價值風格在望如何優(yōu)化估值因子

1、7 月因子觀點：看好估值與量價類因子綜合內(nèi)生變量、外生變量、因子周期與日歷效應等視角，7 月看好估值與量價類因子。內(nèi) 生變量視角短期看好換手率、波動率、估值因子，不看好財務質(zhì)量、Beta 因子。外生變量 視角看好估值、換手率、波動率因子，不看好小市值、Beta 因子。因子時鐘視角長期看好 小市值、反轉(zhuǎn)、技術(shù)、波動率、換手率因子，因子周期擬合結(jié)果顯示估值、小市值、反轉(zhuǎn)、換手率、技術(shù)因子較為優(yōu)勢。日歷效應 7 月看好估值、成長、換手率、技術(shù)因子。圖表1： 內(nèi)生變量和外生變量對風格因子 7 月表現(xiàn)的預測內(nèi)生變量得分外生變量預測（右軸）22.4%17.7%17.2%0.890.770.600.439.

2、7%0.400.460.530.53 8.6%0.250.352.6%2.0%2.2%-0.3%-0.9%1.51.20.90.60.30.0(0.3)25%23%21%19%17%15%13%11%9%7%5%3%1%-1%-3%Beta-5%估成盈財小值長利務市質(zhì)值量反波換技轉(zhuǎn)動手術(shù)率率資料來源：，華泰研究預測內(nèi)生變量視角基于因子動量、因子離散度、因子擁擠度三類指標，預測風格因子未來表現(xiàn)，因子動量反映因子過去一段時間內(nèi)表現(xiàn)；因子離散度相當于因子估值；因子擁擠度反映因 子是否處于擁擠狀態(tài)。內(nèi)生變量對大類風格因子 7 月表現(xiàn)預測結(jié)果如下：看好換手率、波 動率、估值因子，不看好財務質(zhì)量、Beta

3、 因子。其中，波動率和換手率因子在因子動量 與擁擠度維度均相對突出；換手率因子離散度占優(yōu)，被忽視程度可能較高；估值因子各維 度較為均衡，在因子動量維度上相對優(yōu)勢更大。外生變量視角假設(shè)風格因子表現(xiàn)受市場變量、宏觀變量等外生變量驅(qū)動，對每個大類風格因子篩選出具備預測能力的外生變量，使用線性回歸預測未來一個月的 Rank IC 值。外生變量對大類風格因子 7 月 Rank IC 預測結(jié)果如下：估值、換手率、波動率因子 Rank IC 預測值超過 10%，可能較為有效，建議短期看多上述因子表現(xiàn)；不看好小市值和 Beta 因子未來一個月的表現(xiàn)，因子表現(xiàn)可能受宏觀環(huán)境制約。因子周期視角將華泰金工經(jīng)濟周期研

4、究成果應用于風格配置，自上而下構(gòu)建經(jīng)濟系統(tǒng)周期運行狀態(tài)與因子表現(xiàn)對應關(guān)系的“因子投資時鐘”，根據(jù)當前周期狀態(tài)預測因子未來表現(xiàn)的整體趨勢。庫茲涅茨周期已處于頂端，即將迎來拐點進入下行區(qū)間；朱格拉周期向下，流動性趨于寬松。當前周期運行狀態(tài)即將進入第三象限，長期建議配置小市值、反轉(zhuǎn)、技術(shù)因子。另外，波動率、換手率因子在不同的宏觀環(huán)境下表現(xiàn)都較好，這兩個因子建議長期配置。綜合來看，預測未來一年小市值、反轉(zhuǎn)、技術(shù)、波動率、換手率因子有效。進一步結(jié)合因子周期擬合的結(jié)果，估值、小市值、反轉(zhuǎn)、換手率、技術(shù)因子處于上行軌道；盈利、財務質(zhì)量因子已經(jīng)處于下行周期末端；成長因子從底部進入回升階段；波動率因子 上行趨緩

5、，可能接近頂部；Beta 因子由頂部進入下行區(qū)間。圖表2： 各風格因子在各自然月份因子勝率（2006 年 1 月2022 年 6 月）風格因子1 月2 月3 月4 月5 月6 月7 月8 月9 月10 月11 月12 月Rank IC 為正概率76.5%55.6%72.2%77.8%44.4%61.1%76.5%64.7%70.6%76.5%82.4%82.4%82.4%55.6%66.7%44.4%77.8%88.9%82.4%64.7%41.2%88.2%41.2%82.4%70.6%44.4%55.6%55.6%77.8%88.9%64.7%41.2%35.3%94.1%47.1%76.

