源达证券量化策略研究：市盈率分位数因子优化与策略构建 适度的机构关注能够优化策略

来源：市场资讯

　　市盈率分位数因子优化与策略构建

　　——量化策略研究

　　分析师：吴起涤

　　执业登记编号：A0190523020001

　　wuqidi@yd.com.cn

　　研究助理：王娜

　　执业登记编号：A0190125030006

　　wangna@yd.com.cn

　　投资要点：

　　Ø 不同窗口期内市盈率分位数因子的回测与IC分析

　　本文延续上一篇对市盈率因子组合的优化思路，对市盈率分位数因子进行优化回测，首先在时间区间上，我们分别选取调仓日期前6个月，前12个月，以及前24个月内历史分位数处于最低的20只股票构建组合进行回测。

　　不同窗口期市盈率分位数因子组合表现差异不大，其中基于12个月窗口的低市盈率分位数20只组合收益率最优，在2014年5月7日-2025年12月10日期间，年化收益为16.84%，年化波动率为25.34%，最大回撤为-52.77%。从因子预测能力的统计检验来看，各时间区间的市盈率分位数均表现出高度稳定且显著的负向选股能力，12个月内分位数因子的综合表现最佳，其RankIC均值为-4.83%，RankIC_IR为-0.84，RankIC>0的概率为20.83%。

　　进一步我们缩小组合范围至10只，12个月内低市盈率组合表现进一步提升。在2014年5月7日-2025年12月10日期间，组合的年化收益率提升至20.80%，年化波动率为26.82%，最大回撤为-44.58%。

　　12个月内低市盈率分位数20只组合与沪深300指数走势对比

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　Ø 与其他因子叠加构建策略

　　① ROE因子

　　叠加ROE因子回测发现，组合年化收益相对于单因子有所下降。叠加ROE大于5%的筛选门槛后，在2014年5月7日-2025年12月10日期间，实现了年化收益为16.99%，年化波动率为26.52%，最大回撤为-45.03%。

　　②机构持股家数因子

　　叠加机构持股家数因子回测发现，机构持股对策略表现存在非线性影响，适度的机构关注能够优化策略。 在2014年5月7日-2025年12月10日期间，经持股机构家数大于5家条件筛选后的组合表现最佳，年化收益达21.58%，年化波动率为26.01%，最大回撤收窄至-41.92%。然而，当筛选标准进一步严格至持股机构家数大于10家或大于15家时，组合的年化收益均出现下降。

　　Ø 风险提示

　　历史收益表现不代表未来；回测模型未考虑实际交易费用率；其他数据统计误差。

　　一、市盈率分位数因子优化

　　1．不同时间区间内市盈率分位数因子分组回测

　　历史分位数计算的是某个指标当前的取值在一段历史区间中所处的分位数点，是常用的时 间序列分析方法，具有明确的经济学意义。PE历史分位数反映了个股当前PE估值在一段历史区间中的高低程度，能定量刻画出个股的PE估值在一段历史区间中是否“便宜”。

　　本文延续上一篇对市盈率因子组合的优化思路，对市盈率分位数因子进行优化回测，首先在时间区间上，我们分别选取调仓日期前6个月，前12个月，以及前24个月内历史分位数处于最低的20只股票构建组合，剔除市盈率分位数为0以及ST个股，考虑定期报告的业绩时效性及假期因素，我们在每年的5月7日以及11月7日进行调仓，若当日不是交易日，则顺延至下一个交易日，回测结果如下：

　　图1： 6个月内市盈率分位数最低20只股票组合回测（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　图2： 12个月内市盈率分位数最低20只股票组合回测（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　图3： 24个月内市盈率分位数最低20只股票组合回测（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　表1：不同时间区间内市盈率分位数最低20只股票组合表现对比（2015.05.07-2025.12.10）

数据来源：Wind，源达信息证券研究所

　　从回测结果来看，不同时间区间内低市盈率分位数组合表现差异较小，从收益率的角度来看，12个月内低市盈率分位数组合表现最优。且随着时间区间的扩展，市盈率分位数组合的波动和回撤逐渐降低，24个月内低市盈率分位数组合波动和回撤最低，组合表现相对最稳健。

　　2．不同时间区间内市盈率分位数因子有效性检验

　　我们用IC检测对不同时间区间内市盈率分位数TTM因子进行有效性检验。一般来说，因子的IC值衡量的是因子在第T期的暴露度向量与T+1期股票收益向量之间的相关性，具体定义为：

