大健康量化精選策略再思考

1、目錄1、背景介紹 .- 3 -2、大健康板塊下的行業(yè)重構(gòu).- 6 -2.1、細(xì)分行業(yè)重構(gòu).- 6 -2.2、重構(gòu)行業(yè)介紹.- 7 -3、Alpha 因子構(gòu)建 .- 8 -3.1、細(xì)分因子選擇.- 8 -3.2、復(fù)合因子選股表現(xiàn).- 9 -4、大健康板塊選股策略構(gòu)建.- 10 -5、總結(jié).- 14 -6、附錄.- 15 -圖表 1、中信醫(yī)藥行業(yè)凈值走勢(shì).- 3 -圖表 2、全市場(chǎng)不同規(guī)模公司數(shù)目占比.- 4 -圖表 3、醫(yī)藥行業(yè)不同規(guī)模公司數(shù)目占比.- 4 -圖表 4、醫(yī)藥行業(yè)Vs.全市場(chǎng)規(guī)模大于 100 億元的公司規(guī)模占比.- 5 -圖表 5、全市場(chǎng)Vs.醫(yī)藥行業(yè)分析師覆蓋度.- 5 -圖表

2、6、全市場(chǎng)Vs.醫(yī)藥行業(yè)分析師覆蓋度（流通市值50 億元）.- 6 -圖表 7、醫(yī)藥服務(wù)Vs. 醫(yī)藥制造與高科技板塊歷史股票數(shù)目.- 7 -圖表 8、醫(yī)藥服務(wù)Vs. 制藥與高科技行業(yè)歷史市值占比.- 8 -圖表 9、醫(yī)藥服務(wù)行業(yè)有效因子明細(xì).- 8 -圖表 10、制藥與高科技行業(yè)有效因子明細(xì) .- 9 -圖表 11、Service_Sig 以及 Tech_Sig 在相應(yīng)行業(yè) IC 測(cè)試結(jié)果 .- 9 -圖表 12、Service_Sig 因子在醫(yī)藥服務(wù)板塊分位數(shù)表現(xiàn).- 9 -圖表 13、Tech_Sig 因子在醫(yī)藥制造與高科技板塊分位數(shù)表現(xiàn).- 9 -圖表 14、Service_Sig 因子

3、在醫(yī)藥服務(wù)板塊凈值曲線.- 10 -圖表 15、Tech_Sig 因子在醫(yī)藥制造與高科技板塊凈值曲線.- 10 -圖表 16、精選 20 策略的綜合表現(xiàn). - 11 -圖表 17、精選 10 策略的綜合表現(xiàn). - 11 -圖表 18、策略多頭凈值 . - 11 -圖表 19、策略超額凈值 .- 12 -圖表 20、策略分年度表現(xiàn) .- 12 -圖表 21、新老策略整體表現(xiàn)對(duì)比 .- 13 -圖表 22、新老策略樣本外月度超額表現(xiàn) .- 13 -圖表 23、新老策略持股市值歷史分布（單位：億元人民幣）.- 13 -圖表 24、新老策略持倉(cāng)重合度 .- 14 -圖表 25、精選 20 只策略最新持

4、倉(cāng)（2021 年 2 月份）.- 15 -報(bào)告正文1、背景介紹經(jīng)歷了 17 年的平淡無(wú)奇、18 年的隨市場(chǎng)大幅調(diào)整之后，醫(yī)藥行業(yè)在 2019 年迎來(lái)了轉(zhuǎn)折，并且在 2020 年獲得了集中的爆發(fā)！在經(jīng)歷了 20 年上半年的大幅上漲之后，醫(yī)藥行業(yè)從 7 月份開(kāi)始進(jìn)入調(diào)整，期間累計(jì)下跌幅度達(dá) 18（2020 年 8月-2020 年 11 月）。面對(duì)醫(yī)藥這個(gè)基本面長(zhǎng)期向好、牛股頻出的優(yōu)秀賽道，我們的量化從業(yè)者究竟該如何把握其間的投資機(jī)會(huì)呢？圖表 1、中信醫(yī)藥行業(yè)凈值走勢(shì)資料來(lái)源：Wind、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理在興證金工團(tuán)隊(duì)于去年 7 月份發(fā)布的專(zhuān)題報(bào)告基本面量化視角下的大健康板塊選股改進(jìn)研究中