6、5%58.8%33.3%61.1%72.2%77.8%77.8%47.1%47.1%29.4%88.2%47.1%70.6%52.9%88.9%77.8%33.3%77.8%44.4%52.9%82.4%64.7%52.9%70.6%52.9%82.4%88.9%83.3%72.2%72.2%83.3%82.4%82.4%100.0%88.2%88.2%94.1%82.4%44.4%72.2%88.9%61.1%72.2%70.6%64.7%100.0%70.6%76.5%76.5%88.2%50.0%72.2%94.4%83.3%66.7%82.4%88.2%94.1%82.4%82.4%8

7、2.4%64.7%44.4%61.1%83.3%55.6%55.6%52.9%64.7%70.6%52.9%41.2%64.7%64.7%88.9%66.7%66.7%72.2%66.7%76.5%70.6%70.6%76.5%82.4%94.1%估值成長盈利財務質(zhì)量小市值 反轉(zhuǎn)波動率換手率 Beta 技術(shù)因子收益率為正概率估值70.6%50.0%50.0%66.7%38.9%55.6%82.4%41.2%70.6%64.7%64.7%82.4%成長88.2%55.6%77.8%55.6%83.3%88.9%88.2%47.1%52.9%70.6%35.3%82.4%盈利70.6%50.0%5

8、0.0%61.1%72.2%100.0%76.5%41.2%47.1%47.1%52.9%82.4%財務質(zhì)量58.8%33.3%50.0%77.8%66.7%88.9%47.1%41.2%29.4%58.8%47.1%70.6%小市值47.1%88.9%77.8%27.8%66.7%27.8%52.9%64.7%35.3%47.1%58.8%52.9%反轉(zhuǎn)82.4%72.2%50.0%72.2%61.1%55.6%70.6%64.7%82.4%64.7%82.4%64.7%波動率76.5%38.9%66.7%66.7%55.6%50.0%70.6%70.6%76.5%58.8%76.5%58.

9、8%換手率76.5%38.9%72.2%72.2%72.2%61.1%76.5%82.4%82.4%70.6%88.2%64.7%Beta52.9%50.0%61.1%61.1%44.4%50.0%41.2%64.7%58.8%52.9%41.2%58.8%技術(shù)47.1%77.8%50.0%44.4%61.1%66.7%76.5%52.9%47.1%70.6%70.6%70.6%，華泰研究進一步觀察各風格因子在各自然月份勝率，根據(jù)歷史經(jīng)驗，7 月估值、成長、反轉(zhuǎn)、換手率、技術(shù)因子的 Rank IC 為正概率較高；估值、成長、盈利、換手率、技術(shù)因子收益率為正概率較高。通過加總的方式綜合來看，估值

10、、成長、換手率、技術(shù)因子 7 月相對較優(yōu)，財務質(zhì)量、Beta 因子勝率較低。基于基本面虧損的估值指標調(diào)整思路就前文多維度的分析來看，未來價值風格具有相對可觀的潛力。對于量化投資實踐，估值 指標是價值投資的核心度量，包括應用最為廣泛的市凈率 PB 與市盈率 PE，以及 PS、PD、 PCF 等結(jié)構(gòu)相似的比率型估值指標。以本報告為例，我們對估值因子的構(gòu)建采用 PE、PB、 PS、PD 四個指標的倒數(shù)進行合成，對不同維度的基本面信息起到一定的聚合作用。一般邏輯來看，低估值的股票擁有更大的回升空間，具備更好的投資價值；但在市場實踐中，“低估值陷阱”并不鮮見，低估值的個股容易面臨進一步的股價下滑。常見估

11、值指標的分母端立足歷史的橫截面信息，而低估值個股可能具有相對更低的增長預期或增長性風險，常規(guī)估值指標難以充分解釋市場的定價。特別的，估值指標處于極端值的個股可能包含更多的未考慮因素，從而對因子的有效性產(chǎn)生干擾。參考海外文獻，Macquarie Research 在 Quantamentals Anatomy of Value（2021）一文中對估值因子的應用進行了剖析；其中對于 BP（市凈率倒數(shù)），文章發(fā)現(xiàn)指標與收益率的線性特征偏弱，指標尾部組合的穩(wěn)定性偏低。圖表3： 估值指標分層等權(quán)組合超額收益（MSCI World 指數(shù)成分股）Macquarie Research，MSCI，華泰研究文章基

