隱藏在841篇研報中的增量信息

1、1、 全市場金股數(shù)據(jù)分析1.1 、 券商金股概要在過去幾年里，券商月度金股由于定期發(fā)布、方便持續(xù)跟蹤、推薦理由高度精煉、發(fā)布頻率較高等特點，獲得了市場上投資人的高度關(guān)注，往往也代表著研究所各小組最直觀的研究成果。大部分券商研究所的月度金股每月推薦具體個股，并結(jié)合對市場的研判與其余增量信息進(jìn)行“精挑細(xì)選”以形成公開研報。因此，可以說券商的月度金股是各家研究所研究能力最直觀的表現(xiàn)形式。相較于A股市場股票眾多，“小而美”且廣受機(jī)構(gòu)關(guān)注的金股名單能提升定量方法選股的績效。然而，券商金股數(shù)據(jù)格式、發(fā)布時間并不固定。我們曾發(fā)現(xiàn)存在同一日期同一券商在不同數(shù)據(jù)源中股票名單不統(tǒng)一、時間戳定義不明、未能找到對應(yīng)公

2、開研報、數(shù)據(jù)入庫時間早于最早可得時間等問題。因此在我們對券商金股數(shù)據(jù)開始測試前有必要對我們所覆蓋的數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行詳細(xì)解釋。我們采集數(shù)據(jù)時注意到各數(shù)據(jù)供應(yīng)商直接提供的個股數(shù)據(jù)存在差異，因此選擇傳播面最廣的研報與公眾號進(jìn)行比對，具體流程如下：圖表 1：各期金股中信一級行業(yè)覆蓋數(shù)量Wind通過Wind研報平臺、策略分析師公眾號對比，我們當(dāng)前全市場金股數(shù)據(jù)庫內(nèi)收錄有 50家常規(guī)券商研究所的841篇券商金股報告數(shù)據(jù)。我們剔除了推薦中偶有的港股、美股與指數(shù)/指數(shù)型基金，僅保留A股進(jìn)行分析。隨著今年以來全市場穩(wěn)定在月初發(fā)布金股報告的券商數(shù)量達(dá)到40家左右，我們認(rèn)為當(dāng)前金股作為一個高頻更新、較為成熟且市場券商廣

3、泛參與的產(chǎn)品，已經(jīng)表現(xiàn)出補(bǔ)充分析師一致預(yù)期數(shù)據(jù)的潛力。因此，我們接下來針對券商金股數(shù)據(jù)從如下幾個維度進(jìn)行測試：1. 全市場金股是否能夠穩(wěn)定產(chǎn)生超額收益2. 全市場金股是否能提供行業(yè)層面的增量信息3. 如何利用全市場金股構(gòu)建有效的選股策略4. 金股是否能夠作為底層資產(chǎn)對現(xiàn)有的行業(yè)輪動策略進(jìn)行增強(qiáng)1.2 、 全市場金股數(shù)據(jù)可得性與覆蓋面我們注意到近年發(fā)布券商金股報告的券商數(shù)量開始大量增加，出于對時效性的考量我們統(tǒng)一每期截取月初第一個交易日發(fā)布報告的券商進(jìn)行入庫。數(shù)據(jù)庫截止至2022年3月2日，已收錄841篇報告所推薦的1526只除基金、港股外的非重合個股記錄。下圖可以看到能夠在月初第一個交易日發(fā)布

4、券商金股的研究機(jī)構(gòu)大致如下：圖表 2：月初 1-2 個交易日全市場券商金股采集入庫情況安信 川財 德邦 東北 東方 東吳 東興 東亞前海 方正 格隆匯 光大 廣發(fā) 國海 國金 國聯(lián) 國盛 國泰君安 國信 國元 海通 華安 華福 華金 華泰 華西 華鑫 開源 民生 平安 山西 上海 申萬 太平洋 天風(fēng) 西部 西南 新時代 信達(dá) 興業(yè) 銀河 粵開 長城 長江 招商 浙商 中泰 中信 中信建投 中銀 中累計 502022-03 12022-02 12022-01 12021-12 12021-11 12021-10 12021-09 12021-08 12021-07 12021-06 12021-

