主动投资行为下的小盘优选组合

1、A 股市场上的市值效应A 股市场上的市值效应，一直是投资者关心讨论的话题。在反映大盘股和小盘股的表现上，比较直接的方式是选取市场上已编制好的市值指数，比如沪深 300、国证 1000 用来刻画大盘股，中证 1000、国证 2000 来刻画小盘股。从中证 1000 相对沪深 300，以及国证 2000 相对国证 1000 的超额表现来看，在 20132016 年间小盘股显著占优，2017 年“漂亮 50 ”行情带来小盘股的大幅超额回撤，在 20182020 年间，小盘股的表现依然相对大盘股较弱，直到 2021 年，小盘股又跑出不错的超额收益。图 1：中证 1000 相对沪深 300 的超额表现图

2、 2：国证 2000 相对国证 1000 的超额表现资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究更具体的，可以从因子的角度，我们对原始市值因子进行行业中性化处理，剥离掉不同行业间股票市值的显著差异，针对中证全指成分股，每月末将股票根据市值因子得分从小到大等分成五组，组内个股等权，测算不同市值组下组合的收益表现。回测期间 2010/12/312022/5/31，月度调仓，每个下月初剔除停牌及一字板无法交易的个股。表 1：不同时间段市值因子的表现全时间段(2011/12022/5)201120162017201820202021/12022/5RankIC 均值-4.26%-8.84%12.0

3、9%0.46%-6.41%RankIC 标准差15.93%14.75%14.62%13.99%16.30%IC_IR-0.27-0.600.830.03-0.39RankIC0 占比35.04%23.61%75.00%50.00%23.53%资料来源：Wind，研究图 3：市值因子在中证全指内的时序 RankIC资料来源：Wind，研究从市值因子的 RankIC 表现可以看到，20112016 年小市值效应非常显著， RankIC 的均值达到-8.84%，同时胜率很高，RankIC0 的占比只有 23.61%；2017年市值风格完全发生反转，“漂亮 50”为代表的大盘股显著占优，当年市值因子的

4、 RankIC 均值为 12.09%，RankIC0 的比例也达到 75%；20182020 年市值效应相对不明显，2021 年以来又表现出较强的小市值效应， RankIC 的均值为-6.41%，同时 RankIC0 的占比只有 23.53%。图 4：市值因子五分组下的月均超额收益图 5：市值最小 20%股票等权组合的累计表现资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究进一步，从市值因子的分组表现来看，市值最小的 20%股票 G 1 组，其月均绝对收益达到 1.86%，相对 G1G5 组的超额收益为 0.97%，收益表现远远高于其他的市值组别；市值倒数第二小的G2 组，月均绝对收益为 0.

5、96%，相对G1G5 组的超额收益为 0.07%；市值最大的 G5 组，月均绝对收益为 0.45%，相对 G1G5 组的超额收益为-0.44%。我们拿市值最小 20%股票构建的等权组合，相比中证 1000、国证 2000 等小盘指数来看，在年化收益率上，2010/12/312022/5/31 回测期间，市值最小 20%股票等权组合的年化收益为 18.66%，同期中证 1000、国证 2000 指数的年化收益为 1.85%和 5.45%，这 20%的微盘股由于市值的再度压缩、交易流动性较低，而相较中证 1000、国证 2000 指数来说带来了更高的收益补偿。基于主动投资角度筛选小市值股票2021

6、 年以来小盘股相对大盘股表现的相对占优，以及大盘股在某些行业上的过于拥挤，让部分投资者逐渐将视线转移到小盘股身上， 那么如何构建小盘股票组合，获取更好的收益风险比，是本篇报告探讨的内容。首先，明确小盘股的具体定义，我们将中证全指样本股的市值中位数作为划分基准，低于市值中位数的 50%股票为小盘股。从 2011 年以来，随着 A 股市场的不断扩容，小盘股的数量也从 764 只增加到 2048 只；中证全指成分股的市值中位数随着行情的变化而变化，在 2015 年牛市顶点，市值中位数达到 116 亿元，整个时间段市值中位数的平均值在 56.7 亿元，也是说这 50%小盘股的总市值在多数时间段落在 5

