AEG估值組合5月實現4.66%超額收益 | 民生金工

（轉自：爾樂量化）

➤ 5月基本面量化選股組合總體超額穩健。

5月，AEG估值潛力組合和競爭優勢分別以7.05%和4.47%的回報率顯著超越其基準指數，實現了4.66%和2.92%的超額回報。統計各策略在股票型公募基金中的相對排名，5月各策略表現基本均位於中位數以上。

➤ 競爭優勢組合表現跟蹤：5月回報4.47%，相對於中證800超額收益2.92%，截至5月底本年絕對收益5.98%。

策略介紹：競爭壁壘分析框架區分為四類行業：壁壘護盾型、競爭激烈型、穩中求進型和尋求突破型。全區間表現：競爭優勢組合自2012年以來年化收益17.04%，夏普比率0.66，信息比率0.12，最大回撤-47.68%，卡瑪比率0.36。

➤ 安全邊際組合表現跟蹤：5月回報3.79%，相對於wind全A超額收益1.40%，截至5月底本年絕對收益2.06%。

策略介紹：競爭優勢的核心在於塑造企業的進入壁壘（即「護城河」）。全區間表現：安全邊際組合自2012年以來年化收益22.73%，夏普比率1.02，信息比率0.18，最大回撤-35.10%，卡瑪比率0.65。

➤ 紅利低波季調組合表現跟蹤：5月回報4.07%，相對於紅利低波50指數超額收益-0.02%，截至5月底本年絕對收益3.32%。

策略介紹：「高股息陷阱」的表現形式多重多樣，但本質是投資者單純追逐高股息率而忽視了公司盈利可持續性和長期價值。全區間表現：紅利低波季調組合自2014年以來年化收益20.27%，夏普比率0.94，信息比率0.16，最大回撤-43.06%，卡瑪比率0.47。

➤ AEG估值潛力組合表現跟蹤：5月回報7.05%，相對於wind全A超額收益4.66%，截至5月底本年絕對收益10.23%。

策略介紹：首先用AEG_EP因子選取TOP100，然后選擇股利再投資/P比率高的TOP50股票，這意味着我們投資於那些市場尚未充分認識到其增長潛力的公司。全區間表現：AEG估值潛力組合2014年以來年化收益28.72%，夏普比率1.11，信息比率0.23，最大回撤-44.34%，卡瑪比率0.65。

➤ 中證800現金牛組合表現跟蹤：5月回報1.99%，相對於中證800超額收益0.44%，截至5月底本年絕對收益-0.01%。

策略介紹：通過CFOR分析體系深入評估企業的盈利能力和資產的現金生成效率。全區間表現：2019年以來年化收益13.56%，最大回撤-19.80%，卡瑪比率0.68。

➤ 中證800內大模型AI選股組合表現跟蹤：5月回報2.42%，相對於中證800超額收益0.87%，截至5月底本年絕對收益3.50%。

策略介紹：通過融合思維鏈推理（COT）、對比分析與反事實推理，形成多維度驗證閉環。全區間表現：2019年以來年化收益16.53%，夏普比率0.71，信息比率0.17，最大回撤-33.01%，卡瑪比率0.50。

➤ 中證800內治理效能組合表現跟蹤：5月回報3.44%，相對於中證800超額收益1.89%，截至5月底本年絕對收益1.71%。

策略介紹：基於年報和半年報的MD&A通過deepseek-R1挖掘管理治理信息。全區間表現：2020年以來實現年化收益11.00%，夏普比率0.51，信息比率0.23，最大回撤-23.74%，卡瑪比率0.46。

