金融工程研究金融工程年报 2 目录 1. 多因子选股策略 事件驱动选股策略 潜伏利好之业绩预增 指数样本股调整 潜伏高送转 小结... 10

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1 [Table_MainInfo] 金融工程研究证券研究报告 [Table_Title] 相关研究 [Table_ReportInfo] 年度量化策略业绩展示及投资机会 年度量化策略业绩展示及投资机会 量眼观市: 从行为金融看市场演绎 [Table_AuthorInfo] 金融工程年报 2016 年 12 月 31 日 革故鼎新 之海通量化年终总结 2: 2016 年量化选股策略回顾 [Table_Summary] 投资要点 : 多因子选股策略 2016 年, 我们向市场完全公开了海通量化全市场多因子组合 该组合自 2016 年 6 月初发布以来截止 12 月 30 日, 累计收益 30.02%, 同期中证 500 指数累计收益 5.32%, 组合超额达 24.70% 从 2016 年全年来看, 组合上涨 20.23%, 同期中证 500 指数下跌 17.78%, 组合超额收益达 38.00% 潜伏利好之业绩预增 整体而言, 潜伏利好之业绩预增事件在 2016 年取得了较好表现 : 策略累计收益率 31.87%, 同期中证 500 指数下跌 17.78%, 策略相对于中证 500 指数超额 49.65% 该事件持股变动较大, 具有极强的季节性, 仅在季报密集披露期会选入较多数量的股票 就 2016 年而言, 由于年初没有入选样本, 因此业绩预增事件躲过了 1 月份的大幅下挫, 整体回撤远小于市场 ; 但同时也错过了 5 月中至 6 月中市场的上涨趋势, 因此在 5 月中 6 月中相对于中证 500 指数出现回撤 分析师 : 高道德 Tel:(021) gaodd@htsec.com 证书 :S 分析师 : 罗蕾 Tel:(021) ll9773@htsec.com 指数成分股调整 2016 年, 指数成分股调整预测模型仍保持高预测准确率, 沪深 300 指数 6 月和 12 月的总体预测准确率分别高达 97.92% 和 95.00% 从调入调出组合的收益表现来看,2016 年策略的吸引力不如以往年份 6 月份和 12 月份调入组合在调整前 1 个月相对沪深 300 指数的超额收益分别为 1.95% 和 -5.00%, 均小于历史平均水平 3.53%; 调出组合的超额收益分别为 -0.22% 和 -1.81%, 负向超额也不及历史平均 -2.62% 潜伏高送转策略 2016 年, 潜伏年报高送转组合 11 月份收益率为 8.64%, 相对于中证 500 指数超额 6.57% 从绝对收益来看, 策略表现在过去 10 年中排名第 5; 从相对中证 500 指数的超额收益来看, 组合表现排名第 6 整体而言,2016 年年报高送转组合收益幅度不如历史平均水平, 但排名居中 2016 年高送转策略的回撤主要出现在 11 月中上旬, 这主要受此期间次新股板块集体走弱影响 风险提示 : 市场环境变动风险 有效因子变动风险 事件失效风险

2 金融工程研究金融工程年报 2 目录 1. 多因子选股策略 事件驱动选股策略 潜伏利好之业绩预增 指数样本股调整 潜伏高送转 小结... 10

3 金融工程研究金融工程年报 3 图目录 图 年多因子组合累计净值... 5 图 2 潜伏利好之业绩预增事件 2016 年累计净值... 6 图 3 潜伏利好之业绩预增历年收益率 ( 年 )... 6 图 4 历年跟踪沪深 300 指数的基金数量与规模... 7 图 5 沪深 300 指数成分股调整预测准确率... 7 图 6 沪深 300 指数调入调出组合历年表现... 8 图 年沪深 300 指数调入调出组合累计净值... 8 图 8 历年实际实施高送转的股票占比 (2007Q2-2016Q2)... 9 图 年年报高送转组合 11 月份表现与历史情况对比... 9 图 年 11 月高送转组合表现 图 11 中报高送转组合 5-8 月收益表现 图 12 中报高送转组合 5-8 月份超额收益表现... 10

