有效选股因子需具备可用性、可靠性与有效性三个核心条件 [page::4]

• 可用性要求数据获得方便，无明显缺失或滞后。

- 可靠性保证多数股票均有数据且无大面积缺失。

• 有效性要求因子能区分不同股票未来收益表现。

ROE因子可用性改进：融合业绩快报与一致预期数据提升预测准确性 [page::4][page::5]

| 因子类型 | 因子溢价 | 溢价t值 | 溢价胜率 | 多头收益 | 空头收益 | 多空收益 |
|----------------------------|----------|---------|----------|----------|----------|----------|
| 最新披露ROE | 0.27% | 5.508 | 69.0% | 0.50% | -0.64% | 1.14% |
| 业绩快报ROE+一致预期ROE | 0.29% | 4.962 | 71.0% | 0.45% | -0.92% | 1.37% |

• 用业绩快报数据替代披露ROE可提升因子溢价和多头收益，提升选股效果。

- 业绩预告数据因误差较大，反而降低因子表现。

ROE因子有效性改进：基于行业IC贡献调整权重，剔除或降权影响因子有效性的行业 [page::6][page::7]

• 采用定量规则，剔除或降低电力、公用事业、房地产、纺织服装和商贸零售等影响ROE有效性的行业权重。

- 权重调整（等权降权和分级降权）显著提升因子溢价及收益表现。

SUE因子特性及有效性改进：剔除ROE影响后基于行业调整权重提升表现 [page::8][page::9]

| 因子类型 | 因子溢价 | 溢价T值 | 溢价胜率 | 多头收益 | 空头收益 | 多空收益 |
|--------------------------|----------|---------|----------|----------|----------|----------|
| 正交ROE SUE | 0.40% | 7.947 | 82.0% | 0.71% | -0.55% | 1.26% |
| 正交ROE+分级降权 | 0.44% | 7.834 | 81.0% | 0.76% | -0.54% | 1.30% |

• SUE选股效果主要来自业绩动量，且依然含有ROE之外的信息。

- 权重调整同样提升了SUE因子行业适用性和收益表现。

基本面三因子模型构建与实证：以ROE、SUE及机构评级数为主 [page::10][page::11]

| 组合类型 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比 | 最大回撤 | 收益回撤比 |
|------------------|----------|----------|--------|----------|------------|
| Wind全A基准 | 3.6% | 26.2% | 0.136 | 56.0% | 0.064 |
| 最新披露组合 | 15.5% | 28.2% | 0.551 | 48.6% | 0.320 |
| 预测最新组合 | 17.6% | 28.2% | 0.625 | 48.2% | 0.365 |
| 改进预测最新组合 | 17.9% | 28.4% | 0.631 | 48.7% | 0.368 |

• 改进因子的三因子组合在年化收益和风险调整指标表现均显著优于基准和未改进组合。

指数增强组合回测：沪深300、中证500、800均表现良好，改进组合超额收益提升显著 [page::11]

| 指数名称 | 组合类型 | 年化超额收益 | 信息比 | 超额最大回撤 | 超额收益回撤比 |
|------------|------------------|--------------|--------|--------------|----------------|
| 沪深300 | 改进预测最新组合 | 6.3% | 0.791 | 12.7% | 0.495 |
| 中证500 | 改进预测最新组合 | 12.8% | 1.745 | 9.9% | 1.304 |
| 中证800 | 改进预测最新组合 | 8.4% | 1.277 | 11.0% | 0.766 |

• 改进因子驱动的指数增强组合超额收益和风险调整表现进一步提升，尤其是在中证500市场。

总结与风险提示 [page::12]

• 本文提出基于因子可用性、可靠性和有效性三维度改进ROE、SUE因子的创新方法。

- 通过数据替换预测和行业权重调整，有效降低行业异质性对选股效果的负面影响。

• 多因子组合策略收益和风险特性明显改善，适用性广泛。

- 风险包括市场系统性风险、模型误设风险和因子有效性变动风险。

金融研究报告详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题：
《选股因子系列研究（八十一）——净利润相关指标的进一步改进》

作者与发布机构：
分析师冯佳睿、余浩淼（海通证券研究所金融工程研究团队）[page::0]
研究机构为海通证券股份有限公司研究所。

发布日期：
2022年6月

主题：
本报告聚焦于量化投资中基于财务指标的选股因子研究，特别是针对财务类因子中的ROE（净资产收益率）及SUE（盈利超预期）的因子有效性和可用性改进，旨在提升这些因子的选股表现和多因子模型的收益水平。

