策略理念及基础框架 [page::3][page::4]

• 继承威廉·达顿价值成长理念，偏好小盘股票，关注短期偿债能力、盈利边际改善和未来成长性，强调低估值。

- 主要量化指标包括：总市值（界定小市值范围）、利息支出与营业利润比、毛利率同比增速、预测净利润或营收增长率、市盈率和市净率。

• 选股标准要求合理控制小市值范围、盈利成长性和估值水平，结合未来预期财务指标补全数据缺失。

回测表现与频率优化 [page::5][page::6]

• 季度调仓策略表现平庸，年化收益8.35%，仅明显优于基准中证500部分年份。

- 调整为月度调仓，利用频繁更新的财务指标提升策略表现，年化收益提高至11.67%，较基准具有明显超额。

行业中性及选股数量控制优化 [page::6][page::7]

• 实施行业中性，使用长江三级行业均值替代市场均值以限制PE极端值影响，提高选股数量稳定性。

- 优化后策略年化收益14.93%，信息比提升，行业分布趋于均衡，主要集中医疗、军工、计算机等行业。

进一步强化市值及估值限制，策略显著增强 [page::7][page::8]

| 指标 | 选股标准 |
|----------------|---------------------------------------|
| 总市值 | 小于0.5×所属长江三级行业均值且<200亿 |
| 利息支出/营业利润TTM | 小于50% |
| 毛利率同比增速TTM | 大于0 |
| 预测净利润增速FTM | 大于10%（或营收增速大于市场均值） |
| PETTM & PEFTM | 小于0.8×所属长江三级行业均值 |
| PBLF | 小于0.8×所属长江三级行业均值 |

• 该增强策略年化收益达26.38%，超中证500近25%，夏普比0.97，信息比2.56，表现优异。

- 从分年表现角度，2014-2016年和2019年以后稳健强势，仅2017年略逊基准。

• 策略选股平均数61只，与威廉·达顿理念中的分散化相符，行业分布覆盖17个长江一级行业。

最新持仓结构及个股表现 [page::9][page::10]

• 最新53只股票中，绝大多数不同幅度上涨，基建和地产板块个股略有下跌。

- 权重集中于医疗保健、电子、机械设备、电力新能源、房地产和化学品等行业。

• 代表个股如诺德股份上涨17.38%，安徽建工表现相对弱。

金融工程点评报告详尽分析 — 威廉·达顿小型价值成长选股策略

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：威廉·达顿小型价值成长选股策略点评报告

- 发布机构：长江证券研究所

• 报告类型：金融工程量化策略研究与点评

- 发布日期：截至2022年6月中旬最新数据，具体报告无明确日期，但含2022年6月13日数据及趋势

• 主要分析师：刘胜利（SAC编号S0490517070006）

- 研究主题：基于著名价值投资人威廉·达顿（William M. Dutton）投资理念构建的小型价值成长选股策略，针对A股市场进行量化策略回测、优化与表现评测

核心论点与总结：

该报告深度解析并实证回测了威廉·达顿投资理念形成的选股策略，其核心风格偏好小市值成长价值股，注重兼顾短期偿债能力、成长性和盈利边际改善，同时强调整体持股估值的低位安全边际。通过对原始策略的迁移与优化，尤其是调仓频率（月度优于季度）、行业中性调整以及严格限制市值和市净率，策略效果提升显著，最佳版本年化收益达26.38%，相较中证500超额收益达24.57%，同时选股数量更合理，行业分散化程度高，主动风险较低，夏普比率接近1，信息比高达2.56，策略表现稳健且具备持续的超额收益能力。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 威廉·达顿投资理念框架解析

报告回溯威廉·达顿投资理念的核心要素，强调：

• 严格限制市值：关注小于10亿美元的小型公司，体现纯粹的小盘风格。

- 短期偿债能力优异：运营利润覆盖利息支出，稳健财务结构。

• 盈利能力与成长性：尤其毛利率边际改善，表明盈利质量上升。

- 低估值要求：市盈率需低于行业或者市场均值20%以上，市净率低估值。

• 预期盈利增长：未来12个月盈利增长10%-15%，兼顾成长属性。

这一策略区别于林奇式的集中投资，强调分散化和行业广泛覆盖，降低个股及行业风险。报告通过表1明确投资理念的量化框架，为后续量化指标构建和回测筛选奠定基础。[page::3]

2.2 小型价值成长选股策略基础回测

策略回测以A股市场为背景，首先明确小市值范围应以市值限制来替代表美股的股价限制；同时采用利息支出/营业利润指标衡量短期偿债能力，结合毛利率同比增速监测盈利边际改善；预测净利润增长率或营收增长率用于衡量未来盈利成长；市盈率与市净率用于估值筛选。

表2和表3详细列出了用于筛选的指标及其具体量化标准，如调仓日总市值小于市场均值，利息支出/营业利润TTM小于50%，毛利率同比增速大于0，预测净利润增速大于10%，PE和PB指标须落在市场均值的0.8倍以下等，这体现价值与成长兼备的严谨筛选标准。

