策略分享——小盘价值质量复合因子（行业中性 + 动量过滤）
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1. 市场观察和机会发现
很多“纯小盘”或“纯价值”策略容易遇到两类问题：\n1）价值陷阱：估值便宜但基本面变差，股价继续下跌；\n2）行业偏置：长期收益其实来自行业押注（例如价值偏金融/周期），一旦行业风格切换，策略波动放大。
因此更实用的思路是：
用质量因子（ROE）减少价值陷阱；
用行业内排名实现行业中性，避免行业押注；
用动量过滤避开短期下跌趋势中的“接飞刀”。
2. 假设提出
本策略建立在以下假设上：
1）小盘溢价存在，但需要“筛选”：小盘整体更分化，必须叠加基本面与估值约束才能提高胜率。\n2）价值 + 质量更稳健：便宜且盈利质量较好（ROE 更高）的股票，在震荡与下行周期通常更抗跌。\n3）行业中性让因子收益更“纯”：将因子暴露放到行业内部比较，减少行业结构变化带来的扰动。\n4）动量过滤降低下行风险：当短期价格趋势显著走弱时，即使估值很便宜，也可能继续下跌。
3. 策略逻辑编写
3.1 策略思想
策略由三层组成：股票池过滤 → 因子打分（行业内）→ 动量过滤 → 组合持仓
3.1.1 股票池过滤
使用基础信息与可交易性约束构建股票池：
- 市场：上交所 + 深交所
- 板块：主板 + 创业板
- ST：仅“正常”
- 剔除停牌（drop_suspended=True）
进一步在因子模块里加入更严格过滤：
- 交易可得：
suspended=0 AND st_status=0 - 小盘约束：
float_market_cap <= 1750000000 - 成长/基本面过滤：
net_profit_yoy_ttm > 0.3 AND operating_revenue_yoy_ttm > 0.3 - 估值范围：
0 < pe_ttm < 50 AND 0 < pb < 5 - 上市时间：
list_days > 90 - 动量过滤：
mom_20 > -0.15
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3.1.2 因子构建与行业中性
构建了一个综合打分 ，并且在 申万2021二级行业内做分位排名，从而实现行业内相对比较（行业中性实现方式）。
表达式核心为：
- Size（小盘）：
1 - c_group_pct_rank(sw2021_level2, float_market_cap)（行业内越小越高分） - Value（价值）：
- EP：
c_group_pct_rank(sw2021_level2, 1/pe_ttm) - BP：
c_group_pct_rank(sw2021_level2, 1/pb)
- EP：
- Quality（质量）：
c_group_pct_rank(sw2021_level2, roe_avg_ttm) - Momentum（动量过滤项）：
mom_20 = close / m_lag(close, 20) - 1
综合打分（当前权重）：
- 小盘：50%
- EP：5%
- BP：5%
- ROE：40%
也就是：
score = 0.50*Size_rank + 0.05*EP_rank + 0.05*BP_rank + 0.40*ROE_rank
mom_20 = close / lag(close, 20) - 1
3.1.3 持仓数量与仓位生成
- 按 score 降序排序
- 取前 60支股票持仓
- 等权：
position_expr="1 AS position" 且 total_position=1优点是稳健、解释性强；缺点是对波动与流动性敏感，后续可以加：单票上限、流动性约束、换手约束等。
4.回测配置
- 回测区间：2022-05-01 至 2025-07-31
- 初始资金：1,000,000
- 交易频率：日频调仓
- 成交价格：开盘价
- 手续费模型：买 0.03%，卖 0.13%，最低 5 元
- 基准：沪深300指数
交易逻辑：
- 每个调仓日读取当日目标持仓列表
- 不在目标池的持仓卖出到 0
- 在目标池的股票按 position 下单到目标仓位
5. 历史数据回测
7. 风险提示
- 财务数据滞后：ROE/利润增速等务必考虑披露延迟（否则有前视偏差风险）
- 流动性与冲击成本：小盘策略对成交额和滑点敏感，建议加入成交额/换手限制
- 涨跌停/停牌可交易性：回测与实盘可能偏差
策略源码：https://bigquant.com/square/ai/d7075792-69b5-bf94-d9ab-3a6f4e52cef
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