港股通市场市值与估值正相关导致价值选股的陷阱 [page::4][page::5]

• 港股通大市值股票对应高估值，市值因子影响选股收益显著。

- 典型估值指标PE、PB、PS均显示港股通市值与估值呈正相关，且流动性与成交金额对估值因子影响明显。

• 需剔除成交金额小于500万港币和市值最低20%的股票以规避流动性陷阱与市值偏差。

低市收率因子在港股通市场表现优异 [page::10][page::11]

| 组合 | 总收益率 | 年化收益率 | 夏普率 | 最大回撤 |
| -------------- | ---------- | ---------- | ------ | --------- |
| 低市收率组合 | 690.26% | 20.85% | 0.63 | -67.08% |
| 高市收率组合 | 228.66% | 11.52% | 0.46 | -63.78% |

• 市收率越低，收益越高且风险越大，整体风险调整后表现更佳。

- 1/市收率因子IC值显著正向，且多空组合年化收益9.88%，夏普比0.70，表现稳定。

市收率与市值分层回测显示因子普适性及抗压能力 [page::12][page::13][page::14][page::15]

• 市收率因子在低市值组、中市值组和高市值组均显著有效，低市收率组合收益领先且波动性较高。

- 剔除市值最低20%、40%股票后，低市收率因子依旧保持良好选股能力，显示抗压能力强。

行业内部选股更为合理，低市收率组合多数行业表现优于高市收率组合 [page::9][page::15][page::16]

| 行业 | 低市收率年化收益率 | 高市收率年化收益率 | 低市收率夏普率 | 高市收率夏普率 |
|------------------|--------------------|--------------------|----------------|----------------|
| 综合企业 | 10.22% | 3.69% | 0.27 | 0.13 |
| 金融业 | 19.31% | 7.70% | 0.60 | 0.24 |
| 资讯科技业 | 13.93% | 19.13% | 0.42 | 0.59 |
| 消费品制造业 | 16.54% | 17.05% | 0.57 | 0.72 |

• 9个行业低市收率组合优于高市收率组合，少数新兴行业效果不彰。

- 金融、电讯、地产建筑行业低市收率因子表现尤为显著。

华泰增强低市收率选股模型构建及回测绩效 [page::17][page::18][page::19][page::20]

| 模型类型 | 总收益率 | 年化收益率 | 夏普率 | 最大回撤 |
|----------------------|------------|------------|--------|-----------|
| 低市收率策略 | 392.13% | 15.72% | 0.49 | -67.41% |
| 华泰增强低市收率策略 | 974.90% | 24.30% | 0.70 | -64.37% |
| 恒生指数 | 39.66% | 3.11% | 0.14 | -59.14% |

• 在选股基础上用净利润增长率、营业收入增长率和净利率等“汰劣”指标筛选公司，显著提升收益及风险调整表现。

- 模型月度平均换手率22.63%，持仓平均22.8只股票，趋于中长期投资风格。

• 月度超额收益胜率达65.9%，表现稳定。

“汰劣”指标有效性分析 [page::17]

| 指标 | IC均值 | t值均值 | 相关性强度 |
|----------------|---------|---------|------------|
| 净利率 | 1.87% | 0.173 | 最高 |
| 利润增长率 | 1.68% | 0.121 | 中等 |
| 营业收入增长率 | 1.37% | 0.102 | 较弱 |
| 资产负债率 | 0.29% | 0.007 | 最弱 |

• 净利率、利润增长率和营业收入增长率在低市收率股票集中条件下，有较好的剔劣效果。

华泰证券《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》深度分析报告

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一、元数据与报告概览

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
作者与联系方式： 林晓明（执业证书编号：S0570516010001）、王湘（执业证书编号：S0570516100001）
发布机构： 华泰证券
发布日期： 2017年4月24日
研究主题： 基于小费雪投资思想，结合港股通市场特征，建立并验证低市收率（市价/营业收入比例）为核心的价值投资选股模型，通过量化手段提升选股质量，实现超额收益。
核心论点与评级： 报告认为低市收率因子在港股通市场具有显著的有效性，并开发出“华泰增强低市收率选股模型”，该模型以低市收率为核心，同时结合“汰劣”财务指标筛选优质股票，历史回测显示显著的超额收益和良好的风险调整表现。报告不作为投资建议，但给出模型表现优异的量化验证[page::0,3] [page::18,19]。

