Beta獵手系列之五：基于機構調研熱度和廣度視角的行業(yè)配置策略

敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明1市場中機構投資者的動向是受到重點關注的話題，調研活動有強制披露的要求，且數據披露格式規(guī)范，蘊含了大量機構投資者的行為信息。通過調研事件可以更好探察機構投資者動向?，F有調研事件的相關研究主要應用于選股層面，對行業(yè)層面的拆解分析較少。本篇報告通過對行業(yè)內調研活動平均數的拆解，分別從調研熱度與廣度兩個維度，業(yè)的影響。從調研事件這一另類視角，分析調研熱度與廣度，我們可以更好地探察行業(yè)走勢。研廣度兩大指標。調研熱度通過覆蓋公司的調研活動平均數來刻畫行業(yè)內的公司熱度，廣度通過行業(yè)的調研覆蓋程占比相較早年提升明顯，基金公司直接參與的調研數增多，使得我們能夠從調研數據中獲取更多的基金公司行為信主要圍繞兩者展開。C等權方式進行合成，得到調調研行業(yè)精選策略。策略的年化收益率為7.61%， 的風險。 金融工程專題報告敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明2 敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明3 敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明4分別構建了調研熱度與廣度兩類因子，并將兩個因子合成，得到調研活動因子應用于行業(yè)輪動的策略中。調研活動有強制披露的要求，且數據披露格式規(guī)范，蘊含了大量機構投資者的行為信息。而現有調研事件的相關研究主要應用于選股層面，對行業(yè)層面的拆解分析較少。本篇報告通過對行業(yè)內調研活動平均數的拆解，分別從調研熱度與廣度兩個維度，去刻畫調研事件對行業(yè)的影響。調研熱度通過覆蓋公司的調研活動平均數來刻畫行業(yè)內的公司熱度。廣度通過研究行業(yè)的調研覆蓋程度來刻畫行業(yè)調研擁擠度。從調調研熱度與廣度，我們可以更好地探察行業(yè)走勢。1調研事件數據速覽易所主板上市公司規(guī)范運作指引(2015年修訂)》和《上海證券交易所上市公司自律監(jiān)管指引第1號——規(guī)范運作》等文件的明確規(guī)定，上市公司接受從事證券分析、咨詢及其他證券服務業(yè)的機構及個人、從事證券投資的機構及個人(以下簡稱調研機構及個人)的調研時，應當妥善開展相關接待工作，并按規(guī)定履行相應的信息披露義務。因此，調，且信息量豐富。調研活動部分：記錄每次調研活動發(fā)生的對象公司、投資者活動關系類別以及調研調研參與主體部分：記錄調研參與投資者的類型、名字等相關信息。投資者關系活動類別機構投資者類型訪動管營從調研活動的投資者關系活動類別看，調研活動主要以特定對象調研為主，業(yè)績說明會提升，基金公司直接參與的調研數增多，使得我們能夠從調研數據中獲取更多的基金公司行為信息。同時，參與調研的機構類型主要是基金公司和證券公司，因此我們后續(xù)的敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明5圖表2：各類調研活動數量逐年變化圖表3：調研活動各類型投資者調研次數占比25000200000000媒體采訪路演活動現場參觀一對一溝通0%201320142015201620172018201920202021202220232調研事件行業(yè)層面拆解股指標呈現出較明顯的動量效應，因子的IC均值多為正，屬于熱度在個股選股調研因子的構造方式較為多樣，可以通過月度的調研事件次數等方法進行構建，圖表4：部分調研選股因子IC因子名稱平均值標準差平均股票數5%數d調研選股指標指標統(tǒng)計時段長度化差值化率化差值化率數的同比變化差值的同比變化率的環(huán)比變化差值的環(huán)比變化率為了類比選股指標(調研次數)的構建方式，我們對行業(yè)調研活動平均數進行拆解。