4 金融工程研究金融工程年报 4 表目录 表 年沪深 300 指数样本股调整策略表现... 7

5 金融工程研究金融工程年报 5 1. 多因子选股策略 2016 年, 我们向市场完全公开了海通量化全市场多因子组合 该组合自 2016 年 6 月初发布以来截止 12 月 30 日, 累计收益 30.02%, 同期中证 500 指数累计收益 5.32%, 组合超额达 24.70% 从 2016 年全年来看, 组合上涨 20.23%, 同期中证 500 指数下跌 17.78%, 组合超额收益达 38.00% 图 年多因子组合累计净值 1.5 多因子组合累计净值 1.4 中证 500 指数累计净值 1.3 多因子组合累计净值 / 中证 500 指数 年, 我们将继续为投资者定期追踪上述多因子模型 ; 此外, 我们还将推出收益表现相对激进的其他多因子组合, 分别包含 10 只 50 只股票, 供投资者参考 2. 事件驱动选股策略 除多因子模型外, 事件驱动策略也是近几年来在量化选股策略中投资者谈论的热点 该策略存在高收益 逻辑简单直观的特征, 因此较容易吸引投资者关注 在此部分, 我们将为投资者回顾 2016 年市场参与热情较高的几个热点事件 2.1 潜伏利好之业绩预增 策略逻辑 该事件的核心在于 潜伏 : 有些公司在定期报告中会披露对下一季度的业绩展望 ; 而对于前期表现一直较好的公司, 投资者结合公司前期业绩表现和展望, 在定期报告披露前就预期它们在下一季度仍能延续较好业绩 从而, 这些投资者会在定期报告披露前就买入相关个股 这种投资行为往往会导致个股股价在报告披露前就出现上涨, 而我们的潜伏利好之业绩预增策略, 就是想捕捉这种现象, 提前潜伏业绩延续性较好的相关个股 策略 2016 年表现 策略持股变动较大, 具有极强的季节性, 仅在季报密集披露期会选入较多数量的股票 就 2016 年而言, 由于年初没有入选样本, 因此业绩预增事件躲过了 1 月份的大幅下挫, 整体回撤远小于市场 ; 但同时也错过了 5 月中至 6 月中市场的上涨趋势, 因此在 5 月中 6 月中相对于中证 500 指数出现回撤 整体而言, 潜伏业绩预增事件全年收益率达 31.87%, 同期中证 500 指数下跌 17.78%, 策略相对于中证 500 指数的超额收益为 49.65%

6 金融工程研究金融工程年报 6 图 2 潜伏利好之业绩预增事件 2016 年累计净值 1.7 组合持仓数 ( 右轴 ) 组合净值 ( 左轴 ) 组合净值 / 中证 500 指数累计净值 ( 左轴 ) 从策略历史表现来看, 自 2008 年至 2015 年, 组合年化收益 34%, 相对沪深 300 指数年化超额 40.5%, 相对中证 500 指数年化超额 33% 分年度来看, 策略仅在 2008 年 2011 年出现负收益 ; 相比于中证 500 指数, 策略各个年份均能获取稳定超额收益 2016 年策略获绝对收益 32%, 相对于中证 500 指数超额 49.65%, 在过去 9 年中排名第 3, 仅次于 2008 年和 2013 年 整体而言, 潜伏利好之业绩预增事件在 2016 年取得了较好表现 图 3 潜伏利好之业绩预增历年收益率 ( 年 ) 200% 相对 500 超额收益 150% 144% 策略收益 100% 50% 0% 52% 50% 18% 23% 14% 6% 3% 7% % 2.2 指数样本股调整 策略逻辑 随着股票市场日益发展, 指数基金作为便捷的趋势性投资工具, 其规模和个数在 2009 年以来得到迅速扩大 而由于指数基金的标的样本股存在交集, 调仓时间也相对集中, 因此这些大规模的资金在进行交易运作时, 对投资者而言存在交易型投资机会 通过指数编制细则预测成分股调整名单, 我们可以提前布局, 买入调入预测组合, 同时融券卖出调出预测组合 ( 或利用沪深 300 期货进行对冲 ), 获得较为稳健的收益 2016 年跟踪沪深 300 指数的基金规模略有减小, 截至 2016 年三季报, 基金规模从 2015 年末的 886 亿元下降至 777 亿元, 下降幅度 12.29%, 仅为历史最高水平 (2014Q4 为 1693 亿元 ) 的 45.9% 从基金数量来看,2015 年三季度以来基金数量一直维持在

