>>>> 一、高前溯12个月股息率模型历史回测+本轮大波动市检测（2014-2016）
在之前发表的研究报告《历史证明高股息率带来显著超额收益》、《一个模型告诉你价值投资在过去20年里有什么用》中，我们曾经分析过两个能够显著带来超额收益的模型。这里，我们再把这两个模型做进一步的深化。关于模型的设计细节，读者可以参阅我们之前的报告。
简单来说，就是在每个时点，选择当时前溯12个月股息率最高，或者PE和PB的分别排名的平均数（综合排名）最便宜的一些股票（这里我们选择了30个），然后持有一段时间，在下个阶段再以同样的方式调仓。
此前，华融信托固定收益部的杨子林，曾经将这两个模型的组合体命名为“两低一高模型”。鉴于我们一直没有给这两个模型找到好的名字，我们就决定沿用这个称呼。（低PE&PB高DY）
在本篇报告中，我们将分别测试高股息率模型、低PE和PB模型、高股息率和低PE和PB模型的结合体，并对2014年以来的大波动市中能够取得的成绩进行跟踪与回测。n首先如图，高股息率模型（选择前溯12个月股息率最高的30个股票）在长期，持续、显著的战胜了市场。
模型的局限：实际也许可以做的更好，如图可见，以高股息率为选择手段的模型，在2014年以来的大波动市中，取得了非常不错的结果。
截止2016年12月9日，选择30个股息率最高股票、并按季度轮动的模型，取得了142%的回报，选择10个股票的模型则取得161%的回报。但是，同期上证综指只取得了33%的回报（当然加上股息率会略高一点）。
需要指出的是，本报告中的股票，剔除了完全没有成交的股票。但是为了避免漏选冷门股，我们没有给成交量做太高的门槛设置。
具体设计细节为：以初始日期前10个自然日的成交总量计算，在年度测算中，1995-1996年不小于200万元，1997-2000年不小于500万元，2001-2006年不小于1,000万元，2007-2009年不小于2,500万元，2009年至今不小于5,000万元。在季度测算中，2014年至今不小于3,000万元。
需要指出的是，如之前表格所圈出的两点，我们不能确定过度缩减选择股票的数量（比如从30个到10个）会显著增加模型的回报，而显而易见的是，模型的波动性却会增加。
其它几个需要阐述的细节如下。
本模型没有考虑手续费，也没有考虑对标指数中不涵盖股息率的问题。这可能造成一定的偏差，但以A股整体低分红的传统，估计不会超过1.5%。n如果调仓时间限定的太死，有可能会造成买不到/卖不掉的情况。但是，我们不认为这是一个大的问题，因为在实际交易中，这些模型对交易时点并没有严格限制，12月31日可以，11月15日也没有什么不行。所以，我们不认为成交量是一个太大的问题。
>>>> 二、低前溯PE&PB模型历史回测+本轮大波动市检测（2014-2016）
图表中记录了低PE和PB综合排名模型，在过去20多年中的超额收益情况。n需要指出的是，这里去除了负PE和PB的公司。低PE&PB模型在历史上带来稳定且优良的超额收益
其它的细节设计，和之前的高股息率模型并没有本质区别，也是选择30个PE和PB排名的平均值最靠前（便宜）的股票。可以看到：
1、模型取得了显著的超额收益；
2、改变模型的选股数量似乎没有显著的帮助（而且可能增加波动性）；
3、模型不光取得了很显著的超额收益，而且超额收益还比较稳定。
从后面的图表中我们也可以看到，两低模型（低PE和低PB）在2014年以来的大震荡市中，也取得了不错的回报。
一些模型的细节设计，和之前的高股息率模型相同，包括成交量的设计、手续费和指数的股息率未考虑等等。
通过历史回溯检测，低PE&PB模型在2014年以来的大波动市中取得显著超额收益。
>>>> 三、两低一高模型（低PE&PB+高股息率）历史同期检测
如果把之前的两个模型叠加起来，我们就会得到一个“两低一高模型”。也就是说，我们把单个股票在一个时点上的PE、PB、DY分别做一个排序，然后把3个排序的平均数做为综合排序，就可以得到“两低一高模型”的排序。
如图可见，这个模型取得了高额的超额收益。
但是，我们并没有任何证据可以证明，这个模型比前面两个模型单独的情况要好。反之，这些模型得出的结果似乎是一样的。这是为什么呢？在后面的相关性对比图中，我们可以发现，高股息率的股票，在几乎任何一个时点上，和低PE低PB的股票，几乎是完全重合的。
