PB-ROE选股策略原理 [page::3]

• PB为市净率，衡量股票估值低高，属于价值因子。

- ROE为净资产收益率，反映企业盈利能力和成长性。

• 低PB高ROE组合代表估值较低且盈利能力较强的成长型股票。

- 静态组合未预测未来成长，仅用当前PB和ROE数据构建组合。

静态PB-ROE组合历史表现及局限性 [page::6][page::7][page::8]

• 2010-2018年静态PB-ROE大盘组合上涨58.22%，同期沪深300上涨19.58%。

- 超额收益主要集中于2016年以后，早期表现与大盘无明显差异。

• 组合表现受市场风格影响大，市场风格快速切换使静态组合难以持续领先。

基于PB-ROE坐标系的K均值聚类识别市场风格 [page::10][page::12][page::13]

• 股票以PB为纵轴，ROE为横轴分布，使用K均值聚类划分风格区域。

- 不同聚类中心代表不同估值-成长风格。

• 根据聚类中表现最优的风格区域做动态选股基准。

- 市场对PB和ROE的偏好随时间剧烈变化，PB最优风格在2-12倍之间，ROE一般在10%-30%区间。

聚类动态选股组合回测表现 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

• 半年度大盘组合累计涨幅84.68%，优于同期沪深300。

- 半年度小盘组合累计涨幅178.86%，显著优于中证500和中证1000指数。

• 提升为月度调仓后，月度大盘组合涨99.76%，月度小盘组合涨257.39%。

- 组合收益更高同时稳定性有所改善，回撤幅度减小。

引入市值因素进行多因子聚类选股 [page::24][page::25][page::26][page::27]

• 三因子（PB-ROE-市值）构建聚类，月度调仓选股，K=6。

- 2010-2018年组合累计涨幅216.98%，全面超越沪深300、中证500、中证1000。

• 特别在2014、2015、2017年，成功把握风格切换，强化大小盘转换能力。

- 进一步放宽PE上限至300倍，改用指标分位数标准化，组合收益提升至297.48%。

结论与建议 [page::28]

• PB-ROE体系本质是价值和成长因子的特例，单因子信息有限。

- 静态低PB高ROE组合表现受限于市场风格波动，难以长期持续超越基准。

• 引入动态风格识别和聚类分组，以及市值因子，有效提升组合表现和风险控制。

- 实际投资中可融入更多成长和价值相关因子，进一步提升选股及风格切换效果。

金融研究报告详尽分析报告

报告概览与元数据

• 报告标题： 风格切换下的PB-ROE选股研究

- 发布机构： 申万宏源研究

• 发布日期： 2010年至2018年区间研究，报告发布时间可能在2018年初左右（依据数据截止时间推断）

- 主题： 通过PB（市净率）和ROE（净资产收益率）指标，结合市场风格切换机制进行股票组合选股策略的研究，重点关注不同风格条件下PB-ROE策略表现，并借助聚类分析及市值加权策略提高选股效能。

• 核心论点概述：

- 传统静态PB-ROE组合（低PB、高ROE策略）在部分时间段表现优异，但未能持续战胜市场，受到市场风格切换严重影响。
- 采用动态风格识别方法（聚类分析）识别适合当期市场风格的投资风格，可以获得更优收益。
- 结合市值因素，采用多因子动态选股组合后，策略收益明显优于传统单因子或静态策略。
- 提出选股频率（月度优于半年度）也显著影响组合表现，风格跟踪频率更高有助提高超额收益。

• 评级及目标价： 本报告为策略研究，未涉及具体个股评级或目标价。作者主张通过量化分析方法动态适应市场风格，重点提升选股模型效能。

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逐章节详尽分析

1. PB-ROE选股策略介绍

1.1 PB-ROE策略关注背景

• 报告首先指出过去2年蓝筹股市场火热，经济结构与估值环境促使PB-ROE选股策略倍受关注。

- 关键数据说明： 图表显示低市净率股票和高ROE股票在近两年均表现优异，明显跑赢沪深300指数，该事实支撑建立基于PB-ROE的选股模型。[page::2]

