第33章：组合构建

第31章把多个因子合成了一个分数，第32章决定哪些个股、哪些 ETF 可以进入候选名单。但同一份排名交给两个人，一个只买前5只，另一个买前50只，最终账户可能完全不同：前者更容易被一家公司影响，后者可能持有更多分数一般的股票。排名只表达“更看好谁”，还没有回答“愿意让谁影响多少钱”。

本章解决三个问题：怎样把排名变成持仓和金额；怎样避免买了很多只却仍押在同一个方向；怎样把旧持仓与 ETF 一起放进这套规则。最后交付的是一份有日期、有约束、有现金余额的目标持仓表。第34章再讨论多久调整一次、何时触发交易，以及交易失败后怎么办。

前四节以 A 股个股为主，第五节加入沪深上市 ETF，第六节串起完整过程。以下数字均为教学示意，不是推荐持股数量、仓位或限额。

一、排名靠前的股票，究竟买多少只

假设过滤后的股票池有500只，你已按综合分从高到低排好。最直接的做法是取前20只，这就是 Top N 选股：从排序中选前 N 只，N 是计划持有的数量。它容易检查，也让资金集中在模型最看好的部分，因此适合作为第一套比较方案。

可是，第20名和第21名未必有什么实质差别。分数只差0.1分，名次却决定了一个可以买、另一个不能买。更重要的是，这20只可能有12只都在电子行业。此时“选到了高分股票”和“主动重押电子”一起发生了，单看排名无法把两件事分开。

若你的目标是“在多个行业内部挑公司”，可以先给行业分配名额，再分别按分数选股，这叫分层选股。例如，示意股票池只有三个行业，目标持有20只，事先分配8、7、5个名额，然后在各行业内取相应数量。这样解决的是“某个行业包揽名单”的问题，但也可能让某行业中较低分的公司挤掉另一行业的高分公司。

两种方法各自表达不同判断：全池 Top N 更愿意让分数决定行业分布；分层选股先约束行业分布，再让分数挑公司。分层名额应由事先声明的目标决定，例如参照基准行业比例；不能看哪个行业过去涨得好，就回头多分名额。若各股金额不同，仅限制名额还不够，第三节还要检查行业资金占比。

多买几只，能分散哪一种风险

先看一家公司出事的影响。假设其他持仓价格不变、没有交易费用，一只占账户20%的股票跌50%，会使账户损失10%；若它只占5%，同样跌幅使账户损失2.5%。把钱分给更多公司，通常能减轻单家公司经营出问题带来的损失。

但若20只股票都是同一产业链上的公司，下游需求萎缩时它们可能一起下跌。把20只扩到40只，却仍在同一条产业链里挑，增加的是代码数量，未必增加独立的收益来源。公司自身的风险可以通过分散减轻，市场整体下跌和共同的行业冲击不会因为代码变多就消失。

持股太少，账户容易被个别事件左右；持股更多，单家公司影响通常变小，代价则是纳入排名更靠后的公司，以及小账户中每笔金额变小、整手交易和最低佣金更难忽略。数量增加也不必然降低换手，关键还要看名单和权重变动。

选择 N 时，先固定其他规则，比较少量相邻方案，如20、30、40只：扣费后的收益是否相近，最重的几只和几个行业占多少，单股意外能造成多大损失，资金是否足够按交易单位买入。若只有精确到某一个 N 才赚钱，回到第30章检查参数敏感性。这里追求的是对小变动不过度敏感的持仓方案，不是找一个适用于所有策略的最佳数量。

二、同一份名单，每只股票应该分多少钱

选出20只之后，“每只买一样多”和“分数越高买得越多”会形成不同账户。先统一口径：本章的持仓权重是某项资产市值占账户总资产的比例，账户总资产包括证券市值和现金。第31章的“因子权重”是某个指标在评分里占多少；这里的权重才真正决定一只股票涨跌对账户影响多大。

