戴维斯双击策略表现与构建方法 [page::2]

• 以较低市盈率买入成长潜力股，待盈利及估值双升后卖出

- 2010-2017年回测年化收益26.45%，超额基准21.08%，超额收益稳定且最大回撤较小

• 2018年策略超额中证500指数9.24%，周超额2.20%

- 策略穿透PEG指标评估成长合理性，选股分散涵盖机械、电子、医药等行业

长线金股策略与业绩动量利用 [page::4]

• 利用业绩预告净利润下限筛选季度盈利高增长标的，约四成高增长可持续

- 定期调仓，持仓20只小市值股票，换手率低

• 2010-2017年年化超额收益均超过18%

- 2018年累计超额基准2.53%，周表现略有回落到-1.97%

潜伏业绩预增策略及事件驱动逻辑 [page::6]

• 主要针对业绩预告发布前“潜伏”大幅盈利增长公司，规避公告后短期波动

- 买入提前10交易日持有至财报公布日，等权再平衡，单只股票仓位不超10%

• 2010年至今年化收益34.36%，超额基准31%，最大回撤6.18%

- 2018年策略累计超额基准指数13.38%，周超额1.14%

动态反转策略及市场择时应用 [page::10][page::11]

• 在市场一波下跌后反弹阶段选取反转信号，持仓过去25日跌幅最大50只股票

- 持仓15个交易日后卖出，空仓阶段收益以中证500计

• 历史年化收益17.99%，超额基准19.22%，策略反复验证反转因子时点敏感性

- 2018年最新持仓期表现良好，累计超额收益9.48%

报告标题与概览

本报告标题为《金融工程》，由天风证券研究所分析师吴先兴于2018年10月22日发布，主题集中于基于量化因子和行为金融理论的四大股票投资策略组合表现及最新调仓情况。报告核心包括对四种量化策略的回测与实盘表现评估，分别为：戴维斯双击策略、长线金股策略、潜伏业绩预增策略和动态反转策略。总体目标在于展现这些策略在历史与近期市场中的超额收益表现及风险特征，同时披露最新的调仓组合明细，辅助投资者理解量化策略的构建逻辑和实施效果。本期特别强调两大组合调仓后的业绩预增累计超额达到13.38%，体现量化选股策略在捕捉业绩增长机会上的有效性[page::0,2,5,6]。

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一、戴维斯双击组合剖析

1.1 策略简述

戴维斯双击策略基于估值提升与盈利增长的双重驱动力实行选股。主要思路是低市盈率买入业绩增长潜力显著的股票，待公司盈利表现和PE倍数同步提升后卖出，实现“EPS和PE”的双击乘数效应。策略强调利用PEG指标评判估值的合理性，假设盈利增速较快的公司理应获得更高估值支撑，进一步减少PE下行风险[page::2]。

1.2 策略表现分析

图1显示2009年至2018年组合净值走势（蓝线），相较于中证500指数（橙线），组合整体表现出显著的超额收益。灰线右轴为相对强弱指标，反映策略相对基准的优势。组合净值在2013-2015年间大幅提升，表现出极强的盈利驱动力和估值提升共振效果。

表1具体呈现历年收益：

• 回测期2010-2017年，策略年化收益26.45%，超额基准21.08%，各年均实现正超额收益，显示策略极其稳定。
• 最大相对回撤控制在-8.06%，收益回撤比均衡，风险控制较为出色。
• 2018年年初至报告期，策略累计超额收益9.24%，当周超额收益2.20%。

总体来看，戴维斯双击策略以相对低风险捕获成长估值扩张机会，具有显著的超额表现和良好风险收益比[page::2]。

1.3 持仓结构

表2列示最新调仓组合持股，包括涵盖电子元器件、机械、钢铁、石油石化、交通运输、基础化工、医药等多个行业。行业分布较为分散，体现通过行业分散化降低组合风险，并锁定多行业成长潜力股。典型如“潍柴重机”（机械）、“利尔化学”（基础化工）及多支医药股，均抓住当前新旧动能转换主题[page::3]。

