從成長股到成長轉(zhuǎn)債

1、1、 引言在國海金工之前的研究中，我們會更多的從轉(zhuǎn)債市場的特質(zhì)風(fēng)格出發(fā)去構(gòu)建策略、拆解風(fēng)格。本文中我們將轉(zhuǎn)換研究視角，從選股的維度來考慮如何選轉(zhuǎn)債。過去我們構(gòu)建的一些策略，例如動量類策略，收益的主要來源是轉(zhuǎn)債估值水平的進(jìn)一步提升（參見轉(zhuǎn)債投資的三個焦點：動量、景氣度和信用轉(zhuǎn)債系列研究二），這代表策略很大一部分收益來自于正股上漲后，轉(zhuǎn)債端在高估值下繼續(xù)沖高這一現(xiàn)象，一些炒作券還在某些時間對策略收益有較高的貢獻(xiàn)度。因此對于資金量偏大的投資者來說，這類策略中有一部分收益是難以獲得的，對于流動性較差的轉(zhuǎn)債市場，獲利之后如何出場是一個難題。而如果從選股的維度來出發(fā)，那么賺取的更多的是轉(zhuǎn)股價值上漲帶來的收

2、益，這部分的收益會直接和股票掛鉤，只要股票不大幅下跌，正股端的收益是有保障的。對于某些轉(zhuǎn)債，如果估值買的太貴，也會有轉(zhuǎn)債端估值大幅下行帶來轉(zhuǎn)債虧損的風(fēng)險，不過如果是在合理溢價水平下買入一只轉(zhuǎn)債，正股上漲帶來的這部分收益一般是可以兌現(xiàn)的。另外過去如果從選股的邏輯出發(fā)，很多我們認(rèn)為優(yōu)質(zhì)的標(biāo)的，在轉(zhuǎn)債市場是沒有樣本的，而最近隨著越來越多上市公司發(fā)行轉(zhuǎn)債，我們通過選股的方法在轉(zhuǎn)債市場中能夠越來越多地找到對應(yīng)的標(biāo)的，因此選股策略落地到轉(zhuǎn)債上的可行性也變得越來越高。本文是我們從選股的維度做轉(zhuǎn)債研究的首次嘗試，首先我們將探討轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的一些特征，接下來我們將介紹如何從成長的思路來選股選債。2、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)的

3、正股有何特征？對上市公司來說，發(fā)行轉(zhuǎn)債是一種重要的再融資手段。這些發(fā)行轉(zhuǎn)債的上市公司，也就是轉(zhuǎn)債對應(yīng)的正股有何特征，是我們首先關(guān)注的一個問題。、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股畫像、 定性來看，轉(zhuǎn)債的正股樣本會有怎樣的特點從發(fā)轉(zhuǎn)債的訴求來看發(fā)行轉(zhuǎn)債的上市公司一般是業(yè)務(wù)擴(kuò)張需要資金，因此一些成長板塊中重資產(chǎn)的例如電子、新能源會發(fā)轉(zhuǎn)債，而輕資產(chǎn)的計算機(jī)、傳媒發(fā)轉(zhuǎn)債的不多。制造業(yè)類發(fā)轉(zhuǎn)債較多，所以上市轉(zhuǎn)債里有恩捷、韋爾這樣的龍頭企業(yè)，消費(fèi)板塊的龍頭因為不缺乏資金，發(fā)轉(zhuǎn)債意愿不高，所以在轉(zhuǎn)債的標(biāo)的里比較稀缺。從資本運(yùn)作看偏好高負(fù)債、高杠桿運(yùn)作，資本市場經(jīng)驗豐富的公司會更多的發(fā)轉(zhuǎn)債。從正股質(zhì)地看因為發(fā)行轉(zhuǎn)債帶有一定的門檻

4、，因此轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股質(zhì)地上平均來看會優(yōu)于一般正股。、 從風(fēng)格上看，轉(zhuǎn)債樣本的特征為了解轉(zhuǎn)債的正股樣本與非轉(zhuǎn)債樣本的差異，我們嘗試?yán)?barra 模型下的幾個股票風(fēng)格因子幫助我們做定量的分析。表 1：轉(zhuǎn)債與非轉(zhuǎn)債樣本的風(fēng)格因子暴露差異非轉(zhuǎn)債樣本轉(zhuǎn)債樣本差值beta 0.470.46-0.01價值-0.25-0.130.13盈利-0.21-0.030.18成長-0.120.040.15杠桿-0.430.040.47流動性0.840.64-0.20中市值0.941.040.09動量-0.14-0.17-0.03市值-1.72-1.490.23波動0.270.280.00資料來源：Wind，數(shù)據(jù)時間

5、20220729電子(中輕工制通信國防 紡表 2：分行業(yè)轉(zhuǎn)債與非轉(zhuǎn)債樣本的風(fēng)格因子暴露差異行業(yè)非轉(zhuǎn)債樣本轉(zhuǎn)債樣本差值房地產(chǎn)(中信)1.012.091.0銀行(中信)0.700.62-電力及公用事業(yè)(中信)0.390.72煤炭(中信)0.35-0.31商貿(mào)零售(中信)0.151.4建筑(中信)0.130.非銀行金融(中信)0.12交通運(yùn)輸(中信)0.09石油石化(中信)-0.21鋼鐵(中信)-0.26有色金屬(中信)-0.3消費(fèi)者服務(wù)(中信)-0農(nóng)林牧漁(中信)電力設(shè)備及新能源(中信)建材(中信)汽車(中信)家電(中信)基礎(chǔ)化工(中信)傳媒(中信)機(jī)械(中信資料來源：Wind，數(shù)據(jù)時間 2022