7、6.7 亿元以下。图 6：中证全指样本股的市值中位数情况资料来源：Wind，研究小盘股，由于业绩波动较大、投资者跟踪覆盖度较低等原因，使得小盘股的基本面较难把握，真实投资中容易出现“踩雷”的情况。因此，我们尝试基于市场上一些主动投资者的行为，比如权益型基金持仓小市值股票、机构调研小市值股票、分析师覆盖小市值股票，去检验这些主动投资方式筛选的小市值股票，是否会比整个小市值股票池带来收益风险上的提升。权益基金重仓的小市值股票根据权益基金每个季度披露的前十大持仓数据，我们可以从基金重仓这个主动行为来筛选小市值股票。我们将普通股票型、偏股混合型、平衡混合型、灵活配置型基金纳入权益基金池，采用固定日期切

8、分法，在 1、2、3 月末基于基金去年四季报的持仓，4、5、6 月末基于基金今年一季报的持仓，7 、8、9 月末基于基金今年二季报的持仓，10、11、 12 月末基于基金今年三季报的持仓。图 7：基金重仓小盘股的数量略微滞后于小盘股的超额表现资料来源：Wind，研究我们统计了 2011 年以来基金重仓股中的小盘股、大盘股的数量占比，由于流动性的优势，大盘股的数量自然占了较高比例，平均来看，基金重仓股中的小盘股占了 23%，大盘股占了 77%。进一步，可以看到，基金重仓小盘股的数量略微滞后于小盘股的超额表现，当小盘股相较大盘股有超额收益时，基金提高小盘股的持仓，反过来，当小盘股相较大盘股表现较弱

9、时，基金也会调转风格，去增加大盘股的持仓。在2010/12/312022/5/31 回测期间，每月末汇总权益基金的前十大持仓数据，将总市值低于中证全指成分股市值中位数的股票筛选出来，构建基金重仓小盘股组合，组合内个股等权；同样，每月末我们也会构建中证全指小盘股等权组合，作为业绩比 较基准，每个下月初调仓时剔除停牌及一字板无法交易的股票。图 8：基金重仓小盘股等权组合相较中证全指小盘股等权组合的超额表现资料来源：Wind，研究基金重仓小盘股等权组合中证全指小盘股等权组合超额收益2011-28.22%-26.61%-1.61%20128.55%5.86%2.69%201362.14%38.74%2

10、3.40%201454.45%58.18%-3.73%2015120.34%119.28%1.06%2016-2.86%-1.61%-1.25%2017-18.45%-22.45%4.00%2018-28.36%-30.11%1.75%201938.14%27.67%10.47%202036.52%16.58%19.94%202128.16%31.48%-3.32%2022/5/31-18.67%-11.12%-7.55%年化收益率14.72%11.51%3.21%表 2：基金重仓小盘股等权组合和中证全指小盘股等权组合的分年表现资料来源：Wind，研究在整个回测期间，基金重仓小盘股等权组合的年

11、化收益率为 14.72%，超额中证全指小盘股等权组合 3.21%；分年度看，超额收益主要集中在 2013、2019 和 2020年，2021 年以来基金重仓小盘股等权组合产生一定超额回撤，其余年份基金重仓小盘股等权组合和整个小盘股股票池的表现较为接近。机构调研的小市值股票机构调研，代表着机构投资者事先对该公司有案头研究，并且想通过实地调研的方式进一步了解该公司，那么我们可以从机构调研这个主动投资行为来筛选出小市值的股票。在具体定义上，我们将过去 1 年内发生过机构调研的股票定义为机构调研股，然后总市值低于中证全指成分股市值中位数的股票为机构调研小盘股，总市值高于中证全指成分股市值中位数的股票则

