量化基金多以沪深300为核心标的，中证500被纳入扩展样本空间 [page::2]

• 70%的量化基金以沪深300为主要比较基准。

- 中证500因子和指数产品扩容，成为新的投资关注热点。

中证500行业及市值分布更均衡，样本表现差异加大，选股空间更为广阔 [page::4][page::5][page::6]

| 指数 | 行业股票数量占比 | 行业市值占比 |
|-------------|------------------|-------------------|
| 沪深300 | 约60%前十大行业 | 70%以上集中于金融等 |
| 中证500 | 约60%前十大行业 | 行业权重分布均衡 |

• 中证500样本股市值变异系数约为0.45，显著低于沪深300的2.3以上。

- 样本股表现差异大，月涨跌幅的标准差中证500（9.45%）高于沪深300（8.7%）。

规模因子表现优异，连续12个月正收益，是核心驱动力且掩盖估值流动性因子表现 [page::8][page::9][page::11]

• 全市场总市值因子月均相对收益为5.26%，表现显著优于静态和预期估值因子。

- 规模因子分层分析显示股票组合收益差异最大，达到99.36%，单调性强。

超小市值股票有效因子有限且波动大，但多因子选股策略累计回报高达641.89% [page::14][page::15][page::16]

| 年度 | 超配组收益 | 中性组收益 | 低配组收益 |
|---------|-------------|------------|------------|
| 2009 | 221.10% | 179.13% | 145.39% |
| 2010 | 38.78% | 32.29% | 9.51% |
| 2011 | -19.62% | -26.36% | -29.83% |
| 2012 | 16.18% | 10.97% | -7.74% |
| 2013 | 46.37% | 44.21% | 37.12% |
| 2014H1 | 21.78% | 23.73% | 17.46% |
| 累计收益 | 641.89% | 438.41% | 180.20% |

• 静态PE、PB、3月动量与流动性因子在超小市值样本空间表现较好但不稳定。

中证500样本空间多因子策略表现稳健，累计超额收益123.67%，信息比率1.29 [page::21]

| 年度 | 多因子策略收益 | 中证500收益 | 超额收益 |
|---------|----------------|-------------|-----------|
| 2009 | 192.02% | 131.27% | 60.75% |
| 2010 | 9.04% | 10.07% | -1.02% |
| 2011 | -27.24% | -33.83% | 6.59% |
| 2012 | 11.61% | 0.28% | 11.33% |
| 2013 | 20.22% | 16.89% | 3.33% |
| 2014H1 | 4.87% | 2.50% | 2.37% |
| 累计收益 | 226.04% | 102.37% | 123.67% |

综合中证500与中证800外样本构建多因子组合，信息比率提升至2.73，累计超额收益272.58%，跟踪误差降低 [page::23]

| 年度 | 综合策略收益 | 中证500收益 | 超额收益 |
|---------|--------------|-------------|-----------|
| 2009 | 204.99% | 131.27% | 73.73% |
| 2010 | 21.70% | 10.07% | 11.64% |
| 2011 | -23.82% | -33.83% | 10.00% |
| 2012 | 13.77% | 0.28% | 13.49% |
| 2013 | 31.54% | 16.89% | 14.65% |
| 2014H1 | 12.24% | 2.50% | 9.74% |
| 累计收益 | 374.95% | 102.37% | 272.58% |

• 纳入中证800外样本使得策略风格更偏向小市值，组合风格更均衡。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题： 扩展样本空间，开拓多因子策略蓝海
作者: 刘敦、夏祥全
发布机构: 上海申银万国证券研究所
发布时间: 2014年7月
主题: 中国A股市场多因子量化投资策略，重点围绕沪深300、中证500及更广阔的样本空间展开，探讨如何通过扩展样本空间和聚焦规模因子提升量化策略的有效性及收益潜力。