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二、分章节深度解读

2.1 前言与小费雪投资思想（页3）

关键论点：

• 小费雪选股法主张以低市收率作为价值筛选指标，认为市场对公司信息的过度反应可能导致优质公司股价被低估。

- 相较于市盈率，市收率因其对会计操纵的抵抗性、周期性行业盈利波动等原因更具代表性。

• 低市收率不等同好公司，必须结合辅助指标剔除质量差、盈利能力弱和高负债的“坏公司”，甄别“超级公司”。

- 辅助指标体系包括营业收入增长率、净利润增长率、净利润率、资产负债率，分别对应小费雪提出的增长预期、营销表现、财务控制和利润率。

• 报告的目标结合港股通市场特征，验证市收率因子的有效性并构建量化选股模型[page::3]。

逻辑与假设解读：

• 报告基于行业内比较的思路，避免跨行业指标差异带来的误判。

- 小费雪观点强调长期视角及内在价值修复，结合财务指标提升选股质量，是对低估模型的补强，提高选股的稳健性。

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2.2 港股通市场估值与市值关系及流动性分析（页4-7）

关键论点：

• 港股通市场与A股不同，市值与估值(PE、PB、PS)指标呈正相关关系，大市值股票估值反而较高。

- 这一查验基于将股票分5层市值组合，发现小市值组合表现出显著的高收益但估值普遍较低，可能包含风险和流动性问题。

• 流动性方面，港股通个股月成交金额分布显示前20%分位数于0.5-3亿港币/月；日均成交金额小于500万的流动性极差，可能导致交易滑点及模型失真。

- 回归分析显示PE、PB、PS均与市值及成交金额正相关，尤其市收率与市值成交金额之间的相关性最强，指明估值因子的选股信号可能掺杂了市值效应和流动性因素。

• 报告基于此设计了严格过滤条件，剔除成交额低于500万港币股票和市值低于20%分位数股票以规避流动性陷阱和市值偏差问题[page::4-7,8]。

图表意义：

• 图表1-2显示低市值组合有显著溢价及高波动，但流动性和风险较大。

- 图表3-8对比A股与港股通估值趋势，突出两市场估值结构差异。

• 图表9-10回归分析定量确认估值与市值的正相关性。

- 图表11-15揭示港股流动性分布及其与估值指标的相关性，强调流动性剔除重要性。

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2.3 港股通市收率因子的有效性研究（页9-16）

关键观点及数据：

• 不同行业利润率差距巨大（图16），如金融业净利润率中位数远高于原材料业，市收率应在行业内部比较。

- 市收率因子对于股票未来表现有稳定选股能力：按市收率行业内分层回测，低市收率组合年化收益达到20.85%（图18-19），且夏普比优于高市收率组。

• IC值检验（因子和未来收益相关性）证明1/市收率的IC均值为2.11%，且IR达到18.28%，选股效果显著（图20-23）。

- 市收率-市值复合分层回测（图24-27）显示低市收率组合在不同市值组均表现优良，说明因子对小市值效应敏感性低。

• 剔除市值最低20%及40%的压力测试依然显示市收率因子有效性依旧，体现其稳健性（图28-31）。

- 分行业检验大部分类别低市收率组合表现优于高市收率，尤以金融、电讯、地产建筑业表现突出（图32-34）。

• 总结指出市收率因子具有显著和普适的有效性，尤其在行业内比较下更具参考价值[page::9-16]。

图表说明：

• 图16-17揭示行业净利润率与市收率的关系，说明行业内比较的重要性。

- 图18-19显示按市收率层分组合的净值曲线和绩效指标，支持低市收率带来超额收益。

• 图20-23通过IC值和多空组合展示因子的统计显著性及经济意义。

- 图24-27进一步说明市收率因子在不同市值环境中均能保持有效。

• 图28-31压力测试确定模型的抗压性。

- 图32-34为不同行业详细的因子表现和净值对比，支持行业差异化研究。

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2.4 华泰增强低市收率选股模型构建及“汰劣”指标研究（页17-18）

