小市值股票表现强劲 [page::2]

• 自2022年4月27日以来，中证1000指数收益38.72%，远超Wind全A的22.60%，说明小市值股票在宽信用政策预期下表现突出。

- 市场主线未明，小市值行情有望持续。

策略构建与调仓规则 [page::0][page::2]

• 策略调仓频率为周频，买卖操作统一基于每周一收盘价。

- 选股范围覆盖全市场，选股因子包括：
- 市净率PB：在中信一级行业内排名，选最低的30%；
- 股息率：过去12个月必须大于0；
- 年化波动率：选小的，排前50%；
- 总市值：排最小的30%。

• 四因子等权打分，分别构建“小市值30”和“小市值100”两组合，每组等权重持股。

策略表现概览 [page::0][page::2]

| 组合 | 收益率 | 夏普率 | 最大回撤 |
|------------|----------|--------|----------|
| 小市值30 | 73.29% | 3.76 | -17.01% |
| 小市值100 | 46.66% | 2.42 | -17.92% |
| 512040.SH | 价值100ETF | 29.79% | 1.65 | -11.84% |
| 159990.SZ | 小盘价值ETF | 23.25% | 1.13 | -18.41% |
| 512890.SH | 红利低波ETF | 26.73% | 1.25 | -16.52% |

• 小市值30组合表现最优，收益和风险调整后表现均优于相关指数和ETF。

小市值30组合收益表现 [page::3]

• 2022年累计绝对回报为38.48%，年化收益率66.51%；

- 夏普比率达到3.26，最大回撤-17.01%；

• Beta约为0.37，表明与市场有一定程度正相关，且波动率相对可控。

小市值100组合收益表现 [page::4]

• 2022年累计绝对回报19.15%，年化收益率31.57%；

- 夏普比率为1.56，最大回撤-17.92%；

• Beta接近0.49，波动率较小市值30组合略高。

金融研究报告详尽分析 — 《小市值股票怎么选？》

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一、元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题：《小市值股票怎么选？》

- 作者信息：分析师Ta包ble赞，执业编号S0740522070001，联系方式电话18017505196，邮箱baozan01@zts.com.cn。

• 发布机构：中泰证券研究所

- 发布日期：页面未明确标注具体日期，但内容截至2022年8月中旬统计。

• 主题：聚焦于小市值股票的选股策略及其历史表现，通过构建基于市净率、股息率、年化波动率及总市值四因子的组合模型，分析其收益能力和风险状况。

- 核心论点：
- 小市值股票在2022年行情中表现出色；
- 通过等权加权四因子的多因子模型挑选小市值股票，构造了“小市值30”和“小市值100”两套策略，
- 这两套策略在历史回测中均取得较优收益和良好风险调整表现；
- 策略调仓频率为周调仓，操作便捷；
- 强调通过历史数据选股模型获得的经验不保证未来表现，存在风险提示。

• 目标价/评级：本报告未直接涉及个股目标价，但提供了投资评级说明，股票评级分为买入、增持、持有、减持四个等级，评级标准以未来6~12个月相对基准指数的表现为依据。

作者的主要传达是利用基于基本面（PB、市值、股息率）及风险度量（波动率）的多因子选股模型，有效筛选小市值股票组合，依赖历史数据展现策略优异的收益表现和风险控制能力，促使投资者关注小市值板块潜在的投资机会[page::0, 2, 5]。

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二、逐节深度解读（逐章剖析）

1. 小市值表现强势

• 关键论点：

- 自2022年4月27日市场大盘见底以来，小市值股票表现明显优于大盘。具体以中证1000指数为代表的小市值指数收益率38.72%，远超Wind全A指数同期的22.60%。
- 该表现主要得益于市场对“宽信用”宏观政策的预期，且新能源板块行情过后，主线不明朗场景下，小市值股票行情具备持续性。

• 推理依据：

- 宏观政策宽信用释放，带动中小企业融资成本降低，经济活动回暖预期推动小市值股票估值修复。
- 新能源板块涨势透支了部分主线资金，资金或转向估值低、潜力具备的小市值，体现轮动特征。

• 数据指标：

- 中证1000指数与Wind全A指数2022年4月底以来收益率对比，突出小市值优势。

• 结论阐明：

- 市场风格由大白马向小市值切换，策略选股具备政策及行情支持[page::2]。

2. 策略算法（选股和调仓规则）

• 调仓规则：

- 选股采用周频调仓机制，买卖以每周一收盘价执行。这种频率兼顾了调仓灵活性和交易成本控制。

• 选股四因子规则：

- 市净率（PB）：基于中信一级行业内排序，选低PB值股票的前30%，体现价值筛选思路。
- 股息率：筛选过去12个月股息率大于0的股票，兼顾现金流回报能力。
- 年化波动率：优选波动性较小的股票，选前50%，控制风险。
- 总市值：侧重小市值，选市场中总市值最小的30%股票。

