另类投资策略分析报告：全球视野风格主动策略指数化

%%%%全球视野看风格及主动策略指数化——另类策略2025年度研究框架2025-08-02%%1%%%%%目

录01

从风格划分维度看投资机会02

海外具备长期超额回报的风格策略03

主动策略Smart

Beta指数化04

港股Smart

Beta化初探4%%%%01从风格划分维度看投资机会%%5%%%%%01

中低频维度，核心在于赚主要风格的钱图：长江另类策略风格覆盖框架

在中低频维度，投资者能够获取的主要收益都是来自于核心beta机会。价值类包含的内涵比较丰富，低估值、PB-ROE是从“性价比”角度衡量的价值代表，红利则是以股息安全垫和低估值暴露为代表的“高安全边际”类别。

以成长为代表的景气投资过去在A股市场颇为主流，其主要是从公司增速角度，选择更具基本面弹性的个股；

盈利质地风格则代表了A股市场上一群看重公司“护城河”、现金流等财务质地和稳健度的投资者。资料：研究所6%%%%01

年初至今长江风格策略表现➢

极致的某一类风格因为会出现阶段内轮动而不占优，因此在进行投资框架修正时针对不同风格大beta又可以进行弥补和完善；图：长江风格类策略年初至今表现➢alpha的挖掘上性价比不高，beta下的子策略确实能带来alpha弹性，但是beta方向择错，子策略难以扭转劣势。资料：Wind，研究所；左轴为策略在主动权益分位数；数据截止于2025-07-18。%%7%%%%%01

选主动权益基金其实就是选风格和选行业图：主动权益基金分组后各组特征差异显著基于收益进行分类后，穿透持仓结合持仓组合的衍生指标来看特征上的区分度，从风格上来看：➢

第1组：选股特征集中于盈利质地和增速，尤其偏好高成长；➢

第5组：相较其他组合在各个风格及板块上分布均较为均衡，可划分为“均衡”风格；➢

第6组：明显的低估值和相对较好的ROE-TTM暴露，具备PB-ROE风格特征；➢

第8组：具备典型GARP策略特征，偏好高增速的同时，估值相对于第一组显著较低。资料：Wind，研究所；注：市值以市场50，300，800，1800名为界限，划分为超大、大、中、小、微盘，板块行业划分为制药、医药、周期、消费、科技、金融地产，图中展示为每组基金内各板块占比数据8%%%%01

选主动权益基金其实就是选风格和选行业图：还有四组基金风格明显聚焦于行业板块2021/12/31维度市值指标第1组第2组第3组第4组第5组第6组第7组第8组从行业分布上来看，主题聚集做行业总市值_中位数（亿元）

2326.87

1996.99

4101.20

1711.87

3076.32

3141.01

1435.06

1866.58beta增强的也较为明显：超大盘大盘中盘小盘微盘15.80%

11.34%

33.78%

11.90%

24.58%

25.46%

13.41%

12.23%28.50%

29.90%

22.60%

31.51%

24.44%

24.55%

20.97%

21.24%17.45%

17.84%

11.62%

16.62%

12.73%8.09%1.57%➢

第2组：长期配置偏好在制造板块，细分行业上看新能源基金居多；风格暴露有高成长高估值倾向。9.72%3.89%1.27%19.62%

18.58%9.92%1.26%7.93%1.45%357.3041.035.37%1.05%539.20103.587.92%1.81%6.84%1.94%9.84%2.12%594.8974.31营业收入_TTM（亿元）

