开源量化评论 | TMT行业的量化选股方案

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

微信号：brucewei_quant

执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 苏俊豪（本报告联系人）

微信号：18817871971

研究领域：衍生品研究、因子模型

开源证券金融工程研究员 高鹏（本报告联系人）

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研究领域：基金研究、因子模型

摘 要 

TMT行业近十年发展迅速

在A股市场中，通常把一级行业中的计算机、传媒、电子、通信并称为TMT行业。近十年来TMT行业在A股发展迅速，截至2020年8月，行业内成分股数量已接近800只。过去，TMT行业中的股票市值偏小，随着行业的发展与企业的成长壮大，行业中的股票市值也在稳健提升，已经持平甚至超越市场平均。作为高科技、高成长产业的代表，TMT行业享有更高的估值，近两年，在国家升级转型以及新型战略产业扶持政策的背景下，TMT行业重焕生机，表现大幅战胜市场基准。

技术面因子在TMT行业中选股效果更佳

我们测试了部分常见的基本面与技术面因子与开源金工独家交易行为因子在TMT行业中的选股效果。结果表明：基本面因子中仅有成长类因子表现较好，技术面因子选股效果更佳。其中，理想反转因子与理想振幅因子在TMT行业中表现优异，十分组年化多空收益分别达到25%与34%，多空组合信息比率（收益风险比）为1.73与2.99。

开源金工TMT50组合，有显著超额收益

我们使用理想反转因子与理想振幅因子等权合成，在TMT行业内进行多头选股。综合考虑了组合的流动性与可投资性后，我们构造了开源金工TMT50组合。TMT50组合相对中证TMT指数与等权基准均有显著超额收益。相比等权基准年化超额收益11.0%，信息比率1.44；相比中证TMT指数年化超额收益13.8%，信息比率0.86。

风险提示

模型基于历史数据，市场未来可能发生变化。

报告链接

 https://pan.baidu.com/s/1loLJ2_EtOMXWXIbKNzTCfQ 提取码: 2v8a

报告发布时间：2020年8月30日

一、TMT行业发展迅速

TMT是科技、媒体、电信（Technology、Media、Telecom）三个英文单词的首字母。在A股市场中，通常把一级行业中的计算机、传媒、电子、通信，统称为TMT行业。A股的TMT板块近十年来发展迅速，截至2020年8月，板块内的成分股数量已有将近800只。从行业分布上看，电子、计算机行业股票数量较多。从流通市值分布上看，前期TMT行业多为小市值股票，近几年，随着行业的发展与企业的成长壮大，行业中的股票市值也在稳健提升。

TMT行业中的股票通常具有轻资产、高成长的特性，平均而言，市场会给予TMT行业中的股票更高的估值。截至目前（2020年8月27日），TMT各一级行业中，电子、通信、计算机、传媒的市盈率分别为：76.8、158、241、-138。从市盈率的中位数来看，TMT股票的估值也一直高于全市场。

在2015年牛市期间，TMT行业表现亮眼，收益明显高于市场基准，但此后回撤也较大。近两年，在国家升级转型以及新型战略产业扶持政策的背景下，TMT行业重焕生机，表现也再度大幅战胜市场基准。

二、各因子在TMT行业中的选股效果

在本小节中，我们将考察常见的基本面因子、技术面因子、以及开源金工独家交易行为因子，在TMT行业中的选股效果。每月底我们根据因子值大小，在TMT行业内对股票进行排序并分十组。其中，股票池已剔除ST股、上市未满60日的新股、以及因停牌或涨跌停而无法交易的股票，设定交易费率为双边千三。在全区间（2010年1月~2020年6月）内，各因子的年化多空收益表现如图6所示。

在基本面类因子中，以净利润增长率为代表的成长因子表现较好，考虑到人们更看重TMT股票的增长性，这也符合我们的预期。而在技术面类因子中，动量（20日涨跌幅）与换手率因子都有不错的表现，我们猜想，这是由于TMT板块成交相对全市场更加活跃（图7），因此，脱胎于交易行为的技术面因子有着更好的表现。

开源金工从“切割”的思想出发，构造得到的理想反转因子与理想振幅因子则表现更佳，两个因子在TMT中的十分组多空年化收益分别达到25%与34%。多空组合信息比率（收益风险比）为1.73与2.99。

三、TMT行业的量化选股方案

基本面类因子中，除成长因子外的其他因子在TMT行业中表现都较为平庸。事实上，TMT中各一级行业在基本面上有其共性，也有其差异性，要进行基本面选股，需要对其进行更加细致的研究。我们在此使用上一节中表现较好的理想反转与理想振幅进行等权合成，每月末在TMT行业股票池中选取因子值最小的50只股票，构造开源金工TMT50组合（以下简称TMT50组合）。

考虑到组合实际的可投资性与流动性，我们对TMT股票池做了如下限定：剔除过去20日日均流通市值小于20亿的股票；剔除ST股与上市未满60日的股票；剔除因停牌与涨停跌停而无法交易的股票。因2013年之前，TMT行业中流通市值在20亿以下的股票占比较高，我们选择2013年之后的时间进行测试。如图9与表1所示，TMT50组合相对中证TMT指数与等权基准均有显著超额收益。对等权基准年化超额收益11.0%，信息比率1.44；对中证TMT指数年化超额收益13.8%，信息比率0.86。对等权基准的年化超额收益稍低但更加稳健。

我们也考察了TMT50组合各期的行业分布，结果显示，TMT50组合中各行业占比与TMT行业中各一级行业所占比例基本一致，这表明组合在行业暴露上基本没有偏离。

下表给出了8月份TMT50组合最新持仓明细。最新TMT50组合行业分布上，电子、传媒持仓各13只，计算机、通信持仓则分别为14只和10只。

四、附录：理想反转因子与理想振幅因子的构造方法

理想反转因子的构造方法

理想反转因子是对传统反转因子进行W式切割得到的，具体步骤如下：

（1）对选定股票，回溯取其过去20日的数据；

（2）计算该股票每日的平均单笔成交金额（成交金额/成交笔数）；

（3）单笔成交金额高的10个交易日，涨跌幅加总，记作 M_high；

（4）单笔成交金额低的10个交易日，涨跌幅加总，记作 M_low；

（5）理想反转因子 M = M_high–M_low;

（6）对所有股票，都进行以上操作，计算各自的理想反转因子M。

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告《A股反转之力的微观来源》（点击跳转）。

理想振幅因子的构造方法

理想振幅因子用来衡量股票高价态和低价态振幅信息差异程度，具体步骤如下：

（1）对选定股票，回溯取其最近20个交易日数据，计算股票每日振幅 （最高价/最低价-1）；

（2）选择收盘价较高的25%有效交易日，计算振幅均值得到高价振幅因子V_high；

（3）选择收盘价较低的25%有效交易日，计算振幅均值得到低价振幅因子V_low；

（4）将高价振幅因子V_high与低价振幅因子V_low作差，得到理想振幅因子V = V_high - V_low。

详细构造步骤请参考开源金工专题研究报告《振幅因子的隐藏结构》（点击跳转）。

五、风险提示

模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。

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团队介绍

开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕先生，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报：《蜘蛛网CTA策略》系列、《聆听高频世界的声音》系列、《行业轮动的黄金律》、《反转因子的精细结构(W式切割)》等，在量化圈内有较好反响。作为团队核心成员，2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，更多优秀成员正在引进中。

团队愿景：开源金工团队，将恪守「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究准则，努力为量化投资研究做出属于我们的微小贡献，共同见证中国量化投资事业的持续进步！

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