为了把百分比变成可以核对的金额，目标市值按下面计算：

$$V_i=A\times w_i$$

$A$ 是制定目标时的账户总资产，$w_i$ 是第 $i$ 项资产的目标权重，$V_i$ 是它的目标市值，金额单位保持一致。例如账户100万元，某股权重5%，目标市值就是5万元。这里给出的是目标金额；换成股数时还需考虑价格、交易单位与费用，不能假定任意小数股都能买到。

本课程只做多、不借钱，因而证券目标权重不能为负，证券与现金的目标权重合计为100%。下面比较三种常见分配办法，假定已经确定20只股票，并准备将账户的90%投入其中，其余10%留为现金。

等权：每只分到相同金额。 90%除以20，每只占账户4.5%。它不要求判断第一名比第二名究竟好多少，适合作为基准方案。但等金额不等于等风险：一家股价剧烈波动的小公司，可能比同金额的大型稳定公司带来更大的账户波动。等权也会相对市值加权更看重入选名单中的小公司。

按因子分数加权：分数高的分到更多金额。 这表示你不仅相信排序，还愿意用钱放大分数差异。若采用非负综合分来分配股票资金，需要先把各股分数除以入选股票分数总和：

$$w_i=B\times \frac{s_i}{\sum _{j=1}^N{s}_j}$$

$B$ 是计划投入这些股票的账户比例，$s_i$ 是股票 $i$ 的非负综合分，分母把入选的 $N$ 只股票分数相加，且总和必须大于零。计算结果 $w_i$ 仍占整个账户，而不是只占股票部分。为看清算法，暂用两只股票：分数60和40、$B=90\mathrm{\%}$，得到54%和36%，再加10%现金，正好100%。这只是计算示例，如此集中的权重还要接受下一节的限额检查。

分数60并不表示预期收益是分数40的1.5倍；这样分配是一项额外的投资规则，需要检验。若分数是可能为负的标准化值，不能直接套这个公式得到负持仓。可以事先规定转换成非负排名分，也可以保留等权；转换方式会改变资金分布，不能为了回测好看临时平移分数。

市值加权：入选公司越大，分到的金额越多。 例如两家公司采用同一口径的市值为300亿元和100亿元，就把股票资金按3比1分配。它更接近很多宽基指数的做法，通常也让资金偏向容量较大的公司；代价是大公司可能主导组合，即使其因子排名较低。必须固定使用总市值、自由流通市值还是指数规定的调整市值，并取目标形成时可用的数据。

这三种方案的差别可以整理成一张选择表。读表时先看自己相信什么，再看因此接受什么代价。

分配办法	额外作出的判断	重点检查
等权	入选以后，不再用分数差距或公司大小区分金额	小公司与高波动股票是否影响过大
因子分数加权	更高的分数值得投入更多钱	是否过度放大不可靠的分差、权重是否集中
市值加权	在入选公司中，让大公司影响更大	分数靠前的小公司是否几乎失去作用

先用等权建立可解释的参照，再判断精细加权是否在未参与调参的时期、扣除成本后带来改善。最终检查的是加权后的组合，不能因为分数在第29章通过过检验，就认为任何资金分配都有效。

三、买了很多只，为什么仍会一起跌

20只股票各占4.5%，单只看起来都不大。但如果其中12只是电子股，电子行业就占账户54%。一旦行业整体下跌，这12个代码不会各自提供一道保护。解决这类集中，需要把权重逐层相加，先看一家公司，再看行业，最后看跨行业的共同特征。

单股上限限制某家公司最多占账户多少。例如设为5%，意味着不能因为它分数特别高就配到12%。上限针对的是目标形成时的权重；价格变化可能让实际权重日后越过5%，是否立即减仓由第34章的调仓规则决定。

行业上限限制同一行业的所有持仓权重之和。例如上限25%，就不能让前面那12只电子股合计占54%。如果策略目标是贴近某个基准，也可以限制偏离：基准某行业占20%，只允许组合在其上下5个百分点内变化，即15%至25%。两者不要混写——绝对上限只给一个天花板，相对基准的范围同时限制高配和低配；“5个百分点”也不是“基准权重的5%”。