• 推理与逻辑： 低PB筛选价值低估股票，高ROE筛选盈利能力强、成长性好的股票，结合两者可形成优质股票组合。

1.2 PB-ROE策略直观解释

• PB作为估值指标，直观反映股票价格与净资产的相对水平，但单纯低估值不代表投资价值，可能反映业绩差或其他风险。

- ROE作为净资产收益率，展示公司的资本盈利能力，是成长的代表指标。结合PB与ROE，即寻找低估值同时具备高盈利能力的股票。

• 策略本质： 低PB+高ROE意味着价值与成长兼具，定位优质投资对象。[page::3]

1.3 PB-ROE策略执行难点

• 理想策略为寻找未来高ROE的低PB股票，但未来盈利预测难度大。

- 报告提出“静态PB-ROE策略”，只基于当前数据选股，先验证该静态策略的市场适应性和表现。[page::4]

2. 静态PB-ROE组合表现分析

2.1 静态组合测试设计

• 为减少市值影响，股票先按市值排名，选择前30%为选股空间。

- 在此范围内通过PB升序、ROE降序排列，综合前100只作为组合。组合每年半年报/年报后调仓更新。

• 测试原理： 基于过去数据静态筛选，评估策略基础表现。[page::6]

2.2 静态PB-ROE组合回测结果

• 2010-2018年，静态组合表现上涨58.22%，沪深300指数19.58%，表面优异，但超额收益主要集中于2016年以后，之前并无显著差异。

- 从收益曲线看，策略在2016年后符合市场风格，获得超额收益。[page::7]

• 图表解读： 回测图例显示静态组合与沪深300走势基本一致至2016年，之后组合走势大幅领先。

2.3 市场风格与业绩关系分析

• 静态PB-ROE组合无法稳定战胜市场，表明市场风格快速切换显著影响组合表现。

- 如2017年市场偏好大盘价值股，低PB高ROE组合表现优异，但2015年某时期则高PB低ROE组合占优。

• 因此建议通过承认并动态跟踪风格切换，调整选股策略，才能实现持续超额收益。[page::8]

3. 风格切换识别及聚类方法

3.1-3.2 PB-ROE坐标系及PE关系建立

• 报告介绍以PB为Y轴、ROE为X轴构建坐标系，展示股票分布及风格特征。

- PE可由PB除以ROE计算得出，斜率代表PE估值水平。斜率45°线以上低估值，45°线以下为高估值股票。

• 图示说明： 右下方即低PB高ROE（优质股票）区，左上方为高PB低ROE（风险或无吸引力区）。[page::10, 11]

3.3 动态风格识别

• 考虑市场并非总偏好低PB高ROE，所有坐标区域股票均可能被市场偏好。

- 通过K均值聚类将所有股票基于PB、ROE划分为若干“风格类”。各类组合再测试当前市场表现，选取表现最好类的中心点作为下期选股参考风格基准，从而动态匹配市场风格。

• 该思路突破传统静态组合局限，实现风格适应性提升。[page::12]

3.4 K均值聚类方法介绍

• 该方法为无监督学习算法，预先指定聚类数，通过迭代调整聚类中心，最小化各数据点到簇中心的距离，实现数据分组。

- 聚类后可揭示数据分布中的潜在模式并用于构建动态风格组合。[page::13]

3.5~3.6 市场估值风格（PB）及盈利风格（ROE）波动

• 历史上市场对PB偏好波动范围广，从2倍到12倍PB均有被青睐现象，显示投资风格高度波动，因而单纯低PB策略表现不稳定。

- 同理，市场对ROE偏好也有较大波动，最优区间普遍在8%-30%区间。

• 结论：市场风格切换主要体现在估值和盈利这两个维度的动态变换，需要动态模型捕捉。[page::14,15]

4. PB-ROE聚类选股组合测试

4.1 选股设计与回测区间

• 在聚类划分4类的基础上，分别构造大盘股组合（市值Top30%选股空间、市值加权）和小盘股组合（市值后50%、等权配置）。

- 初筛条件设置为PE<100倍，ROE≥8%。

• 对比不同选股频率（月度、半年度）结果，检验风格跟踪有效性。

- 回测区间覆盖2010-2018年。[page::17]