5、，我們將量化投資方法與行業(yè)研究員觀點(diǎn)相結(jié)合，詳細(xì)介紹了如何從基本面角度來(lái)構(gòu)建醫(yī)藥行業(yè)的量化選股模型。從結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是樣本內(nèi)的回測(cè)，還是樣本外的跟蹤，該模型都有不俗的表現(xiàn)。但在日常的跟蹤和思考過(guò)程中，我們也發(fā)現(xiàn)該模型仍然有一些細(xì)節(jié)問(wèn)題值得進(jìn)一步地討論：1. 板塊股票池的確定。在前序研究中，我們將中信和申萬(wàn)行業(yè)進(jìn)行合并，并在此基礎(chǔ)上依據(jù)公司簡(jiǎn)介中對(duì)業(yè)務(wù)收入的說(shuō)明進(jìn)行了拓展，構(gòu)建了相對(duì)廣義的大健康板塊股票池。這主要是為了解決一些公司雖行業(yè)分類(lèi)不屬于中信/申萬(wàn)醫(yī)藥行業(yè)，但業(yè)務(wù)收入中仍然有醫(yī)藥方向貢獻(xiàn)的現(xiàn)象。但從客戶(hù)的反饋來(lái)看，這種做法難以標(biāo)準(zhǔn)化，維護(hù)成本較高，且在醫(yī)藥并不是公司主要收入來(lái)源的情況下，

6、上述劃分的合理性也有待商榷。同時(shí)，后續(xù)分析表明，即便僅僅在中信醫(yī)藥行業(yè)內(nèi)進(jìn)行研究，相應(yīng)策略和之前的表現(xiàn)亦沒(méi)有本質(zhì)差異。所以此次研究，我們將僅僅聚焦于在中信醫(yī)藥行業(yè)內(nèi)進(jìn)行相關(guān)測(cè)試；2. 小市值問(wèn)題：我們都知道 A 股存在明顯的二八效應(yīng)：20數(shù)目的股票貢獻(xiàn)了 80以上的市值（具體參見(jiàn)圖表 2、4）。而在醫(yī)藥行業(yè)內(nèi)，該效應(yīng)也同樣存在（具體參見(jiàn)圖表 3、4）。如果不對(duì)股票池的市值分布加以限制，小盤(pán)股出現(xiàn)在我們策略持倉(cāng)中的概率就會(huì)比較高，而這與目前市場(chǎng)主流買(mǎi)方機(jī)構(gòu)的投資理念和多數(shù)賣(mài)方研究團(tuán)隊(duì)所覆蓋的股票的市值水平均相差較大。因此為了更加貼近投資實(shí)戰(zhàn)，本文中我們將剔除所有流通市值在 50 億元以下的公司；

7、圖表 2、全市場(chǎng)不同規(guī)模公司數(shù)目占比資料來(lái)源：聚源、Wind、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 3、醫(yī)藥行業(yè)不同規(guī)模公司數(shù)目占比資料來(lái)源：聚源、Wind、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 4、醫(yī)藥行業(yè) Vs.全市場(chǎng)規(guī)模大于 100 億元的公司規(guī)模占比資料來(lái)源：聚源、Wind、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理分析師覆蓋：要求標(biāo)的具有賣(mài)方分析師的覆蓋，是我們?cè)谕顿Y過(guò)程中避免個(gè)股黑天鵝事件的一種非常重要的手段。在醫(yī)藥行業(yè)內(nèi)，近幾年分析師的覆蓋水平大體在 60左右（圖表 5）；如果進(jìn)一步考察流通市值在 50 億以上的個(gè)股（圖表 6），其覆蓋度可以達(dá)到 80左右，對(duì)策略影響較小。圖表 5、全市場(chǎng) Vs.醫(yī)藥

