1、敬请参阅最后一页特别声明-1-证券研究报告 2019 年 4 月 4 日 金融工程 双击掘金：业绩趋势叠加技术形态 业绩链选股策略报告之二 金融工程深度 2017 年底，我们在多维度寻找高增长公司业绩链选股策略报告中尝试通过挑选业绩加速成长，且尚未被市场预期的公司。在上述策略跟踪过程中，我们发现使用分析师数据对市场预期的代理精度较为欠缺，因此考虑使用更加直接的方式，即在业绩加速成长的股票池中，通过技术形态来挑选持仓股票。本文结合我们技术形态系列的研究成果，构建了业绩趋势叠加技术形态的选股策略，并对策略的收益归因进行了拆解，供投资者参考。业绩趋势模型：业绩趋势模型：历年超额收益稳定，年化超额收益
2、达历年超额收益稳定，年化超额收益达 12.3%。业绩趋势模型可筛选出市场上业绩处于加速增长状态的 1/9 上市公司，其下期业绩增速仍处于全市场前 30%的概率达 58.2%，说明业绩成长具有较强的动量效应。同时，运用业绩预告数据替代最新一期的公告数据，可降低业绩公告的滞后性，2009 年以来，该模型历年均有正超额收益，信息比率达 1.77，月度胜率达 68%（截止 2019 年 3 月 31 日）。技术形态选股：缠论体系表现最优技术形态选股：缠论体系表现最优。从胜率、盈亏比角度，比较了包括均线、蜡烛图、缠论以及技术指标等技术分析在个股择时的应用效果，发现缠论的三类买、卖点信号具有高胜率、高盈亏
3、比的特点，并且缠论体系作为趋势与拐点判别的技术分析体系，天然地适用于长周期的持仓。因此，最终选用缠论体系三类买、卖点作为技术形态部分的筛选标准。策略表现：策略表现：业绩趋势叠加技术形态选股策略表现优异业绩趋势叠加技术形态选股策略表现优异，信息比率达，信息比率达 3.65。运用业绩趋势模型筛选基础股票池，再通过技术形态在基础股票池中筛选近期发出买点信号的股票作为持仓。等权持仓情形下，该策略超额收益稳定，信息比率达3.65。2009 年以来，等权持仓下，策略总体年化收益达63.7%，以全市场等权指数为基准，每年均有超过25%的超额收益，年化超额收益为39.5%，信息比率达3.65，月度胜率达83.
4、7%。（截止于2019 年3 月31 日）归因分析：归因分析：业绩趋势模型与技术形态贡献的超额收益之比约为业绩趋势模型与技术形态贡献的超额收益之比约为 1:2，技，技术形态选股增强效果稳定术形态选股增强效果稳定。2009 年以来，业绩趋势叠加技术形态组合相对业绩趋势组合平均月度超额收益为 1.8%；而业绩趋势组合相对市场等权基准的平均月度超额收益为0.9%。并且，技术形态贡献的超额收益稳定，月度胜率达 86.3%。（截止于 2019 年 3 月 31 日）风险提示：风险提示：本文测试结果均基于通过历史数据建立的模型，随着市场环境发生变化，可能存在如下风险：业绩趋势模型所筛选的公司存在业绩变脸的
5、风险；当市场投资者结构发生变化时，市场投资风格随之变化，技术形态选股存在失效风险。分析师 刘均伟(执业证书编号：S0930517040001)021-52523679 周萧潇 （执业证书编号：S0930518010005）021-52523680 祁嫣然（执业证书编号：S0930517110002）021-52523681 联系人 古翔 021-52523686 相关研究 多维度寻找高增长公司业绩链选股策略报告 2017-12-25 开宗明义论形态技术形态选股系列报告之一 2018-03-10 行流散徙论均线技术形态选股系列报告之二 2018-03-11 抽丝剥茧解缠论技术形态选股系列报告之三
6、 2018-06-07 趁风转蓬看 K 线技术形态选股系列报告之四 2018-08-04 司空见惯叙指标技术形态选股系列报告之五 2018-11-25 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-2-证券研究报告 目目 录录 1、旧瓶新酒：业绩趋势叠加技术形态.5 1.1、业绩趋势：速度、加速度双重刻画.5 1.2、技术形态：采用缠论三类买卖点.7 2、业绩趋势叠加技术形态：信息比率达 3.65.15 2.1、策略构建：业绩趋势为基，技术形态增强.15 2.2、策略表现：年化超额 40%左右.16 2.3、月度调仓 vs 季度调仓：信息比未有显著提升.18 3、业绩趋势叠加技术形