6、0729從這幾個風(fēng)格因子的暴露上看，轉(zhuǎn)債樣本在杠桿上差異最為明顯，說明重資產(chǎn)的上市公司發(fā)行轉(zhuǎn)債的更多。另外轉(zhuǎn)債的樣本在成長、價值上都更有優(yōu)勢，這可能說明轉(zhuǎn)債樣本的基本面屬性要好于全 A 的樣本，我們認(rèn)為長期來看轉(zhuǎn)債樣本上策略表現(xiàn)有可能會優(yōu)于全 A樣本。、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股樣本表現(xiàn)如何、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的三個定義為充分了解轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的屬性，我們對轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股做三個定義：定義 1：當(dāng)前上市的轉(zhuǎn)債樣本定義 2：所有曾經(jīng)發(fā)過轉(zhuǎn)債的上市公司對應(yīng)正股定義 3：曾經(jīng)發(fā)過轉(zhuǎn)債的上市公司+待發(fā)轉(zhuǎn)債的上市公司對應(yīng)正股圖 1：不同定義下的樣本數(shù)量資料來源：Wind，數(shù)據(jù)日期 20220729從定義 1 到定義 3 樣本

7、量逐步擴(kuò)大，我們可以認(rèn)為定義 1 是狹義樣本，定義 2是廣義樣本，定義 3 是未來樣本。圖 2：定義 1 和定義 2 樣本數(shù)量的動態(tài)變化資料來源：Wind，、 等權(quán)策略表現(xiàn)：轉(zhuǎn)債樣本 vs 全樣本圖 3：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股 vs 全樣本凈值表現(xiàn)（單位：元）資料來源：Wind，表 3：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股 vs 全樣本績效表現(xiàn)年化收益最大回撤年化波動率calmarsharpe全A等權(quán)5.636.923.40.150.23轉(zhuǎn)債正股樣本（定義1）滾動樣本6.934.622.80.200.29轉(zhuǎn)債正股樣本（定義1）固定樣本8.334.423.20.240.34轉(zhuǎn)債正股樣本（定義2）9.633.122.60.290.

8、40轉(zhuǎn)債正股樣本（定義3）10.033.222.70.300.41資料來源：Wind，從過去的結(jié)果來看，轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的表現(xiàn)要好于全樣本。其中當(dāng)前樣本好于滾動樣本，包含退市轉(zhuǎn)債的廣義樣本又好于當(dāng)前樣本，而包含未來上市的轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的未來樣本歷史表現(xiàn)最好。從這個維度上來看，轉(zhuǎn)債樣本的質(zhì)地是變得越來越好的。、 對比指數(shù)：轉(zhuǎn)債的正股樣本和主要指數(shù)表現(xiàn)的差異圖 4： 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股 vs 主要指數(shù)的表現(xiàn)（單位：元）資料來源：Wind，通過用近期數(shù)據(jù)與指數(shù)的對比我們發(fā)現(xiàn)，過去幾年轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的表現(xiàn)好于滬深300 和中證 1000。表 4：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股 vs 主要指數(shù)分季度表現(xiàn)資料來源：Wind，分季度來看，

9、更多時候轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的表現(xiàn)也要好于滬深 300 和中證 1000。特別是 2021 年2022 年，大多數(shù)時間轉(zhuǎn)債樣本相對于指數(shù)都表現(xiàn)出了較為顯著的超額收益。、 風(fēng)格：轉(zhuǎn)債的正股與指數(shù)的風(fēng)格相似度、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股與滬深 300 和中證 1000 的比較60.302)(0.80.2波動35)(1.70.549)(1.市值18)(0.30)(0.17)(0.動量81.726)(0.41.0中市值70.716)(0.40.6流動性5).3(080.040.0杠桿30.060.140.0成長23)(0.90.103)(0.盈利5).3(010)(0.13)(0.價值10.702)(0.60.4beta

10、中證1000標(biāo)的滬深300標(biāo)的轉(zhuǎn)債標(biāo)的表 5：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股平均的風(fēng)格與中證 1000 標(biāo)的相近資料來源：Wind，數(shù)據(jù)時間 2022072980.103)(0.70.0波動41)(1.20.764)(1.市值28)(0.0).4(024)(0.動量81.833)(0.21.3中市值60.719)(0.70.6流動性6).5(009)(0.10)(0.杠桿20.080.000)(0.成長3).4(021)(0.26)(0.盈利9).5(064)(0.7).4(0價值70.709)(0.20.4beta中證1000標(biāo)的滬深300標(biāo)的轉(zhuǎn)債標(biāo)的表 6：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股中位數(shù)風(fēng)格與中證 1000 標(biāo)的相近資

11、料來源：Wind，從風(fēng)格上看，我們認(rèn)為轉(zhuǎn)債對應(yīng)的正股樣本和中證 1000 的成分股相似度較高。、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股和中證 1000 的進(jìn)一步比較圖 5：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股與中證 1000 成長因子分布資料來源：Wind，圖 6：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股與中證 1000 價值因子分布資料來源：Wind，我們通過概率密度函數(shù)對在因子上的分布做進(jìn)一步比較，會發(fā)現(xiàn)相比于中證 1000 標(biāo)的，轉(zhuǎn)債標(biāo)的會更偏成長、也會更偏價值一些。從這個維度上看，我們可以把轉(zhuǎn)債樣本理解為相對于增強(qiáng)版中證 1000。、 行業(yè)上看：行業(yè)板塊的分布、 行業(yè)上轉(zhuǎn)債數(shù)量表 7：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股較多的幾個一級行業(yè)指數(shù)名稱轉(zhuǎn)債數(shù)目今年4月29日以來指數(shù)漲跌醫(yī)藥

