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        我國半導體及原件板塊的投資策略研究
        ——基于熵權法的探索

        2022-03-18 02:01:12高昕悅林婷婷金瑞豐朱相誠
        品牌研究 2022年1期
        關鍵詞:權法夏普市盈率

        文/高昕悅 林婷婷 金瑞豐 朱相誠

        (寧波財經(jīng)學院)

        一、引言

        新冠疫情的爆發(fā)導致全球經(jīng)濟下行,世界經(jīng)濟中心向亞太地區(qū)轉移,這為中國半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展打下了堅實的經(jīng)濟基礎,提供了良好的發(fā)展舞臺。基于對產(chǎn)業(yè)轉移的判斷和國務院于2020年7月27日發(fā)布的《新時期促進集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展的若干政策》,映射出我國未來重要的發(fā)展方向,加上新時期我國的集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,而集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展也將帶動半導體及元件產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,這能夠很好地提高半導體國產(chǎn)化進程,依此奠定了本文的研究基礎。

        二、預期投資前景

        半導體產(chǎn)品是中國一大進口商品,國家也意識到半導體產(chǎn)業(yè)的重要性,因此采取了一系列相關措施?!吨袊圃?025》中新一代信息技術產(chǎn)業(yè)把集成電路列在首位。

        相關措施的發(fā)布及落實使中國迎來了半導體產(chǎn)業(yè)的黃金發(fā)展期,國內(nèi)以中芯國際、紫光國徽為代表的龍頭企業(yè)陸續(xù)啟動收購、重組,帶動集成電路的大整合。隨著AI、DB、物聯(lián)網(wǎng)等高端科技的到來,智能芯片和智能硬件需求量劇增,這給中國半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了巨大的機遇,同時也為中國彎道超車提供了機會。

        因此,半導體及元件行業(yè)預期投資前景良好。

        三、行業(yè)環(huán)境分析

        我們對半導體及元件行業(yè)進行了PEST分析。從政治環(huán)境分析,2020年國務院印發(fā)《新時期促進集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展若干政策》,看出半導體及元件行業(yè)利好。從經(jīng)濟環(huán)境分析,半導體行業(yè)需求旺盛,下游行業(yè)交易規(guī)模增長,提供新的發(fā)展動力。

        從社會環(huán)境分析,互聯(lián)網(wǎng)與半導體的結合,為社會提供高性價比的服務。從技術環(huán)境分析,人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、5G等的普遍推行,實現(xiàn)半導體行業(yè)科技體驗的普及化。

        四、模型的建立

        (一)相關性檢驗

        選取了2020年6月15日至2021年6月15日半導體及元件板塊共111支股票的股價與總市值、市盈率、市銷率、市現(xiàn)率、市凈率、動態(tài)市盈率、振幅、換手率、漲跌幅,運用斯皮爾曼相關系數(shù)進行相關性分析。

        我們以2020年6月15日至2021年6月15日中晶科技股價與市銷率的相關性檢驗為例,相關性系數(shù)為0.736,中晶科技股價與市銷率相關性顯著。我們統(tǒng)計半導體及元件板塊的所有股票價格與總市值、市盈率、市銷率、市現(xiàn)率、市凈率、動態(tài)市盈率、振幅、換手率、漲跌幅這九個指標的相關性系數(shù),得出總市值、市凈率、市銷率、市盈率、換手率及動態(tài)市盈率這六個指標與半導體及元件板塊的股票價格相關性較高,因此選用這六個指標進行后續(xù)的熵權法計算。

        (二)熵權法模型的建立

        熵值(Entropy)是一種物理計量單位;熵值越大說明數(shù)據(jù)價值越低,因而權重也越小。

        熵值法是結合熵值確定權重。對熵權法模型的建立過程為:描述熵值基本原理及分析過程;針對最終權重值進行深入描述分析;對分析進行總結。共計換手率、總市值、動態(tài)市盈率、靜態(tài)市盈率、市銷率、市凈率6個指標,對各指標數(shù)據(jù)標準化。

        得到信息熵:e1,e2,…,ei,進而計算計算各指標的權重:

        重復以上步驟,得出結果:換手率, 總市值(證監(jiān)會算法)、市盈率(TTM), 市盈率、市銷率、市凈率總共6項,它們的權重值分別是0.178、0.326、0.008、0.005、0.277、0.207??偸兄?證監(jiān)會算法)權重最高為0.326,以及市盈率的權重最低為0.005??紤]到市盈率和市盈率(TTM) 權重較低,因此在打分評價半導體行業(yè)股票時,指標只保留換手率、總市值(證監(jiān)會算法)、市銷率、市凈率總共4項。

        (三)優(yōu)化模型的建立

        在上述基礎上,采用多因素特征重建的方法進行風險信息采樣,得到影響股票多因素驅動模型為:

        使用主成分分析對熵權法進行驗證。根據(jù)表 1KMO和Bartlett的檢驗, KMO為0.527,大于0.5; Bartlett球形度檢驗p值為0.000,小于0.05。綜上,可以進行主成分分析。通過主成分分析, 4個指標使用熵權法判定與股價關系的可行性。

