源达：从因子到策略 净利润增速因子的十年回测研究

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来源：源达

投资要点

净利润增速因子的定义

本文选取TTM净利润同比增速（包含少数股东损益）作为净利润增速因子构建策略，其公式为：（本期TTM净利润 - 去年同期TTM净利润） / |去年同期TTM利润|。其核心优势在于：一方面，滚动口径有效规避了单季度数据因季节性和财务结算周期带来的短期噪音干扰；另一方面，因TTM比较中始终存在多个季度的重合样本，能够更平滑、客观地反映企业的真实增长趋势。

净利润增速因子的特点

①净利润增速因子在中小盘指数中表现显著优于大盘。 因子在四大宽基指数中均呈现正向选股能力。其中，在中证1000指数中效果最为突出，平均RankIC最高为0.062，RankICIR为0.606，预测强度与稳定性俱佳。

②净利润增速因子在家用电器、采掘、电气设备等行业中选股效果最强。 上述行业RankIC均值均超过0.06，且RankIC正比例均高于60%，正向预测的强度与稳定性俱佳；在通信、医药生物、建筑装饰等行业亦有较好表现。

③净利润增速因子在中等市值区间内表现最优。在市值组3和市值组4（市值中位数约61亿至113亿元）中，因子RankIC均值分别达0.069和0.075，且正比例高达0.84和0.76，预测强度与信号一致性俱佳，为因子最为有效的市值区间。因子有效性整体呈先升后降的倒U型结构。

多因子组合策略构建

从基本面的角度分析，净利润增长可以由多种路径实现，具体包括收入扩张、毛利率提升、费用压缩、资产处置、政府补助、低基数效应等，质量差异较大。故在此基础之上，我们考虑引入营收增速 ≥ 10% 的门槛，确保入选公司处于收入与利润双升的真实扩张期，其次引入PEG 因子，PEG处于（0-3）区间把组合约束在为成长支付的价格合理的安全边际内。具体筛选流程包括：1． 剔除ST、退市的公司；2． 剔除营收增长率小于10%的公司；3． 剔除市盈率相对盈利增长比率PEG<0 或 PEG>3 的公司。根据定期报告披露日期，在每年的4月30日及10月30日调仓，非交易日则顺延，根据净利润增速因子从大到小排序，选取前5只等权重持有构建策略。2014.04.30-2026.06.30该策略组合实现了2649.07%的总回报，年化收益率为31.15%。相较于沪深300指数，该组合实现了2518.38%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

一、净利润增速因子的IC检测

1．净利润增速因子的定义

在前期报告《预测成长型因子十年回测研究》中，我们曾对成长型因子进行过系统细分，重点考察了基于Wind一致预期的营收和净利润2年复合增长率（即预测成长型因子）。本文延续其分析思路，将分析重心转向净利润增速因子，进行更深入的探讨。

从经济逻辑来看，净利润增速与ROE分别刻画了企业盈利的不同维度：ROE反映当前的盈利水平（可视为一阶变量），而净利润增速反映盈利水平的变化速度（即二阶变量）。由于增速的边际变动会先于ROE的调整，净利润增速通常领先于ROE。当净利润增速持续上升并突破某一临界阈值时，ROE往往随之出现加速改善。这一领先性使净利润增速因子或具有更前瞻性的参考价值。

相关净利润增速因子的构建方式主要如下：

表1：净利润增速因子的主要构建方式

构建方式

具体释义

单季度净利润同比增速

当期单季净利润 / 去年同期单季净利润 - 1

TTM净利润同比增速

本期TTM净利润 - 去年同期TTM净利润） / |去年同期TTM利润

盈利加速度因子

盈利增速的同比变化，即二阶增速，衡量增速的变化趋势

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

本文选取TTM净利润同比增速（包含少数股东损益）作为净利润增速因子构建策略，其的核心优势在于：一方面，滚动口径有效规避了单季度数据因季节性和财务结算周期带来的短期噪音干扰；另一方面，因TTM比较中始终存在多个季度的重合样本，能够更平滑，客观地反映企业的真实增长趋势。

