2025年银河金工主题选股系列报告：成长盈利现金流三足鼎立，消费基本面量化多维制胜

一、银河金工主题选股策略：补全消费最后一块拼图

（一）银河金工主题选股策略框架：分域选股+基本面因子

分域选股是 大主题投 资的重 要手段。传统多因子模型是按照股票因子值在整个样本池内进行排 序打分，虽然我们可以通过行业市值中性化等数据预处理方法规避股票由于行业、规模等因素带来 的因子值差异，但因子对股票的适用性可能本身存在差异。以央国企为例，央国企在 A 股所有行业 中均有分布，我们在分析 TMT 行业的央国企时可能会关注其研发能力，但这显然不适用于金融行 业的股票。如果我们对选股因子不加区分，可能导致选股结果集中在某一类型的股票内，分散化程 度较低。基于这一问题，我们有必要对大股票池进行分域，针对细分股票池选择合适的选股因子并 调整因子权重，一方面使选股因子更能体现出主题特征，另一方面也可增厚策略收益，使超额收益 更加稳健。 基本面因子 适用于主 题分域 选股。一方面，我们希望构建的是一个在长期时间内超额收益稳定 的策略，而非短期内频繁调仓买卖，因此量价因子并不适合我们的策略目标，基本面因子更能反映 企业长期的业绩表现与潜在价值；另一方面，基本面因子在不同细分股票池中的有效性差异较大， 能更好地体现出不同细分股票池的特征与选股逻辑。

（二）主题投资最后一块拼图：消费主题

国企、科技、消费三大主 题 在风格暴露上差异 显著，具 有较强的互补性。从 Barra 因子暴露来 看，国企主题呈现“大市值、高价值、高杠杆、高红利”的风格，同时在波动和流动性上呈现较强 的负向暴露，表明其低风险、低交易活跃度的防御属性。科技主题呈现“高波动、高流动性、偏成 长”的风格，在杠杆和红利风格上负向暴露较高。消费主题有“较强且稳定的盈利能力”，在价值 与红利风格上的正向暴露也较高，在波动与流动性上的负向暴露显著，但低于国企的暴露水平。

此前，银河金工团队已构建了国企基本面因子选股策略与科技股基本面因子选股策略，并验证 了基本面因子在国企、科技股样本池中均能有效获得稳定的超额收益。因此 ，定义 消费股样本 池、 找出有效的 基本面因 子并构 建量化选股 策略，将 帮助我 们完善策略 体系，补 全银河 金工主题选 股系 列的最后一块拼图。

（三）政策定调提振消费，消费板块有望业绩价值共振

政策强调坚持内需 主导，提振 消费需求为明年经 济工作重 点。2025 年中央经济工作会议将扩大 内需放在首位，要求深入实施提振消费专项行动，制定实施城乡居民增收计划；扩大优质商品和服 务供给；优化“两新”政策实施；清理消费领域不合理限制措施，释放服务消费潜力。这一政策要 求反映出深入实施提振消费专项行动是明年经济工作的重点任务，释放出以更大力度和更精准措施 提振消费需求的坚定决心。

消费板块目前增长 偏弱、估 值偏低，政策 利好有望推动 业绩估值共振 。以中证 800 主要消费指 数和中证 800 可选消费指数观察板块表现，近两年消费板块收入增速处于偏低水平；净资产收益率 相比前三年有所改善，但 2025Q3 环比有所下滑。今年 A 股走牛，科技板块表现相对更优，消费板块暂时跑输大盘；从估值来看，消费板块目前市盈率、市净率均处于历史低位，估 值修复空间较大。政策利好有望带动消费板块业绩的修复与估值的反弹。

二、消费主题样本池的确定与分域

我们在所有申万三级行业中，筛选出业务/产品/服务直接 to C 的行业，消费品产业链中的中游 行业（如农林牧渔行业中的生猪养殖、轻工制造行业中的包装印刷等）不在我们所定义的消费股样 本池内。最终选定的“消费股”所属申万三级行业如下表所示。 同时，我们按三级行业的业务属于日常消费/可选消费、制造业/服务业，从两个维度对消费股进 行进一步分域，分为日常制造型、可选制造型、日常服务型、可选服务型 4 大类。其中，制造业与服务业的界限是比较明晰的；而对于日常与可选消费，我们主要依据产品/服务单价及消费频率进行 划分。日常消费行业的产品/服务一般单价相对较低、消费频率高，或属于生活必需品，在日常生活 中需要反复消耗并进行新的消费；而可选消费一般单价相对较高、消费频率较低，其产品/服务并非 生活必需，消费者在做出消费决策时往往货比三家。