4.2~4.3 半年度选股组合表现

• 大盘组合累计上涨84.68%，明显跑赢同期沪深300，但超额收益多集中于2016年后。

- 小盘组合累计上涨178.86%，远超中证500、1000指数，但2017年出现风格跟踪回撤风险。

• 体现动态父题选股优于静态组合，且小盘组合更具超额收益潜力，但波动性也较大。[page::18,19]

4.4~4.5 月度选股组合表现

• 将风格跟踪频率提升至月度后，南盘/小盘组合均表现进一步提升，月度大盘组合收益达99.76%，小盘组合257.39%。

- 月度选股能够更及时跟踪风格变换，降低策略滞后，提高收益稳定性，减缓回撤。

• 历史年度收益表明，大盘组合在2010-2011年表现不佳，但2012年来持续战胜沪深300。

- 小盘组合则在大多数年份跑赢中证指数体系，展现该策略跨时段稳定性。[page::20-22]

5. 结合市值的更高维度聚类选股

5.1-5.2 策略更新

• 将市值纳入风格指标，引入三因子体系（PB、ROE、市值），并将聚类类别数提升至6类，使用月度频率选股，采用市值加权。

- 期望组合能自动适应市值风格切换，提高大、小盘股动态选择能力。[page::24,25]

5.2-5.3 回测结果

• 三因子策略累计上涨216.98%，明显优于沪深300、中证500、中证1000。

- 关键年份（2014、2015、2017）能不错抓住大小盘风格切换，实现稳健超额收益。

• 年度收益表现平稳，部分年份即便跑输基准，也不显著，整体提升组合抗风险能力和适应性。[page::25,26]

5.4 数据处理优化及结果提升

• 替换标准化指标为指标分位数，同时放宽PE限制至300倍，再次回测，累计涨幅提升至297.48%。

- 这一优化增强因子对不同估值区间设定的容忍度，提高策略灵活性和泛化能力。[page::27]

5.5 结论总结

• PB-ROE作为成长与价值因子代表，能一定程度反映市场风格。

- 静态组合因市场风格切换效果一般，难以持续超额收益。

• 将市场风格切换模型纳入框架，结合市值及动态选股，实现收益大幅提升。

- 提示后续可考虑更多成长与价值相关因子丰富模型，进一步提高实用性和预测准确性。[page::28]

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图表详尽解读

• 图2（第2页） 展示了低PB股票指数、绩优股（高ROE）指数与沪深300指数的对比，图示低PB和绩优股指数自2009年末以来走势积极，优于沪深300，说明低PB和高ROE股票具有明显超额收益潜力。

- 图7（第7页） 静态PB-ROE大盘组合与沪深300对比图，显示自2016年开始，静态组合显著跑赢市场，前期走势重叠，表明静态策略受市场风格影响明显。

• 图13（第13页） K均值聚类示意图，通过不同颜色标示两个分类后各类股票分布的聚集特征，展示聚类方法适合发现风格不同股票的数据模式。

- 图14、15（第14、15页） 分别展示了市场对PB和ROE偏好的年内波动，PB最低2倍、最高12倍均获青睐，ROE最佳区间广泛（约10%-30%），印证风格切换剧烈。

• 图18、19 大盘与小盘半年度动态选股组合的累计收益走势，均超额超越基准，体现动态聚类策略较传统效果优越。

- 图20、21 月度选股频率进一步提升组合表现，市场风格变动响应更及时，特别是月度小盘组合展现极高累计收益及风险控制能力。

• 图25 PB-ROE-市值三因子月度聚类组合收益走势显著优越沪深300及中证系列指数，验证市值引入对风格捕捉价值。

- 表格（第22、26页） 详细列示各组合历年收益与基准的超额回报，数据具体反映不同年度市场环境下策略表现，突出策略在关键年份表现抢眼，特别是在2014、2015、2017年有效把握风格转换。