12、(中信)415基礎(chǔ)化工(中信)4020機(jī)械(中信)3433電力設(shè)備及新能源(中信)3136電子(中信)2813建筑(中信)260汽車(中信)2344電力及公用事業(yè)(中信)2216資料來源：Wind，指數(shù)漲跌數(shù)據(jù)時間 20220729我們按中信一級行業(yè)做劃分，醫(yī)藥、基礎(chǔ)化工、機(jī)械、電力設(shè)備新能源是轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股樣本最多的幾個行業(yè)，其中有多個行業(yè)近期漲幅明顯?？梢哉J(rèn)為轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股行業(yè)上數(shù)量排名靠前的平均來看有不錯的漲幅（今年 4 月底以來）。表 8：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股較少的幾個一級行業(yè)指數(shù)名稱轉(zhuǎn)債數(shù)目今年4月29日以來指數(shù)漲跌鋼鐵(中信)510石油石化(中信)510商貿(mào)零售(中信)31煤炭(中信)38消費(fèi)

13、者服務(wù)(中信)210房地產(chǎn)(中信)1-5資料來源：Wind，指數(shù)漲跌數(shù)據(jù)時間 20220729而轉(zhuǎn)債數(shù)量上排名比較靠后的，行業(yè)在近期表現(xiàn)普遍偏弱。今年4月29日以來指數(shù)漲5312其他專用機(jī)械(中信)行業(yè)應(yīng)用軟件(中輸變電化學(xué)制劑(中信)16環(huán)保及水務(wù)(中信)19汽車零部件(中信)轉(zhuǎn)債數(shù)目指數(shù)名稱表 9：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股較多的幾個三級行業(yè)資料來源：Wind，指數(shù)漲跌數(shù)據(jù)時間 20220729我們按中信三級行業(yè)做劃分，汽車零部件、環(huán)保及水務(wù)、化學(xué)制劑等數(shù)量較多，這些行業(yè)在近期也有較好的表現(xiàn)。、 重要行業(yè)在成長價值因子上的暴露圖 7：主要一級行業(yè)成長因子暴露（單位：點）0.800.70農(nóng)林牧漁(中信)0

14、.600.500.40基礎(chǔ)化工(中信0).30有色金屬(中信)0.20(中信)醫(yī)藥(中信)電力設(shè)備及新能源(中機(jī)(中信)0.100.00500.汽車(中信)-0.10-0.20-0.30(中信)銀行建筑(中信)輕工制造(中信)3.502.002.501.00501.用事業(yè)(中信)0.電力及公00-0.00信)計算機(jī)械電子(中信)成長-100價值資料來源：Wind，圖 8：主要三級行業(yè)成長因子暴露（單位：點）1.20)1.000.800.60成長0.400.20其他專用機(jī)械(中信)輸變電設(shè)備(中信)-1.50汽車零部件(中信)-1.00PCB(中信)0.00化學(xué)制劑(中信)-0.500.50專用

15、計算)-0.20城商行(中信2.002.501.00及水務(wù)(中信) 50 1.機(jī)設(shè)備(中信)環(huán)保0.00證券(中信)(中信)專業(yè)工程及其他)醫(yī)療器械(中信(中信)行業(yè)應(yīng)用軟件畜牧養(yǎng)殖(中信價值資料來源：Wind，我們發(fā)現(xiàn)，在轉(zhuǎn)債數(shù)量上排名較高的行業(yè)中，在風(fēng)格上會更偏成長，而在價值上大多是負(fù)向暴露。、 總結(jié)轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股表現(xiàn)好于A 股市場全樣本，也好于主要指數(shù)，這是過去一段時間轉(zhuǎn)債有較好表現(xiàn)的一個主要影響因素；轉(zhuǎn)債正股的風(fēng)格暴露與中證 1000 相近，不過從成長因子、價值因子的分布看，轉(zhuǎn)債樣本更偏成長，也更偏價值；轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的重點行業(yè)近幾年有不錯表現(xiàn)也是轉(zhuǎn)債近年來表現(xiàn)突出的一個重要原因；在表現(xiàn)較

16、好的重點行業(yè)中，他們在成長因子上的暴露在各行業(yè)中也最為明顯。3、 成長類指標(biāo)選股、 穩(wěn)定型：SUE 指標(biāo)選股、 SUE（預(yù)期外盈利）指標(biāo)構(gòu)建SUE 是一個經(jīng)典的成長類指標(biāo)， 中文名標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外盈利（ standarized unexpected earnings）。它的主要用處是捕捉財報披露凈利潤上超出原有趨勢的股票。模型 1：帶漂移項的 SUE（預(yù)設(shè)增長） = + 4 + . . . 0，2 模型 2：不帶漂移項的 SUE（無增長） = 4 + . . . 0，2 代表本季度的凈利潤，4代表上一年本季度的凈利潤，是一個隨機(jī)游走項，模型認(rèn)為凈利潤會有隨機(jī)的被動。SUE 計算方法 = 其中可以用

