基本面选股组合月报：大模型AI选股组合本年超额收益达6.60%

大模型AI选股组合本年超额收益达6.60% 2025年04月07日 ➢3月基本面量化选股组合总体超额稳健。3月，安全边际组合、AEG估值潜力组合和中证800现金组合分别以4.56%和4.09%和3.79%的回报率显著超越其基准指数，实现了4.16%和3.73%和3.69%的超额回报。本年，大模型AI选股组合（中证800内）实现了6.28%的绝对收益，超额收益为6.60%。 ➢竞争优势组合表现跟踪：3月回报0.40%，相对于wind全A超额收益0.61%，本年绝对收益2.51%。策略介绍：竞争壁垒分析框架区分为四类行业：壁垒护盾型、竞争激烈型、稳中求进型和寻求突破型。全区间表现：竞争优势组合自2012年以来年化收益17.04%，夏普比率0.66，信息比率0.12，最大回撤-47.68%，卡玛比率0.36。 分析师叶尔乐执业证书：S0100522110002邮箱：yeerle@mszq.com 分析师吴自强执业证书：S0100525010001邮箱：wuziqiang@mszq.com ➢安全边际组合表现跟踪：3月回报4.16%，相对于wind全A超额收益-4.56%，本年绝对收益1.72%。策略介绍：竞争优势的核心在于塑造企业的进入壁垒（即“护城河”）。全区间表现：安全边际组合自2012年以来年化收益22.73%，夏普比率1.02，信息比率0.18，最大回撤-35.10%，卡玛比率0.65。 相关研究 1.量化周报：流动性下行叠加分歧度上行-2025/04/062.量化大势研判202504：市场或很快由质量红利切回预期成长-2025/04/033.量化分析报告：2025年3月社融预测：56806亿元-2025/04/014.量化周报：窄幅震荡或延续-2025/03/305.量化周报：阻力线测试再次失败-2025/03/23 ➢红利低波季调组合表现跟踪：3月回报1.80%，相对于红利低波指数超额收益-1.00%，本年绝对收益-1.37%。策略介绍：“高股息陷阱”的表现形式多重多样，但本质是投资者单纯追逐高股息率而忽视了公司盈利可持续性和长期价值。全区间表现：红利低波季调组合自2014年以来年化收益20.27%，夏普比率0.94，信息比率0.16，最大回撤-43.06%，卡玛比率0.47。 ➢基于研报覆盖度调整的指数增强组合跟踪：沪深300指数增强、中证500指数增强、中证1000指数增强3月超额收益分别为2.20%、1.69%和1.89%，今年的超额收益分别为3.39%、-0.64%和-1.70%。策略介绍：成长和质量类因子在研报覆盖度高的域内超额收益更高，行为、情绪等类因子在研报覆盖度域内表现更佳。全区间表现：沪深300、中证500增强组合自2010年以来超额年化收益9.91%、11.51%。中证1000增强组合超额年化收益15.14%。 ➢AEG估值潜力组合表现跟踪：3月回报3.69%，相对于wind全A超额收益4.09%，本年绝对收益6.23%。策略介绍：首先用AEG_EP因子选取TOP100，然后选择股利再投资/P比率高的TOP50股票，这意味着我们投资于那些市场尚未充分认识到其增长潜力的公司。全区间表现：AEG估值潜力组合2014年以来年化收益28.72%，夏普比率1.11，信息比率0.23，最大回撤-44.34%，卡玛比率0.65。 ➢中证800现金牛组合表现跟踪：3月回报3.73%，相对于中证800超额收益3.79%，本年绝对收益4.23%。策略介绍：通过CFOR分析体系深入评估企业的盈利能力和资产的现金生成效率。全区间表现：2019年以来年化收益13.56%，最大回撤-19.80%，卡玛比率0.68。 ➢大模型AI选股组合表现跟踪：3月回报1.13%，相对于中证800超额收益1.19%，本年绝对收益6.28%。策略介绍：通过融合思维链推理（COT）、对比分析与反事实推理，形成多维度验证闭环。全区间表现：2019年以来年化收益16.53%，夏普比率0.71，信息比率0.17，最大回撤-33.01%，卡玛比率0.50。 ➢风险提示：量化结论基于历史统计，如未来环境发生变化存在失效可能。选股模型结论不构成投资建议，实际投资还需要考虑外部市场环境、估值等因素并进一步评估。 目录 2.1竞争优势组合......................................................................................................................................................................................42.2安全边际组合......................................................................................................................................................................................62.3红利低波季调组合.............................................................................................................................................................................82.4基于研报覆盖度的指数增强模型..................................................................................................................................................102.5 