• 港股通市场中，市收率与市值呈显著正相关，且高市值伴随高估值，流动性差和小市值股票存在“仙股”风险，需剔除日成交金额低于500万港币和市值处于最低20%的股票以规避回测偏差（图表1-2，11-15）[pidx::4][pidx::7][pidx::8]。

- 小费雪选股策略核心为低市收率，结合营业收入增长率、净利润增长率、净利润率和资产负债率辅助“汰劣”，以甄别质量优良的“超级股票”[pidx::3][pidx::17]。

• 市收率因子经过行业内部对比显著有效，低市收率组合年化收益高达20.85%，并且低市收率组合夏普率优于高市收率组合，市收率因子IC均值为2.11%，IR达到18.28%（图18-23）[pidx::10][pidx::11]。

- 不同市值分层回测显示低市收率组合的优势明显，且在剔除最小20%及40%市值股票的压力测试下，市收率因子依然保持良好选股能力（图24-31）[pidx::12][pidx::14][pidx::15]。

• 分行业实证中，11个恒生一级行业中9个行业低市收率组合跑赢高市收率组合，金融、电讯、地产建筑业效果最佳，而消费制造业和资讯科技业表现较弱（表32，图33-34）[pidx::15][pidx::16]。

- 华泰增强低市收率选股模型基于低市收率选股，并剔除行业中最差20%的营收增长率、净利润增长率和净利润率股票，回测期间总收益974.90%，年化24.30%，夏普率0.70，显著优于单因子模型和恒生指数（图36-39，表37-38）[pidx::17][pidx::18][pidx::19]。

• 模型持仓稳定，平均持仓约23只股票，月均换手率约22.63%，体现中长期投资风格（图40-41）；选股股票市值分布均衡，流通市值范围广泛（图43-46）[pidx::19][pidx::20][pidx::21]。

金工研究报告《华泰价值选股之低市收率港股模型小费雪选股法港股通实证研究》详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《华泰价值选股之低市收率港股模型小费雪选股法港股通实证研究》

- 作者及执业证书编号：林晓明（S0570516010001）、王湘（S0570516100001）

• 发布机构：华泰证券研究所

- 发布时间：2017年4月24日

• 研究主题：基于低市收率的价值选股模型在港股通市场的实证分析及量化模型构建

- 核心论点：借鉴美国著名投资人小费雪（Kenneth Fisher）的低市收率选股策略，结合港股通市场的流动性和市值特征，开发了一套适用于港股通的增强低市收率选股模型。模型通过剔除不良资产和低质量企业，能显著提升组合收益性和风险调整后的表现。

• 评级/目标价：本报告不含具体股票评级或目标价，采用历史回测展示模型有效性。

- 主要信息：港股通市场市收率与市值正相关，流动性较差股票风险较大，报告推出严格筛选机制保证流动性和资产质量，实现年化24.3%的收益，显著跑赢基准恒生指数。强调市收率为有效因子的同时，利用净利润增长率、营业收入增长率、净利润率和资产负债率作为“汰劣”指标，甄别“超级公司”以构建稳健投资组合。[pidx::0][pidx::3][pidx::4][pidx::18]

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二、逐节深度解读

1. 小费雪低市收率选股策略及投资思想

• 内容回顾：

- 小费雪认为低市收率（市值/营业收入）能反映市场对公司业绩的低估，尤其在周期性行业盈利波动大或新业务投入期间更为可靠。
- 单纯低市收率选股可能带来质地较差的公司，必须结合多项辅助因子剔除财务表现不佳公司。
- 作者选取净利润增长率、营业收入增长率、资产负债率、净利润率作为辅助指标，以量化“小费雪”的“超级股票”定义。

• 推理依据：

- 盈利受会计调整和短期因素影响较大，销售收入更稳定和真实。
- 低市收率选股易挑出投资价值潜力大、但短期盈利承压的股票。
- 多因子复合筛选能剔除“坏股”。

• 要点：

- 小费雪选股逻辑为“双层过滤”：先低市收率，再“汰劣”。
- 目标是“超级公司”，即成长潜力强、护城河深、控制力好、利润优良高市占。

• 关键数据：

- 报告中2006-2017年，复合模型实现总收益974.9%、年化24.3%、夏普率0.70。

• 概念说明：

- 市收率（PS）=市值 ÷ 营业收入，体现市场对单位营业收入的估值，低市收率对应低估。

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2. 港股通市场特点与选股陷阱分析

• 市值与估值的关联：

- 港股通市场与A股不同，体现在市值越大估值（PE、PB、PS）越高。
- 对比图（图3~图8）显示香港大市值股估值普遍高于小市值，A股则相反。
- 主要原因: 机构主导的港股重视流动性且“地雷股”（退市、仙股）风险高。

