（来源：建榕量化研究）港股配资官网开户
摘要 ]article_adlist-->业绩透支度因子：基于PE_estimate回顾开源金工系列选股组合的构建逻辑，无论是基于景气维度还是估值维度，本质都是间接筛选未来具备更大上涨潜力的个股。本篇报告尝试一个新思路，即直接测算个股未来的空间，构建“业绩透支度因子”。
想要了解一只股票业绩透支度的高低，我们首先需要确定其运行的合理价值带。本文采取的方式为：基于股价和业绩中枢，回看窗口取过去 90 天，计算PE_estimate，反推三条价值带Value_ttm、Value_pre1、Value_pre2的价格。在确定价值带后，我们计算其与当前股价的距离比例，作为业绩透支度因子。
为了使得因子方向和含义保持一致，最后对因子值取负，命名为：POR因子。对于POR因子而言，我们发现其与90日收益率因子相关性较高，达到了 46.57% 。但是对于POR因子而言，绩效显著好于90日收益率因子，尤其是多头端，我们尝试给出一种解释为：“由于不同个股的财务情况不同，其合理的股价运行区间也不同，因此过去跌的多的个股未来不一定表现更好，合理表述应该是：股价透支度越少的未来上涨空间更大。”
证券配资门户入口进一步地，为了提升POR因子的稳定性，我们90天收益率因子通过回归进行剥离。除此之外，我们将Barra因子里和估值和盈利预期相关的因子也进行回归剥离，提纯后的POR因子可以作为一类绩效不错的成长因子来使用。
业绩透支度因子：其他维度价值带
在第一部分中，我们以PE_estimate为核心估计对象，实现价值带的确定。但是A股中并不是所有个股都适用PE估值体系。为了策略的完备性，我们也尝试了在PS_estimate和PB_estimate体系下的POR因子构建。
对于三种估值体系而言，我们综合考虑了净利润稳定度，营业收入稳定度这两大指标，将三者进行融合，得到最终因子POR_multi_sys，月频调仓，全A回测的年化RankIC为-5.42%，RankICIR为-3.46。
业绩透支度Plus组合构建
本文整体的构建思路为：选取盈利状况优质、且低估、业绩透支度较低，未来有较大上涨空间的个股。具体步骤如下：（1）选取POR_multi_sys排名在前1/3的个股；（2）选取 ROE同比大于 0 的个股；（3）选取改进 PB_ROE 排名在前 1/3 的个股；（4）使用POR_multi_sys因子优选30只股票。
业绩透支度Plus组合全区间绝对收益为30.91%，收益波动比1.03，其超额中证全指年化收益27.20%，收益波动比为2.18，所有年份都录得了正超额。
其他重要结论
1、POR_multi_sys周频年化RankICIR为-4.81，双周频年化RankICIR为-4.03。
2、我们将POR_multi_sys因子按照市值加权至行业层面，构建行业业绩透支度因子。双周频调仓下IC为-4.11%，年化ICIR为-0.87。
报告链接
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]article_adlist-->报告发布日期：2026-05-21
在“基本面选股专题”中，我们已发布一系列报告。所有量化选股组合均遵循两大核心步骤：一是精修核心因子、划定基准股票池；二是在股票池内通过多因子叠加完成个股优选。现将各篇报告核心创新亮点梳理如下：
1、在《盈利预期调整优选组合的构建》（魏建榕、盛少成，2022 年）中，我们创新地采用“股价跟随性”分析师加权方法，显著降低了传统预期因子波动；构建分析师关联动量、分析师羊群效应等特色衍生因子，并基于优化后的预期因子搭建预期调整 Plus 组合。
2、在《业绩超预期 Plus 组合 2.0：基于预期调整的修正》（魏建榕、盛少成，2023 年）中，我们结合分析师行为与市场交易行为双重维度验证超预期信号，借助分析师预期调整补充财报真空期研判，在修正后的超预期股票池中优选个股，构建超预期 Plus 组合。
3、在《价值增强 Plus 组合构建与多策略融合实践》（魏建榕、盛少成，2023 年）中，我们引入分域思路优化PB_ROE残差因子，同时从盈利、分红维度有效规避价值陷阱，依托优质低估股票池选股，搭建价值 Plus 组合。