消费股样本池各期样本分布如下图所示。截至 2025 年 11 月 28 日，日常制造型、可选制造型、 日常服务型、可选服务型样本池个股数量分别为 275、266、72、279 只，合计 892 只股票。

三、消费主题选股策略构建：基本面因子分域选股

（一）消费股基本面量化：成长性与现金流并重，引入另类数据实现多维评价

本篇报告延续银河金工主题选股策略的基调，以分域选股和基本面量化为策略的核心方法。但 在上一篇系列报告《成长为矛基本面为盾，量化掘金科技股投资》中，我们侧重从盈利增长、研发 的投入与产出水平等角度刻画科技股的基本面，而无论盈利还是技术，其本质都反映了科技股“成 长”的潜力。但对于消费股而言，“成长”虽然是基本面极为重要的一环，保持“现金流”的稳健 同样不可或缺。 对于消费企业而言，如果将利润比喻为果实，那么现金流就是企业的养分。相比于科技企业， 消费企业的产品/服务单价低、消费频率高，企业需要快速周转、回收账款并投入下一轮生产；同时， 行业门槛较低、市场竞争激烈，也意味着消费企业需要有足够的现金以随时应对市场变化。此外， 消费具有较强的季节性波动，与宏观经济状况与居民消费意愿高度相关，如果在消费低谷中出现回 款不畅、现金流断裂的问题，企业将面临严重的财务危机。因此，“成长性”与“现金流”对消费 股同样重要，我们将在基本面因子选择的过程中体现这一点。 此外，我们还引入 ESG 等数据，刻画消费企业在公司治理、舆情声誉等方面的表现，实现多维 评价。我们对“消费股”的定义为产品/服务直接 to C 的行业，消费者的评价与好恶将直接影响公 司的业绩；而良好的公司治理一方面有利于公司运营的稳定与高效，另一方面也从侧面反映了公司 基本面稳健，有余力承担公司的环境与社会责任。后文中，我们将通过基本面因子的选择，全方位 刻画消费股的表现，以量化策略优选消费股中的“六边形战士”。

（二）成长、盈利、现金流：横向“不可能三角”与复合因子构建

对消费股， 刻画其成 长属性 时应注重规 模的扩张 。前文我们已论述了现金流对于消费企业的重 要性，但在刻画消费股的成长性时，我们同样不能简单以收入或利润的增长作为代理变量。在科技 股量化选股策略中，我们以“归母净利润成长能力”刻画科技公司的成长性，该因子实质上反映了 一家公司最新一期归母净利润的超预期水平；但对于消费企业而言，市占率提升的过程可能以薄利 多销为代价，投资者关注市场规模的扩大、消费者习惯的培育，短期内公司的成长性并不一定能体 现在利润上。因此，我们在刻画消费股的基本面时，一方面要考虑公司的现金流水平，另一方面也 要将成长、盈利拆开来考虑，且在刻画成长性时，应侧重其规模扩张的速度，而非利润的增长。

1.成长、盈利、现金流：时间横向上存在“不可 能三角”

在这样的思路下，寻找成长性强、盈利稳定、现金流充裕的消费企业，在长期很可能获得可观 的超额收益。但令人遗憾的是，在横向的时间截面上，一家公司很难同时实现高盈利、高增长和充 裕的现金流，盈利、成长与现金流之间存在“不可能三角”。 具体来看：

高盈利、高成 长：对于一家处于快速扩张阶段的公司，成长需要大量资本支出与费用消耗， 例如购置设备、扩建厂房、营销投放广告等，即使该公司能实现较高的盈利水平，其利润 也需用于新一轮投资与扩张，难以保证公司有充裕的现金流。

高盈利、高现金流：一家盈利水平高、现金流充裕的公司大概率已进入成熟期，可能已成 为行业龙头，因此通常不会出现爆发式高增长；如果该公司持保守的战略、或是患上“大企业病”，不能及时抓住市场下一个增长点，其成长速度甚至会落后于行业。