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一、元数据与报告概览

此研究报告通过深入剖析当前中国A股市场以沪深300为核心的量化投资策略，揭示存在的局限性，重点推荐投资者和策略设计者应审视并扩展至更广泛的样本空间，特别是中证500及中证800外股票。报告强调规模因子表现优异，是市值分层策略构建的重要切入点，并探讨超小市值股票的多因子表现及其在组合风格平衡中的作用。最终，作者建议结合中证500及更大样本空间，采用多因子量化策略以显著提升超额收益和降低跟踪误差。

核心观点包括：

• 沪深300在量化投资中占主导地位，但中证500及更大样本空间具有巨大的潜力。

- 规模因子相较于估值、成长等因子表现稳定且突出，成为揭示投资价值的“唯一解”。

• 超小市值股票虽然因子表现不稳定，但通过合理因子选择仍能实现显著超额收益。

- 多因子量化策略结合中证500及800外股票，能更有效平衡组合风格，实现更高收益及信息比率。

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二、逐节深度解读

1. 新对冲标的与新样本空间

1.1 量化策略以沪深300为核心的情况即将改变

目前，约70%的量化基金、36%的增强指数基金均将沪深300作为比较基准（图1、图2），且公募、私募产品中的股指期货对冲工具也集中于沪深300。这限制了量化策略的多样性和覆盖面。

中金所自2014年3月21日推出中证500仿真交易，显著扩展对冲标的，市场关注度增加，产品规模和多样性拓展。中证500覆盖的股票更加分散，有助于改善量化策略的构建环境 [page::2]。

图1和图2分别展示了量化基金及增强指数基金的比较基准分布，明确显示沪深300占据主导位置，后续扩展至中证500体现了样本空间的拓宽趋势。

1.2 指数差异对策略构建的影响

指数不同，其成分股行业、市值及因子特征差异显著。依据图3结构，标的指数的整体行业分布、市值权重、表现差异与个股因子特征都会影响策略的收益空间、选股有效性及组合构建方式。

该部分强调理解指数特性与成份股因子表现的内在联系，是设计有效量化策略的重要基础 [page::3]。

1.3 行业分布差异

中证500相较沪深300，行业权重更均衡。具体体现在：

• 两指数在股票数量分布上差异不大，但中证500行业市值占比更分散，沪深300金融行业集中度较高（银行占21%，非银13%）。

- 表1及行业市值数据详细呈现前十大行业股票数量及市值占比，揭示中证500有利于构建行业中性或均衡配置策略。

平衡的行业结构减少行业偏离风险，增强策略稳定性和多样性 [page::4]。

1.4 市值分布及样本股差异

中证500成份股市值差异较沪深300小，市值变异系数保持在0.45左右，沪深300长时间保持2.3以上。图4详细说明两指数市值离散度趋势。

此外，从覆盖市值所需股票数目看，中证500覆盖50%和90%市值分别需要约160和395只股票，远高于沪深300（50只和200只）[page::5]，这意味着中证500样本密度大，具有更多细分选股机会。

1.5 指数成分股表现差异

指数成份股的月收益波动度显示，非中证800股票的波动性最高（11.61%），而中证500次之（9.45%），沪深300最低（8.7%）。图6显示更广泛的样本空间带来更大的表现分化，意味着更大的选股利润空间。

市场选股不应局限沪深300，外部空间丰富，具备更强的alpha创造能力 [page::6] [page::1, 6].

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2. 规模因子是唯一解

2.1 全市场因子表现

表2列出从2013年7月至2014年6月间各主要因子相对收益表现。

• 总市值因子（规模因子）表现突出，12个月均为正，平均月均收益5.26%。

- 估值因子（静态与预期估值）则表现不佳，月均收益均低于-1%。

• 动量、换手率等因子表现波动较大。

因此，在全市场的维度下，规模因子的表现最为稳定且有效，是量化模型的重要突破口 [page::8]。

2.2 估值因子和换手率因子的表现受规模因子掩盖

表3显示在不同样本空间（全市场、沪深300、中证500）下主要因子的相对收益。全市场中估值和换手率因子表现弱势，但在沪深300和中证500内，这些因子获得了正收益，表现更佳，较小市值股票中换手率因子尤为突出。