12、为机构调研大盘股。从 2013 年底以来，机构调研的股票数量在不断增加，从最初的 1108 只上升到 2932 只，但在结构上，机构对小市值股票的调研比例整体上在逐渐降低，从 2013/12的 50%降到 2020/6 的 20%，然后到 2022/5 机构调研股票中小盘股的数量占比回升到 27%。图 9：机构调研股票中小盘股的数量占比变化资料来源：Wind，研究在 2013/12/312022/5/31 回测期间，每月末我们将过去 1 年发生过机构调研的股票筛选出来，然后将总市值低于中证全指成分股市值中位数的股票筛选出来，构建机构调研小盘股组合，组合内个股等权处理；同样，每月末我们也会构建中

13、证全指小盘股等权组合，作为业绩比较基准，每个下月初调仓时剔除停牌及一字板无法交易的股票。图 10：机构调研小盘股等权组合相较中证全指小盘股等权组合的超额表现资料来源：Wind，研究表 3：机构调研小盘股等权组合和中证全指小盘股等权组合的分年表现机构调研小盘股等权组合中证全指小盘股等权组合超额收益201453.38%58.18%-4.80%2015127.77%119.28%8.49%2016-2.61%-1.61%-1.00%2017-21.17%-22.45%1.28%2018-27.96%-30.11%2.15%201934.63%27.67%6.96%202023.68%16.58%7.

14、10%202135.83%31.48%4.35%2022/5/31-18.05%-11.12%-6.93%年化收益率16.37%14.89%1.47%资料来源：Wind，研究在整个回测期间，机构调研小盘股等权组合的年化收益率为 16.37%，同期中证全指小盘股等权组合的年化收益率为 14.89%；分年度看，2019、2020 年贡献相对较高的超额收益，今年以来机构调研小盘股等权组合产生了超额回撤，其余年份机构调研小盘股组合的表现和业绩基准较为接近。分析师覆盖的小市值股票券商分析师，作为市场价值挖掘的一股重要力量，往往会综合多方面信息，有选择性地覆盖和推荐股票，那么我们可以从分析师覆盖这个角度来

15、进一步筛选小市值的股票。在具体定义上，我们将过去半年内有分析师给出当年预测业绩的股票定义为分析师覆盖股，然后总市值低于中证全指成分股市值中位数的股票为分析师覆盖小盘股，总市值高于中证全指成分股市值中位数的股票则为分析师覆盖大盘股。图 11：分析师覆盖股票中小盘股的数量占比资料来源：Wind，研究2011 年以来，分析师覆盖的股票比例整体有所下降，2010/12 中证全指成分股中有 80%的股票被分析师覆盖， 在 20172018 年分析师覆盖比例下降明显，2019年开始分析师覆盖比例逐渐稳定在 50%左右；从结构上来看，小盘股的覆盖比例是有所下降的，2019 年以来分析师覆盖股票中小盘股的数量

16、占比为 26%，大盘股的覆盖相对更为充分。在 2010/12/312022/5/31 回测期间，每月末我们将有分析师覆盖的股票筛出来，然后将总市值低于中证全指成分股市值中位数的股票筛选出来，构建分析师覆盖小盘股组合，组合内个股等权；同样，每月末我们也会构建中证全指小盘股等权组合，作为比较基准，每个下月初调仓时剔除停牌及一字板无法交易的股票。图 12：分析师覆盖小盘股等权组合相对中证全指小盘股等权组合的超额表现资料来源：Wind，研究表 4：分析师覆盖小盘股等权组合和中证全指小盘股等权组合的分年表现分析师覆盖小盘股等权组合中证全指小盘股等权组合超额收益2011-27.78%-26.61%-1.1

