专精特新投资专题报告：量化表达和标的优选

专精特新投资专题报告：量化表达和标的优选1.

类专精特新个股1.1

专精特新“小巨人”2013

年，工信部发布《关于促进中小企业‚专精特新‛发展的指导意见》，这是首

个专门针对专精特新企业的政策文件。其总体思路是以加快转变经济发展方式为主线，

以促进中小企业转型升级、增强自主创新能力为目标，加强对‚专精特新‛中小企业的

培育和支持，促进中小企业走专业化、精细化、特色化、新颖化发展之路，不断提高发

展质量和水平，增强核心竞争力。2018

年，工信部提出要开展专精特新‚小巨人‛企业培育工作。按照工信部的定义，

专精特新‚小巨人‛企业是专精特新中小企业中的佼佼者，是专注于细分市场、创新能

力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。此后，工信部分别于

2019

年

5

月、2020

年

11

月、2021

年

7

月公示了三批专精特

新‚小巨人‛名单。第一批‚小巨人‛企业共计

248

家，截止

2021

年

9

月底，有

36

家企业在

A股上市；第二批‚小巨人‛企业共计

1744

家，其中

163

家企业在

A股上市；

第三批‚小巨人‛企业共计

2930

家，其中

120

家企业在

A股上市。即，三批专精特新

‚小巨人‛企业中，共

319

家已经在

A股上市。从上市板块来看，专精特新‚小巨人‛主要分布在创业板和科创板，在这两个板块

上市的‚小巨人‛合计占比

72.7%。从指数成分股来看，专精特新企业主要分布在中证

800

和中证

1000

指数成分股外，占比高达

78.7%；其次为中证

1000

指数成分股，占比

20.1%；在中证

800

指数成分股内的上市企业仅

4

家。从行业分布来看，已上市的专精特新‚小巨人‛主要分布在机械（84）、基础化工

（50）、医药（39）、电子（35）、电力设备及新能源（22）、计算机（20）行业。这

6

个行业的专精特新‚小巨人‛个股共计

250

只，占比达

78.4%。从公司规模来看，专精特新‚小巨人‛的营业收入相对较低。绝大部分行业内，‚小

巨人‛营收的中位数都小于

10

亿元（2020Q4），营收百分位排序的

70%分位数都小于

50%（注：排序越小，营收越低），属于中小企业。例如，机械行业

84

家专精特新‚小

巨人‛营收的中位数为

5.8

亿元，这些公司营收百分位排序的

70%分位数为

45.5%。即，

70%的‚小巨人‛，营收在机械行业内排名后

1/2。从创新能力来看，专精特新‚小巨人‛的研发投入通常都相对较大，大部分行业内，

‚小巨人‛研发投入占比（占营业收入之比）的中位数均大于

5%（2020Q4），研发投

入占比百分位排序的中位数都低于

50%（注：排序越小，研发投入越高），属于行业内

研发投入较高的公司。例如，机械行业

84

家专精特新‚小巨人‛研发投入占比的中位

数为

6.2%，这些公司研发投入占比百分位排序的中位数为

33.9%。即，一半的‚小巨

人‛为机械行业内研发投入最高的前

1/3（33.9%）的公司。从市场表现来看，2019.06-2021.09，专精特新组合（等权重加权，下同）累计收

益

86.5%，年化收益

30.6%，相对于中证

1000

指数年超额

15.5%。分年度来看，

2019-2021

年，专精特新组合相对于中证

1000

指数每年均可获得

5%以上的正超额。注：

组合为月度调仓，剔除上市

3

个月内的股票，扣除双边千

3

交易费用（下同）。不同批次的专精特新股票收益并无显著差异。例如，2020

年

11

月公布第

2

批‚小

巨人‛名单，在此之后的

2020

年

12

月至

2021

年

7

月期间，第

1

批‚小巨人‛累计上

涨

14.1%，第

2

批‚小巨人‛上涨

14.3%，两者十分接近。1.2

类专精特新个股为使量化选股因子的测试具有更高的参考价值，我们通常需要一个较长的时间区间。

而专精特新概念出现的时间较晚，2019

年

5

月才公布第一批名单，尚不足