428.73407.18

1269.42

1325.44

176.1245.76

215.49

192.05

31.22净利润_TTM（亿元）56.95质量ROE_TTM18.38%

18.27%

20.55%

16.46%

16.94%

16.20%

19.84%

16.61%➢

第3组：偏好配置消费板块，具有显著大市值、高ROE暴露特征；ROE_TTM（剔除负值）

18.38%

18.27%

20.55%

16.46%

16.94%

16.20%

19.84%

16.61%营业收入_TTM增速68.52%

60.35%

38.86%

57.45%

42.46%

31.43%

94.79%

44.91%116.78%

145.95%

38.77%

97.11%

57.21%

49.25%

49.37%

98.74%58.4769.919.61成长估值净利润_TTM增速PE_TTM59.1575.2810.0041.7352.439.9162.8374.029.3333.1941.296.2730.4935.555.7860.9365.8811.017.63%65.15%3.29%6.29%4.41%2.11%45.5954.267.2918.82%6.38%18.37%15.50%17.46%8.63%PE_TTM（剔除负值）➢

第4组：较高“科技”含量，成长PB_LF制造性尚可，小市值、高估值暴露；27.40%

46.90%

10.87%

18.06%

15.18%

11.97%医药8.14%14.78%

16.05%13.85%

9.88%20.90%

13.23%

11.13%

43.34%

13.78%

12.42%6.45%

3.43%

6.38%

7.83%

17.66%

22.18%4.20%9.23%7.00%48.26%4.29%9.63%9.95%6.34%18.52%

15.76%19.19%

19.55%6.22%周期板块行业➢

第7组：医药主题型产品，是少有的能够兼具高ROE和高成长性特征的赛道。消费科技金融地产资料消费、科技、金融地产，图中展示为每组基金内各板块占比数据：Wind，研究所；注：市值以市场50，300，800，1800名为界限，划分为超大、大、中、小、微盘，板块行业划分为制药、医药、周期、%%9%%%%%02海外具备长期超额回报的风格策略10%%%%02

日本：90年代泡沫破灭后，日经大跌下高股息优势凸显红利

经历了80s房价、股市泡沫，1989年底加息刺穿泡沫；催发

进入【低增速+低利率】的“失去的20年”。图：进入90年代的“大衰退”后图：日本加息成为了资产泡沫破灭的“导火索”，随后整个1989-1999年期间日本推出了多轮经济政策但是成效见微图：1990至1999区间内日本各类风格组合的累计收益率资料：Bloomberg，Wind，研究所%%11%%%%%02

【低增速+低利率】下高股息收益持续红利

后续在日本处于【低增速+低利率】中高股息持续受益于低利率环境。持续

进入2013年后，在日本施行全面宽松，步入负利率阶段，日本高股息逐步丧失相对收益。图：MSCI日本高股息指数与日经225净值表现比较图：日本不同政策利率环境下风格变化（利率：%）2.406.65.64.63.62.61.60.6MSCI日本高股息全收益_日经2252.202.001.801.601.401.201.00比价(右轴)MSCI日本高股息全收益日经225全收益资料：Bloomberg，研究所资料：Wind，研究所12%%%%02

日本红利穿越牛熊本质在于优质个股不断更迭

一是日企分红的行业分化程度较低，非传统高股息行业同样可贡献

二是日企分红政策稳定性较强，当下具备红利增长土壤。较高分红。分红总额前十大公司中既有电信服务、银行等传统行业近几年随着日本整体经济复苏，企业分红增长也能达到20%左右及以上。上市公司，也不乏医药、游戏、半导体等新经济领域上市公司。图：全球比较而言，日本各板块股息率差异较小，AH股的行业股图：日本股息率相对靠前的细分领域，消费、汽车、汽车配件等行业股息率也相对较高息率分化相对更大资料：中证指数，Refinitiv，研究所；数据为2024年年末股息率。资料：Wind，研究所%%13%%%%%02

美国：2000年后也进入过高股息“甜蜜期”

纳指和标普成长大幅回调的2000-2001年期间，标普500高股息仍保持较好的绝对收益，凸显经济波动下的强防御性。

随后2003-2006年，又进入降息降贷，房地产泡沫显现，得益于金融、地产、能源、公用事业等板块领涨，高股息凸显弹性。表：区间内高股息整体占优，2000年初互联网泡沫破灭阶段超额更为显著指数组合200020012002200320043.95%11.28%7.67%4.71%10.44%20052006200720082009标普500标普500高股息