8、行業(yè)分析師覆蓋度資料來(lái)源：聚源、Wind、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 6、全市場(chǎng) Vs.醫(yī)藥行業(yè)分析師覆蓋度（流通市值50 億元）資料來(lái)源：聚源、Wind、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理樣本選擇問(wèn)題：我們知道，A 股市場(chǎng)的投資風(fēng)格在 2017 年前后發(fā)生過(guò)重大轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變的背后有北向資金投資偏好所帶來(lái)的沖擊，當(dāng)然也有中國(guó)資本市場(chǎng)自身的不斷完善與成熟。從我們前期的研究來(lái)看，醫(yī)藥行業(yè)內(nèi)驅(qū)動(dòng)因子的有效性在 17 年前后也有明顯的差異?？紤]到未來(lái)市場(chǎng)大概率將向著更加規(guī)范、成熟、有效的方向繼續(xù)演進(jìn)，因此在本文中，我們將更側(cè)重于對(duì) 2017 年以來(lái)的數(shù)據(jù)樣本和統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行分析和總結(jié)。綜上所述，我們將

9、以流通市值大于 50 億且至少有一個(gè)分析師覆蓋的中信醫(yī)藥行業(yè)股票作為初始股票池，策略開(kāi)發(fā)所參考的時(shí)間樣本為 2016 年 12 月底-2020年 7 月底（這里之所以到 2020 年 7 月底，是為了保持和前序研究一致，2020 年 8月至 2021 年 1 月底為樣本外）。2、大健康板塊下的行業(yè)重構(gòu)、細(xì)分行業(yè)重構(gòu)在前序報(bào)告基本面量化視角下的大健康板塊選股改進(jìn)研究中，我們提及醫(yī)藥細(xì)分子行業(yè)千差萬(wàn)別，這意味著在不同行業(yè)內(nèi)的有效選股因子可能有所差異，因而對(duì)整個(gè)醫(yī)藥板塊選股策略的開(kāi)發(fā)必須下沉到更細(xì)致的行業(yè)分類(lèi)上。但如果行業(yè)分類(lèi)過(guò)于細(xì)致（比如下沉到中信三級(jí)行業(yè)），也可能適得其反：一方面子行業(yè)內(nèi)的股票數(shù)

10、量可能偏少，使得統(tǒng)計(jì)規(guī)律的穩(wěn)定性大打折扣；另一方面很多子行業(yè)內(nèi)的有效因子也是比較相似的，劃分過(guò)細(xì)沒(méi)有必要。有鑒于此，我們以對(duì)創(chuàng)新的要求和重視程度的差異為根本出發(fā)點(diǎn)，對(duì)上述各板塊進(jìn)行重構(gòu)：具體來(lái)說(shuō)，我們將醫(yī)藥板塊切分成“醫(yī)藥服務(wù)”以及“醫(yī)藥制造與高科技”兩個(gè)領(lǐng)域，切分的結(jié)果如下：醫(yī)藥服務(wù)：包括化學(xué)原料藥、醫(yī)藥服務(wù)、醫(yī)藥流通。需要注意的是，我們將醫(yī)藥服務(wù)中主做 CXO、ICL 等類(lèi)別業(yè)務(wù)的公司劃入了醫(yī)藥制造與高科技板塊，這主要包括藥明康德、金域醫(yī)學(xué)、成都先導(dǎo)等 8 家公司；醫(yī)藥制造與高科技：包括化學(xué)制劑、醫(yī)療器械、生物醫(yī)藥、中成藥等板塊，同時(shí)包括從醫(yī)藥服務(wù)中納入的 CXO、ICL 類(lèi)別的公司。、重