值得注意的是，小市值股票预测数据缺失问题经由季度财报净利润和营收同比增速演算未来估值指标解决，保障数据的可行性和完整性。[page::4]

2.3 回测环境及初步策略表现

回测区间为2010年末至2022年5月，选股范围涵盖PB>0的A股总样本，调仓频率初定为季度调仓（4月、8月、10月末），加权方式为流通市值加权，基准为中证500指数。

图1显示季度调仓的净值走势较为平稳且与中证500走势高度重合，年化收益仅8.35%，相较中证500超额6.53%，表现有限，部分年份（2015-2016及2021年）风格效应较明显。

根据指标多采用TTM和FTM数据，信息每月更新，为充分利用最新信息，调仓频率调整为月度。图2月度调仓策略表现显著改善，年化收益提升至11.67%，超额收益9.85%，凸显提高调仓灵活性和信息更新频率对策略表现的积极作用。但选股数量仍存在波动大、极端PE值影响显著等问题。[page::5]

2.4 行业中性与选股数量的优化

图3通过月度回测和行业中性调整选股数量对比，灰色区域为月度回测期间选股数量波动较大，部分区间甚至超过1000只，而红色填充代表行业中性调整后选股数量稳定在200左右，波动性大幅降低。

行业中性处理目的是以行业均值代替市场均值，抑制极端PE值对个别行业过度影响，避免选股极端化。图4显示行业中性后，多个行业选股占比趋于均衡，医疗保健、军工、计算机等行业比重上升，而化学品、商业贸易、环保等下降，行业集中度变化明显。

图5净值表现同样显示行业中性战略下年化收益进一步提升至14.93%，超额收益13.11%，选股数量合理化，减少了操作难度，但仍存在提升空间。

该优化反映行业因素显著影响选股标准适用性，合理的行业中性处理有效减少策略风险，提升表现稳定性。[page::6]

2.5 市值与PB更严格限制后的最终增强策略

图6列示了2022年5月31日总市值均值超过400亿元的长江三级行业分布，部分行业如综合保险、白酒和电气设备市值均值异常高，若不设严格限制，违背小盘策略理念。

基于此，报告提出调整后的选股标准（表4）：

• 总市值限定于所属长江三级行业均值的0.5倍且不超过200亿元，避免选择超大市值股票冲淡策略风格。

- PB指标限制调整为仅0.8倍行业均值以下，强化估值安全边际。

图7增强策略净值走势显著优于基准，中证500年化超额收益达到24.57%，策略年化收益26.38%，策略表现爆发明显。

表5详细分年数据呈现该策略在2014-2016年及2019年后表现尤其突出，斩获多次超过30%-100%的年度收益，且夏普比率和信息比均表现优异，信息比稳固在2.5区间，加之近年回撤控制相对较好，体现策略的风险调整效果极佳。

夏普比0.97显示风险调整后收益良好，主动风险低或适中，表明多样化选股及行业分散优势明显。

选股数量平均约61只，契合实务操作可跟踪性要求，反映策略从粗放转向精细化管理有显著成效。[page::7,8]

2.6 最新持仓及行业分布分析

表6披露最新53只成分股，流通市值普遍在130亿元以下，绝大部分更低于50亿元，权重集中且个股带来丰富分散。

整体35只股票回报正向，仅6只基建和地产板块股票跌幅超过3%。行业分布覆盖17个长江一级行业，主要集中于医疗保健（最大行业权重），电子、机械设备、电新、房地产和化学品等，兼顾科技、制造、消费和周期性行业。

图8进一步验证持仓行业分布的均衡性，医疗保健占比最高，达12%，电子及机械设备次之，各约为4%-5%水平，体现了多行业分散投资风格，同时兼顾估值与成长的平衡。

权重最大个股安徽建工调仓后跌幅9.69%，体现少部分波动风险，但整体策略收益稳健。[page::8,9,10]

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三、图表深度解读

• 图1-2：季度与月度调仓策略净值走势。图1季度策略表现平平，图2月度优化后收益明显提升，显示更新频率对及时捕捉价值成长机会的影响。月度调仓策略净值表现远超基准，黄色比值曲线表明相对价值提升。[page::5]
• 图3：月度回测与行业中性策略每期选股数量比较。行业中性显著平滑选股数量，解决了极端PE造成的暴涨问题，改善策略实际跟踪难度。[page::6]
• 图4：优化前后各行业选股占比变化。行业中性降低了部分行业过多权重，如商业贸易、环保行业，提升了医疗与军工等相对估值合理且成长性好的行业选股比例，符合策略成长价值定位。[page::6]
• 图5：行业中性策略净值走势。红色净值指数明显优于基准橙线，表明行业中性作为风险调整策略有效提升收益。[page::6]
• 图6：市值均值超过400亿的长江三级行业分布，警示大市值行业可能对小盘策略产生干扰，提升选股标准针对性。[page::7]
• 图7：增强策略净值走势，显示经过强化标准调整后策略表现快速超越基准，净值增长稳健且持续，反映增强策略显著提升了策略质量。[page::8]
• 图8：最新持仓一级行业分布，医疗、电子、机械设备等行业集中，但整体行业覆盖广泛，符合威廉·达顿“分散化”投资理念。[page::10]