34.20%标普500股利贵族

20.11%0.72%-0.18%25.05%24.18%-13.52%-32.65%-30.82%-15.49%-20.58%-24.52%-37.58%14.39%19.34%10.64%23.85%49.12%18.54%22.29%16.56%2.49%1.49%14.69%24.93%15.49%9.39%6.79%-2.81%-10.15%-10.31%7.68%-50.04%-53.81%-38.62%-35.88%-41.89%26.65%38.20%25.36%29.26%53.54%标普500成长纳斯达克100-22.51%-36.84%18.67%图：2000-2009年区间内标普500高股息累积收益幅度最高图：2000-2009年高股息长期占优，仅在2007-2008年出现较大回撤资料：Bloomberg，研究所14%%%%高股息不持续，回购更占优，背后也是来自于回购更为普及02

优势产业为股东回报的主力军表：美国总体行业增加值增速呈中枢下移，优势产业信息技术和金融增速始终靠前

进入2000年后，美国信息技术、金融产业优势已经确立，产业结构进一步优化，具备了较强的现金流和股东回报能力，而之所以以回购为主则跟背后政策驱动和长期低利率环境下的低借债成本有关。图：标普500内部分行业看股东回报率整体情况图：信息技术、金融、可选消费等优势产业通过现金回购进行股东回报相对居前资料：Wind，Bloomberg，研究所%%15%%%%%02

美国：选现金流和高回购

自1926

年以来，股息贡献了标普500指数约32%

的总回报，而资本增值贡献了68%。因此，可持续的股息收入和资本增值潜力是影响总回报预期的重要因素。

这段时间内，对于企业价值的研究，尤其是巴菲特的投资铁律等盛行，各类策略型指数和产品推出，成长强势下“价值”不灭，只是形式上脱离了“低估值”“高股息率”等桎梏，结合本土产业结构特点，更为关注“价值”的可持续性。图：现金流策略在美国市场上长期看能够跑赢标普500指数图：标普500回购指数在2017-2020年期间大幅跑赢高股息资料：Bloomberg，研究所16%%%%03主动策略Smart

Beta指数化%%17%%%%%03

主动策略指数化：以长江价值系列指数构建为例何谓价值投资？业安全边际高稳健投资绩优良以相对便宜价格买入能力圈内低估值？在价值高ROE

护城河低PB分红买好公司长期持有资料：Wind，研究所，数据截至2025年7月24日18%%%%03

如何优化？传统PB-ROE策略问题剖析在低估股票中选高ROE个股，ROE未来持续性较差行业偏斜严重，传统PB-ROE策略错失其他行业投资机会23.7%38.4%61.6%76.3%未来一年ROE_TTM下降超过10%概率未来一年ROE_TTM出现下降概率图：长江一级行业ln(PB)与ROE_TTM匹配关系资料：Wind，研究所，数据截至2022年11月3日，ROE-TTM截至2022年Q3。%%19%%%%%9大象限：细致划分，探索细分领域投资机会03图：PB-ROE不同象限成分股行业超配情况PB31215.1%20.2%高ROE高PB区间：食饮、电新等行业12.5%13.6%11.7%7.8%4.9%4.8%高PB低ROE高4.1%5.2%3.9%5.8%4.6%4.6%1.0%PB区间：军工、机械设备、科技等行业计算机电子机械设备

电信业务电子计算机金属机械设备食品饮料

电新

医疗保健

汽车电子694587.8%6.8%6.4%5.7%5.4%4.8%5.1%5.0%4.6%4.0%4.2%3.7%3.1%3.0%2.9%中等PB低PB电子

机械设备计算机电新电子机械设备

化学品

社会服务

医疗保健保险

家电制造

公用事业

食品饮料

农产品731.7%15.5%高ROE低PB区间：金融、周期等行业7.1%5.4%低ROE低4.1%3.4%3.2%6.8%PB区间：地产、金属、综合金融4.4%4.3%2.6%4.5%2.7%2.3%1.5%房地产金属