模型逻辑：

• 基础上选择行业内低市收率30%股票；

- 剔除营业收入增长率、净利润增长率、净利润率最低20%的股票；

• 目的是在低估值大池中剔除质地不佳、基本面恶化的企业，提升选股质量。

- 资产负债率作为风险控制指标，衡量负债隐性成本，防止高负债“地雷”股进入池子。

汰劣指标有效性分析：

• 以市收率最低30%条件下，四指标与收益率回归检验和IC值计算显示：

净利润率表现最强（最高t值均值0.173、IC均值1.87%），其次为净利润增长率、营业收入增长率。
资产负债率与收益相关性弱，IC仅0.29%，但作为风险剔除指标仍有价值。

• 说明模型通过排除低质股，提升了选股的整体可持续性和安全边际[page::17].

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2.5 模型回测表现及组合特征（页18-21）

回测表现：

• 2006-2017年时间段，增强型低市收率模型总收益974.90%，年化24.30%，夏普0.70，最大回撤64.37%。

- 对比纯低市收率模型表现明显优越（总收益392.13%，年化15.72%，夏普0.49，最大回撤67.41%），两者均远超恒生指数（年化3.11%）[page::18-19]。

• 年度分析显示模型在金融危机后反弹尤为强劲，月度超额收益胜率62.9%，相对恒生指数的65.9%[page::19-20]。

持仓与换手率：

• 平均持仓数量为22.8只，较低市收率模型58.5只少，组合更精炼。

- 平均月度换手率22.63%，反映模型偏向中长期持有，策略连续性好，交易成本控制合理[page::20]。

组合股票池特征：

• 入选频次最高的20只股票累计占38.9%，涵盖多个行业，如工业、资讯科技、地产、能源等，显示多行业均有优质低市收率标的。

- 股票市值分布均衡，市值均值约306亿港币，中位数162亿，既有大型蓝筹，也包含中等规模股票，避免了单一市值段集中风险[page::20-21]。

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2.6 免责申明及评级标准（页22）

• 报告仅供华泰证券客户参考，不应视为投资建议。

- 免责声明条款详尽，包括信息准确性限制、可能的投资风险需自行承担、不构成交易要约等。

• 评级体系定义明确，行业及公司评级以沪深300指数为基准，分类细致[page::22]。

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三、图表深度解读示例

图表1-2（港股通市值分5层回测）

• 显示市值分层组合的净值走势及收益统计。低市值组合表现遥遥领先，总收益率高达3739.74%，年化39.34%，但波动率43%以上，最大回撤79%，风险显著。

- 相对高市值组合收益虽低但波动及最大回撤也较轻。

• 结论为港股通明显存在小市值效应，但高风险需要妥善规避[page::4]。

图表18-19（市收率因子分层回测）

• 按市收率分5组合净值，低市收率组合累计收益远超其他组合，年化20.85%，夏普率0.63。

- 低估值股票享受更好收益，波动较高，符合高收益高风险预期。

• 强力支撑低市收率因子在港股通的有效性[page::10]。

图表20-23（IC值及多空组合）

• IC均值2.11%表明1/市收率能稳定预测次期收益。

- 多空组合累计收益近280%，夏普0.70，最大回撤21.56%，模型收益平稳，风险控制较好。

• 市收率与未来收益的负相关性得到统计确认[page::11]。

图表36-39（模型净值及收益）

• 华泰增强低市收率模型净值明显高于低市收率模型及基准，风险调整收益优异。

- 年度超额收益持续正值，尤其金融危机后期表现显著。

• 月度超额收益胜率超过60%，表现稳定可靠[page::18-19]。

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四、估值方法与财务预测

• 本报告主要以量化模型回测方式展示市收率因子的有效性，未涉及DCF等传统估值模型。

- 报告通过历史回测对模型收益、风险调整收益、最大回撤进行深入分析。

• 回测期间对不同市值段、行业、流动性过滤的多维度压力测试提升了预测的可靠性。

- “汰劣”筛选进一步优化标的质量，兼顾估值吸引力与盈利能力，强化盈利的可持续性。