5、05 12021-04 12021-03 12021-02 12021-01 12020-12 12020-11 12020-10 12020-09 12020-08 12020-07 12020-06 12020-05 12020-04 12020-03 12020-02 12020-01 12019-12 12019-11 12019-10 12019-09 12019-08 12019-07 12019-06 12019-05 12019-04 12019-03 12019-02 12019-01 12018-12 12018-11 12018-10 12018-09 12018-08

6、12018-07 12018-06 12018-05 16611111161111117111111111111151111111111111111111111111111111111111111111169 71 125111111111118111111449 51 11 11 111111128111111111111111111111111111123 361 11 11 1111111111111111211111111111111111111111111936 3 31 1 11 1 11 1 11111112311111111111111111111113111111111111

7、11116414951111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111511111111111111112111011111112111111011111111114291111111111211111111614111111491111111111150 3 26 11111111111111111111111111111111111111111 11 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

8、1112018-04 1 2018-03 12018-02201Wind，各券商策略分析師公眾號，華鑫證券研究以最新一期為例，可以看到大多數(shù)券商推薦的總數(shù)都在10只左右，也有部分券商金股推票數(shù)量在15-20只。基于數(shù)據(jù)可得性我們認(rèn)為這部分推薦大于10只個股的券商結(jié)果有必要保留入池，使得全市場券商金股池每期去重前后數(shù)量更多。因此，即使在數(shù)據(jù)最早期，我們依舊可以在行業(yè)層面獲得足夠的覆蓋度。然而，在較小的池子選股是有偏的。觀察發(fā)布金股研報的券商數(shù)量可以看出，2018年以前僅有3家以下券商能夠做到月初第一個交易日穩(wěn)定更新，且股票數(shù)量均在46只以下。2018年上半年推出金股產(chǎn)品的券商數(shù)量在10家以下，且

9、整體池子不足100只股票。秉承選股有效性的角度，我們在對比策略表現(xiàn)時優(yōu)先考慮2018年11月之后的組合統(tǒng)計數(shù)018-018-02-034安信川財?shù)掳顤|北方 吳據(jù)。以月初第一個交易日16：00作為劃分入庫與否的時點可以保證有充足數(shù)據(jù)，并且兼顧金股內(nèi)容時效性。下圖最新一期為例，空缺的券商并非沒有發(fā)布金股研究產(chǎn)品，而是我們未能在入庫時間前從Wind公開研報平臺或公眾號獲取相應(yīng)金股內(nèi)容，因此在當(dāng)期金股中不納入數(shù)據(jù)庫中。券商金股報告數(shù)量（右軸） 推薦股票數(shù)量（未去重，左軸） 推薦股票數(shù)量（去重后，左軸）500 450 400 350 300 250 200 150 100500各券商當(dāng)期推薦金股數(shù)量40

10、 35 30 25 20151050圖表 3：去重前后金股各期數(shù)量對比圖表 4：各券商最新一期券商金股數(shù)量WindWind針對中信28個一級行業(yè)（除去綜合與綜合金融，下同），我們計算每期全市場金股覆蓋的行業(yè)數(shù)量?？梢娮杂袛?shù)據(jù)以來大部分時期28個行業(yè)都有對應(yīng)個股，均可達(dá)到中信一級行業(yè)全行業(yè)覆蓋，偶有1-2個中信一級行業(yè)出現(xiàn)沒有對應(yīng)金股的情境。圖表 5：各期金股中信一級行業(yè)覆蓋數(shù)量各期金股覆蓋中信一級行業(yè)數(shù)量28272625資料來源：，Wind我們認(rèn)為每期金股在中信一級行業(yè)指數(shù)上能夠得到較足夠的覆蓋，因此經(jīng)過適當(dāng)處理后金股可以用于構(gòu)建選股策略和增強(qiáng)行業(yè)輪動策略。1.3 、 金股收益情況如果直接買入

11、全市場金股是否有一定效果？我們針對每期全市場券商金股推票結(jié)果，考慮是否以推薦次數(shù)作為權(quán)重構(gòu)建組合，以中證800作為基準(zhǔn)，月初調(diào)倉并持有到下月初：不去重：以歸一化后的當(dāng)期各金股獲推薦次數(shù)作為持倉權(quán)重。去重：針對當(dāng)期所有金股等權(quán)持有。則券商金股整體回測收益率如下： 個股不去重等權(quán)持有超額收益 個股去重后等權(quán)持有超額收益1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 個股不去重等權(quán)持有凈值曲線 個股去重后等權(quán)持有凈值曲線 滬深300凈值曲線3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 圖表 6：去重前后金股整體收益率對比圖表 7：去重前后金股相較滬深 300 超額收益表現(xiàn)