综合金融汽车综合金融

交通运输

建筑工程

电信业务

油气石化银行油气石化保险煤炭公用事业低ROEROE中等ROE高ROE资料：Wind，研究所，数据截至2025年7月22日20%%%%9大象限：聚焦高ROE低PB、低ROE低PB区域03➢

高ROE低PB：象限6和象限9整体ROE_TTM水平较高，ROE增长空间有限，该区域增强或重点关注ROE指标的稳定性与持续性；➢

低ROE低PB：象限4和象限7整体ROE_TTM水平较低，

ROE预期增长更高，空间更大，该区域增强或重点关注ROE的成长潜力；➢

高ROE高PB：象限3属于市场热门股票，高增速和高盈利质量，但性价比或较低，对比历史与预期数据，未来业绩可持续性或存在压力表：PB-ROE不同象限成分股特征分析估值盈利质量波动性成长CAPEX分红分析师一致预期营收

归母净利

资本性支预期净利润同比(%)ROE(%)ROIC

年化波动股息率

预期ROE

预期营收(%)

同比(%)

同比(%)组合PBPE_TTMTTM增

TTM增

出增长率(%)率(%)速(%)

速(%)(%)全样布空间基准2.74.84.96.32.52.62.71.41.41.430.2102.344.231.775.132.218.947.419.910.67.55.011.019.13.27.613.32.55.13.78.916.02.35.610.11.54.042.749.646.743.143.541.039.637.233.933.212.913.821.525.88.314.417.26.511.78.514.215.527.535.07.117.720.0-1.26.00.50.20.50.70.30.71.30.51.32.30.51.40.80.41.20.80.40.80.50.220.626.427.029.620.020.921.211.114.715.030.650.135.537.352.731.927.933.920.018.7高PB低ROE

象限1高PB中ROE

象限2高PB高ROE

象限3中PB低ROE

象限4中PB中ROE

象限5中PB高ROE

象限6低PB低ROE

象限7低PB中ROE

象限8低PB高ROE

象限918.932.9-10.310.120.4-11.65.76.511.310.712.16.912.710.0资料：Wind，研究所，数据统计区间为2017年11月3日至2022年11月3日，列示指标数据为组合内成分股对应指标历史中位数的均值%%21%%%%%03

低PB、低ROE区域：底部寻优，挖掘价值潜力股象限4+象限7资料：Wind，研究所，数据截至2025年7月22日22%%%%03

低ROE低PB象限增强需关注ROE的成长潜力➢

低ROE低PB（象限4、7）：市场较为忽视的区域，或存在业绩反转的可能性；➢

重点关注该区域内低估个股中业绩边际改善、安全边际较高的企业，以及处于周期底部但预期向上的企业图：2019年初证券（长江）行业ROE触底反弹图：2019年初证券（长江）行业业绩复苏，带动ROE上行2.616141210810080营收同比增速归母净利同比增速证券PB证券ROE（右轴）2.42.2260402001.81.61.41.2-20-40-60-8064122016/1/42017/1/42018/1/42019/1/42020/1/42021/1/42022/1/4资料：Wind，研究所，数据截至2022年11月3日%%23%%%%%03

低ROE低PB象限增强需关注ROE的成长潜力图：杜邦分析：ROE三因子拆解方法表：PB-ROE框架下，不同象限成分股特征分析（相对基准差值）——杜邦分析组合全样布空间ROE(%)

权益乘数

总资产周转率

利润率(%)基准7.91-2.653.901.80-0.17-0.19-0.15-0.10-0.090.000.54-0.040.050.19-0.090.020.13-0.11-0.080.007.81-1.794.3010.23-3.900.58ROE大幅低于基准或因利润率中枢显著较低高PB低ROE

