两种低估选股方法及其回溯表现 [page::0][page::6][page::10]

• 第一种基于业务构成的估值重构，利用各赛道PE中位数加权计算合理估值，筛选低估股票。相关回测结果显示年化收益18.61%，年化波动27.08%，最大回撤33.24%。

- 第二种基于动态估值，通过剩余收益模型结合权益资本回报率(含行业风险溢价)计算合理权益价值，筛选低估股票，第一组年化收益16.10%，年化波动27.14%，最大回撤36.35%。

• 两种方法结合选取股票池交集，排序前100只等权组合表现更优，年化收益达16.42%，年化波动26.95%。

| 方法 | 年化收益 | 年化波动 | 最大回撤 | 累计净值 |
|------------|----------|----------|----------|----------|
| 估值重构 | 18.61% | 27.08% | 33.24% | 6.906 |
| 动态估值 | 16.10% | 27.14% | 36.35% | 5.583 |
| 两者结合 | 16.42% | 26.95% | 37.67% | 5.670 |
| 万得全A | 5.67% | 23.77% | 48.44% | 1.894 |

• 多空策略回撤显著低于单边多头组合，风险控制有效。

动态估值模型构建及权益资本回报率计算方法 [page::7][page::8]

• 权益资本回报率采用“无风险利率+风险溢价”框架计算，风险溢价基于行业历史最低PE、市盈率溢价赋予财务稳定性、盈利能力、成长性评分分配。

- 剩余收益估值模型推导权益价值，合理反映基本面和行业特性。

• 结合选择半年报和年报业务构成数据提高估值重构的准确性。

行业轮动增强策略设计与回测 [page::14][page::16][page::17]

• 基础策略采用行业盈利预期增速边际变化排序，并剔除高动量行业以缓解轮动中短期个股反转影响，提升选取稳定性。

- 增强策略叠加动态行业估值PB分位数指标，替代静态估值，提升收益表现及超额稳定性。

• 回测显示增强策略第一组年化收益达20.22%，多空年化收益9.19%，波动26.72%，最大回撤45.01%，同时多空净值稳定。[page::16][page::17]

| 分组 | 年化收益 | 年化波动 | 最大回撤 | 累计净值 |
|------------|----------|----------|----------|----------|
| 第1组 | 20.22% | 26.72% | 45.01% | 5.408 |
| 多空组合 | 9.19% | 8.83% | 9.77% | 2.238 |

• 行业轮动增强策略显著优于仅基于盈利上修或静态估值组合。

沪深300指数内验证结果 [page::13][page::14]

• 两种估值策略在沪深300成分股内均表现出一定的选股效果，动态估值法优势明显。

- 按行业数量和权重缩量以增加实用稳定性，依然优于基准指数。

风险提示 [page::0][page::18]

• 市场波动、政策变化、模型失效均可能影响策略表现。

一种行业轮动增强策略探索和两种低估选股思路验证 —— 深度分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《一种行业轮动增强策略探索和两种低估选股思路验证》（行业轮动系列第四篇）

- 发布机构：东北证券股份有限公司

• 分析师：王琦（执业证书编号：S0550521100001021-61002390）

- 发布日期：不明，基于页面信息推断为2022年中至后期

• 研究主题：介绍两种基于基本面和动态估值构建的低估选股策略，以及一种基于盈利预期上修结合动态估值反映行业估值状态的行业轮动增强策略

核心论点及目标信息总结：

• 提出并验证两种低估选股方法：

1. 估值重构方法——基于上市公司赛道（业务板块）构成，利用细分赛道估值合理区间重构公司估值，筛选低估股票组合。
2. 动态估值方法——采用剩余收益模型重新估算权益资本回报率，结合公允市盈率和风险溢价动态调整折现率，构建低估组合。