7、态策略归因分析.19 3.1、业绩趋势、技术形态贡献的超额收益之比约为 1:2.19 3.2、风险模型：近期受益于流动性因子的正向暴露.20 4、投资建议.21 5、风险提示.22 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-3-证券研究报告 图图目录目录 图 1：业绩高增长的公司下期业绩增速分布.6 图 2：业绩趋势选股策略历史收益净值走势.7 图 3：均线体系形态应用于个股胜率表现.8 图 4：缠论三类买卖点应用于个股胜率表现.8 图 5：蜡烛图技术分析应用于个股胜率表现.9 图 6：技术指标应用于个股胜率表现.9 图 7：均线体系形态应用于个股盈亏比表现.9 图 8：缠论三
8、类买卖点应用于个股盈亏比表现.9 图 9：蜡烛图技术分析应用于个股盈亏比表现.9 图 10：技术指标应用于个股盈亏比表现.9 图 11：各类买点在不同持仓天数下的胜率表现.10 图 12：各类买点在不同持仓天数下的盈亏比表现.10 图 13：第一类买点信号发出后，个股平均收益表现.11 图 14：第一类买点信号发出后，个股平均超额收益表现.11 图 15：第二类买点信号发出后，个股平均收益表现.11 图 16：第二类买点信号发出后，个股平均超额收益表现.11 图 17：第三类买点信号发出后，个股平均收益表现.12 图 18：第三类买点信号发出后，个股平均超额收益表现.12 图 19：各类卖点在
9、不同持仓天数下的胜率表现.13 图 20：各类卖点在不同持仓天数下的盈亏比表现.13 图 21：第一类卖点信号发出后，个股平均收益表现.13 图 22：第一类卖点信号发出后，个股平均超额收益表现.13 图 23：第二类卖点信号发出后，个股平均收益表现.14 图 24：第二类卖点信号发出后，个股平均超额收益表现.14 图 25：第三类卖点信号发出后，个股平均收益表现.15 图 26：第三类卖点信号发出后，个股平均超额收益表现.15 图 27：业绩趋势叠加技术形态选股策略历史净值（等权）.16 图 28：业绩趋势叠加技术形态选股策略历史净值（流通市值加权）.16 图 29：业绩趋势叠加技术形态选股
10、策略持仓股票数量.17 图 30：业绩趋势叠加技术形态选股策略持仓市值分布.17 图 31：业绩趋势叠加技术形态选股策略历史净值（月度调仓）.18 图 32：月度调仓策略与季度调仓策略收益对比.18 图 33：月度调仓情形下，业绩趋势叠加技术形态选股策略换手率（业绩预告截止日）.19 图 34：月度调仓情形下，业绩趋势叠加技术形态选股策略换手率（非业绩预告截止日）.19 图 35：业绩趋势叠加技术形态 vs 业绩趋势历史净值.20 图 36：业绩趋势叠加技术形态 vs 业绩趋势(月度超额).20 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-4-证券研究报告 图 37：业绩趋势组合
11、 vs 市场等权基准(月度超额).20 图 38：业绩趋势叠加技术形态选股组合收益的风险模型归因.21 表表目录目录 表 1：业绩趋势模型分组示意.5 表 2：业绩趋势叠加技术形态选股策略历年收益表现统计（等权）.7 表 3：买卖点信号测试框架.10 表 4：第一类买点信号发出后，个股累计收益表现统计.11 表 5：第二类买点信号发出后，个股累计收益表现统计.12 表 6：第三类买点信号发出后，个股累计收益表现统计.12 表 7：第一类卖点信号发出后，个股累计收益表现统计.14 表 8：第二类卖点信号发出后，个股累计收益表现统计.14 表 9：第三类卖点信号发出后，个股累计收益表现统计.15
12、表 10：业绩趋势叠加技术形态选股策略回测框架.16 表 11：业绩趋势叠加技术形态选股策略历年收益表现统计（等权）.17 表 12：业绩趋势叠加技术形态选股策略历年收益表现统计（流通市值加权）.17 表 13：业绩趋势叠加技术形态选股策略历年收益表现统计（月度调仓）.19 表 14：业绩趋势叠加技术形态选股策略收益归因分析.20 表 15：最新一期（20190201）持仓明细.21 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-5-证券研究报告 2017 年底，我们在多维度寻找高增长公司业绩链选股策略报告中尝试通过挑选业绩加速成长，并利用分析师预期数据筛选尚未被市场预期的公司，该
