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编者按：投资量化π是中信保诚基金旗下一款旨在普及量化投资知识的投资者陪伴栏目。本期我们继续邀请了深耕量化领域25年的投资大咖——中信保诚量化投资总监提云涛。在提云涛看来，量化擅长归纳，统计规律与金融逻辑是有交集的，可以通过简单的数理逻辑来尝试窥探金融市场的涨跌变化。比如，以沪深300指数为样本，可以通过指数的估值和盈利在一定程度上解释市场涨跌。让我们一起来看一看。

根据公式（2）分解2013年以来沪深300指数各年的涨跌，结果见图1。可见，以年为单位，虽然估算会有偏差，但是根据指数计算的盈利和估值基本解释了多数年份沪深300指数的波动，从贡献看，年度市场波动主要来自市场估值变化。

图1：沪深300指数年度涨幅近似分解

注：2023年为截止到7月的涨幅。

进一步分析盈利和估值对沪深300指数涨幅的长期影响。逐年计算盈利与估值时就涉及多期数据的计算。有

图2：沪深300累积涨幅及其盈利、估值累积贡献估计

注：2023年为截止到7月的涨幅。

由图2可见，尽管一些年份沪深300指数涨跌有一部分不能用估算的盈利和估值解释，但占比相对较小，大部分变化可以由通过沪深300指数计算的盈利和估值来解释。进一步考察沪深300指数的编制，可以发现，不能解释的部分应该主要来自两个部分：

（一）沪深300指数每年会调整两次成分股，由此导致指数样本会有一定变化；

（二），沪深300指数采用自由流通市值分级靠档加权，当成分股公司的自由流通股变化后，相应权重会有所调整。上述两部分都可能产生偏差。但是总体上，直接用指数计算的PE、PB、DP计算的盈利和估值解释了沪深300指数涨跌的大部分。

数据来源：Wind

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