超预期在行业预测中意义重大
　　当上市公司的盈利数据出现超预期时，其股票价格很可能上涨。而当行业内大多数上市公司出现业绩超预期时，一般是因为行业短期出现政策利好，或者出现了超过市场预期的基本面的改善，后期这类行业表现可能会相对占优，将超预期因素引入能够进一步完善行业轮动框架。本篇报告中，我们将从业绩超预期和文本超预期两个维度对行业层面的超预期特征进行衡量，并构建行业轮动因子。相比单一使用一类方法，这种方法更加全面也可以起到互补的作用。
　　行业业绩超预期与文本超预期
　　分析师群体对市场具有显著影响力，其对于个股的预期经常已经充分反应在当前的股票价格上，当分析师预期与公司实际业绩出现偏差时，市场在修正的过程中就会带来投资机会。我们根据公司公告的实际业绩与卖方分析师一致预期的偏离程度，构建了业绩超预期因子。业绩超预期因子IC均值为3.07%，多空年化收益为7.47%，夏普比率为0.52。
　　另一方面，当公司的业绩表现优异时，分析师往往会在公司报告标题中进行提示。而通过对标题中的词语进行捕捉，可以获取分析师对公司除数据外的情感和语气的信息。我们构建了研报标题文本超预期因子，研报标题文本超预期因子IC均值为4.81%，多空年化收益为9.11%，夏普比率为0.74。
　　我们将业绩超预期因子与研报标题文本超预期因子以等权方式进行合成，得到合成行业超预期因子，该超预期因子的IC均值为4.26%，多空年化收益率达11.79%，夏普比率达0.82。合成后多空净值更加平稳，夏普比率更高。
　　与景气度估值行业轮动框架结合
　　我们首先定义了行业分析师预期因子，然后将超预期因子与盈利因子和分析师预期因子进行正交化，再将残差项与分析师预期、盈利、质量和价格动量因子以等权方式合成为超预期增强轮动因子。合成后因子的IC均值为9.70%，多空年化收益率为20.43%，夏普比率为1.15。相比景气度估值+分析师预期因子，超预期增强轮动因子的多空年化收益率提高了2.08%，波动率反而下降，夏普比率进一步提高。这表明超预期因子的确可以增强传统行业轮动框架。
　　超预期增强行业轮动策略
　　我们利用超预期增强轮动因子构建了超预期增强行业轮动策略。策略的年化收益率为13.10%，夏普比率为0.49。相较于行业等权基准，行业轮动策略的年化超额收益率为7.85%。相较于景气度估值+分析师预期行业轮动策略，超预期增强行业轮动策略年化超额收益率提高了1.20%。策略在最近2020年至2022年表现优异，2020年、2021年和2022年的超额收益率分别达到了36.62%、17.81%和7.43%。
　　风险提示
　　1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律未来可能存在失效的风险。
　　2、各类因子可能会受到政策、市场环境发生变化的影响，出现阶段性失效的风险。
　　3、市场可能出现超出模型预期的变化，导致策略出现超出模型估计的波动和回撤。
　　
　　

研究报告全文：超预期在行业预测中意义重大当上市公司的盈利数据出现超预期时其股票价格很可能上涨而当行业内大多数上市公司出现业绩超预期时一般是因为行业短期出现政策利好或者出现了超过市场预期的基本面的改善后期这类行业表现可能会相对占优将超预期因素引入能够进一步完善行业轮动框架本篇报告中我们将从业绩超预期和文本超预期两个维度对行业层面的超预期特征进行衡量并构建行业轮动因子相比单一使用一类方法这种方法更加全面也可以起到互补的作用行业业绩超预期与文本超预期分析师群体对市场具有显著影响力其对于个股的预期经常已经充分反应在当前的股票价格上当分析师预期与公司实际业绩出现偏差时市场在修正的过程中就会带来投资机会我们根据公司公告的实际业绩与卖方分析师一致预期的偏离程度构建了业绩超预期因子业绩超预期因子IC均值为307多空年化收益为747夏普比率为052另一方面当公司的业绩表现优异时分析师往往会在公司报告标题中进行提示而通过对标题中的词语进行捕捉可以获取分析师对公司除数据外的情感和语气的信息我们构建了研报标题文本超预期因子研报标题文本超预期因子IC均值为481多空年化收益为911夏普比率为074我们将业绩超预期因子与研报标题文本超预期因子以等权方式进行合成得到合成行业超预期因子该超预期因子的IC均值为426多空年化收益率达1179夏普比率达082合成后多空净值更加平稳夏普比率更高与景气度估值行业轮动框架结合我们首先定义了行业分析师预期因子然后将超预期因子与盈利因子和分析师预期因子进行正交化再将残差项与分析师预期盈利质量和价格动量因子以等权方式合成为超预期增强轮动因子合成后因子的IC均值为970多空年化收益率为2043夏普比率为115相比景气度估值分析师预期因子超预期增强轮动因子的多空年化收益率提高了208波动率反而下降夏普比率进一步提高这表明超预期因子的确可以增强传统行业轮动框架超预期增强行业轮动策略我们利用超预期增强轮动因子构建了超预期增强行业轮动策略策略的年化收益率为1310夏普比率为049相较于行业等权