來源：源達
投資要點
低市盈率組合明顯優於高市盈率組合
從全部A股中分別選取市盈率最低20只個股，市盈率最高20只個股進行回測，低市盈率組合與高市盈率組合呈現出截然不同的特性。2014.05.07-2025.10.27期間，低市盈率組合整體跑贏滬深300，年化收益為8.70%，超額收益為42.38%。高市盈率組合整體跑輸滬深300，超額收益為-42.06%。就不同市場階段而言，低市盈率組合在2020-2021年成長風格佔優的周期中略跑輸滬深300，一定程度上反映了低市盈率因子存在周期性失效。2022年後，隨着風格切換回價值，低市盈率因子組合不斷創出新高。
引入機構評級家數對市盈率組合進行優化
引入「機構評級家數大於10家」作為篩選條件後，組合回測結果均得到了一定提升。2014.05.07-2025.10.27期間，低市盈率組合在幾乎不增加波動率的情況下提升了收益，並降低了最大回撤，組合年化收益率為12.83%，相對滬深300的超額收益為181.54%。高市盈率組合表現亦顯著改善，同時期，組合年化收益率為11.34%，相對滬深300的超額收益由負轉正，為124.64%。
擴大低市盈率組合範圍來消除行業因素影響
通過將低市盈率組合的持倉數量從20只擴充至50只，組合表現同樣實現了較大提升。50只組合通過適度分散化，有效規避了因持股過度集中而可能遭遇的個別價值陷阱或特定行業風險，2014.05.07-2025.10.27期間，其組合年化收益為12.28%，相對滬深300的超額收益為159.46%。
低市盈率分位數單因子回測表現最優
歷史分位數計算的是某個指標當前的取值在一段歷史區間中所處的分位數點，是常用的時間序列分析方法，具有明確的經濟學意義。PE歷史分位數反映了個股當前PE估值在一段歷史區間中的高低程度。為進一步消除行業估值差異，本文選取在調倉日期前6個月內PE歷史分位數處於最低的20只股票構建組合。從回測結果來看，低市盈率分位數單因子組合表現最優，其相對滬深300 的超額收益為409.30%，年化收益率為17.34% 。
風險提示
歷史收益表現不代表未來；回測模型未考慮實際交易費用率；其他數據統計誤差
一、市盈率因子初步回測
市盈率是資本市場中最為經典和廣泛關注的估值指標之一。其核心定義為股票價格與每股收益的比率，計算公式為 ：
市盈率 = 股票價格 / 每股收益
根據淨利潤取值時期的不同，可分為使用上一年度淨利潤的靜態市盈率和使用最近四個季度淨利潤的滾動市盈率。其中，滾動市盈率 （Trailing Twelve Months， TTM） 能更及時地反映公司最新的盈利狀況，為確保時效性，本文選用滾動市盈率 （Trailing Twelve Months， TTM） 進行選股回測。
一般而言，較低的市盈率可能預示着股票被市場低估，具備更高的安全邊際和未來價值迴歸的潛力，而較高的市盈率則往往蘊含了市場對公司未來高成長性的強烈預期，但也可能意味着其估值偏高存在回調風險。因此，市盈率因子試圖捕捉的，正是這種價格相對於其盈利基礎偏離所帶來的投資機會，其背後的核心假設是：從長期來看，市場會進行均值迴歸，低估的價值股終將實現超越市場的回報。
1．市盈率因子單因子回測
我們選取2014-2025年全部A股公司來構建股票池，考慮業績時效性及假期因素，我們在每年的5月7日以及11月7日進行調倉，若當日不是交易日，則順延至下一個交易日。此外，剔除全部A股中市盈率為負的個股，以及剔除 ST、*ST 個股，分別選取市盈率最低20只個股，市盈率最高20只個股進行回測，回測結果如下：
圖1： 市盈率最低與市盈率最高20只股票組合回測
資料來源：Wind，源達信息證券研究所
表1：市盈率最低與市盈率最高20只股票組合表現對比 （2014.05.07-2025.10.27）
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項目 |
市盈率最低20只 |
市盈率最高20只 |
|
組合收益（%） |
160.70% |
76.15% |
|
超額收益（%） |
42.38% |
-42.06% |
|
年化收益（%） |
8.70% |
5.05% |
|
年化波動率（%） |
21.50% |
30.29% |
|
Alpha |
3.38% |
-1.48% |
|
Beta |
0.7558 |
0.9298 |
|
Sharp |
0.33 |
0.12 |
|
跟蹤誤差 |
0.95% |
1.44% |
|
最大回撤（%） |
-43.62% |
-73.61% |
數據來源：Wind，源達信息證券研究所
從回測結果中可以看出，低市盈率組合與高市盈率組合呈現出截然不同的特性。低市盈率組合整體跑贏滬深300，年化收益為8.70%，超額收益為42.38%。高市盈率組合整體跑輸滬深300，超額收益為-42.06%。低市盈率組合的淨值曲線整體相對平滑，儘管在2015年與2018年的系統性下跌中難以完全規避回撤，但其展現出更強的抗跌性與恢復能力。反觀高市盈率組合則波動性較大，其淨值在2015年遭遇較大回撤且後續未能恢復前高，凸顯了其在市場情緒逆轉時的脆弱性。
就不同市場階段而言，在2014-2017年，低市盈率組合穩步建立了長期領先優勢，在2018年熊市中，其回撤也相對更小。在2020-2021年成長風格佔優的周期中，低市盈率組合跑輸滬深300，在一定程度上說明了低市盈率因子存在周期性失效，2022年後，隨着風格切換回價值，低市盈率因子不斷創出新高。
2．市盈率因子疊加機構評級家數因子回測
前面的回測中，僅剔除虧損股，及相關ST股，但可能未完全排除盈利質量差、前景黯淡的公司。為了降低價值陷阱風險，即一些低市盈率個股可能反映的是公司基本面的衰落，進一步，我們引入機構評級家數因子疊加低市盈率因子進行回測，回測結果如下：
圖2： 機構評級家數大於10家且市盈率最低20只股票組合回測
資料來源：Wind，源達信息證券研究所