12、2017-122018-012018-022018-032018-042018-052018-062018-072018-082018-092018-102018-112018-122019-012019-022019-032019-042019-052019-062019-072019-082019-092019-102019-112019-122020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-022021-032021-042021-052021-0

13、62021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032017-122018-012018-022018-032018-042018-052018-062018-072018-082018-092018-102018-112018-122019-012019-022019-032019-042019-052019-062019-072019-082019-092019-102019-112019-122020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-

14、092020-102020-112020-122021-012021-022021-032021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-03WindWind圖表 8：各期金股中信一級行業(yè)覆蓋數(shù)量組合名稱年化收益率年化超額收益率年化波動率區(qū)間最大回撤夏普比率歷史勝率歷史超額獲取率信息比率去重后組合評價23.7621.5419.7522.811.051467.3175.0048.88去重后18年11月組合評價39.9127.8524.7913.331.489273.8180.9564

15、.90去重前組合評價22.3520.2519.1323.441.011265.3876.9249.69去重前18年11月組合評價38.0126.2323.9513.891.461771.4380.9566.72Wind不難看出，在2019-2021年初這段時間，被多家券商共同推薦的個股能夠貢獻(xiàn)正收益，我們認(rèn)為一個可能的原因是各家研究所傾向于結(jié)合當(dāng)時的抱團(tuán)行情推薦行業(yè)龍頭股，并且行業(yè)分析師容易在上漲時段對所覆蓋行業(yè)的領(lǐng)漲股產(chǎn)生共識。但在市場震蕩分化甚至連續(xù)下跌時期，往往分析師重合度高的龍頭股調(diào)整會相對更加劇烈，因此從夏普比率與超額收益更優(yōu)的角度來看我們不建議持有推薦重合度過高的股票，一個簡單而有

16、效的方式是等權(quán)直接持有整體金股。針對去重后的結(jié)果，根據(jù)每期時點的股票名單相較于上一期的變動，我們可以對全量金股拆分成兩個互斥的池子，分別是相較于上一期新晉推薦的金股與上一期重復(fù)獲推的金股，同樣等權(quán)持有池中個股，組合回報率如下：全量金股重復(fù)金股新晉金股中證800買入并持有全量金股 新晉金股 重復(fù)金股3.43.12.82.52.21.91.61.310.72.92.82.72.62.52.42.32.22.121.91.81.71.61.51.41.31.21.110.9圖表 9：拆分后金股組合凈值對比圖表 10：拆分后金股組合相較中證 800 超額收益表現(xiàn)2017/12/292018/1/292

17、018/2/282018/3/292018/4/292018/5/292018/6/292018/7/292018/8/292018/9/292018/10/292018/11/292018/12/292019/1/292019/2/282019/3/292019/4/292019/5/292019/6/292019/7/292019/8/292019/9/292019/10/292019/11/292019/12/292020/1/292020/2/292020/3/292020/4/292020/5/292020/6/292020/7/292020/8/292020/9/292020/10

18、/292020/11/292020/12/292021/1/292021/2/282021/3/292021/4/292021/5/292021/6/292021/7/292021/8/292021/9/292021/10/292021/11/292021/12/292022/1/292022/2/28WindWind全量金股絕對收益重復(fù)金股絕對收益新晉金股絕對收益中證800買入并持有4.44.243.83.63.43.232.82.62.42.221.81.61.41.210.8全量金股相對收益 重復(fù)金股相對收益 新晉金股相對收益2.82.62.42.221.81.61.41.21圖表 11

19、：拆分后金股組合凈值對比（始自 2018-11）圖表 12：相較中證 800 超額收益表現(xiàn)（始自 2018-11）WindWind2018/10/3118/11/30/12/31 1/31/2812018/10/312018/11/302018/12/312019/1/312019/2/282019/3/312019/4/302019/5/312019/6/302019/7/312019/8/312019/9/302019/10/312019/11/302019/12/312020/1/312020/2/292020/3/312020/4/302020/5/312020/6/302020/7/