將行業(yè)調研活動的平均數拆解后，即可得到行業(yè)調研熱度與行業(yè)調研廣度兩大指標。行業(yè)j的Nj研活動數量jQj研活動的公司數∑調研活動|I行業(yè)=j∑調研活動|I行業(yè)=j∑調研公司|I行業(yè)=j∑公司|I行業(yè)=j∑公司|I行業(yè)=j∑調研公司|I行業(yè)=j∑公司|I行業(yè)=j敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明9==?該量tL度因子初嘗試使用個股層面的月調研次數類比行業(yè)月熱度指標，并在此基礎上構建熱度因子。下文所 該行業(yè)調研活動總數量∑調研活動|I行業(yè)=j該行業(yè)被調研公司總數量∑調研公司|I該行業(yè)被調研公司總數量∑調研公司|I行業(yè)=j調研活動具有行業(yè)傾向，無法單純使用絕對數比較行業(yè)之間的差異，需要使用相對數 (如同比變化等)對指標進行處理。對調研熱度指標使用比值方法進行因子構建，構建平均值標準差最小值最大值風險調整的l0.LL%VtZ.Lg%Vt%LVZ-Z.LZ%VVL0%gttL%-0.LtV%g6%ZtgtZ-0.Lt%ZZLg.tL%gZL0%L9tZ度因子再探究通過簡單的類比并不能取得較好的因子效果，本篇報告嘗試從以下兩方面對熱度因子進調研活動規(guī)模選?。涸谡{研活動規(guī)模方面，考慮到熱度因子主要刻畫調研活動的泛化和高參與度，而小規(guī)模的調研活動只能被少部分投資者獲取，并不一定能達到廣分點)。調研機構類型選?。夯谡{研次數的熱度指標因子在初構環(huán)節(jié)中，表現并不佳。調研活動次數中包含了較多不同的機構類型，雜糅了許多信息，本篇報告從中拆分出調研質量較高的基金公司類型進行進一步研究。類比基于調研活動次數的熱度指標，拓展至基于基金公司調研次數的熱度指標如下，同時本文也構建了證券調研熱度用N調研該行業(yè)公司的證券公司總數∑1調研證券數|I行業(yè)=j該行業(yè)被調研的公司總數量∑=1調研公司|I該行業(yè)被調研的公司總數量∑=1調研公司|I行業(yè)=j調研該行業(yè)公司的基金總數∑1調研基金數|I行業(yè)=jj=該行業(yè)被調研的公司總數量∑j=然后我們使用每月的機構調研熱度指標與滾動歷史區(qū)間熱度指標的中位數比值，構建調研熱度因子)我們首先以過往LZ個月調研熱度中位數作為基礎參數設定，測試了不同機構類別和調研活動類型對于因子效果有怎樣的影響(:敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明7熱度因子的有效性活動規(guī)模的角度看，相比于全規(guī)模調研活動的熱度因子，大規(guī)模調研活動的熱度因子的行業(yè)篩選能力更強，在進行調研活動的規(guī)?？刂浦?，我們發(fā)現無論是基金公司還是證IC，基進行投資的主體，其調研熱度的精準度更高。為動量型因子。因子平均值標準差最小值最大值風險調整的ICt統(tǒng)計量研熱度因子(基金公司)_12M4.31%61%06%調研熱度因子(基金公司)_12M_大規(guī)模5.31%06%42%研熱度因子(證券公司)_12M4%22%28%調研熱度因子(證券公司)_12M_大規(guī)模4.12%58%01%平均值標準差最小值最大值風險調整的ICt熱度因子_12M82%63%24M24%69%54子_36M95%9348M87%3.71%58同時，結合調研熱度因子的多空凈值指標可以發(fā)現，調研熱度因子(48個月)表現較優(yōu)，2.選取大規(guī)模調研活動，選取過去一年的調研活動的參與人數的分位數作為適當的年化收益率波動率Sharpe比率最大回撤率調研熱度因子(48個月)調研熱度因子(36個月)敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明8201720182019202020212022201720182019202020212022平穩(wěn)。