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二、长线金股组合深度解读

2.1 策略简介

长线金股策略根植于A股市场明显的盈利动量效应约束。研究数据显示近40%的高增长公司在下一季度继续保持高增长，策略基于业绩预告中净利润下限构建，定期调仓精选持续业绩改善的股票。通过逼近未来盈利动量，实证验证年化超额收益稳定超18%[page::3]。

2.2 业绩表现

图2显示组合净值相对中证500指数长期跑赢，且相对强弱指标表现优异，延续盈利动量的持续优势。

表3数据显示：

• 多数年份策略实现二位数超额收益，特别是2015年高达78.08%超额，明显优于基准。
• 最大相对回撤控制在8.72%，收益回撤比合理，体现收益稳定性。
• 2018年初至报告期，累计超基准2.53%，周度微幅负超额-1.97%，反映阶段性震荡[page::4]。

2.3 持仓明细

表4持仓覆盖房地产、石油石化、电力设备、传媒、基础化工、计算机、医药、农林牧渔等行业。组合结构兼顾成长与防御，行业及个股选择体现基于业绩预增的策略逻辑。个股如“中航善达”（房地产）、“华力创通”（国防军工）、“云图控股”（基础化工）均符合业绩持续提升的特征[page::5]。

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三、潜伏业绩预增策略分析

3.1 策略概述

本策略区别于传统业绩预增事件驱动，在财报正式披露前10个交易日提前买入产业业绩预告显示大幅增长个股，规避公告后股价波动风险，财报公布当天卖出，实现业绩预增的超额收益捕捉。交易成本控制低，持仓股票限额10%，基准为中证500非停牌仓位。

策略核心基于业绩持续增长概率假设，利用报告披露机制实现投资时点优化，提升胜率。回测及实证覆盖自2010年以来十年数据[page::5]。

3.2 策略表现

图3清晰显示组合净值连续跑赢基准，2010年至今年化收益达34.36%，年化超额31.00%，在收益与风险控制（最大相对回撤6.18%）之间取得优异平衡，收益/回撤比达到5.02。

年度表现稳定且亮眼，2015年超额收益75.51%显著，显示策略在牛市行情中具备极强的捕获盈利能力。

2018年初截至报告期，策略累计超额13.38%，当周超额1.14%，表明量化模型在当前环境仍保持有效[page::6]。

3.3 持仓明细

表6-10涵盖了详细的买卖日期、个股代码、行业分类，组成了多行业覆盖的动态调仓体系。涵盖计算机、石油石化、医药、基础化工、机械、传媒等，显示策略广泛发掘业绩超预期标的。

细节上，持仓频繁调整，体现季度调仓节奏和业绩预告的灵敏跟踪，定量基于业绩预增信息量，体现策略系统性和动态响应能力[page::6,7,8,9,10]。

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四、动态反转策略全面解读

4.1 策略框架

动态反转策略重点在于环境适应下的反转因子应用。研究发现反转效应在市场下跌及回弹时更强，策略通过筛选市场指数下跌且底部反弹形态符合条件的时间点建仓。选取过去25交易日中跌幅最大的50只股票，买入后持有15个交易日，空仓期间回报以中证500计算。该策略结合了技术面与行为金融原理，利用市场情绪过度反应的反转规律获利[page::10]。

4.2 策略表现及风险

图4显示策略净值远超基准指数，尤其在2015年表现突出(168.29%全年收益)，反映其逆势反弹行情中的有效捕获。

表7详细年度数据：

• 全样本期年化收益17.99%，年化超额19.22%。
• 最大回撤16.25%，略高于其他策略，但收益回撤比1.18仍显示策略具备一定稳定性。
• 2018年9月至10月持仓结束，期间超额收益表现依然正向。

表8-12展示股票持仓详情，涵盖机械、建筑、电子元器件、医药、传媒等多行业，个股收益从16.79%到-31.29%分布宽广，揭示高波动性和策略风险敞口，风险管理尤为关键[page::10,11,12]。

