• 盈利加速因子定义与计算方法 [page::4]：

- 盈利加速衡量从一个季度到下一个季度盈利增速的变化，盈利增速用标准化EPS同比变化表示。
- 使用三种对比基数定义盈利加速因子：去年同期EPS绝对值（EAA）、上季度末股价（EAP）、最近8季度EPS标准差（EAV）。

- 盈利加速因子与市值、估值及价量类因子相关度低，但与增长类因子相关明显。

• 盈利加速因子的基本面特征分析 [page::4][page::5]：

- 盈利加速公司ROE、SUE及预期净利润调整均优于减速公司，盈利加速公司分布集中于基础化工、电力设备及新能源、通信、计算机、传媒等高新技术行业。

• 盈利加速因子的选股表现及统计显著性 [page::5][page::6]：

- EAV因子年化多空收益9.7%，月均信息系数IC约0.02，月胜率76.5%，正交处理后仍保持统计显著。
- 不同市值股票池中，EAV因子在大盘股中的表现最佳。


- 详见盈利加速因子选股收益表格（见原文表1、表2、表3）。

• 盈利加速因子在不同增长水平股票中的加权表现 [page::6][page::7]：

- 高增长（SUE高）股票中，盈利加速因子选股效果优异，多空组合年化超额收益达10.3%。
- 盈利加速因子对未来1-4个季度净利润同比增速的截面回归系数均显著正向，具备增量预测能力。

• 盈利加速的6种增长模式及对应股价表现 [page::8][page::9]：

- 模式1（增速持续正增长）的股票组合表现最佳，年化收益16.9%，超额7.6%。
- 模式1中选择EAV最高的50只股票，构建等权组合，年化收益达20.9%，月胜率63.2%。
- 不同模式的收益和超额收益详见表6、表7。

• 构建基于盈利加速的高增长组合方法及表现 [page::9][page::10][page::11]：

- 复合增长因子由盈利加速（EAV）、SUE、预期净利润调整和累计研发投入组成，加上估值因子PB_INT调节。
- 增长top50组合1（等权选复合因子得分最高50只）自2013年以来年化收益34.2%，超额25.4%。
- 引入高频因子（尾盘成交占比、开盘大单净买入占比）及构建增长top50组合2，年化收益37.7%，超额28.9%。



- 组合2成长风格暴露更强，表现对比见表9、表10及图12。

• 不同市值环境下高增长组合构建与绩效表现 [page::11][page::12][page::13]：

- 小市值$^+$高增长组合通过加入小市值因子，年化收益达43.4%，超额国证2000指数32.1%。
- 通过限制样本池至市值最小30%构建小盘高增长组合，年化收益39.5%，超额28.2%。
- 市值最大30%股票池构建大盘高增长组合，年化收益24.0%，超额沪深300指数19.3%。
- 采用剔除低PB个股方式，构建偏成长风格组合，成长属性及业绩表现进一步提升。
- 详见表11、表12。

• 量化因子构建总结 [page::4][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]：

盈利加速（EAV）与其它增长相关因子构建复合因子，动态等权，月度换仓。
结合市值、估值、研发投入、高频成交数据提升多因子选股准确度。
不同市值与估值筛选调节组合成长风格强度，适配多样市场环境。
长期回测显示组合稳定超额收益，月均信息系数及月胜率均显著。

• 风险提示 [page::0][page::13]：

- 历史统计规律失效风险。
- 因子失效风险。

报告深度分析报告

—— 基于《选股因子系列研究（八十三）——盈利加速的定量刻画与高增长组合的构建》

---

一、元数据与概览

• 报告标题： 《选股因子系列研究（八十三）——盈利加速的定量刻画与高增长组合的构建》

- 作者与分析师： 冯佳睿、罗蕾

• 发布机构： 海通证券研究所

- 发布时间： 2022年8月

• 研究主题： 本报告围绕“盈利加速因子”的构建、特征、选股效果及基于此因子构建的高增长股票组合绩效进行深入研究。分析盈利加速因子如何作为选股因子提升股票投资组合的收益表现，特别是在高增长及小市值股票池的应用。

