小市值股票中成长和价值哪个更强

1、小市值组合中哪些量化因子表现最强？小盘风格卷土重来了吗？50 亿元以下股票数量占据 A 股市场半壁江山。截至 2022 年 7 月 1 日，沪深两市共 4720 只A 股中，50 亿以下股票有 2116 只，占比为 45%，占据 A 股市场半壁江山。但从市值上看，小市值股票总市值容量较小，只占到全部 A 股总市值的 7%。对于大盘股，各家券商对其信息已经挖掘得较为充分，由于小市值股票数量更多，券商研究不能完全覆盖到， 其中不缺乏一些基本面良好、赚钱效应较强的股票，因此，小盘股已然成为投资蓝海。图 1：沪深两市 A 股市值分布-数量图 2：沪深两市 A 股市值分布-市值 资料来源：申万宏源研究，

2、截至 2022 年 7 月 1 日资料来源：申万宏源研究，截至 2022 年 7 月 1 日从 2017 年开始市场经历了长达 4 年的大盘风格，2021 年小盘风格似有卷土重来之势。回顾过去，虽然大小盘时常轮动，但小盘股相对于大盘股仍具有超额收益，从 2000 年至今，超额累计收益 21%。2017 年之前市场主要以小盘风格为主，穿插短暂的大盘风格反弹，17 年之后市场经历了连续 3-4 年“以大为美”大盘龙头风格，以行业龙头股为代表的核心资产估值维持高溢价。2021 年春节之后，大小盘风格剧烈切换，机构抱团核心资产瓦解，大盘股估值持续回调，小盘股开始走强，市场风格经过几个月大小盘风格轮动，

3、市场也从追逐行业龙头个股切换到了盈利修复和反弹空间更大的小盘股。图 3：2021 年以来，小盘风格似有卷土重来之势资料来源：申万宏源研究，数据区间：2010.01.01-2022.6.30成长、价值和量价类因子在小市值组合中有效性较强简单从“以大为美”切换为“ 一味求小“并不能获得持续超额收益。根据 Barra结构化风险模型理论，股票收益可分解为市场、风格和行业风险因子收益，纯因子组合只在特定因子上有暴露，其它因子上零暴露。剔除行业和其它风格因素影响后，我们用市值纯因子收益表示市场大小盘风格。 = + + + 2017-2020 年虽说市场大盘风格强势，但剔除行业和其他风格影响后，在全市场和中

4、证 500 指数成分股中小盘股收益表现更好。2021 年以来也是除沪深 300 指数以外的小盘股走强。从下面右图可以看到，全市场股票按市值因子（剔除行业、风格影响）从小到大分成 10 组，自 2022 年 2 月以来，市值因子的分组收益单调性并不明显。可见单纯选择小盘股并不可以获得稳健超额收益，因为小盘股还会受到其他风格因素的影响：例如成长、价值、市场情绪和风险偏好等，单纯选择小市值股票，恐怕会因为小盘股风险更高而损失超额收益。图 4：2017 年以来在全市场、沪深 300、中证 500 和中证 1000 中规模纯因子收益图 5：市值因子分组月度收益单调性自 2022 年 2 月以来并不明显

5、资料来源：申万宏源研究资料来源：申万宏源研究，Q1-Q10 市值由小到大小市值股票具有高成长性，成长因子在小市值组合中选股有效性较强符合市场预期，超出预期的是，价值因子的选股有效性也较强，甚至强于成长。我们将全部 A股中剔除STST*以及上市不满 120 天的股票，剩余股票按总市值从小到大排序分成三组，市值最小一组作为小市值组合。在小市值组合中分别测算价值，盈利、成长、分红、财务质量、反转、流动性和波动率这八类风格因子（剔除行业、风格影响）的有效性，并和在全市场中的因子有效性进行比较。小市值组合中大类风格因子累计 Rank_IC 值比较来看，成长和价值因子累计 Rank_IC 值除量价因子外最

