估值因子在行业配置中的表现分析 [page::2][page::3]

• 对申万28个一级行业2014-2017年样本回测，传统PE指标表现出负相关，即估值低行业未来收益高，但稳定性较差，且倾向于传统蓝筹如银行、公用事业等[page::2][page::3]。

- PB指标IC均值极小，预测效力一般；PE分位数和PB分位数虽然预测统计绩效显著，但其表现主要来自价格动量效应，与因子的经济理论相悖[page::3]。

• 综述认为估值指标不宜作为行业配置因子，需从其他维度如行业景气度挖掘有效因子[page::3]。

多因子选股策略的因子表现跟踪 [page::4][page::5]

• 基于Barra框架10个风格因子，动量、波动率、规模因子表现最佳，具备较强预测力，动量反转、小盘规模和高波动率为近期重点关注因子[page::4]。

- 风格因子累计收益率显示波动率和动量因子出现反转趋势，小盘股表现回暖[page::5]。

市场中性策略动态跟踪及其收益表现 [page::6][page::7]

• 股指期货年化升贴水率普遍改善，基差收益稳定[page::6]。

- 现货组合超额收益率显示近期各指数成分股选股效果好转，特别是全市场选股表现优于基准[page::6]。

• 市场中性策略模拟净值受小盘反转效应带动，过去5日收益正向显著，反映传统因子回归带来策略收益回升[page::7]。

行业配置，估值因子有效吗？——数量化策略跟踪评价报告深度解析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：行业配置，估值因子有效吗？——数量化策略跟踪评价报告

- 作者：张青

• 发布机构：华宝证券研究创新部

- 发布日期及时效性：报告基于2017年6月的数据，时间跨度涵盖2014至2017年，适合反映当期市场特征。

• 主题内容：本报告围绕证券投资中的估值因子展开，重点检验估值因子在行业配置层面的有效性和适用性，并对多因子选股策略及市场中性策略表现进行了全面跟踪和评价。

核心论点与目标

报告核心问题聚焦于“估值因子是否在行业配置上有效”，在多因子选股中，估值因子（如PE、PB）被广泛认为是稳定且有效的因子，尤其是低估值个股长期优于高估值个股；但该报告旨在检验这种结论在跨行业配置层面是否同样成立。

• 结论摘要：

1. 估值因子在行业配置层面并非理想因子，存在较强的周期性和行业偏向性。
2. 传统估值指标（如PE、PB）表现不稳定，且对传统蓝筹行业配置的偏好导致其性能随市场风格变化而波动。
3. 特殊估值指标（PE分位数、PB分位数）虽然表现具有统计意义，但其经济含义与传统披露的因子逻辑相矛盾，其好表现主要源自价格动量的影响而非估值本身。
4. 相比之下，动量、波动率、规模等风格因子表现更为稳健，市场中性策略近期因小盘反弹而表现较好。
5. 有效的行业配置因子应从其他维度（如行业景气度）寻找更具经济解释力的指标，期待后续报告深入探讨此类因子。

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二、章节详细解读

1. 本期思考：行业配置中的估值因子测试

主要论点总结

• 估值因子（PE、PB）是多因子选股中的关键因子，低估值个股长期表现优于高估值个股（图1展示了估值因子累计收益率整体表现）。

- 行业配置中，不能直接跨行业比较PE、PB，因为行业间估值水平差异大，单纯PE、PB指标难以反映真实信号；因此引入行业PE分位数、PB分位数指标（通过将当期行业估值放在历史估值区间内定位，以解决跨行业比较问题）。

• 行业PE指标表现符合经济学原理：估值越低，未来收益率越高；但行业间横向比较中，该指标表现偏重蓝筹股如银行、公用事业， 畸高依赖传统蓝筹板块表现，导致稳定性较差，历史回测显示该指标在不同时期表现分化明显。

- PB指标预测效力极弱，相关指标数值接近零。

• PE分位数和PB分位数表现虽有统计显著性，但其逻辑与经济词义背道而驰（即当期估值位于历史高位时，未来表现反而优异），这一现象实际上由行业价格动量驱动，估值因子本身预测力不足。

关键数据与解读

• 行业PE指标回测（表1）指标显示IC均值为-0.062，IC正比例仅44.7%，分档累计收益率的秩IC值为-0.9，表明预测信号方向正确但单调性负相关，且表现较弱；样本选取2014年5月至2017年5月。

- PB指标回测（表2）IC均值约为0.009，几乎无预测力度。

• PE分位数及PB分位数指标（表3、表4）IC均值-0.174和-0.211，负相关比例分别为71.1%与31.6%，但多空组合累计收益为负，且分档收益秩IC值为-0.5和-0.7，说明预测意义与理论不符。

