小费雪低市收率投资理念及模型构建思路 [page::0][page::3]

• 以低市收率为核心选股指标，同时剔除负债高企、净利润率低及盈利和营收负增长的“困难公司”。

- 细分为静态市收率（横向行业内比较）和相对市收率布林指标（纵向历史估值比较）两大因子。

• 辅助指标包括净利润增长率、营业收入增长率、资产负债率和净利润率，用于剔除质地差的公司。

静态市收率因子实证表现 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 低静态市收率组合年化收益率最高达28.94%，夏普率0.77，且在29个中信一级行业中有22个行业验证了因子的显著有效性。

- 因子IC均值1.29%，多空组合夏普率0.61，最大回撤20.89%。

• 行业内最显著行业为国防军工，年化多空收益20.22%；最不显著为电力及公用事业，表现较弱。

相对市收率布林指标有效性及参数稳健性研究 [page::8][page::9][page::10]

• 相对市收率布林指标分层效果更优，低组合年化收益32.71%，夏普率0.85，最大回撤65.98%。

- 指标对布林轨参数N敏感性小，鲁棒性强，分层结果稳定。

双因子“强强联合”选股策略及表现分析 [page::11][page::12]

| 组合类型 | 年化收益率 | 夏普率 | 最大回撤 | 平均市值(亿元) |
|-----------------------------|-------------|--------|------------|----------------|
| 相对低+静态低组合 | 33.51%-34.10% | 0.87-0.89 | -66.57%~-65.41% | 129.97-138.92 |
| 其他组合收益和风险表现依次递减 | | | | |

• 策略通过同时选取行业内低估与较低历史估值的股票，提升收益和稳定性，且组合市值偏大，风格稳健。

辅助指标分层回测与相关性分析 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 净利润及营业收入增长率指标分层收益单调递增，资产负债率和净利润率分层效果相对较弱。

- 市收率与资产负债率相关性强且为负(-16.06)，与净利润率正相关(2.85)，进一步支持剔除高负债、
低盈利公司以提升股票质量。

华泰强强联合低市收率选股模型回测结果 [page::16][page::17][page::18]

| 模型 | 总收益率 | 年化收益率 | 夏普率 | 最大回撤 |
|-----------------------------|------------|------------|--------|------------|
| 华泰强强联合低市收率模型 | 4552.17% | 38.02% | 1.00 | -64.88% |
| 相对低市收率布林指标模型 | 2807.98% | 32.68% | 0.85 | -65.97% |
| 静态低市收率模型 | 1967.69% | 28.94% | 0.77 | -67.29% |
| 沪深300指数 | 246.65% | 11.00% | 0.34 | -70.75% |
| 中证500指数 | 578.87% | 17.44% | 0.48 | -69.27% |

• 华泰模型持续12年大多数年份为最佳策略，显著跑赢市场主流指数，且多空对冲沪深300年化超额收益23.7%，夏普率1.06。

组合持仓与行业分布分析 [page::19][page::20]

• 平均持仓约40只，近年来趋近于50只，持仓数量稳定。

- 行业分布均匀，未见明显行业偏离，具备一定行业轮动性，风格接近行业中性。

成分股与交易活跃度分析 [page::20][page::21]

• 入选次数最多的30只股票占总次数10.01%，多为蓝筹及防御性行业股票。

• 平均换手率40.53%，最高78.95%，策略包含一定动量反转特征导致换手频繁。

组合市值特征 [page::22]

• 组合市值均值及中位数均高于A股平均水平，表明股票池略偏向大市值，超额收益非来源于小市值偏差。

华泰证券：“华泰价值选股之低市收率A股模型Ⅱ”深度研究报告解析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《华泰价值选股之低市收率A股模型Ⅱ——华泰“强强联合”低市收率选股模型》

- 作者：林晓明、王湘

• 发布日期：2017年5月20日

- 发布机构：华泰证券研究所

• 报告主题：基于美国著名投资人小费雪投资理念，结合A股市场特点，构建并实证验证一套低市收率核心的价值选股模型，进一步通过辅助手段筛选成长性良好且稳健的“超级股票”。

核心论点和结论：

• 低市收率因子作为价值选股的核心指标，在A股具有普适性和较高有效性；

- 基于静态市收率与相对市收率（结合布林带指标）两维度的“强强联合”模型，显著提升选股收益和组合表现；

• 引入净利润增长率、营业收入增长率、资产负债率、净利润率4个辅助选股指标，有效剔除财务状况不佳、负债高企的“困难公司”；

- 模型2005-2017年累计收益率高达4552%，年化38.02%，远超沪深300和中证500指数，且效率指标（夏普率、最大回撤）表现稳健；

• 模型稳定且股票池分散，适合理性价值投资者参考，但风险提示明确模型仅为历史规律总结，不构成直接投资建议。[page::0,3,16,17]

