质量因子分析：揭示一个比盈利能力更优秀的Smart Beta因子

　　【财新数据】（傅杰CFA 刘雯 刘晓芳）在A股高质量因子的研究中，我们采用国内外普遍使用的方法：每个月初，将因子指标按照等级排序，将股票样本从高质量（Q1）到低质量（Q3）划为三个组合。在此基础上，构建多空组合，多头排名前30%的高质量股票，空头排名后30%的低质量股票。对于复合质量指标，我们为指标赋予相同权重，计算等权均值。然后根据质量得分对分析范围内的股票重新排序。

　　我们以沪深300、中证500及中证800为分析范围构建了行业中性的质量投资组合。行业分类基于GICS分类，包括以下十一个行业(金融行业、房地产行业研发创新因子相关财务指标无效数据较多，为避免统计偏差，在研发创新因子回测过程中对上述两个行业做了剔除)：通信服务、非日常生活消费品、日常消费品、能源、金融、医疗保健、工业、信息技术、原材料、房地产及公用事业。

　　为全面研究各因子在A股市场的有效性，我们选取中证800指数作为分析起点。该样本占A股所有3600多家上市公司数量的22%，市值占比接近80%，覆盖了A股市场中最具代表性和投资价值的大中市值公司股票。

　　分析回测结果发现：大中市值样本空间中，研发创新因子、盈利能力因子表现出众，其对应的细分指标指向高度统一。四大因子均在不同阶段获得超额收益，并在熊市和震荡市中展现了防御能力。四大因子及部分细分指标与价值因子（Value）(价值因子：做多高账面市值比公司股票，做空低账面市值比公司股票)和市值因子（Size）(市值因子：做多小市值公司股票，做空大市值公司股票)负向相关，有助于投资组合分散风险、增厚收益。

　　接下来，我们将研究范围缩减至沪深300指数，聚焦质量因子在大盘股中的表现。该样本空间由沪深两市中市值最大、流动性最好的300只股票组成，综合反映A股市场中大市值公司股票整体表现。

　　大市值样本空间中，盈利能力因子业绩最佳，研发创新因子有效性下滑。各因子细分指标指向未受样本空间由中证800缩减至沪深300的影响，但因子总体业绩有所下降。各因子之间、各因子与价值和市值因子之间的负向相关维度增加，风险分散方式更加多样化。

　　最后，我们从中证800中剥离沪深300指数成份股及总市值排名前300名的股票，取总市值排名靠前的500只股票，得到用以反映中国A股市场内中型公司股票价格表现的中证500指数作为样本空间。

　　中型市值样本空间中，研发创新因子效率大幅提升，夏普比率达1.24，在牛市中同样呈现出适用性；盈利能力因子表现次之，在熊市、震荡市中显示了良好的防御属性；其余两因子效用不同程度下行。四因子之间、四因子与价值和市值因子之间负向相关维度提升。

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　　阮伟佳
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