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DOSSIER · No.a91

A股低波动异象

波动小的股票收益并不低,在A股成立吗?

仍有效 经典因子 数据 B 级 月度调仓
灵不灵(和基准比)
仍有效

发表后风险调整收益跑赢基准,最近三年也仍为正

是否跑赢基准(等权持有全部可买 A 股)
跑赢基准

论文发表后,夏普比率 0.52 对比 0.42;年化收益高于基准。

夏普比率: 发表前0.96 发表后0.52 基准(发表后)0.42 最近三年0.75
「仍有效」指论文发表后风险调整收益跑赢基准,历史回测不代表未来收益,不构成任何建议。2026-10-19 更新。
来源论文:David C. Blitz, Pim van Vliet (2007). The Volatility Effect: Lower Risk Without Lower Return. Journal of Portfolio Management.

原理

传统金融理论认为风险越高、收益越高。但实际数据常常相反:波动率最低的股票,长期收益并不比高波动股票低,风险调整后反而更好。这就是“低波动异象”,在全球很多市场都被反复观察到。

为什么会这样?主流解释有几种。一是很多投资者不能或不愿加杠杆,想要高收益只能去买高波动的股票,把这些股票的价格推高、未来收益压低。二是很多基金经理以跑赢指数为目标,买低波动股票会带来较大的跟踪误差,所以他们不愿多配,留下了机会。三是投资者偏爱“彩票型”的股票,愿意为暴涨的可能性支付溢价。

A 股散户比例高、投机氛围浓,追逐高波动股票的现象可能更明显,这为低波动效应提供了土壤。另一方面,A 股的低波动股票往往集中在银行、公用事业等大盘蓝筹,风格切换时可能长期跑输。

这个策略每月按过去三个月的日收益波动率排序,等权买入最稳的一部分。我们关注它的回撤是否明显小于市场,以及收益是否被牺牲。

封

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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。