20、312020/8/312020/9/302020/10/312020/11/302020/12/312021/1/312021/2/282021/3/312021/4/302021/5/312021/6/302021/7/312021/8/312021/9/302021/10/312021/11/302021/12/312022/1/312022/2/28圖表 13：拆分后金股組合績效表組合名稱年化收益率年化超額收益率年化波動率區(qū)間最大回撤夏普比率歷史勝率歷史超額獲取率信息比率全量金股22.7421.3919.7922.860.997467.9273.5857.36全量金股_2018-1138

21、.1226.2424.7515.711.419374.4279.0772.11重復(fù)金股19.1117.7816.8926.150.953667.9271.7049.37重復(fù)金股_2018-1134.0222.5521.5916.171.436474.4272.0963.71新晉金股25.9924.5822.4720.381.023167.9267.9256.87新晉金股_2018-1141.6729.4027.4815.331.407174.4272.0968.50Wind為了進(jìn)一步證明alpha來源，我們針對中證800為基準(zhǔn)，利用拆分前后的金股池子構(gòu)建行業(yè)中性組合。可以看到在控制行業(yè)暴露后，

22、不管是新晉還是重復(fù)金股，都對中證 800指數(shù)有持續(xù)超額累積。圖表 14：拆分后行業(yè)中性組合凈值對比圖表 15：行業(yè)中性組合超額收益表現(xiàn)33.7924.6233.3344.4437.2438.1848.0052.0432.1742.3950.5738.6045.2445.7157.8451.3059.8359.4647.2239.6449.0942.2037.1419.103.32.82.31.81.30.8金股整體行業(yè)中性超額新晉金股行業(yè)中性超額重復(fù)金股行業(yè)中性超額2017/12/292018/2/282018/4/272018/6/292018/8/312018/10/312018/12/2

23、82019/2/282019/4/302019/6/282019/8/302019/10/312019/12/312020/2/282020/4/302020/6/302020/8/312020/10/302020/12/312021/2/262021/4/302021/6/302021/8/312021/10/292021/12/312022/2/28WindWind同時可以觀察到，行業(yè)中性化處理后的新晉金股、重復(fù)金股表現(xiàn)出階段性的輪動效果：重復(fù)金股跑贏新晉金股的時間段，即2019年5月至2020年2月，以及2020年9月到 2021年6月，經(jīng)過分析我們發(fā)現(xiàn)這些時間段市場抱團(tuán)效應(yīng)明顯、指數(shù)普

24、遍上行且熱門行業(yè)占優(yōu)。此時重復(fù)金股超額收益更明顯；但在抱團(tuán)瓦解、市場動蕩的時期，新晉金股選股超額收益則更加顯著。我們計算每一時點新晉金股、重復(fù)金股的數(shù)量與占比，近期新晉金股普遍穩(wěn)定在60左右，歷史上看也有充足的股票數(shù)量作為選股池。圖表 16：拆分后金股組合績效表新晉金股數(shù)量 重復(fù)金股數(shù)量05010015020025030035066.2175.3866.6755.5662.7661.8252.0047.9667.8357.6149.4361.4047.0152.9954.7654.2942.1648.7040.1740.5452.7860.3650.9144.7655.2457.8062.86

25、40.8259.1880.90Wind2017/12/292018/1/312018/2/282018/3/302018/4/272018/5/312018/6/292018/7/312018/8/312018/9/282018/10/312018/11/302018/12/282019/1/312019/2/282019/3/292019/4/302019/5/312019/6/282019/7/312019/8/302019/9/302019/10/312019/11/292019/12/312020/1/232020/2/282020/3/312020/4/302020/5/292020

26、/6/302020/7/312020/8/312020/9/302020/10/302020/11/302020/12/312021/1/292021/2/262021/3/312021/4/302021/5/312021/6/302021/7/302021/8/312021/9/302021/10/292021/11/302021/12/312022/1/282022/2/282017/12/292018/1/312018/2/282018/3/302018/4/272018/5/312018/6/292018/7/312018/8/312018/9/282018/10/312018/11/

27、302018/12/282019/1/312019/2/282019/3/292019/4/302019/5/312019/6/282019/7/312019/8/302019/9/302019/10/312019/11/292019/12/312020/1/232020/2/282020/3/312020/4/302020/5/292020/6/302020/7/312020/8/312020/9/302020/10/302020/11/302020/12/312021/1/292021/2/262021/3/312021/4/302021/5/312021/6/302021/7/30202

