小市值100基准策略表现优异 [page::5]

| 策略名称 | 年化收益率 | 月均换手率 | 月度胜率 | 策略平均分位数 | 基准平均分位数 |
|--------------|------------|------------|----------|--------------|--------------|
| 小市值100策略 | 26.7% | 44.37% | 73.83% | 74.14% | 56.32% |

• 2010年至2022年回测显示该策略具有显著规模溢价效应和较高收益，但波动率和风险较大。

- 戴帽风险集中在每年四月份，体现财报季风险 [page::5][page::6]

多因子增强策略构建与效果 [page::7][page::8][page::10][page::11][page::12]

• 重点因子包含市值、波动率、股价、贝塔、利润同比及季度净资产回报率等。

- 双因子策略（小市值+低波动）年化收益38%，三因子加入低价股同样约38%。

• 四因子策略（加入高贝塔及高利润增长）年化收益提升至41.5%，五因子策略达到40%-41.6%区间。

- 多因子策略通过逐级筛选法选出最终50只股票，实现收益稳定提升。

回测图示例：

• 双因子策略

• 四因子策略B

叠加择时与调仓优化显著提升收益 [page::14][page::15][page::17][page::18][page::20]

• 设计一月和四月空仓，规避业绩与财报风险，提高策略稳定性与安全边际。

- 双周调仓兼顾灵活与成本，带跌停惩罚条件下回测收益最高达到费后50.9%。

• 灵活调仓频率测试显示：双周调仓优于月度、季度和双月调仓。

- 费用与容量测试表明，策略表现对交易成本及资金容量稳健。

• 分析师覆盖测试显示，限制分析师覆盖会削弱策略收益。

典型回测统计与表现表：

| 策略名称 | 年化收益率 | 换手率 | 胜率 |
|------------------------|------------|---------|-------|
| 择时双周频小市值低波50策略 | 50.9% | 47.49% | 63.69% |

小市值策略月度收益分布与经济逻辑 [page::19]

• 一月、四月和六月平均收益为负，特别一月空仓效果显著。

- 一月为业绩预告期，经常出现业绩暴雷等风险；四月为财报高峰期，戴帽风险显著。

• 利用该异象进行择时空仓有效控制回撤，提高整体超额收益。

- 该逻辑得到了策略择时收益大幅提升的验证。

量化因子回测结论 [page::25]

• 通过因子回测发现动量（6个月）、市值对数及营业收入增速为主要有效因子。

- 因子筛选显示高增长、低动量、小市值组合对增强策略贡献最大，验证策略基础。

德邦金工小市值增强策略专题之二 —— 详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：小市值增强策略德邦金工小市值专题之二

- 作者：肖承志（证券分析师，资格编号：S0120521080003）

• 研究助理：王成煜

- 发布机构：德邦证券研究所

• 日期：报告涵盖数据截止至2022年5月，具体发布日期见发行信息

- 研究主题：聚焦中国A股市场的小市值股票，旨在围绕“小市值100”策略进行多因子增强测试与策略迭代，探索通过精选因子、调仓节奏及择时等多维增强方法提升小市值投资组合的长期收益与风险调控能力。

核心论点与结论：

• 本文延续首篇《小市值策略初探》的工作，选定小市值100组合为核心基准，探索多种因子叠加增强策略，包括低波动因子、择时避险（一月、四月空仓）、缩短调仓周期至双周等。

- 关键发现之一是“小市值+低波动”的双因子策略在2019年以来取得年化收益约38%，择时双周调仓结合低波动的“择时双周频小市值低波50”策略年化收益更是超过50%。

• 通过对一月、四月、六月避险空仓测试发现，前两个月份合理规避财报风险显著降低了戴帽退市风险，提升收益稳定性。

- 本策略的鲁棒性较强，对调仓频率、费用、模型跌停惩罚、分析师覆盖的敏感度低，具备较好的实际操作和风险适应能力。

• 风险方面，强调模型失效、市场风格变化、退市风险及策略容量风险。

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2. 逐节深度解读

2.1 小市值策略基础与历史阶段概述

• 小市值100基准策略定义：每月初从基础股票池选择市值最小的100只非ST且上市满1年的股票（排除次新股及非主板股票），形成组合。使用Wind数据，自2010年起回测。

