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只PE 是 2077 只多出约 15%。 如果两组策略都拿全市场等权当基准 那么 PB 多出来的收益或亏损里有一部分只是池子不同造成的 和因子本身有没有选股能力无关。所以每个方案我都额外配了一条同池等权基准—— 在该方案自己的可行域内所有股票等权买入。 超额 策略收益 − 同池收益这才是纯粹的选股能力。下文所有超额都指这个口径。二、总成绩PB 分位没赢先看最直接的对比。下表统一取 5 年窗口、持股 100 只、扣费后的结果方案年化收益夏普最大回撤超额同池IR年化双边换手PE 历史分位19.01%0.71-35.7%9.20%0.8312.4 倍PB 历史分位6.70%0.30-45.4%-2.92%-0.3113.6 倍行业内中性化 PB 分位7.57%0.32-52.3%-2.05%-0.2513.1 倍PEPB 双分位合成14.56%0.57-38.9%4.77%0.3410.1 倍PB 当期截面分位9.95%0.42-34.6%0.15%-0.052.8 倍全A等权无因子9.90%0.40-53.4%——0.6 倍图 2 五个方案的净值曲线对数刻度与全A等权对比2010—2026已扣费表里的数字很干净地分成三档PE 历史分位 19.01% 超额9.20% IR 0.83——参照组依旧稳健。PB 历史分位 6.70%不但跑输 PE还跑输了什么都不选—— 超额-2.92% IR -0.31。 把它换成等权买入同一批股票结果反而更好。双分位合成14.56% 超额 4.77%——救回了一大半 但依然够不着纯 PE。而 PB 截面分位几乎是一条平线 超额 0.15%IR -0.05。还有一个藏在细节里的规律。把持股数从 100 只降到 10 只PB 的超额不是变好而是越来越差方案 \ 持股数10 只20 只50 只100 只PE 历史分位4.49%6.57%8.81%9.20%PB 历史分位-5.60%-4.20%-3.47%-2.92%行业内中性化 PB 分位-2.27%-0.93%-1.82%-2.05%PEPB 双分位合成2.67%2.64%3.05%4.77%PB 当期截面分位-7.53%-3.63%-0.84%0.15%PB 那一行是 -5.60% → -4.20% → -3.47% → -2.92% 一路往零靠。反过来看 PE持股越多超额越高。这个方向上的差异非常说明问题PB 的亏损不是均匀分布的 它集中在你最想抓住的那一端——最便宜的那几只股票上。持股越少、越往因子的极端端走PB 的表现就越糟。图 3 五个方案的风险—收益定位气泡标签已标注方案名这个差距跨年份稳定吗把 2010 年以来的每一年单独拆出来 统计各方案跑赢全A等权的年份数方案年度胜率胜出年份平均年度排名1 最好PE 历史分位82%14 / 171.94PB 历史分位41%7 / 174.59行业内中性化 PB 分位41%7 / 174.41PEPB 双分位合成65%11 / 172.59PB 当期截面分位47%8 / 173.71全A等权基准——3.76图 4 分年度收益率热力图同一色阶下越红越好结果很干脆。PE 历史分位 17 年里有 14 年跑赢全A等权 胜率 82%平均年度排名 1.94——几乎是常年的第一名。而PB 历史分位只有 7 年跑赢胜率 41% 平均排名 4.59在5 个方案 全A等权这 6 个对象里垫底。这不是某一年的运气而是贯穿整个样本期的结构性差异。一个连什么都不选都打不过的因子无论覆盖度多高都不该被直接拿来用。读到这里其实已经可以收尾了PB 覆盖更全但它做不出超额收益。 但如果只停在这一句这篇文章就白写了—— 真正有价值的问题是为什么下面三个反常之处一层层剥开看。三、反常之一IC 显著为正组合却在亏钱第一个反常来自因子有效性检验。RankIC 衡量的是因子值排序与 下期收益排序之间的秩相关是判断因子有没有信息量的标准动作。