低估类策略：超预期策略的互补策略
　　通过对超预期策略收益来源进行估值和盈利维度的拆解，可以发现：2022年以来估值维度的负贡献明显放大，导致这类策略表现不佳。相反，以常见的估值因子PB为例，十分组多头组合近两年估值维度依旧呈现正贡献。从全区间来看，超预期策略更多赚的是景气的钱，而低估类策略更多赚的是估值提升的钱，二者有天然的互补性。
　　价值因子改进及低估价值股票池的构建
　　相较于表现一般的估值因子PB而言，我们使用了Wilcox(1984)提出的PB-ROE框架，但是该框架应用在A股时效果一般，拟合度较低，解决这一问题有效方法即分域。该部分讨论了不同分域方案对于因子效果的影响，最后经过分域修正的PB-ROE残差因子相较于PB因子而言，RANKICIR从-1.43提升至-2.30。
　　对于利用改进PB-ROE残差因子筛选出的低估股票池而言，基本上还是偏低PB和低ROE为主，这种情况是极有可能落到“价值陷阱”中，我们需要对其进一步地精筛。
　　“价值陷阱”的避免
　　从组合收益的拆解出发，我们多维度讨论了盈利和分红相关因子在低估股票池的测试效果，最终将低估股票池内分为四大象限：高成长高股息、高成长低股息、低成长高股息、低成长低股息，其中高成长高股息表现最好，低成长低股息表现最差。为了防止“价值陷阱”，我们将位于低成长低股息现象的股票进行剔除，并将剔除“价值陷阱”的低估股票池称为：优质低估股票池。
　　价值增强Plus组合的构建及多策略融合实践
　　进一步的精选思路我们还是回到：组合收益=估值提升+盈利+分红，旨在寻找盈利边际提升、预期分红较高以及股价呈现强趋势的股票。
　　我们最终在剔除“价值陷阱”的优质低估股票池中，将改进PB-ROE残差、净利润同比的环比、预期股息率、长端动量4大因子进行等权合成，优选股票30只，将其称为价值增强Plus组合。该组合全区间绝对收益为28.93%，收益波动比1.15，其超额中证500全区间年化收益22.97%，收益波动比为2.31。
　　最终，我们结合宏观择时模型形成多策略融合。当宏观择时看多成长，持有超预期Plus组合；宏观择时看多价值，持有价值增强Plus组合。相较于仅持有超预期Plus组合，多策略融合净值近两年明显更加稳健，信息比率达到了1.46。
　　风险提示：本报告模型基于历史数据测算，市场未来可能发生重大改变。