12、于 MSCI World 成分股票池的分層測試顯示，BP 分層組合的收益保序性弱于 EP 指標，頭尾兩端勝率和超額收益率明顯偏高，而高估值部分分層與收益的相關(guān)性與直觀邏輯相反，BP 估值越貴的組合在收益水平上反而有所提升。此外，BP 分層組合在尾端（低估值）組的跟蹤誤差也明顯更大。整體而言，EP 指標的保序性和穩(wěn)定性較 BP 更強。對于該現(xiàn)象，文章認為由以下原因?qū)е拢?. BP 不含有經(jīng)營與利潤相關(guān)的動態(tài)信息，無法 反映企業(yè)的盈利效率；2. 會計價值不等價于內(nèi)在價值，可能還收到無形資產(chǎn)等因素的影響；3. 不同性質(zhì)企業(yè)的會計科目與處理方法存在差異；4. 低 BP 企業(yè)往往有著更高的增長不確定性。

13、基于以上想法，文章提出了針對基本面虧損股票（Lossmaker）的調(diào)整思路，即當個股的基本面（包括凈利潤和經(jīng)營性凈現(xiàn)金流）出現(xiàn)負值時，對該股票的估值指標值進行降級。其計算方法如下圖所示：當股票出現(xiàn)單一層面的虧損時，將對應指標降低 1.5 倍的標準差；當股票在兩個層面均呈現(xiàn)負值時，則將指標降低 3 倍的標準差。圖表4： 基本面虧損股票（Lossmaker）的數(shù)量及指標處理方法示意Macquarie Research，華泰研究A 股估值指標的尾部偏移情況分析作為參考，我們在 A 股中對該思路進行初步檢驗。首先對 BP 和 EP 的指標進行類似的分層回測；由于沒有明確的基準，我們采用橫向 Rank

14、化的方式將單期收益轉(zhuǎn)化為 1-10 分，以重點觀察分層之間的橫向關(guān)系；其中，分值越高代表收益越靠前。進一步的，我們觀察中信一級行業(yè)中性化后指標的表現(xiàn)情況，并基于 Rank IC 統(tǒng)計因子間的表現(xiàn)差異。圖表5： BP_LF 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（中證全指樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020133.504.084.926.505.005.677.005.427.005.924.505.675.834.176.425.176.586.335.674.6720145.506.006.

15、255.256.756.504.926.253.584.006.176.586.675.425.836.675.834.833.753.2520153.424.755.755.585.836.505.836.426.004.924.675.755.506.175.086.426.584.925.674.2520166.836.756.507.425.505.836.084.083.582.427.007.256.335.336.254.336.005.424.083.0020177.676.676.335.754.585.176.335.084.003.427.425.836.925.675.

16、675.255.835.834.082.5020186.175.505.924.926.175.675.254.835.924.676.006.255.925.336.084.926.505.755.003.2520194.835.085.585.175.006.584.926.425.426.003.505.256.835.757.755.505.675.835.253.6720204.675.085.255.504.835.925.586.006.086.085.005.833.835.175.175.585.257.175.926.0820214.675.925.085.426.005.

17、336.005.505.675.425.585.585.925.676.085.504.675.255.425.3320226.335.676.676.504.835.675.175.834.174.176.176.176.336.335.174.676.334.334.505.00均值5.365.555.835.805.455.885.715.585.144.705.606.026.015.505.955.405.935.574.934.10標準差3.943.212.352.052.112.142.322.833.433.523.622.982.602.132.232.362.472.843

18、.253.37，華泰研究圖表6： EP_TTM 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（中證全指樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020133.334.585.086.927.006.757.676.003.833.833.585.006.506.336.676.755.675.585.083.8320145.334.925.504.674.834.926.256.175.676.754.675.334.755.004.585.925.086.506.177.0020153.424.925.835

19、.335.756.676.505.675.505.424.084.925.675.755.086.426.505.085.675.8320165.175.336.755.835.584.254.504.256.087.255.585.336.506.255.004.835.834.254.756.6720177.837.427.336.426.254.424.753.253.174.178.677.676.926.676.084.334.672.833.673.5020186.426.424.926.426.006.834.925.004.253.835.675.926.927.335.755

20、.505.674.253.674.3320195.175.756.175.676.755.836.175.254.423.835.336.336.836.585.584.926.085.423.674.2520204.426.086.087.505.506.586.254.673.334.585.506.256.425.425.255.425.586.334.254.5820215.005.756.176.085.335.425.425.835.084.925.505.675.925.584.925.755.175.925.085.5020227.006.336.507.174.834.833