- 表现指标：年化收益26.7%（扣费后）、月均换手44.37%、月度胜率近74%、策略股票平均收益分位74.14%，明显优于中证1000基准的56.32%表现。

• 历史阶段划分：

- 2010-2016年为小市值效应增强阶段，收益稳定增长，政策环境相对宽松。
- 2017-2018年监管趋严壳价值退却，策略收益下滑，甚至为负。
- 2019年至今，尽管壳价值消失，但规模效应与选股及调仓技术提升使得策略回报重新抬升，年化回报维持较高水平。

• 风险特征：小市值股票戴帽ST风险集中在四月财报期，整体风险高于主板，波动显著。

2.2 多因子增强策略的构建与测试（2019年以来）

• 策略思想：基于小市值股票池，通过逐级筛选多因素逐步缩小股票池规模，精选最优质、低风险组合，增强收益并控制波动。
• 因子池：衍生于Barra十因子模型，补充动量、估值、盈利、换手率、季度净资产收益率等15余个因子。
• 具体策略（前五套为代表）：

- 策略1（双因子）：市值+低波动，最终选50只，2019年以来年化收益38.18%；
- 策略2（三因子）：加低价股，年化38.22%；
- 策略3（四因子A）：引入较大股票池与再选市值，年化37.09%；
- 策略4（四因子B）：用高贝塔代替低价股，选取高利润增长股，年化41.54%；
- 策略5（五因子A）：加入成交额、价值因子，年化38.2%。

• 其他策略：包括五因子B（加季度净资产回报率，年化40%）、五因子C（非流动性、高增长、低动量、高波动，年化41.6%）、五因子D（小市值、低波、高贝塔、市值高季度净资产回报率，年化40.4%）。
• 因子选股机制：各因子按预设排序规则筛选一半股票，最终缩减至50只，形成精炼组合。
• 数据解读：（图2-9）各策略均显示组合净值持续增长，明显超出基准及基于单一市值选股的组合，也表现出较好的超额回报。

总结：这种多因子分层筛选法有效利用了非线性市场收益特征，且注重稳健因子配置，避免盲目过拟合。金融工程方法与基本面量化指标结合，提升选股质量。

2.3 小市值增强策略的叠加应用

• 集中度提升（小市值50）：缩小股票池至50只，更聚焦最低市值股票。表现优于小市值100，年化33.3%，但换手率和风险较高，四月ST风险尤其明显。
• 低波动叠加（小市值低波50）：市值筛选100后，选波动最低的50只。年化32.8%收益略低于小市值50，但ST风险大幅降低54%，显示低波动因素降低戴帽风险。
• 择时空仓策略：在一月和四月财报及业绩公告密集期空仓，显著降低风险，增强表现。择时小市值100年化收益达39.2%，ST风险降至0.11‰。
• 集中度+择时（择时小市值50）：进一步提纯，提升收益至42.1%。
• 择时+低波策略：最优方案，年化超50%，且ST风险最低，仅0.07‰。

2.4 小市值增强策略的敏感性测试

• 调仓时间点（图15）：由月初调仓改为月底，收益稍降1.9%；月初调仓更优。
• 跌停惩罚测试：考虑实际跌停无法即时卖出、不利成交价格影响，年化收益降约2-3个百分点，但策略韧性仍然较强。
• 调仓频率：

- 单周调仓带跌停惩罚年化39%，高于月度调仓；

- 双周调仓表现最佳，扣费后年化44.3%，较月度提升约8%；

- 双月与季度调仓降低收益，表明较频繁调仓有利于捕捉市场动态。

• 容量测试（表22，图22）：设定最大成交占比5%限制，模拟不同资金规模。

- 小额资金（1亿）年化仍达45.5%；
- 中大额资金（5-10亿）收益下滑明显，29.9%-22.8%，这说明策略容量有限，适合中小规模资本。

• 费用容忍度测试（图23）：增加交易成本至双边千分之十，年化仍保持44.4%，高频和低换手率使成本影响有限。
• 分析师覆盖测试：剔除无分析师覆盖股票后策略表现显著下滑（年化39.7%），原因在于分析师覆盖股票市值偏大，排除了大量小市值优质标的。
• 六月持仓保留测试（图25）：六月不空仓，年化收益略降至48.5%，说明六月空仓收益贡献有限，且选股风险管理仍需进一步调优。