3

年。因此，

为考察量化因子在专精特新股票池中的选股效果，我们将选股范围扩展到与‚专精特新‛

特征接近的股票池中。

具体来看，我们按照如下方式按月确定‚类专精特新‛个股：中小企业：截至上年末，营业收入在同行业内排名后

1/2

的股票。“小巨人”：截至上年末的近

2

年主营业务收入或净利润的平均增长率达到

5%

以上，资产负债率不高于

70%。专业化程度：第

1

大主营业务收入在

3

级细分行业内的排名位于全省前

5

位。创新能力：（1）上年度营业收入在

1

亿元及以上，且近

2

年研发支出占营业收

入比重不低于

3%。（2）上年度营业收入

5000

万元（含）-1

亿元（不含），且

近

2

年研发支出占营业收入比重不低于

6%。（3）上年度营业收入不足

5000

万元，且研发支出

3000

万元（含）以上，研发人员占企业职工总数比例

50%

（含）以上。特定行业：属于

3

批‚专精特新‛上市公司所在的

3

级子行业。需要注意的是，由于中小企业的定义、主导产品市占率的刻画等，与工信部的评判

可能存在一定区别，因此，工信部披露的专精特新股票名单并不完全包含在类‚专精特

新‛个股池中。截止

2021

年

9

月底，类专精特新个股共计

764

个，其中，有

202

只为

工信部公布的专精特新股票。第

3

批

120

只专精特新个股中，有

86

只属于类专精特新

股票池，占比达

71.7%。可见，以上筛选条件在一定程度上可以圈出与专精特新股票特

征类似的上市公司。从市场表现来看，2013.05-2021.09，类专精特新组合（等权重加权，下同）年化

收益

19.0%，相对于中证

1000

指数年超额

10.2%。分年度来看，除

2017

年以外，其

余年份类专精特新组合相对于中证

1000

指数均可获得正超额收益。2.

量化优选类专精特新个股我们将类专精特新个股与工信部公布的专精特新‚小巨人‛上市公司复合取并集，

构建类专精特新股票池，从中优选个股。首先，我们考察单类低频价量因子、高频价量因子以及基本面因子的选股效果。然后，根据单类因子的特征，构建复合因子进行优选。2.1

单因子选股效果低频价量因子低频价量因子的构建主要基于股票的日度价量数据，一共包括

4

个子因子：股票过

去

1

个月的涨跌幅、波动率、换手率以及换手率波动率，将这

4

个因子等权加总即为低

频价量因子。高频价量因子高频价量因子主要是基于股票分钟成交和逐笔成交数据构建，共包括

4

个子因子：

开盘后大单净买入金额占比、开盘后净买入强度、尾盘成交占比和改进反转，将这

4

个

因子等权加总即为本文所构建的高频价量因子。基本面因子基本面因子主要基于公司财务数据构建，共包括

2

个子因子：ROE和

SUE，将这

2

个因子等权加总即为本文所构建的基本面因子。在类专精特新股票池中，基本面因子具有较优的选股效果，分组收益单调性明显，

多空收益也显著异于

0。其中，多头月均收益

0.84%，空头月均收益-0.74%，均统计显

著，且多空效应相对较为均衡。2.2

多因子优选由于低频价量因子空头效应强、多头效应弱，而高频价量因子、基本面因子的多空

收益较为均衡。因此，我们在构建多因子优选模型时，仅利用低频价量因子的空头效应，

同时利用高频价量因子和基本面因子多空效应。具体包括以下两个步骤：（1）

等权加总

3

类因子，剔除专精特新股票池中，复合因子得分最低的

50%个股；（2）

在剩余股票中，等权加总高频价量因子和基本面因子，选择复合因子得分最

高的部分股票构建等权组合。月度调仓，扣除双边千

3

交易费用后，2013-2021.09，top30

组合年化收益

47.5%，

相对于中证

1000

指数年超额

38.6%，信息比

2.84。分年度来看，top30

组合相对于中

证

1000

指数每年均可获得

10%以上的正超额收益。与同期的专精特新组合相比

（2019.06-2021.09），也具有

30.1%的年超额。top50

组合年化收益

40.8%，相对于中

证

1000

指数年超额

31.9%，信息比

2.71。3.