高成长、高现金流：一家消费公司如果同时具备高成长、现金流充裕的特征，其盈利水平 未必能处于较高水平，例如，初创企业现金流主要来源于融资，虽然增速很高，但尚未实 现盈利；行业本身为“低毛利、快周转”模式，现金多来源于周转快，但低毛利率压缩了 盈利空间。

从真实数据结果来看，我们分别以总资产同比增速、ROE（TTM）与 FCFE/总市值代表一家公 司的成长、盈利、现金流表现（此处因子值为原值，并未进行去极值、中性化等预处理），并以各 项因子值的 90%分位数为界，在所有 A 股中筛选同时具有高成长、高盈利、现金流充裕的优质公司。 2025 年 10 月 31 日，在全市场 5452 家上市公司中，三项因子数据完整的公司有 5268 家；其中同 时具有两项特征的公司仅有 100 家左右，三项因子值均超过 90%分位数的公司仅有 27 家，足见同 时满足高盈利、高成长、现金流充裕这三个特征的好公司可谓凤毛麟角。而优质基本面的稀缺性， 恰恰是超额 Alpha 的重要来源，因此我们希望从量化的角度，尽可能在统计的意义上选出在成长、 盈利、现金流各方面表现亮眼的消费股，这三方面的量化表达与动态权衡将显著影响策略的有效性。

2.成长、盈利、现金流：因子 选择

在成长、盈利、现金流三个维度，我们分别选择了如下因子表征公司的基本面特征：

成长 ： 总资 产 环比 增速 ，反映公司的扩张速度。前文中，我们已论证了消费股的“成长” 应当更关注规模的扩张，而非收入利润的增长，因此我们选择总资产环比增速这一因子代 表公司的成长速度；同时，总资产的增长与收入利润增长的相关性相对较低，选择这一因 子也可降低因子间的相关性、提供更多增量信息。

盈利：最新一期单季度 ROE/最近 8 个季度单季度 ROE 的标准差，反映公司在具备高盈 利能力的同时，具有较强的盈利稳定性。延续成长因子选择的思路，我们同样希望盈利因 子与另外两个因子之间具有较低的相关性，因此我们将盈利的侧重点放在了稳定性上，希 望一家公司不仅具有较高的盈利水平，且在较长时间内能维持盈利的表现。

现金流：股权自由现金 流/总 市值，反映公司现金流的充裕程度。股权自由现金流 FCFE 相 比公司自由现金流 FCFF 而言，更能反映股东所持有的现金流情况。 除以上三个因子外，我们在因子选择过程中也检验了资本开支/折旧摊销等其他指标，以上三个 指标为成长、盈利、现金流最具代表性且有效性最强的因子。所有测试过的因子及其 RankIC 测试 结果详见附录，此处不再赘述。另外，为简化表述，后文中我们将总资产环比增速、最新一期单季 度 ROE/最近 8 个季度单季度 ROE 的标准差、股权自由现金流/总市值三个因子简称为成长因子、 盈利因子与现金流因子。 我们计算三个因子之间的相关性，因子两两之间的相关系数也较低，从侧面验证了成长、盈利、 现金流“不可能三角”的存在。

3.成长、盈利、现金流：时间 纵向上有效性轮动

成长、盈利、现金流三个因子本身有效性较强，但值得注意的是，在不同时间区间，三个因子 的有效性存在差别，换而言之，时间纵向上三 个因子有 效性存在轮动。例如在 2019 下半年至 2020 上半年，盈利因子表现强劲；自 2020 下半年至 2021 年，盈利、成长因子表现波动较大，现金流因 子表现更稳定；2024 年 8-10 月间盈利与现金流因子 RankIC 均为负，仅成长因子正向有效。基于 这一特征，我们希望在每一期提高有效性较强的因子的权重，使复合因子更能反映当前市场风格。 因此，后文中我们采用 IC 均值加权、ICIR 加权、最大化 ICIR 加权等方法对三个因子进行复合，并 从中选出有效性最强的结果。

4.成长、盈利、现金流：因子 复合

为尽可能使复合因子体现当期最有效的因子的效果，与市场近期风格相一致，我们考虑了不同 的因子复合方法，包括等权 法、IC 均值加 权、ICIR 加 权、最大化因子 ICIR 加权 法。在计算复合 权重前，所有因子均已进行去极值、行业市值中性化、Z-score 标准化处理，确保三个因子的量纲 一致。