结果是这样的5 年窗口方案IC 均值ICIRNW t 值IC0 占比平均样本数PE 历史分位0.05280.4868.3167.7%2136PB 历史分位0.04600.3145.5062.2%2731行业内中性化 PB 分位0.04410.4267.4266.7%2726PEPB 双分位合成0.05900.3966.9963.7%2131PB 当期截面分位0.03960.2333.7855.2%3055PB 历史分位的 IC 是 0.0460 t 值 5.50——按任何一本教科书的门槛 这都算统计上显著。可它对应的组合超额是 -2.92%。IC 显著为正钱却没赚到。这不是数据出错而是IC和组合收益本来就是两件事 IC 看的是整个截面的相关性包含了大量中间段股票 而 TopN 组合只吃最极端的那一小撮。 只要因子的排序能力集中在中间段、在极端端失灵 IC 就会好看组合却做不出来。图 5 左各方案 RankIC 均值右Newey-West t 值虚线为 5% 显著性门槛第二个线索藏在 IC 的衰减速度里。把持有期从 1 个月拉长到 12 个月 各方案的 IC 走出了完全不同的形状方案1 个月3 个月6 个月12 个月PE 历史分位0.05280.06630.05700.0495PB 历史分位0.04600.06050.06330.0846行业内中性化 PB 分位0.04410.05760.06190.0784PEPB 双分位合成0.05900.07830.07430.0830PB 当期截面分位0.03960.06150.07130.0942图 6 IC 随持有期的变化PE 在 3 个月见顶后衰减PB 一路上行形状的分歧非常刺眼。PE 的 IC 在 3 个月达到峰值 0.0663随后一路回落到 12 个月的 0.0495——它是短周期信号 一个月的调仓间隔正好吃在它的高点上。PB 恰好相反IC 从 1 个月的 0.0460 单调爬升到 12 个月的0.0846 越高越长。它是慢信号信息在一年尺度上才释放完。 而我的策略每月换仓一次——等于在信号还没长出来的时候就把它卖掉了。这一点在 PB 截面分位上更极端IC 从 1 个月的 0.0396 一路涨到 12 个月的 0.0942是所有方案里最高的。反常一的小结PB 不是没有信息而是信息的时间尺度和月度调仓对不上 同时它的 ICIR0.314明显低于 PE0.486 意味着单期信号里的噪声大得多。四、反常之二最便宜的那一端没有区分度第二个反常来自分层。常规做法是切五层但五层太粗—— 它恰好会把极端端平均掉。所以我把它切到十层 从最便宜的 D1 到最贵的 D10。方案D1 最便宜D2D3D4D5D6D7D8D9D10 最贵PE 历史分位18.7%14.7%11.8%10.3%8.5%8.6%6.9%5.4%3.7%-0.9%PB 历史分位9.5%10.5%12.7%9.8%11.4%10.0%7.8%5.6%5.2%0.7%行业内中性化 PB9.9%11.6%11.8%10.9%10.2%10.2%8.3%6.5%4.9%-0.0%PEPB 双分位10 年16.4%13.8%10.9%10.7%9.2%7.9%7.2%4.3%0.3%-2.9%图 7 十层分解PE 逐层下滑PB 在便宜端横盘PE 那一行是一条教科书式的斜线 18.7%, 14.7%, 11.8%, 10.3% … 一路跌到 -0.9%。每一层都比下一层好毫无含糊。PB 那一行则完全乱了9.5%, 10.5%, 12.7%, 9.8% …最便宜的 D19.5%竟然不如 D3 12.7%甚至不如 D511.4%。前六层全部挤在 9.5% ~ 12.7% 这个窄带里 上下起伏全无规律。把行业中性化的版本9.9% ~ 11.8%放进来也一样——前六层几乎是平的。这就是IC 好看但组合亏钱的微观解释。PB 的排序能力几乎全部集中在贵的那一端—— D7 到 D10 确实一层比一层差这部分贡献了 IC 但投资者真正想买的是 D1、D2而这一端的 PB 数值高低 和未来收益之间没有稳定关系。IC 是全截面的平均数 被贵的那一半拉正了钱却只能从便宜的那一半去赚。图 8 五层分层热力图PE 的 G1 是全场唯一的深红块PB 的 G1/G2 难分高下五、那把它按行业抹平呢PB 有一个众所周知的老毛病它天生带行业属性。 