一个反直觉的A股策略:如何用两个简单指标实现112倍回报?

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2025-12-30 发布

引言:一个惊人的回报差距

在A股市场,存在一个看似反常识的现象:从2010年至今,一个仅需两个简单指标的策略,能将1元本金增值至112元。同期,代表市场基准的沪深300指数回报率仅为30%。

一边是112倍的惊人回报,另一边是微不足道的增长,差距悬殊。这个看似不可思议的策略,究竟是如何做到的?它背后又遵循了怎样的逻辑?

1. 策略基石:被忽视的“低价股效应”

该策略的核心,基于一个听起来有些反常识的原则,即“低价股效应”。

简单来说,低价股效应(Low-Price Effect)指的是,在股票市场上,那些绝对股价较低的股票(如几元一股),其未来的期望收益往往会系统性地高于那些绝对股价昂贵的股票。这个概念并非空穴来风,就连传奇投资人约翰·邓普顿(John Templeton)也曾巧妙地运用过这一原则进行布局。

这种效应的根源,在于一种常见的投资者认知偏差:价格锚定。许多散户投资者在判断股票“贵不贵”时,往往被其绝对价格所锚定:看到一支2000元的股票,第一反应是“太贵了”;而看到一支2元的股票,则会觉得“真便宜”。他们下意识地将**“低股价”直接等同于“便宜”**,却忽略了衡量公司真实价值的核心指标——市值。这种非理性的偏好,为低价股效应的存在提供了土壤。

2. 单因子测试:低价策略在A股的初步胜利

那么,这个在海外市场被验证过的“低价股效应”,在A股市场是否同样有效呢?

让我们用数据说话。首先构建一个最简单的策略:每月只买入市场上股价最低的一批股票。回测结果显示,从2010年开始,这个简单的策略可以取得14%的年化回报率。这一表现已显著超越市场基准,初步证实了该因子的有效性。

3. 策略进化:从“低价”到“双低”的王炸组合

14%的年化回报虽然不错,但距离我们的目标尚有巨大优化空间。通过仔细分析那些表现优异的低价股,我们发现它们身上还有一个非常明显的共同点:绝大多数同时也是小市值公司

这背后是金融学中经典的“规模溢价”(Size Premium)理论在A股市场的体现,即小盘股长期来看倾向于提供比大盘股更高的回报。其逻辑也不难理解,小公司盘子小,正如“船小好掉头”,其未来的成长潜力和业务弹性自然更大。

于是,一个清晰的思路浮现了:如果我们将“低价”和“小市值”这两个因子结合起来,专门寻找那些既是低价股、又是小盘股的公司,是否能打造出一个效果超强的“王炸组合”?

答案是肯定的。我们正式将这个策略命名为**“双低策略”**,它的规则简单、清晰且可执行。

“双低策略”核心规则(每月操作一次):

  1. 安全垫:股价 > 2元。此举是为设置一道安全屏障,主动过滤掉那些基本面恶化、有极高退市风险的“仙股”和“垃圾股”。
  2. 低价因子:股价属于全A股市场中最低的200支之一(这是一个动态筛选过程,每月更新)。
  3. 小市值因子:市值属于全A股市场中最小的200支之一(这是一个动态筛选过程,每月更新)。

这三条规则简单明了,每个月仅需按照此标准进行选股和调仓即可。

4. 业绩为王:“双低”策略的压倒性表现

那么,严格执行这个“双低策略”的结果如何?

从2010年开始,雷打不动地坚持该策略,最终的回报是惊人的112倍。这意味着,最初投入的1元钱,变成了112元。

我们将这个回报换算成年化收益率,高达43.7%。这是一个什么概念?高达43.7%的年化收益率,意味着在复利作用下,投资本金平均不到两年即可翻一番。它不仅将大盘指数“按在地上摩擦”,也远远甩开了前述的单一“低价策略”。

该策略的韧性尤为突出。在2021年至今的市场深度调整中,当绝大多数指数和基金都录得负收益时,该策略竟逆势创造了超过6倍的涨幅,展现了其强大的熊市防御与阿尔法获取能力。

5. 核心启示与风险提示

从这些真实的回测数据中,我们可以总结出几个核心要点:

  • 低价股效应在A股真实存在 这并非玄学或巧合,而是一个有明确数据支撑的市场异象(Market Anomaly)。
  • 因子结合产生1+1>2的效果 将“低价”与“小市值”两个看似简单的因子结合,其威力远超任何单一因子,产生了强大的协同效应。
  • 纪律性胜于复杂性 投资策略不一定越复杂越好。该回测证明,一个基于简单、清晰规则并被严格执行的量化方法,其威力远超依赖主观判断或过度复杂的模型。

重要风险声明:所有历史数据不代表未来收益。本文展示的回测结果仅为策略探讨,不构成任何投资建议。投资有风险,入市需谨慎,请务必做好自己的研究。

结语:探索策略的更多可能性

今天我们探讨的“双低策略”只用了价格和市值这两个因子。这自然引出一个开放性问题:我们还能不能加入别的因子,让这个策略变得更强大呢?

例如,我们是否可以把公司的“财务质量”(如盈利能力、现金流状况)加入筛选标准?或者,将近期的“股价走势”(即动量指标)也考虑进来?这些都为策略的进一步优化留下了广阔的探索空间,值得每一位投资者深入思考和研究。

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