量化策略研究：毛利率变动因子有效性及单因子策略构建研究

毛利率变动因子有效性及单因子策略构建研究 ——量化策略研究 投资要点 ➢毛利率变动因子的定义 分析师：吴起涤执业登记编号：A0190523020001wuqidi@yd.com.cn 毛利率变动是衡量企业盈利能力趋势变化的关键指标之一，其核心定义为当期毛利率与上期毛利率的差额，为更及时捕捉公司盈利动态，本文选用毛利率TTM为因子构建基础，计算公式为：毛利率变动=当期毛利率TTM−上期毛利率TTM。 ➢毛利率变动因子的特点 研究助理：王娜执业登记编号：A0190125030006wangna@yd.com.cn ①毛利率变动因子在宏观环境相对平稳的时候较为有效（如2017、2019、2021、2023-2024），尤其在2017年和2019年，RankIC高达0.11左右，选股能力突出。在宏观环境受到冲击的时候因子失效，如2018年中美贸易摩擦升级，2022年美联储激进加息、俄乌冲突、疫情反复。 ②毛利率变动因子在中小盘股的选股效果好于大盘股和微盘股。该因子在不同市值组中的表现呈现倒U型结构，在中小盘中表现最为稳健，Rank IC接近0.045，Rank IC正比例接近80%。 ③毛利率变动因子在食品饮料等消费行业表现最强，在金融地产等行业基本失效，行业分化较为明显。 ➢单因子组合策略构建 我们以毛利率变动因子单个因子构建策略。根据毛利率变动因子的IC分析，毛利率变动因子在沪深300和中证1000中Rank IC值和多空收益最高，因此我们选择在这两个股票池中筛选且构建策略。 资料来源：Wind，源达信息证券研究所 ①从沪深300股票池中，剔除ST股票，剔除毛利率变动因子前30%，在每年的在4月30日及10月30日调仓，根据毛利率变动因子从大到小排序，选取前10只等权构建策略。2014.04.30-2026.03.01该策略组合实现了235.32%的总回报，年化收益率为10.72%。相较于沪深300指数，该组合实现了117.07%的超额收益。 ②从中证1000股票池中，剔除ST个股，剔除市值最小的20%股票，剔除毛利率变动因子前10%，在每年的在4月30日及10月30日调仓，根据毛利率变动因子从大到小排序，选取前10只等权构建策略。2014.04.30-2026.03.01该策略组合实现了294.71%的总回报，年化收益率为12.83%。相较于沪深300指数，该组合实现了202.54%的超额收益。 ➢风险提示 历史收益表现不代表未来；回测模型未考虑实际交易费用率；其他数据统计误差 目录 一、毛利率变动因子的IC检测及分析..................................................31.毛利率变动因子定义...............................................................32.毛利率变动因子的IC检测.........................................................4二、单子因组合策略构建.............................................................71.从沪深300股票池筛选.............................................................72．从中证1000股票池筛选...........................................................8三、风险提示......................................................................10 图表目录 图1：不同申万行业毛利率水平.......................................................................4图2：毛利率变动因子的分组平均累计收益.............................................................7图3：沪深300中毛利率变动因子筛选出的10只股票组合（2014.04.30-2026.03.01）......................8图4：中证1000中毛利率变动因子筛选出的10只股票组合（2014.04.30-2026.03.01）....................9 表1：毛利率变动因子IC检测情况....................................................................4表2：不同行业组的毛利率变动因子IC检测情况........................................................5表3：不同市值组的毛利率变动因子IC检测情况.........................................................6表4：不同年份的毛利率变动因子IC检测情况...........................................................6表5：沪深300中毛利率因子筛选出的10只股票组合表现（2014.04.30-2026.03.01）.......................8表6：中证1000中毛利率变动因子筛选出的10只股票组合表现（2014.04.30-2026.03.01）.................9 一、毛利率变动因子的IC检测及分析 1.毛利率变动因子的定义 毛利率变动是衡量企业盈利能力趋势变化的关键指标之一。