基准行业轮动策略的年化超额收益率为785相较于景气度估值分析师预期行业轮动策略超预期增强行业轮动策略年化超额收益率提高了120策略在最近2020年至2022年表现优异2020年2021年和2022年的超额收益率分别达到了36621781和743风险提示1以上结果通过历史数据统计建模和测算完成历史规律未来可能存在失效的风险2各类因子可能会受到政策市场环境发生变化的影响出现阶段性失效的风险3市场可能出现超出模型预期的变化导致策略出现超出模型估计的波动和回撤敬请参阅最后一页特别声明1金融工程专题报告内容目录一超预期在行业预测中的意义4二业绩超预期421业绩超预期因子的构建422业绩超预期因子有效性6三研报标题文本超预期831研报标题文本超预期因子的构建832研报标题文本超预期因子有效性8四行业超预期因子的合成10五多维度行业轮动框架1251超预期因子对传统轮动框架的增强1252超预期增强轮动因子的合成13六超预期增强行业轮动策略14七总结15参考资料16风险提示16图表目录图表1国金金融工程行业轮动框架4图表2不同业绩报告信息披露要求5图表3各板块不同业绩报告披露时间5图表4分析师一致预期单季度净利润拆分示例三季度6图表5业绩超预期因子IC指标6图表6业绩超预期因子IC7图表7业绩超预期因子分位数组合净值7图表8业绩超预期因子多空组合表现7图表9业绩超预期因子分位数组合指标8图表10研报标题文本超预期指标定义8图表11研报标题文本超预期因子IC指标8图表12研报标题文本超预期因子IC9图表13研报标题文本超预期因子分位数组合净值9图表14研报标题文本超预期因子多空组合表现9图表15研报标题文本超预期因子分位数组合指标10图表16业绩超预期和文本超预期因子截面秩相关系数均值10图表17超预期因子IC10图表18超预期因子IC指标10图表19超预期因子分位数组合年化超额收益率11图表20超预期因子分位数组合净值11图表21超预期因子多空组合表现11敬请参阅最后一页特别声明2金融工程专题报告图表22超预期因子分位数组合指标11图表23分析师预期类因子定义12图表24分析师预期类因子IC和多空组合指标12图表25大类因子截面秩相关系数均值12图表26正交化后的超预期因子IC指标12图表27正交化后的超预期因子多空组合净值13图表28正交化后的超预期因子多空数组合指标13图表29超预期增强轮动因子IC指标13图表30超预期增强轮动因子分位数组合净值13图表31超预期增强轮动因子多空组合净值14图表32超预期增强轮动因子多空组合指标14图表33超预期增强行业轮动策略净值14图表34超预期增强行业轮动策略超额净值15图表35超预期增强行业轮动策略指标15图表36超预期增强行业轮动策略分年度表现15敬请参阅最后一页特别声明3金融工程专题报告一超预期在行业预测中的意义超预期指公司公告的营业收入以及净利润等指标超出市场的一致预期当上市公司的盈利数据出现超预期时其股票价格很可能上涨目前对于超预期的研究主要集中在个股层面行业层面相对较少当行业内大多数上市公司出现业绩超预期时一般是因为行业短期出现政策利好或者出现了超过市场预期的基本面的改善后期这类行业表现可能会相对占优与个股超预期相比行业超预期更多的是衡量影响该行业内多数或整体上市公司的因素出现了超预期的变化与传统基本面轮动模型进行对比市场不仅依据业绩增长对资产进行定价另一个重要的参考基准是市场预期例如当某行业整体业绩增长但却不及市场预期时该行业反而可能已经定价较高未来很有可能下跌而当行业业绩虽然下降但仍好于市场预期时该行业反而可能有较好的表现因此将超预期因素引入能够进一步完善行业轮动框架本篇报告是Beta猎手系列报告的第三篇我们将基于分析师一致预期和分析师研报分别构建业绩超预期和文本超预期两类因子并将两类超预期因子应用于行业轮动策略上图表1国金金融工程行业轮动框架来源国金证券研究所超预期行业轮动的重点就在于识别行业超预期并且衡量超预期的程度从超预期的定义出发个股超预期一般可以通过实际公告业绩超过预期业绩程度来衡量然后将个股超预期合并到行业层面此外我们注意到在财报季分析师发布业绩点评报告时研报文本如标题中对于业绩超预期也存在定性描述因此识别分析师研报中的相关描述也可以找到超预期个股从而进一步得到行业整体的超预期的情况因此本篇报告中我们也将从业绩超预期和文本超预期两个维度对超预期进行衡量相比单一使用一类方法这种方法更加全面也可以起到互补的作用对于因子的有效性我们采用因子IC测试和分位数组合测试方法进行研究因子IC测试主要研究因子取值与下一期收益率的相关性即1其中表示计算变量排序表示因子取值1表示下一期行业指数的收益率的绝对值越高因子的下期收益率的预测能力越强的t值表示的绝对值不为0的概率t值越大值就越显著不为0对于分位数组合测试我们按照因子值从高到低将29个行业分为6组以等权方式分别构建组合从而研究不同分位数组合的表现通过做多Top组合同时做空Bottom组合可以得到多空组合L-S组合通过该组合的表现来进一步衡量因子的收益因子预测的频率为月频回