2.5 小市值100 的月度收益率分布及择时经济逻辑

• 月度收益异象（表19与表20）：

- 一月、四月、六月平均收益为负，表明这些月份小市值股票面临较大系统性风险；
- 一月因业绩预告带来的业绩暴雷、财务异常影响显著；
- 四月为年报密集披露期，戴帽风险显著提升；
- 六月负收益统计显著，但缺乏强经济逻辑支持。

• 择时策略基于以上逻辑设计，在一月和四月周期内空仓降低整体策略风险，提高了整体收益稳定性。

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3. 图表深度解读

表1 + 图1（小市值100基准策略回测）

• 表1显示年化收益26.7%、高换手率（44.37%）及较高胜率（73.83%）。策略选股利用规模效应带来相对市场56.32%基准显著提升。

- 图1净值稳步上升，且相对基准超额净值增长良好，反映策略自2010年以来持续盈利能力强。

表2 + 图2（双因子策略）

• 表2列举多因子年化收益对比，波动率因子正向排序最高38.18%，暗示低波动是提升超额收益的有效因素。

- 图2显示该策略从2019年起快速累积超额收益，表明结合低波动筛选小市值股票具有实际显著因果关系。

表3 + 图3（三因子策略）

• 表3低价股因子排序最优（38.22%），与低波动、小市值组合并行提升收益。

- 图3走势显示三因子优化对超额收益进一步稳步支撑。

表4-9 + 图4-9（四至五因子增强）

• 四因子A/B与五因子策略分别侧重不同财务及市场特征因子，年化收益多在37-41.6%区间。

- 图表呈现策略稳定超越基准回报线且累计超额净值持续攀升，验证多因子深度筛选有效性。

表8-9 + 图10-11（小市值50及低波50增强）

• 表明更聚焦小市值及低波组合分别形成更高收益（33.3%）及更低戴帽风险。

- 图表现加强了组合风险收益权衡的直观认知。

表10-12 + 图12-14（择时策略回测）

• 通过择时规避高风险月份，策略年化收益升至近40%以上，且戴帽概率显著减少（ST占比从0.42%降至0.11‰甚至更低），显示这类风险控制有效。

表13-18 + 图15-20（调仓频率及跌停惩罚敏感性）

• 频繁调仓（双周、单周）在费后收益上相较月度更优，但操作频率及成本加大需平衡。

- 带跌停惩罚的回测收益下降有限，显示模型对市场流动性限制有较强适应能力。

• 季度及双月调仓表现一般，强调调仓节奏的灵活性需求。

表19-20（月度收益分布）

• 详尽列出多年每月收益及超额收益，验证一月、四月小市值负收益明显，是策略择时空仓的核心依据。

表21-26 + 图21-25（小市值增强策略综合测试）

• 以择时双周频小市值低波50为核心策略，高收益高胜率特征明显。

- 容量测试揭示千万至亿元级规模下策略收益残留强劲，提示中小资金适用。

• 费用测试、分析师覆盖测试进一步验证策略的稳健性及现实操作限制。

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4. 估值分析

报告主体专注于量化策略构建与回测，未包含传统公司估值分析（如DCF、P/E估值等），估值部分由策略风险收益、容量和费用方面的敏感性测试组成，体现对实际操作中倍率或与总体市场估值关系的考量。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险：未来市场风格变化或数据质量等可能导致模型预测或历史表现不再适用。