量化优选专精特新基金接下来，我们将切换视角，根据前文所构建的类专精特新股票池以及基金披露的持

股数据，筛选市场上聚焦‚专精特新‛概念的主动权益基金，观察其分布与业绩特征，

并构建优选基金组合。3.1

基金筛选首先，我们以截至月末考察时点，成立满

15

个月（剔除

3

个月建仓期后，可供考

察的业绩区间≥1

年）的全部普通股票型和偏股混合型基金，以及最新披露股票仓位和

最近4期平均股票仓位均≥70%的平衡混合型和灵活配臵型基金1，作为主动权益基金池。

考虑到后续组合构建，我们剔除其中封闭式基金、定期开放基金和具有最短持有期限要

求的基金。然后，根据最新半年报披露的全部持股数据，计算每只基金的专精特新度，

即持有类专精特新个股市值总和占全部股票投资市值的比例。可能的原因是，多数基金公司对于股票入池有着较为严苛的标准和条件，相对而言

更加偏好稳定性较高、经营风险较小的行业龙头。而回顾前文筛选步骤，类专精特新个

股的营业收入处于所属行业后

1/2，因而未必能够进入基金选股范畴。同时，综合考虑

基金规模及个股流动性，即使基金经理偏好专精特新概念，整体持股比例也较为有限。结合上述分布特征，我们以专精特新度≥10%和≥20%分别构建专精特新基金池（未

去重，后者为前者子集），并拉长时间轴来观察两者的数量及占比变化。2013

年以来，主动权益基金的数量平稳增长，但专精特新基金的数

量则波动较大。例如，2018

年

4-7

月期间，数量分别不足

90

只和

20

只。我们认为，

出现这一现象的原因是，一方面，在定义专精特新基金时，采用的是全部持仓数据，故

可供利用的频率有限，更新时间通常为

3

月底和

8

月底（基金半年报和年报披露时间要

求为上半年结束之日起

60

日内和每年结束之日起

90

日内）。而在当年

4-7

月和当年

9

月-次年

2

月期间，仅会跟随主动权益基金池的变动和类专精特新股票池的扩充而产生

小幅调整，因此，数量变化呈现较为明显的周期特征。另一方面，考虑到专精特新股票‚小而精‛的特点，我们进一步观察专精特新基金

数量占比与小市值因子净值走势之间的关系。两者存在一定的相关性（相

关系数分别为

0.37

和

0.34）。这意味着，许多基金会伴随市场风格的切换，调整投资策

略与持股偏好。例如，随着小盘风格日渐强劲，2015

年

8

月底（2015

年中报披露时点）

专精特新基金占比大幅抬升，分别达到

56.7%和

25.3%的阶段高点。而后续随着因子表

现的转向，专精特新基金的占比也迅速回落。3.2

分布及特征我们继续以

2021

年

9

月底的数据为例，观察专精特新基金的分布与特征。基金类型均衡，整体规模偏小

从基金类型来看，在两种不同筛选标准（专精特新度≥10%和≥20%，下同）对应的

专精特新基金池中，灵活配臵型均为主要的基金类型，数量占比分别为

45.6%和

48.6%；

其次为偏股混合型，占比均略超出

1/3；剩余不足

20%则为普通股票型。这一分布特征

与前文定义的主动权益基金池内，三种类型基金的数量占比分布并无二致。从基金规模来看，在两种不同筛选标准对应的专精特新基金池中，逾

1/3

基金的规模都不足

2

亿，数量占比分别为

36.2%和

41.6%；近半数规模皆分布于

2-20

亿区间，数量占比分别为

49.9%和

46.5%；超出

50

亿规模的专精特新基金比例均不足

5%。同时，我们发现，专精特新度的筛选标准越严格，规模

2

亿以下基金的数量占比

越高，整体规模更加偏小。行业分布集中，呈现明显偏好以整体法计算专精特新基金池的持股行业分布，我们发现，电子、医药、电力设备

及新能源、基础化工、国防军工、计算机和机械行业受到明显的偏好。两个专精特新基

金池（筛选标准：专精特新度≥10%和

20%）在这

7

个行业的合计持股市值占比分别达

到

79.1%和

82.6%，远远超出主动权益基金的

60.1%。其中，在电子和国防军工行业

上相对全部主动权益基金存在明显超配，两个行业的合计超配比例分别为