01

5月，AEG估值潛力組合和競爭優勢分別以7.05%和4.47%的回報率顯著超越其基準指數，實現了4.66%和2.92%的超額回報。

股票型公募基金本月、本季度和本年回報的中位數分別為1.82%、-1.72%、2.49%，最近一年表現相對較強，中位數為10.39%。

統計各策略在股票型公募基金中的相對排名，5月各策略表現基本均位於中位數以上。

02

2.1 競爭優勢組合

競爭壁壘分析框架：該方法將企業競爭環境和戰略因素納入選股邏輯中，提供不同於傳統因子投資的價值量化視角。在這一框架下，行業被細緻分類，識別出具有不同競爭特性的四類行業：「壁壘護盾型」、「競爭激烈型」、「穩中求進型」和「尋求突破型」。特別地，「壁壘護盾型」行業因其長期穩定的市場份額和超強的盈利能力而受到重視。在「壁壘護盾型」行業中，策略聚焦於識別具有顯著管理競爭優勢的「唯一主導」企業，這些企業能夠長期維持其市場領導地位。而在沒有明顯主導企業的壁壘行業里，尋找那些能夠通過合作避免競爭、維持高利潤率的「合作共贏」企業。對於非「壁壘護盾型」行業，策略則轉向發掘那些即便在競爭環境中也能通過高效管理和成本控制實現優異運營表現的「高效運營」企業。具體可參見《量化專題報告：邁向價值之路：競爭壁壘分析框架下的選股邏輯》。

組合構建：將「壁壘護盾型」行業中的「唯一主導+合作共贏」組合與無壁壘保護行業中的「高效運營」組合結合，得到「競爭優勢」組合。

競爭優勢組合自2019年以來年化收益21.73%，夏普比率0.98，信息比率0.13，最大回撤-19.32%，卡瑪比率1.12。

2.2 安全邊際組合

波特的產業組織範式強調外部環境對企業贏利的影響，但忽視了企業內在因素。競爭優勢的核心在於塑造企業的進入壁壘，進而確保其在市場中的獨特地位和持續盈利能力。

ROIC的計算可以瞭解一家公司過去和未來創造價值的能力。如果一家企業通過高NOPAT利潤率實現高ROIC，應該將分析重點放在客户鎖定上。如果公司的高回報來自高投資資本周轉率，應該強調成本領先分析。最為可持續的綜合競爭優勢來源於需求側競爭優勢和供給側競爭優勢的疊加。

安全邊際是企業內在價值與市場價值之間的差距，問題的核心在於企業內在價值的合理估計。在企業經營穩健、且不考慮企業增長的情況下，盈利能力價值通常被視為更可靠地反映企業實際價值的指標。我們通過計算個股的盈利能力價值作為安全邊際，在綜合競爭優勢股票池內選擇安全邊際最大的前50標的並採用股息率加權的方式最大化組合安全邊際。具體可參見《量化專題報告：深入價值之路：量化刻畫「護城河」與安全邊際》。

組合每年5.1、9.1和11.1換倉，每次持有50只股票。

安全邊際組合自2019年以來年化收益20.77%，夏普比率1.03，信息比率0.13，最大回撤-16.89%，卡瑪比率1.23。

2.3 紅利低波季調組合

股息率的高低更多取決於業務的屬性以及企業所處的發展階段，並不一定是越高越好。從統計結果看，股息率次高組擁有相對於大盤最高的勝率。「高股息陷阱」的表現形式多種多樣，但本質是投資者單純追逐高股息率而忽視了公司盈利可持續性和長期價值。因此，一方面可以通過股息率本身的預測加以規避，另外也考慮諸如剔除股價表現極端、負債率異常的標的等負向清單制度。具體可參見報告《量化專題報告：紅利策略優化：高股息陷阱與股息預測》。

紅利低波季調組合自2014年以來年化收益20.27%，夏普比率0.94，信息比率0.16，最大回撤-43.06%，卡瑪比率0.47。

2.4 AEG估值潛力組合

收益的來源實質上分為兩個方面：一是資產本身生成的收益；二是通過將利息再投資於其他資產所產生的收益。

二者的加總被稱為帶息收益或全收益，這包括了股息在內的所有收益。與之相對，不包括股息再投資的收益則被稱為除息收益或淨收益。投資的價值是基於預期帶息收益來確定的，同樣，市盈率（P/E）比率通常也應當基於帶息收益的增長來計算，這是因為我們需要考慮投資收益的所有來源。帶息收益增長超過機會成本的部分，被稱為超額收益增長(AEG，Abnormal Earnings Growth)，其含義是公司的總體收益超過機會成本部分的價值：