• 流动性陷阱：

- 港股通许多小市值股成交额极低，存在投资滑点风险。
- 以月成交金额的最小值、20%分位数、中位数及最大值展示（图11~图14），说明20%分位数日成交金额约250-1500万港币。

• 定量检测：

- 采用截面回归分析，市值与估值指标呈正相关，尤其PS相关性最强（图9、图10）。
- 同理，估值指标也与成交金额呈正相关（图15），说明低估值股票易流动性差，需剔除流动性不足股票。

• 风险识别：

- 低估值不等于高收益，若不排除小市值和低流动性，可能误导收益归因。

[pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::7]

3. 规避选股陷阱的措施

• 为避免流动性陷阱，剔除日成交金额小于500万港币股票。

- 为排除市值干扰，剔除市值低于20%分位数的股票，同时测试剔除40%低市值的稳健性。

• 市收率因子选股的剩余显著效果验证其独立价值。

[pidx::8]

4. 港股通市收率因子及行业差异

• 市收率反映市场对单位营业收入的支付意愿，其高低由市场预期及净利润率驱动。

- 各行业利润率差异极大，2016年金融业净利润中位数近37%，原材料仅1.77%（图16），导致市收率行业间差异明显（图17）。

• 因此，市收率应在行业内部对比，避免跨行业无效比较。

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5. 市收率因子有效性与多样化测试

• 分层回测显示市收率越低组合收益越好，年化收益最高可达20.85%，但伴随波动率和回撤也较高（图18~图19）。

- IC值和多空组合分析中，1/市收率因子平均IC为2.11%，IR达到18.28%，多空组合累计收益达279.75%，夏普率0.70，确认市收率因子反映的价值效应显著（图20~图23）。

• 市收率-市值交叉分析：

- 9个市收率-市值组合均显示低市收率组表现领先，高市值组合绝对收益较低，低市值组合波动较大但夏普率较优（图24~图27）。

• 压力测试：

- 剔除最小20%甚至40%市值股票后，市收率因子依然保持显著的选股能力，抗压能力强，适合机构投资者（图28~图31）。

• 分行业分析：

- 11个恒生一级行业，有9个遵循“低市收率高收益”规律，金融、电讯、地产等行业表现尤为突出，部分行业如消费品制造、资讯科技例外（图32~图34）。

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6. “汰劣”指标构建与验证

• 低市收率股票质量参差不齐，需以以下四个“汰劣”指标剔除劣质股：

- 营业收入增长率
- 净利润增长率
- 净利润率
- 资产负债率

• 在低市收率股票池中剔除最差20%指标股票，提升组合质量。

- 回归与IC测试发现：
- 净利率关联度最高，资产负债率与收益率相关性较弱（图35）。

• 体现出基于财务健康度和盈利能力的二次筛选是有效的。

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7. 华泰增强低市收率选股模型构建及效果

• 选股标准：

- 每个恒生一级行业市收率最低30%
- 剔除营业收入、净利润增长率及净利润率最低各20%
- 剔除日成交金额小于500万港元及市值最低20%股票

• 回测表现（2006-2017）：

- 总收益974.9%，年化24.3%，夏普率0.70，最大回撤64.37%（显著跑赢恒生指数）
- 对比简单低市收率模型年化15.72%，夏普0.49，最大回撤67.41%，增强模型优势明显（图36~图37）

• 年度绩效：

- 2009年金融反弹中表现卓越，年度超额收益最高达271.39%（图38）
- 月度超额收益胜率达62.9%，对比基准超额胜率65.9%（图39）

• 组合特征：

- 平均持仓22.8只，组合换手率月均22.63%，低换手率反映稳健持股（图40~图41）
- 入选股票均衡覆盖多行业，市值分布合理，市值中位数约162.8亿港元，最大值远高达千亿级别（图42~图46）

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三、图表深度解读

1. 港股通市值分层回测图（图表1、2）

• 描述：将港股通股票以市值分为5层，展示各层累计收益表现。

- 解读：
- 低市值组合回报明显优于高市值组合，反映显著小市值效应，年化回报近40%；但波动率高达41.55%，最大回撤79%。
- 高市值组合年化7.06%，波动率24.13%，回撤59.2%，表现稳健但收益低。

• 文本联系：此数据支撑小市值效应显著，且与市收率因子正相关，需要在模型构建中规避市值影响。

- 限制：过度依赖小市值品种或流动性差可能导致收益不可持续。[pidx::4]