4、在《红利增强Plus组合构建：价值优选续篇》（魏建榕、盛少成，2024 年）中，我们在优质低估池基础上叠加分红指标筛选得到优质红利池，简化优化预期股息率因子以平衡效果与复杂度，结合长端动量因子优选，构建红利 Plus 组合。
5、在《宏观择时：多维度结合下的新视角》（魏建榕、盛少成，2022 年）、《宏观择时：风格、行业及大类资产配置》（魏建榕、盛少成，2023 年）中，我们通过捕捉宏观核心矛盾，搭建“经济-货币-风格动量”三维择时框架，可有效指导成长、价值选股组合的风格轮动。
回顾系列选股组合的构建逻辑，无论是基于景气维度还是估值维度，本质都是间接筛选未来具备更大上涨潜力的个股。本篇报告尝试一个新思路，即直接测算个股未来的空间，构建“业绩透支度因子”，并基于此构建业绩透支度Plus组合。
01
业绩透支度因子：基于PE_estimate
1.1 个股价值带确定
想要了解一只股票业绩透支度的高低，我们首先需要确定其运行的合理价值带。对于价值带的确定，具体方式为：
（1）调取过去 TTM 的 EPS、分析师未来 1 年的预期 EPS、未来 2 年的预期 EPS 数据，计算业绩中枢；
（2）基于股价和业绩中枢，回看窗口取过去 90 天，计算PE_estimate，反推三条价值带Value_ttm、Value_pre1、Value_pre2的价格；
（3）PE_estimate估计时点：①财报披露；②由于市场急涨或急跌，突破价值带Value_pre2，或突破价值带Value_ttm。
对于一只股票而言，在估计时，需要将时序窗口中财务数据小于0的样本点剔除，剔除后该股票的有效样本量需至少满足总窗口的一半。
我们以贵州茅台为例，展示价值带走势，如图1所示。
从图1能够看出，价值带的确定对投资决策具备较高参考价值。在此基础上，我们进一步开展测算：依据个股所处四大运行阶段，于每月月末构建对应股票池，统计收益表现。由图2各组合净值可知，处于阶段一、阶段二的个股，整体表现显著优于阶段三与阶段四。其表明对于已经透支未来上涨空间的个股而言，未来下跌概率或更大。
阶段一：在Value_ttm之下；
阶段二：Value_ttm之上和Value_pre1之下；
阶段三：Value_pre1之上和Value_pre2之下；
阶段四：Value_pre2之上。
1.2 业绩透支度因子的定义
在1.1部分中，我们计算了个股目前的价值带。接着，我们计算几大价值带与当前股价的距离，并除以当前股价，作为业绩透支度因子。为了使得因子方向和业绩透支度因子含义保持一致，最后对因子值取负，并将其命名为：POR因子(Performance Overextension Ratio Factor，简称POR因子)。
进一步地，我们对于三条价值带的POR因子进行回测，结果如表1所示。(如无特殊说明，本文因子测试采用月末再平衡，双边千三扣费，因子做市值、行业中性化处理，5分组，多头超额对标基准为各组平均，测试区间为20100101至20260430)
通过表1可以看出：无论从多空对冲还是多头超额来看，基于Value_pre2计算的POR因子都相对更好。三个因子合成后年化RankIC为-5.52%，RankICIR为-2.56。
1.3 业绩透支度因子POR的计算细节讨论
（1）业绩透支度因子计算时的价值带选择
在上述部分中，在确定价值带以及计算POR因子过程中，我们使用的是股价和EPS。除此之外，我们尝试了另外2种方案，来进行对比。不同变量下计算的POR因子绩效如表2所示，采用后复权价格和净利润做出的因子相对更加优异，尤其是多空对冲年化收益上，后续我们将使用此种方式。
（2）回看天数讨论
在上述部分中，回看参数我们选取是过去90个交易日。这里我们对不同回看天数做了参数敏感性分析，POR因子的RankIC如图 3 所示，可以看出90天是相对合理的参数。
1.4 业绩透支度因子POR的alpha探究
