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人工智能61：多角度深挖分析師共同覆蓋中的關(guān)聯(lián)因子，并用于指數(shù)增強
　　分析師共同覆蓋能刻畫上市公司的基本面關(guān)聯(lián)，本文是分析師共同覆蓋主題的第二篇研究。本文從間接關(guān)聯(lián)、關(guān)聯(lián)事件驅(qū)動和指數(shù)增強組合構(gòu)建的角度對分析師共同覆蓋中的信息進行多角度挖掘，均取得了一定的改進效果。結(jié)合前期報告《分析師共同覆蓋因子與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》(2022.7.7)，我們通過兩篇報告系統(tǒng)梳理了如何在量化投資中使用股票間關(guān)聯(lián)信息的方法論，該方法論也值得在其他股票關(guān)聯(lián)類數(shù)據(jù)(如產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù))上嘗試。
　　分析師共同覆蓋間接關(guān)聯(lián)可對直接關(guān)聯(lián)信息進行補充，具有較大挖掘潛力
　　Shared analyst coverage: Unifying momentum spillover effect (Ali andHirshleifer,2019)中關(guān)于分析師共同覆蓋的研究認(rèn)為，股票間接關(guān)聯(lián)的特點有：(1)間接關(guān)聯(lián)較為隱蔽，不易被投資者察覺，并且間接關(guān)聯(lián)的數(shù)量遠超直接關(guān)聯(lián)，想要完全覆蓋和利用間接關(guān)聯(lián)公司的信息也存在困難，這意味著間接關(guān)聯(lián)具有較大的挖掘潛力。(2)對于那些分析師覆蓋數(shù)量較少(或直接關(guān)聯(lián)較少)的公司，間接關(guān)聯(lián)造成的股價領(lǐng)先滯后效應(yīng)可能會更顯著。(3)間接關(guān)聯(lián)經(jīng)多層連接，其領(lǐng)先滯后效應(yīng)有所衰減，可能不如直接關(guān)聯(lián)顯著。
　　分析師共同覆蓋間接關(guān)聯(lián)可進一步改進反轉(zhuǎn)因子的效果
　　本文進一步完善了基于分析師共同覆蓋的改進反轉(zhuǎn)因子，其含義是前期自身跌幅較大，但關(guān)聯(lián)股票漲幅較大的股票因子取值較大，是均值回復(fù)現(xiàn)象的表現(xiàn)。基于分析師共同覆蓋間接關(guān)聯(lián)，本文首先構(gòu)建了間接關(guān)聯(lián)改進反轉(zhuǎn)因子CF2_REV，CF2_REV能改進傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子的選股效果。本文進一步將直接關(guān)聯(lián)改進反轉(zhuǎn)因子CF1_REV和CF2_REV合成得到多層關(guān)聯(lián)改進反轉(zhuǎn)因子CF_REV，CF_REV在日頻和周頻調(diào)倉的多頭組合超額收益都表現(xiàn)最好，相比傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子有較大提升。
　　基于關(guān)聯(lián)事件驅(qū)動的邏輯，可利用分析師共同覆蓋改進事件因子
　　股票市場中，A公司發(fā)生事件，可能會沿著關(guān)聯(lián)關(guān)系將事件的影響傳導(dǎo)到其關(guān)聯(lián)的公司，從而對關(guān)聯(lián)公司的股價產(chǎn)生影響，本文基于分析師共同覆蓋來構(gòu)建關(guān)聯(lián)事件因子。在原有事件因子化模型的基礎(chǔ)上，我們選取前N家直接關(guān)聯(lián)最緊密公司的事件來構(gòu)建特征，融入關(guān)聯(lián)公司的信息。當(dāng)N逐漸增大時，因子的TOP組合年化超額收益率先增后減，當(dāng)N=3時達到最高，而當(dāng)N=10時因子表現(xiàn)最差，說明過多引入關(guān)聯(lián)公司的事件信息可能帶來噪聲。從RankIC均值和IC_IR來看，關(guān)聯(lián)事件因子相比事件因子沒有提升。匯總測試結(jié)果，關(guān)聯(lián)事件因子的提升較為有限。
　　分析師共同覆蓋關(guān)聯(lián)動量和改進反轉(zhuǎn)因子可提升中證1000增強組合的表現(xiàn)
　　基于原有的多因子中證1000增強模型，本文構(gòu)建以下兩個中證1000增強組合進行對比：(1)對照組合：技術(shù)因子中包含6個傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子。(2)改進組合：將技術(shù)因子中的6個傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子替換為4個分析師共同覆蓋動量和反轉(zhuǎn)因子。2018年以來，改進組合相比對照組合年化超額收益率從15.56%提升至16.92%，信息比率從1.90提升至2.21，Calmar比率從1.73提升至2.40，年化跟蹤誤差、超額收益最大回撤均有改善，實現(xiàn)了對標(biāo)的指數(shù)更穩(wěn)健的增強，體現(xiàn)出分析師共同覆蓋動量和反轉(zhuǎn)因子相比傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子更優(yōu)秀的選股能力。
　　風(fēng)險提示：因子測試和機器學(xué)習(xí)模型是歷史經(jīng)驗的總結(jié)，存在失效可能。本文測試的股票池僅包含有分析師覆蓋的A股，測試結(jié)論不能推廣到全A股。高頻調(diào)倉受交易費用影響較大。