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二、逐节深度解读

2.1 小费雪低市收率投资理念

• 费雪强调市收率（市值/销售收入），相比市盈率更真实，尤其对周期性行业价值判断优于市盈率；

- 两步选股：首先选低市收率股票，再从中剔除业绩差、负债高、成长差股票，甄别“超级股票”；

• 超级股票标准：高成长性（收入与利润稳定增长）、低杠杆（资产负债率合理）、高盈利能力（净利润率/毛利率较高）；

- 市收率既横向比较（行业间）、又纵向比较（公司历史估值位置），能挑选被低估股票；

• 结合A股市场状况，强调市收率低的股票常伴随负债高企、利润率低，必须用辅助指标筛选。[page::3]

2.2 A股市收率因子研究

• 静态市收率因子（每个截面，行业内部按市收率排序，挑选低市收率）长期表现良好；

- 回测（2005-2017）显示低市收率组合年化收益28.94%，市值偏大，选股偏蓝筹，较稳定；

• 分行业分析29个行业，22个行业显示低市收率组合表现最佳，国防军工行业效果最显著（多空收益20.22%），电力公用最弱；

- IC值测试显示1/市收率IC均值1.29%，多空组合夏普0.61，依然有效但波动存在，2012-2013表现波动较大；

• 多空组合总收益率123%，年化7%，夏普0.61，最大回撤21%，适合做价值波动套利；

- 市值分析验证小市值偏差较小，选股偏向大市值股票群体。[page::4,5,6,7]

2.3 相对市收率布林指标

• 计算个股市收率与市场市收率的比值（剔除大盘整体变动影响），用24个月滚动均值和标准差构建布林带分层；

- 将股票分为相对低、中低、中高、高组合，低组年化收益率高达32.17%，明显优于静态因子；

• 参数敏感性测试（N=5~36月）表明该指标鲁棒性强，分层单调性稳健；

- 市值分析显示相对低组股票多为大市值股票，回避了小市值偏差风险；

• 该模型体现了对个股历史估值位置的深度考虑，是对静态市收率因子的有力补充。[page::8,9,10]

2.4 相对市收率-静态市收率“强强联合”

• 交叉考虑静态市收率（行业分层5层）与相对市收率布林指标（纵向分层4层），共计20个组合；

- 回测结果显示收益率与夏普率的单调性以纵向维度（相对市收率）更显著，且“低-低”组合表现最佳，年化33.5%以上，夏普率最高接近0.9；

• 最大回撤虽无严格单调，但整体低组合回撤较小；

- 市值方面，“低-低”组合均值市值138亿，显著高于“高-高”约85亿，说明低市收率因子不会带来小市值偏差且更加稳健；

• 该“强强联合”策略显著提升选股效果、组合表现和风格稳健性。[page::11,12]

2.5 辅助指标与基本面筛选

• 引入净利润增长率、营业收入增长率、资产负债率、净利润率四个辅助指标进行分层测试；

- 净利润增长率和营业收入增长率表现单调性较好（高成长对应高收益），年化收益上升趋势明显；

• 资产负债率与净利润率单调性稍弱，但基本符合“低负债率、高利润率优选”的选股逻辑；

- 相关性分析发现：市收率与资产负债率显著负相关（相关强度-16.06），市收率与净利润率正相关（2.85），体现低市收率股票中多有高负债、利润率低的“困难公司”；

• 按流程剔除资产负债率相对行业最高1/3、剔除净利润增长负数、剔除净利润率相对行业最低1/3、选取营业收入增长率相对行业最高1/3股票；

- 由此筛选出的股票为“物美价廉”的超级股票，提高投资组合稳定性和安全边际。[page::13,14,15,16]

2.6 模型实施方案与回测

• 模型选择：S1为相对市收率低于布林下轨，S2为静态市收率位于行业50%分位线以下；

- 交集S = S1∩S2；

• S中剔除资产负债率最高1/3，剔除净利润增长率负值，选取营业收入增长率前1/3，剔除净利润率最低1/3，得S'；

- 若S'股票数量>50，按相对市收率比例排序选50只；权重等权，月度调仓，不计交易成本，剔除上市30天内、停牌、ST股票；

• 回测期间：2005年1月-2017年1月；

- 结果显著优于静态市收率模型和相对市收率布林指标单因子策略，累计收益4552%，年化38.02%，夏普率1.00，最大回撤64.88%，远超沪深300和中证500；