　　在实际计算中，为增强稳健性，通常使用Spearman秩相关系数计算得到Rank IC值，因子评价基于Rank IC值序列展开，主要包括：

　　（1）Rank IC值序列均值反映因子显著性，序列标准差衡量因子稳定性；

　　（2）IC_IR（即均值与标准差的比值）评估因子有效性；

　　（3）Rank IC值序列大于零的占比判断因子作用方向是否稳定。

　　我们与前文中的调仓日期及频率保持一致，使用2015 年5月7日——2025 年 11月7日的半年度数据进行分析，从IC检测的结果来看，不同时间区间内的市盈率分位数因子IC测试结果均显示其具有高度稳定的负向预测能力，在约80%以上的观察期，低估值对应高收益的负向关系均成立。从不同时间区间来看，12个月的窗口因子表现最优，其IC均值与稳定性平衡最佳，其RankIC值为-4.83%， RankIC_IR为-0.84， RankIC>0的概率为20.83%。

　　表2：不同时间区间内的市盈率分位数因子IC检测

数据来源：Wind， 源达信息证券研究所

　　3．对12月内最低市盈率分位数因子组合进一步优化

　　进一步我们缩小选股范围，我们选取调仓日期前12个月内历史分位数处于最低的10只股票构建组合，剔除市盈率分位数为0以及ST个股，考虑定期报告的业绩时效性及假期因素，我们在每年的5月7日以及11月7日进行调仓，若当日不是交易日，则顺延至下一个交易日，回测结果如下：

　　图4： 12个月内市盈率分位数最低10只股票组合回测（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　表3：12个月内市盈率分位数最低10只与20只股票组合表现对比（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　从回测结果来看，12个月市盈率分位数最低10只组合表现更佳，2015年5月7日至2025年12月10日，组合年化收益为20.80%，年化波动率26.82%， 最大回撤-44.58%。

　　二、叠加其他因子构建策略

　　（1）ROE因子

　　在选出12月市盈率分位数因子的基础上，我们参考市场上其他关于低市盈率因子的指数构建相关策略，例如中证盈利估值策略指数，我们叠加盈利质量因子ROE进行进一步的组合筛选。

　　表4：中证盈利估值策略指数

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　我们分别选取调仓日期前12个月内历史分位数处于最低的10只股票构建组合，剔除市盈率分位数为0以及ST个股，剔除ROE小于对应标准的个股，考虑定期报告的业绩时效性及假期因素，在每年的5月7日以及11月7日进行调仓，若当日不是交易日，则顺延至下一个交易日，回测结果如下：

　　图5：ROE大于5%且12个月市盈率分位数最低10只股票组合回测表现最优（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　表5：利用ROE因子筛选出的12个月市盈率分位数最低10只股票组合表现（2015.05.07-2025.12.10）

　数据来源：Wind， 源达信息证券研究所

　　从回测结果来看，叠加ROE因子后组合的年化收益有所下降，叠加ROE大于5%的筛选门槛后，在2014年5月7日-2025年12月10日期间，实现了年化收益为16.99%，年化波动率为26.52%，最大回撤为-45.03%。

　　（2）持股机构家数

　　持股机构家数从一定程度上体现了机构投资者对公司的实际认可程度，且提供了一定流动性保障。我们分别选取调仓日期前12个月内历史分位数处于最低的10只股票构建组合，剔除市盈率分位数为0以及ST个股，分次剔除持股机构家数小于对应标准的个股，考虑定期报告的业绩时效性及假期因素，在每年的5月7日以及11月7日进行调仓，若当日不是交易日，则顺延至下一个交易日，两次的回测结果如下：

　　图6：持股机构家数大于5且12个月市盈率分位数最低10只股票组合回测最优（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind，源达信息证券研究所

　　表6： 利用持股机构家数筛选出的12个月市盈率分位数最低10只股票组合表现（2015.05.07-2025.12.10）

资料来源：Wind， 源达信息证券研究所

　　从回测结果来看，机构持股对策略表现存在显著的非线性影响，适度的机构关注能够优化策略。具体来看，经持股机构家数大于5家条件筛选后的组合表现最佳，年化收益达21.58%，年化波动率为26.01%，最大回撤收窄至-41.92%。然而，当筛选标准进一步严格至机构家数大于10家或大于15家时，组合的年化收益均出现下降。

　　三、风险提示

　　历史收益表现不代表未来；

　　回测模型未考虑实际交易费用率；

　　其他数据统计误差