测区间为2011年1月1日至2023年2月1日市场基准为29个中信一级行业等权组合二业绩超预期21业绩超预期因子的构建业绩超预期指的是公司披露的盈利数据超过市场的一致预期这里的市场一致预期可以采用卖方分析师的一致预期分析师发布的公司报告中其对于公司的业绩预测往往具有核心价值包括目标股价盈利预测个股评级等内容敬请参阅最后一页特别声明4金融工程专题报告其中分析师的个股评级属于离散数据变化较小且较多给出买入或增持评级较少给出卖出评级较难量化衡量同时有研究表明分析师评级在行业层面有效性较低1而盈利预测的数据包含了大量可量化可比较的数据具备较大研究价值传统的一致预期因子也大量基于盈利预测的数据进行构建衡量个股业绩超预期可以将分析师预期净利润与个股公告净利润进行比较分析师群体对市场具有显著影响力其对于个股的预期经常已经充分反应在当前的股票价格上当分析师预期与公司实际业绩出现偏差时市场在修正的过程中就会带来投资机会为了将超预期应用于行业层面我们首先需要计算个股的超预期指标这里我们使用了单季度的披露业绩和预测业绩可以较快的反映市场短期的变化而公司公告不仅包括了季报半年报和年报还包括了业绩预告和业绩快报其中定期报告是所有上市公司都强制要求披露的数量最多信息最准确业绩预告和业绩快报只有满足条件的公司被要求披露其余企业并无披露义务数量较少准确度也相对较低例如业绩预告净利润一般给出一个范围但业绩预告和业绩快报的披露往往会先于定期报告因此时效性较高根据上海证券交易所股票上市规则2023年2月修订深圳证券交易所股票上市规则2023年修订北京证券交易所股票上市规则试行上海证券交易所科创板股票上市规则2020年12月修订深圳证券交易所创业板股票上市规则2023年修订各市场对业绩预告和业绩快报的披露要求有所不同定期报告一般都在4月30日8月31日和10月31日前完成披露披露要求见下表所示图表2不同业绩报告信息披露要求公告类型披露日期主板上交所深交所1月31日前披露年度业绩预告7月15日前披露半年业绩预告科创板1月31日前披露年度业绩预告业绩预告创业板1月31日前披露年度业绩预告北交所定期报告披露前披露业绩预告主板上交所深交所定期报告公告前披露科创板2月28日前披露年度业绩快报业绩快报创业板所鼓励上市公司在定期报告公告前披露业绩快报北交所2月28日前披露年度业绩快报一季报和四季报在每年4月30日前披露定期报告二季报在每年8月31日前披露三季报在每年10月31日前披露来源上交所深交所北交所国金证券研究所我们根据上述报告披露规则可以给出不同板块在不同时间段可能使用到的业绩报告从而更好的梳理超预期计算时候应用到的数据时间节点见下图所示图表3各板块不同业绩报告披露时间来源上交所深交所北交所国金证券研究所分析师预期数据一般是对整个财年的预测一般没有单个季度的预测数据同时分析师也会不断更新盈利预测特别是在业绩报告披露之后为了将当期年报的预测数据转化为单季度的预测数据我们需要基于一些假设对全年的预测数据进行合理的拆分我们需要考虑以下问题在业绩报告发布后分析师会根据最新的披露业绩来更新预期观点同时我们需要充分敬请参阅最后一页特别声明5金融工程专题报告利用当年已经披露的业绩报告来得到未披露报告期的更精准的预测这里我们假设未披露的若干个报告期的增速保持相同等价于按照过去一年的对应报告期的净利润的占比进行拆分我们通过以下公式来进行说明1141111表示拆分后第m年第n个季度的分析师一致预期净利润表示第m年分析师全年一致预期净利润表示第m年第i个季度的实际披露净利润表示用于计算第m年第n个季度的分析师一致预期净利润的增速以三季度为例我们需要用全年一致预期净利润扣减前两个季度已经披露的真实业绩得到三季度和四季度的同比增速然后根据上一年三季度的真实业绩根据该同比增速计算出预期三季度的业绩见下图图表4分析师一致预期单季度净利润拆分示例三季度来源国金证券研究所对于定期报告前发布的业绩快报以及业绩预告等我们设定了优先级即定期公告业绩快报业绩预告业绩预告一般是公布净利润区间公告结果最不准确而业绩快报一般公告净利润数值结果相对业绩预告更可靠定期报告的数据则是最准确的我们计算了实际披露的净利润与一致预期净利润之差通过一致预期净利润进行标准化得到个股超预期的指标然后在行业层面取中位数得到行业业绩超预期因子即是个股在第m年第n个季度超预期的程度为该行业超预期因子median代表取行业内中位数abs代表取绝对值中位数法可以天然降低样本中异常值带来的影响在数据处理中具有一定的优势同时也可以从一定程度上降低行业内股票分析师覆盖不全或者覆盖率较低的问题带来的影响22业绩超预期因子有效性我们对行业业绩超预期因子进行IC测试和分位数组合测试从下表可以看出业绩超预期因子IC均值为307这说明行业层面实际盈利超过市场一致预期较高的行业市场的确会进行价格修复获得超额收益从下图的IC的时间序列可以看出大部分月份的IC为正但在部分时间段因子可能会出现有效性下降的情况图表5业绩超预期因子IC指标因子平均值标准差最小值最大值风险调整的ICt统计量业绩超预期因子3072