象限1高PB中ROE

象限2高PB高ROE

象限3中PB低ROE

象限4中PB中ROE

象限5中PB高ROE

象限6低PB低ROE

象限7低PB中ROE

象限8低PB高ROE

象限913.08-4.700.186.204.36-5.34-1.143.980.28-5.06-0.652.330.380.74图：低ROE低PB区域（象限4、象限7）财务指标精选超额收益20%4象限7底部寻优，发掘业绩复苏企业：象限13.1%15%10%5%ROE边际改善能力10.0%4.5%10.7%⚫

该区域内个股9.3%8.8%2.5%比ROE绝对水平更重要4.3%⚫SUE：寻找区域内净利润水平稳定较高的个股0%-1.2%-1.2%⚫

利用杜邦分解，分析区域内ROE水平较低的具体原因，有针对性增强-5%-10%-15%-2.0%-8.9%营收同比

预期营收增速-4.0%-6.3%ROIC_TTMSUR预期ROE

预期ROE同比

ROE稳定性资料：Wind，研究所，数据区间2006年12月31日至2022年11月3日24%%%%03

怎么指数化选股流程？图：基于PB-ROE框架的价值增强策略构建流程基于PB-ROE框架的象限划分及增强——9大象限样本空间筛选负值剔除满足以下条件A股：1）上市时间超过3个月；2）非ST、ST*；3）流动性排在前80%；剔除PB和ROE_TTM小于0的个股；Step

1PB维度划分PB按照

水平由低到高将剩余股票三等分；ROE维度划分PB-ROE回归分象限增强ROE_TTM水平由低到高将股票再划分为三等分，共

个象限；9在上述每一部分中，按照Step

2Step

3ln(PB)

ROE_TTM与线性回归（引入行业哑变量），寻找每个象限中被低估的个股；依据每个象限中股票的整体特征，针对单个或多个象限组合进行差异化增强；资料：研究所%%25%%%%%03

形成规范化的编制方案表：长江价值潜力指数编制方案指数名称长江价值潜力指数2006年12月31日10001）非ST、*ST，非暂停上市股票；基日基点•

增加基日和基点•

更为关注可投资性2）非创业板、3）创业板、股票：上市的时间超过一个季度；股票：上市时间超过半年；4）除非该股票自上市以来日均A股总市值在全部沪深A股中排名前样本空间50位。➢

流动性筛选：剔除最近一年日均成交金额排名后20%的股票；➢

分象限筛选：选择象限4及象限7中被低估个股；➢

计算综合得分：将个股按ROE_TTM同比（升序排列）、销售毛利率TTM（升序排列）、SUE（升序排列）这三个指标的排名百分位数等权加权；➢

按照综合得分由高到低排名，选取排名前50名股票作为指数成分股。•

一般采取打分排名方式不设置阈值•

选择股票数量50~100指数编制方法只范围居多自由流通市值加权（个股权重上限为10%）•

低频•

个股集中度有控制加权方式定期调整每年5月和11月资料：研究所26%%%%04港股Smart

Beta化初探%%27%%%%%04

产业优势：受益于多元化结构和潜在扩容空间

当下从港股对比美股、A股的产业结构上看，港股红利占比高于美股，【新消费+科技】占比高于A股，受益于港股上市制度的持续改革优化，传统经济结构占比过高的问题得到了平衡。图：美股、A股、港股各大板块市值占比资料：Bloomberg，Wind，研究所，数据截至2025年6月20日28%%%%04

基本面特征：分红之外，回购激增，龙头现金流充沛

从现金流等财务质量特征上看，恒生指数成分代表的港股龙头在FCFF/EBITDA充沛度上具有较强的稳定性，大部分年份能够30%以上占比，与标普500指数较为接近，高于沪深300指数。资料：Bloomberg，研究所%%29%%%%%04