6、高，且价值因子的累计 Rank_IC 值高于成长因子，与我们传统认为的小市值组合中成长因子最强不同，价值因子在小市值组合中选股有效性强于成长因子。其次在小市值组合中，量价类因子：流动性、波动率和反转因子表现好于盈利、财务质量等基本面因子。从下图可看到，流动性、波动率和反转因子的 Rank_IC 累计 IC 绝对值高于横轴以上的基本面因子。这可能与小市值股票体量较小，更容易受市场资金、市场情绪和风险偏好的影响，这也导致了小盘股收益波动更大。图 6：小市值组合中估值因子有效性强于成长因子，量价因子有效性强于基本面因子资料来源：申万宏源研究，数据区间：2010.01.01-2022.6.30与全市场

7、的大类风格因子有效性相比，价值、成长和量价类因子在小市值组合中的有效性强于全市场。以 2017 年以来风格因子月度 Rank_IC 均值为比较对象，小市值组合中价值、成长、反转、波动率、流动性因子有效性显著强于全市场对应因子有效性。且小市值组合和全市场相比，价值因子有效性增强的幅度是最高的，这也是超出市场预料。图 7：价值因子在小市值组合中的有效性强于在全市场的选股有效性资料来源：申万宏源研究，数据区间：2017.01-2022.06整体测算下来，虽然小市值组合中价值因子比成长有效性更强超出市场预期，但只是剔除了行业和其他风格影响的纯因子表现，在实际的主动量化产品中，由于多因子使用和模型使用者

8、，以小盘成长为理念的产品也可能表现很强。风格轮动：消费趋势稳定，建议超配根据申万金工风格四象限模型，按照行业相关性将市场划分为金融、周期、消费、成长等四大风格板块，各板块相对强弱位置显示，消费板块处于超配区域，金融、周期维持低配；成长板块在超配和低配之间来回震荡，未形成稳定趋势，有待市场观察。图 8：金融、周期、消费、成长风格四象限风格轮动状态图资料来源：申万宏源研究，注：以上风格划分以行业聚类得到，图中每一点代表一日数据，起点为 2022年 5 月 7 日，红色为终点 2022 年 6 月 30 日（所有风格沿逆时针方向移动）。横轴2 为相对强弱曲线二阶导数替代指标，纵轴1 为相对强弱曲线一

9、阶导数替代指标，红色直线为边界线，直线右上方（越远越好）建议超配该风格，反之低配。短、中、长三维度风格信号加总显示，当前风格强弱顺序为：消费科技周期金融。长期信号方面，A 股盈利水平和成长板块盈利水平 22Q1 有所改善，流动性指标方面，当前流动性宽松信号明确，利好成长风格；中期指标方面，当前资金交易略显拥挤，发出价值信号；短期指标方面，市场风险偏好边际走强，市场情绪较为乐观，利好成长风格。金融科技消费周期指标名称表 1：短中长三维度风格信号打分明细长期指标两两强弱对比打分1.40.51.62.5A 股盈利全 A(除金融、石油石化）0011创业板指数-沪深 300 指数0011流动性九鞅货币条

10、件指数0011国债期限利差0011一年期国债率0011市场卖比信号1100中期指标机构资金公募基金股票资产占比股票型基金新发基金份额10100101机构资金净流入1100风险溢价股权风险溢价(ERP)小盘成长多空能量信号沪深成交额全 A 换手率0011短期指标市场交易000011110011组合信号4.43.511.612.5资料来源：申万宏源研究根据朝阳永续一致预期数据，以 2022 年和 2023 年预期净利润计算的滚动一致预期PE 为估值指标，滚动一致预期净利润两年复合增长率为成长指标。申万一级行业中估值指标均为正，估值 100 倍以上的行业为商贸零售和综合；成长指标为负的行业为房地产和

11、商贸零售。从成长、估值分布来看，交通运输、有色金属、农林牧渔和电力设备等行业长期配置性价比较高，电力设备和农林牧渔行业当前估值调整到合理水平。目前成长性较高且估值较低的行业为交通运输、有色金属、石油化工等周期板块行业，电力设备和农林牧渔行业经过前期估值调整目前处于低估值高成长的配置区域；成长性较低但估值偏高的行业为美容护理、国防军工、计算机和食品饮料等行业；成长性偏低且估值也低的行业为银行、建筑材料和建筑装饰等金融地产相关行业。图 9：申万行业估值-成长分布：交通运输、有色金属和石油石化等行业配置价值较高朝阳永续，截至 2022 年 6 月 30 日，注：横坐标为滚动一致预期净利润两年复合增长