17、7%20126.27%5.86%0.41%201347.62%38.74%8.88%201453.46%58.18%-4.72%2015120.33%119.28%1.05%2016-2.86%-1.61%-1.25%2017-18.44%-22.45%4.01%2018-27.95%-30.11%2.16%201934.98%27.67%7.31%202026.34%16.58%9.76%202130.17%31.48%-1.31%2022/5/31-18.30%-11.12%-7.18%年化收益率12.83%11.51%1.32%资料来源：Wind，研究在回测期间，分析师覆盖小盘股等权组合

18、的年化收益为 12.83%，同期中证全指小盘股等权组合的年化收益为 11.51%；分年度看，2013、2019 和 2020 年贡献较高超额收益，2022 年以来分析师覆盖小盘股等权组合产生了超额回撤，其余年份分析师覆盖小盘组合和业绩基准的表现相当。基于三种主动行为构建小盘优选组合大类因子小类因子因子计算方式表 5：申万量化因子库在第 2 部分，我们分别测试了基金重仓、机构调研、分析师覆盖三种主动投资行为下筛选小市值股票的表现，整体上来看，三种行为下筛选的小市值股票组合，相较中证全指小市值股票组合都带来了一定的超额收益，并且考虑到三种主动行为在筛选小市值股票时会一定程度上把控基本面情况，因此，

19、我们尝试在三种主动行为融合的小市值股票池内构建小盘优选组合。考虑到流动性的问题，在三种主动行为取并集的小市值股票池内， 把过去 120个交易日日均成交额靠后的 20%股票剔除，形成基准股票池。分析师成长盈利估值一致预期净利润变化一致预期净利润 / 3 个月前一致预期净利润 - 1分析师盈利上调比例过去 6 个月内分析师自身（上调家数 下调家数）/ 总家数单季度营业收入同比增速单季度营业收入 / 去年同期营业收入 - 1单季度归母净利润同比增速单季度归母净利润 / 去年同期归母净利润 - 1标准化预期外收入 SUR（单季度实际营业收入 单季度预期营业收入）/ 预期营业收入标准化标准化预期外利润

20、SUE（单季度实际净利润 单季度预期净利润）/ 预期净利润标准化单季度 ROA单季度归母净利润 / 期末总资产单季度 ROE单季度归母净利润 / 期末归母所有者权益 Delata_单季度 ROA单季度 ROA 去年同期单季度 ROA Delta_单季度 ROE单季度 ROE 去年同期单季度 ROE EP_TTM最近 4 个季度净利润 / 总市值BP最新季度所有者权益 / 总市值最近 12 个月股息率最近 12 个月预案现金股利 / 每股价格公司治理前三高管薪酬金额前三高管的薪酬总额取对数一个月特质波动率过去 20 个交易日 Fama-French 三因子残差收益率的标准差一个月特异度1 过去

21、20 个交易日 Fama-French 三因子回归拟合度波动性流动性三个月特质波动率过去 60 个交易日 Fama-French 三因子残差收益率的标准差三个月特异度1 过去 60 个交易日 Fama-French 三因子回归拟合度非流动性冲击（日涨跌幅绝对值 / 日成交额）过去 20 个交易日均值一个月换手过去 20 个交易日日换手率的均值三个月换手过去 60 个交易日日换手率的均值动量剥离涨停天数的一年期动量最近 1 年（除去最近 1 个月）的累计收益率（剔除期间涨停天数）反转一个月反转三个月反转过去一个月累计收益率过去三个月累计收益率资料来源：Wind，研究因子相关性问题的处理：在 20

22、10/12/312022/5/31 期间，每月末计算因子间的截面相关性，可以看到，有些因子间的相关性是比较高的，比如，成长和盈利因子的平均相关性达到 0.63，波动性和流动性因子的平均相关性达到 0.54，估值和波动性因子的平均相关性为-0.35 等。因此，结合因子间的相关性和单因子表现强弱，我们采用正交法剥离因子间的相关性， 其中包括：流动性因子：对行业、市值、波动性进行中性化处理；反转因子：对行业、市值、波动性、流动性进行中性化处理；盈利因子：对行业、市值、成长进行中性化处理；估值因子：对行业、市值、波动性、流动性进行中性化处理；图 13：因子截面上的平均相关性成长盈利估值公司治理波动性流