2. 港、A股PE、PB、PS走势对比（图表3-8）

• 描述：不同市值层次的估值指标时间序列。

- 解读：
- 港股低市值估值明显低于高市值，A股则反之。
- 港股高市值估值高，机构主导的市场更偏好大盘蓝筹。

• 说明：强化了格式流动性和风险偏好对估值的影响解释。

- 局限：估值水平仅为中位数，行业结构差异未直接显现。[pidx::5]

3. 估值指标与市值及成交金额回归（图9-10，图15）

• 描述：估值指标PE、PB、PS与市值及成交金额的截面回归t值序列。

- 解读：
- PS与市值相关性最高（t值均值4.452），说明市收率与市值强关联。
- 与成交量相关，投资者容易选中流动性不足的低估值股。

• 说明：模型需要剔除流动性低与小市值股票避免陷阱。

- 局限：回归系数未全面披露，单因子分析未排除多因子关联。[pidx::6][pidx::7]

4. 市收率因子分层回测及IC值（图18~23）

• 描述：市收率分为五分层，展示净值及多空组合表现，IC值反映因子预测能力。

- 解读：
- 低市收率组长期跑赢高市收率组，因子IC均值2.11%，IR18.28%，多空组合年化约10%。
- 市收率信号稳定且选股效果显著。

• 关联文本支持投资逻辑：低市收率为价值选股核心指标。

- 局限：未考虑净利率、增长率等“汰劣”因子影响。[pidx::10][pidx::11]

5. 市收率-市值交叉回测（图24~27）

• 描述：市值按低、中、高3档与市收率三档共9组合的回测结果。

- 解读：
- 低市收率组合同市值档次内均表现最好。
- 低市值低市收率组合年化收益达32.92%。

• 说明了市收率因子效用普适性，且与市值分开分析贡献。

- 局限性：投资者需要承受较高波动性风险。[pidx::12][pidx::13]

6. 压力测试（图28~31）

• 描述：剔除低市值20%、40%后市收率分层回测。

- 解读：
- 市收率因子选股能力依然显著，年化收益仍在15%以上。
- 强化因子独立性和实用稳健性。

• 强调风险管理的重要，剔除极小市值保障基金安全。

- 局限：排除掉部分潜在高成长中小盘限制收益最大化。[pidx::14][pidx::15]

7. 行业分层回测与对比（图32~34）

• 描述：11个恒生1级行业中低市收率和高市收率组合收益率、波动率、夏普率对比。

- 解读：
- 9个行业低市收率组合超越高市收率组合，金融业差异尤为显著。
- 部分新兴行业例外，需行业区分应用因子。

• 模型匹配行业特征调整，避免片面套用。

- 局限：行业间成长性、结构差异复杂，因子表现并非均匀分布。[pidx::15][pidx::16]

8. 华泰增强模型回测综合结果（图36~39）

• 描述：增强模型与单指标模型净值、年度及月度收益比较；月度超额收益分布。

- 解读：
- 增强模型净值显著优于恒生指数和单因子模型。
- 2009年反弹阶段表现突出，月度超额收益分布正面。
- 增强模型夏普率高达0.7，表示风险调整后表现优异。

• 结果支持选股模型“低市收率+多因子汰劣”的投资策略。

- 限制：回测不含交易成本，真实收益率可能略有打折。[pidx::18][pidx::19]

9. 组合结构与换手率（图40~41）

• 描述：组合持仓数量与月度换手率。

- 解读：
- 增强模型平均持股约23只，比低市收率模型持股集中，有助于管理流动性和风险。
- 换手率平均22.63%，持仓相对稳定，体现中长期投资风格。

• 组合均衡性与换手率匹配机构需求。

- 局限：较低持股数量可能导致个股特异风险提升。[pidx::19][pidx::20]

10. 组合股票池与市值分布（图42~46）

• 描述：组合历史频繁选入股票及股票池市值统计

- 解读：
- 股票覆盖多个行业，避免行业集中风险。
- 市值分布均衡，最小值均值53亿，最大值最高超4000亿。

• 说明模型对小中大市值均有一定覆盖，适合港股通机构配置需求。

- 局限：没有披露个股具体权重及潜在集中度风险。[pidx::20][pidx::21]

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四、估值分析

• 报告重点基于因子回测，无传统DCF估值或多倍数估值方法直接运用。

- 采用基于市收率的多因子量化选股模型，共同剔除低质量资产。

• 关键假设包括：

- 市收率低具有长期稳定的超额收益能力。
- 净利润增长率、营业收入增长率和净利率能够有效剔除质地差的公司。
- 剔除流动性不足和极小市值股票以规避额外投资风险。