從收益上來看，Top組合的年化超額收益率為9.25%，多空組合的年化收益率為圖表10：調研熱度因子IC圖表11：調研熱度因子分位數組合表現50.00%40.00%30.00%20.00%10.00% 2.5210.50CTop組合Bottom組合市場組合年以后，調研活動次數與基金公司調研活動次數明顯增加，調研活動含有的增量信息顯著增多，對基金公司的行為描述更為準確。因此，基于基金公司的調研活動構建的熱度圖表12：基金公司參與調研次數圖表13：調研熱度因子多空組合表現0000000000000000000040000200000.00%5.00%0組合年化收益率波動率夏普比率最大回撤率年化超額收益率跟蹤誤差信息比率超額最大回撤率5%121%37%.38%9%544%0%340.17%0%93%48%%5%4.1廣度指標初探究敬請參閱最后一頁特別聲明敬請參閱最后一頁特別聲明92013-82014-22014-82015-22015-82016-22016-82017-22017-82018-22018-82019-22019-82020-22020-82021-2202013-82014-22014-82015-22015-82016-22016-82017-22017-82018-22018-82019-22019-82020-22020-82021-22021-82022-22022-82023-2該行業(yè)被調研的公司總數量∑調研公司|I行業(yè)=j行業(yè)j調研廣度指標==該行業(yè)的公司總數量∑公司|I行業(yè)=j波去除周期性)也達到峰值。圖表15：消費者服務指數與廣度指標間隔3個月變化率圖表16：醫(yī)藥指數與廣度指標間隔3個月變化率765432102013-6122014-6122015-62016-6122017-62018-6122019-62020-6122021-62022-612消費者服務指數凈值503.532.51.510.50nd4.2廣度因子預處理類比基于受調研公司數的廣度指標，可將指標拓展至基于受證券公司調研公司數的廣度∑1證券公司調研的公司數|I行業(yè)=j∑=1公司|I行業(yè)=j∑1基金公司調研的公司數|I行業(yè)=j∑=1公司|I行業(yè)=j4.3廣度因子構建2.變化率構建方法選?。侯惐燃径拳h(huán)比變化，我們構建了調研廣度指標的間隔3個月月度變化率。但是由于部分行業(yè)的廣度指標的月度統(tǒng)計值存在零值，所以通過環(huán)比3.調研機構類別選?。何覀兎謩e測試不同機構類別角度下(全類別，基金公司，證券公可以看到，基于證券公司調研構建的行業(yè)內被調研公司覆蓋度因子表現相較于全機構類特別聲明特別聲明10從定性的角度其實也能理解，機構參與的調研活動多數為證券公司或者上市公司本身發(fā)起，而證券公司的分析師一般都會積極地參與各類調研活動，幫助買方機構去做前期上市公司的信息更新或者定期跟蹤。這使得證券公司參與的調研活動覆蓋面較廣(占調研活動總數的79.14%)。當最積極調研的主體調研覆蓋的行業(yè)內個股數量占比到了高位之后，說明機構對于該行業(yè)的挖票需求也到了高位，后續(xù)也就可能盛極而衰，行業(yè)走勢出現反轉。而基金公司可能僅參與了其中部分的調研活動，雖然調研信息的精準度方面可能基金公司更好，但是從調研覆蓋的廣度和通過調研活動這種方式挖票的充分度，基金公司的調研廣度信息充分性可能低于證券公司。反映到廣度因子的表現上即證券公司的調研廣度因子的反轉效果會明顯優(yōu)于基金公司的。對于全類別來說，可能雜糅的信息量券公司為視角構建的調研廣度因子。