21、.334.335.335.336.506.335.334.676.334.835.334.335.505.83均值標準差5.315.756.032.256.202.015.785.655.585.044.674.995.515.886.182.385.965.535.475.565.054.755.133.373.913.122.352.512.952.862.823.213.713.052.292.712.522.702.722.76，華泰研究圖表7： BP_LF 與 EP_TTM 月度 Rank IC 統(tǒng)計（2012.12.31-2022.6.30，中證全指樣本）BP_LF（非行業(yè)中性）B

22、P_LF（行業(yè)中性） EP_TTM（非行業(yè)中性） EP_TTM（行業(yè)中性）平均值4.45%4.83%3.85%3.89%標準差16.65%11.13%12.86%9.35%IC_IR0.270.430.300.42，華泰研究基于中證全指樣本池的分層測試可以較明顯的看出，估值指標的低估值端有較明顯的非線性特征，最低估層的表現(xiàn)整體弱于次低估層；而在 EP 指標中，高估端組合同時出現(xiàn)了反常的表現(xiàn)提升。同時，兩種指標的頭尾端組合的排名標準差明顯高于其余分層，與原文的結(jié)果較為吻合。橫向?qū)Ρ?BP 與 EP 指標，在同樣的行業(yè)中性化處理場景下，EP 指標的 IC標準差低于 BP 因子，在穩(wěn)定性上可能相對更

23、佳。我們同時在整體流動性和市值更高的中證 800 指數(shù)成分股票池中進行驗證。圖表8： BP_LF 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（中證 800 樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020133.504.334.254.835.675.336.926.177.256.754.175.425.175.335.006.424.836.506.755.4220146.176.256.335.835.086.334.754.754.754.756.677.257.505.427.083.584.335

24、.334.083.7520154.755.424.756.675.755.584.926.585.505.085.835.425.505.926.255.675.004.675.675.0820167.337.006.835.835.425.255.585.004.172.587.337.257.086.926.255.174.173.254.583.0020176.925.835.254.084.335.085.426.506.085.506.925.675.504.505.584.585.835.756.084.5820186.506.505.086.085.504.834.674.755

25、.175.926.585.585.335.505.255.085.005.676.834.1720194.424.255.255.834.505.004.836.506.927.503.174.755.175.676.006.426.674.507.085.5820204.254.924.505.505.084.676.335.677.256.834.084.504.254.675.505.836.176.176.926.9220214.676.255.176.005.256.176.174.674.925.755.926.756.335.425.754.924.085.005.585.252

26、0226.006.335.506.176.505.505.335.174.174.335.335.676.006.173.836.676.174.504.835.83均值5.455.715.295.685.315.385.495.585.625.505.605.835.785.555.655.435.235.135.844.96標準差3.663.112.662.352.162.272.372.883.233.633.352.982.592.572.422.382.673.013.353.14，華泰研究圖表9： EP_TTM 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（中證 800 樣本，2012.12

27、.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020133.753.675.086.086.426.506.587.504.754.674.255.834.005.583.676.337.255.756.505.8320145.675.754.834.926.334.584.505.755.677.005.584.585.085.925.585.005.755.335.177.0020155.175.586.176.176.675.834.505.834.834.256.505.005.425.676.175.085.677

28、.003.584.9220166.336.006.675.835.925.504.673.334.506.256.428.006.756.084.584.754.923.834.175.5020177.506.506.925.086.005.504.583.334.924.677.427.507.006.425.504.174.504.004.084.4220186.925.336.675.424.675.424.925.585.674.425.675.256.336.176.334.676.335.755.503.0020196.085.175.174.506.836.426.005.505

29、.004.335.005.675.587.256.755.175.676.423.583.9220204.005.005.004.926.676.426.086.176.254.504.585.506.084.675.924.927.256.586.083.4220214.005.175.425.756.585.505.335.586.585.084.924.836.255.835.585.675.175.836.424.5020225.676.836.176.005.675.004.674.504.675.835.176.835.837.003.835.005.174.506.675.00均

30、值5.515.505.815.476.185.675.185.315.285.105.555.905.836.065.395.085.775.505.184.75標準差3.812.812.442.282.122.642.822.973.273.133.442.982.642.582.522.622.652.783.193.03Wind，華泰研究圖表10： BP_LF 與 EP_TTM 月度 Rank IC 統(tǒng)計（2012.12.31-2022.6.30，中證 800 樣本）BP_LF（非行業(yè)中性）BP_LF（行業(yè)中性） EP_TTM（非行業(yè)中性） EP_TTM（行業(yè)中性）平均值2.31%2.8