17、過去 2 年（8 個季度）的 4的標(biāo)準(zhǔn)差來估計對于帶漂移項的模型 = 4 + 對于不帶漂移項的模型 = 4、 SUE 指標(biāo)分組收益表現(xiàn)圖 9：SUE 的 IC 值達(dá)到 0.0401（單位：點）資料來源：Wind，圖 10：SUE 分組收益表現(xiàn)也比較理想資料來源：Wind，本文中我們使用帶漂移項的 SUE 因子，我們發(fā)現(xiàn)在全 A 樣本中選股，分組收益和 IC 表現(xiàn)都令人滿意。IC 達(dá)到 0.04，分組超額收益單調(diào)性穩(wěn)定。、 SUE 指標(biāo)在全樣本多頭組表現(xiàn)根據(jù)SUE 指標(biāo)，把所有正股分為 10 組，我們把排名最高前稱為第 10 組，每次選擇SUE 指標(biāo)第 10 組的策略我們稱為SUE 多頭組策略。

18、圖 11：SUE 多頭組合的收益情況（單位：元）8.007.006.00凈值5.004.003.002.001.000.00相對收益策略基準(zhǔn)3.002.802.60超額收益2.402.202.001.801.601.401.201.00資料來源：Wind，表 10：分年度的績效表現(xiàn)收益最大回撤年化波動率勝率calmar sharpe 2010 29.3125.7328.3558.921.140.972011 -23.7931.1424.3351.03-0.81-1.222012 17.0618.5123.4753.721.080.782013 35.2415.5122.9559.072.341

19、.392014 48.2512.3520.7658.203.811.852015 98.5452.3048.7560.081.891.622016 -5.9125.1432.0455.560.140.182017 -2.6816.3416.1156.20-0.22-0.342018 -28.4735.1524.2447.52-0.84-1.482019 35.4619.0423.8855.561.901.322020 28.8112.6125.4154.552.110.972021 30.9611.2318.2157.852.591.362022 1.8226.0226.5158.500.11

20、0.13總體表現(xiàn)16.6752.3027.0355.870.320.61資料來源：Wind，SUE 多頭組策略有相當(dāng)不錯的表現(xiàn)，我們將等權(quán)組合定為比較基準(zhǔn)，組合相比于基準(zhǔn)超額收益穩(wěn)定。最大的超額收益回撤來自于去年 8 月份到今年年初這一段成長顯著回撤的行情。、 應(yīng)用到轉(zhuǎn)債樣本：SUE 指標(biāo)在轉(zhuǎn)債正股中多頭表現(xiàn)對于策略在轉(zhuǎn)債樣本上的應(yīng)用，我們考慮兩種方式，一種是固定樣本，一種是滾動樣本：方法 1（固定樣本）：用當(dāng)前（2022 年 7 月 31 日）的轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股樣本作為可選樣本方法 2（滾動樣本）：每次選股都用當(dāng)期轉(zhuǎn)債對應(yīng)的正股作為可選樣本圖 12：SUE 方法 1（固定樣本）下的收益情況（單位

21、：元）2.001.801.601.40凈值1.201.000.800.600.400.200.000.500.40超額收益0.300.200.100.00-0.10超額收益策略基準(zhǔn)資料來源：Wind，圖 13：SUE 方法 2（滾動樣本）下的收益情況（單位：元）1.601.401.20凈值1.000.800.600.400.200.000.200.15超額收益0.100.050.00-0.05-0.10-0.15超額收益策略基準(zhǔn)資料來源：Wind，如上圖，我們會發(fā)現(xiàn)，固定樣本的表現(xiàn)會好于滾動樣本，這表示當(dāng)下的轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股比之前的轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股歷史上來看表現(xiàn)更好。、 SUE 指標(biāo)在轉(zhuǎn)債正股中多頭表

22、現(xiàn)（2010 年以來）圖 14：SUE 固定轉(zhuǎn)債樣本下的收益情況（單位：元）9.008.007.006.00凈值5.004.003.002.001.000.00相對收益策略基準(zhǔn)2.402.20超額收益2.001.801.601.401.201.00資料來源：Wind，表 11：SUE 固定轉(zhuǎn)債樣本下的績效情況收益最大回撤年化波動率勝率calmar sharpe 2010 12.7225.7428.9357.680.500.472011 -30.5037.4124.5550.62-0.86-1.612012 13.1623.2325.4753.310.710.632013 49.9719.622

23、5.0157.812.621.742014 59.0513.1721.8459.024.412.112015 100.3149.4050.3060.082.011.592016 -9.3621.9132.1454.32-0.020.062017 14.0911.9116.9556.611.120.662018 -21.9831.9024.5249.17-0.73-1.102019 27.3117.1721.7954.321.661.152020 42.9913.0825.9159.093.151.392021 26.069.1417.5254.552.641.182022 3.7428.492

24、6.4854.420.200.23總體表現(xiàn)18.0749.4027.6055.550.370.65資料來源：Wind，我們再看固定樣本上 SUE 策略的表現(xiàn)，它比全樣本上的 SUE 策略結(jié)果更好，這也一定程度上說明了轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股樣本相比于全A 的優(yōu)勢。、 SUE 指標(biāo)為何在滾動樣本中表現(xiàn)不佳？我們認(rèn)為滾動樣本中表現(xiàn)不佳有可能是因為 2019 年大幅上漲的股票，發(fā)轉(zhuǎn)債的時點較晚。于是我們選取 2019 年的某一期，研究固定樣本策略中漲幅較高（大于 10%）的股票的上市日期。圖 15：兩個方法的收益對比圖（單位：元）2.001.801.601.40凈值1.201.000.800.600.400.2