28、1/8/312021/9/302021/10/292021/11/302021/12/312022/1/282022/2/282017/12/292018/1/312018/2/282018/3/302018/4/272018/5/312018/6/292018/7/312018/8/312018/9/282018/10/312018/11/302018/12/282019/1/312019/2/282019/3/292019/4/302019/5/312019/6/282019/7/312019/8/302019/9/302019/10/312019/11/292019/12/312020/

29、1/232020/2/282020/3/312020/4/302020/5/292020/6/302020/7/312020/8/312020/9/302020/10/302020/11/302020/12/312021/1/292021/2/262021/3/312021/4/302021/5/312021/6/302021/7/302021/8/312021/9/302021/10/292021/11/302021/12/312022/1/282022/2/28整體金股相對一級指數(shù)超額收益 重復(fù)金股相對一級指數(shù)超額收益 新晉金股相對一級指數(shù)超額收益32.521.510.50-0.5-1 2

30、、 全市場金股在行業(yè)輪動層面的指導(dǎo)意義2.1、券商金股各行業(yè)絕對/超額收益首先我們同樣測試在28個中信一級行業(yè)中等權(quán)買入各期對應(yīng)金股名單，探究在各個行業(yè)上三種金股池子是否能持續(xù)帶來絕對收益。下圖顯示金股在各熱門行業(yè)絕對收益頗豐，并且新晉金股在大部分行業(yè)的表現(xiàn)普遍遠(yuǎn)優(yōu)于整體和重復(fù)金股。圖表 17：整體券商金股一級行業(yè)累計絕對收益前 10圖表 18：新晉券商金股一級行業(yè)累計絕對收益前 10有色金屬 電力設(shè)備及新能源 農(nóng)林牧漁 建材 基礎(chǔ)化工 計算機(jī) 機(jī)械 家電 通信汽車電力設(shè)備及新能源鋼鐵基礎(chǔ)化工機(jī)械有色金屬食品飲料醫(yī)藥電子建材消費者服務(wù)建筑 計算機(jī)1681471261058463241 200W

31、indWind圖表 19：重復(fù)券商金股一級行業(yè)累計絕對收益前 10圖表 20：相較于行業(yè)指數(shù)累計超額收益對比情況醫(yī)藥建筑基礎(chǔ)化工煤炭電力設(shè)備及新能源食品飲料電子消費者服務(wù)紡織服裝交通運輸7654321 0WindWind列出券商金股去重前后相較于行業(yè)指數(shù)的超額收益（自2018年11月1日起）可知，買入并持有行業(yè)對應(yīng)金股可以跑贏絕大部分一級行業(yè)指數(shù)，僅有房地產(chǎn)、電力及公用事業(yè)、商貿(mào)零售、石油石化、紡織服裝等行業(yè)長期跟蹤超額收益不顯著。然而重復(fù)金股、新晉金股在行業(yè)上的超額收益區(qū)別并不單調(diào)，我們無法直接判斷跟隨哪種拆分后的金股構(gòu)建行業(yè)輪動策略。另外，我們也引入相較于行業(yè)指數(shù)超額收益的夏普比率進(jìn)行判斷

32、： 12 圖表 21：超額收益與夏普比率象限圖圖表 22：超額收益與夏普比率象限圖（始自 2018-11）-10.6醫(yī)藥農(nóng)林牧漁銀行 計算機(jī)機(jī)械國防軍工基礎(chǔ)化工0.4消費者服務(wù)建材煤炭食品飲料 汽車 電子交通運輸有色金屬0.2 紡織服裝傳媒輕工制造商貿(mào)零售0 家電-0.500.5房地產(chǎn)電力及公用-0.2電力設(shè)備及新-0.50.60.5食品飲料醫(yī)藥電力設(shè)備及新能源銀行 電子農(nóng)林牧漁機(jī)械有色金屬基礎(chǔ)化工建材通信0.4計算機(jī)汽車交通運輸非銀行金融0.3煤炭鋼鐵消費者服務(wù)國防軍工家電輕工制造0.2電力及公用事業(yè) 傳媒0.1商貿(mào)零售房地產(chǎn)石油石化000.511.52紡織服裝-0.12.5建筑3WindW