平均值標準差最小值最大值風險調整的ICt26%56%47%5-1.5424%57%22%4-1.50調研廣度(證券公司)_3個月累計值環(huán)比變化率-4.26%21.54%-58.80%41.34%-0.20-2.10調研廣度(證券公司)_間隔3個月月度變化率-4.50%21.62%-55.16%44.58%-0.21-2.21調研廣度(基金公司)_3個月累計值環(huán)比變化率94%-44.15%43.75%0-1.07金公司)_間隔3個月月度變化率46%95%75調研廣度因子-4.70%21.64%-43.95%57.27%-0.22-2.31回撤，其余時段都沒有大幅回撤，且廣度因子的多空凈值在今年以來又創(chuàng)新高，整體表現可人。調研擁擠度較低時(Top組)，組合超額較為一般，年化超額收益率為3.78%，圖表18：調研廣度因子IC圖表19：調研廣度因子IC分位數組合凈值 000%.00%.00%0.00%Top組合Bottom組合特別聲明特別聲明11圖表20：調研廣度因子多空組合凈值.00%.00%2.5210.50組合年化收益率波動率夏普比率最大回撤率年化超額收益率跟蹤誤差信息比率超額最大回撤率1.74%189%26.19%48%3%534%6.39%8%5489%11%4.37%6%945%9%6%63%調研廣度通過行業(yè)的證券公司調研覆蓋程度去刻畫行業(yè)的擁擠度，熱度通過覆蓋公司的基金公司調研活動平均數這一層面去刻畫行業(yè)內的公司調研熱度。二者從不同的角度去更廣度與熱度因子相關性不高，為-3.83%。將廣度與熱度因子標準化后并對廣度因子值取相反數等權合成，即得到調研活動因子。為保證回測一致性，調研活動因子回測時段為平均值標準差最小值最大值風險調整的ICt87%3.71%58%1%95%27%5.37%59.15%2特別聲明特別聲明12圖表23：調研活動因子IC圖表24：調研活動因子分位數組合凈值60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00% 2.5210.50Top組合Bottom組合市場組合合的年化超額收益率單調性比較明顯，超額收益率高達9.51%。合成后因子多空組合的凈值更加平穩(wěn)，年化收益率達到了21.82%，夏普比率為1.90。調研活動因子的多空凈值走勢沒有出現過較大的回撤，且在的多圖表25：調研活動因子分組年化超額收益率以及勝率圖表26：調研活動因子多空組合凈值0.00%.00%.00%.00%.00%.00%.00%0.00%Top1234Bottom多空收益率多空凈值組合年化收益率波動率夏普比率最大回撤率年化超額收益率跟蹤誤差信息比率超額最大回撤率.18%1%7%12%8.17%2.33%17%9%7834%0343%174%718.12%.34%4747.36%83%-1.5552.15%%6.1調研活動因子對超預期增強輪動策略的補充在行業(yè)配置方面,我們此前探索了一系列能夠預測行業(yè)收益的因子,涵蓋了短期量價特征、景氣度估值、機構持倉、市場超預期以及北上資金等。其中,超預期增強模型從盈利、質特別聲明特別聲明13量、估值動量、超預期和分析師預期五個維度刻畫了行業(yè)的盈利與估值變化特征(其中具ta告中,我們將構建的調研活動因子與超預期增強因子進行結合,計劃構建多維度行業(yè)輪動月1日。不難發(fā)現，調研活動因子與現有的多個大類因子相關性都很低，與分析師預期因子調研活動因子質量因子分析師預期因子盈利因子估值動量因子超預期因子3903836403963990433030930預期因子808030.01690.0100們將調研活動因子與分析預期、盈利、質量、估值動量因子和超預期因子以等權方式合成為調研活動增強輪動因子,可以從多個維度對行業(yè)收益進行預測。合成后的超預期、盈利、質量、估值動量因子和超預期因子合成為超預期增強因子。后續(xù)因子和策因子平均值標準差最小值最大值風險調整的ICt統(tǒng)計量預期增強因子98%5.37%從分位數表現上來看,調研活動增強因子的Top組合相對于市場組合的優(yōu)勢非常明顯,年化超額收益率達到了15.48%。