【方正金工】预期类因子持续高光，“综合量价”因子今年以来多空收益5.24%

来源：市场资讯

（来源：春晓量化）

本文来自方正证券研究所于2026年3月22日发布的报告《预期类因子持续高光，“综合量价”因子今年以来多空收益5.24%》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005，陈泽鹏 S1220524100003

摘要

1、市场估值

截至2026年3月20日，沪深300指数股债收益差为5.30%，逼近均值-1倍标准差。

截至2026年3月20日，主要指数中，上证50、沪深300、中证500、创业板指PE（TTM）分别为11.44倍、14.02倍、35.08倍和41.18倍，分别位于2008年以来70.83%、71.96%、71.36%和35.99%分位数。

从相对估值来看，截至2026年3月20日，创业板指相对于沪深300指数相对PE为2.94倍，位于2008年以来23.0%分位数，相对PB为3.78倍，位于2008年以来61.4%分位数。创业板50指数相对于上证50指数相对PE为3.53倍，位于2008年以来30.1%分位数，相对PB为5.13倍，位于2008年以来62.3%分位数。

2、资金流动观察

上周新成立权益型基金52亿元，2026年以来主动权益机械、军工等行业仓位占比提高。

3、量化组合绩效跟踪

上周，方正金工沪深300指数增强组合周超额收益为1.77%，中证500指数增强组合周超额收益为1.34%，中证1000指数增强组合周超额收益为-0.26%，中证2000指数增强组合周超额收益为-0.03%，中证红利增强组合周超额收益为0.04%，“预期惯性”组合超额收益3.09%。

4、量价因子绩效跟踪

在方正金工多因子选股系列研究中，我们分别构建了“适度冒险”、“完整潮汐”、“勇攀高峰”、“球队硬币”、“云开雾散”、“飞蛾扑火”、“草木皆兵”、“水中行舟”、“花隐林间”、“待著而救”、“多空博弈”、“协同效应”、“一视同仁”、“激流勇进”、“暗流涌动”、“滴水穿石”等16个高频量价因子。上述因子虽然由高频数据计算得到，但是在月度频率上仍然有较为出色的选股能力，我们对十六个量价因子的测试，可以看到，所有因子的RankICIR绝对值都在3.5以上。今年以来，其中16个细分因子合成的综合量价因子全市场十分组多空组合相对收益为5.24%，多头组合超额收益0.92%。

本报告基于历史数据分析，历史规律未来可能存在失效的风险；市场可能发生超预期变化；各驱动因子受环境影响可能存在阶段性失效的风险。

报告正文

1 市场估值：沪深300指数股债收益差逼近均值-1倍标准差

1.1 股债收益差曲线

股债收益差指标对于中长周期市场择时具有较好的指示意义，我们以股票指数市盈率的倒数-10年期国债收益率来刻画股债收益差，从历史表现来看，股债收益差曲线具备较为明显的均值回复特征。截至2026年3月20日，沪深300指数股债收益差为5.30%，逼近均值-1倍标准差。

截至2026年3月20日，中证500指数股债收益差1.02%，逼近均值-2倍标准差。

1.2 主要市场指数估值分位数

截至2026年3月20日，全部A股PE（TTM）为22.60倍，位于2008年以来87.33%分位数；PB_LF为1.75倍，位于2008年以来46.23%分位数。

截至2026年3月20日，主要指数中，上证50、沪深300、中证500、创业板指PE（TTM）分别为11.44倍、14.02倍、35.08倍和41.18倍，分别位于2008年以来70.83%、71.96%、71.36%和35.99%分位数。

1.3 创业板指/沪深300相对估值仍处于历史低位，创业板配置性价比凸显

从相对估值来看，截至2026年3月20日，创业板指相对于沪深300指数相对PE为2.94倍，位于2008年以来23.0%分位数，相对PB为3.78倍，位于2008年以来61.4%分位数。创业板50指数相对于上证50指数相对PE为3.53倍，位于2008年以来30.1%分位数，相对PB为5.13倍，位于2008年以来62.3%分位数。

1.4非银金融、食品饮料等行业PE处于历史低位

1.5 主动权益类基金行业仓位预估：机械、军工等行业仓位占比提高

2 基金发行：上周新成立权益型基金208亿元

3 组合表现：预期惯性组合最近一年超额收益为17.33%

上周，方正金工沪深300指数增强组合周超额收益为1.77%，中证500指数增强组合周超额收益为1.34%，中证1000指数增强组合周超额收益为-0.26%，中证2000指数增强组合周超额收益为-0.03%，中证红利增强组合周超额收益为0.04%，“预期惯性”组合超额收益3.09%。

今年以来，沪深300指数增强组合超额收益为3.09%，中证500指数增强组合超额收益为-0.26%，中证1000指数增强组合超额收益为-0.03%，中证2000指数增强组合超额收益为2.54%，中证红利增强组合超额收益为0.53%，“预期惯性”组合超额收益为3.62%。

今年以来，主要风格因子中市值、分析师预期调整、成长表现较好，分别能获得3.87%、3.82%和3.00%的多头超额收益率。基本面类风格因子今年以来强势回归，持续关注质量、预期类风格因子。