• 两种选股方法均优于传统静态估值，提升选股有效性和风险收益表现。

- 行业轮动增强策略： 在盈利预期增速上调的基础上，结合动态估值下行业估值分位数指标，有效增强行业轮动策略表现。

• 风险提示：宏观经济及政策风险、模型适用性风险等。

整体评级未显性说明，但对策略回测收益波动指标有详细描述，体现出对高性价比beta因子的探寻目标。[page::0,3,18]

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2. 逐节深度解读

2.1. 第一种低估选股方法——估值重构

核心论点
行业内同行上市公司估值差异不仅源于财务稳健性，还与其赛道定位和业务多样化密切相关。传统静态市盈率忽视业务结构变化，难以解释同一行业龙头公司高估值差异。比如，东方财富与中信证券两者虽规模和盈利增速相近，但其互联网金融业务占比较高，市盈率高出约2.5倍以上，展现了业务构成对估值带来的显著影响[page::4]。

方法说解

• 利用公司年度报告披露的业务收入构成数据，结合赛道行业预测PE的中位数，计算出公司重构估值PEfair：

- 先筛选赛道基础池内占营收≥60%的个股计算赛道中位PEfwd。
- 根据公司赛道营收占比，加权计算PEfair。
- 用PEfair与PEfwd偏离度作为低估排序指标，行业内排序分组构建组合。

• 月度动态更新，确保对估值重构的时效性[page::5]。

关键数据与结果解析

• 回测周期2011年4月至2022年8月，估值重构方法第一组（最低估组）年化收益18.61%，年化波动率27.08%，最大回撤33.24%；多空组合年化收益14.46%，最大回撤仅8.35%[page::6]。

- 图3清晰显示，最低估值组表现明显优于高估值组，选股有效性显著。

• 超越同期万得全A指数和传统静态估值方法。

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2.2. 第二种低估选股方法——动态估值

核心思路与模型解释

• 使用剩余收益估值模型，结合更新的权益资本成本估计，将无风险利率（设定为固定2%历史平均定存利率）与根据公司财务稳定性、盈利能力、成长性及行业最低市盈率等打分的风险溢价合并计算动态折现率；

- 动态折现率体现不同股票的不同风险特征，克服统一折现率的不足；

• 剩余收益模型公式：

$$
V0 = B0 + \sum{n=1}^N \frac{REn}{(1+rE)^n} + \frac{CVN}{(1+rE)^N}
$$

其中 $REn = Earnn - rE \times B{n-1}$ 表示期限内超额收益，以动态权益资本回报率折现[page::7-8]

风险溢价的计算逻辑

• 基础市盈率基于行业最低历史PE，调整到合理范围；

- 财务指标（资产负债率、现金流及利润稳定性）对应约2倍PE溢价；

• ROE盈利能力映射2倍PE；

- 未来两年复合净利润增速映射2倍PE；

• 组合风险溢价最低为6%，即16倍PE最低估值基准[page::7-8]

结果展示与回测表现

• 回测周期与估值重构相似，2011至2022年；

- 动态估值法精选第一组年化收益16.10%，波动27.14%，最大回撤36.35%（略逊于估值重构，但依旧显著优于大盘）；多空组合超额收益13.49%，最大回撤11.17%较估值重构稍大[page::10]；

• 与企业账面价值（BP）方法相比，动态估值法的多空收益和稳定性都有提高，传统BP年化收益约12%，但最大回撤更高，说明动态估值更准确区分价值[page::11]；

- 采用统一折现率（沪综指年化收益率）方法在行业内回溯，年化收益15%左右，表现优于BP但不及动态估值[page::12]。

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2.3. 两种方法结合及沪深300测试

• 对采集数据完备度较高的股票池取交集，对两份评分分别排序加权，筛选前100只股票组合。

- 组合结果图示（图9）和统计显示结合方法取得年化收益16.42%，波动26.95%，使得风险收益比表现更加平衡[page::13]。

• 在沪深300成分股池内测试两种选股方法，均表现出因子区分能力，但多空超额波动较大，说明估值选股在小股票池中依然有效，但波动性和大盘成长股影响需加以控制[page::14]。