• 多空对冲沪深300组合年化收益23.7%，夏普1.06，最大回撤33%，对冲中证500组合年化收益17.79%，夏普1.74，最大回撤14%；

- 年度大部分年份收益领先，持续性强。[page::16,17,18]

2.7 组合结构与选股特征

• 平均持仓38-40只，稳定且分散，有效减少个股极端风险；

- 行业分布均衡，无明显偏离，主流行业如房地产、基础化工、机械、商贸零售、交通运输等入选频率较高；

• 股票池以蓝筹为主，体现稳健风格；

- 平均换手率约40.5%，适度换手，体现部分动量反转特征；

• 股票市值均值及中位数略高于市场整体，符合价值蓝筹配置逻辑，避免了单纯小市值效应；[page::18,19,20,21,22]

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三、图表深度解读

• 图表1、2、3（静态市收率分层回测）： 低市收率组合净值稳健增长（高于中高组及高组），年化收益从19.3%-28.94%递增；绝大多数年份低组合收益最优，指因子分层效用显著。市值偏大，减少小市值偏差，稳定性优[page::4,5].

• 图表4（静态市收率分层市值）： 低组合市值均值显著高于高组合，市值效应体现明显[page::5].
• 图表5、6、7（IC值和多空组合）： IC均值1.29%，多空组合收益年化7%，说明因子有稳定预测能力，但2012-13年存在回撤，需要关注阶段性风险。多空组合净值明显攀升，反映因子稳定性[page::6].
• 图表9、10、11（分行业因子表现）： 国防军工行业低市收率组合收益最显著 (>30%年化)，电力及公用事业最不显著；多数行业有良好单调性，验证市收率因子横向普适性[page::7].
• 图表12、13、14（相对市收率布林指标回测）： 低组合最高收益32.17%，分层单调明显，稳定性优，表明捕捉纵向估值低位有效[page::8,9].
• 图表15（相对市收率布林指标市值）： 大市值股票居多，规避小市值波动风险[page::9].
• 图表16-18（布林指标参数敏感性）： 参数N变化对模型无明显影响，指标鲁棒[page::10].
• 图表19-22（双分层20组合表现）： 低-低组合收益最高（33%+），夏普最高且市值最大（138亿），回撤相对较低，充分体现“强强联合”策略优势[page::11,12].
• 图表23-30（辅助指标分层表现）： 净利润增长率、营业收入增长率分层单调性优，资产负债率、净利润率次之，辅助指标有价值但不及市收率显著[page::13-15].
• 图表31（市收率与辅助指标相关性）： 市收率与资产负债率显著负相关（-16.06），说明低市收率股票多财务杠杆高；净利润率与市收率正相关，支持辅助筛选逻辑[page::16].
• 图表32-34（模型净值及年度收益分析）： 模型净值曲线远强于各对比组，年度多数年份收益最佳，显示稳定超额收益能力[page::17].
• 图表35-37（多空对冲组合绩效）： 多空对冲策略显著改善风险调整后收益，尤其中证500对冲夏普率达1.74[page::18].
• 图表38-40（持仓数量与行业分布）： 持仓数稳定40只左右，行业分布均匀，且体现合理行业轮动，组合风格中性且稳健[page::19].
• 图表41（成分股）： 入选频次最高30只股票多为蓝筹，行业分布防御及周期兼备，组合分散化良好[page::20].
• 图表42（换手率）： 平均40.5%，显示适中活跃度，兼顾换手与控制交易成本[page::21].
• 图表43-44（市值均值与中位数）：股票池平均市值、市场中位数均大于整体A股，体现选股偏好大市值且不依赖小市值效应[page::22].

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四、估值分析

报告中未直接涉及具体估值模型（DCF、市盈率估值等），选股模型重心是基于市收率因子和基本面指标的量化选股策略。其“估值”更多体现在：

• 市收率指标本质为市价与销售收入的比值，是一种估值因子；

- 静态市收率体现当前横截面相对估值低位；

• 相对市收率布林指标体现个股相对自身历史估值低位；

- 两指标“强强联合”提升了估值的选择精度；

• 辅助指标保障估值低的公司基本面稳健，避免“地雷”；

- 通过历年回测及对冲夏普率，评估模型有效性与风险控制。

因此，报告重心是多维估值信号的因子融合与组合管理，而非具体股权估值计算方法。[page::3,4,11,16]