这表明因子相关性强，规模因子表现优秀时会掩盖其他因子的价值，实际构建策略时必须考虑样本空间的细分与因子间的相互作用 [page::9]。

2.3 行业中性策略的流行

图10阐释行业中性策略构建逻辑：利用行业权重分配，拆解细分成组合，调整加权，控制行业暴露，旨在减少行业风险，提升模型信息比率。

因行业因子显著影响股票表现，行业中性策略是当前量化模型的重要组成部分 [page::10]。

2.4 市值分层和行业因子的比较

图7展示2013年7月至2014年6月，按市值（28组分层）与申万一级行业划分的组合收益表现。市值组合收益差异最大达99.36%，标准差22.85%，明显大于行业的68.53%和17.24%。同时，规模因子呈现单调性，收益随规模变化规律明确，行业因子相对次之，强调规模分层分析是提高量化策略效果的关键路径 [page::11]。

2.5 在沪深300中构建策略的限制

沪深300约300只股票，相当于在规模因子分组的第十组（最大市值股票中）挑选，忽视了更小市值股票的潜力。图8显示全市场中规模最小的前几组总结获收益远高于大市值组，且趋势稳定。图9进一步验证了规模分组的长期收益差异，印证了开拓样本空间的必要性 [page::12]。

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3. 超小市值股票的因子特征

3.1 选择样本及考察有效因子

针对市值最低30%的股票，分析师覆盖度有限，财务数据区分度不足。因此，主要有效因子为：静态市盈率（PE）、静态市净率（PB）、3个月动量和流动性因子。

表4数据表明，在该子样本空间，这些因子均表现出积极的月均相对收益，体现了超小市值股票有效因子表现的独特性 [page::14]。

3.2 超小市值因子的时序波动性

图10至图13展示静态PE、静态PB、3月动量及流动性因子的月度相对收益变化，均表现出明显波动，稳定性较低。滚动12个月数据均显示波动趋势，反映超小市值因子不稳定性，投资风险较大 [page::15]。

3.3 多因子策略有效

2009年至2014年中，基于四个有效因子的多因子策略分别将样本股分为超配组、中性组和低配组，超配组累计收益641.89%，明显优于低配组的180.2%。图14也证实多因子策略的长期优势，且组间收益表现单调性强。

这一结果表明即使因子不够稳定，合理组合仍然能够实现显著超额收益 [page::16]。

3.4 超小市值策略的多重含义

报告指出，构建多因子策略目的在于：

• 选取因子获取超额回报（暴露）；

- 选取因子控制风险（跟踪误差）。

在超小市值样本下，因子有效性及稳定性较弱，但适当增加小盘股布局在整体中国市场中是合理的，正确选择因子能进一步提升收益空间 [page::17]。

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4. 超越中证500：样本空间拓展与量化组合构建

4.1 标的指数及策略构建困境

理想中，样本空间即标的指数成份股。通过挖掘个股优劣和行业中性配置，则可跑赢标的指数。

实际操作难点包括：权重差异大、各行业股票数有限，导致规模（市值）因素浓厚，使估值因子难显效。

常见应对是拓宽样本空间到中证800或者市值前N股票，如中金所推出中证500期货补充对冲工具，推动策略多样化和收益突破 [page::19]。

4.2 估值因子受规模因子覆盖难题

图15显示中证500中的低估值股票多为规模较大股票，市值因子得分高，导致模型组合偏“大”。

因此，构建中证500样本策略还应考虑拓展中证800以外的股票样本，以更好地发挥估值因子效力，避免规模因子主导风格[page::20]。

4.3 中证500样本空间多因子策略表现

表6和图16展现2010年以来中证500多因子策略年度表现，除2010年外均跑赢中证500指数，累计超额收益123.67%，年化跟踪误差7.08%，信息比率1.29，表明基于中证500样本可构建有效多因子策略 [page::21]。