25、00.000.450.400.350.30超額收益0.250.200.150.100.050.00-0.05-0.10超額收益方法1方法2資料來源：Wind，表 12：2019 年 3 月份部分選股結(jié)果證券簡稱收益上市日期正邦科技3720200715禾豐股份3320220518君禾股份1920200403興業(yè)銀行1020220114壘知集團(tuán)820220520首華燃?xì)?20211118上海銀行620210210立訊精密520201202藍(lán)帆醫(yī)療520200619雪榕生物520200724濟(jì)川藥業(yè)520171129超聲電子320210114資料來源：Wind，結(jié)果印證了我們的猜想，許多在固定樣本下

26、被選中表現(xiàn)出色的股票。轉(zhuǎn)債上市日期都在 2020 年及以后。圖 16：漲幅 10%的股票中轉(zhuǎn)債發(fā)行日對應(yīng)日期占比資料來源：Wind，固定樣本下被選中表現(xiàn)出色的股票（漲幅 10%的股票）中轉(zhuǎn)債發(fā)行日對應(yīng)日期占比，這一比例 2020 年以來出現(xiàn)大幅下降，說明 2020 年轉(zhuǎn)債市場的擴(kuò)容納入了大量長期來看有不錯表現(xiàn)的標(biāo)的。、 進(jìn)攻型：超預(yù)期選股、 超預(yù)期選股邏輯：超預(yù)期事件的定義超預(yù)期是另一個常用的成長類策略。如果年報或者預(yù)告事件后一段時間（7 個自然日），分析師發(fā)布超預(yù)期研報或者調(diào)升凈利潤預(yù)測，如果出現(xiàn)兩種情況中的某一種，我們就認(rèn)為出現(xiàn)了超預(yù)期事件。發(fā)生超預(yù)期事件后的一段時間，很多股票會出現(xiàn)大幅的

27、上漲。超預(yù)期選股的策略邏輯是通過財報或者預(yù)告發(fā)布 + 分析師認(rèn)同，雙重確認(rèn)的方式選出有基本面邏輯支撐的優(yōu)質(zhì)股票。圖 17：錦浪科技:年報后分析師調(diào)高凈利潤預(yù)測資料來源：Wind，圖 18：奧特維：年報后分析師發(fā)布超預(yù)期研報資料來源：Wind，我們以錦浪科技為例，錦浪科技在披露年報和一季報之后，增速超過市場預(yù)期，這一點也可以從公告次日股票大幅上漲看出來。到 5 月 3 日，多家賣方發(fā)布研報，調(diào)高凈利潤預(yù)期，確認(rèn)了超預(yù)期事件，接下來 3 個月，錦浪科技出現(xiàn)了大幅上漲的行情。、 超預(yù)期事件前后收益情況我們計算了超預(yù)期事件前后的收益情況，平均來看，超預(yù)期事件能夠在 T 日到T+60 日獲取收益。圖 1

28、9：超預(yù)期事件前后超額收益（基準(zhǔn)：全 A 等權(quán)指數(shù)）情況（單位：元）資料來源：Wind，一般而言，由于我們的策略會有 7 個自然日的滯后，建倉前策略已經(jīng)經(jīng)歷了一輪上漲，這代表深入研究基本面的投資者會比我們更早確認(rèn)超預(yù)期的信息。不過我們也無需憂慮錯過漲幅，我們超預(yù)期的收益主要來自于此后的第二輪行情，是賺取更長期的收益。不同事件中，預(yù)告后超預(yù)期相比財報后的超預(yù)期超額收益更明顯，分析師調(diào)升凈利潤作用效果最弱。圖 20：2022 年 Q1 超預(yù)期事件前后超額收益（基準(zhǔn)：全 A 等權(quán)指數(shù)）情況（單位：元）資料來源：Wind，、 超預(yù)期選股表現(xiàn)接下來我們嘗試基于超預(yù)期這一事件構(gòu)建一個簡單的策略。測試邏輯：

29、樣本：全 A 樣本，剔除上市半年以內(nèi)的次新股，剔除換倉時點停牌、漲停的股票，剔除ST；換倉時點：每年 5 次調(diào)倉，分別是 1 月、4 月、7 月、8 月、10 月的最后一個交易日，對應(yīng)預(yù)告和季報發(fā)布高峰時點；確定換倉標(biāo)的的時點：換倉日之前的一個交易日，也就是月底倒數(shù)第二個交易日（T 日） ，在這一天（T 日）到前 30 個自然日（T-30）發(fā)生超預(yù)期事件的股票，被我們納入到持倉標(biāo)的；交易成本：雙邊千分之三。圖 21：超預(yù)期選股的收益情況（單位：元）9.008.007.006.00凈值5.004.003.002.001.000.00相對收益策略基準(zhǔn)4.003.50超額收益3.002.502.00

30、1.501.00資料來源：Wind，表 13：超預(yù)期選股的績效情況收益最大回撤年化波動率勝率calmarsharpe201025.7021.4426.0556.101.210.932011-17.7023.9423.4248.56-0.80-0.93201227.0919.4924.9652.071.601.12201330.5213.8624.7854.852.381.20201435.9413.4222.1958.202.631.36201572.0753.0551.0659.261.331.262016-6.5323.4731.3453.090.080.1220172.6113.4616

31、.6154.960.140.022018-25.4529.5926.3446.28-0.91-1.20201948.3615.6822.8555.143.211.81202050.7714.5828.1458.263.311.48202118.2013.5419.9854.131.090.652022-5.6828.2626.8352.94-0.23-0.23總體表現(xiàn)16.8353.0527.7954.140.320.61資料來源：Wind，我們發(fā)現(xiàn)，這一策略能夠?qū)崿F(xiàn)非常好的收益表現(xiàn)，并且在之前的較長時間內(nèi)相對于等權(quán)基準(zhǔn)的超額收益也較為穩(wěn)定，不過近兩年來看，策略的調(diào)整也比較明顯。、 應(yīng)用到轉(zhuǎn)債

