沪深300剔除股存在显著均值回归效应 [page::4]

• 剔除股在被调出之前约1年内表现显著跑输基准，调样后约2年持续跑赢基准，呈现稳定均值回归趋势。

- 纳入股则表现为调入前涨幅显著，调入后略微落后基准，反转效应不明显。

剔除股等权组合表现优异，合并两期剔除股扩大基础票池提升收益 [page::5][page::6]

| 组合类型 | 年化收益率 | 超额收益率 | 夏普率 | 月胜率 | 超额收益最大回撤率 |
|----------------|------------|------------|--------|--------|------------------|
| 剔除股等权组 | 17.55% | 4.01% | 0.64 | 56.67% | 31.1% |
| 结合两期剔除股合并组 | 18.91% | 5.21% | 0.64 | 62% | 25.95% |

• 持有前后两期剔除股提升覆盖率和稳定性，组合净值达到11.31倍，显著优于基准。

财务指标筛选营收增长提升超额收益36.3% [page::7][page::8]

| 组别 | 年化收益率 | 超额收益率 | 夏普率 | 月胜率 | 超额收益最大回撤率 |
|------------|------------|------------|--------|--------|------------------|
| 基础票池 | 18.91% | 5.21% | 0.64 | 62% | 25.95% |
| 营收增长>0 | 21.57% | 7.87% | 0.77 | 60% | 25.71% |
| 营收增长<0 | 15.89% | 2.19% | 0.44 | 50% | 29.23% |

• 营收增长为正的个股抗跌性更好且表现更优，08、09年数据回撤系样本数少所致。

净利润非亏损和增长筛选优化组合表现提升 [page::9][page::10][page::11]

| 组别 | 年化收益率 | 超额收益率 | 夏普率 | 月胜率 | 超额收益最大回撤率 |
|------------------|------------|------------|--------|--------|------------------|
| 基础票池 | 18.91% | 5.21% | 0.71 | 62% | 25.95% |
| 净利润增长>0组 | 21.33% | 7.63% | 0.75 | 60% | 17.20% |
| 净利润增长<0组 | 15.55% | 1.85% | 0.58 | 50% | 37.68% |

• 净利润亏损个股表现较差，净利润增长筛选提升盈利能力及风险控制。

根据前期涨跌幅筛选反转潜力股 [page::12]

• 前期涨幅靠后的个股后续表现优于涨幅靠前组，但该筛选区分度稳定性相对有限。

财务指标叠加涨跌幅筛选显著提升组合表现和稳定性 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 叠加筛选组合净值达20.22倍，年化收益23.95%，年化超额9.67%，夏普率0.83。

- 组合波动率低（0.32），各年超额收益稳定，个股分布均匀。

• 胜率高达72%，且超额收益回撤控制良好，显著优于单一筛选条件。

结论与建议 [page::16]

• 沪深300剔除股具备中长期均值回归特性，基于此构建反转策略有效。

- 结合两期剔除股扩大组合容量，结合财务营收增长与前期涨跌幅筛选，构建优质反转组合。

• 推荐采用“营收增长>0＋前期涨幅靠后”叠加筛选策略，获得长期、稳定且风险可控的超额收益。

金融工程专题报告详尽解读：基于沪深300指数剔除股的中长期反转及优化策略分析

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一、元数据与报告概览

报告标题：《指数调样掘金：做优质剔除股的中长期反转》
报告日期：2018年11月5日
发布机构：国信证券经济研究所
研究分析师：黄志文
联系方式及资质信息详见报告首页
研究主题：基于沪深300指数成分股调样的特殊股权调整效应，探讨剔除成分股存在的均值回归现象，进而提出利用这一市场行为构建量化投资策略，并通过多种筛选手段优化股票组合以获取超额收益。

核心信息总结：

• 报告发现沪深300指数剔除的个股存在明显的均值回归效应，尤其是在调样后较长时间内有稳定的超额收益表现。

- 基于该均值回归现象，设计了剔除股等权持有策略，并进一步优化：通过合并两期剔除股票扩大票池，通过财务指标（营收增长、净利润及净利润增长）筛选“优质股”，再结合上涨幅度（涨跌幅）筛选潜在反转力度更强的标的，形成组合策略。

• 优化后的组合能够实现年化收益约23.95%，超额收益9.67%，且夏普率高达0.83，表现稳健。

- 报告同时提出风险提示及分析师独立性声明，强调数据合规与独立判断，提升报告可信度。[page::0-16]

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二、逐节深度解读

1. 前言与沪深300剔除股均值回归现象分析

关键论点与逻辑：
沪深300指数的调样规则基于两个指标排序：

• 按照过去一年日均成交金额排名，剔除后50%股票；

- 对剩余股票按总市值排名，选取前300。
这一调样标准意味着“入选股票前期涨幅大，剔除股票多为近期跌幅较大者”，即调入股“买涨”，调出股“卖跌”。

作者通过统计样本，发现剔除股票调样前260个交易日表现显著低于基准，但在调样后500个交易日内出现明显且稳健的均值回归，即反弹强劲，累积超额收益率回升（调样前累计落后基准17.07%，调样后超额收益逐步回升且稳定）。反观调入股票虽在调样前涨幅显著（累计领先31.64%），调样后反而有轻微回落但无明显反转。[page::3-4]