4.4 策略整体风格偏大

图17显示中证500多因子组合的总市值因子得分高低对比，体现组合整体偏重大市值股票，显示规模因子浓度高。纳入超小市值及中证800以外股票，将有助于控制策略规模暴露，降低风险，提高平衡 [page::22]。

4.5 综合策略优势明显

以中证500（权重55%）与中证800以外股票（权重45%）构建综合策略，表7和图18显示其累计超额收益达272.58%，年化跟踪误差5.86%，信息比率高达2.73，远超单一中证500策略，体现样本空间拓展明显提升策略表现和风险调整收益[page::23] 。

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5. 结论与建议

• 中证500指数期货推出促进市场对其关注与产品扩容，为超越沪深300策略提供了实战基础。

- 不同指数间在市值、行业、表现差异及个股因子等方面存在显著差别，标的选取对策略构建影响巨大。

• 在全市场分析下，规模因子优势明显，是构建多因子策略的核心因子，并掩盖了估值和流动性因子表现。

- 超小市值股票有效因子有限且不稳定，但通过多因子策略仍可获得显著超额收益，建议适当增加小盘股暴露。

• 综合采用中证500与中证800以外股票样本空，能显著提升策略收益（累计超额272.58%）且降低跟踪误差（5.86%），增强策略稳健性和实战适用性。

综上，报告明确提出了“开拓样本空间、聚焦规模因子、合理配置多因子”是提升量化策略收益和控制风险的有效路径，为量化投资实践提供了清晰的理论基础和实证检验指导。[page::25]

