最近在找量化资料的时候，无意间发现了一位宝藏量化基金经理，之所以说他是“宝藏”，主要是觉得实盘业绩可圈可点，并且投资框架简单易量化，特别适合量化萌新上手操作。
不卖关子了，他就是公募招商基金的王平（本文就尊称为“王总”，respect~），早在2006年就校招进招商基金了，从助理数量分析师开始做起，在2010年6月开始担任基金经理，现在是招商基金来那个花投资部副总监，至今证券从业16年，可以说是见证了公募量化基金的整个发展过程，是一位不折不扣的老牌公募量化基金经理。
目前在管理的基金有10余只，管理规模超50亿元，其中代表作就是『招商量化精选股票型发起式证券投资基金』，是不是特别拗口难记呢，一般是简称『招商量化精选』，A类和C类份额（主要是费率差别）加起来，基金规模大概有6亿，咱就以A类为例吧。
对了，为了审慎尽责勤勉，本文中出现的所有基金名称和代码，都是为了举例说明，不构成任何投资建议哈，股市有风险，投资需谨慎~
『招商量化精选A』从2016年3月成立至今，6年多时间累计收益126.22%，同期沪深300指数的收益为30.03%，大幅跑赢96.19%，同时也大幅超越同类基金的平均收益62.39%。
在年初至今大盘下跌19%的情况下，该基金依然取得了5.58%的正收益，并且在最近一段时间，更是跻身同类基金Top10排行榜，保持优秀能打的作风。
这么亮眼的业绩背后，很多人都会觉得，这后头肯定是大公募的复杂量化模型吧，这一点我很难确认或否认，估计只有该量化基金的团队成员才知道了。不过，从公开资料来看，如果资料都是真实的话，该量化基金投资策略的核心思想却不复杂，简单概括出来就是“PB-ROE”，不信的话，可以用“王平 PB ROE”作为关键字，在度娘/WX中搜索。
PB（Price-to-Book Ratio）就是人们常说的市净率，市净率=每股股价/每股净资产，这是一个常用的估值指标，数值越小就说明股票的估值越低，它有个亲戚也是咱的熟客，那就是市盈率PE。
ROE（Return on Equity）是净资产收益率，净资产收益率=净利润/净资产，这是一个常用的盈利指标，数值越大说明企业的盈利能力越强，它在财务学上也有一个近亲，那就是资产收益率ROA，不过ROA在这里都用不上，只是顺道提一嘴。
根据王总的自述，选股模型主要就是依靠“PB-ROE框架”，简单来说，就是在估值中枢（以PB衡量）相对稳定的行业当中，筛选具有一定成长性（以ROE衡量）的股票进行投资，并且由于市场对大市值公司研究已经较为深入，定价已经非常内卷充分，更偏向于选择市值偏小的股票，并要求个股集中度要低（持仓分散），尽量不考虑周期股。
需要注意的是，“PB-ROE框架”中的ROE指的不是盈利因子ROE本身，而是“ROE增长率”，表示盈利能力的成长，属于成长因子，为了方便表述，简称为ROE，下同。
通过Sharpe和Barra的基金风格分析，体现出偏小盘、价值兼顾成长的特点；看最近的一期持仓，持仓占比最高的股票占比仅有1.72%，前10大重仓股合计仅有15.27%，体现出足够的持仓分散，这在一定程度上印证了王总的投资逻辑。
“PB-ROE”这种投资策略框架不是很突兀地被提出来的，是来源于很经典的一类投资策略思想，那便是GARP策略，全称是“Growth at a Reasonable Price”，以合理价格买入成长性的股票，价值策略和成长策略都是国内外投资者很熟知的两种选股策略，GARP是两者思想的融合。
早在上个世纪的二十年代，本杰明·格雷厄姆(Benjamin Graham)就已经提出了价值投资的选股逻辑，其核心思想就是寻找基本面更好的公司，并且股票价格要低于内在价值。
价值策略就是打算通过买入估值偏低的好基本面股票，长期持有以期获得超越大盘的稳定超额收益。它的另外一个典型代表就是沃伦·巴菲特(Warren Buffett)，在他数十年的投资生涯中，平均年化收益率达到了20%以上，国内投资者尊称其为“股神”。
相较于价值策略关注股票的过去和现在，成长策略更关注公司的潜在未来，它希望筛选出营业收入额、利润额等持续增长、且速度快于整个国家和行业的增长的股票。特别是伴随科技型公司的兴起和繁荣，成长策略逐渐成为很多投资者的心头好，其中典型的代表有美国著名的成长型基金经理詹姆斯·欧斯拉格(James Oelschlager)。
GARP 策略则是同时将价值策略和成长策略融合在一起，它的典型代表是投资大师彼得·林奇（Peter Lynch），他利用GARP策略在1977~1990的13年里，实现了高达29%的平均年化收益，这段传奇业绩让他坐上了基金投资业绩同业排名第一的宝座。
GARP由于选股的时候同时考虑了价值和成长，投资风险则相对适中，可以获得较高的风险调整后收益，且逻辑清晰易于实现，因此非常受量化投资者的青睐。
前文讲的PB-ROE框架中，PB就是对应了GARP中的价值指标，ROE对应了GARP当中的成长指标，再次提示，此处的ROE表示的是“ROE增长率”（下同），两者兼顾，目标就是寻找被市场低估、又同时有较强的持续稳定增长潜力的股票。