风格限制用来发现行业标签看不见的集中。电子、医药、机械各买一些，仍可能全是小公司。第17章说的风格，就是按公司大小、估值、成长等共同特征观察股票；风格暴露在这里可以先用具体占比来理解：若事先定义的“小盘股”占账户70%，而基准同口径只占30%，组合就明显偏向小盘。可规定小盘资金占比上限，或相对基准的偏离范围。比较前必须固定“小盘”的定义、数据日期与基准口径，否则两个占比没有可比性。

限制风格不等于把自己的策略抹平。小盘策略本来就需要比基准更多的小公司，质量策略本来就偏好高质量公司。先明确哪些偏向是你主动要的，再限制那些无意中一起带进来的偏向。否则为了“没有偏离”，最后可能连选股观点也没有了。

截掉超额权重以后，剩下的钱放哪里

假设电子股初始权重54%，上限25%。减掉29个百分点只是第一步；如果把这部分钱按原权重比例分回全部股票，电子行业又会超标。权重上限不是最后贴上的标签，它会改变名单和资金去向。

一种容易检查的规则是：先把触碰单股或行业上限的部分固定住，只向仍有额度的股票分配剩余资金；再检查全部限额。名单容纳不下时，按分数顺序从其他合格候选股递补。若再无符合条件的股票，就保留现金，并记录未投满的原因。每次递补与分配都要同时检查单股、行业和风格限制。

这些条件有时根本无法同时满足。例如只允许买10只、每只最多5%、又要求股票仓位90%，最多只能投50%，不存在符合要求的答案。看到这种矛盾，应在运行前改规则；运行中则执行事先规定的缺额处理，不能偷偷放松上限或把现金强行均摊回去。

分散的收益是减轻单个错误对账户的冲击，代价是放弃部分高分股票或降低其权重。若限制后收益变低，先核对是否减少了原来依赖的行业、小盘或集中持仓收益，再判断这种交换是否符合自己的目标，不能仅凭回测收益最高来决定取消限制。

四、跌出前20名，就一定要卖吗

假设旧持仓甲从第20名退到第21名，未持有的乙从第21名升到第20名，两者分数几乎没有变化。严格追踪前20名会卖甲买乙；下次排名反过来，又要买回甲。为这点不确定的差别反复支付费用，可能吃掉排序提供的优势。

可以把“允许新买”和“要求退出”分成两条线：新股票进入前20名才有资格买，旧股票只要仍在前30名，就有资格保留。 第21至30名这段给旧持仓留下的余地，叫排名缓冲区。它减少边界附近的反复进出，代价是会保留一些已经不在当前最优名单上的股票。

“有资格”还不是完整规则，因为组合仍计划只持有20只。一个明确的实现顺序是：先检查旧持仓是否仍符合投资条件，再保留其中排名前30的股票；有空位时，才从未持有、排名前20的股票中按顺序补齐。若符合条件的新股票不够，剩余金额暂留现金。首次建仓没有旧持仓，直接从前20名开始。

下面把已经持有与尚未持有的两种状态并排放，避免把缓冲区误读为“排名前30都买”。

当期排名（示意）	已持有	未持有
第1—20名	符合投资条件则可保留	有空位才按排名买入
第21—30名	符合投资条件则可保留	不新买
第31名及以后	从目标名单退出	不新买

例如20个旧持仓中有18个仍在前30名，就保留这18个，再从未持有的前20名股票里选两只。已经持有且排第25的甲可以留下，即使未持有且排第10的乙因此暂时进不来——这是为减少交易而主动放弃追踪最新排名的精确性。

缓冲只容忍小幅排名变化，不豁免风险规则。 已触发财务排除条件的股票应从目标名单退出；单股或行业超限也要处理。至于停牌或跌停导致卖不掉，实际持仓仍必须保留记录，不能因为目标权重为零，就把股票和损失从账户中删除。目标与实际之间的差异留给执行环节逐笔处理。