- 进一步分析表明，PE分位数及PB分位数因子预测效力主要由价格动量效应贡献，而非估值因素本身。

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2. 多因子选股策略跟踪

2.1 风格因子评价指标跟踪

• 追踪10个风格因子，核心因子包括动量、波动率、规模。

- 当期IC值中，动量因子IC达-21.64%，体现明显反转效应；规模因子IC为-16.44%，显示小盘跑赢大盘；波动率因子IC 19.75%，高波动率股表现良好。

• 近1个月IC均值趋势显示，动量、波动率及规模三因子短期趋势有望延续，反转效应、小盘规模、高波动率现象突出。

2.2 风格因子累计收益率跟踪

• 累计收益率曲线（图6至图9）显示贝塔因子收益上涨，波动率因子收益下降，规模因子趋向小盘股，动量因子累积收益已有反转特征。

- 估值因子的累计收益率表现相对平稳但不具备持续性。

• 建议短期关注小盘规模、动量反转及高波动率三因子，因其近期表现较优且趋势可持续。

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3. 市场中性策略跟踪

3.1 股指期货升贴水率跟踪

• 采用月度IF、IC、IH合约间升贴水率及成交量加权年化水平，剔除临近交割品种影响，并5日移动平均处理。

- 近阶段三大期货合约贴水率均较去年明显收窄，反映市场流动性及持仓限制放松带来贴水改善。

3.2 现货组合超额收益率跟踪

• 通过市场上成熟公募指数增强及大数据量化基金仿真市场全样本组合超额收益。

- 指数成分股选股过去5日超额收益均为正，特别是中证500成分股超额收益达1.34%。

• 全市场超额选股近5日表现更明显，沪深300和中证500基准下超额收益分别为2.59%和0.73%。

- 但随时间拉长至20日和60日，超额收益下降并转为负，反映当期市场环境影响因子表现。

3.3 市场中性策略收益率跟踪

• 基于期货升贴水率、现货超额收益及保证金比例，模拟不同对冲标的与现货组合构建的市场中性策略净值。

- 过去5日，基于全市场选股并用IF合约对冲的策略收益率达到2.01%，使用IC合约对冲策略收益为0.46%，显著为正，显示近期策略正表现主要受小盘规模和反转因子推动。

• 长期（20日、60日）收益则呈负数，显示当前策略表现具有较强波动性和环境依赖性。

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三、图表深度解读

图1 多因子选股中的估值因子累计收益率表现

• 展示了2014年6月至2017年6月期间估值因子的累计收益率走势。走势图整体呈现下降趋势，反映低估值股相较于高估值股具备跑赢市场的持久性优势。

- 该图支持报告观点，估值因子在个股层面的稳定有效性，但与行业配置场景对比。

表1至表4 行业估值指标回测结果

• 表1（行业PE）IC均值负向，表明低PE对应后期更优收益；但多空组合累计收益为负，说明实际收益不理想，秩IC值接近-1表明排序单调性强。

- 表2（行业PB）IC均值几乎为零，评价指标均显示PB预测无显著力量，表现较差。

• 表3与表4（PE及PB分位数）出现负相关IC均值及负向多空组合累计收益，且正IC比例偏低，经济含义与理论不符，显现高估值行业未来表现更好的异常现象，疑为价格动量驱动。

图2至图5 风格因子IC值与收益指标图

• 图2显示动量因子IC值最低（负值最大），显现明显反转；波动率因子IC正值最大，规模因子为负，凸显小盘股强势。

- 图3因子收益率趋势与IC值相符；动量、波动率及规模表现明显，支持后文短期选股建议。

• 图4近1月IC均值证明上述因子短期趋势稳定。

- 图5 IR值显示波动率、成长、盈利能力等因子稳定性较高。

图6至图9 多因子累计收益率跟踪

• 不同因子表现分化，贝塔指数稳健增长，波动率等部分因子呈现波动与趋势反转。

- 估值因子走势平缓且持续下滑，强化其行业配置时不够理想的结论。

图10、图11 股指期货年化贴水率跟踪

• 图10与图11展示近两年IC、IF、IH期货贴水率的波动趋势及5日移动平均，明显看出近期升贴水收窄，市场做市环境改善。

图12、图13 现货组合超额收益率

• 依据不同指数成分股选股或全市场选股绘制的超额收益曲线，短期涨幅明显，长期走势存在波动与回调风险。

图14、图15 市场中性策略收益率

• 指数成分股与全市场选股的策略收益率分别展示，近期全市场选股策略表现反弹明显，尤其基于IF合约对冲。

整体图表数据贯穿验证了报告观点：估值因子稳定性不足，反转、小盘规模和高波动率因子表现突出，市场中性策略受到市场结构和短期风格变化显著影响。

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四、估值分析

报告的集中估值分析聚焦于PE、PB两个传统估值指标及其分位数版本。分析中未采用DCF等复杂估值模型，而主要通过信息系数（IC）、IR（信息比率）及累计收益率等统计测度指标衡量估值因子的预测效果。