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图表深度剖析总结

• 图1（戴维斯双击组合表现）表明自2009年以来组合净值稳步增长，显著跑赢中证500指数，收益具显著超额。右轴相对强弱稳步提升支持策略价值。极大年化超额收益体现策略的估值与成长协同策略优势[page::2]。
• 表1支撑这一结论，细观各年度大多数年份均实现稳定的超额收益和低回撤，突出策略的风险调整后收益优势[page::2]。
• 图2（长线金股）凸显盈利动量策略长期稳健收益特征，净值曲线清晰高于基准，说明基于业绩预告构建的组合捕获了持久业绩增长行情。收益回撤比普遍处于合理区间，表明风险适中[page::4]。
• 表3验证了多年份的超额收益，尤其牛市年份表现亮眼，且组合风险回撤控制较好[page::4]。
• 图3（潜伏业绩预增）净值表现是四个策略中最为亮眼，长期年化超额收益与风险控制兼顾，表明策略成功利用业绩预告信息窗口，规避价格波动不确定性[page::6]。
• 表5详细年度数据表现良好，极少年度亏损，表明策略稳定性及信息利用效率[page::6]。
• 图4（动态反转）显示策略能成功择时捕获市场反弹收益，但回撤较高，表明策略收益波动较大，投资者需有相应的风险承受能力[page::10]。
• 表7揭示年度差异显著，特别牛市中超额收益大幅放大，风险回撤时有放大，采用动态择时提高策略效率[page::11]。

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估值与方法论

报告未直接体现具体估值估算模型（如DCF、PE倍数法等），但各策略均基于市场定价和业绩驱动因子，如戴维斯双击中PEG概念、业绩预增策略中财务业绩预告数据和反转策略的技术面因子。核心假设均依赖模型通过历史数据回测拟合的因子有效性，侧重量化因子择时与选股模型，基于统计学和量化交易模型，实质为因子投资框架[page::2,5,10]。

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风险因素评估

报告明确指出策略基于历史数据构建，存在模型失效风险，即历史有效的因子在未来可能不再奏效，特别在市场环境剧烈变化时。动态反转策略波动性较大，按最大回撤显示部分年份回撤风险加大，提醒投资者该策略风险敞口和潜在波动。

此外，市场流动性、公告发布时间延迟及其他系统性风险均可能影响策略表现，模型假设的业绩预告准确性和市场反应机制为潜在变量[page::0,10]。

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审慎视角与细节

• 报告对量化策略表现描述较为乐观，历史回报数据支撑强但对于宏观环境变化和市场异常事件的适应性分析较少，缺乏对模型潜在失效的系统性分析。
• 各策略均未详细披露具体选股细节（如市值规模限制、行业偏好等）除了部分行业分布，难以完全评估行业集中风险。
• 潜伏业绩预增策略的买卖时点及交易成本假设均合理，但实际市场中公告前“潜伏”操作可能面临流动性和信息不对称风险，未详述此类风险管理措施。
• 动态反转策略的持仓收益波动极大，部分持仓负收益超20%，显示策略适用需结合个人风险承受度，报告重点突出收益而风险展示较为弱化。
• 报告仍体现了行业领先的实证量化应用深度，适合有一定量化投资认知的机构及个人投资者深入参考[page::0,10,11,12]。

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结论性综合

该份量化策略研究报告系统性详尽地展现了四大投资策略的理论基础、实证表现和最新调仓情况，论证了基于盈利成长、业绩预告及市场情绪反转的量化因子投资优势。报告中的戴维斯双击策略、长线金股策略及潜伏业绩预增策略均表现出较高的年化超额收益（26.45%、18%以上、34.36%），且均控制了合理的回撤风险，体现基于成长与业绩动量因子的选股效力。动态反转策略则强调择时能力显著，适合在市场下跌后捕捉快速反弹机会，具有较高波动与回撤风险，但收益回撤比合理。

多张图表（图1-4）和数据表详实地佐证了策略的历史表现，突出量化模型在不同市场环境下的适用性和优势。详细持仓明细映射了策略在行业及个股上的多元化布局，反映了实际操作的灵活性和行业偏好。

报告综合显示，结合盈利成长和市场情绪因子的量化策略可以有效提升投资收益并控制风险，但须警惕策略基于历史数据的局限性和市场环境变动带来的潜在失效风险。投资者应结合自身风险承受能力和投资周期，科学利用本报告提供的量化筛选与择时策略。

总的来说，本报告呈现了切实可行的投资框架，深化了对盈利成长和反转因子在A股投资策略中的运用认知，适合机构投资者和量化投资者作为参考和策略开发基础[page::0-12]。

报告