• 华泰相对市盈率模型通过比较个股市盈率与市场市盈率，判断股票估值合理性，实现选股。[pidx::0],[pidx::3]

- 港股细分行业市盈率围绕长期均值波动，尤其金融和公用事业板块体现估值波动特征。[pidx::4]

• 相对市盈率比值低于1代表低估，策略强调收益预期一致上升，筛选出盈利改善且估值较低的股票池。[pidx::5],[pidx::6]

- 不同持仓期测试显示，1个月持仓收益最高，符合均值回归逻辑，建议月度调仓。[pidx::7],[pidx::8]

• 相对市盈率分层回测显示，低市盈率比值组合总收益率高达129.95%，夏普比率最高，长期表现优异。[pidx::9]

- 模型在港股通实际应用中，24个月移动平均参数表现最佳，年化收益率达20.73%，大幅领先恒生指数。[pidx::10],[pidx::11],[pidx::12]

• 组合月均换手率较高，平均达76.41%，有助于捕捉估值变动机会，考虑交易成本后收益略有下降但仍优于市场。[pidx::14],[pidx::15]

- 选股行业集中于地产建筑、金融及消费品制造业，反映市场重点板块和行业结构特点。[pidx::13],[pidx::14]

金工研究报告《华泰价值选股之相对市盈率港股模型》全面分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《华泰价值选股之相对市盈率港股模型》

- 发布时间：2017年7月19日

• 研究机构：华泰证券研究所（资深研究员林晓明、王湘执笔）

- 研究主题：基于相对市盈率指标的港股通市场量化选股策略构建与实证评估

• 核心内容/目标：

- 验证相对市盈率因子在港股市场的有效性；
- 构建并测试华泰证券基于相对市盈率的量化选股模型及港股通组合；
- 分析模型表现、敏感性和行业配置；
- 提供策略的历史业绩及风险评估。

• 核心论点：

- 相对市盈率作为市盈率指标的升级版，能够更有效反映个股相对于市场的估值情况，辅助筛选被低估股票；
- 结合盈利预测提升的预期条件，模型筛选低估且盈利预期向好的股票，实现双重驱动的收益提升；
- 港股市场相对市盈率因子同样有效，选股模型表现稳健且优于恒生指数；
- 通过移动平均机制确定合理市盈率，采用月度调仓频率，体现均值回归理念；
- 模型回测（2011年至2017年）年化收益率约20%，夏普比率约0.89，风险可控。

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二、逐章节深度解读

2.1 报告引言与研究背景（页0-3）

• 摘要总结：

- 报告沿用并延展华泰证券之前在A股市场验证过的相对市盈率量化选股模型，移植至港股市场，包含港股通标的的组合构建；
- 显示出优于基准（恒生指数）的收益表现和较好的风险指标（夏普比率、回撤率等）。

• 逻辑与假设：

- 市盈率的倒数可对应某种“收益率”，方便与其他资产比对；
- 相对市盈率定义为个股市盈率与市场整体市盈率的比值，兼顾绝对价值和市场整体估值水平；
- 低相对市盈率暗示个股被低估，具备价格均值回归动力；
- 结合盈利预测的上调，强化选股策略的盈利确认和内在价值提升预期。

• 关键数据点：

- 在A股市场，模型回测年化收益37.72%，夏普1.19（2005-2016年）；
- 港股通组合回测总收益140.57%，年化收益17.31%，夏普比率0.79，最大回撤36.02%（2011-2017年）。

2.2 恒生指数及港股行业市盈率分析（页4）

• 核心论点：

- 港股市场为成熟市场，主导力量为机构投资者，恒生指数长期市盈率均值约为10倍；
- 各行业如金融、公用事业的市盈率围绕各自的长期均值波动；
- 强调行业和市场整体估值的均值回归属性，为个股相对市盈率参考标准奠基。

• 图表分析：

- 图表1：恒生指数市盈率从2009至2017年波动区间大致介于8-18倍，长期均值约10倍，呈明显牛熊循环估值特征；
- 图表2 & 3：金融及公用事业行业市盈率相较整体市场更为分散波动，短期估值偏高或偏低现象时有发生。

2.3 相对市盈率模型解析（页5-7）

• 模型核心逻辑：

- 股价=市盈率×每股收益；从根本上推断股价上涨既来源于市盈率提升，也来源于盈利增加；
- 模型通过计算公司的相对市盈率以及使用移动平均平滑数据噪声，定位合理估值水平；
- 市盈率移动平均乘以市场市盈率，定义，公司合理市盈率。

• 风险与过滤：

- 剔除负市盈率和异常高市盈率的股票，避免不稳定经营状态影响模型判断；
- 导入盈利一致预期指标，要求盈利预测持续上调，确保盈利基本面匹配市盈率回归；
- 每次选股以市盈率比值（当前市盈率/合理市盈率）排序，优先买入比值最低的个股。