7 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1 2016Q2 2016Q3 金融工程研究金融工程年报 7 40 支左右, 无大幅度变化 图 4 历年跟踪沪深 300 指数的基金数量与规模 跟踪沪深 300 指数的基金规模 ( 右轴, 亿元 ) 跟踪沪深 300 指数的基金数量 ( 左轴 ) 策略 2016 年表现 沪深 300 指数的定期调整时间为每年的 6 月及 12 月的第二个周五收盘后的下一个交易日, 指数样本股调整名单一般提前两周公布 2016 年, 我们同样为投资者预测了 6 月份及 12 月份沪深 300 指数成分股调整名单, 仍然保持高的预测准确率 其中 6 月预测调入名单 24 个股票, 准确预测 23 个, 预测调出名单 24 个, 全部预测正确 ;12 月预测调入名单 30 个股票, 准确预测 28 个, 预测调出名单 30 个, 准确预测 29 个,6 月和 12 月的总体预测准确率分别高达 97.92% 和 95.00% 表 年沪深 300 指数样本股调整策略表现调入组合 调出组合 调入组合 & 调出组合 2016 Q2 预测准确率 95.83% 100% 97.92% 超额收益 1.95% -0.22% 2.17% 2016 Q4 预测准确率 93.33% 96.67% 95.00% 超额收益 -5.00% -1.81% -3.19% 图 5 沪深 300 指数成分股调整预测准确率 调整股票对数 ( 左轴 ) 预测准确率 ( 右轴 ) 97.92% % Q2 2013Q4 2014Q2 2014Q4 2015Q2 2015Q4 2016Q2 2016Q4 平均 100% 98% 96% 94% 92% 90% 88% 86% 84% 82% 80%

8 金融工程研究金融工程年报 8 从调入调出组合的收益表现来看,2016 年策略的吸引力不如以往年份 6 月份和 12 月份调入组合在调整前 1 个月相对沪深 300 指数的超额收益分别为 1.95% 和 -5.00%, 均小于历史平均水平 3.53%; 调出组合的超额收益分别为 -0.22% 和 -1.81%, 负向超额也不及历史平均 -2.62% 实际上, 沪深 300 指数成分股调整策略的收益, 在近两年来均有所减少, 这可能源于策略传播广, 影响指数基金经理的调仓时间, 从而使得策略有效性有所降低 图 6 沪深 300 指数调入调出组合历年表现 20% 调入股票超额 15% 调出股票超额 10% 调入相对调出超额 5% 0% -5% 图 年沪深 300 指数调入调出组合累计净值 调入组合超额收益 调入组合相对调出组合 调出组合超额收益 沪深 300 累计净值 -10% -15% 此外,2016 年 12 月份的调入组合超额收益 -5.00%, 低于以往任何时期 (2012Q2-2016Q2, 平均超额 3.53%) 一方面与策略本身的有效性有关, 另一方面也受到市场风格和股票本身因素影响 以市场风格为例, 在策略主要回撤期间 (11 月 18 日至 12 月 1 日 ), 低估值股票明显跑赢高估值股票 在此期间, 全市场市值大于 100 亿的股票中, 估值低的十分之一股票平均收益 3.87%, 而估值高的十分之一股票平均收益 -1.88%, 低估值相对高估值股票超额 5.75% 而调入组合的估值水平整体偏高, 高于沪深 300 指数的平均水平, 风格差异化的加强也在一定程度上导致了调入组合的负向超额 综合来看, 成分股预测模型仍保持高胜率, 但受策略本身的有效性 市场风格差异化加剧等原因影响,2016 年成分股调整策略的收益表现不如以往年份 2.3 潜伏高送转 策略逻辑 岁末年初之际, 是市场炒作高送转的重要时期 我们分别从送转能力和送转意愿两方面出发, 预测市场最有可能实施高送转的股票 ; 然后在这些公司中寻找二级市场最有可能被市场炒作的高送转概念股, 以提前潜伏, 获取岁末高送转收益 值得注意的一点是, 由于实施高送转的股票绝大部分为次新股, 我们的预测模型中也包含了对公司 上市时间 的筛选, 因此年末高送转概念股组合能否获得可观收益, 在一定程度上与投资者情绪和次新股板块的整体走势有关 从 A 股实际实施高送转的股票比例来看,2016 年中报高送转股占比 1.74%, 与历史水平 1.76% 无明显区别 ;2015 年年报高送转占比 13.7%, 略高于历史平均水平 10.3%, 市场继续延续 2010 年以来的较高送转比例