等权法：三个因子在每一期的权重都是 1/3，不随因子 RankIC 的波动而变化。实际上， 从最终效果来看，等权法的效果是相对较差的，但它可为我们提供一个比较的基准。

IC 均值加权：计算因子最近 N 月的 RankIC 均值，按三个因子的 IC 均值配置权重。另 外，为了提高近期数据的权重，我们还加入了指数衰减系数 lambda。

（三）通用因子

除复合因子以外，我们一方面加入了盈利质量因子，确保公司优秀的财务基本面表现是真实可 靠的；另一方面，加入了 ESG、舆情、对经济不确定性的敏感度等指标，从财务以外的视角全面刻 画消费股的基本面。

1.盈利质量

除成长、盈利、现金流之外，我们还需要关注企业的财务健康度，因此我们选择经营现金流/营 业收入这一指标刻画公司的盈利质量，它反映了企业的销售收入真正转化为经营现金流的比率，而 非账面上的应收账款。经营现金流/营业收入因子值越高，说明公司的营业收入真实可靠，虚增利润 的可能性较低。

2.公司治理

Wind ESG 管理实践得分能够反映公司长期 ESG 管理实践水平，由环境（E）、社会（S）、治 理（G）三个维度得分加权而得，包含 25 个议题、300+指标，满分为 7 分。得分越高，说明公司当 前在 ESG 上的表现较好，具有较强的治理能力。

3.舆情变化

Wind ESG 争议事件得分能够反映公司短期突发事件风险，满分为 3 分，采用扣分机制，由新 闻舆情、监管处罚、法律诉讼三大来源事件扣分加权而得。得分越高，说明公司当前舆情状况较优。 实际上，Wind ESG 综合得分（满分 10 分）即为 Wind ESG 管理实践得分与 Wind ESG 争议 事件得分的加和。

4.经济不确定性敏感度

在报告《行为金融理论和经济不确定性因子构建与应用》中，我们构建了经济不确定性敏感度 abs_epu_beta 因子。EPU 指数为中国经济政策不确定性指数，是由 Huang，Luk（2020）利用文 本分析法搜索中国大陆具有影响力的报刊 “经济”、“政策”和“不确定性”等关键词出现的频次 计算而得，EPU 指数上涨表明当前中国经济政策的不确定性提升。

（四）特色因子

对于特色因子，我们根据各细分域行业的特征，综合考虑因子有效性测试结果，从投入、产出、 效率、市场份额等方面刻画各细分域最看重的基本面特征。

1.日常制造

制造业相比服务业更重资产，因此更关注资产的使用效率；同时，日常制造类消费行业内龙头 效应明显，而应收账款周转率一方面可以反映企业营运效率，另一方面也可以体现公司在供应链中 的话语权：一家龙头公司对上游供应商可要求对方接受更长的付款周期，同时对下游客户制定更严 格的信用政策，例如老干妈要求经销商必须“现货现款”，因此，较高的应收账款周转率可一定程 度上反映公司在供应链中的地位。 此外，我们还加入市占率指标，以单季度归母净利润为代理变量，直接反映一家公司的市场份 额。在构建市占率指标时，我们采用了收入、利润对的原始报表数据、单季度数据等，分别在 SW 一级行业与 SW 二级行业水平上计算了样本池股票的市占率，并进行了因子有效性测试。测试结果表明在一级行业水平上计算市占率因子有效性更强，我们最终选择了有效性表现最优的单季度归母 净利润。

2.可选制造

可选制造类消费的特征是商品单价相对较高、消费频率较低，消费者购买某一商品后能使用较 长时间；其中，尤其家电、汽车、消费电子等产品需要公司通过研发新品创造新的市场空间，因此 我们选入研发费用/总市值指标，刻画公司的研发投入水平。 同时，由于可选制造类产品单价相对较高，对企业而言保持良好流动性是有必要的，因此在刻 画公司营运效率时，我们选择的是流动资产周转率，以评估公司短期资源的综合运用能力。

3.日常服务

日常服务型行业以机场、快递、药店、超市等成熟行业为主，行业格局相对稳定，因此对该行 业内的公司我们也需更关注其效率与稳定性。在对效率的刻画上，由于服务业的人力密集特征更强，我们以扣非归母净利润 TTM/员工总数代表全员劳动生产率，反映公司的人均产出水平；在对稳定 性的刻画上，我们重点关注公司的财务杠杆，并且剔除资产中可能难以变现的无形资产部分，计算 有形资产负债率，以更加精准地反映公司的负债水平。

