钢铁行业基本面量化之行业内选股研究

本文中，我们主要聚焦钢铁行业，从行业内选股的角度出发，针对板材、长材、特钢三个子行业进行了选股模型搭建，从而实现了钢铁行业内部的α收益增强。 普钢：盈利环比改善幅度大、费用控制能力强、估值较低的股票易跑出超额收益。普钢为强周期行业，周期底部时经常陷入亏损，因而盈利能力及成本管控能力受到市场普遍关注，此外，低估值也能提供安全边际。结合行业基本面逻辑及因子回测结果，我们选取ROETTM环比变化、管理费用率、BP三项因子进行板材及长材两个普钢行业的个股筛选。 特钢：成长性突出、盈利能力稳定、同时费用控制能力较强的股票易跑出超额收益。特钢周期及成长属性兼备，盈利相对稳定是其突出特征，因而成长能力、成本管控能力及盈利稳定性是特钢选股的重要维度。结合行业基本面逻辑及因子回测结果，我们选取营收增速环比变化、管理费用率、ROE波动率三项因子进行特钢行业的个股筛选。 将行业内选股与子行业轮动、一级行业择时策略相结合后，可实现更为显著的超额收益。在2014.1-2022.12的回测区间内，子行业选股策略实现收益643%；与子行业轮动策略结合后，收益提升至1822%； 而若在此基础上叠加一级行业择时，策略超额收益更加稳健，相对Wind全A的月度超额收益胜率从62%提升至83%。 风险提示：本文中的模型及统计结果均基于历史数据统计得到，样本外可能存在失效风险。 1.引言 在经过近年来核心资产及新能源的史诗级行情后，“景气度投资”这一投资理念逐渐深入人心，对景气赛道的追逐成为A股市场一个重要的投资方向。经过长期深入研究，我们已经针对近20个行业构建了基本面量化择时模型，基本实现了行业层面的赛道优选。接下来，很直接的问题是，在我们给出行业方向判断后，除了直接配置行业指数，是否存在弹性更大的标的可供选择？也就是说，我们如何对行业指数实现收益增强？ 针对这一问题，我们认为主要可从两个角度入手： 第一，在一级行业内部，往往存在多个虽有联系，但投资逻辑略有不同的子行业。在不同的市场环境下，其业绩比较优势存在差异，进而影响到股价的相对表现。因此，我们可以基于子行业运行逻辑，对其业绩比较优势进行刻画，从而筛选出当前业绩占优的子行业。这样，我们就可以通过子行业轮动实现行业β的增强。 第二，我们也可以通过行业内选股来获取α收益。此前的多因子选股研究往往着眼于全市场或中证500等相对较大的股票池，这是因为统计结果在样本较多时才相对可靠。而当我们聚焦于行业内选股时，股票池内甚至可能仅有10只左右的股票，此时基于IC等统计结果进行因子筛选的稳定性难以得到保证。因此，我们主要基于行业及公司的运行特征来先验地给出因子类别选择，随后结合IC等数据进行辅助判断，以期通过逻辑强度来补足统计结果的不稳定性。 对于以上两条增强路径，我们分别开设子行业比较及行业内选股两个新系列进行研究。本篇为通过基本面量化方法实现行业内选股的第一篇报告，主要聚焦钢铁行业。 2.基本面量化选股 本文中，我们结合钢铁行业特点，从分析公司的几个常见角度入手，选取其中一些常见的因子进行分析。事实上，在每一个类别内部，我们都能找到一些构造更复杂，同时回测效果更好的因子，但为了便于理解，直达本质，此处我们仅针对常见因子进行分析。其中，各项因子均进行了MAD去极值及市值中性化等预处理。而对于ROE因子，之所以采用扣非净利润计算ROE，是因为钢铁多为国有企业，在稳定当地就业上扮演重要角色，因此其在业绩较弱时，经常能够得到政府补助，而这将干扰我们的判断。 另外，由于在剔除次新股后，铁矿石子行业历史上仅包含1-6只成分股，数量过少，因此我们仅针对板材、长材、特钢三个子行业进行选股模型的搭建，对于铁矿石行业而言，我们直接根据成分股中铁矿石业务占比的多少进行标的优选。 表1：因子列表 2.1.普钢 板材及长材两个普钢行业在行业及公司特征上有许多一致之处，此处我们放在一起分析。 