股票风格划分方法说明 [page::3][page::4]

• 以市值中位数区分大盘和小盘股票。

- 选用市净率PB、市盈率、股息率计算价值特征，营收及净利润增长率计算成长特征。

• 价值因子和成长因子经标准化处理后，归类为价值、成长、均衡和非成长非价值四种风格。

- 同时分为大盘和小盘风格组合共八种类别。

历年不同风格股票数量统计 [page::4][page::5]

| 时间 | 大盘价值 | 大盘均衡 | 大盘成长 | 大盘非成长非价值 | 小盘价值 | 小盘均衡 | 小盘成长 | 小盘非成长非价值 |
|------------|----------|----------|----------|------------------|----------|----------|----------|------------------|
| 2010/4/30 | 222 | 190 | 136 | 189 | 183 | 173 | 153 | 228 |
| 2013/4/26 | 268 | 230 | 235 | 302 | 244 | 257 | 225 | 310 |
| 2017/8/31 | 422 | 282 | 327 | 355 | 385 | 362 | 263 | 376 |
| 2018/8/31 | 408 | 306 | 325 | 392 | 379 | 405 | 248 | 399 |

• 不同风格股票数量均呈逐年增长趋势。

- 小盘均衡和小盘成长数量持续增加，反映投资者对成长及均衡风格的关注。

不同风格历史累计收益率比较 [page::5][page::6]

• 小盘均衡风格的历史累计收益最高。

- 细分大盘与小盘，均衡风格表现最优。

• 小盘均衡与小盘成长相关性高，明显优于小盘价值及小盘非成长非价值。

- 2015年前大盘均衡与大盘成长走势相似，之后大盘均衡与大盘价值走势趋同。

不同风格股票的行业分布特征 [page::6][page::7][page::8]

| 风格 | 主要行业（排名前五及占比示例） |
|----------------|--------------------------------------------------|
| 大盘价值 | 交通运输(9.67%)、医药生物(7.42%)、房地产(7.30%)等 |
| 大盘成长 | 医药生物(9.27%)、电子(7.19%)、计算机(7.03%)等 |
| 大盘均衡 | 房地产(9.70%)、化工(5.29%)、医药生物(5.20%)等 |
| 小盘均衡 | 化工(11.02%)、机械设备(8.22%)、医药生物(5.58%)等 |
| 小盘成长 | 机械设备(6.73%)、化工(6.46%)、医药生物(5.37%)等 |

• 交通运输、公用事业偏大盘均衡与大盘价值。

- 国防军工、传媒行业非成长非价值风格占比较高，财务表现一般。

• 多数行业均包含非成长非价值股票，反映市场部分公司财务表现欠佳。

- 银行业在2015年前偏大盘均衡，后期偏大盘价值。

量化风格策略核心总结 [page::4][page::5][page::8]

• 该报告基于因子标准化后将股票分类，使用了多因子（PB、PE、股息率、营收增长等）综合计算价值成分和成长成分的Z分数。

- 最终形成8种细分风格类型，方便投资者基于风格分层进行细致的组合构建和择时。

• 历史收益数据验证了均衡风格的优越性，为后续的风格量化策略开发奠定基础。

《股票风格划分及历史走势、行业特征―金融工程专题报告》详尽分析

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1. 元数据与概览

报告标题： 股票风格划分及历史走势、行业特征―金融工程专题报告
分析师： 郝倞
发布机构： 渤海证券股份有限公司研究所
发布日期： 2018年12月28日
研究主题： 本报告聚焦于股票风格的划分方法及其历史表现，主要研究股票的市值分层（大盘、小盘）以及成长和价值两大风格的定义、划分、历史走势及行业特征分析。旨在通过量化风格划分为选股和行业配置提供逻辑基础。

核心观点概述：
报告的核心论点是基于多种风格划分方法，尤其注重成长与价值的二维空间划分法，结合市值中位数划分大盘和小盘股票，从2010年至2018年的历史数据入手，统计不同风格股票的历史走势及行业分布特点。主要结论是：

• 小盘均衡风格股票表现最佳，累计收益最高；

- 成长与价值的均衡股票在大盘及小盘中均表现优异；

• 行业风格表现存在显著差异，不同行业有其主要风格属性；

- 风格划分有助于构建投资组合，提供选股及行业配置的量化依据。

报告同时提醒对模型可能出现的过度优化和失效风险予以关注。[page::0][page::3][page::5][page::6][page::8]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言及研究背景

报告在引言部分承接先前有关趋势跟踪策略的研究，明确本篇重点转向风格层面分析，从市值大小及成长与价值两个维度定义风格，深入探讨股票风格划分后的走势特征以及行业属性，为未来的选股和配置策略奠定基础。[page::3]