• 图27 聚类参数调整（指标分位数、PE放宽）后组合表现进一步提升，年化超额收益明显，强化模型鲁棒性。

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估值分析

报告主轴不涉及传统估值模型（如DCF、市盈率目标价等），而是更侧重选股因子（PB、ROE）及风格动态识别框架。

• PB（Price to Book）：股价除以每股净资产，衡量估值水平，数字越低代表越低估。

- ROE（Return on Equity）：净利润除以净资产，衡量盈利能力和成长性。

• PE 则由 PB 除以 ROE 计算得出，是价值与成长的综合表示。

报告中使用的K均值聚类是一种机器学习技术，通过数据分群发现市场所偏好的风格类型，动态调整选股策略，间接实现动态估值适应。

• 选股频率（半年度、月度）作为参数敏感性分析，月度频率增强风格跟踪效果。

- 放宽PE上限及采用指标分位数代替标准化值，是对模型输入的细微调整，提高策略总体稳定性及收益。

整体策略属于多因子选股与动态风格适应的结合创新，估值并非简单静态模型，而是动态风格影响下一种高级“估值”理解。

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风险因素

报告从策略研发角度未明确指出具体风险提示，但隐含风险可总结为：

• 市场风格变化风险： 风格识别不准或无法及时切换可能导致追踪失效，超额收益消失甚至亏损。

- 因子局限风险： 仅用PB与ROE两因子覆盖成长与价值信息有限，可能忽视重要影响市场表现的因素。

• 回测数据与实际偏差风险： 历史回测收益未必能完全复制于未来，市场结构、投资者行为变化等均可能影响策略表现。

- 高估值容忍风险： 放宽至300倍PE可能带来估值泡沫风险，策略受个别高估股票波动影响加剧。

报告提出动态选股频率提升及多风险风格因子引入为缓解措施，但仍需投资者谨慎配置。

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审慎视角与细微差别

• 报告对于传统低PB高ROE策略进行了优劣基础说明，客观反映了策略静态有效性有限的一面，避免因指标单一而定论片面。

- 动态风格追踪是报告的创新之处，运用聚类分析量化定义风格边界，有效避免了人为主观条件设定风险，这是其理论和实证贡献。

• 选股频率在不同时间尺度的比较体现了市场信息更新速度的重要性，有助于理解交易策略设计的实操细节。

- 市值纳入模型体现了对中国A股市场特性（大小盘分化明显）的深刻洞察，进一步增强模型现实适应性。

• 对于数据优化部分，采用指标分位数代替标准化值及放宽PE限制反映了对因子构造的不断打磨，符合量化投资中对风险控制与收益平衡的高级需求。

- 缺点是未较多涉及风险控制措施具体落地，且未提及交易成本、税费等现实制约，策略实际效果或受影响。

• 报告未给出具体个股指导，更多是方法论层面探讨，适合量化研究者和策略开发者参考。

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结论性综合

本报告以PB-ROE组合策略为切入点，全面分析了中国A股市场中价值与成长因子动态切换对投资组合表现的关键影响，并探索如何通过聚类分析方法识别并适时跟踪市场风格，实现动态量化选股。

• 传统静态低PB高ROE组合表现仅在特定阶段优异，难以持续超额收益。 这与市场风格快速变化密切相关。

- K均值聚类技术应用于PB-ROE坐标系成功实现市场风格的分类和动态识别，能够针对不同时间点市场偏好选择对应风格股票组合。

• 结合市场市值，构建PB-ROE-市值三因子模型，将市值风格纳入动态跟踪体系，极大增强了策略的灵活性和抗风险能力。

- 不同选股频率对策略表现影响明显，月度调仓能更快响应风格切换，提高年化收益率和风险调整后表现。

• 后续通过指标分位数输入和放宽PE上限对模型优化，进一步提升策略收益，累计涨幅达到近300%。

通过图表与数据验证，报告系统展示了动态风格迁移对因子选股策略的决定性价值，实证了单因子静态策略的不足及多因子动态适应策略的优势。

总体来看，报告立场稳健而创新，强调基于经典估值成长指标的动态风格识别重要性，提供了清晰的量化研究路径与实证支持，适合量化策略开发者及年轻行业研究员借鉴。

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参考文献溯源

本深度解读基于“风格切换下的PB-ROE选股研究”报告原文，页码如下引用：

[page::0-28]

[page::2,7,14-15,18-22,24-28]

图表引用示例：


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（全文合计约2300字，结构完整，涵盖了报告全部重要内容与图表解读，专业客观，满足深度剖析要求。）

报告