• 组合构建：

- 四因子等权重评分，综合得分选出前30只（小市值30策略）和前100只（小市值100策略），两个不同粒度的组合。选股覆盖全市场，行业中立。

• 策略操作便捷，实用：

- 该策略的逻辑清晰，因子权重简单且等权重，便于实际执行。
- 并且，万得PMS平台已可直接调用相关组合，利于推广应用。

• 假设与逻辑：

- 低PB代表市场低估值；
-Dividend yield（股息率）>0筛选现金流良好公司；
-低波动率对控制组合回撤有帮助；
-小总市值符合风格预期，有超额收益潜力。

• 风险提示：

- 基于历史数据的经验总结，未来是否有效存在不确定性，强调投资需谨慎。

此部分展示了策略设计清晰、多维度考量小市值股票特征，旨在利用价值和风险因子的结合获取超额收益[page::0,2]。

3. 策略表现

• 收益表现：

- 小市值30组合近一年收益率达73.29%，夏普率3.76，最大回撤-17.01%。
- 小市值100组合近一年收益率46.66%，夏普率2.42，最大回撤-17.92%。
- 对比市场上几只相关ETF，如价值100ETF收益29.79%，夏普率1.65，最大回撤-11.84%。

• 解读：

- 小市值30组合表现尤为出色，收益远超其他对比产品，且夏普率（风险调整收益指标）极高，表明单位风险下收益突出。
- 最大回撤虽稍大，但与高收益相匹配，表明策略承担一定下行风险。

• 数据支持：

- 表格中详细展示收益、夏普率、最大回撤等关键风险调整指标，均由Wind及中泰证券数据支持。

• 逻辑推断：

- 组合通过选股低市净率、股息率为正、低波动，并强调小市值，成功捕捉了市场超额收益。

• 风险提示再度强调：

- 历史表现不代表未来，模型需在实际操作中谨慎应用。

结论是该策略具备优异的历史收益及风险控制表现，在市场当前风格转换期极具参考价值[page::0,2]。

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三、图表深度解读

图1：小市值30组合2022年累计收益表现

• 描述：

- 图中三条曲线分别为小市值30组合总回报（蓝色线）、沪深300总回报（橘色线）及两者的超额收益（青色阴影部分）。
- 时间跨度2022年1月初至8月底。

• 趋势与数据：

- 小市值30组合由年初开始缓慢上升，3月后明显远超沪深300指数；
- 4月底沪深300指数大跌，该组合跌幅较小且快速反弹，表现出较强韧性；
- 截止观察点，组合累积回报接近40%，沪深300负回报接近-20%，超额收益接近60%；
- 表格显示该组合年化收益率66.51%，年化波动率19.94%，夏普比率3.26，大幅优于沪深300表现；
- 低贝塔（0.37）显示组合市场相关度低，跟踪误差3.04%，信息比率0.47，日/周/月胜率均超过57%。

• 联系文本论点：

- 直观显示小市值30组合在2022年行情下明显跑赢市场，风险调整后收益卓越，说明选股模型有效。

• 潜在局限：

- 只展示2022年表现，且未展示极端市场环境的表现。



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图2：小市值30组合2021年至2022年累计表现

• 描述：

- 显示2021年初至2022年8月的小市值30组合总回报及相对沪深300的超额收益。

• 趋势与数据：

- 组合经历了2021年初较大回调后逐步上涨，整体长期累积收益超过115%；
- 几何相对回报144.56%；
- 年化收益率50.75%，波动率18.0%，夏普率2.74；
- 贝塔0.19，显著低于市场，显示防御性特征；
- 最大回撤17.01%，信息比率0.33。

• 验证策略稳定性：

- 2021年至今，组合表现稳健，风险控制良好，收益亮眼；
- 相对市场有显著Alpha，验证因子策略的历史稳定性。



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图3、图4：小市值100组合2022年及2021年至2022年表现

• 图3描述与分析：

- 2022年1月至8月小市值100组合总回报为19.15%；
- 超额收益34.51%，夏普率1.56，贝塔0.49；
- 组合波动率略高于小市值30组合（19.25%）；
- 最大回撤-17.92%；
- 胜率均维持中规中矩水准。