13、组合 2018 年样本外表现优异，绝对收益-14.68%，超额中证 500指数 18.64%。在上述策略跟踪过程中，我们发现使用分析师数据对市场预期的代理精度较为欠缺，因此考虑使用更加直接的方式，即在业绩加速成长的股票池中，通过技术形态来挑选持仓股票。本文结合我们技术形态系列的研究成果，构建了业绩趋势叠加技术形态的选股策略，并对策略的收益归因进行了拆解，供投资者参考。1、旧瓶新酒：业绩趋势叠加技术形态旧瓶新酒：业绩趋势叠加技术形态 本章主要论述业绩趋势叠加技术选股模型的构造逻辑和方式，其中，业绩趋势模型主要捕捉近期业绩处于加速增长/改善的公司，技术形态则负责筛选近期出现买点的股票。1.1、业绩
14、趋势：速度、加速度双重刻画业绩趋势：速度、加速度双重刻画 业绩的成长对股票长期走势具有重要支撑，挖掘未来业绩高成长的股票，是众多投资者长期追逐的目标。我们在 多维度寻找高增长公司业绩链选股策略报告中，提出构建业绩趋势模型，筛选未来业绩大概率高增长的公司，涉及到的指标如下：业绩增速：TTM 归母净利润相对于上一季度 TTM 归母净利润增长率，即：TTM 归母净利润环比增速。业绩增长加速度：利用连续 N 个季度的单季度归母净利润，对期数的二次方程进行回归，取二次项系数作为业绩增长加速度的代理变量。回归公式如下：（3）其中，NetProfit 为单季度归母净利润，t 为季度数，为上市公司业绩增长加速
15、度的代理变量，越高，表示业绩增长的加速度越高。具体具体构建方式构建方式为：先利用业绩增长速度指标将上市公司分成 3 组，再依据业绩增长加速度指标在各子集合中各均分 3 组，共计 9 组。其中，第 1 组为业绩增长速度低、业绩增长的加速度也低的股票，预期未来业绩表现短期内难有起色；而第 9 组为业绩增长速度高、业绩增长加速度也较高的股票，表明这部分上市公司业绩具有加速增长的趋势，也是业绩趋势模型最终筛选的股票组合。表表 1：业绩趋势模型分组：业绩趋势模型分组示意示意 业绩增长加速度业绩增长加速度 低 中 高 业绩业绩 增速增速 低 1 2 3 中 4 5 6 高 7 8 9 资料来源：Wind，
16、光大证券研究所 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-6-证券研究报告 为了检验业绩趋势模型所筛选的公司未来业绩增速分布情况，我们依据下期业绩增速（TTM 净利润环比增速），将全市场的股票均分成十组，观察业绩趋势模型筛选的股票落入各组的概率。作为参考系，我们依据线性外推思路筛选出当期业绩增速最高的九分之一的公司，同样观察其落入各组的概率。业绩成长具有动量效应业绩成长具有动量效应。业绩加速增长的 1/9 公司（业绩趋势模型筛选），下期业绩增速处于全市场前30%的概率达58.2%，即使仅用季度业绩增速筛选的1/9 公司，其下期业绩增速处于全市场前 30%的概率也有 54.9%。
17、说明业绩增长的确是具有动量效应的，当期业绩高增长的公司，下期业绩仍大概率实现较高的增长。业绩趋势模型业绩趋势模型最大的优点实际上是剔除了大部分业绩变脸的公司最大的优点实际上是剔除了大部分业绩变脸的公司。线性外推思路的弊端在于容易筛选出业绩变脸的公司。图 1 显示：当期业绩高增长的公司中，有约24.6%的公司下期业绩增速处于全市场后30%。但业绩趋势模型筛选的公司，其下期业绩增速处于全市场后30%的概率仅13.4%，显著降低了业绩变脸对组合业绩的伤害。图图 1：业绩高增长的公司下期业绩增速分布业绩高增长的公司下期业绩增速分布 0%5%10%15%20%25%30%35%12345678910线性
18、外推思路业绩趋势模型 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2009 年一季度至 2018 年二季度）降低公告数据的滞后性降低公告数据的滞后性：由于财报正式公告的时间相对滞后，对于捕捉业绩成长的选股模型表现有较大影响。因此，我们考虑用预告数据替代最新一期的公告数据，可将策略的换仓时间提前至业绩预告截止日的次一交易日（其中，一季报指标计算需用到上年年报数据，换仓日延至年报截止日的次一交易日）。具体换仓时间如下：一季报：4 月 30 日后第一个交易日 半年报：7 月 15 日后第一个交易日 三季报：10 月 15 日后第一个交易日 年报：次年 1 月 31 日后第一个交易日 策略效果策略效果
19、：历年超额收益稳定，年化超额收益达历年超额收益稳定，年化超额收益达 12.3%。我们假设换仓手续费率为单边 0.3%，以全市场等权指数为基准。2009 年以来，该策略每年均有正超额收益，年化收益31.6%，年化超额12.3%，信息比率达1.77，月度胜率达2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-7-证券研究报告 68%。截止 2019 年 3 月 31 日，2019 年以来策略收益率达 39.4%，超额全市场等权基准7.3%。图图 2：业绩趋势选股策略历史收益净值走势：业绩趋势选股策略历史收益净值走势 00.511.522.5302468101214161820策略净值基准策
