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5.8 寻找适合国内市场的一种模型设定：指标设定 价值成长矩阵 数据来源： 财务指标和价格数据来自中信证券数量化分析系统 预测数据来自一致预期 成长 指标 预测 EPS增长率 上年销售 净利率 净利润增长率 （上一期） ROE （上一期） ROE标准差 （过去8期） 价值 指标 预测 P/E 预测 P/E/G 历史市净率 P/B 历史市销率 P/S 历史 EV/EBITDA 财务指标 哪种组合月度收益高 PB 低PB PS 低PS PEG 低PEG ROE 高ROE EPS增长 高EPS增长 依单一财务指标高低构造组合表现 数据来源：中信证券研究部整理 * 第三十页，共四十三页。 5.9 寻找适合国内市场的一种模型设定：打分方法 打分方法 排序按秩打分：排名越靠前得分越高，排名越靠后得分越低（打分不考虑行业差异） 五个价值指标和ROE波动按倒序排序打分 除ROE波动外四成长指标按顺序排序打分 总分：每个指标秩值得分加总分别得出价值度和成长性（金融业价值指标不考虑EV/EBITDA，因此四个价值得分加总之后*5/4进行恒等变换） 证券简称 EPS 增长率 销售 净利率 净利润同 比增长率 加权 ROE ROE 波动率 成长得分 预测 PE 预测 PEG 市净率 PB 市销率 PS 企业倍数 EV/EBITDA 价值得分 深发展A 5.977 9.163 7.813 9.28 3.799 36.032 9.325 7.399 5.437 4.735 - 33.62 万科A 7.237 7.174 4.807 5.725 4.825 29.768 8.839 8.092 4.852 3.934 - 32.146 南玻A 7.426 8.857 9.307 8.236 6.346 40.172 3.745 6.238 3.088 3.232 5.554 21.857 深康佳A 4.672 2.269 7.624 3.754 9.208 27.527 6.931 5.014 9.703 9.766 5.77 37.184 一致药业 4.627 2.737 6.688 9.325 3.484 26.861 4.177 3.637 1.576 9.379 4.753 23.522 价值成长矩阵打分示意 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 * 第三十一页，共四十三页。 5.10 我们的选股策略展现出持续的增强效果 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 中信证券量化策略组合走势（2006年8月之前为后验的模拟，之后则是“真枪实弹”的show） * 第三十二页，共四十三页。 5.11 价值动量模型的逻辑 价值因子 入选股票同时具备高E/P和高B/P的特征 动量因子 长期动量信号捕捉强势行业和个股的“惯性” 反转因子作为短期信号修正 * 第三十三页，共四十三页。 5.12 量化个股精选模型之二：价值动量策略 基础股票池：沪深300；交易成本：0.3% 月平均收益率为0.95%，超额收益的标准差为0.0262 每期换手率平均是52.07%，入选的股票数量31.46支 * 市值加权 等权重 2003 12.92% 7.44% 2004 -0.08% -2.19% 2005 5.46% -0.06% 2006 10.28% 9.03% 2007 10.62% 20.86% 2008 33.97% 32.72% 2009 0.06% 11.50% 平均 10.46% 11.33% 2003~2009价值动量模型历史表现 模型历年超额收益 第三十四页，共四十三页。 目录 * 量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易 第三十五页，共四十三页。 6.1 事件驱动交易、时机创造价值 分红送配、股权激励、成分股调整、股东增持等事件带来交易机会 事件冲击能带来超额收益，但是把握时机和节奏很关键 分离债发行 分红送配 指数成分股调整 股改 资产注入 权证行权 股东增持 股权激励 * 第三十六页，共四十三页。 6.2 事件驱动交易研究方法 事件驱动研究方法的定量部分 基准指数：沪深300指数 估计期：以事件公告日为第0天，以-T为公告日前第T个交易日，T为公告日后第T个交易日。 事件分析期：以事件发生日前后各N个交易日为分析期，分析事件发生前后是否出现超额收益以及出现超额收益的具体时间区段 定义好参数以后，通过事件研究方法计算出考察样本的超额收益和累计超额收益情况 事件驱动研究方法的定性部分 剔除异常因素带来的干扰值，寻找定量分析结果的背后机理 建立事件驱动的常态跟踪机制，发现事件驱动机会并捕捉交易时机 *