；反之“标准二”表现负相关，是拖累因素。

• 防御性配置策略中正向贡献标准含标准二（ROE弱利用）、非标准三、标准四、标准七（非周期行业），拖累集中于非标准二、非标准四五七及标准三。

- 全市场配置策略重点在非标准三、标准六（PE

进攻性选股策略中非标准三、非标准五（ROE稳定性终极反向）的重要性凸显，标准三和非标准四为负效应指标。

- 防御性选股看重标准一、二、七，同时剔除非标准一、二、五导致的风险

• 全市场选股侧重高ROE和资本有效利用（标准一、二、非标准三），避免资本无效积累。

结合图31“相关性强度评定”说明，策略构建应重视正向和反向标准的对称验证，组合策略表现优良且逻辑清晰，比如进攻性配置策略推荐-3/4/-5组合强势。[page::12-15]

3.3 标准三与非标准三核心解读（避免增速高但ROE低）

• 标准三要求ROE有效利用率达到80%（增长+派息占ROE比例的校验），非标准三则为反向筛选，排除ROE持续透支型股票。

- 非标准三筛选效果显著提升胜率和超额收益，成为排雷和规避尾部风险的关键工具。

• 反标准三筛出股票的跑赢概率虽未大幅提升，但明显过滤掉大幅跑输且ROE负值较多公司，尤其近年来生物制药、TMT行业亏损股。[图32-37]

- “ROE占用倍数”分析显示，高于3倍的ROE占用对应负超额收益概率加大，意味着扩张远超资本积累是一大风险指标。

• 被排除股票ROE普遍偏低，且营收增长远高于ROE，资本积累无法匹配业务增长导致风险积累，派息比反而较低，说明内生财务弹性不足。[图38-40]

- 结论：选股应避免连续亏损且扩张高于资本积累的公司，以防资产质量与盈利弹性双重不足造成低收益甚至损失。[page::17-21]

3.4 标准二：防御性资本利用率（增长+派息≥50%ROE）

• 标准二在熊市防御中为重要标准，强调资本有效利用但标准设置相对宽松（50%阈值），允许负增长但高分红补充。

- 标准二策略自身胜率较平，主要因筛选率过高导致信号稀释，不能单独成为强防御手段。[图41-43]

• 熊市环境下，标准二筛中股整体ROE水平较高，增长率亦相对合适，派息比例亦高于反标准二，实现稳健资本效率管理。[图44-47]

- 标准二过滤掉的主要是低ROE、低增长且不分红的股票，资本无效堆积导致风险加剧，防御时应规避。

• 结论：在熊市应优先选择增长与派息合理匹配ROE的股票，避免投向“不扩张也不分红”卡死资金的企业。[page::22-25]

3.5 标准五与非标准五：ROE稳定性对投资表现的影响

• 标准五要求ROE三年内标准差小于20%，排除波动过大的个股。

- 进攻性环境下，反标准五（ROE波动大者）胜率高且高回报率明显，这表明牛市适合捕捉ROE改善明显的成长机会。

• 熊市防御环境下，标准五胜率和超额收益更优，表明市场低迷时稳健的ROE表现有助于风险控制。

- ROE高度分布显示，标准五对应高ROE集中，反标准五涵盖ROE为负的非典型公司。

• ROE方向（未来ROE变化）与超额收益无显著线性关系，但波动大者选股须更慎重，推荐结合主观判断。[图48-58]

- 综述：牛市中通过非标准五捕捉弹性成长机会，熊市中通过标准五锁定ROE稳定且估值合理的防御资产，实现攻防切换。[page::25-29]

3.6 不同市场环境下投资守则总结

• 牛市进攻策略：

- 避免营业收入增长远高于ROE的公司，规避不可持续的高增长风险。
- 寻找ROE预期剧烈变动带来的高回报机会，承受相应风险。

• 熊市防御策略：

- 避免无效资本积累（躺平）和过度扩张且资本不足的企业。
- 选择ROE稳定且高质量（治理佳、资本规划合理）的非周期行业龙头。
- 容忍估值偏高但ROE表现稳健的优质资产。

• 全市场环境：

- 避免负增长且无派息、不扩张但无分红的公司。
- 避免营收增速远超ROE导致资金压力的企业。
- 兼顾估值性价比，剔除周期性行业，精选高ROE个股。

• 风险提示：

- 历史规律不重现风险、行业政策风险、市场判断误差风险。

• 此守则可视作量化策略背后的投资哲学落地，强调基本面质量优先，动态匹配市场环境。[page::30-31]

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四、估值分析

• 报告中标准六为重要估值指针，着眼于PE与ROE的对比，强调PE(TTM)应低于未来3年ROE的均值。

- 在全市场配置中，标准六是核心正向指标，提示估值合理性的重要性，同时增添策略的安全垫和收益性价比优势。

• 报告没有使用DCF等复杂模型，而是依赖ROE与估值指标的量化比较法，简洁且具操作性。

- 敏感性分析侧重模型在牛熊市预测准确度变动时的净值复现能力，体现策略稳定性和环境依赖性。[page::4,16]