核心论点：
盈利加速因子是衡量季度间盈利增速变化的指标，与股票收益呈显著正相关，即盈利加速较大的股票未来表现较优。基于盈利加速因子构建的高增长组合表现优异，尤其是在结合其他成长因子及小市值因子时，收益优势更加明显。报告还对行业分布、高增长组合构建及不同市值股票池的表现差异进行了具体分析，提出通过剔除低估股票进一步放大小盘成长风格的策略。

评级及目标价： 本报告为量化选股策略研究，未给出明确买卖评级或目标价，但明确提出该因子及组合具备良好的选股效果和收益表现。

作者欲传达的信息是盈利加速因子及其复合增长因子在A股市场选股中具有增量信息，能显著预测公司未来盈利增长并提升投资组合回报，提供了实操性的量化投资框架和因子搭配建议。[page::0,13]

---

二、逐节深度解读

1. 盈利加速的定量刻画

• 关键论点与定义：

盈利加速定义为当前季度盈利增速与上一季度盈利增速的变化，盈利增速用标准化的EPS同比变化表示，即EPS同比变化除以不同基数。报告考虑三种基数计算公式，分别为EAA（基于去年同期EPS绝对值）、EAP（基于上季度末股价）、EAV（基于最近8季度EPS标准差）。

• 公式详细说明：

例如，EAA指当前季度EPS同比增速减去上一季度EPS同比增速（均除以相应基数），其他两个指标形式类似，差异在于基数类型。

• 特征分析与关联性：

盈利加速因子与市值、估值及成交量相关性较低，但与基本面中增长因子有较明显线性相关（图1）。不同因子中，EAV在捕捉增长特征方面更优。盈利加速大幅提升的公司展示出较高的平均盈利增速和预期净利润调整暴露，行业分布集中在基础化工、电力设备、新能源、通信和计算机等高新技术领域。

• 数据支持：

通过图2—图5和文本，展示了因子与ROE、SUE、预期净利润调整间的分组暴露关系，以及EAV得分最高股票的行业分布，表明因子定义严谨且确实捕捉了盈利加速的行业特征。[page::4,5]

2. 盈利加速因子的选股效果

• 核心结论：

盈利加速因子与股票未来收益呈显著正相关，特别是EAV因子表现最佳，年化多空收益达9.7%，月均IC约0.02以上，月胜率超过76%（图6、表1）。即使剔除其他因子影响做正交处理，仍保持统计显著的选股能力（表2）。

• 分市值效应：

因子在不同市值分类下均有效，大盘股中选股效果最优，增量信息最多（表3）。

• 分增长水平效应：

按SUE指标分三档，盈利加速因子在高增长公司中表现尤为突出，年化多空收益达10.3%（表4），反映盈利加速是增量预测未来净利润增长的有效工具。

• 盈利预测回归分析：

以截面回归模型控制SUE、当期增长、ROE等，盈利加速因子对未来1-4季度净利润同比增速显著正向增量预测能力，模型R方稳定提升（图8、图9、表5）。

3. 基于盈利加速构建高增长组合

3.1 盈利加速的6种模式及股价表现

• 通过盈利加速和净利润增速组合，区分6种盈利模式，其中“持续盈利且增速加快”（模式1）表现最佳，年化收益16.9%，相对Wind全A指数超额约7.6%（表6）。

- 盈利加速但扭转的模式（模式2）表现不及持续盈利模式，表现了盈利持续性的关键重要性（表6、7）。

3.2 高增长组合构建

• 利用等权叠加盈利加速、SUE、预期净利润调整、累计研发投入和PBINT等五个因子构建复合增长因子，选出得分最高50只组成“增长top50组合1”，该组合年化收益34.2%，相较Wind全A指数超额25.4%（表8）。