445-47296675013151来源Wind国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明6金融工程专题报告图表6业绩超预期因子IC806040200201114201293201455201614201791201956202114202291-20-40-60ICIC的移动平均来源Wind国金证券研究所下图展示了分位数组合的净值表现可以看出Top组合跑赢市场组合而Bottom组合跑输市场组合从多空组合净值上来看因子的收益波动也比较大在2018年至2020年表现不佳2021年9月之后也出现了回撤从收益上来看Top组合的年化超额收益率仅为343多空组合的年化收益率为747夏普比率为052图表7业绩超预期因子分位数组合净值4353252151050201114201293201455201614201791201956202114202291Top组合Bottom组合市场组合来源Wind国金证券研究所从因子的表现来看行业超预期因子不能够算的上一个非常出色的行业轮动因子主要原因可能有以下几个首先分析师预期的数据质量参差不齐将分析师一致预期作为市场一致预期可能会有偏差另外对于全年一致预期进行拆分基于诸多假设可能也会带来误差而且分析师数据本身的覆盖有限也存在样本的偏差因此我们还需要从更多的角度去衡量行业超预期图表8业绩超预期因子多空组合表现35203152510251501-505-100-15201114201293201455201614201791201956202114202291多空收益率右轴多空净值来源Wind国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明7金融工程专题报告图表9业绩超预期因子分位数组合指标组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤率年化超额收益率跟踪误差信息比率超额最大回撤Top1001241804136893431049033248716902713025611115575402021732578276702152120646940092065341727870155589-091794-0112125421927590086053-277676-0413369Bottom06426760025491-462926-0505155市场53925610215363----L-S74714230522139----来源Wind国金证券研究所三研报标题文本超预期31研报标题文本超预期因子的构建分析师通过调研和深度研究从获取的行业与公司的信息做出盈利预测并发布研究报告在财报季随着定期报告的频繁发布分析师会大量点评公司业绩当公司的业绩表现优异时分析师往往会在公司报告标题中进行提示而通过对标题中的词语进行捕捉可以获取分析师对公司除数据外的情感和语气的信息如标题中明确表达超预期观点代表站在分析师的视角下公司业绩大幅超过其预测值因此通过标题摘要等报告文本可以定性获取分析师视角下公司超预期的情况分析师对公司股票价格影响有关注度机制权威度机制和一致性机制三种机制关注度机制表示分析师关注越多的股票溢价越高权威度机制表示明星分析师关注的股票溢价更高一致性机制表示分析师预期一致的股票溢价更高2在行业层面行业内研报数量越多可以认为该行业关注度越高其中包含超预期信息的研报越多则一致性越高这类行业越有可能获得超额收益基于上述思路我们建立了行业的研报标题文本超预期因子由于摘要数据涉及数据可得性的问题我们主要采用标题数据为了提取超预期的信息我们根据标题中是否含有超预期相关词语作分析师判断股票是否超预期的标准超预期词汇包括超预期及其近义词如超过预期超预告指引惊喜等同时为了增加覆盖股票数量避免超预期个股数量少时可能带来的偏差我们将业绩大增及其近义词如高速增长大幅增长大丰收业绩暴增等新高及其近义词如亮眼喜人巅峰优异等也包括在内研报标题中包含超预期文本中任一词汇则认为该研报表达出超预期的观点为了全方位衡量行业超预期的情况我们定义了三个指标分别是研报超预期占比股票超预期占比和单股票超预期研报比率具体指标定义见下表第一个指标站在研报的角度上探究行业相关研报中超预期比例第二个指标站在行业中股票的角度探究该行业股票中出现超预期的比例最后一个指标则重点放在单一股票出现超预期的强度主要反映行业中每只股票平均多少家券商发出超预期的观点这三个比例越高均代表该行业从分析师的视角下超预期的程度越高图表10研报标题文本超预期指标定义指标定义研报超预期占比某行业出现超预期的研报数量该行业所有研报数量股票超预期占比某行业被认为超预期的股票数量该行业所有股票数量单股票超预期研报比率某行业出现超预期的研报数量该行业所有股票数量来源国金证券研究所分析师对于公司的点评报告主要集中在公司研究报告虽然行业研究报告中也包含公司的部分但其在标题中表达公司观点的情形较少因此我们重点选取了公司研究报告我们滚动选取过去30日内的