32、樣本：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股組合而我們使用滾動轉(zhuǎn)債樣本，在轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股組合里選擇超預(yù)期股票組合，策略表現(xiàn)較差，不能跑贏基準(zhǔn)。關(guān)于對應(yīng)樣本為何表現(xiàn)較差，我們后文會再做分析。圖 22：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股超預(yù)期選股的收益情況（單位：元）1.601.401.20凈值1.000.800.600.400.200.000.00-0.05-0.10超額收益-0.15-0.20-0.25-0.30-0.35-0.40-0.45超額收益策略基準(zhǔn)資料來源：Wind，表 14：轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股超預(yù)期選股的績效收益最大回撤年化波動率勝率calmarsharpe2018-46.3247.3732.8840.99-0.99-1.8820192

33、9.9318.3625.8453.091.791.14202037.6826.3936.1355.371.310.9420218.0117.2421.3054.960.450.322022-4.2831.9028.6155.56-0.18-0.17總體表現(xiàn)-0.1647.5729.4851.900.000.04資料來源：Wind，、 文本超預(yù)期和一致預(yù)期上調(diào)的比較中位1.分析師調(diào)升_預(yù)告文本超文分析師調(diào)升均值類型接下來我們嘗試去了解超預(yù)期事件中這些細(xì)分事件的差異。表 15：不同事件后的 60 日平均漲跌幅資料來源：Wind，表 16：大多數(shù)年份超預(yù)期事件之后會有正向收益2-1.417.1-0.

34、721.202211.23.33.02.202143.65.92.21.202068.80.76.93.20194-2.7-4.2-30-7.201812.23.41.71.201760.22.70.52.2016411.510.417.86.20151-4.79.15.310.201456.56.70.201343.9-1.02.51.2012.3-18.3-52-6.6-8.2011711.86.42.2010文本超預(yù)期_預(yù)告文本超預(yù)期分析師調(diào)升_預(yù)告分析師調(diào)升年份資料來源：Wind，我們根據(jù)不同事件后的平均漲跌幅和中位數(shù)漲跌幅的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，超預(yù)期事件選出的標(biāo)的中，中位數(shù)收益較差而平均收益高

35、較高。這就說明超預(yù)期的邏輯是用不高的勝率（中位數(shù)差）去博取極高的賠率（平均收益高）。細(xì)分事件中，文本超預(yù)期事件后的漲跌幅優(yōu)于分析師調(diào)升，預(yù)告后的超預(yù)期優(yōu)于季報后的超預(yù)期。、 研究不同利潤增速預(yù)期分組的情況一般而言，我們認(rèn)為，超高利潤增速的股票留給投資者想象空間會更大，這些股票會更有可能大幅上漲。表 17：超預(yù)期后股票 60 日漲跌幅分組統(tǒng)計分析師增速分組均值中位數(shù)(-100.0, 0.03.10.0(0.0, 0.11.1-0.4(0.1, 0.22.10.6(0.2, 0.31.60.1(0.3, 0.43.41.0(0.4, 0.62.50.4(0.6, 1.03.20.0(1.0, 10

36、0.02.9-0.7資料來源：Wind，通過對不同分析師預(yù)期增速的股票做分組，我們發(fā)現(xiàn)高增速分組的超額收益會更加明顯，超過 30%的預(yù)期增速后依然超預(yù)期，最后的漲幅也會更大。而通過比較漲跌幅均值和中位數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)高增速的分組中，勝率會更低，中位數(shù)收益率較差，這提醒我們這些分析師預(yù)期高增速的股票，通常估值水平也很高，這就使得高位買入之后下跌的可能性也較大。、 高增速超預(yù)期股票策略考慮到高增速超預(yù)期股票的賠率更高，我們考慮在我們的樣本中做進(jìn)一步的篩選，只選擇那些分析師預(yù)期高增速的股票，希望能夠進(jìn)一步提升策略的收益。圖 23：高增速超預(yù)期選股的收益情況（單位：元）14.0012.0010.00凈值8

37、.006.004.002.000.00相對收益策略基準(zhǔn)5.004.50超額收益4.003.503.002.502.001.501.00資料來源：Wind，表 18：高增速超預(yù)期選股的績效情況收益最大回撤年化波動率 勝率calmarsharpe201036.7020.4126.5254.881.821.242011-22.0326.9923.9747.74-0.85-1.11201236.7820.8624.9751.651.971.42201342.1213.8026.1955.273.221.48201420.6114.2422.4854.511.380.79201579.2252.9549

38、.8358.021.501.382016-1.7119.2231.2553.910.310.2520173.3613.6617.5054.130.200.072018-23.9830.0627.9045.87-0.85-1.05201967.9915.7324.9253.914.432.18202057.8713.7728.9457.023.991.60202119.0014.9223.0852.891.030.6220224.4628.5028.6651.630.340.37總體表現(xiàn)21.2252.9528.4253.210.400.74資料來源：Wind，我們發(fā)現(xiàn)，高增速超預(yù)期股票策略收益

