投资大家谈 | 李玉刚：业绩表现亮眼的小市值策略，我为什么不用？|公募基金|大市值|小市值|投资大家谈|李玉刚|股票

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下面，我们分享来自中泰资管李玉刚的一篇分享。2023年业绩特别亮眼的就是小市值策略，可是李玉刚却提出一个不同于大众的观点：他并不会用这个看似业绩亮眼的投资策略。这背后的原因是什么呢？相信会对大家带来不一样的视角和启发。

最后，也欢迎大家持续给我们投稿！可以发送邮件:azhu830@yeah.net!

以下是李玉刚的分享全文：

近两年来，小市值股票表现亮眼，得到很多投资者的关注。我们做了一个简单的历史数据统计。

• 首先，用中证100全收益指数代表大市值股票；

• 其次，构造一个小市值股票组合：1. 剔除上市未满1年以及ST股票；2. 按总市值排序，选择市值最小的100只股票；3. 按照历史波动率的倒数加权；4. 每月调整一次组合。

2019年12月31日至2023年8月18日，大市值和小市值组合的累计净值表现如图一所示，小市值组合超额收益非常可观。

数据来源：Wind，中泰资管，过往数据不代表未来收益

表一：年度收益率

注：2023年计算至8月18日

数据来源：Wind，中泰资管，过往数据不代表未来收益

做多小市值的策略，结果上看很不错。但这样一个策略/产品，你会采用/购买吗（不考虑交易上的困难）？下面是个人的一些考虑。

关于这个策略，我知道什么

• 每个股票/公司都有一系列的独特风险，因子模型将这些纷繁复杂的独特风险进行降维处理，归结为几个显著的“共同因素”，并用它们来解释和预测各种独特风险。

• 常见的因子组合构建方法是，在某些特征上排序，取排序最低/最高的n只股票，然后按照一定的规则加权。

• 做多小市值组合是因子投资里常用的一个策略。以Fama-French的三因子模型为代表，很多论文利用历史数据（不同国家/地区、不同时间段）的检验，证明小市值组合存在超额收益。除了市值因子外，低估值、低波动和动量等因子也在历史数据的统计检验里，被证明是存在超额收益的。

• 因子模型是一个统计模型，用来解释历史数据中的波动和变量之间的联系。因子模型在解释波动和控制跟踪误差方面是有用的，在预测风险溢价/收益率方面却并不能让人信服。之所以用因子模型来预测收益，是基于金融理论的一个假设，即收益来源于承担风险，而风险可以用波动来衡量（存疑）。因子模型里的每一个因子都代表一种风险（存疑），因此可以用它的波动来预测它的收益。

关于这个策略，我不知道什么

• 小市值组合存在超额收益的原因是什么，这个原因是可持续吗？专家学者们对这个问题有各种不同的解释。比如，金融理论认为小市值股票的风险更高，因此需要更高的收益补偿。问题是，高风险并不是高收益的充分条件。再比如，小股票缺少关注，信息吸收不充分，因此容易被低估。这些解释都过于空泛。不能证伪和确定边界的解释，知识含量接近于零。大部分存在超额收益的因子，对其原因的解释和理解，本人是心存疑虑的。

• 对于小市值组合，我有可靠的买卖决策标准吗？大部分的因子，都缺少一把比较刚性的价值标尺，买卖规则依赖于历史表现，哪个因子表现好就超配，表现差就低配。还有一种常见的因子投资规则是，开发上百上千个因子，在这些因子间分散化。问题是，如果在垃圾里分散化，得到的还是垃圾。

简而言之，对于历史表现很不错的策略/股票/产品，个人希望能够理解原因是什么，是否是可以持续，能否找到可靠的买卖决策标准。如果不能回答这三个问题，我们会敬而远之。正如赌博理论专家Richard A. Epstein 所说，“我们宁愿明智地输，也不愿无知地赢”。

作者简介：

李玉刚，中泰证券资管研究部总经理，北京大学经济学硕士。

曾任国泰君安证券研究所金融工程部研究员、衍生产品部及资产管理部量化研究总监、国泰君安资管量化投资部总经理、中泰证券资管对冲基金部总经理。

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