14.4%和

24.3%。而对于主动权益基金配臵比例较高（12.6%）的食品饮料行业，专精特新基金

的持股占比则仅为

3.0%和

2.1%。巧合的是，上述

7

个行业恰好是前文所提及的已上市专精特新‚小巨人‛集合中的

前

7

大行业。也就是说，虽然主动权益基金的专精特新

度整体偏低，我们在筛选时不得不降低标准，但所得基金池的持股行业分布却能与专精

特新股票池吻合。这意味着，通过前文介绍的筛选步骤，我们确实找到了那些对专业化

程度高、创新投入大的行业有很高偏好的基金，具备较强的参考意义。高换手、高波动从交易特征来看，专精特新基金具有相对较高的换手率。2021

年以来，伴随市场

风格的快速切换，不少基金都适度提高了换手。但从主动权益基金整体来看，换手率低

于

4

倍（半年度双边，下同）的基金仍接近

7

成。而在两种不同筛选标准对应的专精特

新基金池中，具备这一特征的基金，占比仅为

53.0%和

45.4%。与此同时，换手率在

8

倍以上的专精特新基金占比则分别达到

15.9%和

19.5%，远超主动权益基金的

8.6%。我们认为，产生这种差异一方面是因为基金的交易特征会受到规模的影响。规模较

大的基金，客观上难以频繁地买卖股票，往往更加倾向于长期持有，因而基金换手与规

模呈现一定的负相关性（2021

年

9

月底单期相关系数-0.18，2013.04-2021.09

月均相

关系数为-0.28）。而专精特新基金的规模整体偏小，这为其相对频繁的买卖操作提供了

可能。另一方面，具备鲜明成长风格偏好的专精特新基金，往往更倾向于捕捉短期成长机

会或跟踪主题热点，因而整体来看换手率偏高。业绩特征方面，专精特新基金往往呈现较大幅度波动。具体来看，近

1

年日收益波

动率低于

20%的基金在全部主动权益基金中的占比为

20.8%，而这一比例在两种不同

筛选标准对应的专精特新基金池中仅为

9.4%和

3.2%。同时，波动率高于

30%的基金

在全部主动权益基金中的占比为

15.7%，而在两个专精特新基金池中的占比则分别高达

24.9%和

33.0%。整体而言，专精特新基金的业绩呈现波动大的特征，风险水平偏高。3.3

专精特新基金组合2013.05-2021.09，两个专精特新基金组合（以

10%和

20%为筛选标准）的年化收

益分别为

19.1%和

21.3%，相对主动权益基金等权组合的年化超额为

2.3%和

4.5%。分

年度来看，专精特新基金组合在

2013-2015、2019

和

2021

年表现更为突出，获取了较

为显著的正向超额收益。特别是

2021

年以来，相对主动权益基金等权组合的超额收益

分别达到

10.1%和

20.5%。以上结果表明，以权益基金的专精特新度作为指标，已然具备一定的优选效果。但

由前文的特征分析可知，专精特新基金的行业分布集中、中小盘成长风格鲜明，因此，

其业绩表现很大程度上依赖于市场整体环境，分年度来看并不稳定。例如，在

2016-2017

年以及大盘风格明显占优的

2020

年，专精特新基金表现整体欠佳。同时，无论是分年

度还是全区间来看，组合波动也更为剧烈，影响投资体验。因此，下文将基于专精特新基金池（考虑到可供优选的基金样本数量，后续将以

10%作为专精特新度的筛选标准），尝试构建优选基金组合。单因子选基效果首先，我们考察常见选基因子在专精特新基金池中的选基效果。需要注意的是，若

以季度为考察频率，可供回测的样本期数较为有限（考察区间

2013.04-2021.09

内共计

33

个）。为提升回测的可靠性及稳定性，我们将考察频率提升至月度（收益预测区间仍

为季度）。进一步，我们观察在专精特新基金池（筛选标准：专精特新度≥10%）中，分别基

于上述因子将基金等分为

10

组，每组基金相对基金池等权组合的季均超额收益。基于规模因子和最大回撤因子的分组收益并不具备理想的单调性质。前者与主动权益基金池中的分组效果及相关研究文献中的结果类似，呈现明显的倒

