12.3%的年化收益，跑输指数2.4个百分点。58.2%的最大回撤，虽然比指数好一点，但依然是惨烈的。夏普比率0.31，勉强算正，但信息比率是负的——意味着相对于指数，这个策略不但没创造超额收益，还拖了后腿。

“就这？”小林忍不住开口。

陆方没有回答。

周寻终于动了。

他站起来，走到白板前，拿起笔，写下几个数字：

陆方敲了几下键盘，调出一组数字：

低市盈率因子 回测绩效（2005.1-2010.4）

· 年化收益率：12.3%

陈默盯着那几个数字。

牛市跑输，熊市跑赢，反弹又跑输。综合下来，什么都没捞着。

“为什么？”他问。

周寻走到电脑前，调出另一张图——低市盈率因子的“分段表现”。

“您看，”他指着图上的几个区域，“2005年到2007年，市场在涨什么？涨的是成长，是故事，是想象空间。银行、地产、有色、券商——这些当时的‘核心资产’，市盈率都不低。低市盈率的股票是什么？钢铁、化工、公用事业——那些‘没人要’的东西。”

“2009年反弹，市场又回去炒那些跌得最惨的——还是高市盈率的那些。低市盈率的股票，反弹无力。”

周寻放下笔，看着陈默：

“所以这个因子，本质上是‘抗跌’，不是‘能涨’。在熊市里它有用，在牛熊转换的完整周期里，它没创造任何超额收益。”

陈默沉默。

他想起自己过去那些年，多少次在路演时说“我们买

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屏幕上，是一条刚刚跑完的回测曲线。

蓝色的线从2005年1月开始，缓慢向上爬升，到2007年10月达到顶峰——然后急剧坠落，2008年底触底，2009年震荡反弹。形状像一座陡峭的山峰，又像一条挣扎的蛇。

陆方盯着那条线，脸上的表情有些复杂。

两周前，他们刚完成2005-2007年数据的初步清洗。陆方熬夜把回测框架的第一版写了出来。周寻设定了第一个测试目标：价值因子。陈默说，好，先试试最简单的。

然后他们等了五天。

服务器慢，代码糙，数据还在不断修正。第一次跑，三天后崩了——内存溢出。陆方重构了代码。第二次跑，两天后崩了——某个数据源的单位错误导致计算结果全偏。陈默翻出那本“数据问题清单”，核对了三个小时，找到那个错误。第三次跑，终于跑完了。

2005-2007牛市：跑输指数 23%

2008熊市：跑赢指数 18%

2009反弹：跑输指数 15%

他转过身，看着陈默：

“这就是问题所在。”

周寻靠在椅背上，双手抱在胸前，一言不发。

小林站在后面，踮着脚，努力想看清屏幕上的数字。

陈默坐在最前面，右手握着鼠标，把那条线从头到尾又看了一遍。

“这是……”他开口，声音有些涩。

“低市盈率因子。”陆方说，“按您的意思，第一个测的。”

他顿了顿：

“所以牛市里，它跑输。”

“2008年呢？”陈默问。

“2008年，市场暴跌。高市盈率的股票跌得最惨，因为它们的估值里包含了太多乐观预期。低市盈率的股票，本来就没多少预期可破，所以相对抗跌。”

“2009年反弹呢？”

整整两周，换来这条线。

而这条线，看起来……

“收益怎么样？”陈默问。

· 夏普比率：0.31

· 信息比率：-0.12

陈默看着这些数字，久久没有说话。

· 同期沪深300：14.7%

· 最大回撤：58.2%

· 同期沪深300最大回撤：71.8%

第237章：简单的逻辑不赚钱 (第1/3页)

低市盈率（PE）因子，为何失效？

2010年4月20日，星期二，上午十点整。

车公庙，三十平米的办公室里，四颗脑袋凑在一台显示器前。

陈默沉默。

低市盈率因子。最简单的价值指标。买入全市场市盈率最低的30只股票，每月调仓一次，从2005年1月回测到今天。

他们花了整整两周时间，才跑出这一条线。

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