2024年华创证券CANSLIM投资策略与企业生命周期分析报告

一、CANSLIM策略历史表现回顾

（一）不同风格指数和风格收益近年的表现

市场风格轮动策略在A股市场一直受到投资者的密切关注。近年来，A股市场经历了两次显著的风格轮动，分别在2021年2月和2023年12月。在2021年2月之前，市场偏好主要集中在大盘成长型和大盘质量型股票。然而，自2021年2月之后，市场风格逐渐向小盘股倾斜，其中小盘价值型和小盘成长型股票连续超过两年展现出超额收益。进入2023年12月，市场风格再次出现转变。在过去两年表现突出的小盘股遭遇了显著的回调，而大盘股则重新受到市场的青睐。特别是大盘价值型股票，其表现尤为突出，实现了显著的超额回报。

风格轮动是资本市场中一个常见的现象，它不可避免地影响着投资者的选股策略和偏好。对于量化投资者而言，风格因子的收益表现是他们密切关注的关键指标。下面我们将采用Barra风格因子作为代表，对过去几年A股市场的风格因子的组合收益进行回顾与分析。以下图表展示了自2017年以来Barra风格因子组合的累计收益情况。为与前文的分析框架相衔接，我们将风格因子组合的演变划分为三个关键时期：2017年至2021年2月、2021年2月至2023年12月，以及2023年12月至今。经过对超过六年的数据进行深入分析，我们识别出两大类风格因子组合：高波动性因子组合：这些因子组合在长期内表现出较大的波动性，包括Beta因子、动量因子、盈利因子、成长因子、账面市值比（BP）因子以及杠杆因子。这些因子组合在历史表现中显示出较大的波动性，这可能意味着它们对市场情绪和宏观经济因素更为敏感。值得注意的是，波动性较大的因子组合并不总是意味着历史表现持续不佳，它们可能在某些市场环境下提供超额回报。高收益因子组合：包括市值因子、非线性市值因子、流动性因子和波动率因子。这些因子组合在长期内实现了较为显著的累计收益，显示出较低的波动性和较高的收益稳定性。这些因子的稳定性和收益潜力相比第一类因子会更佳。

在第一阶段，即2017年至2021年2月期间，市场偏好大盘成长型和大盘质量型股票，盈利因子组合表现尤为突出。在这一时期，高盈利能力的股票显示出能够长期稳定地实现超额收益的能力。这一现象与市场主流认知相一致，即在2021年之前，投资者普遍认为投资于A股市场的“核心资产”，如上证50和沪深300指数中的蓝筹股，能够带来显著的超额回报。进入第二阶段，即2021年2月至2023年12月期间，小盘价值型和小盘成长型股票成为市场的主导力量。在这一阶段，盈利因子组合经历了显著的回撤，然而，当市场在2023年12月再次转向大盘风格时，盈利因子组合重新展现出其超额收益的潜力。

纵观整个时间区间，我们可以观察到动量因子和账面市值比（BP）因子的表现呈现出一定的负相关性，而与成长因子的表现则显示出较为同步的趋势（参见图表3）。在第一阶段，即2017年至2021年2月期间，动量因子和成长因子组合的走势呈现出先下降后上升的模式。与此同时，BP因子组合则表现出相反的趋势，即先上升后下降。

进入第二阶段，即2021年2月至2023年12月期间，这三个因子组合均显示出震荡的走势。然而，自2021年7月开始，市场出现了分化：高BP因子组合，即那些被市场低估的股票，开始持续展现出稳定的超额收益。与此同时，动量因子组合和成长因子组合则经历了长达一年半的调整期，动量因子和成长因子在此期间均逐渐失效。直到2024年1月，即第三阶段开始时，动量因子和成长因子组合才出现了明显的反转迹象。另外，BETA因子与杠杆因子组合虽然在过去历史中阶段性出现过一定超额收益，但长期来看两者非常不稳定。尤其在2021年之后，两者的因子组合净值基本都围绕在1附近波动（图表4）。