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2.2 风格定义简介

报告总结了股票风格划分的主流方法：

• 市值划分：基于股票市值的中位数将市场划分为大盘和小盘股票，定义简单明了。

- 成长与价值划分：主要存在三种常用方法：
- 综合排序法：将成长与价值作为对立属性，股票的成长属性强则价值属性弱，反之亦然；
- 二维空间划分法：以成长得分为横轴、价值得分为纵轴，将股票放入四象限，分别对应成长价值混合、纯价值、非成长非价值、纯成长四个风格区域，且根据距原点距离表示强弱程度。此方法直观且为MSCI等机构采用；
- 聚类划分法：标准化成长和价值指标后，利用聚类算法依据指标的距离对股票进行分类，如STOXX指数使用此法。

报告重点采用了二维空间划分法，因为其解释力强且被国际指数采用，同时结合市值数据完成综合的风格类型划分。[page::3][page::4]

图1详解： 成长价值二维空间划分法
图1以散点图展示了样本股票在成长得分（X轴）和价值得分（Y轴）空间的分布，体现了风格四象限的划分。点集中在原点附近，表明大多股票的成长与价值特征较为温和，分布覆盖了四个象限，支持将风格综合描述为成长性和价值性组合的多维属性。此图形象地诠释了成长与价值既可以并存又相互制约的市场事实。[page::3]

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2.3 风格处理流程及走势特征

报告详细阐述了风格划分的具体流程：

• 以市值中位数分为大盘和小盘；

- 使用市净率（PB）、市盈率（PE）、股息率三个因子量化价值特征，单季度营收增长率、归母净利润增长率和三年营收增长率三因子量化成长特征；

• 对因子数据进行极值处理、缺失值填充和标准化，计算价值因子均值（Value-Z）和成长因子均值（Growth-Z）；

- 依据Value-Z与Growth-Z的正负组合，分别划为均衡、价值、成长和非成长非价值四个风格类别；

• 最终将每只股票依照市值大小和成长价值组合，归类为八种组合类型，如大盘成长、小盘均衡等。

数据统计与趋势观察：

表1及后续表格呈现了2010-2018年间不同风格类别下公司数量的时序变化，显示市场参与者从数量上对不同风格股票的侧重变动。这种多期统计保证了数据的稳健性与代表性。

图2详解：不同风格的历史累计收益率

图2呈现2010年至2018年间不同风格股票的累计收益率趋势：

• 小盘均衡风格的股票累计收益明显领先其他风格，表现最优；

- 无论大盘或小盘，成长-价值均衡组合均取得最高收益，显示两者结合的优势；

• 小盘均衡与小盘成长风格相关性高，且二者优于小盘价值及非成长非价值；

- 时间序列上，2015年前大盘均衡与大盘成长趋同，2015年后大盘均衡更多呈现价值风格特征。

该趋势揭示了不同风格对市场周期的敏感性及转换规律，有助于投资者根据阶段性行情调整策略。

数据处理涉及多因子构建，标准化，以及结合市值，保证了风格划分的系统性和科学性。[page::4][page::5][page::6]

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2.4 不同风格下的行业特征

报告进一步统计了各风格股票在不同行业的分布，目的是明确行业与风格的映射关系，辅助行业配置决策。

表2：不同风格的历史主要行业

通过统计风格对应的主要行业排名及其占比，报告显示：

• 大盘价值风格以交通运输、医药生物、房地产等传统稳健行业为主；

- 大盘成长风格聚焦医药生物、电子、计算机等创新驱动行业；

• 小盘均衡风格主要涵盖化工、机械设备等多样化行业；

- 非成长非价值风格行业覆盖医药生物、有色金属、机械设备等，表现出一定的财务普通性或弱势。

表3：行业主要历史风格

具体到申万一级行业的统计：

• 银行业以大盘价值和大盘均衡为主，近年来更偏价值；

- 房地产行业主要以大盘均衡、大盘价值和小盘均衡为主；

• 医药生物行业大盘成长占比最高，紧跟着是非成长非价值；

- 公用事业偏向大盘价值等防御型风格。

报告还指出国防军工、传媒行业中，非成长非价值类别占比较大，反映行业上市公司整体财务表现一般；大多数行业都存在非成长非价值公司，强调市场中广泛存在不同质量层次的公司。

总结而言，不同行业具有其主要风格属性，且行业风格在时间上存在动态变化，如银行在2015年前后风格偏向不同。此数据为投资者提供了从行业维度进行风格配置的逻辑依据，并为风格轮动策略提供支持。[page::6][page::7][page::8]