4.可选服务

可选服务型行业相比日常服务而言成长性更强，例如其中游戏、医美服务、电商、教培等都是 近年来经历过快速发展的行业，因此我们从投入与产出两个方面刻画可选服务型行业的成长性。 在投入方面 ，可选服务更需关注营销，例如游戏公司“买量”投放广告一定程度上可以带动流 水收入增加，因此，参考报告《成长为矛基本面为盾，量化掘金科技股投资》中研发费用细分项因 子的构建，我们对销售费用财务附注进行了研究。 在年报与半年报的财务附注中，销售费用细分项包括销售人员工资薪酬、广告宣传费、差旅费、 业务招待费、折旧摊销等等，可归类为以下几大类： 工资薪酬：包括销售人员工资薪酬、股份支付、社保等支出，对销售人员给予合理的薪酬 激励有利于提升公司的业绩表现； 折旧摊销：仅包含折旧和摊销，属于非现金费用，不能反映公司当期的直接营销投入； 资源物料投入：除以上细分项的所有其他项，包括广告宣传费、业务招待费、渠道推广费、 差旅费、办公费等等。

（五）因子预处理

在获得原始数据后，我们首先需要对因子进行预处理。其中，由于舆情、诉讼等负面事件的发 生或具有偶然性，Wind ESG 争议事件得分这一因子在进行行业市值中性化处理后，其效果反而会 变差，因此对该因子我们不进行预处理，直接以原值作为因子值；其他因子均在全部 A 股范围内进 行预处理。 对所有因子，按照以下顺序进行处理：

（1）处理缺失值

对于每个季度更新的财报数据，我们最多采用该公司过去一年内的历史数据填充缺失值；对于 员工总数、销售费用细分项等仅在年报/半年报披露的数据，采用该公司前一期的数值填充缺失值。 在完成去极值、中性化、标准化处理后仍存在缺失值的个股，将缺失值填充为该截面上对应因 子值的均值。由于此时已进行标准化处理，因子值的均值实际上约等于 0。

（2）将季频数据

转化为月频 数据 在完成全市场基本面因子的预处理后，我们首先从中选出样本池股票的因子值，然后对数据频 率进行处理。基本面指标多为季频数据，而我们的策略是月频调仓，需要在考虑数据公布滞后性的 同时将季频数据转化为月频数据。每年 4 月使用上年年报的指标值；5-7 月使用当年一季报的指标 值；8-9 月使用当年半年报的指标值；10 月至次年 3 月使用当年三季报的指标值。 此外，对于部分基本面指标，按以下规则进行转化： 销售费用细分项：仅在年报、半年报的财报附注中披露，每年 4-7 月使用上年年报的指标 值，8 月至次年 3 月使用当年半年报的指标值。 Wind ESG 管理实践得分、Wind ESG 争议事件得分：Wind 供应商金额与客户收入数据 仅在年报的财报附注中披露，每年 4 月至次年 3 月使用上年年报的指标值。 专利数据：数据来源为 CNRDS 数据库，一年更新一次，每年 7 月至次年 6 月使用上年的 专利数据。

（3）中位数去极 值

首先获取因子的中位数???，其次计算因子与中位数差值绝对值的中位数?(|?−???|)，最后对 落在???±5?(|?−???|)范围外的因子值进行截尾处理。

（4）行业市值中

性化 在每个时间截面上，以因子值为因变量，以市值对数与行业哑变量为自变量进行回归，取残差 作为中性化后的因子值。另外，考虑到样本池中大市值公司数量较少、小市值公司数量较多，若直 接采用 OLS 回归意味着对不同市值的公司给予相同的权重，回归结果可能偏向小市值公司。为缓解 这一问题，我们以市值对数为权重进行 WLS 回归。

