4月忙亂的年報季過去，許多股票因為業績的關係出現了巨大的價格波動。對於投資者，尤其是基本面投資者來說，識別出高質量的股票，其實是投資安全邊界的重要保障。而高質量股票中最為著名的體系，是Asness等人在2013年提出的QMJ因子，我們在之前的連載中也向大家介紹和測試過
Asness的這套因子評分體系儘管有一些設定上的爭議，但是不妨礙人們在實務中的應用，尤其是一些研究者發現，QMJ因子可以解釋巴菲特的長期成功（所謂的Buffet Alpha），更是使得這個因子聲名大噪。但看過我們之前那篇連載的同學會發現，這個因子的構建過程十分複雜，即便我們在倍發科技投資研究系統（Betalpha BAR）中，也要花不少時間來編寫和構建指標。
那麼我們有沒有簡單一點的方法呢？
實際上，從質優股的整體設定來說，無論我們對哪個層面的指標更為關注，一隻高質量的股票應當有出色的盈利能力，反過來說，一隻有出色盈利能力的股票，它的安全性、增長性、回報性也同樣可以得到有效的保障。從這個角度來說，盈利性是股票質量的一個合理的代理指標。
大部分基本面的投資者，也會對股票的盈利性投來更多的關注。按照利潤表，我們可以把利潤分為毛利、淨利和稅前利潤等，各個指標因為對成本和費用的不同考量，對應不同的盈利維度，同樣也成為其他指標（比如PE等）的計算基礎。因此這裡我們也用到了三個層面的數據。
當然，從財務比較的角度，單純的利潤數值是沒有橫向比較的意義的，因此我們往往使用財務比率進行考察。
最常用的盈利評估指標自然是ROA和ROE，它們分別是淨利潤與企業總資產和總權益的比率，相當於每單位總資產或者總權益能帶來的多少淨利潤，巴菲特本人就對ROE推崇備至，淨利潤的另外一個使用的維度是計算淨利率。而在毛利層面，最為重要的是毛利率指標，它表示每單位收入所對應的的毛利水平，此外，我們也可以用毛利與總資產相比，計算股票的資產毛利率（GPOA）。我們再用稅前利潤考察股票的營業利潤率（OPM）和投資回報率（ROIC）。
在本文中，我們使用BAR中的ROA、ROE、淨利率和毛利率四個指標，並構造GPOA、OPM和ROIC三個指標，對企業的盈利能力進行不同層面的考察。考察的範圍是2013年至今的中證800成分股，換倉頻率為月度，股票權重為等權重，並按照因子值大小將待選股票分為5組，需要強調的是，由於金融類企業在利潤計量上與普通企業存在差異，我們在回測中剔除掉申萬行業分類中的非銀金融和銀行兩個行業的股票。
此外，這些指標會受到行業和市值因素的影響，因此我們需要對指標進行市值和行業的中性化。在BAR中，我們令對數化的市值在不同行業對上述7個指標進行迴歸，使用迴歸後的殘差作為中性化的指標，從而剔除行業和市值對指標的影響。
在中性化後，我們對上述7個因子進行了回測，回測結果如下：
數據來源：倍發科技投資研究系統(Betalpha BAR 1.0)
從數據上來看，其中表現最好的因子是ROIC，F1組及F1和F5對沖的收益率都是最高的，但是在表中我們可以發現，ROIC因子的IC並不高，即這個因子的預測能力並不出色。而上述因子中，毛利率和ROE因子的預測能力更好。
如果我們需要對股票總體的盈利能力進行考察，就需要綜合考慮上述7個指標，而這就要用到因子合成的功能。我們在上一期的推送中就已經提到了具體的因子合成方法
而現在我們繼續使用IC_IR權重來進行因子的合成，原因在於這個方法在考慮因子的預測能力的同時，也能夠保證這樣預測能力的穩定性。依據上表中的內容，我們按照七個因子的IC_IR值的比重作為權重，合成一個總的盈利能力因子，並且用之前的方法對這個因子的表現進行回測。
△盈利因子回測情況
數據來源：倍發科技投資研究系統(Betalpha BAR 1.0)
從因子結果來看，儘管盈利因子值最高組的收益情況並沒有分因子討論時高，但是F1-F5對沖方法下的收益得到了更大的提高，同時我們可以看到，合成的盈利因子在因子的預測能力及其穩定性都有了不同程度的提高。並且盈利因子的預測能力在近幾年的預測能力有了大幅度的提高，如果我們以2017年以來的數據進行回測，可以發現盈利因子的IC均值達到了4%以上，而IC_IR則高於0.73，這意味著盈利因子的適用性正在不斷提高，而這也同樣印證了2017年以來業績為王的行情。
△盈利因子的IC相關性
數據來源：倍發科技投資研究系統(Betalpha BAR 1.0)
此外我們還可以基於BAR的優化器，對投資收益進行進一步的優化。根據盈利因子的設定，我們使用BAR的申萬月度模型對上述組合進行絕對收益的優化，結果如下：
△盈利因子優化後回測情況
數據來源：倍發科技投資研究系統(Betalpha BAR 1.0)
顯然與之前相比，投資收益有了明顯的改善。
而我們基於類似的方法，可以在BAR中對企業不同的側面進行歸納和分析，這對於我們理解股票市場的邏輯，提高投資業績來說，都有非常重要的作用。
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