DOSSIER · No.12
小市值效应
小公司长期收益更高,但发表后明显减弱。
失效
经典因子
数据 B 级
每年6月(因子口径)调仓
是否仍有效(策略本身)
失效
论文发表后夏普比率接近或低于零
是否跑赢基准(美股全市场(Ken French 市场组合))
未跑赢基准
论文发表后,夏普比率 0.02 对比 0.83;年化收益低于基准。
「仍有效」只说明策略没有失效,不代表比基准更好,也不构成任何建议。2026-10-17 更新。
来源论文:Rolf W. Banz (1981). The Relationship Between Return and Market Value of Common Stocks. Journal of Financial Economics.
原理
1981 年,芝加哥大学的博士生 Banz 发现了一件奇怪的事:在考虑了市场风险之后,小公司的股票长期收益仍然明显高于大公司。按当时最主流的资本资产定价模型,这不应该发生。这个发现后来被称为"小市值效应",也是 Fama-French 三因子模型里"规模因子"的来源。
为什么小公司会更赚钱?常见的解释有几个:小公司信息少、分析师覆盖少,价格更容易偏离价值;小公司股票流动性差、买卖成本高,投资者需要额外补偿;小公司更容易在经济下行时倒闭,承担的风险本来就更大。
但小市值效应也是"论文发表后效应减弱"最常被引用的例子之一。论文出来后不久,小盘股就经历了长期跑输。后来的研究还发现,这个溢价有很大一部分集中在每年 1 月(年底卖亏损股避税、年初再买回),另一大部分来自市值最小、几乎没法大规模交易的微盘股。把这两块去掉,剩下的就不多了。
所以这个策略很适合回答一个问题:一个被写进教科书的经典规律,被所有人知道之后会发生什么?我们用从 1926 年开始的完整数据,把发表前、发表后和最近三年分开看,并单独拆出 1 月份的贡献。
封
以下内容仅对会员开放
这份卷宗剩下的部分已封存。
- 含成本的完整回测与净值曲线
- 论文发表前后、最近三年分段对比
- 逐条交易规则与结果解读
- 可直接运行的 Python 代码下载
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历史回测不代表未来收益,仅供学习研究,不构成投资建议。