11、構(gòu)行業(yè)介紹在行業(yè)重構(gòu)完畢后，我們進(jìn)一步觀察滿(mǎn)足條件的股票在不同行業(yè)的數(shù)目以及市值占比情況。從結(jié)果來(lái)看，醫(yī)藥服務(wù)行業(yè)股票數(shù)目相對(duì)較少，歷史上該行業(yè)個(gè)股數(shù)目穩(wěn)定在 20-30 左右，而制藥與高科技行業(yè)內(nèi)股票數(shù)量相對(duì)較多，穩(wěn)定在 120只左右。圖表 7、醫(yī)藥服務(wù) Vs. 醫(yī)藥制造與高科技板塊歷史股票數(shù)目資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 8、醫(yī)藥服務(wù) Vs. 制藥與高科技行業(yè)歷史市值占比資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理3、Alpha 因子構(gòu)建、細(xì)分因子選擇在前序報(bào)告中，我們對(duì)于醫(yī)藥行業(yè)內(nèi)因子的篩選范圍和原則都進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，這里就不再贅述了。我們利用

12、2016 年 12 月底-2020 年 7 月底的樣本數(shù)據(jù)，在重構(gòu)的醫(yī)藥初始股票池下，最終確定了前述兩個(gè)子行業(yè)內(nèi)的有效因子列表（參見(jiàn)圖表 9-10）。對(duì)選中的因子，我們采用類(lèi)內(nèi)等權(quán)合成、類(lèi)間等權(quán)合成的方式，最 終 構(gòu) 建 了 不同 子 行業(yè) 內(nèi) 的 復(fù) 合 選 股 因 子 ， 我 們 分 別 稱(chēng) 之 為 Service_Sig,Tech_Sig。圖表 9、醫(yī)藥服務(wù)行業(yè)有效因子明細(xì)類(lèi)別名稱(chēng)定義情緒ROE_Fwd12M一致預(yù)期凈利潤(rùn)_未來(lái) 12 個(gè)月預(yù)測(cè)值 / 股東權(quán)益合計(jì)_最新財(cái)報(bào)情緒ROE_FY0一致預(yù)期凈利潤(rùn)_FY0 / 股東權(quán)益合計(jì)_最新財(cái)報(bào)質(zhì)量CFROE_TTM2 * 經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金

13、流量?jī)纛~_TTM / (股東權(quán)益合計(jì)_最新財(cái)報(bào) + 股東權(quán)益合計(jì)_去年同期)質(zhì)量GrossMargin_TTM(營(yíng)業(yè)收入_TTM - 營(yíng)業(yè)成本_TTM) / 營(yíng)業(yè)收入_TTM質(zhì)量OCF2CurDebt2 * 經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~_TTM / (流動(dòng)負(fù)債合計(jì)_最新財(cái)報(bào) + 流動(dòng)負(fù)債合計(jì)_去年同期)估值SP_DR時(shí)序估值因子資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 10、制藥與高科技行業(yè)有效因子明細(xì)類(lèi)別名稱(chēng)定義成長(zhǎng)Revenue_TTM_YoY營(yíng)業(yè)收入_TTM/去年?duì)I業(yè)收入_TTM-1成長(zhǎng)NetProfitDeducted_SQ_YoY單季度扣非利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率成長(zhǎng)Equit

14、y_LR_YoY凈資產(chǎn)（股東權(quán)益)同比變動(dòng)凈利潤(rùn)_TTM / (股東權(quán)益合計(jì)_最新財(cái)報(bào) + 負(fù)債合計(jì)_質(zhì)量ROIC_TTM最新財(cái)報(bào) - 無(wú)息流動(dòng)負(fù)債_最新財(cái)報(bào) - 無(wú)息非流動(dòng)負(fù)債_最新財(cái)報(bào))質(zhì)量GrossMargin_TTM(營(yíng)業(yè)收入_TTM - 營(yíng)業(yè)成本_TTM) / 營(yíng)業(yè)收入_TTM質(zhì)量Equity_LR_Gr(股東權(quán)益合計(jì)_最新財(cái)報(bào) - 股東權(quán)益合計(jì)_去年同期) / ABS(股東權(quán)益合計(jì)_去年同期)情緒EPS_Fwd12M_R1M一致預(yù)期 EPS_未來(lái)12 個(gè)月預(yù)測(cè)值過(guò)去 20 天的變化率情緒EPS_Fwd12M_R3M一致預(yù)期 EPS_未來(lái)12 個(gè)月預(yù)測(cè)值過(guò)去 60 天的變化率另類(lèi)IE

