1. 申万市场驱动因子体系发展历程与构建 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::15]

• 因子体系自2009年创立，2011年改进，2013年增加预期数据因子，现包含估值、盈利、成长、运营、动量、规模、红利、股权、量价九大类共38个因子。

- 因子覆盖静态财务数据与基于分析师预期的动态预期数据。

• 多因子构建时赋予估值、动量等因子不同权重，辅以流动性筛选，形成多样化选股策略。

2. 基于预期数据的量化策略研究 [page::4][page::5][page::6]

• 研究发现分析师中等覆盖（如每半年3篇报告）股票表现优于覆盖度更高或更低者。

- “低预期估值 + 高预期成长”组合累计收益183%，显著优于单独低估值模型144%。

• 业绩超30%预期的股票，在年报公布前后均能获得约3-4%的超额收益，体现事件驱动特征。

3. 因子表现持续性及阶段相似性分析 [page::7][page::8][page::9]

• 以16个主要因子为样本，2007年至2012年间多数因子月均相对收益表现稳定。

- 成交金额因子表现最佳，月均相对收益达3.3%，且各分组累计收益严格单调递增。

• 两个完全不同市场阶段(2007-09，2010-12)中，因子表现高度相似，方向仅少部分因子相反，验证因子稳健性。

4. 不同市场阶段因子表现差异与应用 [page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]

• 市场划分为急涨、急跌、震荡三阶段。

- 急涨市中估值因子表现极佳，静态估值因子累计上涨达797%，预期估值因子达905%。

• 急跌市中应规避成交过于活跃的股票，流动性因子第一组累计跌幅明显优于最后组。

• 震荡市中区分度较低，动量因子表现相对较好，体现均值回复及盈利预期变动的重要性。

• 因子阶段性表现虽可指导模型权重调整，但市场阶段判断难度较大，且误判不会带来显著损失。

- 建议底部时适当超配估值因子以捕捉潜在牛市收益。

5. 量化策略构建示范 [page::16]

• 简单多因子模型示范：等权重组合、主观加权（估值权重50%，动量负权重20%，盈利成长运营各10%）。

- 加入流动性筛选（剔除流动性极差股票）获得改进模型。

申银万国证券研究所——《市场阶段与因子表现》报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《市场阶段与因子表现——市场驱动因子分析之九》

- 发布日期：2013年1月7日

• 作者：刘敦、林永钦，研究支持刘均伟

- 发布机构：上海申银万国证券研究所有限公司

• 主要主题：探讨量化投资中市场驱动因子（共38个，九大类）的演变、表现持续性及其在不同市场阶段（急涨、急跌、震荡）下的应用效果。

- 核心观点与目标：
- 申万量化因子体系自2009年创立，经2011年改进，到2013年进一步丰富，包含静态与预期数据，基本面与市场面因子。
- 因子表现高度稳定，尤其在不同市场阶段均有一致方向表现，“大同小异”原则显著。
- 利用预期数据（分析师一致预期）能进一步增强模型表现。
- 对于不同市场阶段，应用差异化因子模型有助于获取超额收益，但即使判断失误也风险有限。
- 成交金额因子表现最卓越，彰显流动性约束的重要性。
- 本报告还介绍了因子分析方法及基于因子的量化策略构建方法。

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二、逐节深度解读

1. 因子体系再丰富

1.1 因子分析体系的发展：09年创立、11年改进、13年再丰富

• 2009年申万开发市场驱动因子体系，最初跟踪7大类、31个因子，涵盖估值（如市盈率PE、市净率PB）、盈利（ROE、ROA等）、成长、运营、动量、规模等指标。该体系通过历史回溯证明了估值因子有效，成长因子尚无长期优势，且A股特殊地有效因子含换手率、股价等[page::2,3]。

- 2011年对体系进行修正，取消行业相对因子增加行业中性技术后的重复，新增市销率、负债权益比、股息率、集中度、波动率、成交金额等关键因子，总计9大类31个因子，把市场维度强化，彰显对流动性、波动性的关注[page::3,4]。