（六）因子加权与打分

在对基本面因子完成预处理后，我们按照以下步骤对消费股样本池进行打分： 第一步：单因子打分：在同一时间截面上，正向因子按从低到高计算因子值在截面上的分位数， 负向因子按从高到低计算因子值在截面上的分位数，分位数取值在 0-100 之间。其中，通用因子是 在整个样本池内进行排序打分；特色因子仅在细分域内排序打分。 第二步：计算通用 因子得分 与特色因子得分：对每只个股，均有 5 个通用因子+2 个特色因子。 其中，考虑到成长盈利现金流复合因子是本策略中的关键因子，该因子在总分中的权重提高至 2； 其他因子的权重仍为 1。股票通用因子得分与特色因子得分为对应单因子得分的均值。 第三步：计算总分：通用因子得分与特色因子得分按 2:1 的比例加权，即可得到总分。

四、回测：消费股基本面因子多头选股策略

在完成了基本面因子选择与打分后，接下来需要考虑的是个股权重的配置与策略基准选择的问 题。后文中，我们将从最基础的等权法与最常见的中证 800 消费指数出发，探讨不同权重配置方法 与基准选择对策略净值与超额收益表现的影响。以下所有结果在策略选股结果、回测区间、调仓时 间与交易费用上保持一致，均选择基本面总分排在前 50 的个股构建多头策略，回测区间为 2019 年 12 月 31 日至今，每月最后一个交易日调仓，不考虑交易费用。

（一）策略基准选择

评价一个策略的好坏，基准的选择是重要的一环。我们分别选择了以下三种基准，并以等权法 配置个股、计算策略净值，对比三种基准的效果：

1.中证 800 消费 指数

中证 800 主要消费指数与中证 800 可选消费指数是市场最常用的消费类指数，800 消费有 10 只被动产品跟踪该指数，其中 5 只为 ETF，规模合计达 219 亿元。这两个指数均在中证 800 指数成分股基础上，依据中证行业分类，以 进入各一、二级行业的全部证券作为样本编制指数，形成中证 800 行业指数，且以调整市值加权法 加权，因此 800 消费与 800 可选指数在市值暴露上偏中大盘。 从行业分布上来看，800 消费中 68.14%为食品饮料、25.77%为农林牧渔；800 可选中 46.56% 为汽车、34.25%为家用电器，权重集中在部分存在超大市值个股的行业。此外，由于我们对“消费 股”的定义与一般行业分类方法并不完全一致，这两个指数成分股中也有我们样本池以外的个股， 例如农林牧渔中的养殖业、种植业等等。但考虑到这两个指数是市场中最常用的消费类指数，我们 也将它列为备选，以 50%中证 800 主要消费+50%中证 800 可选消费作为策略基准之一。

从回测结果来看，2019 年 12 月 31 日至 2025 年 11 月 28 日，消费主题基本面因子选股多头策 略回测净值的年化收益率为 24.16%，相比基准 50%中证主要消费+50%中证可选消费实现年化超额 收益 20.26%；策略 Sharpe 比率和 Calmar 比率分别为 1.0539、1.0086，最大回撤为-23.96%；策 略超额收益的 Sharpe 比率和 Calmar 比率分别为 1.0454、0.4300，最大回撤为-47.11%。 超额净值在 2020 下半年回撤较大，主要源于 2020 下半年以贵州茅台为代表的大市值白酒股涨 幅较大、且在市值加权指数中权重较高。而我们的多头策略在选股时并未限制市值，在大市值上暴 露不足，导致策略在此段时间回撤较大；2021 年以来策略可相对基准获得较为稳健的超额收益。

2.SW 一级行业指数

前文可见，由于中证 800 消费指数在市值与行业暴露上与我们的样本池并不完全匹配，导致策 略超额净值在 2020 年出现较大回撤，因此我们希望能将小盘股纳入比较基准之中。我们将 SW 一 级行业指数按照其在中证 800 指数中的比例加权，得到新的基准。SW 一级行业指数的成分股包含 属于该行业的所有股票，按自由流通市值加权，相比中证 800 消费指数能一定程度地考虑到小盘股 的表现。 具体而言，我们在每个调仓日获取中证 800 指数中消费相关 SW 一级行业的权重，按该权重相 对比例对 SW 一级行业指数收益率加权。行业间相对比例每月月末更新一次。

从回测结果来看，2019 年 12 月 31 日至 2025 年 11 月 28 日，消费主题基本面因子选股多头策 略相比基准 SW 一级行业指数实现年化超额收益 18.39%，策略超额收益的 Sharpe 比率和 Calmar 比率分别为 1.0949、0.4410，最大回撤为-41.69%。策略超额净值虽然在年化收益表现上有所下降， 但最大回撤、月度胜率均较中证 800 消费指数基准有所改善，说明这一基准在市值暴露上与消费股 样本池更为接近。