33、ind可以看到幾乎所有行業(yè)點均處于第一象限，這說明在行業(yè)中選擇金股推薦股票，既能獲取較高的超額收益，同時超額收益的夏普比率很高，即超額收益的波動率并不高，金股持續(xù)獲取超額收益的延續(xù)性相應(yīng)更強(qiáng)。因此，如果我們能夠選擇較為有效的行業(yè)輪動模型，通過簡單等權(quán)持有金股池子的方式，已經(jīng)可以獲得金股的行業(yè)內(nèi)選股Alpha。然而新晉金股與重復(fù)金股在各行業(yè)上的超額收益水平并不相同，因此我們在探究行業(yè)輪動時不應(yīng)簡單地跟隨新晉金股，而是應(yīng)該運用定量的方式有選擇性地跟蹤新晉或重復(fù)個股。2.2 、推薦次數(shù)與行業(yè)未來漲幅的關(guān)系2018年以來，隨著各家券商逐漸對每月金股推薦的重視度增加，我們看到券商金股數(shù)據(jù)的一些特性也在逐

34、漸改變：例如曾經(jīng)簡單而有效的重合度選股/行業(yè)逐漸淪為“殺豬榜“。本節(jié)中我們希望證明，按照推薦個股行業(yè)重合度來做行業(yè)輪動策略不佳。我們將每期金股推薦數(shù)量最多/最少的五個行業(yè)提取出來，分別直接作為排序依據(jù)以及用一級行業(yè)指數(shù)進(jìn)行調(diào)整構(gòu)建行業(yè)內(nèi)成分股重合度。具體調(diào)整如下式：成分股獲推薦數(shù)量：𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦_𝑔𝑜𝑙𝑑𝑒𝑛𝑠𝑡𝑜

35、9888;𝑘_𝑛𝑢𝑚𝑡,𝑗 = (𝑔𝑜𝑙𝑑𝑒𝑛_𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑖，𝑡 𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑡,𝑗)以一級行業(yè)成分股數(shù)量進(jìn)行調(diào)整𝑖𝑛𝑑𝑢

36、𝑠𝑡𝑟𝑦_𝑔𝑜𝑙𝑑𝑒𝑛𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘_𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑𝑡,𝑗 =(𝑔𝑜𝑙𝑑𝑒𝑛_𝑠w

37、905;𝑜𝑐𝑘𝑖，𝑡 𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑡,𝑗)( 𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑡,𝑗)2017/12/292018/2/282018/4/272018/6/292018/8/312018/10/312018/12/282019/2/282019/4/302019/6/282019/8/302019/10/312019/

38、12/312020/2/282020/4/302020/6/302020/8/312020/10/302020/12/312021/2/262021/4/302021/6/302021/8/312021/10/292021/12/312022/2/282017/12/292018/2/282018/4/272018/6/292018/8/312018/10/312018/12/282019/2/282019/4/302019/6/282019/8/302019/10/312019/12/312020/2/282020/4/302020/6/302020/8/312020/10/302020/1

39、2/312021/2/262021/4/302021/6/302021/8/312021/10/292021/12/312022/2/282017/12/292018/2/282018/4/272018/6/292018/8/312018/10/312018/12/282019/2/282019/4/302019/6/282019/8/302019/10/312019/12/312020/2/282020/4/302020/6/302020/8/312020/10/302020/12/312021/2/262021/4/302021/6/302021/8/312021/10/292021/12

40、/312022/2/28其中𝑔𝑜𝑙𝑑𝑒𝑛𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘𝑡,𝑖 即股票時點是否在金股池子中，𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦𝑡,𝑗即𝑡時刻行業(yè)成分股啞變量利用中信一級行業(yè)指數(shù)作為底層資產(chǎn)，我們每期通過一級行業(yè)成分股中的金股獲推薦次數(shù)以及調(diào)整后的獲推薦次數(shù)映射到行業(yè)形成評分，由大到?。ń敌颍?

