>> 華泰證券-金工深度研究：利用文本和反轉(zhuǎn)改進機構調(diào)研選股-230209
| 上傳日期： |
2023/2/10 |
大?。?/td>
| 1927KB |
| 格式： |
pdf 共21頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評級： |
-- |
作者： |
林曉明,何康,李子鈺 |
| 下載權限： |
此報告為加密報告，僅限高級會員查看 |
|
|
利用機構調(diào)研股票池內(nèi)的文本、反轉(zhuǎn)等信息構建超額收益顯著的選股策略
隨著A股市場成熟度逐漸提高，機構投資者的行為對市場影響不容忽視。機構調(diào)研信息記錄機構投資者對上市公司調(diào)研的具體情況，可實時得知機構的關注熱點，獲得傳統(tǒng)市場信息之外的增量信息。但在實際調(diào)研中，并非所有調(diào)研內(nèi)容都傳達出關于上市公司的正面信息，如何甄別并利用調(diào)研相關的正負面信息是值得研究的問題。本文使用文本分析方法，構建基于機構調(diào)研問答文本和調(diào)研相關的分析師研報文本的因子，并測試了一致預期和反轉(zhuǎn)因子。最后我們利用前期測試的因子，使用層次篩選法構建了機構調(diào)研選股策略，相對中證500長期超額收益顯著。
機構調(diào)研特征：調(diào)研數(shù)量穩(wěn)步上升，調(diào)研股票偏中小市值，存在行業(yè)偏向
2012年以來A股機構調(diào)研數(shù)量穩(wěn)步上升，2020年后呈現(xiàn)加速上漲趨勢，機構調(diào)研活動日趨頻繁。從調(diào)研數(shù)的占比來看，證券公司、基金公司和投資公司三種機構的調(diào)研次數(shù)總占比在2014年至2022年均保持在80%以上，是參與上市公司調(diào)研的主要投資機構。機構調(diào)研股票的市值中位數(shù)接近中證1000，偏向中小市值股票。此外，機構調(diào)研數(shù)據(jù)存在行業(yè)偏向性，電子、計算機、醫(yī)藥等行業(yè)關注度較高。
調(diào)研數(shù)量因子和反轉(zhuǎn)因子表現(xiàn)較好，調(diào)研問答文本因子選股效果不佳
設置回測區(qū)間為2013/8/30～2023/1/31，機構調(diào)研數(shù)量因子認為調(diào)研次數(shù)越多意味著機構投資者的關注度越高，越有可能獲得機構投資者買入，回測區(qū)間內(nèi)因子多頭超額收益顯著。在被機構調(diào)研的股票中，需要規(guī)避前期上漲過多的股票，同時更多關注股價還在低位的股票，可根據(jù)該邏輯構建機構調(diào)研股票池內(nèi)的反轉(zhuǎn)因子，回測區(qū)間內(nèi)因子的負向剔除效果顯著。我們還對機構調(diào)研問答的文本進行利用，意在提取調(diào)研問答中的正負面信息，遺憾的是在嘗試了多種文本學習方法后，均未構建出效果較好的因子。
機構調(diào)研股票池內(nèi)的分析師研報文本因子和一致預期因子表現(xiàn)較好
參加機構調(diào)研的賣方分析師可能會在調(diào)研后撰寫相關公司的研究報告，挖掘分析師在報告中傳達的信息能為機構調(diào)研選股提供增量信息。本文分別測試了基礎機構調(diào)研股票池內(nèi)的分析師研報文本因子和一致預期因子。設置回測區(qū)間為2013/8/30～2023/1/31，分析師研報文本因子和一致預期因子均有較好的選股能力，因子多頭具有顯著超額收益。
使用層次篩選法構建機構調(diào)研選股策略，相對中證500長期超額收益顯著
基于前期測試的因子，我們使用層次篩選法構建了2個月頻調(diào)倉的機構調(diào)研選股策略。選股策略1首先使用分析師類因子和反轉(zhuǎn)因子對機構調(diào)研股票池進行負向股票剔除，再用調(diào)研數(shù)量因子選擇30只股票構建組合。選股策略2首先使用反轉(zhuǎn)因子對機構調(diào)研股票池進行負向股票剔除，再用調(diào)研數(shù)量因子和分析師類因子選擇30只股票構建組合?？傮w來看選股策略1的收益彈性比選股策略2更大。設置回測區(qū)間為2013/8/30～2023/1/31，在最優(yōu)參數(shù)組合下，選股策略1的年化收益率為29.03%，相對中證500的年化超額收益率為22.17%，信息比率為2.09。
風險提示：因子測試、機器學習模型和量化選股模型是歷史經(jīng)驗的總結，存在失效可能。機構調(diào)研股票總體偏中小市值，在大市值股票占優(yōu)的極端行情中，策略可能表現(xiàn)不佳。
|
|