23、动性动量反转市值成长1.000.63-0.04-0.010.070.060.170.130.09盈利0.631.000.140.100.03-0.020.270.130.22估值-0.040.141.000.35-0.35-0.350.12-0.100.34公司治理-0.010.100.351.00-0.10-0.200.120.000.51波动性0.070.03-0.35-0.101.000.540.070.400.000.06-0.02-0.35流动性-0.200.541.00-0.160.27-0.26动量0.170.270.120.120.07-0.161.000.170.28反转0.

24、130.13-0.100.000.400.270.171.000.10市值0.090.220.340.510.00-0.260.280.101.00资料来源：Wind，研究在基准股票池内，我们测试因子的选股表现，因子维度包括成长、盈利、估值、公司治理、波动性、流动性、动量、反转、市值，分析师因子由于在小市值股票内覆盖率不高，所以暂时不考虑。我们着重考虑最近年份的策略表现，所以把回测期缩短在 2015/12/312022/5/31，每月末根据因子值从小到大分成五组，组合内个股等权，下月初调仓时剔除停牌及一字板无法交易的股票，统计因子在基础股票池内的选股表现。表 6：因子在基准股票池内的选股表现成

25、长盈利估值公司治理波动性流动性动量反转市值RankIC 均值4.57%2.72%1.07%0.81%-11.36%-6.32%3.47%-3.08%-3.22%RankIC 标准差7.28%5.75%6.86%3.49%9.01%13.75%9.55%10.81%8.43%IC_IR0.630.470.160.23-1.26-0.460.36-0.28-0.38RankIC0 占比74.03%68.83%57.14%61.04%9.09%31.17%67.53%37.66%35.06%资料来源：Wind，研究从因子IC_IR 的表现来看，成长、盈利、波动性和市值因子的选股效果较好，其中，成长因

26、子的月均 RankI C 为 4.57%，IC_IR 为 0.63 ，RankIC0 的月份数占比为 74.03%；波动性因子的月均 RankIC 为-11.36%，IC_IR 为-1.26，RankIC0 的月份数占比为 9.09%。 图 14：成长因子在基准股票池内的月均超额收益 图 15：盈利因子在基准股票池内的月均超额收益资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究图 16：波动性因子在基准股票池内的月均超额收益图 17：动量因子在基准股票池内的月均超额收益资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究 图 18：反转因子在基准股票池内的月均超额收益 图 19：市值因子在基准股票

27、池内的月均超额收益 资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究从因子分组表现来看，成长、盈利、波动性和市值因子的单调性较好，其中，成长因子的多头组G5 ，月均绝对收益为 1.05%，相对 G1G5 组的超额收益为 0 .82%；此外，还能看到流动性、动量、反转因子的空头组贡献了较大的负向超额收益，在构建组合时可以考虑剔除这些因子的空头股票。构建小盘优选组合在基准股票池内，构建小盘优选组合的步骤如下：将流动性因子得分最高的 20%股票、动量因子得分最低的 20%股票、反转因子得分最高的 20%股票取并集，形成待剔除股票；在剩余股票内，根据成长、盈利、波动性、市值因子计算股票加权得分；在因子

28、权重上，我们采用因子分组收益作为加权依据，具体来说，每月末计算最近 12 个月因子分组下的 G1G5 组的平均收益，然后用多头组 G5（若是反向因子，多头组为 G1）的收益减去五组的平均收益，作为该因子的加权依据，最后再将所有因子的加权依据归一化，得到因子权重；对得到的因子权重，我们添加两个约束处理：其一，权重反向置零，指定成长、盈利因子为正向因子，波动性、市值因子为反向因子；其二，所有因子权重上限为 0.4，因子权重下限为-0.4；最后，我们计算得到待选股票池内个股的综合得分，选取综合得分靠前的 50只股票，等权构建小盘优选组合。回测期间 2016/12/302022/6/30，每个下月初调

