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本研究將在前期研究的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步探索。報(bào)告以) MD&A文本信息中各個(gè)分詞的TF-IDF數(shù)值作為文本特征的代理變量，以此對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理并生成特征矩陣，同時(shí)運(yùn)用LightGBM這一有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型對(duì)上市公司未來一期上漲概率進(jìn)行預(yù)測，最終在由個(gè)股信號(hào)合成行業(yè)信號(hào)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建行業(yè)輪動(dòng)策略的量化分析體系。
　　 TF-IDF：是TF（詞頻）與IDF（逆文檔詞頻）的乘積，一個(gè)詞在某篇文檔中出現(xiàn)頻率越高，并且在所有文檔中出現(xiàn)頻率越低，則該詞對(duì)當(dāng)前文檔內(nèi)容的貢獻(xiàn)越大。
　　 LightGBM模型：微軟提出的一種基于梯度提升樹（GBDT）算法的優(yōu)化版本，其基于直方圖的決策樹學(xué)習(xí)、葉子優(yōu)先策略、單邊梯度采樣以及互斥特征捆綁等優(yōu)化算法，使得該模型在大數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練速度非常快，且內(nèi)存占用較少。
　　模型驗(yàn)證集預(yù)測能力較好：從IC來看，六個(gè)持倉周期中，有兩個(gè)持倉周期IC為負(fù)，其余均為正。整體上看驗(yàn)證集各持倉周期的平均IC為11.9%，表明模型在驗(yàn)證集有較好的預(yù)測能力。
　　模型驗(yàn)證集超額收益上行：2020年5月至2023年4月每年均錄得正超額收益，自然年度超額收益分別為16.92%、12.37%、7.48%以及1.58%，整體上年化超額收益12.78%。若以每一個(gè)持倉周期為單位統(tǒng)計(jì)超額收益，單個(gè)持倉周期超額收益的勝率為83%，較月度勝率有一定提高。
　　模型樣本外有效性延續(xù)：2023年5月至2025年8月，自然年超額收益分別為：6.17%、10.86%、2.21%。整體上看，樣本外年化超額收益為8.24%。此外樣本外平均月度勝率也比驗(yàn)證集高。
　　模型樣本外優(yōu)選行業(yè)收益排名靠前：從單個(gè)持倉周期所選行業(yè)收益位于全行業(yè)的平均名次來看，每個(gè)持倉周期的平均排名均優(yōu)于15.5名，尤其是第二個(gè)持倉周期，所選行業(yè)平均排名為10.0名，比基準(zhǔn)高5.5個(gè)名次。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：報(bào)告中所涉及的測算均基于上市公司歷史定期報(bào)告MD&A文本數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化特征，但未來影響市場的特征可能發(fā)生變化，進(jìn)而帶來不確定性。即使在文本特征不變的情況下，由于受經(jīng)濟(jì)周期、資金面以及情緒面等外部因素的影響，相同特征在不同市場環(huán)境下的有效性也可能發(fā)生變化，或最終影響行業(yè)輪動(dòng)模型的效果。