对于POR因子而言，我们发现其与90天收益率因子相关性较高，达到了 46.57%。原因我们认为有两点：（1）在进行价值带确定时，使用到了过去的股价数据；（2）前期若涨幅较大，未来剩余上涨空间减小，POR因子值也会相对较大。
但是对于POR因子而言，绩效显著好于 90 天收益率因子，尤其是多头端，分组收益如图4所示。我们尝试给出一种解释为：“由于不同个股的财务情况不同，其合理的股价运行区间也不同，因此过去跌的多的个股未来不一定表现更好，合理表述应该是：股价透支度越少的未来上涨空间更大。”
进一步地，为了提升POR因子的稳定性，我们90天收益率因子通过回归进行剥离。除此之外，我们将Barra因子里和估值和盈利预期相关的因子也进行回归剥离，提纯后的POR因子可以作为一类绩效不错的成长因子来使用。
从表3的绩效对比可以发现：虽然提纯后RankIC从-6.12%变为-5.46%，但是RankICIR变优，从-2.58变为-3.29。多空和多头超额稳定度也有明显提升，多空IR从2.15提升至3.06，多头超额IR从1.69提升至2.18。所以后文在计算POR因子时都会进行提纯操作。
1.5 使用线性外推做预期，计算POR因子
在上述确定价值带中pre1和pre2皆使用的是分析师预期数据，但是做出的因子缺失度较大，全A覆盖度仅为54.25%。为了提升因子覆盖度，我们尝试了另一种方案：不使用分析师预期的数据，而是使用过去净利润变化线性外推pre1和pre2，并计算价值带和POR因子。为了区分二者，后文将使用分析师预期数据计算的因子命名为POR_analyst；将先使用线性外推估计预期数据，再计算的因子命名为POR_linear；二者截面标准化合成后因子命名为POR_combine。三者的绩效对比如表4所示。
从表中可以看出，POR_linear因子绩效虽然下降，但是因子覆盖度提升至80.04%。POR_combine因子的RankICIR最优，为-3.44。
02
业绩透支度因子：基于其他估值体系
在第一部分中，我们以PE_estimate为核心估计对象，实现价值带的确定。但是A股中并不是所有个股都适用PE估值体系。为了策略的完备性，我们也尝试了在PS_estimate和PB_estimate体系下的POR因子构建。而且在每一种估值体系下，我们都尝试了使用两种预期数据来计算因子。
2.1 基于PS_estimate
基于PS估值体系下的因子绩效如表5所示。POR_analyst的因子覆盖度为56.51%，年化RankICIR为-2.79；POR_linear的因子覆盖度为94.96%，年化RankICIR为-2.56；POR_combine的因子覆盖度为94.96%，年化RankICIR为-2.85。
2.2 基于PB_estimate
基于PB估值体系下的因子绩效如表6所示。POR_analyst的因子覆盖度为62.21%，年化RankICIR为-2.29；POR_linear的因子覆盖度为99.35%，年化RankICIR为-1.78；POR_combine的因子覆盖度为99.35%，年化RankICIR为-1.96。
2.2 三大估值体系融合
上述基于3种不同估值体系，因子计算已探讨完毕，因子绩效汇总列示如表7所示。整体来看，PE估值体系下的因子最优，PS次之，PB最差。
对于三种估值体系而言，我们综合考虑了净利润稳定度，营业收入稳定度这两大指标，将三者进行融合。具体方式为：对于一只股票而言，若净利润较为稳定，则使用PE估值体系下计算的POR数值；若净利润不稳定，营收稳定，则使用PS估值体系下计算的POR数值；若净利润和营收皆不稳定，再去考虑PB估值体系下的POR数值。
我们使用分析师预期数据，和线性外推估计的预期数据，分别进行了合成，其结果如表8所示。在分析师预期数据下，相较于PE体系下的POR_analyst，三种估值体系融合后因子RankICIR从-3.29变优至-3.39。但是在线性外推估计的预期数据下，相较于PE体系下的POR_linear，三种估值体系融合后因子RankICIR从-3.16变差至-2.97。