9 图 8 历年实际实施高送转的股票占比 (2007Q2-2016Q2) 16% 金融工程研究金融工程年报 9 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 14.4% 13.6% 13.7% 11.7% 9.9% 9.4% 8.4% 7.5% 5.8% 3.9% 1.6% 2.0% 1.2% 1.6% 1.7% 1.1% 1.0% 1.0% 0.5% 中报 年报 策略 2016 年表现 基于 2016 年 3 季报的财务数据, 我们给出 50 只年报高送转预测股票组合 ; 并按二级市场偏好排序给出更易被投资者炒作的 10 只金股 ( 详细报告见 2016/10/31 发布的 2016 年年报高送转股票预测 ( 组合更新 ) ) 潜伏年报高送转组合在 2016 年 11 月份收益率为 8.64%, 相对于中证 500 指数超额 6.57% 虽然组合收益为正, 但整体而言表现不及以往平均水平, 年高送转概念股组合 11 月份平均收益 11.46% 从绝对收益来看, 组合表现在过去 10 年中排名第 5; 从相对中证 500 指数的超额收益来看, 组合表现排名第 6 整体而言,2016 年年报高送转组合收益幅度不如历史平均水平, 但仍处于历史正常范围之内 图 年年报高送转组合 11 月份表现与历史情况对比 50% 高送转组合 11 月收益率 沪深 300 中证 500 指数 40% 42.00% 30% 27.53% 20% 16.77% 12.69% 13.10% 10% 6.91% 8.64% 2.53% 0% % -8.39% % -20% 从每日净值来看, 年报高送转组合主要在 11 月中旬 (11 月 11 日至 17 日 ) 出现了较大回撤 从市场来看, 这主要是由于在 11 月中旬, 次新股集体出现回调 ( 次新股指数下跌 6.29%), 而高送转概念股大部分为次新股, 因此在 11 日至 17 日期间, 高送转组合的收益也从局部最高点 8.14% 下挫 5.21%, 逼近 0 值 但在 17 日之后, 组合迅速反弹,11 月整体上涨 8.64%

10 金融工程研究金融工程年报 10 图 年 11 月高送转组合表现 潜伏高送转组合 潜伏高送转组合 / 中证 500 指数 中报高送转事件参与人数相对较少, 因此收益稳定性不如年报组合 从命中率来看, 50 只年报高送转股票的平均命中率为 66.0%, 而中报由于执行高送转的公司较少, 因此命中率较低, 平均为 13.6% 2016 年中报高送转模型前 50 只命中率为 8%, 前 10 只为 20%, 略低于历史平均值 从高送转概念股组合的收益率来看,2016 年中报组合 5-8 月份的收益分别为 3.03% 18.07% -6.57% 和 -2.32%, 相对于中证 500 指数的超额收益分别为 3.67% 15.11% -7.86% 和 2.26%, 整体而言与历史平均水平无明显差异 图 11 中报高送转组合 5-8 月收益表现 20% 18.07% 2016 年 15% 平均 ( 年 ) 10% 6.40% 5.99% 5% 3.03% 2.46% 0% 5 月 % 月 7 月 8 月 -2.32% -5% -6.57% -10% 图 12 中报高送转组合 5-8 月份超额收益表现 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% 3.67% 3.27% 15.11% 6.85% -7.86% 2016 年 平均 ( 年 ) 2.26% 0.14% 5 月 6 月 7 月 8 月 -2.83% 注 : 此处 超额收益 为相对于中证 500 指数的超额收益 3. 小结 综合而言,2016 年量化选股策略取得了较好表现, 多因子策略和部分事件驱动策略 ( 如潜伏利好之业绩预增策略 ) 延续以往的高收益特征, 在 2016 年市场整体下跌的环境下, 仍能获得颇高的正收益 当然, 部分事件驱动策略也由于特定的市场环境 风格差异加剧等因素, 导致超额收益不如以往明显, 甚至出现回撤, 但均属正常范围波动 特别声明 : 本报告所涉及模型的数据源均来自于市场公开信息, 研究员未进行主观判断调整 策略存在市场环境变动风险 有效因子变动风险 事件失效风险等, 相关信息仅供投资者参考