上图可以看出，波动率因子分组和流动性因子分组之间的历史走势存在一定相关性，在过去六年中，这两个因子组合的表现显示出了高度的稳定性。低波动率和低流动性分组的个股相对于高波动率及高流动性分组的个股，展现出了持续且稳定的超额收益。

进一步的对比分析显示，在动量因子表现较为有效的阶段，即2019年至2021年期间，流动性因子经历了一定程度的回撤（参见图表6）。与此同时，波动率因子在这一时期内表现出了较强的稳定性，基本未受到动量因子波动的显著影响。这表明波动率因子具有一定的独立性，即使在动量驱动的市场环境中仍保持相对稳定的表现。此外，2024年年初，波动率因子和流动性因子的组合均出现了较大的回撤。这一现象与市场对小微盘股的大幅调整和大盘股相对稳定的表现为背景。考虑到小盘股通常具有较低的流动性和波动率，这种市场动态可能导致了这两个因子组合的回撤。过去六年市值因子经历了三次显著的转折点，分别在2019年5月、2021年2月、2023年12月。通过对比分析，我们发现2024年之前市值因子组合与BP因子组合表现出高度的相关性，两者在市场趋势上呈现出同向变动的特点。而进入2024年之后两者表现出现了明显的分化。这种变化可以归因于市场主线的转变，即市场开始更加青睐以“中字头”为代表的国企、央企等高股息高分红的个股。与此同时，小微盘股遭到市场的抛弃。市值因子与盈利因子的关系则较为复杂和不稳定，但当市场风格转向偏好大市值股票时，高盈利因子组合相对于低盈利因子组合，展现出了一定的超额收益。在大市值股票受到市场追捧的背景下，盈利能力较强的公司更容易获得投资者的青睐。

（二）CANSLIM策略的历史风格暴露

通过上文对市场过去几年的复盘，我们对近年来表现出色的CANSLIM策略也进行复盘，对其过去几年的超额收益进行拆解，分析组合的收益来源。

展示了自2021年以来CANSLIM策略的业绩走势。CANSLIM策略自2019年10月成立以来，其表现一直受到市场的关注。投资者可以通过Wind组合管理搜索工具查询其详细情况。回顾近年来的A股市场，我们注意到在经历了2019-2020年的牛市之后，市场出现了显著的调整。具体来看，大盘指数如上证50和沪深300分别累计下跌了32.5%和31.42%。与此同时，小盘股指数中证500和中证1000的下跌幅度分别为18.19%和22.46%。在这一市场环境下，仅有红利指数实现了正向增长，累计涨幅达到24.56%。在这一背景下，CANSLIM策略自2021年至今（截至6月7日）的涨幅达到了11.75%，这一表现显著超越了除红利指数以外的其他宽基指数。当我们进一步考虑牛市期间的收益情况，CANSLIM策略以100.1%的累计收益大幅领先于所有宽基指数，显示出其卓越的市场适应能力和收益潜力。

2、风格归因截至2021年，市场上共有2837只主动型公募基金产品。自2021年至今（截至6月7日），这些公募基金的涨幅中位数为-25%。在这一背景下，CANSLIM策略以11.75%的涨幅表现出色，其排名为第174位，位于所有主动型公募基金产品中的前6.13%分位数。这一表现不仅显著超越了公募基金的平均表现，也突显了CANSLIM策略在市场波动中的稳健性和收益潜力。延续上文中对市场表现的分析方法，我们选择采用Barra风格因子模型来进一步剖析CANSLIM策略的持仓。

通过对比2018年来策略每期持仓的风格暴露与四大宽基指数风格暴露，策略的BETA暴露均值0.34与中证500的BETA暴露均值接近，市值暴露1.23同样接近中证500的市值暴露1.2，反映出策略倾向于投资于中等市值的股票，与中证500的市场定位相一致。非线性市值的暴露介于中证800（0.44）与中证500（0.82）之间。