41、由小到大（升序）進(jìn)行排名，每期選擇前五個行業(yè)等權(quán)持有構(gòu)建行業(yè)輪動策略。經(jīng)過回測可得：凈值（左軸）超額收益（右軸）0.850.60.870.70.890.80.930.910.90.9511.21.010.991.10.971.031.3凈值（左軸）超額收益（右軸）0.8 0.950.70.91.21.151.11.0511.51.41.31.21.110.9圖表 23：成分股獲推薦數(shù)量降序行業(yè)組合圖表 24：成分股獲推薦數(shù)量升序行業(yè)組合WindWind凈值超額收益1.6 1.251.5 1.21.4 1.151.3 1.11.2 1.051.1 11 0.950.9 0.90.8 0.850.

42、70.8凈值（左軸）超額收益（右軸）0.80.70.850.80.90.90.95111.11.051.21.11.3圖表 25：成分股獲薦數(shù)量占比降序行業(yè)組合圖表 26：成分股獲薦數(shù)量占比升序行業(yè)組合WindWind圖表 27：獲薦數(shù)量降序行業(yè)組合（始于 2018-11）圖表 28：獲薦數(shù)量升序行業(yè)組合（始于 2018-11） 超額收益凈值1.41.351.31.251.21.151.11.0510.950.92.52.32.11.91.71.51.31.10.9WindWind凈值（左軸）超額收益（右軸）0.850.90.70.91.10.951.311.51.051.71.11.9凈值（

43、左軸）超額收益（右軸）1.061.041.0210.980.960.940.920.91.81.71.61.51.41.31.21.110.90.8圖表 29：成分股獲薦數(shù)量占比降序組合（始于 2018-11）圖表 30：成分股獲薦數(shù)量占比升序組合（始于 2018-11）WindWind圖表 31：獲薦數(shù)量組合績效表2.1659.5257.141.782012.596.340.2714.30獲薦數(shù)量升序組合（成分股調(diào)整后）_2018年11月起-17.3638.1054.760.956320.936.63-3.869.34獲薦數(shù)量降序組合（成分股調(diào)整后）_2018年11月起-25.4040.48

44、52.381.169315.192.64-7.236.08獲薦數(shù)量升序組合_2018年11月起17.2559.5264.291.447316.9811.575.5319.74獲薦數(shù)量降序組合_2018年11月起0.8157.6951.920.090830.704.31-0.023.39獲薦數(shù)量升序組合（成分股調(diào)整后）1.5946.1551.920.071922.195.580.143.40獲薦數(shù)量降序組合（成分股調(diào)整后）-14.1444.2350.00-1.844828.072.05-4.33-0.79獲薦數(shù)量升序組合8.6253.8557.690.314134.837.282.385.29獲

45、薦數(shù)量降序組合歷史勝率歷史超額獲取率信息比率年化收益率年化超額收益率年化波動率區(qū)間最大回撤夏普比率組合名稱Wind上述處理后的金股行業(yè)輪動超額收益并不顯著。從策略評價表能看出無論是最早可得時間開始或2018年11月有充足樣本后開始，依據(jù)個股獲薦數(shù)量選擇行業(yè)的多空邏輯并不清晰，各策略僅在部分時段有效，難以構(gòu)建穩(wěn)定的行業(yè)輪動策略。我們認(rèn)為這說明了金股在行業(yè)輪動角度上的“大熱必死”。在市場的不同時期，行業(yè)分析師秉承著不同的薦股思路。當(dāng)市場劇烈震蕩、針對一個行業(yè)形成的共識發(fā)生改變時，部分較為敏感的分析師將領(lǐng)頭迅速切換薦股思路，其余分析師也將對薦股邏輯進(jìn)行調(diào)整。此時以推薦數(shù)量為依據(jù)排名的行業(yè)打分策略將失

46、效。因此應(yīng)該對背后隱藏的市場信息進(jìn)行拆分，以定量的方式依據(jù)市場狀態(tài)刻畫行業(yè)分析師選股依據(jù)。2.3 、行業(yè)輪動信號構(gòu)建在對金股池子進(jìn)行拆分時我們也發(fā)現(xiàn)新晉金股與重復(fù)金股的一級行業(yè)組合在不同時段上各有優(yōu)勢，因此我們認(rèn)為應(yīng)更多考慮獲推薦次數(shù)占一級行業(yè)成分股數(shù)量百分比的邊際變動。即：𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦_𝑔𝑜𝑙𝑑𝑒𝑛𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘_𝑑𝑒𝑙𝑡𝑎𝑡,𝑗 = (𝑔𝑜𝑙𝑑