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2.5 总结及风险提示

报告总结强调：

• MSCI风格划分法有效分层股票风格，横跨成长与价值、大盘与小盘；

- 历史数据显示均衡风格股票表现优异，推荐基于均衡风格构建备选股票池，进而结合细化分析和择时提升选股效果；

• 模型风险必须注意，包括过度拟合风险和模型失效风险。

风险提示明确指出量化模型和风格定义的局限性，提醒投资决策需谨慎。

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3. 图表深度解读

图1：成长价值二维空间划分法

• 内容描述： 该散点图以横轴成长得分，纵轴价值得分描绘了样本股票在二维空间的分布情况。

- 数据趋势： 股票分布密集于原点附近，分布较广，覆盖四象限，映射了成长、价值、均衡及中性风格。

• 连接文本论点： 直观展现成长与价值不总是简单对立，存在共存的可能性，支持该方法用于风格划分。

- 潜在局限： 点图未展示时间维度，无法反映风格动态变化；分布稠密区域解释需结合更多微观财务指标。

• 图片链接：

图2：不同风格的历史累计收益率

• 内容描述： 曲线图展示2010年至2018年间，大盘和小盘不同价值成长组合风格的累计收益率走势。

- 数据趋势：
- 小盘均衡（最高线）明显领先，表明该风格股票的投资回报最为突出；
- 大盘成长及均衡互有接近，2015年前后风格相关性发生变化，表现阶段差异明显；
- 非成长非价值风格累计收益最低，表明其财务表现较弱。

• 连接文本论点： 通过历史数据验证风格划分的实用性，显示风格具有良好的预测收益特征。

- 潜在局限： 受宏观经济周期、市场多因素影响，累积收益变化也可能带有行情周期特征，模型未显式剔除外部影响。

• 图片链接：

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4. 估值分析

本报告未涉及传统的估值模型计算（如DCF、PE、EV/EBITDA倍数等），侧重于风格刻画、历史表现和行业特征的量化研究，更多关注风格属性对收益和行业关联的影响，而非对单个股票或公司的估值。因此，估值分析部分不适用本报告。

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5. 风险因素评估

报告仅在风险提示中简要提及两大风险：

• 模型过度优化风险： 可能是指在样本内表现优异，但在样本外或未来市场环境中表现不佳的风险；

- 模型失效风险： 指模型或风格划分方法可能因市场结构变化、政策调整等导致不再有效。

未对风险概率及缓解策略进行详细展开，提示投资者需慎重使用模型结果。[page::0][page::8]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告风格划分基础较为合理，采用了国际认可的MSCI方法，但对成长和价值指标的选择与权重，以及因子标准化处理未详细说明，可能影响划分准确度。

- 对于历史累计收益的分析，没有剥离市场整体影响及风险调整，如贝塔调整、波动率影响，可能会导致收益层次解释不够清晰。

• 行业风格分布数据中部分风格占比描述较为粗略，未明显说明是否考虑行业内部结构变化或公司的风格变动频率。

- 报告主要聚焦历史时点数据，缺乏对风格变动趋势和动态转化机制的深入探讨。

• 报告未充分披露数据来源完整性，和因子数据的质量控制细节，可能影响策略的复现性和可靠性。

- 风险提示部分表现简略，未提出应对方案或策略调整建议。

综上，报告在风格划分与统计描述上具备较好的专业水准，但在深入风险管理及预测准确性验证方面有提升空间。

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7. 结论性综合

整体来看，报告系统梳理并采用MSCI方法，结合市值以及成长和价值关键因子，实现了对A股市场股票风格的量化划分。从2010年至2018年数据出发，报告通过统计不同风格股票的公司数目及其在行业中的分布，揭示了风格与行业的耦合关系并提出了基于风格构建投资组合的思路。

关键发现包括：

• 通过成长与价值二维空间划分，有效捕捉股票风格差异，为投资提供更精细的分类基础；

- 在所有风格中，小盘均衡风格表现最优，累计收益最高，为优选目标；

• 大盘和小盘中，成长与价值均衡组合始终领先，显示两者兼顾的投资优势；

- 行业风格分布具有明显特征，银行业偏大盘价值，医药成长性强，防御型行业偏均衡或价值，部分行业存在明显财务表现不佳的非成长非价值公司；

• 风格组合的历史表现及行业特性为构建风格轮动及行业配置策略奠定坚实的量化基础；

- 报告提醒应注意模型的过度拟合风险和可能的失效风险，强调投资需谨慎。

报告配图与数据表格相辅相成，图1形象展示成长价值分布结构，图2量化对比不同风格累计收益趋势，表格则为行业风格分析提供了详实支撑。这些内容综合展示了报告的严谨性与实用性。

最终，作者倡导基于均衡风格股票池进行进一步深入研究和投资决策，以实现风险调整后的优异收益表现。[page::0][page::3][page::5][page::6][page::8]

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参考附图

图1 成长价值二维空间划分法

图2 不同风格的历史累计收益率

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总结

本报告基于丰富的数据与成熟的国际风格分类方法，结合A股市场实际，科学划分股票风格并分析其历史表现和行业特征，建立了风格与行业的量化联系。其对未来选股、行业配置及风格轮动策略提供了实务指导意义，虽存在部分细节及风险管理方面的不足，但整体研究系统全面，具有较强的参考价值。

报告