29、仓时剔除停牌及一字板无法交易的股票，基准股票池以个股等权计算组合收益。图 20：小盘优选组合相对基准股票池的超额表现资料来源：Wind，研究小盘优选组合基准股票池超额收益率超额波动率信息比率超额最大回撤2017-11.00%-21.74%10.74%4.72%2.28-2.09%2018-17.18%-30.32%13.14%5.35%2.46-1.84%201941.15%31.08%10.07%5.67%1.78-2.50%202035.37%22.62%12.75%5.56%2.29-4.77%202148.83%34.86%13.97%6.08%2.30-2.98%2022/6/30-

30、4.75%-10.41%5.66%全回测期间13.39%1.05%12.35%5.48%2.25-4.86%资料来源：Wind，申万宏源研究表 7：小盘优选组合和基准股票池等权组合的分年度表现在2016/12/302022/6/30 回测期间，小盘优选组合的年化收益率为13.39%，同期基准股票池的年化收益率为 1.05%，年化超额收益 12.35%，信息比率为 2.25，超额最大回撤-4.86%；分年度看，小盘优选组合相较基准股票池的超额收益较为稳定，20172021 年的超额收益稳定在 10%15%之间。 图 21：选股因子的时序权重变化 图 22：小盘优选组合每期调仓的换手率资料来源：W

31、ind，研究资料来源：Wind，研究图 23：小盘优选组合每期持仓股票的流动性情况资料来源：Wind，研究从选股因子的时序权重看到，组合不会过于暴露在某一因子上，平均来看，成长和波动性因子的权重较高，该组合倾向于高成长、低波动；同时，2021 年以来市值因子的权重有所提高，组合在市值上进一步下沉。在换手率上，回测期间组合的月度平均双边换手率为 67.5%，考虑双边 0.3%的交易成本，粗略估算下，组合每年的交易成本为 2.43%。进一步，统计小盘优选组合每期持仓股票的流动性情况，在整个回测期间，持仓股票总市值中位数的均值为 39.17 亿元，持仓股票日均成交额（用过去 120 个交易日的平均成

32、交额表征）中位数的均值为 0.57 亿元。组合构建中因子加权方式的选择在 3.1 部分，我们展示了在组合构建中，采用了“因子分组收益”作为确定因子权重的依据，有别于过往常用的“因子 IC_IR”来确定因子权重的方式。以表现较为突出的成长因子和波动性因子为例，在基准股票池内，从 IC_IR 维度来看，成长因子的IC_IR 差不多只有波动性因子的一半，如果以因子 IC_IR 作为加权依据，尽管在组合构建中有约束因子权重的上限，但平均来看，成长因子的权重会显著低于波动性因子。然而，我们从因子分组收益这个视角来看，成长因子多头组的月均超额收益为 0.82，波动性因子多头组的月均超额收益为 0.63，如

33、果以因子分组收益作为加权依据，在有因子权重上限的约束下，平均来看，成长因子和波动性因子的权重会比较相当。RankIC 均值成长盈利估值1.07%公司治理波动性流动性动量3.47%反转-3.08%市值-3.22%4.57%2.72%0.81%-11.36%-6.32%RankIC 标准差7.28%5.75%6.86%3.49%9.01%13.75%9.55%10.81%8.43%IC_IR0.630.470.160.23-1.26-0.460.36-0.28-0.38RankIC0 占比74.03%68.83%57.14%61.04%9.09%31.17%67.53%37.66%35.06%表

34、8：因子在基准股票池内的选股表现资料来源：Wind，研究 图 24：成长因子在基准股票池内的月均超额收益图 25：波动性因子在基准股票池内的月均超额收益资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究从分析来看，基于因子得分筛选出股票多头组合，和因子分组表现的逻辑更为接近。这里，我们以构建小盘优选组合为例，统计了两种加权方式下选股因子的时序权重变化，其中，因子分组收益加权下，成长因子的平均权重为 34.80%，波动性因子的平均权重为-38.12%，两者较为相当；因子IC_IR 加权下，成长因子的平均权重为 24.92%，波动性因子的平均权重为-39.12%。图 26：因子分组收益加权下选股因子