39、確實有進(jìn)一步的提升。、 組合策略：超預(yù)期 SUE 選股、 全 A 樣本圖 24：超預(yù)期 SUE 選股組合表現(xiàn)（單位：元）20.0018.0016.0014.00凈值12.0010.008.006.004.002.000.00相對收益策略基準(zhǔn)8.007.00超額收益6.005.004.003.002.001.00資料來源：Wind，表 19：超預(yù)期 SUE 選股組合績效收益最大回撤年化波動率勝率calmarsharp201061.3620.1828.3956.713.082011-14.9327.5625.3050.21-0.6201234.0818.7127.2151.65201335.861

40、5.2825.9854.201446.6713.5521.84201576.1952.4250.720165.9923.5220174.5312.832018-29.6833201957.14202062.2021202總資料來源：Wind，如果我們結(jié)合 SUE 和超預(yù)期的思路，在全 A 樣本中選股，同時滿足在 SUE 排名前 20%和正股發(fā)生超預(yù)期事件兩個條件才將股票納入持倉，我們把這個策略稱為超預(yù)期 SUE 策略。SUE 組合收益相比于此前的策略有進(jìn)一步的提升。、 廣義轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股樣本圖 25：超預(yù)期 SUE 選股轉(zhuǎn)債正股廣義樣本表現(xiàn)（單位：元）60.0050.0040.00凈值30.00

41、20.0010.000.00相對收益策略基準(zhǔn)17.0015.0013.00超額收益11.009.007.005.003.001.00資料來源：Wind，總表 20：超預(yù)期 SUE 選股轉(zhuǎn)債正股廣義樣本績效收益最大回撤年化波動率勝率calmarsharp201099.7620.0733.7655.495.052011-17.2033.0431.4448.97-0.6201261.4718.6727.2153.33201312.3818.2623.4052.2014135.3110.3730.32201560.7553.6354.3201631.5725.6720170.8416.662018-2

42、2.0131201965.06202071.2021202資料來源：Wind，如果應(yīng)用到廣義轉(zhuǎn)債樣本上，我們會發(fā)現(xiàn)策略收益還有進(jìn)一步的提升。、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股滾動樣本圖 26：超預(yù)期 SUE 選股在轉(zhuǎn)債正股樣本表現(xiàn)（單位：元）資料來源：Wind，表 21：超預(yù)期 SUE 選股在轉(zhuǎn)債正股樣本績效資料來源：Wind，不過如果樣本池放到轉(zhuǎn)債的正股滾動樣本上，這個策略在 2018-2019 年表現(xiàn)一般，不過2020 年以后組合開始有一定表現(xiàn)，不過最近兩年策略表現(xiàn)又有所下降，總體來看表現(xiàn)不算突出。、 轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股固定樣本圖 27：超預(yù)期 SUE 選股轉(zhuǎn)債正股固定當(dāng)前樣本表現(xiàn)（單位：元）3.002.502.

43、00凈值1.501.000.501.201.00超額收益0.800.600.400.200.000.00-0.20超額收益策略基準(zhǔn)資料來源：Wind，表 22：超預(yù)期 SUE 選股轉(zhuǎn)債正股固定當(dāng)前樣本績效收益最大回撤年化波動率勝率calmarsharpe2018-30.0536.7932.5145.05-0.83-1.06201968.8318.5528.8352.263.951.99202054.3820.3234.0154.962.631.38202121.2617.8225.6554.130.920.6220220.7931.0133.2652.290.050.12總體表現(xiàn)18.8139

44、.4930.8651.810.480.63資料來源：Wind，如果樣本池變成固定的當(dāng)前 400 多只轉(zhuǎn)債對應(yīng)的正股樣本， 這個策略在2020-2021 年有比較突出的表現(xiàn)，相對于滾動樣本表現(xiàn)更好。超預(yù)期 SUE 策略在轉(zhuǎn)債的廣義樣本上有不錯表現(xiàn)，說明這些能夠發(fā)行轉(zhuǎn)債的個股是成長策略的合適的選股樣本。但是超預(yù)期 SUE 策略在滾動的轉(zhuǎn)債正股樣本上又表現(xiàn)不佳，我們認(rèn)為，2020 年以前主要是因為很多優(yōu)質(zhì)標(biāo)的還未上市，2020年轉(zhuǎn)債市場擴(kuò)容后策略確實取得了較高的超額收益，而 2021 年開始以后，雖然有更多的轉(zhuǎn)債上市，但是超預(yù)期策略的表現(xiàn)不如以往，這導(dǎo)致 2021-2022 年這兩年沒有獲得超額收益

45、。、 總結(jié)SUE 和超預(yù)期策略都是經(jīng)典的成長類策略，核心邏輯在于挖掘有基本面支持的優(yōu)質(zhì)個股，廣義轉(zhuǎn)債樣本上，這兩個策略的表現(xiàn)都要好于全 A 樣本，這也說明了轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股樣本基本面上的優(yōu)勢。轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的滾動樣本，我們發(fā)現(xiàn)在這個樣本上成長策略表現(xiàn)都不理想。我們認(rèn)為這主要是因為 2020 年以前很多優(yōu)質(zhì)標(biāo)的還未上市，而 2021 年開始以后超預(yù)期策略的表現(xiàn)不如以往，導(dǎo)致 2021-2022 年這兩年沒有獲得超額收益，這些原因使得轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股的滾動樣本上策略表現(xiàn)不及預(yù)期。雖然從回測結(jié)果來看，轉(zhuǎn)債對應(yīng)正股滾動樣本表現(xiàn)一般。但從長期來看，隨著轉(zhuǎn)債市場的進(jìn)一步擴(kuò)容，更多的上市公司發(fā)行轉(zhuǎn)債，優(yōu)質(zhì)樣本會越來越