AEG估值潜力组合...........................................................................................................................................................................142.6“现金牛”组合................................................................................................................................................................................162.7大模型AI选股组合.........................................................................................................................................................................18 1量化组合近期表现概览 3月，安全边际组合、AEG估值潜力组合和中证800现金组合分别以4.56%和4.09%和3.79%的回报率显著超越其基准指数，实现了4.16%和3.73%和3.69%的超额回报。 本年，大模型AI选股组合（中证800内）实现了6.28%的绝对收益，超额收益为6.60%。 股票型公募基金本月、本季度和本年回报的中位数分别为0.75%、5.01%、5.01%，最近一年表现相对较强，中位数为11.64%。 统计各策略在股票型公募基金中的相对排名，3月大部分策略基本均位于中位数以上。近一个季度表现较弱，这是由于价值型策略在成长风格暴露较低。 2各组合介绍和历史表现 2.1竞争优势组合 竞争壁垒分析框架：该方法将企业竞争环境和战略因素纳入选股逻辑中，提供不同于传统因子投资的价值量化视角。在这一框架下，行业被细致分类，识别出具有不同竞争特性的四类行业：“壁垒护盾型”、“竞争激烈型”、“稳中求进型”和“寻求突破型”。特别地，“壁垒护盾型”行业因其长期稳定的市场份额和超强的盈利能力而受到重视。在“壁垒护盾型”行业中，策略聚焦于识别具有显著管理竞争优势的“唯一主导”企业，这些企业能够长期维持其市场领导地位。而在没有明显主导企业的壁垒行业里，寻找那些能够通过合作避免竞争、维持高利润率的“合作共赢”企业。对于非“壁垒护盾型”行业，策略则转向发掘那些即便在竞争环境中也能通过高效管理和成本控制实现优异运营表现的“高效运营”企业。具体可参见《量化专题报告：迈向价值之路：竞争壁垒分析框架下的选股逻辑》。 资料来源：布鲁斯·格林沃尔德《竞争优势：透视企业护城河》，民生证券研究院 组合构建：将“壁垒护盾型”行业中的“唯一主导+合作共赢”组合与无壁垒保护行业中的“高效运营”组合结合，得到“竞争优势”组合。 资料来源：wind，民生证券研究院 竞争优势组合自2019年以来年化收益20.41%，夏普比率0.93，信息比率0.12，最大回撤-19.32%，卡玛比率1.06。 2.2安全边际组合 波特的产业组织范式强调外部环境对企业赢利的影响，但忽视了企业内在因素。竞争优势的核心在于塑造企业的进入壁垒，进而确保其在市场中的独特地位和持续盈利能力。 ROIC的计算可以了解一家公司过去和未来创造价值的能力。如果一家企业通过高NOPAT利润率实现高ROIC，应该将分析重点放在客户锁定上。如果公司的高回报来自高投资资本周转率，应该强调成本领先分析。最为可持续的综合竞争优势来源于需求侧竞争优势和供给侧竞争优势的叠加。 安全边际是企业内在价值与市场价值之间的差距，问题的核心在于企业内在价值的合理估计。在企业经营稳健、且不考虑企业增长的情况下，盈利能力价值通常被视为更可靠地反映企业实际价值的指标。我们通过计算个股的盈利能力价值作为安全边际，在综合竞争优势股票池内选择安全边际最大的前50标的并采用股息率加权的方式最大化组合安全边际。具体可参见《量化专题报告：深入价值之路：量化刻画“护城河”与安全边际》。 资料来源：民生证券研究院绘制 组合每年5.1、9.1和11.1换仓，每次持有50只股票。 资料来源：wind，民生证券研究院 安全边际组合自2019年以来年化收益20.27%，夏普比率1.02，信息比率0.13，最大回撤-16.89%，卡玛比率1.20。 2.3红利低波季调组合 股息率的高低更多取决于业务的属性以及企业所处的发展阶段，并不一定是越高越好。从统计结果看，股息率次高组拥有相对于大盘最高的胜率。“高股息陷阱”的表现形式多种多样，但本质是投资者单纯追逐高股息率而忽视了公司盈利可持续性和长期价值。因此，一方面可以通过股息率本身的预测加以规避，另外也考虑诸如剔除股价表现极端、负债率异常的标的等负向清单制度。具体可参见报告《量化专题报告：红利策略优化：“高股息陷阱”与股息预测》。 资料来源：wind，民生证券研究院 红利低波季调组合自2019年以来年化收益17.0%，夏普比率0.97，信息比率0.15，最大回撤-21.61%，卡玛比率0.79。 2.4基于研报覆盖度的指数增强模型 研报覆盖度越高，意味着更多的投资者有机会获取相关信息，进而可能引起更多的关注。关注度高的股票吸引更多市场参与者，其行为和决策会影响股票的预期收益，从而影响因子的表现。 成长和质量类因子在研报覆盖度高的域内超额收益更高，行为、情绪等类因子在研报覆盖度域内表现更佳。对于成长和质量类因子而言，研报覆盖度高域内的因子IC表现整体好于研报覆盖度低域内的因子IC。与此相反，对于行为