所以，不管是用高股息率模型，还是低PE低PB模型，其实选出来的可能是一批类似的股票。因此，我们才会得到相似的结果。
而这些股票的特点，就是有一个共性：又便宜又优质。这，才是模型真正的意义。
两低一高模型按季度交易结果：2014年至今取得不错的业绩，同时通过回溯过去十多年的数据发现，股息率越高的个股，其综合PE&PB也越便宜。
>>>> 四、模型是死的，人是活的：为什么实际可以做得比模型更好？
尽管由于交易佣金、调仓冲击成本等一些问题，实际交易中获得的回报，可能比模型运算的结果略有下降，但是从大方向来说，模型是死的，投资者是活的，基于价值的实际交易结果，可能比模型演算的更好。这里，就让我们从模型本身增强，和模型外回报两个方面，来一一分析。
1、模型本身增强
特别股息、特异低估值的排除：有一些公司股息率高，并不是因为经营能力强，而是出于一些其它的因素，比如香港市场常见的因为行业前景不明、公司采取收缩政策而派发的特别股息、A股一部分刚上市公司派发的高分红等等。
另一方面，有些公司的低PE可能是由于高一次性收入导致，低PB可能是有大量不实商誉等导致，等等情况，不胜枚举。
因此，在分析具体公司时，投资者可以剔除这些“看起来指标很好看，但是仔细一看发现价值并不明显”的公司。
明显更差的和明显更好的公司：尽管有些公司数据真实，也不存在上面说的一些情况，但是这家公司所在的行业可能明显没有前途，或者公司的市场份额已经发生了逆转，等等。
另一方面，一些公司的基本面可能非常优异，但估值并不低。比如，按前文所述的模型，在香港市场就不可能选中腾讯控股，但这并不证明腾讯不是一家好公司。
相似的股票，可以优中选优：在审查模型挑选出来的30个公司以后，我们发现，其中存在优中选优的可能。n也就是说，对于模型来说，给予每个选中股票1/30的仓位，是机械化的。但是，投资者往往可以发现，其中一个公司明显比另一个有价值。在这种时候，增加更有价值的公司的仓位、减少另一家公司的仓位，就可以提升总体仓位的价值。
更优时点？在机械的模型中，调仓的时点选择是固定的，比如每年12月31日。
但是，在实际交易中，我们可能会遇到一些更好的机会，并不出现在固定的时点。特别是在市场交投活跃的时期，比如2015年，这种机会可能更多。
不过，这种机会到底能带来多高的加成，仍然有待进一步推论。在我们之前发布的报告《历史证明高股息率带来显著超额收益》中第6页，我们并没有找到足够可靠的证据，证明更高的频率会带来更高的收益。
2、模型外部增强
仓位控制：需要指出的是，两低一高模型是一个纯粹选股的模型。也就是说，它在任何时候，都是保持100%仓位的。
但是在实际交易中，投资者最起码可以不用在2007年10月保持满仓的状态。这种超大型的估值扭曲带来的仓位控制机会，会给投资者带来更多的收益。
不过，频繁的仓位控制可能会起到适得其反的效果。这里指的，是在有绝对把握的情况下，低频率、但是坚决的控制仓位。
更好的其它资产：不仅仅是仓位调整的时点，会给投资者带来更多的模型以外的回报，一些其它的资产也会带来更高的回报。
举例来说，两低一高模型在2002到2005年并没有给投资者带来太多的回报，但是，那时候最好的投资标的根本不是A股，而是H股。
在2002年前后，当时恒生国企指数的估值几乎全球最低（同样的情况在2016年年初又重现了一次）。如图所示，后来H股的HSCEI指数远远跑赢了A股指数后来的涨幅，尽管之后的A股经历了历史上最大的牛市。
而其它的一些资产，比如债券、分级基金、房地产（2000年租金回报率高达6%-8%），同样可能为投资者提供更好的机会。
制度红利和市场红利：尤其在A股市场，投资回报很可能还会来自一些其它的红利，比如制度红利（申购新股），市场红利（2015年夏季到秋季的期现套利）等等。
>>>> 总结：
股息率高，一方面代表是派息高，另一方面则是价格低。同样，PE和PB低，一方面股价不会太高，另一方面盈利和净资产也要还可以。
不管怎么说，两低一高模型给我们展示了，在长周期中，依据价值投资的核心综指“又好又便宜”，能够给投资者带来多么高的回报。
而在这一章的讨论中，我们更可以看到，凭借谨慎、细致、高确定性的人为操作，投资者可以取得比模型更好的结果。
所以说，价值投资其实也不难，难乎有恒而已。
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