        表1 線性組合系數(shù)及權重結果

        通過以上分析,得出結論,熵權法模型有效。

        五、策略

        (一)策略思想

        通過基本面對長期發(fā)展趨勢的判斷,我們決定采用成本平均投資法加上對倉位的限制,在波浪式上升的區(qū)段中,追求適當?shù)氖找婧惋L險。使用分批建倉或減持,為操作留有挽回的余地。很可能在更低的位置吸籌,攤薄成本的同時,防控風險、保證收益。在分層建倉的思想的基礎上,我們加入了MACD、BOLL、KDJ等技術指標的應用,使得買入點更加的準確,確保盡可能降低買入的成本,獲得更好的盈利。

        (二)策略機制

        采用上述指標進行擇時操作,進入證券市場。舉例在JDJ指標出現(xiàn)J值高于100時,是一個可信的買入判斷條件,可以以此為買入點,作為底倉買入成本,以此開始分檔建倉,或者按照BOLL指標中股價跌破外下軌道線時或股價由下向上穿越中軌道線時,開始分檔建倉。假設我們有 1000 萬元起始資金,買入股票的數(shù)量設置在10支,平均每只股票平攤到 10%的倉位,且我們在操作過程中不允許投入全部資金,在市場良好的情況下始終保持在80%。我們設置6%作為買入價格的分檔比例,10%作為賣出價格的分檔比例。將我們買入的現(xiàn)價作為底倉買入成本,建底倉為總倉位的5%,每下降 8%建一個檔并加倉總倉位的1%,依次類推,建立五個檔為買入檔。 賣出價格設為6個檔位,分檔建倉的底倉目標價格即最后的目標價格。

        (三)風險控制

        (1)當個股在其5日內(nèi)最低點的基礎上下跌10%,則拋出所有股票,等待下一次指標的信號重新開始分檔建倉。(2)當個股股價下穿20日線時,清空這只個股,等待機會重新建倉。

        這意味著由于證券市場中政府政策的變化和法令的出臺導致證券市場變動而對投資者造成的風險。政府調(diào)整證券市場的方針時,將會影響證券市場價格的變化,政府的一些經(jīng)濟政策的變化會對企業(yè)收入產(chǎn)生影響。如果調(diào)整幅度較大,會導致證券市場整體的大變動。

        六、個股回測—以卓勝微為例

        卓勝微2021年第一季度報告顯示,其營業(yè)收入1,183,045,790.33元,同比增長162.37%;股東的凈利潤492,361,573.40元,同比增長224.34%。報告期內(nèi),營業(yè)收入1,183,045,790.33元,同比增長162.37%,主要系業(yè)務規(guī)模增長所致。期內(nèi)營業(yè)成本498,096,735.52元,同比增長133.38%,主要系收入增長,相應成本增加所致。公司業(yè)績符合預期。近期走勢佳,超出預期漲幅。

        進一步地,盈虧比和成功率通常情況是成反比的;盈虧比提升,成功率會降低;反之亦然。盈虧比是交易時盈利和虧損金額之比,成功率是交易時盈利與總體次數(shù)之比。結合盈虧比和成功率分析,策略獲得收益的可能性高。最大回撤率是重要的風險指標。指股票最高值到后期最低點的回撤幅度。通常,最大回撤率是越低越好。最大回撤率越小,風險越小。該策略最大回撤率為6.14%證明策略風險非常小。夏普比率和盈虧比的含義相似。當夏普比率越大時,每一單位風險所能產(chǎn)生的超額報酬也就越大,投資組合的效果就更好。當策略的夏普比率大于市場基準組合的夏普比率,則該策略表現(xiàn)好于市場。通過公式計算出近三年市場基準組合上證50和滬深300的夏普比率。本策略夏普比率為1.75,遠高于市場基準組合的夏普比率。

        七、簡要自評

        通過對基本面和技術面的分析,供求關系和政策都反映出半導體產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展趨勢。基于對這個大趨勢的判斷,通過相關性檢驗篩選指標,熵權法篩選股票,主成分分析驗證模型。通過風險控制和優(yōu)化投資組合,實現(xiàn)降低風險與增加收益, 即投資管理的意義。策略選取的指標是基于公司基本面和傳統(tǒng)的一些市場技術指標,更為穩(wěn)定。傳統(tǒng)指標經(jīng)過了市場的長時間的檢驗已經(jīng)證明了其有效性,投資者能夠明確地了解到指標的各方面信息,基于指標的模型也不容易失效。使用相關性檢驗、熵權法、主成分分析確保存留指標與股價存在相關性。與分檔建倉法相結合,在篩選出優(yōu)質股票的基礎上進行分檔建倉,加以一定的風險控制,盡可能減小分檔建倉法在股票價格大幅回撤時的失效。設計的策略和模型在邏輯上并不復雜,操作成本較低。

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