• 图表4和5说明：

- 图表4 通过三圆图阐释股价上涨动因的双重驱动：市盈率和每股收益的升高；
- 图表5 是策略流程图，依次去除极端估值公司、平滑计算相对市盈率、计算合理市盈率，最终筛选低估且盈利预期向上的股票。

2.4 市盈率比值分布与均值回归实证（页7-9）

• 图表6 市盈率比值的核密度分布显示，其数值集中于1附近且呈右偏正态分布，符合均值回归假设；

- 图表7 不同持仓期限（月度1至6个月）下的月均收益率：持仓1个月时收益最高，说明均值回归效应快速显现；

• 图表8 不同持仓期限下组合市盈率比值，显示第1个月市盈率比值尤其向1回归，验证快速均值回归特征；

- 图表9 港股全市场市盈率比值分层绩效曲线，低市盈率比值组合表现优于高市盈率比值组，分层验证因子有效性；

• 图表10 各分层组合详细风险收益指标，低市盈率比值组合年化收益16.35%、夏普0.59，领先其他组合。

2.5 港股通组合与参数敏感性（页10-12）

• 参数敏感性分析：

- 模型移动平均窗口参数N选取范围12-60个月进行回测；
- 表图11详细给出N参数在不同取值下组合业绩，发现N=24时：
- 总收益181.82%，年化收益20.73%，波动率23.39%，夏普0.89，表现最佳；
- 参数区域24-32月，夏普持续优于0.7，显示稳健适应性；
- 参数低于24波动较大，表现较弱。

• 港股通组合基本规则：

- 成交活跃度、最低股价筛选（一年期连续正市盈率等）；
- 盈利预测必须同比持平或上升；
- 排除异常估值个股；
- 按市盈率比值排序，选取市盈率比值最小30只股票（不足不满员）。

• 图表12、13 河港股通模型净值曲线与风险收益统计对比恒生指数，模型显著优于基准，年化收益超3倍。

2.6 选股池分析与行业分布（页13-15）

• 选股池概况：

- 回测期内279只股票进入股票池，共计1838次入选；
- 入选次数最高股票华润置地（28次），物业地产行业集中度高；
- 其他频繁入选行业为金融和消费品制造业：

• 图表14：前20次入选以上个股列表，均为主要传统行业大盘股；

- 图表15、16：入选股票行业数及占比柱状图与饼图，地产建筑业占比最高（25.35%），其次金融业（17.57%）、公用事业（10.99%）等；

• 换手率分析：

- 图表17展示换手率均值高达76.41%，反映模型策略交易频繁，活跃调仓以捕捉均值回归；
- 频繁调仓虽提高交易成本，但综合收益仍保持强劲。

• 交易成本影响：

- 在双边0.6%交易费用考虑下，组合年化收益下滑至17.31%，夏普0.79，最大回撤36.02%，但仍优于基准，表明模型交易成本耐受度较强；
- 图表18、19展示含交易成本与不含成本收益曲线及性能指标对比。

2.7 港股通最新股票池（2017年7月）（页15）

• 最新股票池26只股票，行业涵盖地产、消费品制造、金融、公用事业、工业等；

- 选股多样且兼顾盈利预期良好，符合模型标准；

• 列表覆盖华润置地等大型优质港股公司，显示策略实用性。

2.8 总结、风险提示与合规说明（页16-17）

• 报告总结了相对市盈率策略在港股与A股市场均表现良好，港股市场互联促进南下资金积极配置；

- 强调模型缜密投资逻辑和量化选股方法的严谨性与实用性；

• 风险提示明确指出模型基于历史规律，不作为直接投资建议，规避全权推荐风险；

- 详尽法律声明与评级说明保证合规性与透明度。

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三、图表深度解读

• 图表1-3（市盈率及行业分析）：

- 恒生指数及金融、公用事业行业市盈率均呈现均值回归状态，体现市场整体估值波动规律，模型选取市场和行业市盈率作为估值参照基础。

• 图表4-5（模型逻辑及流程）：

- 说明股价上涨=市盈率提升+盈利提升，双驱动机制支撑股票长期价值回归；
- 流程图阐述策略如何排除极端估值、利用移动平均计算合理市盈率，筛选低估且盈利预期向上个股。

• 图表6-10（分布与分层绩效）：

- 市盈率比值分布近似右偏正态，为均值回归提供统计学基础；
- 不同持仓期限收益与市盈率比值变化同步研究表明1个月持有周期最优，支撑月度调仓策略；
- 五个分层组合回测结果显示低市盈率比值组合显著优于中高位组合，体现选股因子的强显著性及因子单调性。