31、6%3.97%4.10%標準差22.06%13.29%17.27%10.72%IC_IR0.100.220.230.38，華泰研究可以看到，在 Rank 均值分布上，估值指標在中證 800 指數(shù)成分股中呈現(xiàn)類似的現(xiàn)象，即低估端的表現(xiàn)相對偏弱，標準差則明顯偏高。同時注意到，行業(yè)中性化對于指標的整體保序性和穩(wěn)定性有所提升，且對于 BP 指標的效果更加明顯?；诨久嫣潛p的指標調(diào)整驗證下一步，我們基于基本面虧損指標對估值因子進行調(diào)整，觀察該方法是否能夠在 A 股市場中對因子起到優(yōu)化效果。在對于基本面虧損的指標處理上，我們按照原文的思路，分別選擇最近報告期的凈利潤 TTM 與自由現(xiàn)金流 TTM 指標，

32、以反映近一年以來個股的基本面狀況。我們首先對中證全指和中證 800 股票池中的 Lossmaker 比例進行統(tǒng)計，并比較海外市場的分布情況。圖表11： 中證全指基本面虧損股票比例（2012.12.31-2022.6.30）圖表12： 中證 800 基本面虧損股票比例（2012.12.31-2022.6.30）35%30%25%20%15%10%5%30%凈利潤為負雙指標為負經(jīng)營性凈現(xiàn)金流為負25%20%15%10%5%凈利潤為負雙指標為負經(jīng)營性凈現(xiàn)金流為負2012/12/312013/6/302013/12/312014/6/302014/12/312015/6/302015/12/31201

33、6/6/302016/12/312017/6/302017/12/312018/6/302018/12/312019/6/302019/12/312020/6/302020/12/312021/6/302021/12/312012/12/312013/5/312013/10/312014/3/312014/8/312015/1/312015/6/302015/11/302016/4/302016/9/302017/2/282017/7/312017/12/312018/5/312018/10/312019/3/312019/8/312020/1/312020/6/302020/11/30202

34、1/4/302021/9/302022/2/280%0%，華泰研究，華泰研究圖表13： 不同指標 Lossmaker 在樣本池中的占比（S&P/ASX300）Macquarie Research，S&P，華泰研究與文章中的統(tǒng)計結(jié)果對比來看，A 股與 S&P ASX300 股票池的凈利潤和經(jīng)營性凈現(xiàn)金流虧損比例相對接近，大部分區(qū)間在 30%以內(nèi)波動；同時可以發(fā)現(xiàn)，A 股中凈利潤虧損的比例整體低于經(jīng)營性凈現(xiàn)金流虧損比例，但海外樣例市場則相反。圖表14： BP_LF 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（基本面虧損調(diào)整，中證全指樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非

35、行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020133.674.255.424.836.755.757.256.426.174.505.254.925.086.255.427.005.676.255.753.4220145.755.925.756.006.425.333.755.256.334.506.586.006.086.586.504.674.173.506.504.4220153.925.334.835.506.255.585.256.756.674.924.585.425.925.835.505.586.584.086.425.0820167.006.426.58

36、5.927.004.173.754.584.674.926.926.085.835.337.504.255.083.754.925.3320177.926.506.505.506.086.174.584.335.002.427.587.256.506.175.586.754.174.004.672.3320186.336.176.006.755.586.255.425.254.502.757.006.755.586.335.086.756.174.424.672.2520194.425.425.505.835.836.676.585.925.503.334.586.085.337.255.92

37、5.756.006.084.833.1720204.585.586.255.426.175.675.926.674.833.925.675.504.756.085.256.426.586.006.172.5820215.175.086.085.586.085.005.255.085.586.085.925.005.926.505.424.085.584.676.085.8320226.176.676.335.175.334.673.675.175.176.676.506.176.005.334.334.833.674.836.506.83均值 標準差5.495.735.932.385.656.

