识别风险，发现价值请务必阅读末页的免责声明1/23[Table_Page]金融工程|量化投资专题2020年2月9日证券研究报告[Table_Title]叠加反转效应下的财务指标选股策略研究基于PiotroskiFscore模型[Table_Summary]报告摘要：叠加反转效应下的PiotroskiFscore选股模型。PiotroskiFscore选股模型从公司的盈利能力、杠杆率、流动性、运营效率、筹资能力等角度出发，构建9个关于公司财务状况的重要指标，并基于9个指标对个股进行综合打分，基于打分结果对个股进行筛选。而在国内A股市场，个股短期存在较强的反转效应，本篇专题报告主要探讨叠加个股的反转效应下Fscore模型在A股中的有效性，同时还探讨了两种不同的财务数据获取方式对模型选股有效性的影响。实证分析。实证结果表明，在月度调仓频率下，叠加个股反转效应的Fscore模型在回测期内对全市场、中证800指数成分股、中证500指数成分股内选股有较好的区分度，多空组合在回测期内能获得较为稳定的超额收益。其中在月度调仓频率下，在全市场范围选股策略表现较佳，相对中证500指数年化超额收益率为13.03%，年化波动率为11.58%，信息比率为1.12。同时，通过对比两种不同的基于财报数据计算Fscore的回测结果，表明基于动态更新个股财务数据计算Fscore能够较为显著地提高模型的选股能力。核心假设风险。本报告旨在对所研究问题的主要关注点进行分析，因此对市场及相关交易做了一些合理假设，但这样会导致建立的模型以及基于模型所得出的结论并不能完全准确地刻画现实环境，在此可能会与未来真实的情况出现偏差。本文内容并不是适合所有的投资者，客户在制定投资策略时，必须结合自身的环境和投资理念。图：全市场选股策略净值走势数据来源：广发证券发展研究中心[Table_Author]分析师：陈原文SAC执证号：S02605170800030755-82797057chenyuanwen@gf.com.cn分析师：罗军SAC执证号：S0260511010004020-66335128luojun@gf.com.cn分析师：安宁宁SAC执证号：S0260512020003SFCCENo.BNW1790755-23948352anningning@gf.com.cn请注意，陈原文,罗军并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。[Table_DocReport]相关研究：金融工程：125个经典技术指标择时分析:交易性择时策略研究之十五2020-01-03分析师一致预期下的反转策略研究:多因子Alpha系列报告之（三十九）2019-12-03景气视角下的行业轮动策略:——重构行业轮动框架之二：下游消费篇2019-05-06[Table_Contacts]shiqingshen...
