“十倍股”的深度研究,与价值投资理念不谋而合

时间:2019-02-11作者:干货研报来源:雪球

我们对最近十年中的历年高涨幅股票做了一个简单的研究根据我们的研究发现牛股产生与大盘行情高度相关而大盘的好坏又与宏观经济有着紧密的联系在牛市中我们不需要对行业做过多的选择就可以获取一个很好的收益而在熊市中电子食品饮料医药生物计算机和家用电器等行业相对来说更具备防御性

另外投资者普遍认为的小市值效应新股效应在最近十年的市场上并不显著即使是重大资产重组这一偏利好的事件也仅仅会在牛市中起到一个助燃剂的效果本质上来说股票真正的上涨更依赖于其背后公司业绩自身的好坏尤其是当我们把研究的时间区间拉长跨越多个牛熊市时这一点会更加显著我们将在下面的报告中对这一点进行更加深入的证明和分析

从理论角度如何理解股价的变动

价值投资理论中最为核心的两个部分就是估值与盈利简单地说价值投资理论认为我们应该用便宜的股票去买入质地最好盈利能力最强的公司这一简单却行之有效的理念已经在投资界成为了一个基本的共识数年来投资大家也已经身体力行证明了其可行性这一点从华创金工之前推出的大师系列报告也可以看到 虽然每个大师在选股时考虑的具体指标是不尽相同的但其背后的理念都是价值投资理论只不过不同的大师以不同的指标来评估一家企业是否足够便宜是否足够优质如彼得·林奇使用 PEG 代替 PE詹姆斯·奥肖内西则认为在对企业估值时更应该看重市销率和市现率等指标

然而我们认为在当今时代过分强调低估值尤其是较低的市净率是并不符合市场现状的事实上格雷厄姆最早提出价值投资理论时正值美国股灾之后1929 年美国股市年夜崩盘当时可以说是一个遍地黄金的时代然而今天的 A 股市场由于优质标的的稀缺性和市场的投资者结构我们已经很难找到既廉价优质的股票举例来说考虑某公司当前市盈率 100 倍其业绩以每年 50%的速度增长则三年后该公司的 PE 将降至 30 倍以下因此静态上对优质股票的廉价要求与现实情况有较大出入

尽管如此价值投资的核心思想是没有问题的因此我们认为在逆向分析股票价格上涨的因素时相对来说行之有效且有意义的方式就是对股票的价格波动进行拆解搞清楚其价格波动的具体来源

根据市盈率 P/E 的计算公式对该式进行简单变换并取对数后可以得到

换句话说股票前复权股价变化率来自于两部分第一是估值的变化第二是盈利的变化下一步我们的任务是如何找到这两部分的代理变量

对于盈利的变化来说我们最先想到的就是净利润数字但是净利润数字最大的问题在于它无法有效地区分净利润中由增发所带来的影响换句话说公司的总市值不仅仅由股价决定也由股本数量决定

其次想到的就是 EPS但 EPS 存在的问题是它无法解决股本的变动问题当仅有复权因子发生变化时说明进行了现金分红此时 EPS 是准确的当仅有总股本数量发生变化时说明进行了增发此时 EPS 也是准确的但如果复权因子和总股本数量同时变化时则说明进行了股票的送转此时的 EPS 其实是被稀释了的需要根据实际持有的总股票数量进行调整这种方法在实际操作中相对比较复杂为了简化这个过程我们采用另一种做法即通过报表公布日当天的总利润与总市值数字来计算 P/E 值这种方式计算出的 P/E 值可以确保在报表公布日当天是准确且考虑了分红和股票变化情况的再以该 P/E 值和当天的股票价格反向推算出 EPS这种方式计算出的 EPS 数值在这一时间点上是考虑了股本变化的修正后 EPS而该修正后 EPS 每一期的变化就可以作为盈利变化的代理变量

确认了盈利的变化那么根据上面提到的分解公式则剩余股票价格的变化部分就来自于估值的变化

十倍股的选取

首先我们来明确一下如何定义十倍股这里我们借鉴了乔尔·格林布拉特在股市稳赚神奇公式的思路对股价的年复合增长率和回撤水平进行时间加权后以排序的方式选取出整体排名靠前的股票作为用于研究的十倍股

1全 A 范围内进行选择

2统计期间自 2009 年 1 月 1 日至 2018 年 7 月 31 日

3股票上市日早于 2015年 1月 1日

4计算股票价格的年复合增长率CAGR并按照该 CAGR值进行排序

5计算股票的期间累积最大回撤并按照该回撤值进行排序

6使用最大回撤发生时间对步骤5中的最大回撤排序进行加权权重具体的计算方式为区间总长度/最大回撤发生的时间距今的期间数换句话说最大回撤发生的时间距离现在越近对最大回撤排名的影响越不利

7取步骤5和步骤6中的排名进行相加并乘以该股票上市持续期间的长度进行加权得到加权后的股票排名权重的计算方式具体为全区间对应年份数/该股票自身上市对应年份数换句话说股票上市的时间越短同样的 CAGR和最大回撤时其排名越靠后

8使用步骤7中得到的股票排名再次对股票进行排序取排名中前百分之十的股票即为十倍股股票池

图表 十倍股名称列表

资料来源通联数据华创证券

十倍股特征

1数值特征

在我们的筛选标准下共选出十倍股163 只平均 CAGR 值 29.36%期间内平均最大回撤幅度-56.87%期间内平均最高涨幅 13.98 倍上涨幅度最大的年份中平均涨幅达 167.80%而下跌幅度最大的年份中平均跌幅为-30.10%