研报数据在每个行业上计算上述三个指标并等权合成得到研报标题文本超预期因子该因子从研报占比股票占比以及研报强度三个维度衡量了行业上分析师表达的超预期的观点32研报标题文本超预期因子有效性我们对研报标题文本超预期因子进行IC和分位数组合测试从下表的结果可以看出研报标题文本超预期因子IC均值为481风险调整的IC为022表现好于行业业绩超预期因子图表11研报标题文本超预期因子IC指标因子平均值标准差最小值最大值风险调整的ICt统计量研报标题文本超预期因子4812198-54505485022263来源Wind国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明8金融工程专题报告图表12研报标题文本超预期因子IC8000600040002000000201141201212320148120164120171212019812021412022121-2000-4000-6000ICIC的移动平均来源Wind国金证券研究所从IC的时间序列表现可以看出因子大部分月份都有正IC整体胜率较高今年以来的前两个月表现较好通过分位数组合测试Top组合相对于市场的优势非常明显表现明显好于业绩超预期因子Top组合的年化超额收益率达到了627从多空组合表现来看多空净值在2014年11月前表现一般2021年2月至2022年2月收益出现回调其余时间段整体稳步增加多空组合在最近一年表现优异尤其是今年前两个月多空组合年化收益率为911夏普比率为074从结果上看研报标题文本超预期因子相比数据利润超预期因子优势非常明显这说明通过分析师视角精细化刻画个股超预期比单纯使用一致预期作为基准计算业绩超预期更有效图表13研报标题文本超预期因子分位数组合净值454353252151050201114201293201455201614201791201956202114202291Top组合Bottom组合市场组合来源Wind国金证券研究所图表14研报标题文本超预期因子多空组合表现352532025152101551005-50-10201114201293201455201614201791201956202114202291多空收益率右轴多空净值来源Wind国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明9金融工程专题报告图表15研报标题文本超预期因子分位数组合指标组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤率年化超额收益率跟踪误差信息比率超额最大回撤Top1232262304738596279150691734134725430145131-207675-03130852614275502254811016350161270342128970156012-058781-0071988418526520076270-334676-0494035Bottom24624950105813-327816-0404669市场53925610215363----L-S91112370741618----来源Wind国金证券研究所四行业超预期因子的合成基于分析师一致预期的业绩超预期和基于研报标题的文本超预期指标两者各有优势起到了互相补充的作用虽然文本超预期因子预测能力更强但其没有包含定量刻画超预期幅度的指标而业绩超预期基于实际盈利数据与分析师一致预期数据可以从定量角度进行衡量因此将两个指标结合起来可以更好的描述行业超预期的特征图表16业绩超预期和文本超预期因子截面秩相关系数均值因子业绩超预期因子文本超预期因子业绩超预期因子1023文本超预期因子0231来源Wind国金证券研究所首先我们进行了因子相关性的分析当因子与因子之间的相关性较低时可以通过因子合成来提高稳定性同时降低风险从上表可以看出业绩超预期和研报标题文本超预期因子秩相关性系数较低我们将业绩超预期和文本超预期因子以等权方式进行合成得到合成的超预期因子我们进一步对该合成因子进行IC和分位数组合测试可以看出超预期因子大部分月份的IC为正IC均值为426虽然相比文本超预期有所下降但为了较全面衡量超预期的特征我们还是进行了保留图表17超预期因子IC806040200201114201314201491201653201812201992202156202313-20-40-60ICIC的移动平均来源Wind国金证券研究所图表18超预期因子IC指标因子平均值标准差最小值最大值风险调整的ICt统计量超预期合成因子4262319-49616296018221来源Wind国金证券研究所从下图可以看出超预期合成因子构造的分位数组合的年化超额收益率单调性非常明显Top组合显著好于市场组合从分位数组合净值来看Top组合显著跑赢市场组合年化超额收益率达到了517合成后因子多空组合的净值更加平稳年化收益率到达了1179夏普比率达到了082相比业绩超预期和研报超预期的多空组合表现均有明显的提升这也说明低相