35、时序权重变化 图 27：因子 IC_IR 加权下选股因子时序权重变化资料来源：Wind，研究资料来源：Wind，研究因子分组收益加权2017小盘优选组合-11.00%基准股票池-21.74%超额收益率10.74%超额波动率4.72%信息比率超额最大回撤2.28-2.09%2018-17.18%-30.32%13.14%5.35%2.46-1.84%201941.15%31.08%10.07%5.67%1.78-2.50%202035.37%22.62%12.75%5.56%2.29-4.77%202148.83%34.86%13.97%6.08%2.30-2.98%2022/6/30-4.75

36、%-10.41%5.66%全回测期间13.39%1.05%12.35%5.48%2.25-4.86%因子 IC_IR 加权2017-9.19%-21.74%12.55%4.27%2.94-2.33%2018-19.98%-30.32%10.34%5.55%1.86-2.52%201946.38%31.08%15.30%5.71%2.68-4.45%202035.65%22.62%13.03%6.00%2.17-6.69%202140.45%34.86%5.59%6.42%0.87-7.49%2022/6/30-2.02%-10.41%8.39%全回测期间13.28%1.05%12.24%5.6

37、5%2.17-7.67%资料来源：Wind，申万宏源研究表 9：两种因子加权方式下小盘优选组合的分年度表现从两种因子加权方式下的组合回测表现来看，整体年化收益率上比较接近，比较突出是，因子分组收益加权下的组合，相对因子 IC_IR 加权下的组合，组合每年超额收益更为均衡，同时超额波动率更低，超额最大回撤也更小，尤其在 2021 年，因子分组收益加权下组合的最大超额回撤为-2.98%，而因子 IC_IR 加权下组合的超额最大回撤为-7.49%。组合持仓数量的敏感性分析在 3.1 部分，我们以每期持仓 50 只股票构建了小盘优选组合，进一步，我们通过提高每期持仓的股票数量，来提高策略的资金容量，以

38、小盘优选组合每期持仓日均成交额 0.57 亿元为例，假定策略在股票上的交易量不超过该股票日成交量的 10%，那么平均来看，把小盘优选组合每期持仓提高至 100 只股票，该策略的资金容量可以达到 5 亿元左右。图 28：不同持仓数量下小盘优选组合的表现资料来源：Wind，研究我们测试了不同持仓数量下小盘优选组合的表现，在年化收益率上，持仓 50 只股票的组合年化收益为 13.39%，持仓 100 只股票的组合年化收益为 14.01%，各组合间的年化收益相差不大，同时，在最大回撤上，各组合的表现也较为接近。因此，基于资金容量的安排，小盘优选组合的每期持仓可以提高至 100 只股票。组合分批交易的情

39、景测试小市值股票，交易流动性较弱，限制着策略的资金容量，在 3.3 部分，通过提高组合每期持仓数量，是改善策略容量的一种方式；此外，组合分批调仓，可以是另一种提高策略容量的方式。以小盘优选组合的构建为例，我们做如下测试：TradingDay1 组合：持仓到月末，下月初第一个交易日调仓；TradingDay2 组合：持仓延长到月末的下一个交易日（即下月初第一个交易日），下月初第二个交易日调仓；TradingDay3 组合：持仓延长到月末的下两个交易日（即下月初第二个交易日），下月初第三个交易日调仓；以此类推，我们测试 TradingDay1 TradingDay5 的组合表现，把回测期间 2016/12/302022/6/30 的首尾去掉，在 2017/1/262022/5/31 期间，随着调仓时间的延后，策略的收益表现有一定的下滑，TradingDay1 和TradingDay2 组合的年化收益分别为 12.19%、11.14%，Trad