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五、风险因素评估

• 报告明确流动性风险：低成交量股票可能导致实际交易成本增加及模型预测失灵。

- 市值效应混杂风险：估值因子与市值高度相关，若不剔除小市值股票，可能误判收益来源。

• 行业及宏观风险：市收率因子在部分行业效果不佳（如资讯科技、消费品制造业），风险需注意。

- 历史数据风险：模型基于历史回测，未来市场环境变化可能导致模型失效。

• 报告未提供具体缓解方案，但通过多重过滤条件、剔除流动性差及小市值股票、分行业分析等做了风险控制。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基于历史数据回测，市场情绪与结构变化可能影响未来表现。

- 剔除部分小市值与低流动性股票虽规避风险，但可能错失部分小盘潜力股，影响收益上限。

• 资产负债率作为“汰劣”指标相关性弱，可能无法全面反映财务风险。

- 报告整体较为谨慎，结构严密，考虑了流动性与市值双重干扰，统计方法严谨，缺乏主观价值判断风险。

• 数据多来自Wind和公司研究所，信息准确性及完整度有依赖，但已有多维数据验证。

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七、结论性综合

本报告系统性地梳理与实证了小费雪低市收率选股策略在港股通市场的有效性，核心发现及贡献包括：

• 港股市场估值与市值强正相关，与A股市场截然不同，需剔除市值与流动性干扰。

- 市收率作为估值因子，在剔除流动性差及小市值股票后依然保持显著的负相关性与未来收益，具有较强稳定性与普适性，体现为明显的超额收益与良好的风险调整指标。

• 从行业维度看，行业净利润率差异巨大，市收率应行业内比较，多数行业低市收率组合优于高市收率组合，尤其金融、电讯、地产领域表现突出。

- 引入营业收入增长率、净利润增长率、净利润率和资产负债率等“汰劣”财务指标，有效筛除低质股，模型因此在回测中获得更优表现，年化收益提升近9%至24.3%，夏普明显提升至0.7，表明稳健的风险收益比。

• 组合持仓适中，换手率适中，反映策略的可实施性强，且覆盖多家优质蓝筹公司。

- 报告充分考虑了港股通特有的流动性、估值结构及市场风险，提出针对性的过滤规则并用多角度压力测试验证模型稳健性。

综上，华泰证券基于小费雪低市收率投资理念，结合港股通市场结构与投资者特征，推出的增强低市收率选股模型在历史数据上表现卓越，显示了其在港股通市场中选股的有效性和潜在实用价值。该研究对投资者理解价值因子在境外市场的具体应用提供了有力的量化支撑和实践参考[page::0-22]。

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附录：关键图表快速索引（部分）

| 图表编号 | 内容描述 | 主要结论 | 页面 |
|---------|----------------------------------|------------------------------|----------------|
| 图1-2 | 港股通市值分组回测 | 小市值高收益 且高波动高风险 | 4 |
| 图3-8 | 港股通 vs A股估值指标和市值关系 | 港股估值与市值呈正相关 | 5 |
| 图11-15 | 港股通成交额分布及估值与成交额关系 | 强调剔除流动性极差股的重要性 | 7 |
| 图18-19 | 市收率因子分层回测净值及绩效分析 | 低市收率组显著领先 | 10 |
| 图20-23 | 因子IC值及多空组合收益 | 市收率因子稳定且有效 | 11 |
| 图24-31 | 市收率结合市值分层及压力测试分析 | 低市收率普适有效，抗小市值风险 | 12-15 |
| 图32-34 | 行业内低市收率 vs 高市收率净值差异 | 行业差异显著，金融业效果最佳 | 15-16 |
| 图35 | “汰劣”指标与收益回归 | 净利率贡献最大，资产负债率较弱 | 17 |
| 图36-39 | 增强/普通低市收率模型回测及超额收益 | 增强模型表现明显优于对照组 | 18-19 |
| 图40-41 | 持仓数量与换手率 | 策略稳定适中、持仓精炼 | 20 |
| 图42-46 | 股票入选频次及市值统计 | 名单多元，市值分布平衡 | 20-21 |

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（文中图表根据页码标注，具体可查阅对应页）

报告