普钢制造位于产业链中游，议价权较弱，其盈利能力多数时间处于较低水平，因而个股盈利能力是市场关注的核心要素之一。普钢生产环节处于持续的产能过剩状态之中，对上下游的议价权较弱，因而其盈利能力在多数情况下均被压制在较低的水平。对于板材和长材两个子行业，我们计算了其ROETT M在全部中信一级行业中的分位数水平，发现自2009年以来，其平均分位数仅在30%左右。虽然在2016年供给侧改革后，普钢的盈利能力有了阶段性上行，但伴随着近期钢价的持续下跌，普钢企业又开始陷入大面积亏损。这意味着，普钢的盈利能力整体较弱，也正因如此，盈利能力较强的个股更易受到市场青睐。 图1普钢行业在中信一级行业中的ROE TTM 分位数 普钢产品同质性强，费用管控能力是企业获取超额利润的重要依托。普钢产品基本同质，企业很难在产品端做出差异化竞争优势，因此，对于普钢企业来说，其竞争优势主要体现在费用控制能力带来的成本优势。 作为典型的强周期行业，成长性并非市场关注重点，低估值高股息可提供重要安全边际。普钢行业的景气度与宏观经济周期关联紧密，业绩波动较大，并不体现出持续的成长性，因此多数情况下市场也并不会针对其成长性进行定价。相对的，由于缺乏成长性，普钢企业分红比例往往较高，在业绩波动性较高的背景下，低估值高股息提供的安全边际是个股的重要比较优势所在。 图2普钢行业在中信一级行业中的股息率分位数 总结上文分析，我们认为： （1）普钢行业整体盈利能力偏弱，因而个股的盈利比较优势将成为重要的alpha收益来源 （2）由于产品同质性较高，个股盈利比较优势主要体现在成本管控能力 （3）在业绩波动性较高的背景下，低估值高股息可提供重要安全边际 对于各项因子，我们将因子排序前20%的股票作为多头组合，后20%的股票作为空头组合，从因子回测结果可见，我们前文所述选股逻辑基本均能得到验证： （1）以ROE为代表的盈利因子表现优秀，其中ROETTM的环比变化优于绝对值，表明市场更关注盈利能力的边际变化。 （2）成本控制相关因子中，管理费用率因子表现最为稳定。可以发现，反映企业整体成本的销售成本率因子基本没有选股效果。这是因为，整体成本中的噪声因素较多，例如，若企业选择借贷扩产，可能会导致财务费用增加，进而使得销售成本率上升，但这对企业而言并不一定是坏事。相对而言，管理费用率因子表现更为稳定。一方面，管理费用率能够直接体现管理层的管理能力，而这是钢企的核心竞争力之一；另一方面，在长材及板材行业中，管理费用率均较高，因而逻辑上也更易受到市场关注。从回测结果中可见，管理费用率因子在板材行业中表现优异，而在长材行业中表现一般。但是，考虑到指标的逻辑强度，对于这两个行业，我们均选用管理费用率因子来刻画其费用管控能力。 图3板材行业三费对比 图4长材行业三费对比 （3）估值类因子中，BP表现明显优于EP，这主要是因为，钢铁为强周期行业，盈利稳定性较差，市场更倾向采用PB估值法。 （4）股息率因子表现并不稳定，因此在综合因子的构建中，我们不考虑股息率因子。 表2：板材行业因子回测结果 表3：长材行业因子回测结果 结合逻辑梳理及回测检验结果，对于板材及长材两个普钢行业，我们认为，盈利环比改善幅度大、费用控制能力强、估值较低的股票，往往能够相对行业跑出超额收益。下面，我们就基于这一逻辑进行综合因子的构建。 首先，从相关系数矩阵可见，对于板材及长材两个行业来说，这些因子之间的相关性均不强，因此我们不做进一步处理，直接基于所选因子进行综合因子的构建，构建流程为： （1）为规避极端值的影响，将各个因子转换为Rank序列（即在每个时间截面上根据因子值大小进行打分） （2）将所选因子等权加总，得到综合因子。 表4：板材行业所选因子相关性矩阵 表5：长材行业所选因子相关性矩阵 对于板材行业而言，综合选股因子的表现如下所示。可见，综合因子收益表现较优，虽然收益低于roettm_qoq因子，但整体较为稳定。 