3.样本池等权

如果希望基准与策略在行业和市值上的暴露保持一致，最简便的方法是直接用样本池的表现作 为策略基准。我们对整个消费股样本池等权加权，计算样本池平均收益水平，作为基准备选之一。 从回测结果来看，2019 年 12 月 31 日至 2025 年 11 月 28 日，消费主题基本面因子选股多头策 略相比样本池平均实现年化超额收益 14.05%，策略超额收益的 Sharpe 比率和 Calmar 比率分别为 2.0254、2.3418，最大回撤为-6.00%。与前两个备选基准相比，以样本池平均收益为基准时策略超 额净值的最大回撤与月度胜率显著改善，在 2020 年策略相对样本池平均仍实现超额收益+8.01%， 说明策略长期可有 效获得超 额收益。

从行业市值暴露的角度考虑，样本池平均收益是最能体现策略选股效果的基准；但从市场认可 度与后续实时跟踪的角度来考虑，采用中证 800 消费指数仍然是相对简便的选择，因此后文中我们 仍主要采用 50%中证 800 主 要消费+50%中证 800 可选 消费作为策略基准 。

五、细分域选股：新消费基本面因子选股策略

2025 年，“新消费”是权益市场的核心热点之一，以泡泡玛特、老铺黄金、毛戈平为代表的“新 消费”股票年内最高涨幅超过 200%，新消费需求的涌现与新消费产品的创新正在催生消费领域的 变革。“新消费”以满足新一代消费者个性化、体验化、社交化需求为核心，融合线上便捷与线下 体验，强调品牌价值观与情感连接，由数据驱动产品创新与精准营销，使其成为资本寻找“高成长 性”标的的重要方向。

（一）“新消费”的定义

相比于传统消费，“新消费”在产品端表现为更关心商品/服务的品质与情绪价值，既要有性价 比，又要为消费者提供愉悦的消费体验；在营销与渠道端，通过公私域流量结合，在社交媒体上以 用户分享吸引更多潜在消费者。因此，在定义“新消费”时，应考虑其产品的创新力与品牌力。同 时，我们参考 SHS 新消费指数的成分构成，从 SW 三级行业层面在消费股样本池中 进行了进一步筛选。

截至最新一期 2025 年 11 月 28 日，新消费样本池中共有 168 只股票，其中日常制造、可选制 造、可选服务分别有 42、75、51 只；按行业分类来看，传媒、家电、食品饮料行业的个股最多，分 别有 41、30、26 只股票。

（二）新消费基本面量化：基本面因子的调整

“新消费”作为消费股样本池的细分域，我们在构建量化策略时，也会基于前文中选出的因子， 重新测试其有效性，并基于财务逻辑进行调整。“新消费”在财务基本面上的重要特征之一是成长 性较强，而前文中我们选因子的重要逻辑之一是衡量公司基本面的稳定性，因此，前文的因子在新 消费样本池中的有效性必然会发生变化。

1.通用因子

对于通用因子，我们放松了对企业现金流、ESG 管理实践与经济不确定性敏感度的要求，这些 因子所刻画的基本面表现更偏重于企业的稳定性而非成长性，从 RankIC 测试结果来看，这些因子 在新消费样本池中的表现也确实存在显著弱化。具体来看：

成长、盈利 、现金流 ：在测试复合因子效果的同时，我们也分别测试了成长、盈利、现金 流单一因子在新消费样本池中的 RankIC，结果同样与消费股样本池相比差异较大，成长 因子的有效性显著增强，而现金流因子的有效性弱化。此外，我们重新采用最大化 ICIR 法在新消费样本池内对成长、盈利、现金流三个因子进行复合，复合因子的表现并未超越 单因子。基于 RankIC 测试结果，我们剔除了现金流因子，仅保留成长因子和盈利因子， 并不再对这两个因子进行复合。

盈利质量：经营现金流/营业收入这一因子仍然有效，对于“新消费”公司，我们在关注收 入增速的同时，也需要关注其收入真实性，否则虚假的繁荣难以长久。

ESG：通用因子中，Wind ESG 管理实践得分这一因子的表现显著弱化，这或许源于新消 费样本池中的股票整体规模较小、处于成长期，公司可能没有足够精力关注公司治理和社 会责任。但 Wind ESG 争议事件得分因子仍然有效，这也反映出对于“新消费”而言，品 牌力与声誉是十分重要的。