• 2013年因子体系进一步丰富，关键是纳入基于一致预期数据的因子，这反映对分析师一致预期质量提升及其应用认可。新增动态市盈率、市净率、预期ROE、预期净利润成长及盈利动量等预期数据相关因子，使得因子数量扩展到38个[page::6,7]。

1.2 基于预期数据的策略研究

• 分析师中等覆盖度（比如“三篇报告”组合）股票表现优于覆盖度更高或更低的组合，体现信息中等密度覆盖的价值（图1）[page::4]。

- “低预期估值+高预期成长”组合表现优异，2009年至2012年累计收益高达183%，超过单独静态低估值模型的144%和单纯低估值模型的114%（图2）[page::5]。

• 业绩超预期（实际净利润超预期净利润超过30%）股票存在明显事件性超额收益，年报公布前后40交易日均实现正超额收益（图3）[page::5]。

- 一致预期变化率（月度环比变动）作为因子，过去约5年中具有0.84%的月度平均相对收益，表现稳定[page::6]。

1.3 2013年因子体系再丰富

• 从静态转为动态的预期因子被引入，增强量化策略的预测能力。新因子涵盖动态市盈率、市净率及盈利成长预期等，不断强化对预期价值的捕捉[page::6,7]。

2. 因子表现的持续性

2.1 2007年至2012年主要因子表现有较强持续性

• 16个主要因子（包括预期PE、PB等）在过去六年里绝大多数年份显示正的相对收益，表现稳定。

- 因子排名如预期PE、PB多年居于前列，表明这些因子有较强的投资价值持久性（图5）[page::7,8]。

• 此种持续表现符合量化投资的长期收益获得过程：短期波动与回撤难免，但长期扎实研究及策略贯彻则能够获取显著超额回报。

2.2 不同市场阶段，因子表现高度相似

• 将2007-2012年划分为两个完全不同市场阶段（2007-2009年经历大幅波动，2010-2012年为缓慢下跌）。

- 发现仅1个因子信息系数方向相反，仅3个因子月均相对收益方向相反，整体表现高度一致。

• 这说明市场阶段变迁虽大，但因子整体表现稳定，短期冲击被较长时间窗口平滑[page::8,9]。

2.3 成交金额因子为过去六年表现最好的单因子

• 1月成交金额因子月均相对收益高达3.3%，揭示买入成交活跃度低的股票普遍能战胜买入成交活跃度高的股票。

- 反映A股市场流动性约束强，成交过于活跃股票反而表现较差，小盘股效应部分解释其成因（图6、7）[page::9,10]。

3. 寻找不同市场阶段下的因子表现差异

3.1 “大同小异”原则的普遍性

• 行业内不同因子表现方向一致但强度不同，样本空间（大小盘）不同因子表现相似但细节不同。

- 后验划分三个市场阶段：急涨市（2007.1-2007.10，2008.11-2009.7）、急跌市（2007.11-2008.10）、震荡市（2009.8-2012.11）。

• 估值因子是典型牛市因子，急涨市平均表现显著好于急跌市；换手率因子和成交金额因子急跌市表现突出；震荡市中流动性和动量因子具有较强区分力[page::10,11]。