核心论点及目标信息：

• 量化因子必须同时满足可用性、可靠性和有效性三个条件，方能在实操中有效带来alpha收益。

- 针对ROE因子，报告提出利用业绩快报或业绩预告数据替代最新披露的ROE，并结合一致预期ROE建立预测模型，克服了财报披露滞后的问题，显著提升了ROE因子的选股能力。

• 进一步针对不同行业对ROE因子有效性差异较大问题，提出行业权重调整方案，提高因子整体表现。

- 同样，针对SUE因子，报告基于其行业特征调整权重，显著提升因子溢价和多空收益。

• 经过这两方面改进后，将改进后的ROE和SUE因子应用于基本面多因子组合，无论是全市场多头组合还是指数增强组合，均显示出在不增加风险前提下带来更高年化收益。

- 最后，报告点明相关风险包括系统性风险、模型误设风险及因子有效性变动风险。

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2. 逐节深度解读

2.1 导言：有效选股因子的三个条件（第4页）

报告开篇提出，量化选股因子的实际应用需要满足三个特征：

• 可用性（Availability）： 能够从第三方数据提供商或直接渠道获取，且不存在严重的缺失或滞后。

- 可靠性（Reliability）： 几乎所有市场股票均产生该类数据，没有大规模数据隐藏或不可用。

• 有效性（Effectiveness）： 因子能有效区分股票的未来收益表现，市场对该因子具有持续预期响应。

论文指出，另类金融数据（如供应链信息）由于数据缺失和行业不一致性，往往难以满足上述条件。相比之下，技术面指标因数据完整及时性优良，适合作为量化模型输入，尤其是黑盒机器学习模型。