关键数据点与分析：

• 图1（剔除股票超额收益）显示调样前后清晰的反转特征。

- 图2（纳入股票超额收益）则显示调样后趋于小幅均值回落。
作者设定对比基准为剔除银行股的沪深300等权指数，因银行股不参与调样且表现较稳健，剔除有助于提高策略比较的严谨性和真实有效性。[page::3-4]

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2. 基于均值回归构建剔除股等权持有策略及初步验证

策略描述：

• 每期持有本期调出沪深300成分股的股票，等权配置，持有至下一次调样。

- 数据周期：2008年12月30日至2018年6月8日。

结果展示：

• 图3显示策略组合净值增长显著，常年跑赢基准；

- 表1中年化收益率17.55%，超额收益4.01%，夏普率0.64，表明风险调整后收益较好；

• 但部分年份存在较大超额收益回撤。

投资逻辑支撑： "剔除股"多因短期业绩或市场偏差被剔除，长期价值回归与价格回弹的机会存在。[page::5]

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3. 组合优化：合并剔除股扩大票池

优化主要措施：

• 同时持有当期与上一期剔除的股票，扩大了股票池，降低单期股票数量波动带来的风险；

- 延续等权配置，调仓同步沪深300调样。

效果及数据：

• 图5显示两期剔除股组合净值达11.31倍，大幅优于基准5.55倍；年化收益18.91%，超额收益达5.21%；

- 表2显示夏普率提升至0.64，回撤有所改善，月胜率62%；

• 图6表现了组合股票数量稳定在平均42支左右，风险分散更充分。[page::6]

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4. 财务指标筛选提升安全边际

筛选逻辑与依据：
由于沪深300成分股的调样标准未直接考虑企业基本面恶化风险，剔除股票中仍存在较多财务优秀的企业。为防止基本面恶化导致的跌幅导致反转失败，报告采用营收增长、净利润为正和净利润同比增长等财务指标进行筛选。

数据支撑：

• 图7、8展示以营业收入增长>0筛选的优选组表现，净值超过15.41倍，较基准提升36.30%；

- 表3显示优选组年化收益高达21.57%，超额收益7.87%，夏普率0.77，月胜率60%；

• 净利润>0筛选组合净值稍高12.62倍，净利润增长>0组合净值14.98倍，均优于基准。见图9-14及表4。[page::7-11]

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5. 涨跌幅筛选：根据剔除股前期涨跌幅分组

假设： 剔除股的反转效应在个股层次存在差异，特别是剔除前半年涨幅靠后的股票反转潜力较大。

测试方法： 样本内股票根据前期涨跌幅一分为二，分别持有高涨跌幅组和低涨跌幅组，等权配置。

结果及解释：

• 图15和图16显示涨幅靠后组净值显著优于涨幅靠前组，累计超额收益稳定增长；

- 但波动较大，稳定性较财务筛选弱一点。

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6. 推荐组合策略：财务指标与涨跌幅相结合

具体操作规则：

1) 先剔除营收同比下降的股票。
2) 在剩余股票中，再剔除涨幅排名前1/2的股票，留取涨幅靠后的股票。
3) 若筛选后股票少于10只，则跳过第二步。
4) 对剩余股票等权配置，按沪深300调样同步调仓。

表现亮点：

• 图17显示该精选组合净值增长至20.22倍，超过前述单维度筛选策略。

- 年化收益率23.95%，年化超额收入9.67%，波动率0.32，夏普率0.83，较之前指标均有明显提升。

• 各年度收益稳健且多数年份跑赢基准（图18、图19），超额收益稳定分布。

- 组合平均持股数仅约20支，适度控制了持仓规模和换手率（图20）。

• 分期统计大部分个股收益分布均匀，超额收益非由少数股票驱动（图21）。

- 分期优选与淘汰股收益对比显示胜率72%，即筛选规则具有较强稳定性（图22-23）。

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7. 结论总结

报告充分验证了沪深300指数调样剔除股的均值回归性，提出“做优质剔除股中长期反转”的策略思想。通过多重维度持续优化的基本思路（合并两期股票池、财务指标筛选、涨跌幅筛选）不仅显著提升超额收益率，还平衡了风险表现。最终推荐的财务指标（营收增长>0）+涨跌幅靠后筛选方法，年化回报率明显领先，并在不同经济周期下表现稳定。