经济不确定性敏感度：EPU 因子同样表现有所弱化，这也说明对于高速成长的企业而言， 稳定性相对重要性较低。

2.特色因子

日常制造：前文在选择日常制造型消费的特色因子时，我们关注的重点在于企业在市场与供应 链中的地位，但对于“新消费”这些偏向成长期的企业而言，他们可能在市场份额、供应链话语权 等方面无法与龙头企业匹敌，因此在新消费样本池中，市占率因子的有效性显著下降，我们将市占 率从选股因子中剔除。 可选制造：通过产品的创新不断创造新的消费需求是“新消费”能维持高成长的重要来源之一， 对于家电、汽车等可选制造企业，更需关注其研发投入水平，因此我们保留了研发费用/总市值这一 因子。 可选服务：预收账款+合同负 债增速与营销直接投入占比 这两个因子在新消费样本池 中均不有 效。我们选定的游戏、免税等行业的商业模式并非消费者预付，因此预收账款+合同负债增速这一因 子不有效也是显而易见的，我们将其替换为单季度营业总收入同比增速，反映公司已实现的收入增 速。而直接营销投入占比因子自 2024 年以来有效性较强，这和近期“新消费”崛起的趋势一致，但 此前该因子有效性很弱，因此我们暂时不将其纳入选股因子中。

（三）新消费基本面量化：选股与回测

在得到新消费样本池的基本面打分结果后，我们设定在每个调仓日按以下筛选条件选出 30 只 股票并配置权重： （1）剔除总市值低于 20 亿的个股； （2）按基本面总分由高到低依次选入 30 只个股。由于新消费样本池中传媒、家电、食品饮料行业的个股数量较多，为避免选股结果过于集中在某一行业，设置同一 SW 一级行业下最多选 6 只 股票，若总分处于前 30 但股票数量已超行业限制，则不再选入。

六、结论与改进

本报告中，我们构建了消费股基本面因子选股策略，补全银河金工主题选股系列最后一块拼图。 我们首先以产品/服务是否 to C 为标准，在 SW 三级行业水平上筛选出消费样本池，并进一步根据 该三级行业属于日常/可选消费、制造/服务业，将样本池划分为日常制造、可选制造、日常服务、可 选服务四象限。在基本面因子的选择上，我们延续通用因子+特色因子的研究框架：构建通用因子时， 我们验证了成长、盈利、现金流之间横向上存在“不可能三角”，纵向上因子有效性存在轮动，并 基于此特征，通过最大化 ICIR 法构建复合因子，不仅有效改善了基本面因子的表现，而且使因子同时可反映出当前市场风格的变化。此外，我们还引入 ESG 数据、经济不确定性敏感度等另类数据， 多维度刻画消费股的基本面特征。构建特色因子时，我们从细分域的特征出发，构建了市占率、直 接营销投入占比等特色因子。在选股与策略回测中，我们检验了不同基准选择与权重配置方法对策 略表现与超额收益的影响，最终选定以市销率倒数加权法对个股进行加权，以 50%中证 800 主要消 费+50%中证 800 可选消费为基准对策略进行实时跟踪。 同时，对“新消费”这一权益市场近期热点，我们在消费股样本池的基础上进一步筛选细分域， 得到“新消费”样本池，并根据新消费高成长性的特征，重新对基本面选股因子进行了筛选。回测 结果表明，无论是消费股样本池还是新消费样本池，基本面因子均可获取长期稳定的 Alpha。 未来我们也将对该策略方法进行进一步改进，例如，在成长盈利现金流因子复合的过程中，最 近 N 期 RankIC 的结果并不一定与因子未来有效性相符，在极少数时期内，因子 RankIC 发生反 转、而依据历史数据赋予的权重较高，反而会损害复合因子的表现；可选服务型消费行业中，并非 所有行业均采取预付模式，该因子在新消费样本池中并不有效，说明当前消费股样本池存在进一步 细分的可能性。总而言之，消费股基本面因子选股策略是一个行之有效的方法，对该策略进行不断 跟踪与改进，可获得稳健的超额收益，实现在消费主题投资的有效配置。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）