银行、地产、钢铁、建筑的 PB 长期在 1 倍附近 电子、医药、计算机的 PB 轻易上到 5 倍、10 倍。PB 低很可能只是所属行业本来 PB 就低的另一种说法。如果这是根因那么把每只股票的 PB 分位在它所属行业内重新排序 应该能把问题解决掉。先看效果ICIR 从 0.314 提升到0.426 t 值从 5.50 提到 7.42 分层的单调性也从 ρ -0.7 修到 -0.9。信号确实变干净了。但组合收益呢超额从 -2.92% 只挪到-2.05% 改善不到 1 个百分点依然是负的。 10 年和 20 年窗口下勉强转正1.22% / 0.98%但幅度微弱。图 9 各方案持仓的行业分布对比取 PB 组合的前十大行业结论是行业差异确实存在但它不是 PB 失效的主因。把行业抹平能提高信号的统计质量却改变不了便宜端没有区分度这件事。不过这一节挖出了一个更有意思的东西—— PB 截面分位方案三的行业集中度高得离谱方案行业集中度 HHI第一大行业占比前三大合计覆盖行业数PE 历史分位0.0498医药12.0%25.7%30 个PB 历史分位0.0508医药12.2%26.3%30 个行业内中性化 PB 分位0.0606机械11.5%31.1%28 个PEPB 双分位合成0.0563医药13.5%27.5%30 个PB 当期截面分位0.1182银行22.4%52.1%28 个图 10 持仓行业集中度 HHIPB 截面分位是全场的异类PB 截面分位的第一大行业是银行 占 22.4%前三大行业合计 52.1%银行 / 房地产 / 钢铁——超过一半的仓位压在三个行业上。道理很简单不做时序分位只比今天谁 PB 最低 答案永远是那批破净的银行、地产和钢铁。它不是在做估值比较而是在做行业押注。这也解释了为什么它的超额收益几乎是零。六、两个口径一起用会更好吗最自然的想法是PE 和 PB 各有短板那就各占一半 用分位数的均值当作合成因子。这个方案DUAL的答案是——好于纯 PB但不如纯 PE。为了看清为什么会这样我把 PE 分位和 PB 分位各切五档 交叉出 25 个格子每个格子单独建一个等权组合PE 档 \ PB 档PB-Q1 最便宜PB-Q2PB-Q3PB-Q4PB-Q5 最贵PE-Q1最便宜13.93%19.34%18.23%15.68%15.13%PE-Q29.32%11.13%12.13%11.78%9.64%PE-Q37.74%10.32%9.33%7.20%6.29%PE-Q48.03%8.68%6.96%5.07%3.52%PE-Q5最贵2.05%6.13%5.82%0.76%-4.34%图 11 PE 分位 × PB 分位25 个双因子组合的年化收益看最上面那一行——PE 已经帮你挑出了全市场最便宜的一批股票。 在这批股票里收益最高的格子不是PB 也最便宜的 PB-Q1 13.93%而是 PB 只排在中间档的 PB-Q2 19.34%和 PB-Q318.23%。这个结果很反直觉但它一句话解释清楚了合成因子的困境把 PB 分位加进来等于给PE 便宜但 PB 不便宜的那批股票扣了分 而它们恰恰是最赚钱的一批。所以双分位合成不是在补充信息而是在稀释信息。沿 PE 方向看每一档都稳定地比下一档好以 PB-Q2 列为例19.34% → 11.13% → 10.32% → 8.68% → 6.13%而沿 PB 方向看格子值是先升后降的。PE 提供了单调的排序能力PB 提供的是噪声。这也解释了方案一纯 PE为什么最难被超越—— 不是因为 PE 完美而是因为它在A 股 2010—2026这段样本里 恰好抓住了最有效的那一维。七、根因低 PB 从来不等于便宜三个反常都指向同一个地方。剩下的问题只有一个为什么 PB 的低估端会失灵第一个线索是全市场估值中枢的漂移。 把每年全市场的中位 PB 排在一起年份全市场中位 PB破净股占比PB 120104.510.2%20154.830.4%20182.505.1%20202.618.3%20222.596.8%20242.0710.4%20262.826.9%图 12 全市场中位 PB 与破净股占比2010—2026中位 PB 从 2010 年的 4.51 倍 一路降到 2024 年的 2.07 倍 16 年间几乎腰斩同期破净股占比从 0.2% 升到 10.4%。