关性的因子合成后可以较少因子失效的场景降低因子收益的波动从而提高因子表现和稳定性敬请参阅最后一页特别声明10金融工程专题报告图表19超预期因子分位数组合年化超额收益率6420Top1234Bottom-2-4-6-8来源Wind国金证券研究所图表20超预期因子分位数组合净值4353252151050201114201293201455201614201791201956202114202291Top组合Bottom组合市场组合来源Wind国金证券研究所图表21超预期因子多空组合表现4525420351531025520151-505-100-15201114201293201455201614201791201956202114202291多空收益率右轴多空组合来源Wind国金证券研究所图表22超预期因子分位数组合指标组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤率年化超额收益率跟踪误差信息比率超额最大回撤Top11472571045399251710520491529147225960184657-078695-01124012684271002554061457260201512350128070186065-005750-0012043430127710115638-193729-0262867Bottom-1642667-0066577-681923-0746063敬请参阅最后一页特别声明11金融工程专题报告组合年化收益率波动率夏普比率最大回撤率年化超额收益率跟踪误差信息比率超额最大回撤市场53925610215363----L-S117914300821208----来源Wind国金证券研究所五多维度行业轮动框架51超预期因子对传统轮动框架的增强在行业配置方面我们此前探索了一系列能够预测行业收益的因子涵盖了短期量价特征景气度估值机构持仓以及北上资金等其中景气度估值模型从盈利质量和估值动量三个维度刻画了行业的盈利与估值变化特征具体因子定义参考金融工程2023年度投资策略拨云见日终有时本篇报告中我们将构建的行业超预期因子与景气度估值因子进行结合并叠加分析师预期因子构建多维度行业轮动框架这里我们首先定义了分析师预期类因子当行业内上市公司的分析师一致预期整体出现上调时可能意味着行业出现利好或者盈利有提升的预期未来行业可能具有优势同时我们也发现分析师对于下一年以及第二年业绩的一致预期变化在行业收益预测上的有效性更强这说明市场不仅关注行业短期的变化也关注长期行业的预期我们计算了行业中公司EPS以及净利润NI过去2个月的变化率共3个指标通过流通市值进行加权见下表图表23分析师预期类因子定义因子定义行业加权方式EPSFY1Chg2M分析师对下一年一致预期EPS在过去2个月变化率流通市值加权EPSFY2Chg2M分析师对第二年一致预期EPS在过去2个月变化率流通市值加权NIFY2Chg2M分析师对第二年一致预期净利润在过去2个月变化率流通市值加权来源国金证券研究所下表展示了分析预期类因子的IC与多空组合指标可以看出EPSFY1Chg2M因子表现最好IC达到了932多空组合年化收益率到了2101为了规避单因子失效的风险我们将三个因子等权合成为分析师预期因子IC均值为839多空组合年化收益率为1907图表24分析师预期类因子IC和多空组合指标因子平均值风险调整的IC多空组合年化收益率多空组合夏普比率EPSFY1Chg2M9320372101122EPSFY2Chg2M8170331737099NIFY2Chg2M6730271747109分析师预期因子8390331907109来源Wind国金证券研究所通过测算分析师预期超预期盈利质量和价格动量因子之间的秩相关性系数可以发现超预期因子与盈利因子以及分析师预期因子的相关性较高图表25大类因子截面秩相关系数均值因子分析师预期因子价格动量因子盈利因子质量因子超预期因子分析师预期因子100020037013027价格动量因子020100008-001001盈利因子037008100024031质量因子013-001024100014超预期因子027001031014100来源Wind国金证券研究所我们将超预期因子与盈利因子和分析师因子进行正交化将残差项作为新的超预期因子其IC均值为218多空组合的年化收益为810夏普比率为067可以看出经过正交化后超预期因子中仍然包含一定的预测信息而且正交化后的超预期因子收益的波动率有明显下降图表26正交化后的超预期因子IC指标因子平均值标准差最小值最大值风险调整的ICt统计量超预期因子正交化2182218-63055645010118超预期因子未正交化4262319-49616296018221来源Wind国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明12金融工程专题报告图表27正交化后的超预期因子多空组合净值454353252151050201114201293201