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投资果博东方策略都有安歇方案值得学习

2018-09-11 18:14果博东方编辑:admin人气:


果博东方的数据来看,盈利和增长是A股今年以来涨跌幅的主线。根据涨跌幅将股票分为7档后发现,除了涨幅超过50%的最牛股外,其他牛股的估值盈利匹配状况要好于熊股。未来绩优股和绩劣股的两极分化存在进一步加大的可能性。
 
2.从今年以来的情况来看,牛股的现金流状况(除最牛股外)要明显好于普通股和熊股。背后的原因之一是现金流好的企业“过冬”能力更强;二是这些企业更有能力收购经济下行时出现价值低估的资产,提升未来的盈利前景。因此,市场往往不愿过度错杀这些稀缺品种。
 
3.诺亚研究工作坊引入根据不同的涨跌幅引入奖惩因子,并从行业相对全市场表现的角度对行业表现进行排名的7步法,一定程度上纠正了传统根据市值加权的涨跌幅排名所产生的,对于投资者的主观投资感受产生的偏差,更适合作为普通散户投资者投资效用方面的参考依据。
 
 
1
 中报数据速览
 
截至8月31日,如果用万得全A指数进行衡量,A股市场今年以来的跌幅为20%。也是在这一天,沪深两市所有上市公司的中报披露完毕。总体来说,二季度A股整体利润情况还是维持稳定:净利润同比增长15.3%,上半年同比增长14.6%;剔除金融和两油后分别为20.0%和21.1%;而一季度全部A股净利润同比增长13.9%,剔除金融和两油后为22.6%。
 
细心的朋友会发现,虽然二季度总体增速比一季度加快了1.4个百分点,但是剔除金融和两桶油后的增速却下降了2.6%。原因就在于二季度主板增速好于中、小、创。二季度中小板净利润同比增速相比一季度下降8.7%,来到11.4%。创业板同比增速更是出现1.2%的负增长,较一季度骤减30.1%。
 
 
2
 决定今年以来股价表现的因素
 
市场上分析中报常规路径大多是从盈利、估值、运营(进行杜邦分解)的角度出发,分行业或者板块加以分析。我们尝试着直接从个股的涨跌幅入手,看看到底今年以来股票盈利或者亏损的主线是什么。
 
诺亚研究工作坊对于今年以来截至8月底的全市场涨跌幅做了一个分类。考虑到今年市场整体跌幅,我们在剔除上市时间不满一年的新股之后,将跌幅在10%至30%之间的个股定义为普通股,涨幅超过50%的定义为最牛股,30-50%为超牛股,10-30%为很牛股,-10-10%为标牛股,跌幅在30%-50%为熊股,跌幅超过50%的股票为超熊股,一共7档。
 
 
 
从数量占比上我们发现,表现中带“牛”字的股票数量占比仅为17%,而“熊”股比例高达41%。换句话说,虽然市场跌幅为20%,但是跑输市场的股票超过三分之二,大幅跑输市场的股票(跌幅超过30%)超过五分之二。因此,如果你买的是个股,亏损大于30%的是再正常不过的现象。
 
接下来,我们观察这7档股票在估值、盈利、成长等指标上有什么特点。估值指标中我们选择市盈率(TTM)和市净率,盈利指标选择净资产收益率(ROE),而将归属母公司净利润同比增长代表成长指标。
 
市场上一直存在一种说法,熊市中现金流状况好的股票更加抗跌。为了验证,我们再加入经营性现金净流量占营业总收入的比例作为现金流情况的观测指标。
 
先来看估值。我们发现今年以来,牛股的估值要明显高于熊股。这点和我们的直觉有些相悖。因为从理论上来说,应该是估值低的股票更抗跌才对。是市场的风险偏好增强了?还是由于熊股的大幅下跌被动压缩了估值?还是另有原因?
 
 
 
在我们加入盈利和增长指标后,主线就变得清晰起来。
 
 
 
我们发现,除了涨幅超过50%的最牛股外,其他牛股的估值和盈利匹配状况要好于熊股。也就是说,尽管今年以来这些牛股已经有了相当的涨幅,但由于盈利和业绩的增长要远好于熊股,牛股还是较熊股更有投资价值,未来的上涨空间更大。因此,根据中报的数据来看,盈利和增长是A股今年以来涨跌幅的主线,未来绩优股和绩劣股的两极分化存在进一步加大的可能性。
 
3
 现金流对于抗跌性很重要
 
接下来我们验证现金流的重要性。诺亚研究工作坊发现,除了最牛股之外,现金流与股价的涨跌幅呈现明显的正相关性。牛股的现金流状况要明显好于熊股。因此,从今年以来的情况而言,现金流对于抗跌性很重要。
 