46、多的納入轉(zhuǎn)債正股標(biāo)的。如果成長類策略能夠延續(xù)過去 10 年的趨勢，策略在轉(zhuǎn)債正股上的表現(xiàn)有望大幅提升。、 超預(yù)期 SUE 策略轉(zhuǎn)債正股樣本上最新一期選股、 4 月 30 日的選股樣本表 23：超預(yù)期 SUE 策略在轉(zhuǎn)債正股 4 月底樣本正股代碼證券簡稱收益603688.SH石英股份126300811.SZ鉑科新材65000810.SZ創(chuàng)維數(shù)字50600438.SH通威股份34002895.SZ川恒股份23688179.SH阿拉丁7002597.SZ金禾實業(yè)6002812.SZ恩捷股份6300196.SZ長海股份5300398.SZ飛凱材料-1603979.SH金誠信-6資料來源：Wind，超預(yù)

47、期 SUE 策略 4 月底樣本中，有一只股票實現(xiàn)了超過 100%的收益，其余股票也大多有正向收益，這就使得策略能夠在 4 月份以來的反彈行情中跑贏基準(zhǔn)。、 7 月 30 日的選股樣本表 24：超預(yù)期 SUE 策略在轉(zhuǎn)債正股 7 月底樣本正股代碼證券簡稱收益600438.SH通威股份10603212.SH賽伍技術(shù)9603688.SH石英股份7601231.SH環(huán)旭電子7300332.SZ天壕環(huán)境0603348.SH文燦股份-2002812.SZ恩捷股份-3002615.SZ哈爾斯-4601677.SH明泰鋁業(yè)-13資料來源：Wind，如上表 7 月底對應(yīng)的最新標(biāo)的。4、 從成長股到成長類轉(zhuǎn)債、

48、SUE 因子在轉(zhuǎn)債端的應(yīng)用、 策略表現(xiàn)前面我們討論了一些成長類策略在股票上的表現(xiàn)，現(xiàn)在我們再嘗試把這些策略移植到轉(zhuǎn)債市場，看看這些策略會有怎樣的表現(xiàn)。圖 28：SUE 轉(zhuǎn)債組合收益（單位：元）資料來源：Wind，表 25：SUE 轉(zhuǎn)債績效收益最大回撤年化波動率勝率calmarsharpe2018-7.3615.0012.7243.39-0.54-0.85201922.2412.5112.6457.201.841.50202021.0310.8918.8454.961.770.90202129.8110.1915.6457.022.731.4920223.2719.6617.8357.050.2

49、30.17總體表現(xiàn)14.0319.6615.5653.780.710.76資料來源：Wind，我們發(fā)現(xiàn)，在轉(zhuǎn)債市場上，SUE 選債策略雖然有一定表現(xiàn)，但是表現(xiàn)并不驚艷，2020 年以前策略表現(xiàn)較差，2020 年開始策略表現(xiàn)有顯著提升。、 風(fēng)向標(biāo)歸因圖 29：SUE 轉(zhuǎn)債組合收益風(fēng)向標(biāo)歸因（單位：點）資料來源：Wind，從風(fēng)向標(biāo)歸因的結(jié)果我們可以看出，SUE 轉(zhuǎn)債組合在估值端收益穩(wěn)定，而在股票端雖然在 2020 年以前表現(xiàn)不佳，但是 2020 年開始策略在股票端開始有較好的表現(xiàn)，也就是說它的表現(xiàn)是逐漸提升的。、 風(fēng)格歸因圖 30：SUE 轉(zhuǎn)債組合風(fēng)格歸因（轉(zhuǎn)債端風(fēng)格）（單位：點）資料來源：Win

50、d，圖 31：SUE 轉(zhuǎn)債組合風(fēng)格歸因（正股端風(fēng)格）（單位：點）1.081.061.041.0210.980.960.940.922017/12/312018/12/312019/12/312020/12/312021/12/31價值（正股）成長（正股）beta（正股）動量（正股）資料來源：Wind，通過風(fēng)格歸因我們發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)債端風(fēng)格中，評級收益較為明顯，正股風(fēng)格中，動量貢獻(xiàn)更多。風(fēng)向標(biāo)因子收益貢獻(xiàn)基本為 0，這表示在剔除其他風(fēng)格影響后，估值端對策略表現(xiàn) 0 貢獻(xiàn)。、 超預(yù)期轉(zhuǎn)債組合、 超預(yù)期組合在轉(zhuǎn)債上的表現(xiàn)圖 32：超預(yù)期轉(zhuǎn)債組合收益（單位：元）1.801.601.401.20凈值1.000

51、.800.600.400.200.000.00-0.05-0.10超額收益-0.15-0.20-0.25-0.30-0.35-0.40-0.45超額收益策略基準(zhǔn)資料來源：Wind，表 26：超預(yù)期轉(zhuǎn)債績效資料來源：Wind，超預(yù)期策略相對于股票策略表現(xiàn)較差，2020 年策略獲得了部分超額收益，不過近兩年轉(zhuǎn)債端的超預(yù)期策略又開始出現(xiàn)回撤，總體來看表現(xiàn)較差。、 超預(yù)期 SUE 組合在轉(zhuǎn)債上的表現(xiàn)圖 33：超預(yù)期 SUE 轉(zhuǎn)債組合收益（單位：元）1.801.601.401.20凈值1.000.800.600.400.200.000.150.100.05超額收益0.00-0.05-0.10-0.15-0.20-0.25-0.30超額收益策略基準(zhǔn)資料來源：