455201614201791201956202114202291超预期因子未正交化超预期因子正交化来源Wind国金证券研究所图表28正交化后的超预期因子多空数组合指标因子年化收益率波动率夏普比率最大回撤率超预期因子未正交化117914300821208超预期因子正交化81012140672159来源Wind国金证券研究所52超预期增强轮动因子的合成我们将正交化后的超预期因子与分析预期盈利质量和估值动量因子以等权方式合成为超预期增强轮动因子可以从多个维度对行业收益进行预测合成后的超预期增强轮动因子的IC均值为970风险调整的IC为035为了对比我们将盈利质量估值动量以及分析师预期因子等权合成可以看出加入超预期因子后合成因子的IC和风险调整的IC均有提高图表29超预期增强轮动因子IC指标因子平均值标准差最小值最大值风险调整的ICt统计量超预期增强轮动因子9702770-56067177035422景气度估值分析师预期因子9662896-60746990033402来源Wind国金证券研究所从分位数表现上来看超预期增强轮动因子的Top组合相对于市场组合的优势非常明显年化超额收益率达到了1049从多空组合来看超预期增强轮动因子的多空组合年化收益率为2043夏普比率为115相比景气度估值分析师预期因子其多空组合年化收益率提高了208波动率反而下降夏普比率进一步提高图表30超预期增强轮动因子分位数组合净值76543210201114201293201455201614201791201956202114202291Top组合Bottom组合市场组合来源Wind国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明13金融工程专题报告图表31超预期增强轮动因子多空组合净值121086420201114201293201455201614201791201956202114202291超预期增强轮动因子景气度估值分析师预期因子来源Wind国金证券研究所图表32超预期增强轮动因子多空组合指标因子年化收益率波动率夏普比率最大回撤率超预期增强轮动因子204317741151978景气度估值分析师预期因子183519510942370来源Wind国金证券研究所六超预期增强行业轮动策略前文中我们构建的超预期增强轮动因子在行业预测上具有显著效果本章我们将进一步构建超预期增强行业轮动策略我们按照月度进行调仓每月初选取排名前16的行业即5个行业以等权方式构建行业轮动组合手续费取千分之三基准组合为29个行业等权构建的组合每月初再平衡回测时间段为2011年1月1日至2023年2月1日下图是超预期增强行业轮动策略的净值表现相比行业等权基准超预期增强行业轮动策略的优势明显而相比景气度估值分析师预期行业轮动策略超预期增强行业轮动策略也更具优势图表33超预期增强行业轮动策略净值654321020111320128232014424201512112017822019326202011172022712超预期增强景气度估值分析师预期行业等权基准来源Wind国金证券研究所超预期增强行业轮动策略的年化收益率为1310夏普比率为049而行业等权基准的年化收益率仅为526夏普比率为021相较于行业等权基准行业轮动策略的年化超额收益率为789相较于分析师预期景气度估值行业轮动策略超预期增强行业轮动策略年化超额收益率提高120信息比率提高了013策略在2022年这样的行业切换非常频繁的年份表现优异2022年的超额收益率为743敬请参阅最后一页特别声明14金融工程专题报告图表34超预期增强行业轮动策略超额净值32521510520111320128232014424201512112017822019326202011172022712来源Wind国金证券研究所图表35超预期增强行业轮动策略指标统计指标超预期增强景气度估值分析师预期行业等权基准年化收益率13101174526年化波动率265327122454夏普比率049043021最大回撤率544456645900年化超额收益率789668-跟踪误差912914-信息比率086073-超额最大回撤率19181852-双边换手率月度68355623-来源Wind国金证券研究所超预期增强行业轮动策略的月均双边换手率为6835分年度看策略在2015年表现不佳大部分年份均有正超额收益负超额收益的年份整体负超额收益率也相对较低策略在最近2020年至2022年超额收益较高2020年2021年和2022年的超额收益率分别达到了36621781和743图表36超预期增强行业轮动策略分年度表现1000080006000400020000002011201220132014201520162017201820192020202120222023-2000-4000策略多头基准来源Wind国金证券研究所七总结本篇报告探索了超预期信息在行业轮动策略中的应用我们结合分析师一致预期和分析师研报标题两类数据构建了业绩超预期因子和研报标题文本