其中E1是第一期的盈利，V0是當下的市值。所以，遠期市盈率可以通過1/要求回報率，再加上超額收益增長除以下一期收益的數值來計算。如果預測沒有超額收益增長，則正常市盈率為：

所以，遠期市盈率就是正常市盈率加上增長溢價。具體請詳見報告《超額收益增長模型AEG：PE估值的內涵邏輯》。

首先用AEG_EP因子選取TOP100，然后選擇股利再投資/P比率高的TOP50股票，這意味着我們投資於那些市場尚未充分認識到其增長潛力的公司。

AEG估值潛力組合2014年以來年化收益29.29%，夏普比率1.11，信息比率0.23，最大回撤-44.34%，卡瑪比率0.65。

2.5 「現金牛」組合

爲了補充傳統杜邦分解的不足，引入了自由現金流（FCF）和自由現金流回報率（CFOR）作為關鍵分析維度，通過CFOR分析體系深入評估企業的盈利能力和資產的現金生成效率。CFOR體系通過拆解現金流量回報率，揭示企業如何將經營活動產生的現金流轉化為淨利潤，包括自由現金利潤比率和經營資產回報率，從而更全面地評估企業的經營績效和財務穩定性。

我們着重關注中證800內的現金牛組合。

中證800現金牛組合2014年以來年化收益18.38%，夏普比率0.80，信息比率0.20，最大回撤-36.42%，卡瑪比率0.50。

2.6  大模型AI選股組合

傳統投研模型面臨信息整合與邏輯驗證的雙重困境。依賴結構化數據的傳統模型難以有效處理非結構化金融文本（如研報、公告、調研紀要），導致語義信息丟失與邏輯斷裂。面對信息過載、數據割裂及解釋性缺失，模型預測精度受限，投資者信任度下降。

FinLLM通過預訓練與領域優化，顯著提升非結構化金融文本的解析能力。傳統投研模型受限於結構化數據依賴與語義信息丟失，而FinLLM基於海量金融文本（研報、公告、調研）的預訓練，突破了對非結構化信息的整合瓶頸，通過語義蒸餾與跨模態對齊，有效捕捉隱含的市場信號與管理層意圖，為智能投研提供更全面的數據基礎。

三角驗證體系系統性提升模型推理能力與透明度。通過融合思維鏈推理（COT）、對比分析與反事實推理，形成多維度驗證閉環：COT顯式化決策路徑（如「鋰價下跌→成本改善→毛利率提升」），對比分析橫向校驗歷史規律與同行數據，反事實推理壓力測試結論穩健性。

分層次數據提純框架實現多源異構信息的高效融合。以「研報-公告-調研」三元組為最小分析單元，通過語義蒸餾、邏輯一致性驗證等方法提取關鍵信號，並從不同來源的數據中提取因果關係並進行交叉驗證，解決了金融場景中數據異構性與邏輯斷裂的難題。

大模型AI選股組合2019年以來年化收益16.53%，夏普比率0.71，信息比率0.17，最大回撤-33.01%，卡瑪比率0.50。

2.7  治理能效組合

MD&A （管理層討論與分析）作為企業年報核心文本，本質上是一份由企業最高決策層撰寫的「經營解碼説明書」。從時間上看，MD&A 通過 「歷史經營回顧 + 未來戰略展望」 搭建發展橋樑；從空間上看，MD&A 披露財務指標外的非財務信息及管理層可信度。因此，財務數據僅呈現「結果」，而 MD&A 揭示「過程」和「邏輯」，將成為主動管理和量化策略共同爭奪的alpha 前沿陣地。

