· 第1组（最高ROE）：年化收益 19.7%

    · 第5组（最低ROE）：年化收益 11.3%

    多空组合（1-5）：年化收益 8.4%，夏普比率 0.52

    “ROE这个，”周寻指着数据，“和美股差不多。高ROE公司长期跑赢，逻辑也通——盈利能力强的公司，本来就该有溢价。”

    他又拿起另一份——质量因子的另一个维度，负债率。

    因子名称：质量因子（资产负债率）

    分组表现：

    · 第1组（最低负债）：年化收益 13.2%

    · 第5组（最高负债）：年化收益 16.8%

    多空组合（1-5）：年化收益 -3.6%，夏普比率 -0.21

    陈默看着这个，愣了一下。

    “低负债的公司，跑输高负债的？”

    周寻点头：

    “对。在A股，这个结果正好和常识相反。”

    他顿了顿：

    “我们讨论过，可能有两个原因。第一，A股上市公司里，高负债的很多是国企、大企业，有政府背书，融资成本低，反而容易扩张。第二，过去十年是中国重化工业化的黄金期，钢铁、化工、地产这些高负债行业，正好是增长最快的。”

    他看着陈默：

    “所以，同样的因子，在不同市场、不同时期，表现可能完全不一样。我们不能照搬文献，必须自己验证。”

    陈默沉默了几秒。

    他看着桌上那堆报告，忽然意识到一件事——

    他们正在做的，不是简单的“测试因子”。

    是在给这个市场，画一张基因图谱。

    每一个因子，都是一个基因片段。有的决定“成长性”，有的决定“估值水平”，有的决定“波动特征”，有的决定“财务质量”。

    把这些片段拼在一起，才能看到这个市场的完整画像。

    “小林，”他喊了一声。

    小林从另一台电脑前抬起头。

    “你和周寻一起，把这些因子的表现，按市场环境分类。”陈默说，“牛市、熊市、震荡市——每个因子在三种环境下的表现，单独列出来。”

    他顿了顿：

    “我们要知道，这些因子，在不同的天气里，是什么脾气。”

    ---

    下午两点，分类结果出来了。

    小林在白板上画了一张大表：

    ```

    因子名称 牛市表现 熊市表现 震荡市表现 整体评价

    ---------------------------------------------------------------------------

    动量(6M) 强正 强负 中正 天气敏感型，牛市追涨，熊市暴跌

    动量(12M) 中正 中负 弱正 比短期动量稳一点，但熊市依然亏

    波动率(1Y) 弱负 中正 弱负 熊市抗跌，但牛市跑输，长期平庸

    ROE 强正 中正 强正 全天候选手，各种天气都表现不错

    负债率 中正 弱负 中正 牛市高负债好，熊市低负债抗跌

    估值(PE) 弱负 强正 弱负 和动量完全相反，熊市救命，牛市拖累

    估值(PB) 中负 强正 弱负 和PE类似，但更稳定一点

    规模(市值) 强正 中负 强正 小市值-->>

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