2．净利润增速因子的 IC检测分析

考虑到定期报告的披露时间，我们对中证全指成分股，采用半年度频率数据，对 2014-2026年期间4月30日及10月31日的数据进行 IC 检测，可以发现净利润增速因子的主要特征如下：

（1）净利润增速因子在中小盘指数中表现显著优于大盘。因子在四大宽基指数中均呈现正向选股能力，但有效性随成分股市值增大而递减。其中，在中证1000指数中效果最为突出平均RankIC为0.062，且RankICIR为0.606，预测强度与稳定性俱佳；在沪深300等大盘指数中，虽然平均RankIC为0.048，但RankICIR水平偏低，预测信号的稳定性明显弱化。

（2）净利润增速因子在家用电器、采掘、电气设备等行业中选股效果最强。上述行业RankIC均值均超过0.06，且RankIC正比例均高于60%，正向预测的强度与稳定性俱佳；在通信、医药生物、建筑装饰等行业亦有较好表现。与之相对，因子在传媒、农林牧渔、房地产、交通运输等行业表现不佳。

（3）净利润增速因子在中等市值区间内表现最优。在市值组3和市值组4（市值中位数约61亿至113亿元）中，因子RankIC均值分别达0.0685和0.0750，且正比例高达0.84和0.76，预测强度与稳定性俱佳，为因子最为有效的市值区间。然而，在市值组5（市值中位数约305亿元）中，RankIC均值大幅回落至0.0327，正比例仅60%，有效性显著减弱。因子有效性整体呈先升后降的倒U型结构。

分指数对净利润增速因子进行IC检测，净利润增速因子整体呈现稳定的正向选股能力，平均RankIC为0.0476，RankICIR达0.6011。分指数来看，因子在中证1000中表现最为突出，平均RankIC最高（0.0621），且RankICIR最高（0.6066），预测强度与稳定性俱佳。沪深300平均RankIC 为0.0481，但是RankICIR偏低，稳定性较弱。总体而言，净利润增速因子在中小盘指数中的RankIC表现更优，而在大盘股中虽仍有正向信号，但稳定性整体下降。

表2：不同指数净利润增速因子 IC 检测情况

指数

有效月份

平均IC

IC标准差

ICIR

IC>0比例

平均RankIC

RankICIR

整体

25

0.64

沪深300

25

0.60

中证500

25

0.72

中证800

25

0.80

中证1000

24

0.58

数据来源：Wind，源达信息证券研究所

我们对净利润增速因子分行业进行 IC 检测。从行业表现数据来看，该因子在家用电器采掘电气设备等行业呈现较强正向预测能力，Rank IC 均值在 0.06 至 0.08 之间，且RankIC 正比例大于60%，负向强度与稳定性俱佳；与之相对，因子在交通运输、休闲服务、房地产、农林牧渔、传媒等行业，Rank IC 小于0.02，因子正向选股能力趋于失效。