• 估值输出为模型预期综合收益率，体现投资组合在历史区间内的业绩表现。

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五、风险因素评估

• 流动性风险：港股通部分小市值、低成交额股票流动性差，交易滑点大，模型剔除成交额小于500万港元的股票缓解此风险。

- 市场流动性和小市值效应掩盖因子真实表现：以低市收率选股可能仅选出低流动性或小市值股票，投资者收益来自小市值效应。报告通过剔除小市值股票及压力测试验证因子独立有效。

• 市场波动与回撤风险：金融危机期间最大回撤超过60%，风险较大，尽管如此夏普率良好。

- 行业差异风险：部分行业未表现出显著的低市收率效应（如消费品制造业及资讯科技业），投资者需结合行业特性应用模型。

• 历史数据依赖风险：模型基于历史绩效，未来业绩不保证，声明中明确“模型为历史规律总结，不作为直接投资建议”。

- 无具体缓解策略或发生概率估计，风险提示较为保守。

[pidx::0][pidx::4][pidx::7][pidx::14][pidx::16][pidx::22]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告虽注意剔除流动性差及小市值股票，但对于市场非常规冲击（黑天鹅事件）风险未予充分讨论。

- 资产负债率指标“汰劣”效果较弱，或许增添其他财务健康指标（现金流等）更有助于提高选股质量。

• 未对交易成本及税费影响进行量化评估，实际净收益尚不明确。

- 持仓集中度较低的优势被弱化，选股数量低可能导致个股风险集中，这一点未在报告中深入讨论。

• 组合行业分布虽均衡，但部分热门股连续入选频率高，可能对组合稳定性产生影响。

- 报告强调低市收率因子的普适性，但舆论偏差或市场结构大调整时该效应可能失效，模型依赖历史数据具有局限。

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七、结论性综合

本报告以小费雪低市收率投资理念为核心，结合详尽的港股通市场实证数据，通过严谨的统计回归、分层回测和细致的压力测试，验证了市收率因子在港股市场的有效性。研究指出：

• 港股通市场存在显著的市值与估值正相关和流动性较差的陷阱，这两者必须排除，方可真正实现纯市收率选股效应。

- 市收率低的股票普遍在港股通市场能够获得更高的长期收益，尤其是在控制行业内比较和剔除小市值、流动性差股票后依然稳健有效，反映了因子显著的独立价值。

• 基于净利润增长率、营业收入增长率和净利润率的“汰劣”策略有效过滤低质股票，资产负债率贡献相对较弱，但整体提升了选股组合的风险收益特征。

- 华泰证券增强低市收率选股模型在2006-2017年回测表现优异，年化收益24.3%、夏普率0.7，两倍于简单低市收率模型，且显著跑赢恒生指数，回撤控制在合理范围。

• 模型组合持仓数量适中，换手率较低，股票市值结构均衡，符合港股通机构投资者的实际需求。

- 市收率因子的行业效应较为普遍，除少数行业外低市收率组合普遍优于高市收率组合，投资者可以结合行业特性灵活应用。

• 报告以详尽的图表和数据贯穿论证，充分体现研究深度与数据严谨性，是港股价值因子研究中的有力成果。

综上，报告准确判断了港股通选股的市场环境与因子表现，构造了兼具有效性和稳健性的量化投资模型。增强模型较单因子模型在收益、风险调整表现上有质的提升，提供了港股通市场量化价值选股的可行路径。

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重要图表示例

以下为部分关键图表markdown格式展示：

• 图表1：港股通市值分5层回测累计净值曲线

• 图表18：港股通市收率因子分层回测净值曲线

• 图表28：港股通市收率因子分层回测净值曲线（剔除市值最小20%的股票）

• 图表36：华泰增强低市收率选股模型与低市收率模型净值曲线

• 图表42：华泰增强低市收率模型组合入选次数最多的30只股票

此为表格展示，详见报告[pidx::20]

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溯源引用全文页码标注说明

本分析中所有数据和结论摘录均标注为[pidx::页码]形式，便于文档追溯和引用，原文页码指报告给出的页码编号。

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以上内容为华泰证券深度研究报告针对港股通市场基于小费雪低市收率因子的量化选股模型的详尽分析解读，覆盖了报告所有关键论点、数据支持、风险考虑、模型回测及实证结论，充分说明该因子在港股通市场的有效性及增强模型的优越表现。

报告