11 信息披露 金融工程研究金融工程年报 11 分析师声明 [Table_Analysts] 高道德金融工程研究团队罗蕾金融工程研究团队 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格, 以勤勉的职业态度, 独立 客观地出具本报告 本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息, 本人不保证该等信息的准确性或完整性 分析逻辑基于作者的职业理解, 清晰准确地反映了作者的研究观点, 结论不受任何第三方的授意或影响, 特此声明 法律声明 本报告仅供海通证券股份有限公司 ( 以下简称 本公司 ) 的客户使用 本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户 在任何情况下, 本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议 在任何情况下, 本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任 本报告所载的资料 意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断, 本报告所指的证券或投资标的的价格 价值及投资收入可能会波动 在不同时期, 本公司可发出与本报告所载资料 意见及推测不一致的报告 市场有风险, 投资需谨慎 本报告所载的信息 材料及结论只提供特定客户作参考, 不构成投资建议, 也没有考虑到个别客户特殊的投资目标 财务状况或需要 客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况 在法律许可的情况下, 海通证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易, 还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务 本报告仅向特定客户传送, 未经海通证券研究所书面授权, 本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝 复印件或复制品, 或再次分发给任何其他人, 或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用 所有本报告中使用的商标 服务标记及标记均为本公司的商标 服务标记及标记 如欲引用或转载本文内容, 务必联络海通证券研究所并获得许可, 并需注明出处为海通证券研究所, 且不得对本文进行有悖原意的引用和删改 根据中国证监会核发的经营证券业务许可, 海通证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务