同樣，為避免基本面衰落的高估值公司的泡沫破裂風險， 我們引入機構評級家數因子疊加高市盈率因子進行回測，回測結果如下：
圖3： 機構評級家數大於10家且市盈率最高20只股票組合回測
資料來源：Wind，源達信息證券研究所
從回測結果來看，引入「機構評級家數」作為篩選條件後，無論是高市盈率組合還是低市盈率組合，其回測結果均得到了一定提升。
低市盈率組合疊加機構評級家數後，在幾乎不增加波動率的情況下，大幅提升了收益，並降低了最大回撤。2014.05.07-2025.10.27期間，組合年化收益率為12.83%，相對滬深300的超額收益為181.54%。不過同樣，在2020-2021年成長風格佔優的周期中，低市盈率組合跑輸滬深300，2022年後隨着風格切換回價值，組合獲得大幅超額收益。
高市盈率組合疊加機構評級家數後，組合表現顯著改善，2014.05.07-2025.10.27期間，組合年化收益率為11.34%，相對滬深300的超額收益由負轉正，為124.64%。機構評級家數因子有效過濾了高估值股票中基本面脆弱、純靠題材炒作的泡沫，保留了那些雖然估值較高但具備真實成長潛力且被機構研究覆蓋認可的公司，從而在保留上漲彈性的同時，顯著降低了其極端下行風險。
表2：機構評級家數大於10家且市盈率最低20只與最高20只股票組合表現對比 （2014.05.07-2025.10.27）
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項目 |
機構評級家數大於10家 且市盈率最低20只 |
機構評級家數大於10家 且市盈率最高20只 |
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組合收益（%） |
300.14% |
243.25% |
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超額收益（%） |
181.54% |
124.64% |
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年化收益（%） |
12.83% |
11.34% |
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年化波動率（%） |
21.82% |
34.31% |
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Alpha |
7.47% |
3.55% |
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Beta |
0.7613 |
1.1047 |
|
Sharp |
0.52 |
0.29 |
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跟蹤誤差 |
0.96% |
1.57% |
|
最大回撤（%） |
-37.00% |
-67.70% |
數據來源：Wind，源達信息證券研究所
二、基於跨行業估值差異的市盈率因子優化
不同行業間市盈率存在的結構性差異。具體而言，能源、金融、公用事業等傳統行業市盈率普遍偏低，而信息技術、醫療保健等成長性行業則估值較高。 這種巨大差異源於市場對不同行業的增長預期、盈利穩定性及資產結構的不同定價。因此，之前構建的組合可能將不可避免地偏向金融、能源等低估值板塊。
表3：Wind 一級行業的市盈率（2025.10.13）
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板塊 |
市盈率（TTM，整體法） |
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WIND能源 |
12.57 |
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WIND材料 |
44.11 |
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WIND工業 |
34.64 |
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WIND可選消費 |
29.51 |
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WIND日常消費 |
22.18 |
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WIND醫療保健 |
52.16 |
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WIND金融 |
8.22 |
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WIND信息技術 |
102.47 |
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WIND通訊服務 |
23.77 |
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WIND公用事業 |
18.96 |
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WIND房地產 |
-6.73 |
資料來源： Wind， 源達信息證券研究所
1．擴大組合範圍
為了在構建組合時減少行業因素的影響，我們嘗試擴大股票組合的範圍，分別選取市盈率最低及最高的50只股票構建組合，考慮業績時效性及假期因素，我們在每年的5月7日以及11月7日進行調倉，若當日不是交易日，則順延至下一個交易日。此外，剔除全部A股中市盈率為負的個股，以及剔除 ST、*ST 個股。回測結果如下：
