2022年投资策略专题研究 如何寻找A股的有效驱动因子

一、如何寻找 A 股的有效驱动因子？

（一）如何运用 A 股驱动模型？

历史不会重演，但押着同样的韵脚。根据经典的DDM模型，A股走势主要由分 子端（量价）和分母端（货币信用+ERP）共同驱动。2010年以来，中国从“增量 经济”时代步入当前的“存量经济”时代，同时“供给收缩常态化”的推动使得经 济周期不再遵循完美的“美林时钟”。另一方面，分母端的“货币信用”驱动仍继 续维持稳定切换，基本保持3-3.5年的切换周期。分子端“美林时钟”的失效，一定 程度上导致分子端量价驱动的投资模型失效，投资者有点“无所适从”。 不过，在20年以来的疫情冲击下，经济周期再次回归经典的“美林时钟”。20 年疫情以后，中国再次经历了典型的“复苏-过热-滞胀-衰退”的量价周期。同时， “货币信用”周期也未出现明显偏离。我们可以回归分子、分母端的周期演变规律， 找出在大多数区间内均能验证有效的规律，并可以基于当前所处经济周期，寻找一 般规律下的最优组合。

（二）如何识别 A 股有效因子？

分子端：根据“量价”两个维度划分4个象限，并总结各象限的有效因子。（1） 量升价跌（复苏）阶段：高ROE稳定性因子占优；（2）量价齐升（过热）阶段，高 股息率因子、低PE因子和高市值因子占优；（3）量跌价升（滞胀）阶段：低市值因子、低ROE因子、低PEG和高业绩因子占优；（4）量价齐跌（衰退）阶段：低 市值因子、低ROE稳定性因子、低PB因子、高股息率因子占优。 分母端：根据“货币信用”两个维度划分4个象限，并总结各象限的有效因子。 （1）紧货币紧信用：高股息率因子占优；（2）紧货币宽信用：高ROE因子和高业 绩因子占优；（3）宽货币宽信用：低市值因子占优；（4）宽货币紧信用阶段：低 PE和低PB因子占优。

（三）如何验证 A 股有效因子？

A股有效因子构建的组合，均实现超过25%的收益率（年化）。我们通过选取 不同阶段的强有效因子的交集（由于衰退期无强有效因子，选择弱有效因子的组合 作为替代）作为该阶段投资组合的筛选标准，得到在不同时间区间内的投资组合， 并对其历史收益进行回测。回测结果显示分子端因子投资组合年化收益率达到 29.96%，分母端因子投资组合年化收益率达到25.97%。即便在如08年金融危机 /15&16年股灾/18年大幅回撤的时间段，组合仍保持了较强韧性，也一定程度上体现 了组合的抗风险性。

二、分子端：如何识别“量价”驱动的有效因子？

（一）20 年疫情以后，分子端量价周期重归经典的“美林时钟”

我们采用工业增加值，以及利用CPI及PPI拟合出的GDP平减指数，分别作为经 济周期中“量”与“价”的替代指标。GDP增速是确定性较强的代表经济总量增速 的指标，而GDP平减指数则是代表“价”的水平的最优指标。但由于GDP相关指标 更新频次较慢（季度披露），我们退而求其次，采用工业增加值同比增速（月度披 露）代替GDP增速，采用CPI及PPI的拟合指数（月度披露），代替GDP平减指数。 通过CPI和PPI同比的线性组合，可以有效模拟出GDP平减指数。2013年前， “价”主要由CPI驱动，因此，70%的CPI+30%的PPI的组合可以较好的模拟出GDP 平减指数的走势。而随着2013年后中国步入存量经济时代，PPI的重要性上升，50% 的CPI+50%的PPI的组合可以有效拟合GDP平减指数。拟合后的指数走势基本与 GDP平减指数的季度数据一致。

2001-2012年，中国经济经历了三轮完整的“美林时钟”。2013年前，中国经 济处于“增量经济”时代，市场基本遵循“美林时钟”的演变规律，中国经济三轮 典型周期均经历了明显的“复苏-过热-滞胀-衰退”阶段。 2013年后，“美林时钟”长时间失效，经济周期紊乱。2013年后，中国经济进 入“存量经济”时代，工业增加值增速进入长期下行通道，经济先后经历“弱复苏衰退-伪过热-衰退”的阶段，“美林时钟”失效。 20年新冠疫情以来，分子端的量价周期重归“美林时钟”。2020年新冠疫情导 致中国量价周期重归显著波动，重现了“复苏-过热-滞胀-衰退”的经典“美林时钟” 周期。

（二）“量价”驱动视角下，如何筛选 A 股有效因子？

各“量价”驱动阶段，遍历所有因子的有效性。我们构建了12类A股常用因子 （如市值、股息、现金流、ROE、PE、PB等），并基于高低两个维度（如高市值 因子和低市值因子），合计遍历24个因子的有效性。具体方法是：将所有因子按照 从低到高均等分为10份，计算历史上各个“量价”区间内，各因子分位（相对wind 全A）的超额收益。以市值因子和PE因子为例：我们可以看到在经济衰退“量跌价 跌”阶段，低市值因子一般相对更占优，而在过热“量升价升”阶段，高股息率因 子占优的概率相对较大。