20、略/基准(右轴)资料来源：Wind，光大证券研究所（截止于 2019 年 3 月 31 日）表表 2：业绩趋势叠加技术形态选股策略：业绩趋势叠加技术形态选股策略历年收益表现统计历年收益表现统计（等权）（等权）2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 总体总体 收益率 159.9%28.0%-25.0%26.7%47.2%57.6%132.7%-7.5%-6.2%-20.0%39.4%31.6%波动率 36.1%30.4%27.9%25.0%24.4%21.9%50.5%34.2%17.1%26.0%27.7%30.7%超额收益
21、率 7.2%11.7%8.6%21.8%15.2%3.7%24.8%2.5%9.5%16.8%7.3%12.3%相对波动率 8.6%7.3%8.8%5.5%5.7%4.9%10.8%5.9%4.2%4.6%5.5%6.9%信息比率 0.85 1.61 0.97 3.97 2.69 0.75 2.29 0.42 2.24 3.64 4.73 1.77 相对最大回撤-7.4%-6.2%-13.2%-2.8%-3.7%-3.9%-9.6%-5.7%-3.0%-1.9%-1.3%-13.2%月度胜率 66.7%58.3%58.3%75.0%83.3%41.7%83.3%50.0%75.0%91.7%6
22、6.7%68.3%资料来源：Wind，光大证券研究所（注：2019 年收益截止于 2019 年 3 月 31 日，非年化；基准为全市场等权指数）1.2、技术形态技术形态：采用缠论三类买卖点采用缠论三类买卖点 在之前的技术形态选股系列报告中，我们系统论述了均线体系形态、缠论三类买卖点、蜡烛图、技术指标这四类技术形态（技术分析）在个股择时应用中的表现（报告参考开宗明义论形态技术形态选股系列报告之一、行流散徙论均线技术形态选股系列报告之二、抽丝剥茧解缠论技术形态选股系列报告之三、趁风转蓬看 K 线技术形态选股系列报告之四、司空见惯叙指标技术形态选股系列报告之五）。我们把四类技术形态做个简单对比：首先
23、，首先，无论是胜率还是盈亏比，缠论三类买卖点的效果均显著好于其他三类。无论是胜率还是盈亏比，缠论三类买卖点的效果均显著好于其他三类。从大样本的统计来看：1、胜率：缠论均线蜡烛图技术指标。2、盈亏：缠论均线蜡烛图=技术指标。其次，从持仓周期来，缠论适合较长周其次，从持仓周期来，缠论适合较长周期，而均线和蜡烛图适用周期偏短。期，而均线和蜡烛图适用周期偏短。1、均线形态：较优的持仓周期在 10-20 个交易日。我们在均线形态上的参数测试结果表明：短期参数组（如：（5,10,20）表现优于长期参数组（如：2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-8-证券研究报告 （10,30,60），
24、其最优持仓期介于对应中期均线参数与长期均线参数之间，适用持仓周期偏短1。2、蜡烛图形态：最优持仓期仅 3 个交易日2。3、缠论形态：适用于较长周期的持仓。缠论体系作为趋势与拐点判别的技术分析体系，天然地适用于长周期的持仓。我们在 1.2.1 和 1.2.2 分别详细测试了缠论三类买点和三类卖点的表现3。简单总结一下：（1）从胜率表现来看，三类买点中，第一类买点最优胜率对应持仓期在 20-50个交易日，第二类买点和第三类买点最优胜率对应持仓期在 5-30 个交易日。（2）从盈亏比表现来看，三类买点中，第一类买点最优盈亏比对应持仓期在 30-80 个交易日，第二类买点最优盈亏比对应持仓期在 10-
25、30 个交易日，第三类卖点最优盈亏比对应持仓期在 5-30 个交易日。（3）三类卖点中，第一类卖点最优盈亏比对应持仓期在 20-60 个交易日，第二类卖点最优盈亏比对应持仓期在 20-40 个交易日，第三类卖点最优盈亏比对应持仓期在 5-20 个交易日。综合对比四类技术形态在个股择时上的胜率、盈亏比及持仓期特征，我们最终选用缠论三类买、卖点作为挑选股票的技术体系，信号频率上采用日线频率信号。图图 3：均线体系形态应用于个股胜率表现：均线体系形态应用于个股胜率表现 图图 4：缠论三类买卖点应用于个股胜率表现：缠论三类买卖点应用于个股胜率表现 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002