基本面特征：分红之外，回购激增，龙头现金流充沛

科技比较，以纳斯达克100指数成分为代表的科技龙头表现出了

较强的经营韧性，ROE持续回升维持20上下，FCFF/EBITDA占

比

60%

上

下

浮

动

相

比

而

言

，

恒

生

科

技

近

5

余

年

来

，FCFF/EBITDA基本维持50%上下略低于同区间恒生指数成分。2024年，港股市场回购金额达2657亿港元，较2023年翻倍，281家，数量占比约10.6%；全球横向比较回购公司数量合计1万亿美元回购总额稳居全球首位，港股市场排名看，美国以约前五，仅次于日本、英国、加拿大等国家。表：港股回购总额及公司数量情况回购总额回购公司数量

平均回购比例统计区间回购总额增速（亿港元）占比10.6%7.9%（占市值）2024年2023年26571256111.5%19.7%0.5%0.3%图：2024年全球主要市场回购金额和回购比例（右轴，%）情况资料：中证指数，Refinitiv，研究所资料：Bloomberg，研究所30%%%%04如何落地：回购策略效果初现近些年来回购逐渐增加，未来配置价值值得关注

类比美股市场，港股当下如果考虑综合股东回报（股息率+回购率），也具备较强的竞争力，从回购率角度看，2024年来港股市场回暖后，港股回购策略表现均强于恒生科技。图：港股通回购策略和恒生科技表现比较图：港股分板块回购率表现，当下科技、综合、金融及可选消费回购率靠前资料：Wind，研究所资料：Wind，研究所；数据截止于2025-06-13%%31%%%%%04如何落地：现金流策略攻守兼备现金流策略攻守兼备，科技消费配置比例较高

相比而言，港股现金流策略则表现出了更强的稳定性，从2021年以来已经连续4余年跑赢恒生科技；

现金流策略在港股市场上的应用相较于A股有所不同，从高现金流率的个股和行业角度来看，其分布结构更接近美股特征。图：港股通现金流策略和恒生科技表现比较图：港股现金流靠前行业中消费、信息技术等含量高于A股资料：

Bloomberg，研究所；数据截止于2025Q1。资料：

Wind，研究所；数据截止于2025-06-13。32%%%%04长江港股通现金流质量策略表：长江港股通现金流质量组合的分年表现

长江港股通现金流质量策略综合考虑了经营性现金流和ROE稳健性，相较于中证港股通现金流指数在行业侧重上科技、消费权重占比更高。长江港股通现金流质量组合中证港股通现金流中证港股通指数夏普比日期年化收

年化波

最大回

年化收

年化波最大回

年化收

年化波撤最大回撤夏普比夏普比益动撤益动益动表：长江港股通现金流质量组合编制方案2015

-10.1%

27.8%

(0.36)

34.3%2016

-0.1%

19.2%

(0.01)

15.2%2017

56.3%

15.1%

3.73

6.4%2018

-6.6%

24.4%

(0.27)

20.4%-8.7%

20.7%

(0.42)

30.3%-13.7%

17.4%

(0.79)

15.4%22.2%

10.1%

2.21

6.4%-14.0%

20.2%

(0.69)

27.6%组合名称基日基点成分股数量长江港股通现金流质量组合2014年12月31日100030只满足以下条件个股：1.

中证港股通综合指数样本；2.

行业筛选：剔除金融行业个股；2019

33.4%

17.7%

1.88

14.5%

14.4%

15.4%

0.94

16.8%

13.3%

14.9%

0.89

13.3%2020

21.0%

25.8%

0.81

27.8%

-7.1%

25.4%

(0.28)

27.6%

14.5%

24.1%

0.60

25.4%2021

-11.7%

20.5%

(0.57)

23.5%

4.3%

19.8%

0.22

16.1%

-12.4%

22.1%

(0.56)

28.5%2022

1.1%

28.1%

0.04

25.3%

2.9%

21.8%

0.13

18.3%

-15.7%

31.4%

(0.50)

39.7%2023

4.4%

17.5%

0.25

13.8%

31.2%

16.2%

1.92

9.3%

-15.4%

20.4%

(0.76)

27.2%2024

28.5%

26.6%

1.07

21.9%

28.0%

22.9%

1.22

17.5%

11.4%

24.0%

0.48

16.6%20