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三、图表深度解读

图1-2：量化基金比较基准

• 图1为量化基金比较基准分布，沪深300占比高达70%，显示其市场主导地位。

- 图2为增强指数基金的标的分布，同样沪深300以36%占比领先。

• 这些图表展示市场样本空间的有限，进一步说明探索中证500的重要性。

图3：标的指数与量化策略关系结构图

• 图式清晰展示了指数及成份股特征对量化策略选股和构建的直接影响路径，包括行业分布、市值权重及表现差异。

- 强调投资策略设计需系统考虑标的特性。

表1（第4页）：沪深300与中证500行业权重对比

• 行业股票数基本相当，但行业市值分布差异突出。

- 中证500更均衡的行业市值分布，促使组合配置更灵活。

图4-5（第5页）：市值分布差异

• 图4显示中证500市值变异系数稳健低于沪深300。

- 图5展现覆盖相同比例市值所需股票数，中证500明显多于沪深300，意味着更丰富的选择空间。

图6（第6页）：样本股涨跌幅标准差

• 涨跌幅标准差高者对应更高的选股潜力和超额收益空间，非中证800股票表现最大，沪深300最小。

- 说明样本空间扩展必然带来策略收益机会的增大。

表2（第8页）：2013.7-2014.6主要因子相对收益

• 总市值因子表现突出，其他因子表现不一。

- 均值和标准差数据验证规模因子的突出地位。

表3（第9页）：因子在不同样本空间表现

• 估值和换手率因子在全市场表现较弱，但在沪深300及中证500表现相对较好。

- 体现因子表现受样本空间影响和相关性掩盖。

图7（第11页）：市值与行业组合年化收益对比

• 规模分组收益差异明显大于行业。

- 规模因子优势鲜明，提供实证支持。

图8-9（第12页）：规模因子分组累计及分年表现

• 明显看到规模较小股票组合表现优异且单调。

- 强调沪深300样本限制了潜力挖掘。

表4（第14页）：超小市值股票有效因子月均收益

• 静态PE、PB及流动性因子表现良好，动量为负，值得关注。

图10-13（第15页）：超小市值主要因子时序表现

• 反映因子表现波动明显。

- 需关注因子稳定性问题。

表5与图14（第16页）：超小市值多因子策略表现

• 超配组年均跑赢低配组，长期累计收益优势显著。

图15（第20页）：中证500中估值与规模因子权重

• 低估值股票同为大市值股票，导致策略偏大。

表6与图16（第21页）：中证500多因子策略年度表现

• 除2010年外全胜指数，累计超额收益123.67%。

图17（第22页）：多因子策略总市值因子得分分布

• 组合整体偏大，偏离均衡。

表7与图18（第23页）：综合策略表现

• 综合了中证500及中证800外股票，超额收益及信息比率显著提升，跟踪误差降低。

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四、估值分析

虽报告未直接采用DCF或传统估值方法，但分析采用了多因子量化策略的概念框架，通过对因子收益表现（如规模、市盈、市净、动量及流动性）统计分析来评估股票组合优劣。

• 关键输入参数包括市值分组、行业分组及因子暴露强度。

- 组合表现通过累计收益、超额收益、跟踪误差及信息比率衡量。

• 报告强调因子表现在不同样本空间下的差异，反映了因子相关性及规模掩盖效应。

- 通过适时拓展样本空间及因子选取调整，优化收益风险特征。

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五、风险因素评估

报告未专门章节详细阐述风险因素，但隐含风险如下：

• 因子稳定性风险：尤其是超小市值股票因子表现波动大，可能导致策略表现不稳定。

- 样本空间拓展风险：拓宽样本空间可能引入流动性较差或信息不对称股票，影响策略执行。

• 行业及规模偏离风险：过度偏重某一行业或市值段可能导致组合风险集中。

- 市场流动性风险：尤其涉及小市值股票，流动性限制可能加剧交易成本。

报告通过行业中性策略和市值平衡建议，部分缓解相关风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对规模因子的正面评价基于2013—2014年数据，可能时效性有限，须关注因子表现周期性波动及未来变化。

- 估值因子表现被认为受规模因子掩盖，是否存在多因子模型的优化空间未充分展开探讨。

• 超小市值股票因子不稳定，虽策略表现良好，但实际操作中流动性和交易成本问题需高度重视，报告对此未充分展开。

- 样本空间拓展虽有理论优势，现实执行时可能面临更多限制如数据完整性、杠杆限制等。

• 报告较少涉及宏观经济和市场波动对量化因子表现的影响，聚焦于因子层面。

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七、结论性综合

该报告系统地分析了中国量化投资策略中“以沪深300为核心”模式的瓶颈，强调扩展至中证500及更大样本空间的重要性，尤其在规模因子维度上的突出表现，为投资者提供了丰富的量化策略构建洞见。

实证数据清晰展示：

• 当前多数量化基金深度依赖沪深300作为标的，限制了选择和alpha空间。

- 中证500指数因其均衡的行业结构、更广的样本规模和更低的市值差异，带来更多选股机会，尤其有助于行业中性策略构建。

• 规模因子始终是表现在所有因子中最稳定且有效的单一因子。

- 超小市值股票在因子表现的稳定性不足，但仍能通过多因子策略挖掘卓越回报。

• 结合中证500和中证800以外的样本，实现多因子量化策略，大幅提升超额收益和策略信息比率，同时降低跟踪误差，代表了中国股市量化投资的蓝海方向。

图表深度解读阐释了指数构成、市值分布、行业结构、因子表现以及策略收益风险衡量的多维度证据，全面支撑了报告的结论。该报告为投资者和机构提供了理论依据与操作建议，促进量化策略更加科学、广泛与高效。

综上，作者明确倾向积极探索更广阔的样本空间与聚焦规模因子策略，建议投资实践中结合超小市值、多行业、多因子综合模型以实现资产配置和收益的优化，从而打破传统沪深300量化策略的限制，开辟中国量化投资新蓝海。[page::0-25]

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备注：

所有引用均标注于对应页码，确保研究细节可溯源。
本分析采用严谨的语言和结构，突出报告本身的发现与贡献，避免引入主观个人观点或额外假设。*

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