38、152.125.535.145.545.444.406.065.925.706.172.195.655.615.374.763.165.654.133.933.072.032.423.453.072.462.923.582.882.312.332.722.922.703.07，華泰研究圖表15： EP_TTM 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（基本面虧損調(diào)整，中證全指樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020133.255.585.926.676.837.254.506.175.083.753

39、.755.085.926.427.007.086.006.004.503.2520145.424.835.255.084.756.006.084.506.176.924.255.584.255.086.086.085.755.505.756.6720154.004.585.675.425.586.585.427.255.005.504.335.085.005.425.756.005.426.675.505.8320165.255.756.255.503.675.175.335.425.427.255.175.585.835.585.335.333.755.585.757.0820178.007

40、.587.176.424.423.833.085.674.084.758.927.427.175.834.174.502.925.334.584.1720186.676.085.587.086.675.585.004.334.083.925.926.927.426.926.004.754.834.833.503.9220195.005.676.756.586.176.425.503.835.333.755.756.337.676.255.005.424.754.925.253.6720205.005.926.926.086.427.005.424.503.174.585.926.586.256

41、.085.676.006.673.753.754.3320215.175.755.835.925.175.585.754.754.926.175.425.675.755.006.334.926.004.835.006.0820227.006.506.836.004.173.833.504.506.336.336.835.335.674.675.505.333.674.506.177.33均值5.485.836.226.085.385.734.965.094.965.295.635.966.095.735.685.544.985.194.985.23標準差3.953.072.222.192.60

42、2.912.702.472.643.323.832.872.532.582.262.512.732.752.763.42，華泰研究圖表16： BP_LF 與 EP_TTM 月度 Rank IC 統(tǒng)計（基本面虧損調(diào)整，2012.12.31-2022.6.30，中證全指樣本）BP_LF（非行業(yè)中性）BP_LF（行業(yè)中性）EP_TTM（非行業(yè)中性）EP_TTM（行業(yè)中性）平均值4.28%4.77%3.81%3.91%標準差12.55%8.44%11.45%9.11%IC_IR0.340.570.330.43，華泰研究預測從結(jié)果來看，基于基本面虧損調(diào)整后的 BP 指標在整體線性特征及尾部保序性上均有所

43、提升，在結(jié)合行業(yè)中性化后效果較為理想，但尾部組合的標準差仍舊偏高；對于 EP 指標，處理后的效果相對弱于 BP 指標，可能由于 EP 指標本身含有盈利相關(guān)的信息，進一步調(diào)整反而對原分布造成干擾。從 IC 統(tǒng)計上看，該處理對 BP 因子的穩(wěn)定性和 IC_IR 有較顯著的提升，在中證全指樣本內(nèi)均超過 EP。圖表17： BP_LF 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（基于基本面虧損調(diào)整，中證 800 樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020134.504.584.505.255.087.086.50

44、6.925.505.086.174.755.504.586.086.336.336.335.083.8320146.006.676.425.086.175.333.925.005.425.006.677.256.506.334.425.255.173.505.254.6720154.504.425.925.836.006.335.674.835.925.585.425.505.507.006.083.506.086.005.504.4220166.927.086.675.675.586.175.174.173.833.756.837.336.677.255.835.173.755.173.58

45、3.4220176.926.084.335.585.756.256.586.333.753.426.255.675.257.005.426.257.004.674.253.2520187.086.085.755.584.835.676.335.675.252.756.926.425.675.425.924.836.256.334.922.3320195.004.085.334.925.504.677.426.177.004.923.674.756.006.256.006.754.926.925.334.4220204.334.835.084.835.006.255.337.587.084.67

46、4.334.504.754.925.505.336.506.587.005.5820215.755.505.506.584.927.004.924.925.424.506.255.836.505.425.504.505.336.085.424.1720226.175.836.006.335.335.336.174.834.174.835.005.676.335.005.505.675.005.177.174.50均值5.725.525.555.575.426.015.805.645.334.455.755.775.875.925.635.365.635.685.354.06標準差3.643.2

47、62.602.142.212.382.903.173.002.893.242.792.642.552.362.662.973.132.962.94，華泰研究圖表18： EP_TTM 分層等權(quán)組合收益排序 Rank 值（基于基本面虧損調(diào)整，中證 800 樣本，2012.12.31-2022.6.30）低估中間高估低估中間高估非行業(yè)中性行業(yè)中性分層123456789101234567891020134.254.586.426.336.506.335.755.175.504.174.756.085.004.676.257.425.836.254.084.6720145.675.834.835.585

48、.174.425.506.085.926.005.754.255.176.005.084.925.256.085.756.7520155.005.835.585.675.925.335.925.336.084.336.255.755.335.925.335.425.585.256.253.9220166.255.927.255.675.424.673.924.335.176.426.927.336.505.085.585.583.254.254.256.2520176.837.177.085.926.084.334.254.174.175.008.177.336.426.504.675.084