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2.4. 行业轮动增强策略探索

背景与挑战

• 个股因子与行业因子往往表现不一致，由于行业动量效应较强，动量与低估因子在行业轮动中作用难以叠加。

- 传统低估指标线性叠加至行业轮动策略效果有限[page::14]。

基础策略思路

• 以分析师一致预期盈利增速的“边际上修”作为行业景气判断指标，剔除近期涨幅过高的“高动量”行业，避免成长性泡沫带来的误判。

- 进一步叠加行业静态PB估值作为高估剔除辅助，提升选股准确性[page::15]。

增强策略创新

• 替换传统静态PB估值，采用第二章动态估值中计算的行业动态PB（BP）分位数指标，再与盈利增速上修结合。

- 该策略在回溯结果中表现更好，年化收益达到20.22%，波动26.72%，最大回撤45%，多空组合年化收益9.19%，最大回撤9.77%，显著优于基础策略[page::17]。

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3. 图表深度解读

图1（业务构成导致估值差异）

• 左侧东方财富业务构成：约39%来自电商平台服务，58.7%为投资银行行业、经纪业，互联网金融服务稀少。

- 右侧中信证券业务构成：无电商收入，主要收入来自传统投资银行、经纪业务（约75.7%），资产管理非信托类占41.69%体现以传统券商业务为核心。

• 两者市盈率分别为32.7和12.8，PB分别为4.95和1.28，预测净利润同比增速相近（15.79% vs 11.72%），显示业务结构多元化对估值形成重要溢价[page::4]。

图2（估值重构流程图）

• 流程清晰：数据准备→赛道PE中值计算→公司权重加权估值→低估判断

- 逻辑上基于赛道估值差异，反映公司业务多元化的合理估值，优于市面传统静态全局PE[page::5]。

图3 & 表1（估值重构分组回溯）

• 图3显示分组净值明显分层，第一组净值远超其他组（累计升近7倍），显示有效选股能力。

- 表1体现第一组18.61%年化收益，最大回撤33.24%，波动率27.08%；多空组合14.46%收益，最大回撤仅8.35%[page::6]。

图6 & 表2（动态估值分组回溯）

• 净值增长趋势相似但波动略大，显示动态估值较估值重构方法更“激进”，年化收益16.10%，最大回撤36.35%；多空组合最大回撤11.17%。

- 多空收益13.49%体现策略稳健超额收益[page::10]。

图7 & 表3（BP分组对比）

• BP方法年化收益12.06%，最大回撤34.36%，超额回撤相对多，波动率25%。

- 说明传统BP估值对成长股识别不足[page::11]。

图8 & 表4（同折现率动态估值回测）

• 采用统一折现率年化收益15.02%，表现居中，但波动与最大回撤均有所下降。

- 说明折现率差异对收益影响大，但绝对排序稳定[page::12]。

图9 & 表5（两种方法结合回溯）

• 组合策略聚合两种方法优势，达16.42%年化收益，波动26.95%，风险调整收益表现优异。

- 图表显示三条净值曲线相似但前两者偶现短期跌幅较大，结合策略平衡风险收益[page::13]。

图10-12（沪深300样本回溯）

• 估值重构和动态估值能在沪深300样本中区分股票价值，但多空收益和稳定性波动较大。

- 由于大盘成长势头影响，2019年后表现波动增大，仍显示beta因子部分有效性[page::14]。

图13-17 & 表6（行业轮动策略）

• 图13-16显示基础景气上修策略叠加数据加工（剔除高波动行业、加静态PB）后业绩逐步提升，但提升有限。

- 图17及表6，基于动态估值PB分位数增强的轮动策略显著改善收益和稳定性，年化收益20.22%，最大回撤45.01%，多空收益9.19%，最大回撤仅9.77%。