所有股票中

1CAGR最高的股票为华夏幸福年复合增长率为54.94%CAGR最低的股票为扬农化工CAGR值为20.03%

2最大上涨幅度最高的为华夏幸福最高上涨 95.74倍最低的为飞凯材料上涨 3.10倍

3累积最大回撤最小的是海天味业为-32.60%最大的是深圳惠城为-70.16%同期沪深 300累积最大回撤为-72%

2行业分布

图表17 十倍股绝对数量行业分布图

图表68 十倍股相对占比行业分布图

整体来看十倍股在过去十年中的高产行业为家用电器医药生物食品饮料和电子

十倍股的价格拆解

整体来看十倍股的股价其变化主要来自于盈利能力的稳定增长而估值水平反而是一个温和下降的走势

那么这是否说明十倍股整体的估值是比较低的呢这还需要我们在截面上对估值数据进行一个观察

图表21 十倍股截面PE情况时序图

图表22 十倍股截面EPS情况时序图

图中绿粉色柱体分别表示因子数值在同年全 A 和十倍股上的平均水平红色实心折线代表同期十倍股等权走势黄色虚心折线代表同期全 A 等权走势

我们可以看到在截面上来看十倍股整体上与价值投资的理论是相一致的其估值水平在过去的近十年中基本上保持在全市场中位数水平以下而 EPS 却远远高于市场的中位数水平估值合理利润增速高这一数据与前面阐述的价值投资理论再一次得到了印证

高增长股票的表现

我们已经证明了我们定义的十倍股其过去近十年中的收益主要来自于盈利的增长那么如果挑选过去十年中盈利增速最快的股票其股价是否能够战胜市场呢

选取的方式是只选取上市时间早于测试区间的股票同时要求股票必须全区间内的 EPS 均大于 0这是由于对于出现过负 EPS 的公司首先无法计算其 log 变化另外业绩增速也会出现过高的失真情况然后对全区间的EPS 增长率情况取平均值选取出排名最前的 10%股票作为股票池

我们发现业绩平均增速最快的股票其收益率虽然远远跑赢了同期的全 A 等权但相比较其超高的业绩增速而言并没有实现我们所预期的股价爆发式的上涨这主要是因为其估值水平在显著的发生下降所导致

我们分析可能存在的原因是第一公司的业绩增长其实并不稳定一旦出现业绩下滑则市场出现戴维斯双杀效应第二高业绩增长的股票本身估值较高当市场整体估值发生回调时其受到的估值回调幅度或许会大于市场平均水平

尽管如此整体来看高增长股票还是具有相当的优势

另一种角度

既然盈利的增长是贡献股价增长的核心因素那么盈利增长是否具备可持续性呢

此处选取前一年业绩增长率最高的前 10%股票持有一年观察下一个年度的股票价格变化情况

这种情况下我们发现我们无法通过过往业绩选出未来业绩仍然高成长的股票这说明高的业绩增长率其实并不具有很强的持续性

那么这是否说明盈利增长是无意义的呢

我们在每一年的年报公布日以下一年度盈利增长最迅速的股票作为股票池持有一年并观察其收益率情况

这种方式下我们其实使用了未来的数据

这个策略的结果再次说明只要我们能够通过研究甄别出未来盈利能力最强的股票我们是可以轻易战胜市场的而这也就是整个投资的核心所在

总结

本文中我们先是站在时间序列的角度上对 2009 年以来历年高涨幅的股票做了一个简单的梳理并从市场环境市值效应新股效应资产重组四个角度对其进行了分析最终我们发现从每年来看市场环境是决定股票上涨与否的先决条件而市值效应新股效应和以资产重组为代表的种种事件性因素仅仅能在短期内对股价产生影响

其次我们以 2018 年 7 月 31 日静态时点作为分析的基本时点着重选取了近十年中长期来看跨越牛熊的十倍股然后我们以价值投资理论为指导从廉价和优质两个角度对整个十倍股股票池进行了分析和收益率的拆解通过分析我们发现A 股市场的十倍股从各个角度均与价值投资理论不谋而合

最后我们认为十倍股的课题研究其意义并不在于如何寻找到获取最高投资收益的方式而是在于站在中长期角度去研究股票收益率的真实来源事实证明当处于一个较长的投资期限时股票核心的收益率上涨来自于公司盈利的不断上涨

由于长期表现优秀的股票其收益主要来自于盈利的上涨当对其收益率进行拆解时其估值水平呈现出了一个温和下降的趋势这说明尽管高盈利增长的股票其股价长期来看呈现出上涨的趋势但幅度却未能赶上同期盈利的增长速度

尽管长期来看盈利增速成为是股票收益率的核心要素但过高的盈利增速往往并不具备可持续性当我们以上一年度盈利高增速的股票作为下一年持仓的股票池时并无法获得超出市场平均水平的业绩这说明过高的盈利增速并不具备持续性

通过对公司行业的深入研究一旦能够命中未来具有爆发式增长的标的则可以轻易战胜市场平均水平

进行基本面量化研究不仅仅需要关注常规的财务估值等指标更应该关注与具体公司行业相关同步甚至据前瞻性的数据的量化方法如汽车行业的每月产销量数据航空业的燃油价格汇率数据等自上而下地进行量化研究而非完全仰仗于财务报表股价等历史数据这也是我们未来的研究重点



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