以因子“期望值”来比较各类因子的有效性。如上文所示，对于单一因子，我 们可以直接通过表格判断因子的有效性，但如何对比多个不同因子的有效性强弱呢？ 我们建议通过因子的“期望值”进行定量测算—— （1）计算各个因子在相应时期的超额收益期望值，比如，高股息因子就是计算 各个阶段股息率排名前30%组合的超额收益均值（以此类推）； （2）基于因子“期望值”筛选各个阶段排名靠前的因子，即我们可以获得所有 “量价”阶段因子“期望值”排名前5/前10的因子； （3）如果一个因子在某个阶段（如量升价跌的复苏阶段）排名靠前的频次相对 更高（高于总次数的50%），我们就将这个因子定义为“强有效因子”。

三、分母端：如何识别“货币信用”驱动的有效因子？

（一）货币-信用传导的时滞，带来经典的“货币信用”周期

货币政策的传导时滞，带来了经典的“货币-信用”周期。货币政策由央行制定， 经由商业银行传导，最终形成居民、企业、政府部门的信贷。由于货币政策的传导 存在一定时滞，因此从历史上来看，货币政策的宽松和收紧领先于信用端的宽松和 收紧。 参考董德志在《投资交易笔记》中提出的“货币信用框架”，经济周期从分母 端可以划分为“宽货币-宽信用”、“紧货币-宽信用”、“紧货币-紧信用”、“宽 货币-紧信用”四个阶段。

通过央行对三大货币政策工具的使用，可以判断出央行的货币政策端，亦即狭 义流动性的宽松与收紧。而通过社融同比增速及M2的具体数据表现，可以判断出信 用端的宽松和收紧。2002年至今，共经历6轮完整的货币信用周期，平均一轮周期 时长在3-3.5年，当前经济处于货币信用双宽的阶段。

（二）“货币信用”驱动视角下，如何筛选 A 股有效因子？

各“货币信用”驱动阶段，遍历所有因子的有效性。我们构建了12类A股常用 因子（如市值、股息、现金流、ROE、PE、PB等），并基于高低两个维度（如高 市值因子和低市值因子），合计遍历24个因子的有效性。具体方法是：将所有因子 按照从低到高均等分为10份，计算历史上各个“货币信用”区间内，各因子分位（相 对wind全A）的超额收益。以市值因子和股息率因子为例：我们可以看到低市值因子 在“宽货币宽信用”区间相对占优，而高股息率因子则在“紧货币紧信用”区间相 对占优。

以因子“期望值”来比较各类因子的有效性。类似“量价”驱动阶段我们也通 过因子的“期望值”测算不同因子的有效性—— 回顾02-22年的整个区间，统计不同时期中，因子平均涨幅排名处于前5的次数， 我们发现低PEG/低市值/高股息率/高ROE/低PE因子在大多数周期内维持有效。

当前的“宽货币宽信用”周期下低市值因子占优。自02年1月起的7次“宽货币 -宽信用”时期，5次处于0%-10%分位数的低市值个股超额收益率占优。自2021年 11月起的新一轮“宽货币-宽信用”时期，市场转向小盘风格，处于0-10%分位数的 低股息率个股超额收益较高。

四、复盘：“因子与驱动”模型年化收益超过 25%

（一）构建组合：因子筛选-参数优化-模型优化

基于筛选出的各时期内的强有效因子/因子组合，构建投资组合，并在优化投资 组合历史收益的过程中，寻找最优筛选参数。基于筛选出的强有效因子，我们可以 对不同经济周期内的股票进行筛选，构建投资组合，并对投资组合的区间收益进行 回测。同时，通过改变“低”和“高”的分位数临界值参数，不断优化投资组合的 收益率，找到收益最大时的因子分位数临界值参数，进而最终确定最优投资组合， 并构建收益最优模型。

（二）精选阈值：分档优化因子筛选条件，得出最优投资组合标准

通过改变“低”和“高”的分位数临界值，得出不同分位数临界值的投资组合 样本，并计算投资组合的超额收益率，以最大超额收益率所选取的参数组合为最优。

（三）数据回测：2002 年至今分子/分母端组合年化收益均超 25%

分子/分母端的强有效因子的投资组合，整体取得显著的超额收益。从绝对走势 来看，基于分子/分母端有效因子的投资组合均在08年后开始大幅跑赢Wind全A，并 在21年的时间区间中，分别增长223.17倍、117.00倍。同时，从走势中可以看出， 分子端有效因子筛选出的投资组合，在15-18年，取得了大幅增长，而分母端有效因 子筛选出的组合，则是在19年大幅宽信用后，迎来持续大幅上升。

