社区里关于股息率和市值组合的策略有不少，比较出名的是wywy1995大神的[高股息低杠杆小市值轮动策略](https://www.joinquant.com/post/39774)、开心果的[菜场大妈选股法](https://www.joinquant.com/post/40004)以及在此基础上由GoodThinker升级的[正黄旗大妈选股](https://www.joinquant.com/post/40038)，这些策略都用到了两个核心因子：股息率和市值，并且关于这两个因子的方向选择都是高股息和低市值。这两个因子配合其他因子和过滤方法所生成的策略在回测时都取得了不俗的表现。 那么我们有必要把市值因子和股息因子拆出来看看这两个因子的贡献，或者说单独拉出来看看他们起到了多少作用。 首先是我们把研究时间段选定在2020年1月1日至2023年3月14日，接下来是提取数据： 第一步，提取股息数据，根据上面提到的几篇策略，从代码中不难获取股息提取代码，为了安全起见，我们还是用for循环去逐日查询股息因子数据，最终合并成一个大表。 第二步，提取市值数据，并根据这两个计算出股息率因子。 第三步，提取这段时间股票的收盘价数据，计算收益率因子。 准备工作到这里就差不多了。接下来我们先把股息率因子按照分位数0.3和0.7分成三组，检验股息率因子是否单调。  以股息率作为单因子分组的结果表现并不好，基本上没什么区分度，但整体上这三年多取得了50%多的正收益，这和我们看各主要指数的感觉好像不一样，这主要是因为分组净值是等权计算的，并不是像宽基指数那样市值加权，这个后面会有对比。 单变量分组的结果不理想，那么我们用市值因子和股息率因子进行双变量分组，先按照市值大小分成大中小三个组，参数如下（分组参数不要问我，如果问的话，我只能说是感觉）：  首先看看大市值组里面，股息率因子分层的表现：  大市值组里面我们耳熟能详的大蓝筹基本上都在里面了，但是结果却出乎意料，低股息组的表现居然好于高股息组，可能高股息组里面有太多银行和中字头，但就算是表现最好的一组三年下来总收益也只有20%出头。 接下来看一下中市值组股息率因子分层表现：  中市值组股息率因子几乎没什么区分度，可能是因为市值因子的原因，三年下来收益率有40%多，高于大市值组近2倍。 最后看一下我们经常关注的小市值、高股息策略常用的小市值组股息率因子的分层表现：  我们可以发现，小市值组股息率因子在2022年5月之前基本上也没怎么分层，但是从这里开始逐渐走出了明显的分层，并且分层越来越明显，并且是高股息组相对低股息组有了显著的超额。高股息组三年下来取得了60%以上的收益，高于中市值组。 从这里看，低市值和高股息是存在match点的。 低市值高股息取得了60%的收益，那么单独的低市值因子贡献了多少呢？我们粗暴地看一下单独低市值组的收益情况来毛估估一下： 大跌眼镜，没有股息率因子限制，单独的低市值组等权重收益居然三年多有近80%的收益，那么股息因子到底是增强了收益还是限制了收益？ 低市值组（市值在100亿以下的组）里面我们再用市值因子做个分层，分三层，看看这里面的收益分布情况：  低市值因子组内部市值因子的区分度依然很好，最低市值组相比最高市值组取得了近60%的超额收益，那么可能加入股息率因子后，把市值分层进行了重组，最后才表现出上面呈现的结果。 直观感受上，有股息分配的公司一般不会太差，那么没有股息分配的公司表现又如何呢？ 我们把最近三年多以来一次股息分配都没有的“铁公鸡们”拉出来，让他们走两圈看看：  亮瞎眼睛，居然表现这么好，刷新认知了。为了对比无股息分配组和有股息分配组近三年的表现，叠加几个主要的宽基指数，我们就得到了下面这个图：  **无股息分配组等权净值 > 全市场等权净值 > 有股息分配组等权净值 > 各宽基指数** 那么，你的策略思路是不就要来了......