表6：板材行业综合因子回测结果 图5板材综合因子及单因子多头组合累计超额收益 对于长材行业而言，我们同样发现，综合因子的超额收益表现较为稳定，表现相对较优。 表7：长材行业综合因子回测结果 图6长材综合因子及单因子多头组合累计超额收益 2.2.特钢 特钢盈利能力的稳定性是其突出优势，盈利能力较为稳定的个股逻辑上更易获取超额收益。前文中已经提到，特钢行业盈利能力相对稳定，这是特钢在行业整体周期下行时能够获取超额收益的重要原因。另一方面，盈利稳定往往意味着企业的产品布局更偏高端，且涉及的下游行业较多，而这将构成特钢企业明显的竞争优势。因此，盈利能力较为稳定的个股也应更易获取超额收益。 特钢行业周期性及成长性兼备，成本管控能力及成长能力均值得关注。 特钢是典型的周期成长行业。一方面，其下游主要应用于高端制造业，产品附加值较高，这使得特钢行业具备明显的成长性；但另一方面，特钢价格虽然波动幅度不及普钢，但仍存在非常显著的周期性，整体利润率并不高，在周期低点时亦存在亏损风险，因此，特钢企业也需要通过压缩期间费用率来提高自身盈利能力。在这样的行业特征下，特钢企业的成本管控能力及成长能力均值得关注。 特钢产品规格较多，企业持续的研发投入是维持竞争优势的重要保障。 特钢产品下游主要为高端制造业，其特点为产品规格较多、定制化属性更强。这也就意味着，企业持续的研发投入是维持竞争优势的重要保障。 下面，我们就通过历史回测来验证上述逻辑。值得一提的是，由于中信特钢指数的成分股中，部分股票的主营业务并非特钢（如中钢天源主营为磁性材料，应属于有色金属行业），因此，此处我们以申万特钢指数成分股作为初始股票池，以进行后续因子选股分析。 从因子回测结果来看，上述逻辑基本均能得到验证： （1）ROETTM波动率较低的个股表现更优，表明盈利稳定性是市场关注的重要维度。 （2）与普钢行业不同，对于特钢来说，成长能力相关因子具备突出的选股效果，其中营收增速环比变化的效果相对更优，这也符合逻辑，市场一般更关注增速的边际变化而非绝对水平。 （3）管理费用率因子表现亮眼，这一结果与普钢相一致。这可能是因为，特钢行业中同样是管理费用率最高，因而更受市场关注。 图7特钢行业中管理费用率较高 （4）研发费用率因子无明显选股效果。这可能是因为，研发费用一般仅在年报中披露，数据频率太低。 表8：特钢行业因子回测结果 结合逻辑梳理及回测检验结果，对于特钢行业，我们认为，成长性突出、盈利能力稳定、同时费用控制能力较强的股票，往往能够相对行业跑出超额收益。下面，我们就基于这一逻辑进行综合因子的构建。 首先，从相关系数矩阵可见，对于特钢行业来说，所选因子之间的相关性均不强，因此我们不做进一步处理，直接基于所选因子进行综合因子的构建，构建流程与前文相同。 表9：特钢行业所选因子相关性矩阵 由下表可见，特钢综合因子的收益表现不及管理费用率因子，但超额收益更为稳定，表现较优。 表10：特钢行业综合因子回测结果 图8特钢综合因子及单因子多头组合累计超额收益 2.3.铁矿石 对于铁矿石而言，由于其成分股过少，我们直接基于个股年报中披露的铁矿石业务占比进行个股优选。 表11：铁矿石指数历史成分股铁矿石业务营收占比 由于其他子行业中每一期多头组合中基本包含2-3只股票，考虑到综合策略中多头组合股票分布的均匀性，我们目前仅选取金岭矿业及大中矿业两只业务最纯粹的股票作为优选组合。 由下图可见，我们优选的股票组合等权配置得到的指数并未能跑赢原有的中信铁矿石指数（为便于比较，当因股票停牌等原因导致组合中没有成分股时，将中信铁矿石指数收益率同步置为0）。这主要是因为，中信铁矿石指数内，过去几年中表现最好的股票为鄂尔多斯，而该公司的主营包括羊毛制品、硅铁等，并不直接参与铁矿石的开采。因此，我们认为，虽然标的的优选并未能给我们带来超额收益，但能够使我们组合的收益更加纯粹。 图9铁矿石标的优选指数表现 3.策略综合 3.1.子行业选股综合 前文中，我们通过行业内选股的方法