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五、风险因素评估

• 历史规律难以完全复现：任何基于历史数据的策略面临未来变化不确定风险。

- 行业政策风险和基本面尾部风险：个别行业/公司可能因政策调整或基本面剧变导致策略失效。

• 大盘环境错误判断风险：量化模型假设牛熊市场判断准确，预测误差将直接影响回报表现。

- 策略本身可能筛选偏差；对个别标准的数据准确性和预测有效性依赖度较高。

• 报告提示投资者结合自身特点和市场环境灵活应用策略，规避盲目跟随风险。[page::0,31]

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六、批判性视角与细微差别

• 虽然回测表现优异，但报告中多个策略依赖长期且量化估计条件，短期内市场波动、数据失真可能致使效果大打折扣。

- 筛选率与胜率、超额收益间存在权衡，部分标准筛选率偏高，导致策略信号纯净度变差，尤其如标准二，会削弱策略的独立效力。

• 部分指标如ROE利用率（增长+派息占比）等，难以预计未来变化准确性，依赖分析师预测，存在外生噪音干扰。

- 熊市防御策略中，允许估值偏高的“抱团”蓝筹，可能在估值泡沫破灭时带来较大下行风险，策略实操应保持谨慎。

• 报告多处提及“非标准”反向标准效果优异，强调排雷重要性，但反向标准往往涵盖更宽或噪声更大样本，增加理解复杂度。

- 报告在基本面定性解释与量化结果衔接方面较好，但缺少对模型参数稳定性和应对新兴行业特殊性的深入探讨。

• 需注意不同市场环境中，策略表现有显著异质性，投资者切勿盲目统一应用。[page::12-31]

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七、结论性综合

本报告系统地阐释和验证了基于ROE的七条量化选股标准构建的港股市场量化投资策略，兼顾历史数据回测、模型构建、基本面逻辑和市场环境适配三个层面，提出了针对牛市、熊市和全市场不同情形下的投资守则。

• 量化策略基于对ROE高度、可持续性、稳定性、估值及行业周期性五重维度的深刻理解，且用严格的量化阈值定义标准，多维组合优化策略形成系统投资框架。

- 实证结果显示，选股策略相较配置策略收益更为显著，但均能在历史牛熊周期中实现明显的超额净值增长，尤其在75%及以上预测准确度时效力良好。

• “非标准三”（避开扩张增速超ROE但资本利用率低公司）是所有策略中最关键的排雷因子，避免了多行业内表现极端弱势的股票。

- 资本有效利用（标准二）、ROE刚性稳定性（标准五）、估值合理性（标准六）及周期性行业排除（标准七）构成不同市场阶段下攻防两端的重要基石。

• 图表解读揭示：非标准三选股策略具有81%以上的胜率，稳定排除低效资本扩张；策略组合构建时正负标准的对称关系极大增强了策略的稳健性与解释力。

- 不同环境下的选股守则简明扼要，将复杂量化模型转化为易于理解和操作的投资准则，方便投资者根据市场大势灵活调整投资组合。

• 风险提示清晰，强调历史依赖性风险及市场环境判断难度，敦促投资者理性使用策略，结合基本面判断和交易策略进行动态调整。

综上，国信证券的ROE量化投资策略为港股市场提供一套科学、系统且实用的选股与配置方法论，不仅能辅助投资者发现优质成长与价值标的，也有效规避资本错配和估值泡沫风险，尤其适合具备一定市场趋势判断能力的机构及成熟投资者应用。[page::0-31]

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重要图表示例(引自报告)

• 图1: 策略-3/4的进攻性配置胜率，显示2001年至今胜率均超85%，近3.5年达100%。

• 图13: ROE配置策略净值回溯走势（100%精准预测牛熊市），灰色虚线为不同模拟路径，蓝色实线为无差别全市场策略，红色为基准。策略表现远超基准，净值增长超20倍。

• 图32: 反标准三的全市场环境胜率，显示在配置和选股基础均维持75%-85%以上的稳定水平，凸显其为核心“排雷”标准。

• 图38: 各类公司预期ROE中位数，反映ROE高低直接影响超额收益表现。

• 图41: 标准二防御性环境胜率，虽策略本身胜率有限但仍为防御组合重要组件。

• 图48: 反标准五进攻性环境胜率，显示ROE波动大的个股在牛市中有更好的跑赢概率。

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结语

本报告基于扎实的历史数据和系统量化模型，深入剖析了基于ROE的投资策略适用环境和效果，提供了实操性强的投资守则和风险提示。投资者若能结合自身判断能力合理运用ROE指标管理占优股票池，将显著提升长期投资收益，切实规避结构性尾部风险，是港股量化选股领域的重要参考指南。

报告