股市低位登场 贴合新消费量化选股 这只基金“守纪律”

2023-11-30 11:25:49 来源:

近期微盘股率先受益于资本市场流动性宽松,股市中期机会浮现的概率正在增加。如果看未来3-6个月,经济复苏叠加库存周期进入加库存的阶段,股票市场可能正在迎来较好的反弹阶段。央行11月27日公布的货币政策执行报告指出,积极主动加强货币政策和财政政策的协同;从经济增长动能来看,要释放消费潜能。

在这样的背景下,鹏扬消费量化选股基金(A019777,C019778)即将于12月4日-12月15日首发,以量化方式优选消费赛道的好股票,是投资者在股市低位布局中期行情的一个性价比不错选择。

股市反弹在路上,消费长期好赛道

目前股票市场处在风险收益比很好的区域。2021年初以来,主要的泛成长板块里,消费是最早调整的,其次是医药,最后新能源。消费的调整从时间上看是较充分的,且各消费细分行业的估值分位数已经从2021年的80%左右跌至20%-45%之间。由于消费板块的品牌壁垒相比工业品更高,盈利能力能保持稳定,受供给过剩、恶性竞争的影响小,因此消费调整至极低估值分位数的可能性小。

消费品的景气周期多数持续时间长,通常会有2-5年,公司质地易于通过研究验证,好的商业盈利模式通过逻辑和数据易于早期发现,因此长期以来市场关注度高,是各个行业中胜率较高的板块。在目前A股市场中,中证800消费(主要消费,食品饮料等为主)、中证800可选消费,2005年以来收益分别为17.7倍、4.1倍,同期上证综指的收益仅1.4倍。从指数比较也能看出消费整体长期跑赢大盘。

消费板块景气度主要是受需求影响,长期看,对消费需求是乐观的,最主要是国内居民储蓄率45%的水平远高于国际水平,且随着教育、医疗、养老等受到更多财政支持,居民会更有安全感地释放消费需求。房地产低迷虽然短期拖累了经济,但购房成本下降、租金下降也有助于释放长期消费需求。

“从今年三季度的单季利润增速,不同消费细分行业除了农林牧渔以外,基本都处于全行业的上半区,盈利修复显著。无论从整体市场预期还是从估值角度看,目前消费赛道的投资性价比凸显。”鹏扬基金数量投资部总经理施红俊认为,投资是对未来预期到当下的折射,消费属于经济后周期产业,随着经济复苏,消费产业的众多结构性机会必将精彩纷呈、百花齐放。

消费行业尤其适合量化选股

施红俊认为,如何在长赛道捕捉好机会,科学和纪律缺一不可。施红俊的消费量化选股池紧贴现代消费场景,主要及可选消费外增加新兴消费、消费医疗等。这样的选股方法不押细分行业,二级行业权重一般不超过20%。“消费赛道适合用量化的方式选股,有多方面原因。”施红俊介绍说。

第一,消费的股票池大,市场容量大。截至2023年中,不考虑新兴消费,仅主要消费及可选消费行业个股数就有约900只,占全市场个股数约17%,主要消费及可选消费的总市值已超15万亿元。与此同时,消费个股集中度低,消费里小盘股占绝大多数:100亿以下的小票在消费中占比约78%,100亿-300亿元占比约16%。正是由于消费行业赛道大且小票占多数的上述特征,适合通过量化的方法挖小票,进行均匀配置。

第二是一些因子在消费行业中的适用性好。量价类因子是目前机构量化里重要的挖掘方向,在消费池中,鹏扬基金量化团队构造的量价因子同样适用。而对于基本面因子,近些年它的的关注度不如量价类因子,一个重要原因是,适合全市场选股的基本面因子越来越难挖掘,同时也难以维持alpha。“不过我们构造的经营现金流类因子举例,可以看到它在TMT股票池不适用,在500股票池弱有效(多空年化约4%),在消费股票池仍非常有效(单调的多空走势、分层收益,多空年化约8%)。逻辑是,当期经营现金流健康对TMT企业并不那么重要,但对消费企业重要。”施红俊介绍说。

因此,针对性挖掘行业内有逻辑且有效的基本面因子也是行业量化的优势。“例如一家龙头白酒企业,它的‘经营现金流/净利润TTM’指标与股价表现较吻合。2006年前走高,2007-2008走低,随后反弹,2012-2013年低谷,2016-2017年重新走高,2022年中报和3季报滑落。这一趋势领先的原因可能是订单情况通过预收款先反应到现金流上,利润滞后反应。”施红俊举例表示,基本面量化因子的逻辑能得到上市公司经营实际情况和资本市场的印证。

五大选股维度,兼顾基本面和趋势

施红俊经过千挑万选,最终采取的量化因子有五个,分别是经营质量、成长、预期、估值、量价。这些因子背后的逻辑其实并不复杂,大都是价值派和成长派都公认的好股票筛选标准。

首先是经营质量,其衡量企业现金流与利润的吻合度,现金流周转速度是否健康,是否有隐含的财务暴雷、造假风险。

第二是成长,综合反映企业在营收、净利润上的增速和潜力,既考虑利润增速,又考虑利润增长的加速度。

第三是预期,借助分析师数据,筛选出困境反转、基本面加速改善的资产。鹏扬量化团队构建预期类因子主要基于分析师的研报数据、晨会观点等。“它的构造方式丰富,我们在构造时会格外注意预期数据的质量并做调整。”施红俊说。

第四是估值。如果说经营质量筛选好资产,那么估值就是筛选好价格,既包括某一时点上股票间的对比,又包括个股和自身历史的对比。值得一提的是,单纯的低估值是较典型的Beta因子,而这只基金在估值因子的构造上注重性价比而非仅低估值。

最后一个是复合量价因子。目前主要基于中短期窗口的风险收益特征做动量和反转调整,虽然组合不能做空,但可以帮助规避过热的资产。

施红俊总结表示,这五类因子均具有较稳定的多空收益走势,说明这样的因子构造逻辑在历史的多数时间里是适用的,且这五类因子间有低相关性。“例如在白酒行情较突出的2017-2020年,消费量化策略优势不明显,我们回测期间消费量化选股的白酒仓位均低于20%,但即便如此,期间用量化选择消费股投资的绝对收益同样较高。近三年消费量化选股的相对优势较明显,即使是剔除小票行情较好的2015年后,2010年以来的年均收益同样可观。”

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