12、率；纵坐标为行业滚动一致预期 PE行业组合：7 月行业组合推荐计算机、传媒、建筑装饰、通信、纺织服装和交通运输等行业我们从价格趋势、短期交易情绪、资金分化、基本面指标、分析师预期变化等多个维度，寻找共振指标，构建超额收益相对稳健的行业组合。基于多维共振行业轮动模型，我们推荐配置经调整后价格趋势向上、短期加速下跌或短期缓慢上涨、机构资金流入及散户资金流出、基本面稳健、分析师预期变化向好的行业。7 月行业组合配置主线为“数字经济发展红利”和“疫后需求修复”，推荐计算机、传媒、建筑、通信、纺织服装和交通运输等 6 个行业，计算机、传媒和通信受益于数字经济发展红利，分析师预期改善较为明显，加之前期互联

13、网产业政策限制近期政策放松，相关行业估值已回调到合理配置区间；纺织服装和交通运输等行业是复工复产后需求改善较为明确的行业，有望迎来业绩改善。根据申万宏源金工五维共振行业轮动模型，7 月行业组合计算机、传媒、建筑装饰、通信、纺织服装和交通运输等 6 个行业。图 10：2022 年 7 月份行业轮动组合多维得分数据图 11：行业轮动模型得分排名前六和后六的行业 资料来源：申万宏源研究资料来源：申万宏源研究6 月份行业组合（传媒、食品饮料、纺织服装、通信、家电和汽车）收益 9.5%，相比于基准组合超额收益 1.6%。长期来看，行业轮动模型收益表现稳健，2012 年至今行业组合年化收益20.8%，相比

14、基准超额收益10.4%，超额收益波动率仅8.2%，最大回撤-18.9%。图 12：2012 年至今多维共振行业轮动组合净值走势资料来源：申万宏源研究，截至 2022 年 6 月 30 日因子表现：分红和价值回撤，成长和盈利有效根据申万金工因子监控体系，从因子数据库中筛选有效性较强的 33 个细分因子，经过市值行业中性化，去极值、标准化等预处理，合成规模（负向）、估值（正向）、分红（正向）、盈利（正向）、财务质量（正向）、成长（正向）、反转（负向）、波动率（负向）、流动性（负向）、分析师一致预期（正向）等 10 大类风格因子，观测沪深 300、中证 500、中证 1000 以及全市场样本内因子收

15、益和风格变化。我们将沪深 300、中证 500、中证 1000、全市场等 4 种样本空间内股票，按照风格因子从小到大排序分成 10 组（其中沪深 300 分 5 组），分别计算因子组合收益、因子与下期收益相关性来衡量风格因子有效性。6 月市场以大盘成长风格为主，大市值股票表现略好于小市值股票，成长和盈利因子有效性提升；市场反转效应较强提示市场风格波动。规模因子表现方面，6 月规模因子在沪深 300、中证 1000 和全市场表现为大市值效应，中证 500 中小市值股票表现更好。估值、分红因子有效性维持回撤，在所有股票池中估值、分红因子均表现弱势。盈利、财务质量和成长因子有效性均有所提升，随着二季

16、度业绩预告陆续披露，市场对基本面因子关注度有所提升，三个因子在中证 500 和中证 1000 中选股有效性强于其他股票池。分析师预期变化因子在中证 500、中证 1000、全市场中有效但表现弱势，在沪深 300 中贡献负收益。量价类因子方面，6 月所有股票池中反转效应显著；市场波动较大，沪深 300和中证 500 中高波动股票表现更好；流动性方面，沪深 300 中高流动性股票收益显著较好。图 13：上月风格因子 Rank_ IC（2022.5. 因子值对应 2022.6.1- 2022.6.30 月度收益）资料来源：申万宏源研究计算 2010 年至今风格因子月度秩相关系数，长期来看大类风格因子

