在A股市場，有一個很有意思的現象：在一年的大多數時間里，股價和當期的基本面業績呈現顯著的正相關關系，這體現了股價是股票“內在價值”的有效反應；然而，這一現象在11月并不顯著，甚至在某些年份體現出負相關性。表面上看，這似乎很容易解釋：隨著三季報在10月份披露完畢，從11月開始，A股進入了長達4到5個月的業績真空期，這個階段，市場上的其他因素對股價有更大的影響作用也就不足為奇。然而，仔細想來，如果這個規律是長期存在的，并且市場發現了這個并不難察覺的規律，投資者理應在11月把所謂的“基本面因子”反著用，也就是買入業績更差的股票，賣出業績更好的股票，從而使得該策略失效。顯然，直到去年為止，市場并非如此。那么，今年11月日歷效應還會不會繼續存在？為什么不能階段性的把因子“反著用”呢？
我們經常提到，量化投資是“大數定律”的忠實擁躉，而量化因子更是在數以萬計甚至數以億計的數據中尋找的規律，這些規律往往有一些假設，我們正是理解了這些假設，才相信這些規律在未來還可以重現。然而，這種統計規律需要滿足一定的“顯著性”，這也正是量化投資者是否使用這個規律遵循的守則。對于市場的一些現象，我們依然會去思考，這個現象是否有底層的經濟邏輯？這個規律的樣本數量怎樣？這個規律顯著性足以讓我納入模型嗎？相信琢磨清楚這些問題后，每位量化投資者都有自己的答案。
量化投資不是簡單的規律重復，也不是復雜的推理機器。我更相信量化投資模型是建模者對市場認知的表達。我們時刻對市場保持敬畏，大膽假設，小心求證，隨時做好模型可能失效需要迭代的準備，這才是量化投資的魅力。
易方達基金 殷明
2025年11月4日
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