U型。即，对于规模较小的权益基金，效果并不理想。当我们剔除掉专精特新基金池中

规模<2

亿的基金，再次进行检验，月均

IC提升至-0.066，分组单调性也更加明显（篇

幅原因，未作展示）。后者则恰恰相反，最右侧（即前期回撤较大的组别）呈现正超额收益。我们认为，

这与基金池成长风格鲜明、业绩呈现高波动的特点密切相关。特别是市场出现行业轮动

或风格切换的时候，前期因风格不匹配出现大幅回撤的基金反而可能在未来获取更高收

益。但站在组合构建的角度，通过集中暴露风险敞口而博取高收益，并非我们的初衷。因此，在后续的组合构建中，我们将利用具备一定有效性、但分组单调性欠佳的规

模及最大回撤因子进行反向剔除。相较而言，收益稳定性（月度）和

FF3

Alpha（相对中证

1000）具有更佳的选基

效果，单调性更为明显，多空收益也显著异于

0。其中，收益稳定性因子的多头季均收

益为

0.88%，空头季均收益为-0.94%；FF3

Alpha因子的多头季均收益为

1.29%，空头

季均收益为-1.02%。优选专精特新基金组合根据因子选基效果及特征分析，我们按照如下步骤构建优选专精特新基金组合。（1）

剔除专精特新基金池中，合计规模小于

2

亿或大于

50

亿，以及近

1

年（截

至调仓时点）最大回撤排名在前

1/2（按绝对值由大至小）的个基；

（2）

在剩余基金中，将收益稳定性（月度）和

FF3

Alpha（相对中证

1000）的因

子得分（MAD去极值后的

z-score）相加，选择总分最高的

10

只基金构建

等权组合；若第（1）步剔除后不满

10

只，则全部纳入构建等权组合；

（3）

调仓与扣费方式和专精特新基金等权组合一致。2013.05-2021.09，优选专精特新基金组合年化收益

26.0%，相

对主动权益基金组合和专精特新基金组合的年化超额分别为

9.2%和

7.0%。与此同时，

优选专精特新基金组合相对专精特新基金组合的累计超额收益曲线平稳增长，展现出较

好的收益增强效果。2013

年以来，每年

相对主动权益和专精特新基金组合均可获取正超额。特别是

2019

年以来，相对主动权

益基金组合每年的超额收益均逾

10%。而在前述专精特新基金表现相对欠佳的

2016-2017

年，也可获取

10%以上的正超额收益。同时，通过优选，我们将专精特新基金组合相对主动权益基金组合的季胜率由

45.5%

提升至

63.6%，超额收益更加稳健。4.

全文总结专精特新小巨人企业是专精特新中小企业中的佼佼者，是专注于细分市场、创

新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。工信部分别

于

2019

年

5

月、2020

年

11

月、2021

年

7

月公示了三批专精特新‚小巨人‛名单，

共计

4922

家。截止

2021

年

9

月底，共

319

家已经在

A股上市。这

319

家已上市的专精特新‚小巨人‛主要分布在创业板和科创板，两者合计占比

72.7%。从公司规模来看，专精特新‚小巨人‛的营业收入相对较小，绝大部分行业内，

小巨人营收的中位数都小于

10

亿元（2020Q4），营收百分位排序的

70%分位数都

小于

50%（注：排序越小，营收越低），属于中小企业。从创新能力来看，专精特新小

巨人的研发投入通常都较大，大部分行业内，小巨人研发投入占比（占营业收入

之比）的中位数均大于

5%（2020Q4）。从市场表现来看，2019.06-2021.09，月度再

平衡的专精特新等权组合年化收益

30.6%，相对于中证

1000

指数年超额

15.5%