49、.673.753.834.5820186.586.426.005.335.255.926.006.083.753.675.586.256.426.925.756.086.424.923.673.0020195.835.674.176.006.177.085.925.504.504.175.255.925.837.425.834.676.255.004.754.0820204.255.004.585.676.676.336.256.925.174.175.255.085.085.835.506.087.255.835.253.8320214.085.835.835.926.085.835.176

50、.336.423.504.675.256.085.925.176.085.926.425.753.7520225.676.336.836.506.334.835.003.006.334.175.336.177.334.675.335.835.005.336.833.17均值5.445.865.865.865.965.515.375.295.304.565.795.945.925.895.455.725.545.315.044.40標準差3.732.822.722.352.432.722.873.052.822.863.323.022.542.442.732.502.792.893.053.07

51、，華泰研究圖表19： BP_LF 與 EP_TTM 月度 Rank IC 統(tǒng)計（基本面虧損調(diào)整，2012.12.31-2022.6.30，中證 800 樣本）BP_LF（非行業(yè)中性）BP_LF（行業(yè)中性）EP_TTM（非行業(yè)中性）EP_TTM（行業(yè)中性）平均值3.64%3.89%4.47%4.56%標準差17.54%10.05%15.32%10.09%IC_IR0.210.390.290.45，華泰研究相似的，在中證 800 成分股票池中我們得到了近似的結(jié)論，基于基本面虧損的調(diào)整對 BP指標的收益線性相關(guān)性、尾部保序性和穩(wěn)定性均有所提升；對于 EP 指標影響相對較小。對比處理前的表現(xiàn)，BP 指

52、標的穩(wěn)定性與 IC_IR 均有較大提升。圖表20： BP_LF 與 EP_TTM 月度 IC_IR 匯總（2012.12.31-2022.6.30）調(diào)整處理樣本池BP_LF（非行業(yè)中性）BP_LF（行業(yè)中性）EP_TTM（非行業(yè)中性）EP_TTM（行業(yè)中性）無調(diào)整中證全指0.270.430.300.42中證 8000.100.220.230.38基本面中證全指0.340.570.330.43虧損調(diào)整中證 8000.210.390.290.45，華泰研究小結(jié)從統(tǒng)計結(jié)果來看，常規(guī)估值指標的形式較為簡潔，難以充分涵蓋定價因素；而處在頭尾端的股票樣本穩(wěn)定性明顯更低。Macquarie Research

53、 提出了基于基本面虧損特征對估值指標的調(diào)整思路，針對凈利潤和經(jīng)營性凈現(xiàn)金流的虧損，相應調(diào)低估值，并發(fā)現(xiàn)該方法對 BP 指標較為有效。從 A 股市場的實證來看，經(jīng)過基本面虧損指標調(diào)整后，BP 指標的穩(wěn)定性提升明顯，IC_IR有較顯著的提高，該方法具有一定的可行性與普適性。同時，相比于直接剔除極端樣本，純數(shù)值層面的處理方案樣本信息損失較小，對于多因子模型或具有一定的優(yōu)勢該方法的立意是引入多維信息，對常規(guī)估值指標進行補正，是值得參考的思路。但與此同時，該方法在虧損特征選取、參數(shù)設(shè)置上較為主觀和樸素，也并未給出優(yōu)化過程或相對嚴格的關(guān)系推導。在實際應用層面，該方法或有進一步優(yōu)化的空間。因子表現(xiàn)回顧6 月

54、大類風格因子表現(xiàn)大類風格因子 6 月在全 A 股票池的 Rank IC 值和因子收益率如下圖所示。反轉(zhuǎn)因子表現(xiàn)較 好，Rank IC 超過 10%；成長、盈利、換手率因子均呈現(xiàn)正向的 Rank IC 和收益率；財務 質(zhì)量、波動率因子同樣呈現(xiàn)正向 Rank IC，但收益率出現(xiàn)一定背離。估值、小市值、技術(shù)、 beta 等因子均呈現(xiàn)回撤。圖表21： 6 月大類風格因子表現(xiàn)因子Rank IC因子收益率（右軸）13.10%1.38% 6.02%7.31%4.27%2.10%0.60%5.46%0.46%0.04%-0.28%-0.66%-0.59%-1.89%-0.85%-2.39%-12.01%-7.