15、_Sales_TTM_Div研發(fā)費(fèi)用/銷(xiāo)售費(fèi)用資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理、復(fù)合因子選股表現(xiàn)兩個(gè)復(fù)合因子在相應(yīng)行業(yè)內(nèi)有著非常強(qiáng)的選股能力：Service_Sig 因子 IC 均值達(dá)到 0.15，T 值達(dá)到 4.8，分位數(shù)多頭年化收益高達(dá) 33.1；而 Tech_Sig 因子 IC 均值達(dá)到 0.12，T 值達(dá)到 4.7，分位數(shù)多頭年化收益率達(dá)到 35.6。圖表 11、Service_Sig 以及 Tech_Sig 在相應(yīng)行業(yè) IC 測(cè)試結(jié)果測(cè)試行業(yè)平均值標(biāo)準(zhǔn)差年化 IC_IRT 統(tǒng)計(jì)量Service_Sig醫(yī)藥服務(wù)0.1500.202.564.8Tech_Sig醫(yī)藥制

16、造與高科技0.1220.172.544.7資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 12、Service_Sig 因子在醫(yī)藥服務(wù)板塊分位數(shù)表現(xiàn)資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 13、Tech_Sig 因子在醫(yī)藥制造與高科技板塊分位數(shù)表現(xiàn)資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 14、Service_Sig 因子在醫(yī)藥服務(wù)板塊凈值曲線資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 15、Tech_Sig 因子在醫(yī)藥制造與高科技板塊凈值曲線資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理4、大健康板塊選股策略構(gòu)建在上述

17、改進(jìn)和深入研究的基礎(chǔ)上，我們重構(gòu)了興業(yè)定量大健康精選股票策略，相關(guān)細(xì)節(jié)設(shè)定如下：1. 股票池：重構(gòu)的醫(yī)藥板塊；2. 時(shí)間窗口：2016 年 12 月 31 日-2021 年 1 月 29 日；篩選條件：調(diào)倉(cāng)時(shí)點(diǎn)股票非 ST、非漲跌停、上市天數(shù)180 天、過(guò)去 90 天務(wù)必有分析師覆蓋、考察時(shí)點(diǎn)公司流通市值50 億元；調(diào)倉(cāng)成本：雙邊 0.3；換倉(cāng)頻率：月度調(diào)倉(cāng)；加權(quán)方式：行業(yè)間市值規(guī)模加權(quán)、行業(yè)內(nèi)市值規(guī)模加權(quán)；對(duì)比基準(zhǔn)：中信醫(yī)藥指數(shù)；策略構(gòu)建：在每個(gè)子行業(yè)內(nèi)選擇相應(yīng)因子值最大的一定數(shù)量的股票持有。為了衡量策略的穩(wěn)健性，我們構(gòu)建了精選 20 只以及精選 10 只的策略（兩個(gè)行業(yè)選擇的股票數(shù)目一致）