圖4： 市盈率最低與市盈率最高50只股票組合回測
資料來源：Wind，源達信息證券研究所
表4：市盈率最低與市盈率最高50只股票組合表現對比 （2014.05.07-2025.10.27）
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項目 |
市盈率最低50只 |
市盈率最高50只 |
|
組合收益（%） |
278.07% |
109.62% |
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超額收益（%） |
159.46% |
-8.99% |
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年化收益（%） |
12.28% |
6.66% |
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年化波動率（%） |
21.46% |
29.09% |
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Alpha |
6.42% |
0.16% |
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Beta |
0.8303 |
0.9216 |
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Sharp |
0.50 |
0.18 |
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跟蹤誤差 |
0.78% |
1.35% |
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最大回撤（%） |
-38.46% |
-73.70% |
數據來源：Wind，源達信息證券研究所
通過將低市盈率組合的持倉數量從20只擴充至50只，組合表現實現了較大程度地提升。50只組合通過適度的分散化，一定程度上規避了因持股過度集中而可能遭遇的個別價值陷阱或特定行業風險，其組合年化收益為12.28%，相對滬深300的超額收益為159.46%。
2．市盈率分位數因子回測
歷史分位數計算的是某個指標當前的取值在一段歷史區間中所處的分位數點，是常用的時 間序列分析方法，具有明確的經濟學意義。PE歷史分位數反映了個股當前PE估值在一段歷史區間中的高低程度，能定量刻畫出個股的PE估值在一段歷史區間中是否「便宜」。
為了在構建組合時進一步最小化行業估值因素的影響，我們將嘗試使用市盈率分位數因子。本文選取在調倉日期前6個月內PE歷史分位數處於最低的20只股票構建組合，考慮業績時效性及假期因素，我們在每年的5月7日以及11月7日進行調倉，若當日不是交易日，則順延至下一個交易日。此外，剔除全部A股中市盈率為負的個股，以及剔除 ST、*ST 個股。回測結果如下：
圖5： 市盈率分位數最低20只股票組合回測
資料來源：Wind，源達信息證券研究所
進一步，我們嘗試在此基礎之上，疊加機構評級家數因子，回測結果如下：
圖6： 機構評級家數大於10家且市盈率分位數最低20只股票組合回測
資料來源：Wind，源達信息證券研究所
表5：市盈率分位數最低20只股票與疊加機構評級家數大於10家後組合表現對比（2014.05.07-2025.10.27）
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項目 |
市盈率分位數最低20只 |
機構評級家數大於10家 且市盈率分位數最低20只 |
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組合收益（%） |
527.73% |
317.57% |
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超額收益（%） |
409.30% |
198.96% |
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年化收益（%） |
17.34% |
13.25% |
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年化波動率（%） |
26.04% |
25.08% |
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Alpha |
10.96% |
6.58% |
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Beta |
0.9067 |
0.9473 |
|
Sharp |
0.61 |
0.47 |
|
跟蹤誤差 |
1.09% |
0.92% |
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最大回撤（%） |
-55.51% |
-49.80% |
數據來源：Wind，源達信息證券研究所
從回測結果來看，低市盈率分位數單因子組合表現最優，市盈率分位數因子在較大程度上消除了行業估值差異問題，組合表現遠超之前低市盈率組合，經機構評級家數增強後的低市盈率組合，以及擴大選股範圍的低市盈率組合。2014.05.07-2025.10.27期間，其相對滬深300 的超額收益為409.30%，年化收益率為17.34% 。
低市盈率分位數因子疊加機構評級家數因子之後，組合收益率出現一定程度的下降，主要原因可能是機構評級因子將選股範圍限制在了已被市場廣泛研究、相對成熟的股票池中，這本質上過濾掉了一部分潛在的高賠率機會，導致收益天花板下降。
三、風險提示
歷史收益表現不代表未來；
回測模型未考慮實際交易費用率；
其他數據統計誤差
責任編輯：劉萬里 SF014