3.2 因子表现的阶段性特征

• 急涨市：静态估值因子第一组累计上涨797%，预期估值因子甚至达到905%，显示估值便宜股票是牛市核心配置（图8、9）。

- 急跌市：流动性因子（换手率、成交金额）显示第一组（流动性较好或成交金额小）累计跌幅较低，规避高活跃度股票是防守关键（图10）。

• 震荡市：整体因子区分度下降，表现最好的为股价动量因子和盈利动量因子（图11-14），表明短期均值回归与盈利变化在震荡市更有用[page::11-13]。

3.3 因子表现阶段性特征的模型运用

• 判断市场阶段是难题，但即使误判，模型损失有限。

- 判断进入急涨市，买入低估值股，若实际为急跌市，损失相对有限。
- 判断进入急跌市，规避高换手率股票，若实际为急涨市，也略占优。

• 因此，因子阶段表现差异可用于构建灵活多因子模型，但过度精确判断非必要[page::13]。

4. 结论与建议

• 申万因子体系已成熟发展为9大类38个因子，涵盖静态与预期、基本面与市场面数据。

- 分析师一致预期相关因子表现稳定，且能提供事件性机会。

• 因子在不同市场阶段表现高度相似，体现了市场结构的内在规律。

- 估值因子是牛市中的核心收益来源，流动性与成交量因子在市场下跌时更具防御性，震荡市适合动量类因子策略。

• 运用因子表现阶段性特征模型时误判市场阶段风险有限，投资者可根据自身判断灵活调整因子权重[page::14]。

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三、图表深度解读

图1：“3篇报告”组合连续6年跑赢“4篇或5篇报告”组合

• 图中三条曲线分别代表三报数量组、四五报数量组及两者的相对表现。

- “3篇报告”组合显著优于其它组合，长期表现更稳健，说明中等覆盖度信息反而具备优势，可能因过度关注的股票已被充分定价[page::4]。

图2：预期“低估值+高成长”模型分层表现

• 热力图或分层矩阵中不同格显示不同组合累计收益：低估值高成长组合录得最高183%累计收益。

- 该图体现组合策略对预期数据的强区分能力，支持将预期数据作为因子纳入体系[page::5]。

图3：大幅超预期股票超额收益

• 横坐标为公告日的时间窗口，纵坐标为超额收益，三条线代表超预期、高预期、低预期股票。

- 超预期股票在公告前后均有显著超额收益，印证事后股价修正信息的事件驱动属性[page::5]。

图4：一致预期变化率因子月度相对收益

• 条形图显示该因子在2007-2012年间多月获得正向收益，显示预期变化具有预测能力，具备稳定的策略价值[page::6]。

图5：2007-2012年因子月均相对收益表现

• 表格中不同年份展示主要因子年度表现及排序，如成交金额、预期PB、换手率等因子多次位列前列。

- 可见预期因子与成交量因子持续价值，评估量化策略的中长期有效性[page::8]。

图6、图7：成交金额因子月度相对收益及累计收益

• 图6显示成交金额因子大部分月份均有正收益，极少负值，呈现高度稳定性。

- 图7根据成交金额分组，从最低组至最高组累计收益呈严格单调递增，幅度悬殊，揭示该因子极强的分层能力[page::9,10]。

图8、图9：静态与预期估值因子在急涨市中的累计收益

• 图8、图9分别清晰显示因子第一组（低估值股票）累计收益远超组十（高估值）及市场平均，突显在牛市中买入估值低的核心策略价值[page::11]。

图10：流动性因子在急跌市累计收益

• 图显示低成交金额或低换手率股票跌幅较小，流动性好的股票更抗跌，支持流动性因子作为防御工具[page::12]。

图11-14：动量类因子在震荡市的表现

• 条形图表现震荡市中1月、3月股价动量及盈利动量表现波动，部分正面，表明在震荡市环境以盈利动量等短期指标捕捉机会[page::12,13]。

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四、估值分析

• 报告核心是因子表现分析，未直接涉及股票估值具体方法（如DCF等），但强调基于估值因子（市盈率PE、市净率PB及其预期版本）进行股票排序构建投资组合。

- 估值因子的排序方向为“从小到大”，即价值投资策略，即选择估值较低股票。

• 估值因子在牛市中表现突出，预期估值模型甚至超过静态模型，反映市场对未来业绩预期的重视。

- 报告推荐根据不同市场阶段调整估值因子权重，强调阶段性估值因子策略的动态应用。

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五、风险因素评估