从年化收益来看，分子端“量价”投资组合可获得年化29.98%的收益，而分母 端“货币信用”投资组合可获得25.97%的收益。两个组合大多年份的年化超额收益 保持在正数。即便在如08年金融危机/15&16年股灾/18年大幅回撤的时间段，组合的 收益仍保持相对稳定，一定程度上体现了组合的抗风险性。

在绝大多数区间内，分子端和分母端投资组合的超额收益为正。在经济衰退阶 段，分子端即使采用半强有效因子筛选出的投资组合，也取得了不错的超额收益。 同时，即便在08年、15-16年几次较大的大跌期间，组合仍然保持了较高的超额收益， 这同样体现出了模型的稳定性。

五、展望：构建“量价”和“货币信用”驱动组合

（一）分子端：量升价跌，关注高 ROE 稳定性因子

高频经济数据相继确认中国经济“弱复苏”。7月是上海疫情常态化后的第二个 月，经济数据修复但幅度相对有限：出口同比增速略有上升，工业、服务业、消费、 投资、地产销售同比增速均低于前值，但较5月仍有所改善，呈现“弱复苏”的特征。 8月高频数据进一步延续“弱复苏”的特征：PTA产业链负荷率小幅抬升，高炉开工率 转正，上海地铁客运量同比增加维稳。

22年A股进入结构性“供给过剩”， 也将支撑国内“量升价跌”。中报数据再 次确认A股进入产能 “投产”阶段，供给增加而需求偏弱，导致结构性“供给过剩”。

4月以来开启的猪周期推动CPI进入上升通道，但上游资源等价格同期大幅回落， 带来PPI明显回落，推动价格水平持续下跌。4月以来进入新一轮猪周期，带动CPI 于底部回升。但随着海外大宗商品供给紧缩的逐渐缓解，同时国内复工复产持续推 进，重点产业链供应链逐步畅通稳定，保供稳价政策效果逐渐显现，上游生产资料 价格持续下跌，带动国内价格水平进入下行通道。

当前中国经济“弱复苏”，建议关注盈利能力稳定公司的投资机会。在“量升 价跌”的复苏周期开始前，经济刚刚经历滞胀或衰退期的冲击，经济总量触底回升。 由于市场对经济的信心仍处于构筑阶段，此时盈利能力更具稳定性的公司更受市场 青睐，也因此相对占优。基于22年中报数据，我们选取ROE稳定性处于前40%的公 司，共计1359家公司。从数量上看，大多分布于机械设备、医药生物、基础化工等 行业，从市值看则大多分布在银行、医药生物、非银金融等行业。

（二）分母端：宽货币宽信用，关注低市值因子

央行调降逆回购利率和MLF利率10个基点，宽货币基调延续。8月15日，央行 调降逆回购利率和MLF利率10个基点，分别至2.75%和2.00%。海外加息预期减弱， 叠加国内经济下行，带来此次降息：美国加息预期减弱给予国内货币政策空间；社 融低于预期、地产销售疲软以及疫情反复等因素影响，需政策支撑经济发展。MLF 调降带动1年期和5年期LPR非对称下降。 市场利率持续下降，甚至跌破政策利率。从当前货币政策可以看出，今年自5 月降息后，政策利率连续两个月没有变化，但这期间市场利率（如7天银行间质押式 回购利率、隔夜SHIBOR利率等）还在持续下降，甚至已经跌破政策利率，表现出 市场对政策利率的背离倾向。短期利率不升反降，主要原因可能就是内需修复动能 不足，信用产出效用不高，宽货币环境将持续。

7月低于预期的社融数据或推动货币政策延续宽松，宽信用大趋势仍将持续。7 月初以来的减量逆回购导致市场担心货币政策转向收紧，当前短端利率水平持续低 位进一步放大了狭义流动性收紧的担忧。此外，10年期国债利率的持续下行，为市 场提供一定的流动性。我们判断：当前稳增长/保就业压力较大，7月社融低于预期， 反而有可能使得货币政策延续宽松、进而进一步宽松信用。 5.13央行表态“宏观杠杆率会有所上升”，历史上类似表述后，社融增速一般 都会进入较长的上行阶段。二季度央行货币政策执行报告中指出“经济恢复基础尚 不稳固”“青年就业压力较大”，央行下半年工作会议也提示“引导金融机构增加 对实体经济的贷款投放力度”。因此，政策端的指引同样表明宽信用将成为大趋势。

当前“稳增长”背景下，货币环境趋宽，信用扩张将是中期趋势，低市值因子 有效。我们基于模型切换时点（21年11月）的市值数据，对全市场市值排名后10% 分位数的股票进行筛选，共计359家公司。从数量看，大多分布在机械设备、基础化 工、纺织服饰等行业中，从市值看则集中于机械设备、基础化工、计算机等行业。

编辑：JACK