合約負債 | 營建業選股策略

  • Post author:
  • Reading time:4 mins read

疫情後的經濟迎來通膨增溫,通膨行情除了原物料與航海王,最具有抗通膨概念的還有房地產,美國解封後迎來房市的火熱潮,疫情時期的需求遞延加上資金外溢,讓美國房市和相關產業類股飆漲,詳見新聞

台灣經過5月的國內疫情,現在逐步邁向解封,房地產剛性需求遞延,近期鋼價與工資大幅上漲將轉移到終端價格,建商開始出現台灣房地產上漲的預期,按疫情經濟發展脈絡,國內房地產趨勢確實有可能複製美國的進行式,然而營建類股也有不少家數,如何精益求精選出營建類股的王者,我們需要更多指標幫助我們挑選,為接下來的行情做準備。

營建建材類股走勢

簡單回測下營建類股,發現ifirs財報新制後的幾年,營建類股指數走勢長期落後大盤許多。

截圖 2021 08 13 下午5.21.16

營建業產業特性

1.營收波動劇烈,營收認列集中在完工交屋月份,未交屋前營收數值很低。

2.族群連動性強,與總體經濟相關。

3.市場給予的本益比低。

4.據景氣循環性質,本益比越低往往是業績到頂的現象,本益比指標要反著用。

5.流動合約負債是營收與獲利的領先指標。

什麼是流動合約負債?

比起一般常用的獲利指標如毛利率、ROE,這項藏在資產負債表的項目比較少人在使用,主要包括「預收工程款」與「預收備料款」兩大科目,在營建類股常是“預售屋”的部分,設備業則是“機器專案訂單”,簡單說就是先跟客戶收錢,等完工驗收後交付,清償這筆對價的債權,若無發生毀約或交付瑕疵,方可轉列於營收。

預收款項的性質讓它成為營收獲利的領先指標,營建業與設備業的商業模式比其他產業更常採大量預收性質,也讓該指標在這兩個產業可能特別有效。月營收反而可能變落後指標。

策略撰寫

條件:

1.只挑選證交所分類的營建類股。

2.近一季”流動合約負債/股本“大於55%,潛在每股營收5元以上符合獲利爆發潛力。

3.產業內偏高或負數的本益比,代表流動合約負債尚未轉成獲利,更具轉機性質。

4.流動合約負債成長率:流動合約負債取代營收,算季成長率,取季成長,且成長不過高的,過高容易一次反映完短線利多,造成表現後續無力。

5.篩選到最後選“流動合約負債/股本”前5高,集中選股火力。

6.每月檢視一次持股訊號。

策略範例

若你是 FinLab 量化平台 VIP 可點此連結進入策略,輕鬆複製策略程式碼
運用 FinLab 的 產業過濾器,我們可以很方便針對特定產業來做選股實驗。

from finlab import data
from finlab.backtest import sim
import pandas as pd

# 限定回測產業範圍
with data.universe(category='建材營造'):
    # 資料引入
    close = data.get('price:收盤價')
    pe = data.get('price_earning_ratio:本益比')
    contract_debt = data.get('financial_statement:合約負債_流動')
    contract_debt_gr = (contract_debt/(contract_debt.shift())-1)
    equity = data.get('financial_statement:股本')

    # 計算合約負債佔股本的比率,比率越高代表未來潛在貢獻每股營收越高
    ce_ratio = (contract_debt / equity)

    # 選股條件
    cond1 = ce_ratio > 0.55
    cond2 = (pe > 10) | (pe.isna())
    cond3 = (contract_debt_gr > 0.05) & (contract_debt_gr<0.5)
    cond_all = cond1 & cond2 & cond3

    result = ce_ratio * cond_all
    position = result[result > 0].is_largest(5)
    strategy = sim(position,resample='M',stop_loss=0.08,fee_ratio=1.425/1000*0.3,name="合約負債建築工")

回測結果

不論年化報酬率、夏普率、MDD都比整體營建類股好,運用合約負債的觀念,將營建類股的領頭羊挑選出來。
另外教大家一個小技巧,這邊使用上市建材營造類報酬指數當比較標準,取代預設的大盤加權報酬指數,想使用其他的類股指數當比較標準嗎?可以在 FinLab 資料庫的「指數資訊」取得。

截圖 2022 10 24 下午7.38.31
截圖 2022 10 24 下午7.37.10

結論

運用此篇文章的內容,我們可以學到針對特定產業做回測、認識合約負債財務指標、自定義benchmark,使用更多 FinLab模組的小工具製作策略與完成實驗,更多免費的策略範例等你來探索~

Ben

Python 軟體工程師與量化策略研究員。 鑽研資料工程、網頁後端、資料視覺化、量化交易策略開發。 投資主力在台股市場,量化策略為主、質化分析為輔,追求人機攜做最佳化。逐步將觸角延伸到總經、美股、加密貨幣,朝更全方位的交易人邁進。