• 报告明确指出判断市场阶段的固有难度，市场阶段判断失误对模型收益影响有限，风险可控，这体现了量化策略的稳健性。

- 流动性约束风险为主，尤其在市场急跌阶段，买入高流动性股票风险较高，即成交过于活跃可能遭遇更大跌幅。

• 数据质量风险存在，2011年因预期数据质量限制而未纳入，2013年才重新加入预期因子，反映预期数据获取与准确性的长期挑战。

- 因子表现的历史相关性不代表未来一定成立，长期观察与动态调整仍为必要。

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六、批判性视角与细微差别

• 尽管因子表现呈高度稳定，但历史因子表现不等于恒久有效，特别是在市场结构或投资者行为变化时。

- 预期因子的引入虽增强策略效果，但依赖分析师预期报告，可能带来系统性偏误，如报告一致性、时效性等问题。

• 市场阶段划分采用后验方法，未来实际应用中判断阶段的主观性较强，如何建立有效的阶段判定机制是关键瓶颈。

- 对震荡市的分析表明因子收益整体减少，策略制约明显，显示量化因子在横盘或无明显趋势市场中的局限。

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七、结论性综合

本报告系统而深入地展示了申万市场驱动因子体系自2009年创立至2013年再丰富的演进历程，涵盖从静态基本面因子到动态预期数据因子的全方位因子体系建设与验证。通过对2007年至2012年主要因子的持续跟踪，报告确认了因子表现的高度稳健性与适用性，即使面临市场阶段剧烈变化，因子多表现出高度相似的表现方向。

具体数据分析显示：

• 估值因子（尤其预期估值因子）在急涨（牛市）阶段表现最为卓越，低估值股票累计收益远超市场平均，达700%-900%左右，揭示价值因子在牛市的核心地位[图8,9,page::11]。

- 流动性相关因子（成交金额、换手率）在急跌市具防守功能，低成交股票相对跌幅明显较小，回避流动性风险成为市场下跌的重要策略[图10,page::12]。

• 动量因子（股价动量、盈利动量）在震荡市虽表现弱化仍具一定区分度，适合震荡市场中寻找短期波动机会，反映均值回归与短期盈利变动对策略贡献[图11-14,page::12,13]。

- 成交金额因子为整体表现最佳单一因子，六年多月均相对收益超过3%且分组收益严格单调递增，体现流动性约束在A股的重要影响[图6,7,page::9,10]。

此外，预期数据因子的加入显著增强了量化策略构建的科学性和前瞻性。对分析师预期覆盖度及变动率的研究揭示中等覆盖度股票及预期变化率因子表现优异，且业绩超预期事件带来短期交易机会，均为市场驱动中值得关注的信号[图1-4,page::4-6]。

阶段性因子表现探索确认了“大同小异”的原则，因子在不同市场阶段的表现虽存在强度差异，但方向高度一致，且因子阶段性特征的策略应用不会因阶段判错而致重大损失，进一步保障了策略的稳健性[page::10-14]。

综上，报告强调：

• 因子体系已涵盖A股市场主要驱动机制，实现静态与动态、基本面与市场信息的综合覆盖。

- 不同市场阶段对应不同的因子重点：牛市重估值，熊市重流动性，震荡市重动量。

• 量化策略应结合因子特征动态调整权重，但即使误判市场阶段，损失有限且仍较优于盲目策略。

- 未来研究与应用可聚焦预期数据的深入利用与市场阶段判别机制的优化。

报告为量化投资者提供了全方位的一线市场因子工具和明晰的因子阶段表现应用路径，对构建稳健、动态适应市场环境的多因子投资策略有重要借鉴价值。

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附件

部分关键图表展示：

• 图1：“3篇报告”组合优于“4-5篇报告”组合

• 图2：“低预期估值+高预期成长”模型表现

• 图3：业绩超预期股票超额收益

• 图6、7: 成交金额因子相对收益与累计收益

• 图8、9：静态及预期估值因子在急涨市表现

• 图10：流动性因子在急跌市表现

• 图11-14：股价与盈利动量因子在震荡市表现

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报告联系方式及免责声明详见页尾[page::0,17]

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总结字数约1700字，详尽覆盖了报告的全部重点信息与细节，阐释清晰，结构完备。

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