55、27%-2.84%30%25%20%15%10%5%0%-5%-10%-15%6%5%4%3%2%1%0%-1%-2%Beta-3%估成盈值長利資料來源：，華泰研究財小反波換技務市轉(zhuǎn)動手術(shù)質(zhì)值率率量近 1 年大類風格因子表現(xiàn)我們對大類風格因子近 12 個月的 Rank IC 值做累加，得到各月累計 Rank IC 值，如下圖所示?？偟膩砜?，波動率、反轉(zhuǎn)、換手率因子近 1 年整體表現(xiàn)良好；估值與小市值因子在整個區(qū)間內(nèi)表現(xiàn)較好，但近兩個月有所走弱。技術(shù)因子 2021 年下半年表現(xiàn)相對較好，但2022 年以來整體平庸。成長、Beta、盈利、財務質(zhì)量等因子近一年來均未呈現(xiàn)明顯優(yōu)勢。圖表22： 近 1

56、年大類風格因子累計 Rank IC 值估值成長盈利財務質(zhì)量小市值反轉(zhuǎn)波動率換手率Beta技術(shù)160%140%120%100%80%60%40%20%0%-20%2021-06-302021-07-302021-08-312021-09-302021-10-292021-11-302021-12-312022-01-282022-02-282022-03-312022-04-292022-05-312022-06-30-40%資料來源：，華泰研究近 1 年細分因子表現(xiàn)計算 34 個細分因子 9 月 Rank IC 值，以及近 12 個月的月頻 Rank IC 值。將近 12 個月Rank IC

57、的均值除以標準差，得到近 1 年 IC_IR。近期細分因子表現(xiàn)如下圖所示。圖表23： 近 1 年細分因子表現(xiàn)30%上月Rank IC近1年IC_IR（右軸）1.520%1.010%0.50%0.0-10%(0.5)EP BP SP DPSales_G_q Profit_G_q ROE_G_qROE ROAgrossprofitmargin netprofitmargin assetturnover debttoassetscurrent ocftoassets ln_capital return_1m return_3m exp_wgt_return_3m exp_wgt_return_6ms

58、td_1m std_3m IVR_FF3factor_1m IVR_FF3factor_3mturn_1m turn_3m bias_turn_1mBeta macd dea difrsi psy bias-20%(1.0)資料來源：，華泰研究因子表現(xiàn)計算方法因子 T 月表現(xiàn)的計算方法可以簡要描述為：以 T-1 月最后一個交易日為截面期，以全 A 股為股票池，計算附錄一中 10 大類共 34個細分因子值。對每一大類風格因子內(nèi)部各細分因子做去極值、標準化預處理及因子方向調(diào)整，再等權(quán)合成，得到截面期大類風格因子值。計算 T 月股票池內(nèi)個股區(qū)間收益。對大類風格因子或細分因子做去極值、標準化和行業(yè)市值

59、中性化預處理，計算 T-1 月 預處理后因子與 T 月個股區(qū)間收益的 Spearman 秩相關(guān)系數(shù)，即 T 月因子 Rank IC 值。對大類風格因子值、個股總市值做去極值和標準化預處理，以 T-1 月預處理后大類風格因子值、預處理后個股總市值、中信一級行業(yè)啞變量為自變量，以 T 月個股區(qū)間收益為因變量，以流通市值平方根為權(quán)重，做加權(quán)線性回歸，大類風格因子值對應的回歸系數(shù)即為 T 月大類風格因子收益率。詳細計算方法請參見附錄二。內(nèi)生變量視角內(nèi)生變量視角基于因子動量、因子離散度、因子擁擠度三類指標，預測風格因子未來表現(xiàn)。因子動量反映因子過去一段時間內(nèi)表現(xiàn)；因子離散度相當于因子估值，高因子離散度反

60、映 因子被過度忽視，低因子離散度反映因子被過度投資；因子擁擠度反映因子是否處于擁擠 狀態(tài)。一般看好高因子動量、高因子離散度、低因子擁擠度因子短期表現(xiàn)，三項指標在截 面和時序上均有預測效果。內(nèi)生變量綜合預測結(jié)果基于因子動量、因子離散度、因子擁擠度三類指標，分別從截面和時序角度，對大類風格因子 7 月的表現(xiàn)進行打分預測，綜合預測結(jié)果如下表所示?？傮w來看，看好換手率、波動率、估值因子，不看好財務質(zhì)量、Beta 因子。其中，波動率和換手率因子在因子動量與擁擠度維度均相對突出；換手率因子離散度占優(yōu)，被忽視程度可能較高；估值因子各維度較為均衡，在因子動量維度上相對優(yōu)勢更大。圖表24： 內(nèi)生變量預測大類風格