《基本面量化投资》系列02小盘股比大盘股更赚钱吗?

2023年10月12日11:21:10118

《基本面量化投资》系列的目的:

1、将《基本面量化投资策略》全部指标化。

2、分享《基本面量化投资》一书的投资策略、核心观点,以及个人的读书笔记、投资感悟。

一、全书的模型

1、股票池

全部股票:上市和退市的所有股票。

整体股票:在全部股票的基础上,剔除以下股票:①市值最小的15%的微型股票;②停牌股票、退市股票;③带*的股票、ST股票;④未满180个自然日的新股和次新股。

整体股票,约占全部股票数量的3/4。

《基本面量化投资》一书,主要以整体股票作为股票池进行分组测试。

超级大盘股:整体股票中市值排名前6%的股票。

大盘股:整体股票中市值排名前16%的股票。

超级小盘股:整体股票中市值排名后20%的股票。可以用超级小盘股的收益率,近似代替微型股票的收益率。

2、回测时段

时间范围为1998年12月31日~2020年12月31日,共计22年。

3、买卖规则

仓位分配:等金额买入;股票分红再投资。

调仓策略:每月末调仓,以剔除投资的月度效应。但每次只调整1/12的仓位,相当于1年换手100%。因此,这是一个长期持有的策略,不进行择时。

二、实证结论:小盘股更赚钱

1、小盘股收益率更高

从全球来看,主要国家的资本市场都呈现小盘股收益率更高的现象。该效应在中国市场比在美国市场更加显著。

分组对比 10万元初始投资的最终结果(万元) 年复合收益率(%)
第一分位
201.19
14.86
第二分位 139.80 12.95
第三分位 112.48 11.82
第四分位 83.47 10.29
第五分位 77.78 9.93
第六分位 60.18 8.64
第七分位 57.33 8.39
第八分位 57.76 8.43
第九分位 68.77 9.31
第十分位
51.83
7.89
整体股票
86.95
10.50

在整体股票池中,第一分位(市值后10%)取得了22年19.12倍的盈利,年复合收益率为14.86%,该收益率在所有单因子模型中排名靠前,甚至超过了很多单因子模型。

如果结合单均线指标,波段操作第一分位股票,收益率应该会更高。

2、周期越长,市值效应越明显

投资周期越长,市值效应越明显,小盘股的收益率超越大盘股的概率越大。投资市场越短,越无法显示出小盘股的相对竞争优势。

三、指标代码

选股类指标,我会在指标名称加【X】以示区别。

1、构建【整体股票】的选股指标

{公式名称:x整体股票}

{公式描述:构建整体股票池}

{画图方法:副图}

{p:0,1000,14}

流通市值:=finance(40)/10000/10000;

no_mini:=流通市值>n;

no_stop:=dynainfo(8)>0;

no_st:=not(namelike('st')) and not(namelike('*'));

no_new:=count(c>0,0)>125;

ok:no_mini>0 and no_stop>0 and  no_st>0 and no_new>0;

【X整体股票】指标公式编辑器界面,如下图所示:

《基本面量化投资》系列02小盘股比大盘股更赚钱吗?

补充说明:

a.这里采用的是流通市值,而不是总市值。

b.2022年9月9日,沪深A股4942只,4942×15%=741,流通市值排名741的股票市值为14.02亿,所以N取值14。

2、构建【小盘股】的选股指标

比如,选择将流通市值10-100亿的股票定义为【小盘股】。

指标【X股票池】参数N1、N2可调,代码如下:

{公式名称:X股票池}

{公式描述:构建小盘股票池}

{画图方法:副图}

{n1:0,1000,10}

{n2:0,1000,100}

流通市值:=finance(40)/10000/10000;

small:=between(流通市值,n1,n2);

no_stop:=dynainfo(8)>0;

no_st:=not(namelike('st')) and not(namelike('*'));

no_new:=count(c>0,0)>125;

ok:small>0 and no_stop>0 and  no_st>0 and no_new>0;

【X股票池】指标公式编辑器界面,如下图所示:

《基本面量化投资》系列02小盘股比大盘股更赚钱吗?

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