这意味着什么某只股票的 PB 处于自身历史低位这个判断 被一个更大的力量污染了——全市场的估值锚本身在下移。2015 年 PB 5 倍算便宜2024 年 PB 5 倍已经很贵。 用固定窗口比如 5 年算出来的历史分位 会把全市场系统性下移错误地读成个股变便宜了。第二个线索是最便宜那批股票究竟长什么样。 把 2018 年以来所有处于全市场 PB 最低 10% 的样本身挑出来PB 最低 10% 的画像破净PB 1占比71.4% 中位 PB0.89前五大行业房地产、电力及公用事业、银行、交通运输、建筑PB 最高 10% 的画像破净占比0.0% 中位 PB10.10前五大行业电子、医药、计算机、机械、基础化工最便宜的 10% 里超过七成是破净股 集中在房地产、电力公用、银行、交运、建筑。 而破净这件事本身不是市场算错了而是市场在给资产质量打折—— 可能收不回来的应收账款、卖不掉的存货、随时可能计提的商誉与减值准备。这就是 PB 与 PE 最本质的区别。PE 便宜通常意味着盈利处于低谷—— 盈利是流量低谷之后有周期性的回归。PB 便宜则常常意味着资产被怀疑—— 怀疑一旦被证实净资产就要往下修那个便宜是假的。所以在这场对照实验里PB 分位的失败并不是统计上的偶然。 它同时踩了两个坑分位基准被全市场估值下移污染 而极端低值端又系统性聚拢了资产质量存疑的公司。八、这套结论没有回答的问题把话说满是不负责任的。以下几点必须交代清楚第一存活偏差。底层行情用的是当前仍在交易的股票池已经退市、被吸收合并的公司没有进入样本。 这类公司往往正是低 PB 陷阱的极端案例 所以PB 的真实表现很可能比这里更差 而 PE 的相对优势可能被高估。所有绝对收益都应视为上界。第二行业分类是当前快照。本文用的行业归属是当前时点的静态分类不是历史逐期变更的行业链。 这对行业内中性化的结果有轻微的前视影响 但考虑到 A 股行业分类的调整频率量级应该有限。第三结论有样本边界。2010—2026 这 16 年A 股恰好经历了估值中枢的系统性下移 图 10。PB 分位在这个特定窗口里失效不等于它在估值中枢稳定或上行的市场里也失效。 因子有效性是路径依赖的。第四窗口与持股数是自由度。3/5/10/20 年窗口、10/20/50/100 只持股一共 16 组参数。 本文报告了全部组合而非只挑最好的但参数空间本身仍然存在选择性。第五估值因子不是纯 alpha。低估值组合天然向金融、地产、公用事业倾斜 它的收益里有相当一部分是风格暴露的beta 而不是选股能力。本文用同池等权剥离了股票池差异 但没有做严格的风格中性化。这也是为什么不能因为 PB 跑输就断言PB 没有信息—— 更准确的说法是它不适合以月度调仓、极端端选股的方式来使用。结语这次对照实验我想留下的不是PB 不行这个结论而是三个更耐用的判断一、覆盖度不等于有效性。PB 的可用池比 PE 大 17%样本多了 但多出来的这部分恰恰是当期亏损和资产存疑的公司。样本更大不代表信息更多—— 被剔除的那部分可能本来就该被剔除。二、IC 显著和组合赚钱之间隔着一条鸿沟。PB 的 IC 0.0460、t 值 5.50 统计上无可挑剔组合超额却是 -2.92%。做因子研究时一定要回到分层和极端端去看 只看 IC 会被平均掉最关键的信息。三、信号的时间尺度必须和调仓频率匹配。PB 的 IC 在 12 个月尺度上最强0.0846 PE 的 IC 在 3 个月就见顶0.0663。一个月换一次仓注定只能吃短周期信号。如果非要用 PB正确的问题不是PB 好不好 而是我该多久换一次仓。最后一个提醒。这类回测最容易犯的错误 是拿一个因子的绝对收益和指数比然后宣布它有效或无效。只有在同一批股票上等权买入、扣掉同样的成本 差距才真正属于因子本身。本文所有超额都按这个口径计算—— 也正是这个口径让 PB 的问题无处藏身。风险提示本文为量化方法的实证记录所有数据来自历史行情的事后统计 不构成任何投资建议。历史表现不代表未来收益因子有效性存在失效风险。