还要分清“保留股票”和“完全不交易”：旧股票留在名单中，其金额仍可能因等权恢复、价格变化或限额而调整。排名缓冲主要减少成分更换；金额变动多小才值得交易、缓冲要多宽、多久检查一次，都需要结合成本与信号有效期检验，第34章再展开。

五、加入 ETF 后，要把里面的股票一起算

假设你已有银行股，又买了一只银行 ETF。账户代码增加了，但同一行业的资金也增加了。ETF 可以帮助你一次持有一篮子股票，却不会自动与已有持仓互相分散。因此，使用 ETF 前先决定希望它解决什么问题，再选产品，最后合并检查账户。

纯个股组合逐家公司分配资金，适合表达公司之间的选股判断，但需要自己管理单股、行业与风格集中。纯 ETF 组合在指数或资产之间分配资金：宽基 ETF 可以一次持有多个行业的一组股票，行业或主题 ETF 用于增加某个方向，红利等策略指数 ETF 则按指数规则选择特征相近的公司。几只 ETF 是否足够分散，取决于底层持有什么，而不是基金数量。

个股加 ETF 的混合组合可以先用一部分宽基 ETF 参与较广的市场，再用一部分个股表达公司判断。先定两部分各占账户多少，再分别构建内部持仓；不能把一个“个股100%”和一个“ETF100%”直接相加。ETF 产品仍按第18、32章检查费用、跟踪质量、流动性与折溢价；公司的财务因子则用于个股或 ETF 底层成分，不能把基金代码当成上市公司。

一家公司从两条路径进入账户，要合并计算

假设直接持有甲公司占账户4%，同时持有的某 ETF 占账户50%，而甲公司占这只 ETF 净资产的6%。忽略示意中的价格与净值差异，ETF 这条路径相当于让账户另外3%的资金对应甲公司，因为50%乘6%等于3%。两条路径合计为7%，并不是持仓表上直接看到的4%。

这叫穿透持仓：把基金里面的公司拆开，与直接持股合并。为避免把“账户里的比例”和“基金里的比例”相加，通用计算写成：

$$u_i=d_i+\sum _{k=1}^K{e}_k{h}_{k,i}$$

$u_i$ 是账户穿透后对应公司 $i$ 的比例，$d_i$ 是账户直接持有该公司的比例，$e_k$ 是第 $k$ 只 ETF 占账户的比例，$h_{k,i}$ 是该公司占这只 ETF 净资产的比例，$K$ 是所持 ETF 数量。例中就是 $4\mathrm{\%}+50\mathrm{\%}\times 6\mathrm{\%}=7\mathrm{\%}$。行业占比也可同样计算，把公司在基金内的权重替换为行业权重即可。

下面把两条资金路径画在一起。顺着箭头看，每条路径先换算成占整个账户的比例，到甲公司处才相加；这样就能看出为何不同代码会把钱投向同一家公司。

如果你设的公司风险上限是5%，本例实际已超限，需要减少直接持股或调整 ETF 配置。这里要区分两种上限：ETF 产品上限限制账户在某只基金放多少钱；底层公司上限限制通过所有路径合计对应某家公司多少钱。不能拿个股5%的上限机械限制每只宽基 ETF，也不能因为宽基 ETF 内部有很多公司，就完全不设产品和底层集中度检查。

实际应用时，这是一种按持仓估算的分析。应记录采用的 ETF 持仓日期与披露日期；指数权重可以辅助估算，但抽样复制、现金与跟踪偏离会使它不等于基金实际持仓，不能把估算写成精确结果。历史回测还要只用当时已经公布的数据，不能拿未来披露的持仓填回过去。

暂时不用的钱，不能随便买一只股票 ETF

如果留钱是为了下一次买入时有稳定可用的资金，买宽基 ETF 并没有达到同一目的：市场下跌时，它也可能一起跌。宽基 ETF 分散了部分公司风险，仍然承担股票市场风险。