18、。從測(cè)試結(jié)果來(lái)看，在考察期間范圍內(nèi)：精選 20 策略超額收益 25.0，風(fēng)險(xiǎn)收益比高達(dá) 1.90，最大回撤 12.5。分年度來(lái)看，每年超額收益非常明顯；精選 10 策略超額收益 29.2，風(fēng)險(xiǎn)收益比高達(dá) 1.91，最大回撤 11.5。分年度來(lái)看，每年超額收益亦非常明顯。圖表 16、精選 20 策略的綜合表現(xiàn)因子年化收益率波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)收益比日度勝率最大回撤率基準(zhǔn)表現(xiàn)13.1% 23.6% 0.56 57.1% 37.4% 策略多頭41.2% 26.8% 1.54 69.4% 29.5% 策略超額25.0% 13.1% 1.90 73.5% 12.5% 資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研

19、究院整理圖表 17、精選 10 策略的綜合表現(xiàn)因子年化收益率波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)收益比日度勝率最大回撤率基準(zhǔn)表現(xiàn)13.1% 23.6% 0.56 57.1% 37.4% 策略多頭45.3% 29.6% 1.53 59.2% 33.7% 策略超額29.2% 15.3% 1.91 75.5% 11.5% 資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 18、策略多頭凈值資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 19、策略超額凈值資料來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 20、策略分年度表現(xiàn)年份基準(zhǔn)凈值多頭_20 只多頭_10 只超額_20 只超額_10 只20

20、17 年6.2%20.5%22.6%13.9%16.1%2018 年-26.6%-7.5%0.0%25.8%38.2%2019 年38.2%80.5%70.1%31.4%23.8%2020 年50.4%79.3%92.6%18.8%28.1%2021 年 1 月1.2%10.7%11.1%9.5%9.9%數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理那么新老大健康精選策略的表現(xiàn)有什么差異呢？我們這里以精選 20 策略為例，對(duì)新老策略樣本外的跟蹤結(jié)果（2020 年 8 月-2021 年 1 月）進(jìn)行了綜合展示和比 較，并觀察了分月度的表現(xiàn)。從最終結(jié)果來(lái)看：新策略在2020 年8 月至今的

21、5 個(gè)月總絕對(duì)收益達(dá)到24.7，超額收益34.2；從分月表現(xiàn)來(lái)看，除 2020 年 11 月略微跑輸基準(zhǔn)外，其他月份超額收益顯 著。所以無(wú)論是總體上的表現(xiàn)亦或是分月度來(lái)看，新策略都有著明顯的提 升；對(duì)選股范圍的調(diào)整，是本此策略修正中最為明顯的變化。從調(diào)整前后策略持倉(cāng)的市值分布情況來(lái)看，新策略選擇的 20 只股票平均市值要遠(yuǎn)大于老策略持倉(cāng)的平均市值。以最新一期為例，2021 年 1 月份新模型持倉(cāng)的平均市值 472 億元（具體股票明細(xì)參見(jiàn)附錄），而原有模型持倉(cāng)平均市值僅僅為 89 億元，兩者差異較大；從兩個(gè)策略歷史持倉(cāng)的重合度來(lái)看（具體參見(jiàn)圖表 24），自 2017 年開(kāi)始，兩者持倉(cāng)重合度僅為

22、30，這進(jìn)一步體現(xiàn)了新老策略的差異。圖表 21、新老策略整體表現(xiàn)對(duì)比總收益率年化收益率年化波動(dòng)率Sharpe 比率月勝率基準(zhǔn)表現(xiàn)-6.2% -12.0% 19.2% -0.62 57.1% 新策略絕對(duì)24.7% 56.1% 32.9% 1.70 57.1% 老策略絕對(duì)-13.7% -25.4% 11.8% -2.16 14.3% 新策略超額34.2% 80.5% 15.7% 5.12 85.7% 老策略超額-9.2% -17.6% 15.8% -1.11 57.1% 數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 22、新老策略樣本外月度超額表現(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 23、新老策略持股市值歷史分布（單位：億元人民幣）數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理圖表 24、新老策略持倉(cāng)重合度數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind、聚源、興業(yè)證券經(jīng)濟(jì)與金融研究院整理5、總結(jié)本文中，我們?cè)谇捌谏疃葓?bào)告基本面量化視角下的大健康板塊選股改進(jìn)研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)選