巴菲特 MD&A 分析的三大核心原則。巴菲特評估 MD&A 聚焦三大維度：一是管理層坦誠度，要求管理層主動承擔責任，避免將問題歸咎於宏觀經濟等外部因素，如主動承認戰略失誤而非用 「行業周期性波動」 模糊表述；二是業務與財務邏輯一致性，強調財務指標變動需與業務動因（如產能擴張、技術升級）形成可驗證的因果鏈，非財務指標（如研發人員數量）需與財務表現匹配；三是長期價值創造，關注戰略規劃的合理性與可持續性，重視研發投入、護城河建設等長期競爭優勢，警惕追逐短期熱點或空泛的 「戰略轉型」 表述。

巴菲特直言：「我們的成功方程式-那就是以合理的價格買進具有產業競爭優勢同時由誠實有才干的人經營的做法」。巴菲特的投資體系以護城河為基石，以管理層為動能，以安全邊際為風控邊界，形成閉環：

護城河決定企業 「能走多遠」：缺乏壁壘的企業終將陷入紅海競爭，難以抵禦行業周期；

管理層決定企業 「走得是否穩健」：即使擁有深厚護城河，低效治理也會導致價值流失；

安全邊際決定 「容錯空間」：再優質的企業若支付過高溢價，也可能因估值迴歸承受損失。

組合的具體構建方式為先用短期利潤指引因子和財務一致性因子（原始值）進行等權合成在中證800成分股內選股構成治理效能基礎組合，再用PB_ROE 因子（pb 排名減去 roe 排名，市值行業中性化）在治理效能基礎組合內進一步選擇，以表徵整體估值和盈利能力在前 50 的個股構成治理效能 TOP50 組合。

中證800內治理效能組合自2020年以來實現年化收益11.00%，夏普比率0.51，信息比率0.23，最大回撤-23.74%，卡瑪比率0.46。

1）量化結論基於歷史統計，如未來環境發生變化存在失效可能。

2）選股模型結論不構成投資建議，實際投資還需要考慮外部市場環境、估值等因素並進一步評估。

報告信息：

吳自強  S0100122120016  wuziqiang@mszq.com

本文來自民生證券研究院於2025年6月19日發佈的報告《AEG估值組合5月實現4.66%超額收益》，詳細內容請閲讀報告原文。

《證券期貨投資者適當性管理辦法》於2017年7月1日起正式實施，通過本微信訂閲號/本賬號發佈的觀點和信息僅供民生證券的專業投資者參考，完整的投資觀點應以民生證券研究院發佈的完整報告爲準。若您並非民生證券客户中的專業投資者，為控制投資風險，請取消訂閲、接收或使用本訂閲號/本賬號中的任何信息。本訂閲號/本賬號難以設置訪問權限，若給您造成不便，敬請諒解。我司不會因為關注、收到或閲讀本訂閲號/本賬號推送內容而視相關人員為客户；市場有風險，投資需謹慎。

免責聲明

民生證券股份有限公司（以下簡稱「本公司」）具有中國證監會許可的證券投資諮詢業務資格。本報告僅供本公司境內客户使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客户。本報告僅為參考之用，並不構成對客户的投資建議，不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。本報告所包含的觀點及建議並未考慮個別客户的特殊狀況、目標或需要，客户應當充分考慮自身特定狀況，不應單純依靠本報告所載的內容而取代個人的獨立判斷。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容而導致的任何可能的損失負任何責任。

在法律允許的情況下，本公司及其附屬機構可能持有報告中提及的公司所發行證券的頭寸並進行交易，也可能為這些公司提供或正在爭取提供投資銀行、財務顧問、諮詢服務等相關服務，本公司的員工可能擔任本報告所提及的公司的董事。客户應充分考慮可能存在的利益衝突，勿將本報告作為投資決策的唯一參考依據。