超预期因子两种方式构造的因子均对行业收益率具有预测能力我们将业绩超预期因子与研报标题文本超预期因子以等权方式合成得到的超预期因子的IC在大部分月份为正IC均值为426多空净值更加平稳年化收益率达到了1179夏普比率达到了082相比单因子进一步提高我们定义了行业分析师预期因子然后将超预期因子与盈利因子和分析师预期因子进行正交化再将残差项与分析师预期盈利质量和价格动量因子以等权方式合成为超预期增强轮动因子合成后因子的IC均值为970多空敬请参阅最后一页特别声明15金融工程专题报告年化收益率为2043夏普比率为115相比景气度估值分析师预期因子超预期增强轮动因子的多空年化收益率提高了208波动率反而下降夏普比率进一步提高这表明超预期因子的确可以增强传统行业轮动框架我们利用超预期增强轮动因子构建了超预期增强行业轮动策略策略的年化收益率为1310夏普比率为049相较于行业等权基准行业轮动策略的年化超额收益率为785相较于景气度估值分析师预期行业轮动策略超预期增强行业轮动策略年化超额收益率提高了120策略在最近2020年至2022年表现优异2020年2021年和2022年的超额收益率分别达到了36621781和743参考资料1朱俊基于行业视角的证券分析师荐股报告有效性研究D天津师范大学2022DOI1027363dcnkigtsfu20220005182庄家炽李国武乔天宇证券分析师预测与上市公司股票溢价社会认可视角的解释J社会学研究20223706101-121228风险提示1以上结果通过历史数据统计建模和测算完成历史规律未来可能存在失效的风险2各类因子可能会受到政策市场环境发生变化的影响出现阶段性失效的风险3市场可能出现超出模型预期的变化导致策略出现超出模型估计的波动和回撤敬请参阅最后一页特别声明16金融工程专题报告特别声明国金证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准已具备证券投资咨询业务资格本报告版权归国金证券股份有限公司以下简称国金证券所有未经事先书面授权任何机构和个人均不得以任何方式对本报告的任何部分制作任何形式的复制转发转载引用修改仿制刊发或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用经过书面授权的引用刊发需注明出处为国金证券股份有限公司且不得对本报告进行任何有悖原意的删节和修改本报告的产生基于国金证券及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料但国金证券及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证本报告反映撰写研究人员的不同设想见解及分析方法故本报告所载观点可能与其他类似研究报告的观点及市场实际情况不一致国金证券不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他任何损失承担任何责任且本报告中的资料意见预测均反映报告初次公开发布时的判断在不作事先通知的情况下可能会随时调整亦可因使用不同假设和标准采用不同观点和分析方法而与国金证券其它业务部门单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反本报告仅为参考之用在任何地区均不应被视为买卖任何证券金融工具的要约或要约邀请本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险可能不易变卖以及不适合所有投资者本报告所提及的证券或金融工具的价格价值及收益可能会受汇率影响而波动过往的业绩并不能代表未来的表现客户应当考虑到国金证券存在可能影响本报告客观性的利益冲突而不应视本报告为作出投资决策的唯一因素证券研究报告是用于服务具备专业知识的投资者和投资顾问的专业产品使用时必须经专业人士进行解读国金证券建议获取报告人员应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况以及若有必要咨询独立投资顾问报告本身报告中的信息或所表达意见也不构成投资法律会计或税务的最终操作建议国金证券不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保在任何时候均不构成对任何人的个人推荐在法律允许的情况下国金证券的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务本报告并非意图发送发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送发布该研究报告的人员国金证券并不因收件人收到本报告而视其为国金证券的客户本报告对于收件人而言属高度机密只有符合条件的收件人才能使用根据证券期货投资者适当性管理办法本报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