從多空組合來看，調研活動增強因子的多空組合年化收益圖表30：調研活動增強因子分位數組合凈值圖表31：調研活動增強因子多空凈值表現3.532.5210.50Top組合Bottom組合4.543.532.5210.50年化收益率波動率Sharpe比率最大回撤率6%75%預期增強特別聲明特別聲明142調研活動增強行業(yè)輪動策略前文中,我們構建的調研活動增強輪動因子在行業(yè)預測上具有顯著效果。下面，我們嘗試下：回測細節(jié)詳細定義下圖是調研活動增強行業(yè)輪動策略的凈值表現。相比行業(yè)等權基準,調研活動增強行業(yè)輪行業(yè)信息時，能夠將之前在第二或者第三分組中表現比較好的行業(yè)調入第一分組，才能夠對超預期增強策略有進一步的優(yōu)化。而調研活動因子可能未實現這樣的效果，僅僅將第四或第五分組的行業(yè)上調到了第二第三分組，這樣對于多頭策略來說表現并沒有增強。這也是為何從因子多空的角度調研活動增強因子能夠表現好，但是策略多頭的表現卻不動策略的年化超額收益率為11.07%。與超預期增強行業(yè)輪動策略相比,調研活動增強行動增更明顯。圖表34：調研活動增強行業(yè)輪動策略凈值3.532.5210.502018/1/22019/1/22020/1/22021/1/22022/1/22023/1/2增強超預期增強行業(yè)等權基準統(tǒng)計指標調研活動增強超預期增強行業(yè)等權基準78%差額最大回撤率1.19%特別聲明特別聲明15統(tǒng)計指標調研活動增強超預期增強行業(yè)等權基準雙邊換手率(月度)9%年份調研活動增強超預期增強基準.11%4.30%65%95%.17%42.78%86%59.10%2.10%2%0%3.78%5%9%調研活動增強行業(yè)輪動策略的月均雙邊換手率為73.81%。分年度看,策略在大部分年份均有正超額收益，在2018年表現較差,且出現負超額收益的年份整體負超額收益率也相圖表37：調研活動增強行業(yè)輪動策略分年度表現60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00% 2017201820192020202120222023前面我們發(fā)現對于行業(yè)多頭配置策略來說，簡單地將調研活動因子與原有策略因子進行組合并不能帶來增強效果，但調研活動因子本身近些年來又有比較好的行業(yè)輪動配置效果，故本篇報告單獨基于調研活動因子構建了調研行業(yè)精選策略，給我們行業(yè)配置提供回測細節(jié)詳細定義下圖是調研行業(yè)精選策略的凈值表現。調研行業(yè)精選因子策略在今年以來，凈值走勢表現優(yōu)異。調研行業(yè)精選因子輪動策略的年化收益率為7.61%，夏普比率為0.38，年化超特別聲明特別聲明16繁。2021年、2022年和2023年(截止至6月1日)的超額收益率分別達到了4.49%、5.19%、圖表39：調研行業(yè)精選策略凈值10.80.60.40.202017/1/22018/1/22019/1/22020/1/22021/1/22022/1/22023/1/2策略多頭凈值基準凈值統(tǒng)計指標調研活動精選行業(yè)等權基準40.18%差1%額最大回撤率雙邊換手率(月度)圖表41：調研行業(yè)精選策略分年度表現00%30.00%20.00%10.00% 2017201820192020202120222023調研行業(yè)精選策略今年以來的策略持倉推薦如下表。一月，策略配置了電力設備及新能源行業(yè)以及汽車行業(yè)。二月到四月則持續(xù)配置了傳媒與通信這兩個熱門主線行業(yè)，及時特別聲明特別聲明17為主，策略推薦行業(yè)也表現較差。調研行業(yè)精選因子輪動策略推薦前五行業(yè)電力設備及新能源(10.62%)消費者服務(-1.36%)機械(10.16%)建筑(5.49%)汽車(11.32%)輕工制造(6.41%)通信(8.11%)家電(1.16%)綜合(2.43%)國防軍工(1.03%)電力及公共事業(yè)(-2.07%)綜合(-7.45%)傳媒(22.20%)石油石化(0.84%)計算機(16.87%)房地產(-2.55%)傳媒(13.