表3：不同行业净利润增速因子 IC检测情况

IC均值

IC标准差

IC正比例

Rank_IC均值

Rank_IC正比例

有效时间点

股票数量

家用电器

0.68

0.68

25

1418

采掘

0.52

0.68

25

1372

电气设备

0.6

0.64

25

4504

通信

0.6

0.64

25

1925

医药生物

0.64

0.76

25

7173

建筑装饰

0.52

0.68

25

2723

轻工制造

0.68

0.64

25

2767

公用事业

0.6

0.68

25

3838

商业贸易

0.6

0.64

25

1926

化工

0.68

0.8

25

7725

建筑材料

0.56

0.56

25

1525

非银金融

0.6

0.76

25

1571

机械设备

0.64

0.68

25

7903

综合

0.56

0.44

25

603

银行

0.68

0.48

25

748

电子

0.64

0.68

25

5781

汽车

0.6

0.6

25

3869

有色金属

0.4

0.52

25

2714

食品饮料

0.52

0.64

25

2252

钢铁

0.48

0.52

25

791

计算机

0.56

0.56

25

4903

纺织服装

0.6

0.56

25

1723

国防军工

0.48

0.52

25

1587

交通运输

0.44

0.56

25

2637

休闲服务

0.52

0.56

25

725

房地产

0.72

0.48

25

2570

农林牧渔

0.6

0.48

25

1858

传媒

0.4

0.44

25

3234

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，净利润增速因子在各市值分组中均呈现正向选股能力，且整体随市值增大呈现先升后降的特征：市值组1至市值组4的RankIC均值依次为0.0547、0.0624、0.0685、0.0750，呈阶梯式上升，在市值组4达到峰值，预测强度最高；但市值组5的RankIC均值降至0.0327，表明该因子在大市值股票中的选股仍有效，但是效果弱化。从稳定性看，市值组2和市值组3的RankIC正比例最高（均为0.84），稳定性最佳。综上，净利润增速因子在中小市值区间的股票中表现最强，兼具预测的强度和稳定性。

表4：不同市值净利润增速因子 IC检测情况

IC均值

IC标准差

IC正比例

Rank_IC均值

Rank_IC正比例

平均市值（亿）

市值中位数（亿）

市值组1

0.64

0.8

市值组2

0.68

0.84

市值组3

0.6

0.84

市值组4

0.68

0.76

市值组5

0.68

0.6

数据来源：Wind，源达信息证券研究所

从时间维度来看，从不同年份的表现结合市场风格轮动来看，净利润增速因子的有效性依赖于市场是否以盈利增长为核心定价逻辑。成长风格占优的年份，因子普遍表现突出，例如2017年，2019年，以及2026年，当市场追逐高增长、高景气赛道时，该因子能有效捕捉超额收益，而价值风格主导的年份，因子则趋于失效甚至反转。

表5：不同年份净利润增速因子 IC检测情况

年份

样本数

IC

IC_p值

RankIC

RankIC_p值

RankIC_显著性

2014

4490

不显著

2015

4769

显著

2016

5225

不显著

2017

5665

显著

2018

6317

不显著

2019

6754

显著

2020

6822

不显著

2021

7185

显著

2022

8046

显著

2023

8912

显著

2024

9577

显著

2025

不显著

2026

5074

显著

数据来源：Wind，源达信息证券研究所

除去极端值后，净利润增速因子较高组跑赢净利润增速因子较低组，将净利润增速因子从小到大分为10组，计算累计平均收益率曲线，除去极端值第十组之外，可以发现净利润增速因子较高组收益表现较好。

图1：净利润增速因子的分组平均累计收益

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

二、组合策略构建

1. 1． 多因子组合策略构建

从基本面的角度分析，净利润增长可以由多种路径实现，具体包括收入扩张、毛利率提升、费用压缩、资产处置、政府补助、低基数效应等，质量差异极大。故在此基础之上，我们考虑引入营收增速 ≥ 10% 的门槛，确保入选公司处于收入与利润双升的真实扩张期，其次引入PEG 因子，PEG处于（0-3）区间把组合约束在为成长支付的价格合理的安全边际内。

具体优化流程如下：

1. 剔除ST、退市的公司
2. 剔除营收增长率小于10%的公司
3. 剔除市盈率相对盈利增长比率PEG<0或 PEG>3 的公司

根据定期报告披露日期，在每年的4月30日及10月30日调仓，非交易日则顺延，根据净利润增速因子从大到小排序，选取前5只等权重持有构建策略。

2014.04.30-2026.06.30该策略组合实现了2649.07%的总回报，年化收益率为31.15%。相较于沪深300指数，该组合实现了2518.38%的超额收益。

图2：净利润增速因子多因子选股策略（2014.04.30-2026.06．30）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

表6：净利润增速因子多因子选股组合表现

指标名称

成立至今

（2014.04.30-2026.06.30）

总回报

2649.07%

相对回报

2518.38%

年化平均回报

31.15%

年化波动率

35.53%

Alpha

23.99%

Beta

Sharpe

0.83

跟踪误差

1.78%

最大回撤

-62.52%

数据来源：Wind，源达信息证券研究所

三、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