17、均具备较强有效性，保证基于经济逻辑的因子配置可收获长期收益。图 14：历史区间风格因子 Rank_ IC 均值（月频、2010.1.4-2022.6.30）资料来源：申万宏源研究量化产品：6 月沪深 300 和中证 500 指增产品均超越基准沪深 300 和中证 500 指数增强产品表现均好于基准，中证 500 指数增强产品超额收益相对更大。沪深 300 增强基金上月超额收益平均为 0.84%，超额收益中位数为0.75%。中证500 增强基金上月超额收益平均为1.26% ，超额收益中位数为1.26%。图 15：上月沪深 300 指数增强基金表现图 16：上月中证 500 指数增强基金表现资料来

18、源：申万宏源研究，Wind资料来源：申万宏源研究，Wind2022 年以来收益排名前三的沪深 300 指数增强基金：鹏华沪深 300 指数增强、 万家沪深300 指数增强A 和国投瑞银沪深300 量化增强A，收益分别为-1.15%、-3.28%和-4.34%，同期沪深 300 指数收益-9.22%。2022 年以来收益排名前三的中证500 指数增强基金：鹏华中证500 指数增强A、南方中证500 增强策略ETF 和富荣中证500 指数增强A，收益分别为0.54%，0.35%和-3.79%，同期中证 500 指数收益-12.30%。表 2：2022 年以来沪深 300、中证 500 指数增强产品

19、收益排名前 10代码沪深 300 指数增强基金收益排名前 10名称基金规模2022 年以来收益代码中证 500 指数增强基金收益排名前 10名称基金规模2022 年以来收益005870.OF鹏华沪深 300 指数增强3.53-1.15%014344.OF鹏华中证 500 指数增强 A1.990.54%002670.OF万家沪深 300 指数增强 A9.22-3.28%560100.SH南方中证 500 增强策略 ETF1.430.35%007143.OF国投瑞银沪深 300 量化增强 A8.19-4.34%004790.OF富荣中证 500 指数增强 A0.06-3.79%310318.OF申

20、万菱信沪深 300 指数增强 A7.60-4.37%014155.OF国泰君安中证 500A10.44-4.44%001015.OF华夏沪深 300 指数增强 A18.44-4.84%003986.OF申万菱信中证500 优选增强A23.29-4.61%561990.SH招商沪深 300 增强策略 ETF4.33-4.88%561550.SH华泰柏瑞中证 500 增强策略ETF10.09-4.66%005530.OF汇添富沪深 300 指数增强 A4.08-4.95%006783.OF红土创新中证500 指数增强A0.42-4.78%004190.OF招商沪深 300 指数增强 A4.73-5

21、.02%008778.OF嘉实中证 500 指数增强 A0.93-5.03%004788.OF富荣沪深 300 增强 A18.76-5.31%005607.OF华宝中证 500 指数增强 A0.45-5.41%008238.OF中泰沪深 300 指数增强 A2.13-5.51%006682.OF景顺长城中证 500 指数增强16.63-5.44%Wind，申万宏源研究，规模数据为 AC 份额合计，截至 2022 年 6 月 30 日，单位：亿元从近一年指增产品相对于基准的超额收益和超额回撤来看，规模中等偏小的基金控制回撤的能力较强。近一年超额 Calmar 比率前三的 300 增强产品为诺安沪

22、深 300指数增强 A、富荣沪深 300 指数增强 A 和中泰沪深 300 指数增强 A；近一年超额 Calmar 比率前三的 500 增强产品为中金中证 500 指数增强 A、申万菱信中证 500优选增强A 和建信中证 500 指数增强A。图 17：沪深 300 指增基金近一年收益、回撤、规模分布图 18：中证 500 指增基金近一年收益、回撤、规模分布资料来源：申万宏源研究，2021.6.30-2022.6.30，注：横轴表示相对于基准指数的超额最大回撤，纵轴表示相对于基准指数超额收益，气泡颜色深浅表示相对于基准指数的超额 Calmar 大小，气泡大小表示截至 2021Q4 的基金规模，虚