26、年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）1 相关测试过程请参见光大证券报告行流散徙论均线技术形态选股系列报告之二 2 相关测试请参见光大证券报告趁风转蓬看 K 线技术形态选股系列报告之四 3 相关测试过程请参见光大证券报告抽丝剥茧解缠论技术形态选股系列报告之三 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-9-证券研究报告 图图 5：蜡烛图技术分析应用于个股胜率表现：蜡烛图技术分析应用于个股胜率表现 图图 6：技术指标应用于个股胜率表现：技术指标应用于个股胜
27、率表现 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）图图 7：均线体系形态应用于个股盈亏比表现：均线体系形态应用于个股盈亏比表现 图图 8：缠论三类买卖点应用于个股：缠论三类买卖点应用于个股盈亏比盈亏比表现表现 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 3
28、1 日）图图 9：蜡烛图技术分析应用于个股：蜡烛图技术分析应用于个股盈亏比盈亏比表现表现 图图 10：技术指标应用于个股：技术指标应用于个股盈亏比盈亏比表现表现 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2002 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日）为了更直观地展示缠论买卖点体系在个股择时应用的特性，我们对不同持仓期下三类买卖点的绝对收益、相对收益进行分析。其中，相对收益的计算过2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-10-证券研究报告 程中为了
29、剔除样本行业偏离的影响，我们对每个股票，采用其所属中信一级行业的等权指数作为基准。表表 3：买卖点信号测试框架：买卖点信号测试框架 测试参数测试参数 测试期 2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日 测试样本 全部 A 股 信号发出日 T 日 参考基准 中信一级行业等权指数 资料来源：光大证券研究所 1.2.1、缠论缠论买点信号买点信号：买二、买三绝对收益显著，买一超额收益更买二、买三绝对收益显著，买一超额收益更高高 测算表明：三类买点信号在胜率、盈亏比、绝对收益和超额收益等指标上整体表现较为优秀，但三类买点之间也存在一些区别。信号胜率信号胜率：第一类买点信号出现后，5-
30、30 个交易日中胜率逐步提高，30 个交易日时达到最高，超过 80%；第二、三类买点短期脉冲特征更强，持仓期在 5-10 个交易日时胜率表现最优，之后逐步下滑至 60%。盈亏比盈亏比：三类买点差异不大，第一类买点在 30 个交易日达到最高。绝对绝对收益收益：第一类买点 30-40 个交易日达到最高，后续逐步下滑，而第二、三类则逐步走高，特别是第三类买点，体现出非常明显的右侧买点特征。超额收益超额收益：第一类买点超额收益最为显著，30 个交易日达到 5%；第二类买点持续期较长，达到 60 个交易日，但超额收益仅 2%；第三类买点 5 日内超额收益可观，后期基本上没有超额收益。图图 11：各类买点
31、在不同持仓天数下的胜率表现：各类买点在不同持仓天数下的胜率表现 图图 12：各类买点在不同持仓天数下的盈：各类买点在不同持仓天数下的盈亏比亏比表现表现 50%55%60%65%70%75%80%85%510203040506080100第一类买点第二类买点第三类买点 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 510203040506080100第一类买点第二类买点第三类买点 资料来源：Wind，光大证券研究所 资料来源：Wind，光大证券研究所 2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-11-证券研究报告 图图 13：第一类买点信号发出后，个股平均收