- 结合高频交易因子（尾盘成交占比、大单净买入占比），构建“增长top50组合2”，进一步提升至年化收益37.7%（表9）。

• 复合因子组合在市值中位数约60-70亿元，涵盖多个板块结构，近年TMT板块占比提升（图10、图11）。

- 通过4因子回归模型分析显示，组合2相比组合1拥有更强的成长风格暴露，特别是在高SUE因子上（表10），这使得成长风格强的时间段组合2更优，价值风格阶段回撤较大（图12）。

3.3 大小盘中的高增长组合

• 通过加入小市值因子或限定小市值股票池，构建带有明显小盘风格的高增长组合，小市值+$^+$高增长组合表现尤为突出，累计收益大幅超额（表11、12）。

- 在大盘股池中同样构建对应组合，年化收益24%，相对沪深300的超额接近19.3%（表11）。

• 通过剔除低PB个股策略强化成长风格，显著提升组合的成长属性和收益表现，尤其在成长风格明显时间段（2019年至2021）表现优异，但在价值阶段表现弱于未剔除组合（表12）。

4. 总结

报告总结了盈利加速因子定义、特征、以及其作为量化选股工具的有效性，强调EAV因子最佳。盈利加速因子选股效果显著且稳定，尤其在大盘、高增长股票中表现突出。基于该因子构建的高增长组合在过去多年表现优异，且可通过小市值因子、剔除低PB等手段微调策略风格和收益特征。盈利加速因子对未来净利润的增量预测能力是其选股效果的重要源泉。[page::12,13]

5. 风险提示

报告指出因子和历史统计规律失效的风险，没有详述具体缓解措施，提醒投资者关注因子稳定性风险。[page::13]

---

三、图表深度解读

图1 盈利加速因子与常见因子的平均相关系数（2013-2022）

• 展示EAA、EAP、EAV因子与市值、估值、换手率、ROE、SUE和预期净利润调整的相关度。

- EAV因子与增长类因子（SUE、预期净利润调整）呈最高正相关(~0.35)，与市值、估值相关低，表明盈利加速因子提取的信号独立于传统规模和估值因子。

图2-4 盈利加速分组与ROE、SUE与预期净利润调整暴露曲线

• 显示按因子得分分为10档后，不同组别的这些指标平均水平。

- ROE虽无显著绝对提升趋势，但SUE和预期净利润调整呈明显阶梯上升，确认盈利加速因子的增长属性。

图5 2022Q1 EAV因子得分最高股票行业分布

• 显示高得分股票在基础化工（13%）、电力设备及新能源（8%）、计算机（7%）、通信（8%）等行业的集中度，超过全市场平均水平，反映盈利加速聚集于技术驱动行业。