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五、风险因素评估

• 历史数据有效性风险：模型基于过往12年数据总结，未来市场结构变化可能影响效果，典型警示段为2012-2013年IC波动较大；

- 基本面误判风险：尽管引入辅助指标筛选，但部分基本面恶化或负债风险仍可能未被捕捉；

• 市场风格切换风险：价值因子在不同市场风格下表现波动较大，遇极端行情可能回撤幅度较大（最大回撤高达64.88%）；

- 流动性与换手风险：模型换手率较高(40%+)可能带来交易成本与滑点风险（报告中未考虑交易费用）；

• 行业偏离风险：虽然整体行业分布均衡，存在行业轮动，部分年份行业集中可能带来行业风险；

- 非直接投资建议风险：报告屡次强调模型作为历史规律总结，不作为投资决策唯一依据与直接建议，投资者需结合自身风险承受能力。

报告未具体给出对风险的缓解策略，重点提示风险存在，投资需谨慎。[page::0,16,22]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告充分利用了量化手段和历史数据，但未充分讨论模型参数选择可能带来的过拟合，虽然做了参数敏感性测试，但对辅助指标筛选标准阈值敏感性未深入探讨；

- 辅助指标筛选逻辑是剔除法，可能导致选股池大小随着市场波动变化，模型稳定性依赖市场环境；

• 最大回撤较高（峰值超过60%），底层风险需重视，尤其市场极端情况下对模型表现的影响可能加大；

- 报告中对交易成本未考虑，实际运营时换手率较高可能降低实际收益；

• 行业轮动特性体现较弱，模型因非行业中性，部分时间点可能存在结构性风险，这一点需投资者关注；

- 对于极端年份（如2006年表现不佳），报告未详述原因，投资者使用时应结合宏观与市场周期进行动态调整。

整体报告框架严密，数据充分，但对部分潜在风险细节及市场环境适应性讨论稍显不足，投资者需审慎。[page::9,16,22]

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七、结论性综合

本报告依托于小费雪低市收率投资理念，结合A股市场环境，创新性推出华泰“强强联合”低市收率选股模型，利用横向静态市收率和纵向相对市收率布林指标双因子分层，辅以净利润增长率、营业收入增长率、资产负债率、净利润率四个辅助指标，筛选出基本面稳健、价值洼地兼备的“超级股票”。

回测数据显示，该模型在2005-2017年期间年化收益率高达38.02%，远超沪深300及中证500指数，且夏普率达1.00，最大回撤64.88%，表现平衡；模型多空对冲沪深300、中证500，更进一步提高了风险调整收益，夏普率分别达到1.06与1.74，最大回撤降至32.9%和14%；模型股票池蓝筹成分占优，行业分散且市值稳定在大市值区间，换手率适中，符合稳健价值投资策略。

图表等直观展现了静态市收率和相对市收率布林指标在多行业、多年份下的有效性，多维辅助指标筛选有效剔除“负债高企、利润低下”的困难公司，强化组合的安全边际。

华泰证券基于严谨量化框架与长周期数据，构建的低市收率模型体现了兼顾价值和质量的价值投资实战思路，具有一定参考意义。报告谨慎提示模型基于历史数据总结，不构成直接投资建议，投资者应结合自身风险偏好审慎使用。

总结陈词：本报告提出的华泰“强强联合”低市收率选股模型，通过多维度估值因子融合及基本面筛选，实现了价值选股的性能跃升，具备良好的稳定性、普适性、风险控制能力，是A股价值投资领域重要的量化研究成果之一。投资者应权衡收益和风险，合理配置该策略。[page::0-23]

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附：主要关键图表

• 静态市收率因子分层回测净值曲线和绩效表（图表1、2）展现低市收率组合优越收益特征。

• 相对市收率布林指标分层回测净值（图表12）和绩效（图表13），突出纵向估值分层的超额收益能力。

• 双因子“强强联合”组合年化收益与夏普率（图表19、20），显示协同效应使收益率及风险调整效率提升。
• 华泰强强联合低市收率选股组合累计净值（图表32）远超沪深300及中证500，年均化38%以上实证有力。

• 多空对冲沪深300超额收益趋势（图表36）清晰呈现策略alpha产生和累积。

• 组合持仓数量（图表38）稳定约40只，表现均衡健康。

• 行业入选次数分布（图表39）显示均衡行业覆盖。

• 换手率（图表42）维持40%左右，彰显动态适应能力。

• 市值统计（图表43、44）模型略偏向蓝筹大盘股，规避小市值扰动风险。

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综上，华泰证券的这份深度研究报告通过详尽的统计测试和量化实证，科学验证并构建了一套适合A股市场的低市收率价值投资模型，为投资者提供了客观且有效的选股策略参考框架。[page::0-23]

报告