23、线表示超额 Calmar 比率=1上月量化对冲基金等权组合收益率 0.60%，规模加权收益率 1.18%。2022 年以来收益排名前三的量化对冲基金为富国量化对冲策略三个月A、华泰柏瑞量化对冲和景顺长城量化对冲策略三个月，收益分别为 1.96%、1.61%、1.54%。表 3：量化对冲基金近一年收益排名前 10基金代码基金名称成立日期基金规模2022 年以来收益本周收益上月收益2021年收益008835.OF富国量化对冲策略三个月 A2020-02-2512.301.96%-0.34%1.51%3.56%002804.OF华泰柏瑞量化对冲2016-05-260.411.61%-0.47%0.2

24、5%1.39%008851.OF景顺长城量化对冲策略三个月2020-02-275.051.54%0.52%1.53%1.57%000844.OF南方绝对收益策略2014-12-011.501.42%-0.53%1.61%0.15%008895.OF申万菱信量化对冲策略2020-03-258.570.75%0.04%-0.11%2.50%860010.OF光大阳光对冲策略 6 个月 A2020-03-254.170.27%-0.08%0.34%-2.58%001073.OF华泰柏瑞量化收益2015-06-291.950.07%-0.55%-0.83%2.45%008856.OF华夏安泰对冲策略

25、3 个月定开2020-06-052.87-0.07%-1.00%0.17%6.45%002224.OF中邮绝对收益策略2015-12-301.97-0.47%-0.65%0.66%1.99%920012.OF中金汇越量化对冲策略 3 个月定开 A2020-09-170.55-0.55%-0.21%-0.24%-3.61%Wind，申万宏源研究，规模数据为 A C 份额合计，截至 2022 年 6 月 30 日，单位：亿元2021 年量化对冲基金收益远低于 2020 年，2022 年以来收益回撤较大。长期来看，量化对冲基金回撤较小、具备风险低的优势。由于量化对冲基金存量较少，我们以 2019 年

26、 1 月 1 日作为基期，对市场上 25 只基金（成立三个月以上、截至 2022 年 6 月 30 日）分别以等权组合、规模加权方法计算量化对冲基金整体收益。2019 年至今，量化对冲基金按规模加权平均累计收益 18.92%，等权组合累计收益 16.21%，2022 年以来市场风格变化和宏观经济内外部冲击导致量化对冲产品收益波动较大，回撤幅度小于多数权益类基金产品。图 19：量化对冲基金分年度收益表现图 20：2019 年以来量化对冲基金表现资料来源：申万宏源研究，截至 2022 年 6 月 30 日资料来源：申万宏源研究，2019.1.1-2022.6.30沪深港通：6 月北向资金大幅净流入

27、 729.6亿，增持商贸零售、建筑材料和美容护理6 月北向资金大幅净流入 729.6 亿，南向资金大幅净流入 456.7 亿，其中，沪港通中的北向资金净流入 525.0 亿元，南向资金净流入 151.0 亿；深港通中的北向资金净流入 204.6 亿元，南向资金净流入 305.6 亿。沪港通深港通沪、深港通合计沪股通港股通深股通港股通陆股通港股通（北向）（南向）（北向）（南向）（北向）（南向）本周合计61.259.541.186.2102.3145.7本月合计525.0151.0204.6305.6729.6456.7本年合计862.1584.1-144.11149.3718.01733.4近

28、3 月761.8371.8334.0552.61095.8924.4近 6 月920.0584.1-68.31149.3851.81733.4开通以来8987.611055.78076.29498.917063.820554.6表 4：沪深港通资金流量统计资料来源：申万宏源研究，单位：亿（人民币），截至 2022 年 6 月 30 日根据个股的持股比例，并根据市值加权，计算北上资金在 2021 版申万一级行业的持股比例，上周北上资金持股比例排名前三的行业为家用电器、电力设备和食品饮料。持股比例排名前十的行业名单如下：图 21：沪深港通资金持股比例前十资料来源：申万宏源研究，截至 2022 年 6 月 30 日，单位（%），持股比例为占行业总市值比例6 月北向资金增减持排名前三的行业为商贸零售、建筑材料和美容护理，北上资金增减持排名后三的行业为钢铁、电子和有色金属，北上资金过去一月增减持排名前六、后六的行业如下：图 22：上月份北上资金增减持排名前六和后六的行业资料来源：申万宏源研究，截止 2022 年 6 月 30 日，单位（%），持股比例为占行业总