32、益表现：第一类买点信号发出后，个股平均收益表现 图图 14：第一类买点信号发出后，个股平均超额收益表现：第一类买点信号发出后，个股平均超额收益表现 0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%-1.50%-1.00%-0.50%0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日收益累计平均收益(右轴)0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%-0.30%-0.20%-0.10%0.00%0.10
33、%0.20%0.30%0.40%0.50%0.60%0.70%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日超额收益累计平均超额收益(右轴)资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）表表 4：第一类买点信号发出后，个股第一类买点信号发出后，个股累计累计收益表现统计收益表现统计 绝对收益绝对收益 超额收益超
34、额收益 持有时间持有时间 平均平均值值 胜率胜率 盈亏比盈亏比 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈亏比 信号数量信号数量 5 日 2.6%66.9%1.41 0.9%54.5%1.35 5176 10 日 3.8%68.7%1.35 1.4%55.7%1.41 5176 20 日 9.3%77.6%1.82 3.0%60.0%1.60 5176 30 日 15.1%81.1%2.36 4.5%64.5%1.62 5176 40 日 15.4%76.2%2.40 4.7%61.3%1.65 5176 50 日 15.6%75.2%2.18 4.5%59.1%1.57 5176 60 日 15.8%
35、72.8%2.16 4.2%56.3%1.56 5176 80 日 14.6%70.7%1.96 4.3%55.5%1.53 5176 100 日 14.0%71.3%1.86 4.2%54.6%1.49 5176 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日)图图 15：第二类买点信号发出后，个股平均收益表现：第二类买点信号发出后，个股平均收益表现 图图 16：第二类买点信号发出后，个股平均超额收益表现：第二类买点信号发出后，个股平均超额收益表现 0.0%1.0%2.0%3.0%4.0%5.0%6.0%7.0%8.0%9.0%10
36、.0%-0.60%-0.40%-0.20%0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%1.20%1.40%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日收益累计平均收益(右轴)0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%-0.15%-0.10%-0.05%0.00%0.05%0.10%0.15%0.20%0.25%0.30%0.35%0.40%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T
37、+90T+96T+102T+108T+114平均单日超额收益累计平均超额收益(右轴)资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-12-证券研究报告 表表 5：第二类买点信号发出后，个股累计收：第二类买点信号发出后，个股累计收益表现统计益表现统计 绝对收益绝对收益 超额收益超额收益 持有时间持有时间 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈亏比 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈
38、亏比 信号数量信号数量 5 日 2.2%69.2%1.63 0.6%52.2%1.43 10472 10 日 3.2%71.4%1.82 1.0%54.3%1.47 10472 20 日 4.1%68.9%1.80 1.2%54.3%1.34 10472 30 日 5.0%65.2%1.76 1.4%55.4%1.23 10472 40 日 4.5%59.6%1.48 1.7%54.2%1.28 10472 50 日 5.1%59.1%1.55 1.7%53.0%1.31 10472 60 日 6.3%61.0%1.61 1.7%52.2%1.30 10472 80 日 7.7%60.9%1.
39、66 1.5%50.8%1.26 10472 100 日 7.9%61.8%1.47 1.2%49.2%1.24 10472 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）图图 17：第三类买点信号发出后，个股平均收益表现：第三类买点信号发出后，个股平均收益表现 图图 18：第三类买点信号发出后，个股平均超额收益表现：第三类买点信号发出后，个股平均超额收益表现 0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0%18.0%-0.50%0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%TT+6T+12T+1
40、8T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日收益累计平均收益(右轴)0.0%0.2%0.4%0.6%0.8%1.0%1.2%1.4%1.6%1.8%-0.20%-0.10%0.00%0.10%0.20%0.30%0.40%0.50%0.60%0.70%0.80%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日超额收益累计平均超额收益(右轴)资料来源：Wind，光大证券研究所（统计
41、期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）表表 6：第三类买点信号发出后，个股累计收益表现统计：第三类买点信号发出后，个股累计收益表现统计 绝对收益绝对收益 超额收益超额收益 持有时间持有时间 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈亏比 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈亏比 信号数量信号数量 5 日 2.9%72.3%1.90 0.9%54.1%1.51 7927 10 日 3.7%71.1%1.87 0.9%52.0%1.43 7927 20 日 5.0%68.4%
42、2.01 0.7%48.2%1.32 7927 30 日 6.4%66.5%1.89 0.8%49.1%1.26 7927 40 日 6.8%62.9%1.69 0.8%48.6%1.26 7927 50 日 7.7%63.3%1.77 0.8%48.2%1.24 7927 60 日 8.2%62.1%1.75 0.6%47.6%1.23 7927 80 日 10.9%63.8%1.84 0.7%48.3%1.18 7927 100 日 11.3%63.9%1.66 0.8%48.0%1.19 7927 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年
43、3 月 31 日）2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-13-证券研究报告 1.2.2、缠论缠论卖点信号：卖点信号：三类卖点半衰期特征一致，三类卖点半衰期特征一致，有效规避有效规避短期短期风风险险 与前文类似，从四个维度考察三类卖点的特征：信号胜率信号胜率：第一类卖点具有显著的后期发力特点，即在发出信号后，持仓期在 10-30 个交易日中胜率逐步下降，持仓期 50 个交易日时胜率最低（32.5%），看空表现达到最优；第二类卖点和第三类卖点短期脉冲特征更强，持仓期在 5-10 个交易日时胜率最低，看空表现最优。盈亏比盈亏比：第一类卖点和第二类卖点半衰期特征较为一致，持仓期 2
44、0-30 个交易日时盈亏比最低；第三类卖点则随着持仓期的延长，盈亏比逐步上升。累计平均收益累计平均收益：三类卖点半衰期特征显著，第一类卖点负向收益最高、持续期最长，平均收益在持有 60 个交易日达到最低；第二类卖点和第三类卖点分别在持有 30、50 个交易日平均收益达到最低。累计平均超额收益累计平均超额收益：三类卖点在持仓之后均能持续获得负向超额收益，其中第二类卖点和第三类卖点短期脉冲效应更强。图图 19：各类卖点在不同持仓天数下的胜率表现：各类卖点在不同持仓天数下的胜率表现 图图 20：各类卖点在不同持仓天数下的盈亏比表现：各类卖点在不同持仓天数下的盈亏比表现 0%5%10%15%20%25