策略在动量风格与成长风格上的暴露显著高于宽基指数，这与策略构建的初衷高度一致。策略偏好选择具有较大动量的股票，这导致其波动率也相应地高于宽基指数，显示出策略具有较大的弹性。另一方面，策略在盈利和账面市值比（BP）上的暴露明显低于沪深300与中证500指数。这一点归因于策略更注重个股的成长潜力和动量表现，而非仅仅基于盈利能力和估值水平。这种选择可能使得策略在某些市场环境下能够捕捉到高增长机会，但也可能因为忽视了盈利和估值因素而面临较高的风险。值得注意的是，盈利上的暴露为0.09略高于中证1000指数，说明组合的盈利暴露非常偏小。

图表12表示策略在每个风格上的收益，组合收益对比各大宽基指数的超额收益非常明显，但从分析的结果来看对组合有正贡献的风格并不多，组合的超额收益都来自于残差部分的收益，这里的残差表述并不十分恰当，因为从barra模型的公式来看，除10种风格因子外还有市场和行业部分。10种风格中对组合有正贡献的有：beta、动量、市值、成长，其中动量的贡献最大。成长对于组合的收益贡献小于预期，但相比于成长在各大宽基中的贡献为负，还是有一定超额。流动性因子、BP因子、盈利因子的负贡献最大，其中BP因子在各大宽基上的贡献同样为负，盈利因子在沪深300和中证800上的贡献为正。

自2021年以来，结果显示，机械、电力设备及新能源、医药、电子这四个行业在每期均有个股入选策略持仓。其次，基础化工、有色金属、建筑、计算机这四个行业的入选期数占比超过了80%。相比之下，消费者服务、商贸零售、传媒、非银金融、轻工制造这些行业的入选期数占比相对较低，不足25%。另外，综合与综合金融并没有个股入选过。平均持仓占比来看，机械、医药、电子的平均占比最大，均超过10%；基础化工、电力设备及新能源平均持仓占比为：9.04%、8.27%。另外，消费者服务、商贸零售、石油石化、农林牧渔、房地产、交通运输历史平均持仓占比最小。

上图表示组合相对中证800指数每期的行业偏离度，可以发现策略平均持仓大的几个行业的偏离度也较大：机械、电子、医药、基础化工等，其中机械行业的平均偏离度最大为：11.16%，其次基础化工行业的平均偏离度为4.32%，医药行业的平均偏离度为3.32%。

上图表示每期行业偏离的总超额收益，平均每期的行业偏离的超额收益接近为0（0.0069%），表明在长期内，策略的行业偏离并没有带来显著的超额收益。单期最大超额收益为3.95%，最小超额为-4.9%，超额大于0的占比为51.3%。

选股超额收益来看，平均每期选股带来的超额收益为0.57%，中位数为1.13%，表明长期来看策略的选股能力非常优秀。单期最大超额收益为8.29%，最小超额收益为-6.4%，超额大于0的占比为64.1%。

二、企业生命周期

2024年证券市场推出的“国九条”新规，明确了提升上市公司质量的监管重点，并通过一系列针对性措施予以落实。这些措施涵盖了加强对信息披露和公司治理的监管，以确保财务报告的透明度和准确性；强化内部控制体系，提升独立董事的监督作用；完善股份减持规则，规范大股东的减持行为，遏制不当利益输送；鼓励公司通过股份回购和注销提升投资价值，聚焦核心业务，增强发展质量；加强发行承销环节的监管，整顿市场乱象；加大退市制度的执行力度，确保市场进出有序；监管证券基金机构，促进行业的健康增长；加强交易监管，保障市场稳定；以及通过法治建设和提高违法成本，形成推动资本市场高质量发展的协同效应，维护投资者的合法权益。在“国九条”新规的启发下，结合近年来市场风格演变及CANSLIM投资组合的表现分析，我们对策略进行了深入的升级，旨在整合更丰富的基本面分析维度。在评估上市公司的质量时，现金流的健康状况被视为一项核心指标。稳定的现金流不仅是企业持续增长的基础，也是持续分红能力的保障。因此，在选股过程中，我们也应分析企业的现金流量表，确保其能够持续生成稳定的现金流，并拥有充足的自由现金流以支持分红政策。