所以最终，我们使用三种估值体系融合的POR_analyst因子和PE估值体系下的POR_linear因子进行截面标准化合成，合成后的因子作为本篇报告最终推荐的因子，命名为POR_multi_sys，全A的覆盖度为86.33%。全市场的分组回测如图11所示，多头端表现优异。
POR_multi_sys因子的回测绩效测算如表9所示。其在全A的RankICIR为-3.46，其在沪深300内的RankICIR为-1.63，其在中证500内的RankICIR为-2.40，其在中证1000内的RankICIR为-3.00。
03
组合构建
3.1 业绩透支度Plus组合构建
对于该组合，本文整体的构建思路为：选取盈利状况优质、且低估、业绩透支度较低，未来有较大上涨空间的个股。具体步骤如下：
（1）选取POR_multi_sys排名在前1/3的个股；
（2）选取 ROE同比大于 0 的个股；
（3）选取改进 PB_ROE 排名在前 1/3 的个股；
（4）使用POR_multi_sys因子优选 N只股票。
对于选股只数而言，这里做了敏感性分析，如表10所示，优选30只股票超额信息比率相对最优。
最终，我们确定N=30，称之为业绩透支度Plus组合。该组合全区间绝对收益为30.91%，收益波动比1.03，其超额中证全指年化收益27.20%，收益波动比为2.18，所有年份都录得了正超额。
业绩透支度Plus组合市值分位和行业分布如图13和图14所示。从市值角度来看：组合的市值均值全区间均值为134.39亿；从行业角度来看：全区间来看，该组合占比前5大的行业为：基础化工、机械设备、医药生物、电子、电力设备。
04
其他重要讨论
4.1 使用三种估值体系融合下的POR_analyst构建业绩透支度组合
在业绩透支度Plus组合构建中，我们使用的是POR_multi_sys因子，其是在三种估值体系融合下的POR_analyst和PE估值体系下的POR_linear合成后的因子。如只用前者构建业绩透支度组合，绩效如何，这里我们进行了测算，净值和绩效如图15所示。最终组合市值会更大一些，平均市值为214.7亿元。
组合全区间绝对收益为27.4%，超额中证全指年化收益23.5%，超额收益波动比为1.96，所有年份都录得了正超额。
4.2 POR_multi_sys因子周度、双周度调仓绩效
元股证券:ygzq.hkPOR_multi_sys在周度以及双周度调仓下，绩效依旧较为优异。在周频调仓下，全A的RankICIR为-4.81，其在沪深300内的RankICIR为-2.34，其在中证500内的RankICIR为-3.87，其在中证1000内的RankICIR为-4.21。在双周频调仓下，全A的RankICIR为-4.03，其在沪深300内的RankICIR为-2.00，其在中证500内的RankICIR为-3.16，其在中证1000内的RankICIR为-3.46。
4.3 业绩透支度因子POR_multi_sys在行业轮动上应用
我们将POR_multi_sys因子按照市值加权至行业层面，构建行业业绩透支度因子。双周频调仓下RankIC为-4.11%，ICIR为-0.87，多头收益为9.8%，多空对冲年化收益11.7%，胜率56.5%，夏普比例为0.99。
4.4 相对估值法下定PE_estimate，计算POR因子绩效
在本篇报告中，以PE估值体系为例，我们在确定PE_estimate时使用的是个股自身数据。进一步地，我们讨论了在相对估值法下因子的效果。具体做法为：对于每只股票，找到同属于一级行业且股价走势较为接近的 N 只股票，并对其PE_estimate取平均当作该股票的PE_estimate，再去计算POR因子，绩效如表14所示。合成因子的RanKICIR为-1.11，显著弱于表1中直接使用自身数据计算PE_estimate，再去计算POR因子的绩效。
05风险提示
]article_adlist-->模型基于历史数据测算，市场未来可能发生重大改变。
感谢实习生戴捷翱（复旦大学）对本报告的贡献。
相关报告（可点击链接）：盈利预期调整优选组合的构建
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