报告强调通过合理的财务指标筛选有效排雷，把握反转潜力较大标的，捕捉沪深300调样形成的估值与价格错配，从而实现优异的风险调整后收益率表现。

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三、图表深度解读

图1（沪深300剔除成分股累积超额收益）

• 说明：统计的是剔除成分股自调样前260日到调样后490日相对于基准的累计日超额收益。

- 趋势：调样前剔除股持续跑输基准，跌幅高达17.07%，伴随着调样落袋为安；调样后500日内剔除股收益出现显著回升，体现均值回归。

• 作用：验证了剔除股因估值和市场情绪短期被压低后存在价格修复机会。

图2（纳入沪深300成分股累积超额收益）

• 说明：纳入股票调样前后收益，基准同上。

- 观察：调入股调样前累积显著超额收益达31.64%，但调样后500交易日表现出现小幅回落，无反转形态。

• 说明纳入股涨幅与后续增长呈现“买涨杀跌”后轻微修正，反转力度显著弱于剔除股。

图3-4（剔除股等权组合净值及超额收益）

• 显示剔除股策略净值增长明显超过基准，年化超额收益4.01%，夏普率0.64，且超额收益逐步提升。

图5-6（合并两期剔除股）

• 组合净值进一步提升至11.31倍，超额收益5.21%，组合容量提升，风险分散明显增强，换手率降低。

图7-14（财务指标筛选）

• 通过营业收入增长、净利润等标准优选组净值表现和超额收益持续优于基础票池和淘汰组。

- 一致性高、抗跌能力强，反映财务健康度对反转的积极推动作用。

图15-16（涨跌幅筛选）

• 长期表现证明低涨幅股票后续反转潜力更大，但波动较大，适合结合其他筛选条件。

图17-23（财务指标+涨跌幅筛选）

• 综合筛选策略净值一骑绝尘达到20.22倍，年化收益率高达23.95%。

- 各年度均体现稳健表现，股票池数量合理，个股收益分布均匀，筛选稳定性强，胜率达72%。

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四、估值及风险分析

本报告侧重策略回测验证与组合构建，未涉及传统估值模型（DCF、P/E等），投资回报来源于策略选股有效捕捉市场均值回归现象。

风险部分在最后明确提示了投资的市场风险，数据和逻辑基于报告当日公开资料，历史超额收益不代表未来保证，且投资有一定比例的回撤风险，策略表现对沪深300指数调样环境依赖较大，调样规则变更可能影响策略有效性。

报告强调合规性声明及客观性，提示投资风险，体现专业审慎态度。[page::17]

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五、批判性视角

本报告数据详实、逻辑严密，策略构建符合市场经典反转与财务基本面相结合的逻辑。然而仍有几点需注意：

• 依赖沪深300调样确定性导致策略成效特定，适用范围可能有限。调样规则变动或市场结构变化可能降低策略未来有效性。

- 筛选过程基于历史财务数据，面临财务造假风险或因财务披露时滞产生信息滞后的局限。

• 回测区间含多个市场大牛市，策略表现优秀，但在大幅震荡或长期熊市中的表现仍需关注。

- 夏普率虽较高，波动率仍较高（0.32），投资者需接受策略中亦存在部分回撤风险。

• 报告未展示交易成本、滑点等影响，实际运作可能影响净收益。

总体来说，报告基于丰富实证数据提出的精选策略具备较高参考价值，但需结合实际市场情况动态调整，投资者须关注潜在风险。

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六、结论性综合

国信证券《指数调样掘金：做优质剔除股的中长期反转》专题报告深入剖析了沪深300指数剔除成分股存在的均值回归效应，系统构建了基于等权持有的基本反转策略，并通过扩大两期组合范围、严格财务指标筛选和结合涨跌幅筛选三个阶段优化筛选流程。

报告核心实证发现是：剔除股在调样后显示出持续稳定的价格反弹潜力，且通过财务健康状况与历史涨跌幅筛选可以有效挑选出反转概率更大、收益更优的优质标的，最终实现年化超额收益近10%，夏普率0.83的稳健投资表现。

图表数据清晰展现出各阶段组合净值提升、超额收益表现及风险指标变化，量化验证了基于指数调样机制的量化选股策略的有效性与可操作性。

报告建议投资者关注沪深300成分股调样带来的市场失效机会，依照报告推荐的两期合并+营收增长+低涨幅复合筛选方案操作，既能享受均值回归带来的超额收益，又通过财务基本面过滤重要风险，具有较强的实务指导意义。

报告同时严谨披露投资风险和研究假设，强化投资者风险意识，提供了完善的投资信息披露和投资评级框架。

综上，报告完整细致，数据充足，逻辑严密，对于金融工程及量化投资领域研究具有较强的指导价值和实操参考意义。[page::0-16,17]

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参考图表索引（部分）

• 图1、2：沪深300剔除股与纳入股累积超额收益趋势对比。

- 图3、4：剔除股等权组合绝对净值及超额收益。

• 图5、6：两期剔除股合并组合净值及容量。

- 图7-14：财务指标筛选成果（营收增长、净利润及其增长）。

• 图15、16：涨跌幅分组策略表现。

- 图17-23：财务指标+涨跌幅综合筛选组合表现及个股收益分布。

• 表1-4：不同策略组合具体绩效指标。

以上图表为理解策略的核心数据依据，确保了解策略回测流程与效果的直观印象。

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综上所述，该份金融工程专题报告针对指数样本股调样带来的结构性套利机会，运用量化策略及财务数据筛选方法进行了系统研究，提供了扎实的量化选股策略框架和实证支撑，适合关注量化投资及市场结构套利的投资研究人员深入学习参考。

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