多因子量化选股系列报告：分析师因子的研究与测试.pdf

证券研究报告 2022 年09 月29 日 湘财证券研究所 金融工程研究 多因子研究 多因子量化选股系列之三 相关研究： ——分析师因子的研究与测试 1、多因子量化选股系列之一 ——基本面因子研究与测试 投资要点： 2021/ 12/28 ❑ 分析师数据概述 2、多因子量化选股系列之二 —— 中证 500 指数增强策略 本篇报告介绍了分析师数据的概况。我们对“通联数据”的分析师报告数据 进行分析，2017 年至今，分析师报告数量整体变化不大，基本上在50000 至 2022/03/30 60000 篇。发布报告数量最多的时间集中在每年4 月、8 月、10 月。我们计算 了分析师数据在市场上的覆盖度，最高的为沪深300 股票池，覆盖度有90%。 同时，我们对原始的分析师研报预测数据进行加工处理，构建了年度一致预 期指标和滚动一直预期指标。 ❑ 分析师因子构建 本篇报告构建了一系列分析师因子，包括：一致预期EP 因子、一致预期ROE 因子、一致预期EPS 因子、一致预期EPS 成长因子、滚动一致预期净利润变 动因子、一致预期净利润Y1 变动因子，并对因子进行有效性检验。其中， 表现最好的为滚动一致预期净利润变动 60 日因子，因子多空组合的Sharpe 比率有2.02 ，Calmar 比率有3.08。 ❑ 中证500指数策略改进 本篇报告检验了分析师因子在中证500 指数成分股内的有效性，并对因子进 行相关性检验，从中筛选出表现较好且相关性较低的因子，合成大类分析师 因子。从合成因子的检验结果来看，因子的分层效果和多空组合表现均较好。 我们将合成后的分析师因子加入原始中证500 指数增强策略，并剔除表现相 对较差的北向资金类因子。回测时间为2017.01.01 至2022.09.01 ，改进后策略 的年化收益为 12.03% ，相较于原始策略提升了0.67% ，Sharpe 比率基本未变， Calmar 比率从1.84 提升至1.95。 ❑ 研究展望 本篇报告是多因子系列的第三篇报告，未来，我们将持续挖掘有效因子，包 括：研发费用因子、ESG 因子、高频因子等。同时，我们将对策略进行持续 优化，提高策略收益。 ❑ 风险提示 本篇报告的模型基于历史数据检验结果，未来可能出现因子或模型失效风 险。