而在已知风格切换的情况下，我们通过对市值因子进行择时能够得到显著的超额收益：市值因子的年化收益率由15.05%提高到了31.35%，IR  也由0.66  提高到了1.49。
        运用逐步回归法对市值因子择时：收益提升不明显，但显著较低波动率与回撤
        基于首篇报告的思想，我们尝试用逐步回归法对市值因子进行择时：在每一期选择不同的有效变量对市值因子进行解释。通过逐步回归择时后的市值因子收益提升并不明显（18.12%VS15.05%，），但逐步回归法能够较低原市值因子的波动（22.59%VS22.75%）与最大回撤（-12%VS-34%）。从有效自变量个数的角度考虑，逐步回归法每期对市值因子显著的解释变量并不稳定，个数从0  个波动到22  个。从侧面说明了逐步回归法在市值因子择时上的不稳定性。
        寻找稳定的市值因子解释变量：12  月效应与动量效应显著
        为了寻找能够长期稳定解释市值因子的变量，本报告对有可能的解释变量进行了逐一分析。最终找到8  个既符合经济逻辑，又能解释市值因子的宏观变量：房地产开发投资累计同比、CPI、PPI、沪深300-1  个月涨跌幅、中证500-1  个月涨跌幅、中证500-30  日波动率、中证500-1  个月收益区ss  分、12  月效应。从回归结果看，这8  个变量均对市值因子具有显著的解释力度，同时回归系数正负号也和经济逻辑一致。
        精选解释变量回测结果：显著提升市值因子择时效果
        基于以上8  个解释变量，本报告同样回测了他们对市值因子的择时效果。最终结果显示这8  个变量能够大幅度的提升市值因子的收益，从原始市值因子的15.05%提升到了27.70%，IR  由0.80  提高到1.26，最大回撤由34.14%减小到13.6%。而其他各个风险指标也有显著的提升。从时间序列的R  方上分析，以上8  个解释变量的解释力度也是稳定的。