其核心定义为当期毛利率与上期毛利率的差额，为更及时捕捉公司盈利动态，本文选用毛利率TTM为因子构建基础，计算公式为： 毛利率变动=当期毛利率TTM−上期毛利率TTM 其中，毛利率=（营业收入−营业成本）/营业收入× 100% 一般而言，毛利率的持续提升往往意味着公司产品竞争力增强、成本控制优化或行业景气度上行，可能预示着未来盈利空间的扩大与股价的正面反应；反之，毛利率的连续下降可能反映行业竞争加剧、成本压力上升或公司盈利护城河受损，隐含未来业绩下滑的风险。因此，毛利率变动因子试图捕捉的，正是企业盈利能力趋势性变化中所蕴含的投资机会，其背后的核心假设是市场对盈利能力的持续性变化存在反应滞后或预期偏差，能够持续改善盈利质量的公司有望在中长期实现价值重估，而盈利能力趋势恶化的公司则可能面临估值下行压力。 不同行业的毛利率水平呈现出明显的梯队分化，美容护理、食品饮料、医药生物的整体毛利率水平较高，位居第一梯队，体现出消费升级和技术壁垒带来的高附加值；通信、计算机等科技行业毛利率在25%至30%以上，主要依赖技术创新和产品迭代；社会服务、纺织服饰、公用事业和国防军工等处于中游水平，毛利率在20%至25%之间，受成本控制和政策因素影响较大；而电力设备、汽车、商贸零售等竞争激烈或处于产业链中游的行业，毛利率普遍在15%至18%左右；房地产、建筑装饰、有色金属、石油石化则处于低毛利区间6%至14%，多因重资产、强周期或同质化竞争所致。整体来看，毛利率高低与行业的技术壁垒、品牌溢价、成本控制能力和政策环境密切相关，高毛利行业往往具备更强的盈利韧性，低毛利行业则更依赖规模效应和周期波动。 资料来源：源达信息证券研究所 2.毛利率变动因子的IC检测 我们对中证全指成分股，采用半年度频率数据，对2014-2025年期间4月30日及10月31日的数据进行IC检测，可以发现毛利率变动因子的主要特征如下： （1）毛利率变动因子在宏观环境相对平稳的时候较为有效（如2017、2019、2021、2023-2024），尤其在2017年和2019年，RankIC高达0.11左右，选股能力突出。在宏观环境受到冲击的时候因子失效，如2018年中美贸易摩擦升级，2022年美联储激进加息、俄乌冲突、疫情反复。 （2）毛利率变动因子在中小盘股的选股效果好于大盘股和微盘股。该因子在不同市值组中的表现呈现倒U型结构，在中小盘股中表现最为稳健，Rank IC接近0.045，Rank IC正比例接近80%。 （3）毛利率变动因子在食品饮料等消费行业表现最强，在金融地产等行业基本失效，行业分化较为明显。 具体来看，毛利率变动因子平均RankIC为0.0364，RankICIR为0.7316，显示出较强的稳定性。该因子在沪深300以及中证1000中平均RankIC较高，具体来看，在中证1000中ICIR为0.79，兼具预测强度与极高稳定性，多空年化收益达40.81%，在沪深300中则稳定性不足，RankICIR仅0.32。 进一步，我们对毛利率变动因子分行业进行IC检测，从行业表现数据来看，该因子可能在消费属性如食品饮料和成长制造属性如化工、电子等行业中较为有效，而在地产、金融行业中失效。 数据来源：Wind，源达信息证券研究所 接着，我们对不同市值的股票分组进行IC检测，该因子在不同市值组中的表现呈现倒U型结构，在市值组2至市值组4之间，市值中位数约38亿至107亿中表现最为稳健，IC均值稳定在0.0214至0.0258之间，Rank IC接近0.045，Rank IC正比例接近80%。此外，毛利率变动因子在市值组1即微盘股中出现反向风险，其IC均值为-0.0119，且Rank IC接近于0，说明在微盘股中不仅失效，还可能因极端回撤导致负收益。 从纵向时间维度来看，毛利率变动因子在宏观环境相对平稳的时候较为有效。因子的RankIC值在2015、2016、2017、2019、2023、2024年显著为正，尤其在2017年和2019年，RankIC高达0.11左右，选股能力突出；但在2018、2022年基本失效。整体来看，因子有效往往发生在宏观环境相对平稳的时期，市场有精力和意愿去甄别企业微观层面的改善，并给予绩优股更高的溢价。因子失效则通常对应宏观环境的剧烈变化（如2018年中美贸易摩擦升级、2022年美联储激进加息、俄乌冲突、疫情反复）。 数据来源：Wind，源达信息证券研究所 毛利率变动因子较高组长期跑赢。将毛利率变动因子从小到大分为10组，计算累计平均收益率曲线，可以发现毛利率变动因子较高组，即第7、8、9组表现明显优于其他组，而极端值第10组，即毛利率变动因子最大组累计收益表现不佳，后期在做策略组合时，会剔除相关极端较高值。 资料来源：Wind，源达信息证券研究所 二、单子因组合策略构建 我们以毛利率变动因子单个因子构建策略。根据前文毛利率变动因子的IC分析，毛利率变动因子在沪深300和中证1000中Rank IC值和多空收益最好，因此我们选择在这两个股票池中筛选且构建策略。 1.从沪深300股票池筛选 在沪深300股票池中，具体筛选步骤如下： (1)剔除ST个股；(2)剔除毛利率变动因子前30%； (3)在每年的在4月30日及10月30日调仓，根据毛利率变动因子从大到小排序，选取前10只等权重持有构建策略。 筛选后股票组合回测结果如下图，2014.04.30-2026.03.01该策略组合实现了235.32%的总回报，年化收益率为10.72%。相较于沪深300指数，该组合实现了117.07%的超额收益。 资料来源：Wind，源达信息证券研究所 2．从中证1000股票池筛选 考虑到毛利率变动因子在微盘股表现失效，在中证1000股票池中，具体筛选步骤如下： (1)剔除ST个股； (2)剔除市值最小的20%股票； (3)剔除毛利率变动因子前10%； (4)在每年的在4月30日及10月30日调仓，根据毛利率变动因子从大到小排序，选取前10只等权重持有构建策略。 筛选后组合策略回测结果如下图，2014.0