图6 盈利加速因子分组年超额收益

• EAV/EAP因子表现优于EAA，年超额收益从低档负增长至高档超过6%，验证因子对未来股票收益的预测力。

图7 EAV因子累计信息系数（IC）

• 累计IC稳中向上，月度IC波动不高，体现因子稳定的预测能力。

图8 盈利加速因子分组未来一年平均净利润增速

• 盈利加速最高组的未来净利润同比增速显著高于其他组，反映因子对盈利增速的有效预测。

图9 盈利加速因子在未来1年净利润增速回归中的截面回归系数分季度

• 各季度回归系数均正且显著，表明因子长期有效。

图10-11 增长Top50组合1的市值中位数和板块分布

• 组合市值中位数波动于30-140亿之间，行业覆盖TMT、制造、消费、周期等，整体均衡且随时间演变。

图12 不同市场风格下增长top50 组合1和组合2表现对比

• 组合2表现更强，特别是在成长风格强劲时段，显示组合2成长属性加明显的优势。

---

四、估值分析

报告构建复合因子包含盈利加速、SUE、预期净利润调整、累计研发投入、PBINT。

• PB_INT说明： 基于无形资产调整的PB估值，更公平地比较不同行业估值水平。

- 权重： 采用等权加总方式，体现多因子均衡配置思想。

• 高频因子加入： 成交占比、开盘大单净买入占比等量化市场异动指标，进一步筛选超额收益潜力。

- 估值剔除策略： 通过剔除低PB企业，强化组合成长风格，规避低估成长股潜在风险，增加组合整体的估值一致性与成长属性。

整体未涉及传统的DCF等估值模型，而是侧重于量化因子和多因子组合背后的统计显著性和投资表现验证。

---

五、风险因素评估

• 因子失效风险： 随着市场环境和公司盈利状况变化，盈利加速因子的预测能力可能减弱或失效。

- 历史规律失效风险： 过去的统计相关不保证未来有效，尤其在结构性市场波动或政策变动时期。

• 报告未提供具体缓解措施，投资者需警惕因子投资潜在回撤风险。[page::13]

---

六、批判性视角与细微差别

• 因子稳健性考量： 报告中通过正交处理和多维度分组细化剖析因子增量信息，增强因子独立预测力的说服力。

- 成长与估值权衡： 采用事前剔除低PB股而非直接纳入PB因子规避了因子表现不稳带来的误导，体现谨慎态度。

• 小市值组合表现波动明显： 报告指出小市值+$^+$高增长组合在小盘风格强时段表现优异，但在大盘主导时期弱于大盘组合，应警惕市场结构性风险。

- 样本外表现未知： 报告不涉及当前市场环境外因子使用效果，因应用主要基于2013-2022年历史数据。

• 回归模型解释力度相对有限： 尽管多项回归均显著，但R方尚不高，说明盈利加速虽为有效因子，但仍属于多因子模型中的一环。

---

七、结论性综合

本报告基于丰富的历史数据，严谨地定义了盈利加速因子，系统分析了其与股票收益、公司未来净利润增长的显著正相关性，验证了该因子的独特增量预测能力。通过构建包括盈利加速因子在内的多因子复合增长模型，报告设计了多种高增长股票组合，且持续呈现显著的超额收益表现。其中：

• 盈利加速因子评估层面：

与传统市值、估值因子低相关，但与基本面增长因子显著正相关；盈利加速因子更精准捕捉盈利趋势加速的公司特征，并在多个维度（市值、增长水平）下验证其选股能力。

• 高增长组合构建及表现：

结合盈利加速与其他成长及高频交易因子，构建的高增长组合长期收益显著优于行业和市场基准，年化收益达34%—43%不等，较基准超额25%—32%。通过加入小市值因子及估值剔除措施，进一步强化组合表现和风格一致性。

• 图表与数据支撑关键论点：

包括因子与各种财务指标的线性相关图、选股收益分组图、回归系数时间序列图、组合市值及行业分布等详细图表，均与文本逻辑高度契合，支撑了盈利加速作为量化选股有效因子的结论。

• 实务意义：

报告为投资者提供了以盈利加速这一创新型选股因子为核心的成长股量化投资策略，兼顾了多风格和多市值划分，具备实用的操作框架及风险提示，适用于构建中长期有效的高增长量化投资组合。

总体而言，报告深入、系统且数据详实，展示了盈利加速因子及其复合模型在中国A股市场的研究价值和投资潜力，同时也指出了因子失效的潜在风险，展现了良好的研究深度及谨慎的策略构建态度。[page::0-13]

---

Markdown格式图表示例

图1 盈利加速因子与常见因子的相关性


图5 EAV因子得分最高10%股票的行业分布


图6 盈利加速因子分组的年超额收益


图8 盈利加速因子分组的未来1年平均净利润增速


图10 增长top50组合市值中位数


图12 不同市场风格下增长top50组合表现对比

---

总体建议

从量化投资视角，本研究报告详细证明了盈利加速因子作为独立因子的选股价值，并结合多因子方法构建了多样化组合策略，适合量化投资者在实际操作中进行因子挖掘和策略优化。投资者实施需关注因子风险，灵活调整因子配比及风格倾向，以应对市场环境变化。

报告