4 高频因子低频化系列因子整体表现较为出色

在方正金工多因子选股系列研究中，我们分别构建了“适度冒险”、“完整潮汐”、“勇攀高峰”、“球队硬币”、“云开雾散”、“飞蛾扑火”、“草木皆兵”、“水中行舟”、“花隐林间”、“待著而救”、“多空博弈”、“协同效应”、“一视同仁”、“激流勇进”、“暗流涌动”、“滴水穿石”等16个高频量价因子，其中除“球队硬币”因子数据源为日频数据外，其余所有因子均根据分钟频数据计算得到，为了降低因子换手率，我们对所有的因子进行了月度频率的平滑处理，即高频因子低频化处理。

1）“适度冒险”——《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》

2）“完整潮汐”——《个股成交量的潮汐变化及“潮汐”因子构建——多因子选股系列研究之二》

3）“勇攀高峰”——《个股波动率的变动及“勇攀高峰”因子构建——多因子选股系列研究之三》

4）“球队硬币”——《个股动量效应的识别及“球队硬币”因子构建——多因子选股系列研究之四》

5）“云开雾散”——《波动率的波动率与投资者模糊性厌恶——多因子选股系列研究之五》

6）“飞蛾扑火”——《个股股价跳跃及其对振幅因子的改进——多因子选股系列研究之六》

7）“草木皆兵”——《显著效应、极端收益扭曲决策权重和“草木皆兵”因子——多因子选股系列研究之八》

8）“水中行舟”——《个股成交额的市场跟随性与“水中行舟”因子——多因子选股系列研究之九》

9）“花隐林间”——《推动个股价格变化的因素分解与“花隐林间”因子——多因子选股系列研究之十》

10）“待著而救”——《大单成交后的跟随效应与“待著而救”因子——多因子选股系列研究之十一》

11）“多空博弈”——《股票日内多空博弈激烈程度度量与“多空博弈”因子构建——多因子选股系列研究之十三》

12）“协同效应”——《日内协同股票性价比度量与“协同效应”因子构建——多因子选股系列研究之十六》

13）“一视同仁”——《成交量激增与骤降时刻的对称性与“一视同仁”因子构建——多因子选股系列研究之十八》

14）“激流勇进”——《个股交易放量期间的买入强度刻画与“激流勇进”因子构建——多因子选股系列研究之十九》

15）“暗流涌动”——《个股日内成交量分布特征与日内流动性弹性刻画——多因子选股系列研究之二十三》

16）“滴水穿石”——《个股日内成交量周期性节奏特征刻画与“滴水穿石”因子构建——多因子选股系列研究之二十四》

上述因子虽然由高频数据计算得到，但是在月度频率上仍然有较为出色的选股能力，以下为我们对16个量价因子的测试结果，测试区间为2013年至2025年末，月频调仓，样本空间为全市场非ST、非北交所股票且上市满半年。可以看到，所有因子表现均较为出色，其Rank ICIR绝对值都在3.5以上。

从上述各因子之间的相关性来看，“多空博弈”、“草木皆兵”等因子与其他因子间的平均相关性相对较高，“勇攀高峰”、“水中行舟”、“待著而救”、“激流勇进”、“暗流涌动”、“滴水穿石”等因子的平均相关性则相对较低。

进一步我们将上述16个因子正交化后简单等权合成为综合量价因子，其表现相较于单个因子大幅提升。

今年以来，其中16个细分因子合成的综合量价因子全市场十分组多空组合相对收益为5.24%，多头组合超额收益0.92%。

5 预期类因子今年以来强势反弹

在方正金工多因子选股系列研究中，我们分别构建了“真知灼见”、“预期惯性”2个特色预期类因子，解析分析师预期与动量、估值之间的关系，其中预期惯性因子一直保持多空净值、多头超额净值稳定向上，无明显回撤。

6 风险提示

本报告基于历史数据分析，历史规律未来可能存在失效的风险；市场可能发生超预期变化；各驱动因子受环境影响可能存在阶段性失效的风险。

方正金工团队

曹春晓

方正证券研究所

金工首席分析师

曹春晓：南京大学金融工程硕士，11年金融工程研究经验。在多因子选股、风格轮动、行业配置、基金研究等领域具有丰富的研究经验，曾获得新财富、水晶球权威评选三次第二、三次第三。

刘洋：金融学硕士，10年基金评价研究经验，长期从事公募基金产品的研究和评价，连续多年担任公募基金业金牛奖评委。

陈泽鹏：布里斯托大学硕士，4年量化研究经验，在基本面量化、行业轮动、事件驱动策略等相关研究，擅长定量分析。

郭樾：香港中文大学硕士，6年量化研究经验，曾就职于某私募机构，负责量化策略迭代及实盘账户管理等，目前主要负责机器学习策略研究。

张雨萌：华东师范大学应用统计硕士，2年指数研发经验，主导开发多条行业主题指数与基金指数，研究方向为基金评价、FOF配置。

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分析师声明

作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，保证报告所采用的数据和信息均来自公开合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。研究报告对所涉及的证券或发行人的评价是分析师本人通过财务分析预测、数量化方法、或行业比较分析所得出的结论，但使用以上信息和分析方法存在局限性。特此声明。

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