• IC值：用于衡量因子暴露度与未来收益的相关性，值的绝对值越接近1，预测效力越强。

- IR值：为信息比率，衡量风险调整后的因子收益稳健性。

• 分档累计收益率秩IC值：新增测评指标，衡量按因子划分的不同组合收益排序是否与因子暴露排序一致，体现因子排序的单调性优劣。

关键估值因子测试结果显示，传统PE呈负相关，部分符合价值投资逻辑，但稳定性差且易偏蓝筹；PB近乎无效；估值分位数指标表现虽然统计显著，但逻辑反转，揭示底层驱动力非估值而是价格动量。

报告强调跨行业比较的难点，尤其行业中性化处理无法复刻，估值因子受限，需寻找更具经济含义的因子作为行业间比较手段。

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五、风险因素评估

报告风险提示明确：

• 历史数据偏差风险：报告基于历史数据回测，存在模型设定偏差的可能，未来表现不可完全依赖历史规律。

- 模型适用性局限：估值因子在行业配置中的表现不稳定和依赖市场风格，存在周期性失效风险。

• 市场环境变化：风格因子和量化选股策略表现强烈依赖市场短期特征，如小盘股反转表现、波动率持续高企，随市场风格切换而波动。

- 数据与执行风险：市场中性策略需倚重期货贴水率和组合构建，市场流动性及交易成本可能影响实盘表现。

报告未详细给出具体缓解策略，但通过动态跟踪和多因子组合设计隐含风险控制意图。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告立场中性且基于客观数据，但对估值因子经济含义的否定态度较为坚定，主要源自实证结果显示逻辑与统计信号不符。

- 估值因子在行业配置层面的有效性受限于行业间估值结构差异与行业风格轮动，报告充分反映了这一现实，但未深入讨论是否通过更复杂的行业中性处理或因子交叉筛选可改善其表现。

• 动量因子被多次引用作为中间变量解释估值分位数表现，暗示估值因子在行业层面更多是价格动量的代理变量，这为投资者对因子解读提供了重要提示。

- 风险分析偏重于模型历史偏差，没有对市场实操层面风险（如流动性风险、交易成本风险）展开更深层次讨论。

• 报告中行业选取样本仅限申万一级28个行业，可能导致部分新兴行业代表性不足，这对于成长型行业估值因子效果检验或有影响。

- 报告提及未来研报将聚焦行业景气度因子，体现出一种开放态度及持续探索其他有效因子的意图。

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七、结论性综合

综合全文，本报告通过详实的历史数据测试与统计分析，系统考察了估值因子在行业配置层面的有效性，主要贡献和见解如下：

• 估值因子在多因子个股选股层面表现优异（图1显示低估值股票长期跑赢高估值），但在跨行业配置层面，估值因子效果不稳，且其表现依赖于市场风格和行业周期变化。

- 传统PE、PB指标回测结果表明PE指标与未来收益有一定负相关性，但其过度偏好传统蓝筹股造成策略稳定性不足，PB指标预测效力极弱。

• 估值分位数类指标展现出统计预测能力，但逻辑出现逆转（高估值反而领先），其背后实质为价格动量效果，这挑战了估值因子的经济解释力。

- 动量、波动率、小盘规模等风格因子短期内表现持续向好，建议短期多因子选股关注此类因子，多图表跟踪数据（图2-9）证实其趋势。

• 市场中性策略收益从指数成分股到全市场选股表现差异显著，近期因小盘股反弹促使市场中性策略取得正收益，但存在波动及周期性回撤风险（图14-15）。

- 涉及股指期货升贴水率改善，反映了市场流动性与交易环境的优化，有助于市场中性策略表现的提升（图10-11）。

• 报告风险提示忠告投资者谨慎，尤其注意模型依赖历史数据的局限性。

- 结论强调估值因子在行业配置层面不是稳定有效的因子，未来研究应关注诸如行业景气度等维度，更符合经济本质且具跨行业比较意义的因子。

该报告结合丰富统计指标、图表数据和实证分析，提供了非常细致且实际的行业配置因子评估视角，为投资者理解估值因子及其他风格因子的应用限制和机遇提供了宝贵参考。

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附录：重要图表展示示例

• 多因子选股中的估值因子累计收益率表现

• 风格因子当期IC值

• 风格因子累计收益率跟踪（动量、规模、波动率等）

• 市场中性策略收益率（全市场选股）

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整体而言，本报告典型地反映了估值因子在行业配置维度面临的挑战与现实边界，提醒研究者与投资者在因子设计、行业比较时需审慎对待估值因子的应用场景，积极探索更具经济内涵、更适宜横向比较的新因子。未来研究方向应更多聚焦于行业景气度等维度，以寻求更稳定且合理的行业配置工具。 [page::0,1,2,3,4,5,6,7,8]

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