（二）企业生命周期理论Victoria Dickinson（2010）提出了一种利用经营现金流、投资现金流和融资现金流的正负性来识别企业所处生命周期阶段的方法，该方法不受单一变量或复合度量所固有的分布假设影响，提供了一个简洁但稳健的生命周期阶段指标。他指出现金流模式能够有效地反映企业在盈利能力、增长率、风险等方面的差异，进而可映射到不同生命周期阶段（引入期、成长期、成熟期、震荡期（shake-out）、衰退期）。他不仅验证了基于现金流模式的生命周期阶段与经济理论的一致性，而且还与以往研究中使用的代理（如Anthony和Ramesh的度量和企业年龄）进行了比较。

研究发现，净资产收益率（RNOA）在不同生命周期阶段的分布与现金流模式代理的结果一致；成熟阶段的企业显示出最高的盈利能力，并且这种盈利能力具有持续性。他还探讨了生命周期信息对股票市场表现的影响，发现市场参与者可能低估了成熟企业的盈利持续性，导致成熟企业在生命周期阶段分配后的一年内获得正的超额回报。基于生命周期的分类，他发现结合账面市值比（B/M）和成熟生命周期阶段的筛选，可能识别出具有潜在超额回报的投资机会。我们参考Dickinson对现金流划分企业生命周期的方式，对A股市场的上市公司进行区分，具体划分方式参考下图（图表20）：企业在引入期由于刚刚起步，净经营活动现金流和净投资活动现金流为负、净筹资活动现金流为正；在成长期企业的成长机会多着重发展扩张以占领市场通常其投资量大因而净经营活动现金流为正、净投资活动现金流为负、净筹资活动现金流为正；企业进入成熟期后，其累计利润不断增加但因成长机会减少投资强度也减弱，该阶段净经营现金流仍为正但盈利能力下降净投资活动现金流和净筹资活动现金流均为负；企业在动荡期的三种净现金流无法预测；至于企业进入衰退期后，整体处于下降状态净经营活动现金流为负、净投资活动现金流为正，而净筹资活动现金流无法预测。

我们对A股市场进行划分时采用经营活动现金流净流入TTM、筹资活动现金流净流入TTM、投资活动现金流净流入TTM指标来进行划分。

对比全市场不同生命阶段的占比，其中处于成熟期的个股最多，历史平均占比达34%；其次处于成长阶段的个股历史平均占比为30%；占比最小的为衰退期，历史平均比例为7%；引入期和动荡期的个股数量相近，平均占比均为15%。

上两图表示不同生命周期个股分组的历史净值及超额收益图（剔除上市不足3个月个股），分析结果揭示了一个显著的趋势：自2010年以来，成熟期个股分组相对于其他分组持续实现了超额收益。具体来看，成熟期分组自2010年起录得的年化收益率为9.5%，在所有分组中表现最为突出。这一收益率不仅超越了同期全A等权指数的年化收益7.19%，也显著高于其他各生命周期阶段的个股分组。动荡期分组以7.34%的年化收益紧随其后，而成长期和衰退期分组的年化收益分别为7.01%和4.94%，均未能超越市场平均水平。特别值得注意的是，引入期分组的年化收益仅为3.25%，在所有分组中表现最弱。

表示各分组里面收益对比，2010年至今（2024.5.31）15年，各分组的表现呈现出明显的差异。成熟期分组表现尤为突出，其中12年的年度收益超越了全A等权指数，占比高达80%。动荡期分组也显示出较好的表现，有8年的年度收益超过了全A等权指数，占比53.3%。相比之下，成长期分组的表现则略显逊色，仅有7年的年度收益跑赢市场，占比为46.7%。这可能与成长期企业面临的高增长风险和市场竞争激烈有关。成熟期的企业在长期内为投资者提供了较为稳定和可观的收益。动荡期的企业在某些年份也展现出了超额收益的潜力。而成长期企业虽然具有高增长的潜力，但其收益表现的波动性较大。引入期的企业则显示出较低的收益率，这可能与其面临的高风险和不确定性有关。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）