现金管理可考虑账户现金，或符合用途的场内货币基金等工具；这只是股票型 ETF 主线之外的必要边界。货币类产品不等于银行存款，也不承诺本金无风险，还需检查交易价格、流动性、费用和资金可用时间。债券 ETF 会随利率和信用等因素波动，也不能一概视为现金。

写组合规则时，直接列明保留账户现金还是持有哪类现金管理产品，并核对需要买入股票时能否及时变现、资金何时可用。

六、把规则落实到一张能核对的目标持仓表

现在假设账户总资产100万元，计划股票仓位90%、现金10%，目标20只个股，初始等权，每股4.5万元。再规定单股上限5%、行业上限25%，采用第四节的“新买前20、旧股保留到前30”规则。同时写明：限额优先于旧股保留；每只入选股票固定占账户4.5%，不因缺额而提高其他股票权重，空缺资金留为现金。所有条件都已在看本次结果之前确定，行业和风格数据也使用本次目标形成时已知的口径。

先检查旧持仓，再按规则递补。本次得到的初选名单中，电子股有8只，另外12只分属其他行业。若仍按每股4.5万元分配，电子行业会占36%，超过25%的上限。不能因为这8只都排得高就忽略限制。

本例事先规定保留等权，通过递补改变名单：电子股最多保留5只，因为5乘4.5%等于22.5%，而6只会达到27%。在8只电子股中保留分数最高的5只，腾出3个位置；再从符合新买条件、且加入后不会使其他限制超标的非电子股票中按排名补3只。假定这3只确实存在，最终仍为20只、股票仓位90%。行业上限优先于旧持仓保留规则，因而缓冲不能阻止这里为满足上限而进行的替换。

下面是目标表的汇总视图；实际文件还应逐只列出代码、当前金额、目标金额和入选或退出理由。这里假设补齐后其余15只分别落在三个行业，每个行业5只，且已经通过事先设定的风格检查。

持仓部分（示意）	只数	每只目标市值	合计目标市值	占账户比例
电子行业	5	4.5万元	22.5万元	22.5%
行业乙	5	4.5万元	22.5万元	22.5%
行业丙	5	4.5万元	22.5万元	22.5%
行业丁	5	4.5万元	22.5万元	22.5%
现金	—	—	10万元	10%
合计	20	—	100万元	100%

若只能补到两只，就暂定19只、证券85.5%、现金14.5%，而不是把每股金额自动放大。前面两种结果都能由同一套缺额处理规则得到，差别来自当时的候选名单。如果持有 ETF，还要在这张表后附上第五节的穿透检查，重新汇总公司、行业与风格占比。

最后，把目标市值与实际持仓对上。例如某股目前持有6万元，目标4.5万元，差额是应卖出1.5万元；某股尚未持有，目标4.5万元，差额是应买入4.5万元。目标差额是交易需求，仍不是成交结果。 若旧股暂时卖不掉，它依然占用资金并承担风险，新买计划必须受实际可用现金约束，不能假设未收到的卖出款已到账。

目标表还要注明形成时间、所用数据日期与规则版本，并保存无法满足目标的原因。把金额换成可下单数量时，要给费用留出资金、遵守交易单位，并再次核对限额；成交后的实际权重也未必精确等于目标。这就把本章的“想持有什么”，自然交给下一章的“何时调整、如何逐步达到目标”。

本章小结

• 排名决定更看好谁，持仓数量和资金权重决定账户会被谁影响。先选可解释的基准方案，再检验复杂分配是否值得。
• 分散要检查公司、行业和跨行业的共同特征；碰到限额后，还必须明确递补和剩余资金的去向。
• 旧股可以因小幅排名变化获得缓冲，风险条件与资金约束不能豁免。加入 ETF 后，把底层公司合并计算，最后始终区分目标持仓与实际持仓。

下一章学习调仓机制：信号能持续多久、交易成本有多高，会共同决定多久调整一次，以及多大的变化才值得下单。