财务指标如ROE虽数据可靠，但披露滞后且行业响应不同，因此提升ROE因子效果的关键在于解决数据披露滞后及行业权重问题。

2.2 ROE因子选股效果的改善（第4至7页）

2.2.1 ROE因子可用性的改善（第4页）

• 基于前期报告提出，最新披露ROE滞后，常被视为预测实际当期ROE的代理变量。

- 本报告采用业绩快报和业绩预告代替最新披露ROE，结合一致预期ROE，建立预测当期真实ROE模型。

• 另外引入历史ROE波动率倒数权重，降低波动性大、预测效果差股票影响，减缓了滞后数据的负面影响。

- 鉴于三季报和年报之间的信息真空，业绩快报的及时披露为提升预测准确性提供数据支持。业绩预告采用上下限均值，多快报数据则使用最新数据。

2.2.2 ROE因子有效性的改善（第5至7页）

• 不同行业中ROE因子的市场有效性显著差异。电力及公用事业、房地产、纺织服装、商贸零售行业ROE相关性低，影响因子整体表现。

- 表2数据显示剔除上述四行业后，ROE因子的IC值和多头收益均提升，沪深300等指数提升效果更明显。

• 基于定量方法，按季度剔除中信一级行业并计算因子IC变化，剔除以下行业能提高因子有效性：电力及公用事业、房地产、纺织服装、商贸零售、建筑与计算机行业（图1）。

- 定义差值大于0.05%行业作为影响大行业，采用两种降权方法(等权降权、分级降权)降低相关股票权重。

• 表3数据表明，权重调整后因子溢价(Multi-factor premium)、多头与多空收益均显著提升，沪深300表现尤为突出。

- 结合业绩快报替代及行业权重调整，表4显示改进方案带来综合提升，因子溢价及买入组合收益均好于传统最新披露ROE因子。

2.3 SUE因子选股效果的改善（第7至10页）

2.3.1 SUE因子特性分析（第7至8页）

• SUE为归一化净利润同比增量指标，反映盈利超预期。其计算为：SUE = 当期净利润同比增量 ÷ 过去四季度净利润同比增量标准差，体现了盈利变动的波动率调整。

- 相关性测试发现，最新披露SUE与真实当期SUE相关系数约为0.34，低于ROE的0.55。

• 正交分析中，剔除当期真实ROE后，最新披露SUE的IC下降但仍保持显著，说明SUE的选股作用覆盖ROE之外的信息。

- 总结为SUE因子受业绩动量效应影响较ROE弱，且滞后数据对于SUE有效性影响不明显，报告跳过因子可用性改进，直接针对有效性改进。

2.3.2 SUE因子有效性的改善（第8至10页）

• 类似ROE行业调整方法，剔除各行业并计算因子IC变化发现，行业对SUE因子影响更大，表明调整行业权重更为必要。

- 剔除纺织服装行业对ROE因子有利但对SUE因子效果反而下降，反映行业属性差异。

• 图2展示了行业剔除对SUE因子5年滑动IC平均值的影响。

- 以0.05%为阈值设定降权规则，表6数据表明，正交ROE后结合等权或分级降权显著提升SUE因子溢价和多空收益，且分级降权效果更稳定。

2.4 基本面因子组合构建（第10至11页）

• 组合基于改进后的ROE和SUE因子，加上高评级机构数构成三因子模型。

- 构建了三套策略：最新披露组合、预测最新组合（含业绩快报）、改进预测最新组合（行业权重降权调整）。

• 组合约束包括个股权重不超过1%，避免集中，同时限制市场偏离，提升实操可行性。

- 图3显示2015年至2022年间三组合累计净值走势，均大幅超过Wind全A基准，改进预测最新组合年化收益达17.9%，夏普比率及收益回撤比均优于其他组合和基准。

• 表7详细展示了收益、波动率、最大回撤与收益回撤比，验证改进因子组合风险调整后的优异表现。

2.5 指数增强组合构建与表现（第11页）

• 在多头组合基础上，根据沪深300、中证500和中证800指数成分股权重、行业暴露及跟踪误差设限，构建指数增强组合。

- 图4-6反映各指数增强组合自2015年以来的累计超额收益，改进预测最新组合表现最佳。

• 表8显示改进组合超额收益率、波动、信息比及超额最大回撤风险指标均优于其他组合，尤其中证500年化超额收益提升约1.1%。

- 说明改进因子通过增强多因子模型提升指数增强策略业绩。

2.6 报告结论与风险提示（第12页）

• 报告总结强调基于因子可用性、可靠性、有效性三维度系统改进ROE与SUE因子，通过结合业绩快报数据、行业权重调整优化，显著提升了选股表现和组合收益。

- 该改进路径从截面表现差异角度入手，避免简单因子择时不足的问题。

• 统计结果支持该方法的有效性与稳健性，值得投资者借鉴。

- 风险因素主要包括：市场系统性风险、模型误设导致的风险、以及因子有效性质变异风险。

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3. 图表深度解读

图1：剔除不同行业后ROE因子5年滑动平均IC均值（第6页）

• 描述： 该柱形图展示2014年1月至2022年4月期间，当期ROE因子用5年滑动平均IC指标，其在剔除30个中信一级行业中各行业后IC均值的变化及差值（柱状为IC均值，虚线为剔除前后IC差值）。

- 解读： 投资者对ROE因子反应较差的行业包括电力及公用事业、房地产、纺织服装、商贸零售，以及意外的建筑和计算机行业，剔除这些行业会提升因子IC值，说明这些行业股票中ROE因子选股无效或负效应。

• 文本联系： 该图验证了主观判断，基于数据给出了客观行业权重调整依据，是后续行业权重调整方案的核心支撑。

- 局限性评论： 行业定义可能随时间波动，数据基于过去五年，未来行业影响可能变动，权重下调需动态调整。

• 溯源： [page::6]

表1：用业绩快报/预告替换最新披露ROE后ROE预测值因子溢价（第5页）

• 描述： 统计了2014年至2022年期间，最新披露ROE、业绩快报ROE及业绩预告ROE与一致预期ROE联合预测的因子溢价及相关绩效指标。

- 解读： 使用业绩快报ROE替换传统最新披露ROE，因子溢价提高至0.29%，多空收益率也提升至1.37%，多头收益提升明显，说明业绩快报能更及时反映财务表现，有助提升ROE预测的表现。业绩预告ROE表现差于业绩快报，猜测原因是预告区间误差较大。

• 文本联系： 佐证了报告关于利用快报数据改进因子可用性的核心论断。

- 溯源： [page::5]

表2 & 表3：剔除不同行业及权重调整后的ROE因子溢价（第5-7页）

• 表2描述： 剔除电力及公用事业、房地产等不利行业后，ROE因子溢价明细数据，溢价整体提升。

- 表3描述： 基于历史真实ROE选股效果，调整行业权重后的溢价数据，均值IC、t值、溢价胜率、以及多头/空头收益均显著改善。

• 图文联系： 这些实验结果支持权重调整策略，突出行业差异化管理提升效率。

图2：剔除不同行业后SUE因子5年滑动平均IC均值（第9页）

• 描述： 显示剔除各行业股票后，对SUE因子5年滑动IC均值及其差值影响。

- 解读： 行业对SUE因子影响更大，且与ROE影响行业差异不同，表明需要差异化行业权重调整，提升因子有效性。

• 文本结合： 支撑了报告提出的基于行业的权重调整对SUE因子的正向作用。

- 溯源： [page::9]