• 图表11（参数N敏感性）：

- 详细罗列12至60个月移动平均窗口的回测表现；
- 发现N=24时表现最优，夏普0.89，均衡收益与风险，体现参数选择的合理性与稳健性。

• 图表12-13（港股通模型净值与风险指标）：

- 净值曲线反映港股通相对市盈率模型长期超越恒生指数基准；
- 多个指标数据表明该模型不仅收益高且风险调整后表现好。

• 图表14-16（股票及行业分析）：

- 高频入选个股大多属于地产和金融业，反映策略选股范围集中于估值低且盈利稳健的行业；
- 行业入选次数的分布体现策略行业侧重点及对大盘蓝筹股的偏好。

• 图表17-19（换手率及交易成本影响）：

- 换手率高体现策略交易活跃，对成本敏感；
- 交易成本虽有一定影响，但模型表现仍优，说明策略具有较好成本效应控制。

• 图表20（最新股票池）：

- 具体列出最新一期港股通组合股票，提供了最新实务操作依据和透明度。

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四、估值分析

• 主要采用相对市盈率估值方法：

- 定义：个股市盈率与整体市场市盈率的比值；
- 通过计算24个月移动平均相对市盈率，确定合理市盈率水平；
- 预测基本面盈利提升，保证估值提升与盈利增长同步，实现股价上涨的双重驱动；

• 没有使用DCF等绝对估值法，而依赖历史市盈率均值回归和盈利预测一致性；

- 估值方法本质基于加权平均衡量和统计分布均值回归理论，简单但有效；

• 敏感性分析对参数（移动平均窗口长度）进行了细致校准，保证估值方法稳健。

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五、风险因素评估

• 报告提出风险提示：

- 模型仅为历史规律总结，非个股买卖建议；
- 市盈率与盈利预测可能受宏观经济、行业变化及公司内部经营波动影响；
- 高换手率可能导致交易成本和市场冲击成本增加；
- 极端市场环境（如市场崩盘/流动性枯竭）可能削弱均值回归效应；
- 港股市场政策及跨境资金流动的不确定性可能影响模型执行；

• 缺少针对风险的具体缓解措施或风险概率量化，更多为提示性质。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告逻辑严密，基于市盈率均值回归理论，模型简洁明晰；

- 但模型对盈利预测的依赖带来预测误差风险，盈利预期的准确性直接影响选股质量；

• 高频换手率带来较高交易成本压力，对长期投资者可能不完全适用；

- 选股池受限于流动性筛选及市盈率区间条件，可能存在样本偏差，特别对新上市或成长型公司覆盖不足；

• 模型在非常规市场周期下的表现未充分讨论（如极端牛市或熊市状态），存在未明风险；

- 估值基准基于历史均值，市场估值结构性变化（如利率变化、估值水平整体上升）可能影响预测有效性；

• 没有详述和对比其他估值因子的联合使用效果（如PB、ROE等），策略单一因子风险。

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七、结论性综合

本次华泰证券发布的《华泰价值选股之相对市盈率港股模型》报告，系统详尽地构建了相对市盈率为核心的港股通量化选股模型，通过严谨的多维度数据分析和实证回测，验证了因子在港股市场的有效性。模型基于：

• 通过动态计算个股市盈率与市场市盈率的比值，配合24个月移动平均平滑波动，界定合理估值区间；

- 结合盈利预测一致性作为内在价值提升确认，双重驱动模型筛选出被显著低估且盈利预期向好的股票；

• 使用等权重、滚动月度调仓方法，策略回测阶段年化收益高达20%以上，风险指标优良，表现明显超越恒生指数；

- 行业分析显示地产、金融和消费品制造业构成股票池主要板块，策略偏向蓝筹及成熟行业中的低估值优质公司；

• 高频调仓带来较高换手率，对交易成本敏感但总体仍保持良好收益水平，显示模型实际可行性；

- 报告严谨界定了模型的历史规律属性及风险提示，符合合规框架。

结合以上，华泰相对市盈率港股模型代表了面向港股市场、系统化使用估值因子的量化选股先进实践，为投资者提供了科学的估值判断参考和量化投资工具，特别适合有一定交易频率要求且关注稳健收益的机构投资者。

不过，投资者仍应关注盈利预测的准确性、策略的交易成本以及宏观经济环境变化可能带来的影响，避免在特殊市场环境下策略效果偏离预期。整体而言，本报告呈现的模型兼顾理论深度与执行力，具有一定的指导价值和实际应用潜力。

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# 报告结构清晰、数据详实，深度诠释了相对市盈率选股策略在港股的系统应用与超额收益实证，是投资者理解和运用价值因子策略的佳作。

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