 
 
分析背后的原因,我们认为今年由于受到国内外因素的冲击,宏观经济的不确定性显著增加。这样一来,现金流好的企业“过冬”能力的优势就体现出来了。另外,在经济下行时期,市场上往往会出现一些低估或者“贱卖”的资产,这样“手头更宽裕”的公司就有更多的机会和更强的溢价能力来捕捉这些资产。这些“白菜价”的资产往往能在经济回暖时进行均值回复,提升上市公司的盈利前景。因此,市场往往不太愿意过度错杀这些手头有钱的主儿。
 
4
 观测行业表现的另一个框架
 
根据申万28个一级行业的分类方法,我们可以方便地得到截至中报发布完毕,根据个股市值加权的方法计算的行业收益率排名。截止8月31日,表现最好的五个行业依次是休闲服务、计算机、银行、生物医药和食品饮料。
 
这种排名的方法有时会与投资者的实际情况产生一定的偏差。前面也提到,虽然市场的平均跌幅只有20%,但你买到超过市场跌幅的股票的可能性却高达67%。我们再进一步举例说明这种偏差:假设银行行业只有两只股票,工商银行和江苏银行。由于工商银行的自由流通市值接近1200亿,江苏银行仅为370亿,那么按照市值加权计算收益率的方式,工商银行涨1%,江苏银行跌3%,行业指数仍然可以翻红。但是如果进行等权投资,也就是工行和江苏银行各一半,就要亏损1%。
 
符合市场上大多数主动投资者的,经常是后面一种情况:即不会由于工行的市值是江苏银行的3倍,就有3倍的概率倾向于投资工行,而往往会对于个股投资的权重随机分配,等金额(等权)分配就是其中一种常见的情况。
 
为了减小这种偏差,诺亚研究工作坊对于这种市值加权的收益率排名方法进行了改进,称为7步法:
 
第一步,按照上面提到的办法,将市场的涨跌幅从大到小划为7档,依次命名为最牛股到超熊股。
 
第二步,计算每档中个股总数占据市场的比例,记为P1。
 
第三步,计算每档中各行业个股总数占行业个股总数的比例,记为P2。
 
第四步:计算行业在各档中的得分,P2/P1
 
第五步:给各档赋予奖惩因子,Wi(i=1到7),牛股和普通股因子为正,熊股因子为负
 
第六步:将奖惩因子与第四步中行业在各档中的得分相乘,加总后即为每个行业的总得分,按行业总得分的大小得到行业排名,
 
第七步:计算与按照市值加权法排名的Spearman相关系数(若低于0.6,则回到第五步调整奖惩因子)。
 
接下来,我们以电子行业为例对以上过程做一个演示。
 
从第二步开始,以最牛股为例,最牛股一共31只,占两市总股票数(剔除上市不足一年的新股)的0.9%(P1)。
 
第三步,入围最牛股的电子行业股票有3只,而电子行业中一共有203只股票,占比1.5%(P2)。
 
第四步,计算电子行业在最牛股里的得分为1.5%/0.9%,就是1.6。
 
第五步,我们将最牛股赋予2.5的权重(权重根据个人的风险厌恶程度可调,比如厌恶风险者,可以加大熊股的惩罚因子,这里仅作举例),得到电子行业在最牛股中的总得分为2.5*1.6=4。然后依次计算出电子行业在超牛股至超熊股中的得分,加总得到电子行业最后的得分为7.8分。
 
第六步,计算出剩余27个行业得分后进行排名。
 
在第七步中与按照市值加权方法计算的收益率排名计算Spearman相关系数,最终结果为0.6。说明权重设置合适。(具体结果见附表)
 
 
我们的方法好在哪?
 
我们发现有些行业排名与按市值加权排名的差异很大。比如电子行业,按照我们的方法排在第6位,而市值加权排在第22位。差异的原因是从个数上看,电子行业在各档牛股中均有分布,牛股总计数量39只,占比20%,高于市场平均的17%。直观上说,投资者在电子行业中买到牛股的可能性要大于其他行业的平均情况,尤其是最牛股和超牛股,因此获得了较高的奖励得分。
 
按照市值加权计算,电子行业中第二大市值的京东方A的跌幅超过40%,对整个行业的收益率拖累达到2%(整个电子行业跌幅为27%),但按照更为贴近实际情况的选股方式,比如等权投资,挑中这只熊股的概率不到千分之五,对于行业的拖累不到0.2%。
 
因此,我们的方法更能作为普通散户投资者投资效用方面的参考依据。
(来源:www.baidu.com/)

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