基于单一估值指标的价值策略

特点：通过某一财务指标与市值的比率筛选低估值股票，简单易行但可能忽略其他财务因素。
常用指标：

  • 市净率（P/B）：衡量股价与账面价值的比率，低P/B股票通常被认为是价值股。尤金·法玛（Eugene Fama）和肯尼斯·佛伦奇（Kenneth French）的三因子模型证明，低P/B股票长期跑赢市场。
  • 市盈率（P/E）：衡量股价与每股收益的比率，低P/E股票通常代表低估值，但需注意盈利质量。
  • 企业收益倍数（EBITDA/TEV）：衡量企业盈利与企业价值的比率，能有效识别盈利能力强但被低估的公司。
  • 自由现金流比率（FCF/TEV）：衡量自由现金流与企业价值的比率，反映公司真实盈利能力。

多因子价值策略

特点：结合多个估值指标和质量因子，提高选股稳健性。
常用组合：

  • 估值因子（P/B、P/E、EV/EBITDA）+ 质量因子（ROE、ROIC、毛利率等）。
  • DFA（Dimensional Fund Advisors）价值基金：采用低P/B+高质量（如高ROE）策略，长期跑赢市场。

回测表现：

  • 高质量价值股（如高ROE+低P/B）年化收益可达17%，优于单一估值策略。
  • 在滚动10年期回测中，多因子策略的超额收益更稳定，减少周期性波动

深度价值策略（Deep Value）

特点：专注于市场中最被低估的股票（如最低20%的P/B或P/E），通常伴随较高风险但潜在高回报。
代表机构：

  • GMO（Grantham, Mayo, Van Otterloo）：预测2023年深度价值股可能跑赢大盘30%，但需承担更高的波动性。
  • AQR资本：采用量化手段筛选极端低估股票，2022年回报率达43.5%，远超成长股策略。

适用场景：

  • 经济复苏期，深度价值股反弹力度更大。
  • 需警惕财务困境风险，部分深度价值股可能因基本面恶化继续下跌。

动态轮动价值策略

特点：根据市场环境调整价值因子权重，如在经济扩张期增加现金流因子，在衰退期增加防御性低负债公司。
代表案例：

  • 贝莱德（BlackRock）因子轮动ETF（DYNF）：根据经济周期调整价值、质量、动量等因子，2024年转向价值股以应对经济软着陆预期。
  • 桥水基金全天候策略：结合价值股与宏观对冲，降低市场波动影响

量化价值+趋势跟踪结合策略

特点：在价值选股基础上加入趋势信号（如均线突破），避免“价值陷阱”。
案例：

  • 爱德华·索普（Edward Thorp）的对冲基金：结合价值低估与市场趋势，30年年化收益19%-20%。
  • CTA策略（商品交易顾问）：部分量化基金在波动率上升时切换至趋势跟踪模式，提高夏普比率。

适用性：

  • 适合高波动市场，减少价值股短期回撤。
  • 但可能增加交易成本，降低长期复利效应

总结：如何选择适合的策略？

策略类型 优点 缺点 适合投资者
单一估值指标 简单易行，历史表现稳定 忽略其他财务因素，可能选到“价值陷阱” 新手、长期持有者
多因子价值 更稳健，减少误判 需复杂回测，可能过拟合 机构、量化投资者
深度价值 潜在高回报 高风险，需较强择时能力 激进型投资者
动态轮动 适应市场变化 依赖模型，调整频率高 专业资管机构
价值+趋势 降低回撤，提高夏普比率 增加交易成本 中短期交易者