• 图4补充其2021至今表现：

- 绝对收益76.33%，相对收益95.13%，夏普比率1.70；
- 贝塔仍较低，仅0.19，风险相对可控；
- 最大回撤水平与小市值30类似，均接近17%。

• 联系文本：

- 小市值100组合收益显著低于小市值30，但仍优于常规ETF和市场平均；
- 波动率略高，夏普率中等，显示更广覆盖範围下收益和风险相对平衡。

• 潜在含义：

- 选择更多股票降低了集中风险，但部分优质标的权重降低；
- 小市值30组合代表了更精选、风险调整后更优的组合策略。





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四、估值分析

报告主要基于多因子选股模型（PB、市值、波动率、股息率）等因子综合打分构建组合，未涉及传统DCF、P/E或EV/EBITDA等估值模型。

• 估值角度体现在市净率和股息率两个因子；

- 市净率作为价值因子，选取行业内最低30%，体现低估策略；

• 股息率强调现金流能力；

- 年化波动率与总市值则作为风险控制和风格策略的辅助因子。

未涉及具体估值贴现参数或倍数细节，模型偏向量化和经验回测导向。

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五、风险因素评估

• 主要风险：

- 模型完全基于历史数据体系，可能在未来因市场结构或外部条件改变失效；
- 小市值股票流动性相对较低，可能存在交易成本上升及价格波动加剧；
- 策略基于周度调仓，频率虽低但仍会引起一定交易摩擦；
- 宏观政策预期变动带来的不确定性可能影响板块表现；
- 组合最大回撤均超过17%，短期投资波动风险较大。

• 缓解策略：

- 报告虽未直接提及具体缓解方案，但通过多因子综合筛选和等权重分散降低单一因子波动；
- 使用夏普率等风险调整指标监督组合质量；
- 投资者需结合自身风险承受能力审慎使用该模型。

• 风险提示重申：

- 历史表现不代表未来，投资需谨慎。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体基于历史数据验证，缺乏对未来市场环境变化的敏感性分析，存在历史偏差风险；

- 策略因子等权权重虽然简单透明，但不一定适合所有市场环境，缺乏动态权重调整机制；

• 仅使用了PB、股息率、波动率、市值四个因子，可能遗漏成长性、盈利质量等维度；

- 报告中最大回撤指标与夏普率指标均提示策略存在一定回撤风险，长期稳健性需继续观察；

• 由于小市值股票通常波动更大，存在潜在流动性风险未被充分探讨；

- 投资评级说明虽详，实际小市值组合的具体评级、未来推荐意见等未明确给出；

• 报告反复强调“历史经验模型”，体现客观谨慎，但未给出定量置信区间或概率估计；

- 报告内部存在表格样式文字错位、部分字段显示异常，影响阅读流畅性，但不影响数据实质。

综合来看，报告阐述逻辑严谨、实证数据丰富，但建议结合更广泛因子与市场情绪指标，以及更细致的回撤风险管理进一步完善策略。

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七、结论性综合

本报告通过详尽的数据分析和回测证明，基于市净率（PB）、股息率、年化波动率及总市值四因子的多因子筛选，构建“小市值30”和“小市值100”策略组合，实现了小市值股票超越大盘的显著超额收益。具体表现如下：

• 策略收益：小市值30策略一年收益达73.29%，显著优于市场和多只对比ETF，夏普率高达3.76，风险调整收益突出。

- 风险控制：尽管最大回撤约为17%，但低波动率和低贝塔显示组合具备较强风险管理能力，信息比率和Alpha均表现优异，显示策略有效捕捉小市值板块优势风格。

• 策略逻辑：结合价值和风险两个维度，兼顾现金流回报，行业中性筛选低估值且波动较低的小市值股票，策略结构简洁且易操作。

- 时间横截面表现：无论2021至2022年长时段，还是2022年市场风格转换期，小市值30组合均表现稳定且卓越。

• 策略适用性：低频调仓对应实际投资需求，且万得PMS具备策略调用接口，方便实操。

图表直观体现了策略始终走在市场上行主线前沿，展现其强劲的性能优势和潜在投资价值。

然而，报告深刻提示策略基于历史数据，未来有效性存在不确定性，且小市值股票固有的流动性和波动风险仍需关注。

总体上，报告清晰传递了利用多因子模型选股抓取小市值股票超额收益的研究思路和实证成果，建议投资者结合自身风险承受能力，将该策略作为重要的市场配置参考工具[page::0-5]。

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总结

《小市值股票怎么选？》报告系统阐述了基于PB、股息率、波动率及市值四因子构造多因子模型的选股方法，通过创建小市值30和小市值100组合，历史表现稳定且优异，尤其在当前市场风格下表现突出。报告配合详实图表数据，论据充分，风险描述合理，适合关注小市值风格的投资者作为策略参考。未来可进一步完善因子动态调整和风险管理机制，以提升策略鲁棒性和实战效果。

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（全文分析引用页码标注均依照源文档页码格式体现）

报告