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四、估值分析

报告虽未采用传统DCF等估值模型，但策略本质为基于量化指标严格筛选低估值且成长性良好的小盘股票，使用了多个相对估值指标：

• PE（TTM与FTM）和PB相对行业均值测算：调整选股标准中，PE与PB限定为小于行业均值0.8倍，体现严格的估值筛选。

- 市值限制：强化选股市值不得超过行业均值0.5倍且200亿，保证真小盘股属性。

这种采用相对估值和严格限制市值、成长指标的筛选方式形成了“估值+成长+财务健康”复合多因子筛选模型，采用行业中性降低行业估值波动风险，合理规避极端值带来的干扰风险，提升策略稳定性和表现。敏感性分析虽未明确提及，但通过调整不同阈值及选股标准、调仓频率，策略表现得到验证。整体来说，策略估值层面严谨且结合成长性指标，保持了投资安全边际。[page::1,4,7]

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五、风险因素评估

报告明确提示：

• 历史回测不保证未来有效性：所有策略表现原理基于历史数据，未来市场风格转换、政策环境及市场流动性变化可能影响策略表现。

- 数据缺失风险：尤其小市值公司机构预测数据不足，未来采用算法计算预测值虽有合理，但不可避免潜在误差与数据质量风险。

• 市场风格影响：周期性及价值风格切换对策略收益影响显著，如2017年价值风格占优阶段策略表现不佳。

- 行业及个股集中风险：尽管策略注重分散，但部分行业权重提升存在一定波动风险，如基建和地产板块个股近期表现较差。

• 极端估值指标影响：PE极端值对选股数量和表现有大影响，行业中性处理降低但不能完全消除。

报告未详述缓解方案，但通过调仓频率调整、严格市值和估值限制、行业中性设计，已形成一定风险防控机制。[page::1,5,6]

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六、批判性视角

• 报告基于历史数据回测，尽管数据充分，但策略对市场环境变化适应性仍存疑，尤其在市场风格剧烈切换时期表现承压，表现的稳定性和持续性有待长期验证。

- 存在对预测净利润和营收增长率的依赖，模型对预期指标的准确性较敏感，而A股小市值公司机构覆盖不足可能带来系统性数据风险。

• 选股数量及行业分布优化虽提升策略操作可行性，但调仓频率提高可能增加交易成本和执行难度，这一执行成本未在报告中体现。

- 目前缺乏对估值方法更深入的敏感性分析和市场异常情形下的策略弹性测试，未来优化空间仍大。

• 报告对现实交易细节（如流动性、交易滑点）未展开讨论，实际落地能力尚需考查。

总体来看，报告分析内容严谨，方法逻辑清晰，但策略依赖部分假设（如未来盈利预测的准确度）和历史环境，需投资者结合实际审慎对待。

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七、结论性综合

本报告系统解析了威廉·达顿小型价值成长选股策略的投资理念、量化指标、回测表现及策略优化路径。核心贡献在于：

• 成功将经典投资理念转换为符合中国A股市场特征的量化选股策略，重点关注小市值、成长与低估值兼备。

- 月度调仓替代季度调仓显著增强策略对市场信息的响应能力，提升年化收益率和超额收益率。

• 引入行业中性策略，有效缓解极端PE值和行业轮动导致的选股数量波动，增强策略稳定性。

- 严格市值和PB筛选标准进一步精准锁定小盘低估值成长股，优化后策略表现实现年化26.38%，超中证500达24.57%，远超原始版本。

• 多指标选股逻辑扎实，行业分散度高，主动风险控制良好，夏普比、信息比水平优异，具备强风险调整后收益能力。

- 最新持仓覆盖17个一级行业，权重分布合理，整体符合威廉·达顿分散化、小盘成长价值投资核心。

图表展示出策略从粗放到精细的显著演进过程，其中图7呈现增强策略净值稳健攀升趋势，是策略质量提升的直观体现。图3-6等数据辅助理解策略选股数量与行业权重变化，揭示行业中性和市值估值限制的重要提升作用。

尽管存在对未来盈利预测的依赖及市场风格切换风险，报告提供的多层面风险控制和优化思路使策略具备较强的实用价值和可跟踪性。整体上，该研究为投资者提供了一个有数据支撑、结构合理、操作可行的A股小市值成长价值选股框架，具有较高参考价值和推广潜力。

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参考文献与数据来源

• 长江证券研究所，天软科技，Wind数据。

- Skyline Special Equities (William M. Dutton投资理念出处)。

• 本报告内部所有数据与图表均来自长江证券研究所实证回测及市场数据统计。

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报告