12 金融工程研究金融工程年报 12 [Table_PeopleInfo] 海通证券股份有限公司研究所 路颖所长 (021) 高道德副所长 (021) 姜超副所长 (021) 江孔亮副所长 (021) 邓勇所长助理 (021) 荀玉根所长助理 (021) 钟奇所长助理 (021) 宏观经济研究团队姜超 (021) 顾潇啸 (021) 联系人梁中华 (021) 李金柳 (021) 于博 (021) 张凤逸 (021) 固定收益研究团队姜超 (021) 周霞 (021) 联系人朱征星 (021) 张卿云 (021) 杜佳 李雨嘉 (021) 姜珮珊 (021) 政策研究团队李明亮 (021) 陈久红 (021) 吴一萍 (021) 王旭 (021) 联系人朱蕾 (021) 周洪荣 (021) 电力设备及新能源行业牛品 (021) 徐柏乔 (021) 杨帅 (010) 联系人周旭辉 (021) 房青 (021) 曾彪 (021) 张向伟 (021) 汽车行业联系人谢亚彤 (021) 王猛 (021) 邓学 (0755) 杜威 纺织服装行业梁希 (021) 联系人于旭辉 (021) 唐苓 (021) 马榕 金融工程研究团队高道德 (021) 冯佳睿 (021) 郑雅斌 (021) 联系人沈泽承 (021) 余浩淼 (021) 袁林青 (021) 颜伟 (021) 周一洋 (021) 姚石 (021) 吕丽颖 (021) 罗蕾 (021) 策略研究团队荀玉根 (021) 李珂 (021) 高上 (021) 联系人钟青 (010) 申浩 (021) 郑英亮 (021) 李影 姚佩 (021) 批发和零售贸易行业汪立亭 (021) 联系人王晴 (021) 有色金属行业联系人施毅 (021) 杨娜 (021) 李姝醒 非银行金融行业何婷 (021) 联系人孙婷 (010) 夏昌盛 (010) 房地产行业涂力磊 (021) 谢盐 (021) 联系人贾亚童 (021) 金晶 杨凡 金融产品研究团队高道德 (021) 倪韵婷 (021) 唐洋运 (021) 联系人陈瑶 (021) 谈鑫 (021) 皮灵 (021) 王毅 (021) 徐燕红 (021) 宋家骥 (021) 蔡思圆 中小市值团队钮宇鸣 (021) 张宇 (021) 联系人刘宇 (021) 孔维娜 (021) 王鸣阳 (021) 程碧升 (021) 潘莹练 (021) 相姜 (021) 石油化工行业邓勇 (021) 联系人朱军军 (021) 毛建平 (021) 殷奇伟 (021) 医药行业郑琴 (021) 高岳 (010) 联系人余文心 (0755) 孙建 (021) 师成平 (010) 贺文斌 (010) 刘浩 交通运输行业张杨 (021) 联系人虞楠 (021) 童宇 (021) 机械行业耿耘 (021) 联系人杨震 (021)

13 电子行业联系人陈平 (021) 谢磊 (021) 建筑工程行业联系人毕春晖 (021) 杜市伟 公用事业联系人赵树理 (021) 张一弛 (021) 张磊 (021) 通信行业朱劲松 (010) 夏庐生 (010) 联系人彭虎 (010) 庄宇 (010) 社会服务行业联系人陈扬扬 (021) 顾熹闽 造纸轻工行业联系人曾知 (021) 马婷婷 研究所销售团队 基础化工行业刘威 (0755) 联系人李明刚 (0755) 刘强 (021) 刘海荣 (021) 建筑建材行业邱友锋 (021) 冯晨阳 (021) 钱佳佳 (021) 食品饮料行业孔梦遥 (010) 联系人闻宏伟 (010) 成珊 (021) 煤炭行业李淼 (010) 联系人吴杰 (021) 戴元灿 (021) 家电行业陈子仪 (021) 联系人李阳 朱默辰 计算机行业郑宏达 (021) 谢春生 (021) 联系人黄竞晶 (021) 杨林 (021) 鲁立 金融工程研究金融工程年报 13 钢铁行业刘彦奇 (021) 联系人刘璇 (021) 农林牧渔行业丁频 (021) 陈雪丽 (021) 联系人陈阳 (010) 关慧 (021) 夏越 (021) 军工行业徐志国 (010) 刘磊 (010) 联系人蒋俊 (021) 张恒晅 (010) 银行行业林媛媛 (0755) 联系人林瑾璐 谭敏沂 互联网及传媒郝艳辉 (010) 联系人钟奇 (021) 孙小雯 (021) 强超廷 (021) 毛云聪 (010) 唐宇 刘欣 (010) 深广地区销售团队蔡铁清 (0755) 刘晶晶 (0755) 辜丽娟 (0755) 伏财勇 (0755) 王雅清 (0755) 饶伟 (0755) 欧阳梦楚 (0755) 上海地区销售团队胡雪梅 (021) 朱健 (021) 季唯佳 (021) 黄毓 (021) 孟德伟 (021) 漆冠男 (021) 毛文英 (021) 黄诚 (021) 胡宇欣 (021) 方烨晨 (021) 杨祎昕 (021) 蒋炯 马晓男 北京地区销售团队殷怡琦 (010) 李铁生 (010) 杨羽莎 (010) 张丽萱 (010) 张明 陆铂锡 吴尹 海通证券股份有限公司研究所地址 : 上海市黄浦区广东路 689 号海通证券大厦 9 楼电话 :(021) 传真 :(021) 网址 :