45、%30%35%40%45%510203040506080100第一类卖点第二类卖点第三类卖点 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 510203040506080100第一类卖点第二类卖点第三类卖点 资料来源：Wind，光大证券研究所 资料来源：Wind，光大证券研究所 图图 21：第一类卖点信号发出后，个股平均收益表现：第一类卖点信号发出后，个股平均收益表现 图图 22：第一类卖点信号发出后，个股平均超额收益表现：第一类卖点信号发出后，个股平均超额收益表现-14.0%-12.0%-10.0%-8.0%-6.0%-4.0%-2.0%0.0%-2.50%-2.00
46、%-1.50%-1.00%-0.50%0.00%0.50%1.00%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日收益累计平均收益(右轴)-9.0%-8.0%-7.0%-6.0%-5.0%-4.0%-3.0%-2.0%-1.0%0.0%-1.80%-1.60%-1.40%-1.20%-1.00%-0.80%-0.60%-0.40%-0.20%0.00%0.20%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+
47、90T+96T+102T+108T+114平均单日超额收益累计平均超额收益(右轴)资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）2019-04-04 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明-14-证券研究报告 表表 7：第一类卖点信号发出后，个股累计收益表现统计：第一类卖点信号发出后，个股累计收益表现统计 绝对收益绝对收益 超额收益超额收益 持有时间持有时间 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈亏比 平均值平均值 胜率胜率 盈亏比盈亏
48、比 信号数量信号数量 5 日-1.5%36.8%1.00-2.4%30.4%0.90 8662 10 日-2.1%38.4%0.93-3.2%32.0%0.86 8662 20 日-5.0%36.1%0.70-4.5%32.6%0.86 8662 30 日-8.6%34.7%0.59-5.3%33.0%0.87 8662 40 日-8.5%32.6%0.71-5.5%34.1%0.85 8662 50 日-8.5%32.5%0.72-5.8%34.0%0.87 8662 60 日-9.3%33.4%0.75-6.0%34.1%0.90 8662 80 日-8.5%36.1%0.82-6.2%3
49、4.1%0.94 8662 100 日-5.7%38.4%0.97-6.3%35.5%0.92 8662 资料来源：Wind，光大证券研究所（统计期：2011 年 1 月 1 日至 2019 年 3 月 31 日）图图 23：第二类卖点信号发出后，个股平均收益表现：第二类卖点信号发出后，个股平均收益表现 图图 24：第二类卖点信号：第二类卖点信号发出后，个股平均超额收益表现发出后，个股平均超额收益表现-8.0%-7.0%-6.0%-5.0%-4.0%-3.0%-2.0%-1.0%0.0%-1.60%-1.40%-1.20%-1.00%-0.80%-0.60%-0.40%-0.20%0.00%0
50、.20%0.40%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日收益累计平均收益(右轴)-5.0%-4.5%-4.0%-3.5%-3.0%-2.5%-2.0%-1.5%-1.0%-0.5%0.0%-1.40%-1.20%-1.00%-0.80%-0.60%-0.40%-0.20%0.00%0.20%TT+6T+12T+18T+24T+30T+36T+42T+48T+54T+60T+66T+72T+78T+84T+90T+96T+102T+108T+114平均单日超额收益累计平