• 指出动态估值指标作为行业轮动的增强信号，更符合基本面动态估值思想，排除了静态估值线性叠加的弊端[page::16-17]。

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4. 估值分析

• 估值重构法采用对业务构成拆分后加权赛道PE中值，避免全行业一刀切静态估值误判。

- 动态估值法使用剩余收益模型，将各股票估值动态依赖于权益资本成本，该成本由加和后的风险溢价项加基础无风险利率构成，体现公司不同风险特征与行业生命周期。

• 权益资本成本计算含行业历史最低PE映射、市盈率溢价拆分为财务稳健性、盈利能力和成长能力，使计算更符合基本面。

- 两方法结合发挥各自优势，风险收益更合理平衡。

• 行业估值指标动态PB分位数加入轮动策略显著增强行业轮动收益表现。

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5. 风险因素评估

• 宏观市场波动：全球及国内经济变化可能引起基本面参数剧变，模型参数及假设失效风险显著。

- 政策风险：中国市场政策变化频繁且具时效性，直接影响不同行业及公司估值及盈利预期。

• 模型风险：估值和量化因子模型依赖历史数据及参数，面对市场结构变化或异常事件时模型失效可能性存在。

- 数据质量与披露风险：估值重构中业务拆分依赖年度报告披露精度及时效性，短期内可能误判。

报告中未明确给出针对缓解措施，但风险提示已充分，提醒用户注意模型适用范围[page::0,18]。

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6. 审慎视角与细节

• 报告着重强调两套估值方法比静态估值更优，但其回撤数据相对较大，风险较高，需合理配合投资组合及资金管理。

- 动态估值模型计算涉及多种主观评分和映射，如财务稳定性至PE倍数范围、盈利成长能力映射等，可能引入模型偏差。

• 行业动态估值指标的计算依赖于个股动态估值，个股估值误判或极端值可能传导放大至行业层面。

- 医疗、科技等高成长行业可能受成长能力赋值更高的影响，需关注估值泡沫风险。

• 对于沪深300样本，策略表现波动较大，反映市场风格切换、流动性和主题影响的不确定性。

- 结合报告多处文字，作者并未对策略作绝对推荐，而更强调策略逻辑合理性及量化表现，体现谨慎中立立场[page::0,3,11,14,18]。

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7. 结论性综合

本文系统介绍并验证了两种基于基本面动态估值的低估选股策略及一套结合盈利预期上修和动态估值分位数产生的行业轮动增强策略。核心贡献包括：

• 估值重构法通过考察公司赛道营收拆分及对应赛道估值差异合理重塑公司估值，解决了传统静态估值忽略多元业务结构的问题，表现出18.61%的年化收益及较好的风险调整回报[page::4-6]。
• 动态估值法更新剩余收益模型的权益资本成本计算，将风险溢价依综合财务质量和成长性指标拆分定性赋值，实现对行业、个股风险的高度动态反映，多空组合年化超额收益达到13.49%，同样优于传统方法[page::7-12]。
• 通过两种方法结合进行低估选股，兼顾收益水平与风险控制，年化收益稳定在16%以上[page::13]。
• 在行业轮动方面，报告创新性引入动态估值的行业PB分位数指标作为盈利预期上修判断的增强因子，显著提升了行业轮动策略收益到20.22%，且极大改善了多空组合的稳定性，克服了传统静态估值线性叠加效果不佳的弊端[page::14-17]。
• 风险控制上体现对市场波动、政策风险和模型局限性的充分预警，给出模型适用范围的合理边界[page::0,18]。

整体而言，报告提供了从基础面、业务赛道、动态风险定价到量化模型的闭环创新框架，不仅对提高低估选股策略的有效性，同时为行业景气轮动策略的优化提供了新思路，具有较高的实证价值和理论创新潜力。图表分析清晰，数据支撑有力，适合机构投资者在投资决策中参考采纳，尤其适用于结合量化研究的基本面团队。

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附：重要图表示意（部分）

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（全文引用页码详见各段注释）

报告