QF-08 · Size (SMB) · 因子 / 规模
规模因子
SMB 买入小市值股票、做空大市值股票。它曾是 Fama-French 三因子的另一根支柱，但在本区间的美股，小盘股整体跑输大盘。
核心命题小盘溢价在样本内为负，且样本外继续走弱。
它在赌什么
- 规模溢价：小公司信息更不透明、流动性更差，理论上应获得更高补偿。
- 风险承担：小盘股在经济下行时更脆弱，溢价是对破产风险的定价。
- 被忽视：覆盖不足的小公司可能存在定价错误。
规则
- 使用 Kenneth French 的 SMB 因子日度收益。
- 组合为小市值组合减大市值组合。
- 不计融券成本、税费与冲击成本（学术因子口径）。
为什么收录
全区间年化 -1.35%，样本外夏普 -0.47，是本站表现最差的策略之一。2010 年代的大盘科技股主导了市场，小盘股在盈利质量与流动性上都处于劣势。
它提醒我们：因子溢价不是常数，长期缺席也是因子生活的一部分。
什么时候会失效
- 小盘股质量参差，容易踩到价值陷阱与财务造假。
- 流动性差，真实交易成本远高于大盘股。
- 退市与幸存者偏差会高估历史收益。
放到 A 股
- A 股小盘股受壳价值、退市制度与流动性影响，历史溢价不能简单外推。
- 中证 1000/2000 等指数可作近似，但需注意成分股调整与流动性。
数据与口径
- 数据
- Fama-French SMB（日度）
- 区间
- 2010-01-04 → 2026-09-30
- 成本
- 未计（学术口径）
- 组合
- 多空
净值曲线
交互视图 →- 规模因子
- 市场基准
起点归一为 100。周频采样。成本：学术因子组合，未计融券与交易成本。
分年度收益
VS MARKET| 年份 | 规模因子 | 市场 | 超额 |
|---|---|---|---|
| 2010 | +13.0% | +17.3% | -4.4% |
| 2011 | -4.1% | +0.6% | -4.7% |
| 2012 | -0.7% | +16.3% | -17.0% |
| 2013 | +6.0% | +35.0% | -29.0% |
| 2014 | -6.7% | +11.7% | -18.4% |
| 2015 | -3.9% | +0.2% | -4.2% |
| 2016 | +5.9% | +13.3% | -7.5% |
| 2017 | -4.0% | +21.3% | -25.4% |
| 2018 | -3.4% | -4.4% | +1.0% |
| 2019 | -4.7% | +31.1% | -35.8% |
| 2020 | +12.0% | +24.2% | -12.2% |
| 2021 | -3.0% | +23.8% | -26.9% |
| 2022 | -6.6% | -20.0% | +13.3% |
| 2023 | -1.9% | +26.9% | -28.8% |
| 2024 | -8.7% | +24.9% | -33.6% |
| 2025 | -8.3% | +18.6% | -26.9% |
| 2026 | +0.1% | +11.6% | -11.6% |
2026 年数据截至 09-30，为不完整年度。
参考文献与来源
- Kenneth R. French Data Library — SMB 因子数据来源。
- Fama & French, The Cross-Section of Expected Stock Returns (1992) — 规模与价值的经典论文。