前面我们讨论过，所谓估值定投，就是按照PE、PB、ROE等财务指标来决定定投，最简单的估值定投策略是单因子大于某一阈值就停止定投，小于某一阈值就启动定投。

我们还是来看看具体的例子，为了更加平滑的处理数据，我们从2008年10月6日开始，每天定投到2018年9月28日，用沪深300指数作为标的，每天定投10元，那么5年多定投的收益是4546.20元，总收益率是18.68%，说实在并不高。

如果我们换一种定投方法，只在沪深300的加权市盈率小于12-20时才定投，大于这个值不定投。

那么我们经过回算就能看到，条件越苛刻，收益率越高，当PE阈值等12的时候，总收益率高达36.79%，但在2434个交易日里只有969个交易日满足条件，比例只有39.81%，也就是说有60%以上交易日因为不满足PE小于12将是空仓的，这样的收益率虽然高，但总盈利额并不高，才9690元，而PE阈值全部满足条件时虽然总收益率才18.68%，但总收益额确是4546.20元却是最高的。

上面一个例子是用PE的绝对值作为阈值，但我们分析历史的阈值就会发现，在2007年大牛市时，沪深300的PE很长时间都在30-40，如果要用2012年后的最高值20作为阈值，那么在2006-2007年大牛市没有一个交易日满足这个条件，但如果把PE的绝对阈值提高到20以上，那么2012年后所有交易日都满足了这个条件，为了解决这个问题，实际上我们用了一个相对阈值。

所谓相对阈值，就是比较一段时间内的相对百分位，我们在这里采用最近5年的相对阈值，至于为什么用5年，主要原因是中国股市牛熊周期平均在5年左右。

那么5年的PE百分位如何计算呢？

首先把最近5年所有交易日对应的PE排序从大到小排序，排名在最前面的就是100%，最后面的就是0%，排名在一半的的就是50%，以此类推。在excel中用percentrank（数据组，某个数据），就能得到某个数据在整个数据组中的百分位了，我们从下表中看到，当相对阈值为50%的时候，累计盈利值为最高，而和绝对阈值类似，相对阈值也是越小收益率越高，但问题是投入资金和盈利也小了很多。

当然这些数据都是事后计算的，将来的涨跌不完全取决于过去的数据规律，但就过去的数据比较而言，相对PE的阈值效果还是比绝对PE好很多。主要原因还是在于中国股市不是一个成熟市场，这次牛熊的最高最低估值，和上次可能有较大的差异，将来一波牛熊的最高最低估值，也可能和这次牛熊的最高最低估值差异很大。

以上的例子是一个标的的，我们再看看多标的的定投，这里我们选三个最典型的指数：上证50、沪深300、中证500，从2008年10月第一个交易日开始每天定投到2018年9月的最后一个交易日。然后和PE5年百分位轮动做比较，为什么选相对百分位而不是绝对值，那是因为直到今天，上证50的PE估值一直比沪深300低，而中证500的PE估值一直比沪深300低，如果按照PE绝对值最低来轮动定投，那么这10年都是应该定投上证500了。

上表是上证50、沪深300、中证500定投10年的累计收益率和PE百分位定投收益率的比较。轮动定投的具体策略是在定投日比较上证50、沪深300、中证500的3个指数的5年PE百分位，哪个低就定投哪个指数，10年来大概63.72%的时间定投上证50、16.35%的时间定投沪深300、19.93%的时间定投中证500，虽然到了2018年9月28日，累计定投收益率最高还是上证50的28.41%，但轮动定投策略的24.81%已经战胜了沪深300的17.46%和中证500的8.82%。况且在2008-2016这整整9年里轮动策略都战胜了单纯定投上证50，只不过最近一年多里跑输了；而轮动定投策略的定投收益率也在2014年、2017年、2018年战胜了单纯的中证500定投收益率。而2014年是一个比较特殊的年份，因为风格从小盘转大盘，导致了轮动定投收益率全部战胜了上证50、沪深300和中证500的收益率。整体来看，PE百分位定投策略和单独的一个指数定投比较起来，比较好的避免了定投过程中回撤较大的情况，更加有利于投资者坚定信念，但像2014年年底战胜了所有的三个指数定投收益率的情况，也是可遇不可求的。

当然你还可以做出更多的估值定投策略，比如说估值越高定投金额越低；估值越低定投金额越高，或者除了用PE估值外，还可以结合ROE、PB、PEG等财务指标做出对应的定投策略，或者再结合清仓阈值这样的策略，能获得更好的定投效果。当然过去的数据不能代表将来，在量化定投中，越是优化数据好看，有可能将来的效果越是差。如果真的将来的股市走了慢牛，那么任何估值定投都都可以不需要。