- 市场风格变化风险：市场风险偏好和因子效应周期变动影响策略稳定性。

• 退市风险：小市值股票退市概率较高，尤其在财报密集期（四月）风险更大。策略通过择时空仓部分规避。

- 策略容量风险：规模限制明显，5亿以上资金实施时风险及滑点成本显著上升，收益下降明显。

报告对风险保持明确指示，提醒投资者权衡该类高回报策略可能面临的操作与系统性风险。

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6. 批判性分析与细微差别

• 报告多项策略基于大量历史数据回测，尤其近几年有效，但过去表现不代表未来，模型过拟合潜在风险不可忽视。

- 多因子筛选与逐级缩小池子策略可能面临因子间相关性及多重测试偏误，过度优化可能降低实操健壮性。

• “择时空仓”月份虽有一定经济基础，但六月空仓拟合效果更多来自历史统计，经济逻辑支撑薄弱，实际执行需谨慎。

- 分析师覆盖测试结果提示常规信息不对称问题，排除无覆盖标的导致策略回撤，显示小市值市场因子效应复杂、多元。

• 报告未深入讨论交易成本及流动性在不同市场环境（尤其极端行情）下可能的非线性影响，分析深度有一定局限。

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7. 结论性综合总结

德邦证券研究所发布的本报告系统回顾并创新性提升了基于中国A股市场小市值股票的选股策略。以“小市值100”策略为基石，报告通过引入多种经典及解析强化因子（低波动、低价格、高贝塔、高利润增长、净资产回报率等），结合择时控制（空仓一月与四月）、调整调仓频率（推荐双周调仓），设计了一套高效的“择时双周频小市值低波50”smart beta策略。

该策略在历史回测期间（尤其2019年以来）表现优异：费后年化收益高达50.9%，远超基准中证1000指数，且在控制换手率（47%-68%区间）、策略风险（低戴帽概率）、容量限制（适合10亿以下资金规模）方面均表现出较强的平衡能力。此外，报告通过广泛的敏感性测试确认了策略的鲁棒性和实际应用潜力。

整体来看，报告论证了在中国小市值股票中，维持“规模（小市值）+波动率（低）+择时避险”体系，结合多因子筛选有效因子的多层筛选机制，能够有效捕捉市场规模溢价和风险补偿，创设绝对和相对优异的投资策略。报告依托详实数据和丰富图表，层层递进地构筑了小市值策略的优化框架。

同时报告提醒投资者关注模型失效、风格变动、退市风险及容量限制等实际风险因素，倡导稳健实施。

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附：重点图表示例解析

图1：小市值100基准策略回测

• 此图呈现自2010年起小市值100组合净值（棕色线）与中证1000指数基准（浅棕色线）走势对比，右轴为策略超额收益（红色虚线）。

- 明显看出小市值策略组合涨幅远超基准，尤其在2014年后累计优势显著扩大。

• 超额收益持续攀升，表明规模效应及策略选股能力保持稳定。

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图18：双周调仓、带跌停惩罚的择时小市值100策略回测

• 该图展示双周调仓及实际跌停卖出惩罚策略的净值及超额表现。

- 组合净值（棕色）较月度调仓基准稳健，策略性能显著优于基准（浅棕），且超额收益（红虚线）显著提升，反映调仓节奏调整及风险管理显著优化策略。

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表26：小市值增强策略回测统计汇总

| 策略名称 | 年化收益率 | 换手率 | 胜率 | 策略平均分位数 | 基准平均分位数 |
|--------------------------|----------|-------------|------------|-------------|-------------|
| 小市值100 | 26.7% | 44.37%（月度） | 73.83%（月度） | 74.14% | 56.32% |
| 小市值50 | 33.3% | 51%（月度） | 72.48%（月度） | 73.00% | 57.33% |
| 小市值低波50 | 32.8% | 53.34%（月度） | 71.14%（月度） | 73.51% | 57.33% |
| 择时小市值100 | 39.2% | 62.92%（月度） | 75.17%（月度） | 75.11% | 56.99% |
| 择时小市值50 | 42.1% | 66.49%（月度） | 73.83%（月度） | 74.61% | 57.33% |
| 择时小市值低波50 | 39.5% | 68.79%（月度） | 72.48%（月度） | 74.32% | 57.67% |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 择时双周频小市值低波50(除一、四和六月) | 50.9% | 47.49%（双周）| 63.69%（双周） | 70.91% | 60.50% |

• 见证年化收益从传统小市值策略的26.7%提升到择时低波双周调仓策略的50.9%强劲表现。

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总体评价

该报告通过严谨的金融工程技术和数据统计分析，系统地建立并验证了中国小市值股票的多因子smart beta投资框架，既深刻体现了小市值股票的规模溢价逻辑，也创新性地结合低波动估值因子、择时空仓风险规避策略及调仓频率优化，极大地提升了策略的风险调整收益率。

文中详尽的图表和数据支撑了每一步策略迭代的设计理念及效果，敏感性测试展示了策略在多个实际投研约束条件下的稳健性，充分体现了研究的专业性和实用性。建议后续关注策略的市场适应性变动、因子稳定性检测及容量扩展路径。

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参考页面：

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报告