表6：历史真实SUE选股效果调整权重后的因子溢价（第9页）

• 解读： 权重调整强化了正交ROE后的SUE因子表现，因子溢价提升至0.44%，多头及多空收益均显著增强，表明行业降权有效提升了因子解释力。

图3：全市场多头组合累积净值（第10页）

• 描述： 2015年至2022年4月期间，全市场三种多头组合累计净值对比，涵盖最新披露、预测最新和改进预测最新三种方案。

- 解读： 三者均明显跑赢基准Wind全A指数，且因子改进升级顺序表现持续提升，改进预测最新组合年化17.9%，夏普率和回撤比最优，说明因子提升的复合效应显著。

• 溯源： [page::10]

图4-6及表8：指数增强组合累计超额及收益风险特征（第11页）

• 描述： 三大指数增强组合（沪深300、中证500、中证800）自2015年以来累计超额收益曲线与年化超额收益、波动等指标展示。

- 解读： 改进预测最新组合在各指数均表现优异，特别是中证500年化超额收益提升明显，说明因子改进具备推广至指数增强投资的潜力。

• 溯源： [page::11]

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4. 估值分析

本报告主要聚焦因子研究与组合构建，没有进行企业估值分析，因此无DCF、市盈率或EV/EBITDA等估值模型内容。

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5. 风险因素评估

报告在投资要点及总结部分均明确提示风险：

• 市场系统性风险： 全市场波动和趋势对因子表现带来整体影响。

- 模型误设风险： 因子构建或预测模型存在误差，可能导致选股策略失效。

• 有效因子变动风险： 因子有效性可能随市场结构、监管、行业变化等而发生变化。

报告未详细说明具体缓解策略，但因子改进及多因子组合设计本身即试图降低单因子风险，具备一定的风险分散效果。[page::0,12]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告整体结构严谨，数据驱动强，结合实证检验论点充分。

- 使用业绩快报替代业绩预告提升ROE预测的论断合理且有数据支持，体现出对财务信息滞后性问题的实际考量。

• 行业权重调整虽然基于定量指标，但仍存在一定的假设隐含：未来行业的影响度稳定，且降权比例设定（如0.05%阈值、10%降权增量）需动态检验和优化。

- SUE因子有效性改进方法直接跳过可用性改进，基于其与ROE相关性较弱及滞后影响较小的实证判断，体现出条理性强的思路。

• 由于仅选用三个因子进行组合捆绑，组合收益成长空间受限，报告也指出相比更复杂模型业绩略逊，暗示后续可通过多因子扩展进一步优化。

- 潜在不足为对因子有效性的时序变化与宏观经济周期适应度未做深入分析，未来值得深入。

• 报告未披露因子构建过程中防止数据前瞻偏差的具体措施，但考虑为标准量化流程，业绩回测基于历史数据，可靠性较高。

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7. 结论性综合

本报告聚焦于改进财务指标因子中的ROE和SUE，以提升量化选股模型表现。核心创新在于：

• 数据层面改进： 利用业绩快报替代传统最新披露ROE，缓解财报披露滞后，提升ROE预测准确性和因子可用性。

- 行业权重调整： 基于严格的IC变化定量指标，动态调整行业内股票权重，降低不适合该因子选股的行业影响，从而显著提升因子整体选股效果。

• SUE因子研究： 通过剔除ROE影响，独立优化SUE因子的有效性，提升因子多空收益表现。

- 实证验证： 因子改进后，单因子表现提升明显；基于改进因子的多因子组合在全市场多头及三大指数增强策略中均带来显著超额收益和风险调整后优秀表现。

• 风险意识： 报告充分揭示系统性和模型风险，彰显稳健投资视角。

综合图表与表格可见，改进方案不仅提升了因子性能，更通过三因子组合显著增加了年化收益率和夏普比率，且最大回撤得到有效控制，体现出改进因子的实用价值和投资吸引力。

因此，报告所提出的“以数据可用性和行业有效性为核心”的因子改进框架，为量化选股的基本面因子挖掘与优化提供了切实可行的范式和路径，值得相关投资者和量化策略师广泛参考和应用。[page::0-12]

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总结

海通证券研究所《选股因子系列研究（八十一）》报告系统且细致地分析了ROE与SUE因子的本质特征及市场响应，用数据严谨地验证了业绩快报数据和行业权重调整对于因子选股效果的提升，经过实证测试表明，改进后的因子策略在不同市场环境和指数范围均优于传统策略。该研究不仅在因子构造上有创新，更在组合应用方面提供切实收益提升，强调了因子有效性改进在量化投资中的重要意义，并给出了具体操作建议及风险评估，为量化基金管理和投资者选股提供了科学、务实的参考路径和实操指导。

报告