需要说明的是，GARP策略当中的价值指标，除了PB之外，常用的还有市盈率PE、市现率PCF、市销率PS等；成长指标当中，除了ROE之外，还有净利润、销售净利率、主营业务收入等增长率指标，PB-ROE框架只是GARP策略中一个非常典型有效的实例。
看着王总亮眼的实盘业绩，不禁心痒痒地想复现一个，沉下心来一琢磨，框架看似简单，但细节可是千头万绪。
先说这两个因子的组合框架，在不引入机器学习复杂模型的情况下，常见的至少有3种组合方式。
第一种，先针对PB和ROE因子进行单独处理，比如说进行横截面打分，PB从大到小的得分范围为1~100分，ROE从小到大的得分范围为1~100分，最后再按照每个因子的得分和设定的权重加总在一起，筛选出综合得分最高的股票。
第二种，先剔除股票池当中PB值为负的股票，然后对剩余的股票池，根据PB因子从小到大进行排列，筛选出靠前N%的股票，最后在这N%的股票当中，根据ROE从大到小排序，筛选出心仪的前M支股票。
第三种，跟第二种“在低估当中选高成长”顺序相反，先使用ROE因子进行过滤，然后再用PB因子进行筛选，相当于是“在高成长当中选低估”，要注意的是，需要对“负值PB”这种异常值进行特殊处理，不然PB从小(低估)到大(高估)进行排序，“资不抵债”的股票就跑到前面去了。
说完因子组合框架的多样性，因子计算的可选性也不少，就拿ROE因子来说吧，它需要计算出股票ROE的增长率，成长的增幅是选择环比还是同比呢，数据是选择最新一期财报数据，还是TTM（Trailing Twelve Months，滚动12个月）数据呢，亦或是最近N期财报数据的综合呢，这样组合在一起，光一个ROE因子的计算方式就不少于6种。
好吧，要复现测试的工作量太大了，身子虚，不是很扛得住，只好根据以往的开发经验浅尝一下了，就以个人宽客的开发路径为例吧，咱一步一步梳理这个复现流程。
这里打算采用第二种因子组合的方式，也就是在全市场当中先筛选出PB值最低的前N%的股票，然后再根据ROE成长因子的数值从大到小排序，最终选出靠前的M只股票，当然了，在做这些筛选之前，需要先剔除次新股、ST股、净资产为负等“奇奇怪怪”的股票”。
ROE成长因子的计算方式则采用多期复合的形式计算环比数据，对根据每期财报计算出的ROE原始数值按照时间衰减加权，也就是越靠近现在时间的财报数据权重越高，这样说起来不够直观，用公式来表示吧。
T-1期复合ROE=（a×T-4期ROE + b×T-3期ROE + c×T-2期ROE + d×T-1期ROE）/(a+b+c+d)
T期复合ROE=（a×T-3期ROE + b×T-2期ROE + c×T-1期ROE + d×T期ROE）/(a+b+c+d)
T期ROE成长因子 = T期复合ROE - T-1期复合ROE
其中，a、b、c、d的数值大小顺序是a<b<c<d，时间越近，权重数值越大。
是骡子是马，就要牵出来遛遛了，一边写代码，一边调bug，牺牲了两场世界杯球赛，终于搞好策略，跑出回测，目前成品如下所示。
从2010年回测到现在，将近13年时间，年化收益有40.8%，还算可以的，说明选股能力还行，怪不得王总的实盘业绩那么亮眼，再单独测试一下今年的收益看看。
虽然净值曲线没那么昂扬，收益也没有往年平均的高，好歹在今年这种大盘下跌接近20%的情况下，还取得了31.8%的正收益，说明这两个GARP因子虽然简单，但是往年今年的收益还可以，还要啥自行车~~~
最后还想补充3点：
第一点，王总在采访当中非常强调PB-ROE框架的作用，但并不是只依赖于PB和ROE这俩因子，还会用到其他因子指标的辅助。
第二点，PB-ROE框架的核心是，“在估值中枢（以PB衡量）相对稳定的行业当中，筛选具有一定成长性（以ROE衡量）的股票进行投资”，里面强调了“估值中枢相对稳定”，再加上PB和ROE因子计算的特性，需要剔除掉一些高杠杆、周期不稳定的那些行业，本次复现的策略当中也考虑到了这一点。
第三点，回测模拟的效果要比王总的实盘效果好不少，一是策略的不同，二是回测与实盘的不同，三就是王总为了降低风险，持仓非常分散，这个复现的策略因为是按照个人宽客的思路，持股数目不多，而且还主动暴露市值风险，因此容易博取高收益。
参考资料：
华西证券，2021.03，《招商量化精选投资价值分析》
首创证券，2022.04，《招商量化精选A（001917）基金投资价值分析》
国泰君安，2011.09，《基于全市场的GARP选股研究》
国信证券，2012.06，《基于GARP的价值投资选股策略》
国信证券，2012.08，《基于GARP的Alpha选股指数增强策略》
PS：本文『PB-ROE框架策略』复现源码已分享至『量化藏经阁』和『量化藏经阁Max』社群内，群友请在社群量化兵器库原路径中自取。
END
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