上市公司招聘数据的选股能力 | 开源金工
开源证券金融工程首席分析师 魏建榕
微信号：brucewei_quant执业证书编号：S0790519120001开源证券金融工程研究员 胡亮勇(本报告联系人)微信号：15959229361执业证书编号：S0790120030040研究领域：风格轮动、另类数据开源证券金融工程团队 盛少成(本报告联系人)微信号：15000762026研究领域：因子研究、另类数据摘要
上市公司招聘数据具有相对较高的覆盖率，行业间的偏离呈现较低水平另类数据近年来的关注度不断提升，招聘数据作为其中的一类，也逐渐进入投资者的视野。
招聘数据在沪深300上的覆盖度最高，在80%以上；中证500和中证800的覆盖度整体在同一水平，近一年维持在70%~80%的区间；在全A股票池中，招聘数据的覆盖度最较低，2021年以来，逐步跌破60%的位置。值得注意的是，在疫情期间，各个股票池中，招聘数量都有明显的下降。伴随上市公司数量逐渐增加，覆盖率亦有一定的下滑。
在主流招聘网站中，代表新兴产业的大科技板块各行业发布招聘信息的上市公司占比相对基准均存在一定的超配，而代表传统产业的大周期板块发布招聘信息的上市公司占比相对基准均有一定的低配；大消费板块里医药生物公司发布招聘信息的比例相比同一板块其他行业具有较高的正向偏离；大制造板块的化工行业招聘数据覆盖度相比基准则有明显的负向偏离；大金融板块里各行业整体偏离不显著。招聘数量因子在高成长股票池中具有更优的选股表现招聘数量，即为每个月上市公司新增招聘广告的总量。招聘数量因子在中证500和中证800的股票池中表现优于沪深300；在测试区间内，招聘数量因子在沪深300中没有超额信息含量。如果将沪深300和中证500作为价值和成长风格的代理指标，整体而言，招聘数量因子在成长风格中具有更加优秀的表现。
按照成长因子对股票池进行高低分域，可以发现，在高成长性域内招聘数量因子的IC值都远高于低成长性域内招聘数量因子的IC值。从多空对冲净值的表现来看，在高成长性股票池内部，多空对冲曲线稳定度有了较明显的提升，IR值从全股票池的1.15提高至高成长股票池的1.46。从多头净值的相对强弱曲线来看，高成长性股票池内的多头表现稳定地战胜了全股票池内的多头表现，测试期内超额收益约为15%。招聘数量因子在高成长域和全域间的行业配置呈现较大的差异。大制造板块中的化工、机械设备和电气设备招聘信息呈现高覆盖状态；大消费中的汽车行业招聘覆盖率提升显著，呈现一枝独秀状态，从近几年各大互联网巨头企业纷纷进场造车也可看出一些端倪；大科技中的传媒板块近几年处于持续的下跌态势，反映到招聘信息覆盖率上便是下滑显著；大金融板块下的房地产行业由于近年来持续的政策调控，招聘信息覆盖亦有所下滑。风起于青萍之末，浪成于微澜之间。某个行业下单个企业的招聘可能对市场影响甚微，但某个行业下多个企业开始集中发布招聘信息时，也许是行业景气上行的先行指标。报告链接
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报告发布日期：2021-05-08
01
招聘数据：一个新的信息维度
另类数据近年来的关注度不断提升，招聘数据作为其中的一类，也逐渐进入投资者的视野。本文通过对主流招聘网站的招聘信息进行分析，试图探索招聘数据中是否暗含了额外的增量信息。在招聘网站上，同时包含了上市公司和非上市公司的招聘信息，为了有所侧重，本文仅考虑上市公司招聘数据与公司未来股价的表现之间的关系。在每月月底，统计不同上市公司当月是否有招聘信息发布，基于此，我们统计了不同股票池下招聘数据的覆盖率。
从图1可以看出，招聘数据在沪深300上的覆盖度最高，在80%以上；中证500和中证800的覆盖度整体在同一水平，近一年维持在70%~80%的区间；在全A股票池中，招聘数据的覆盖度较低，2021年以来，逐步跌破60%的位置。值得注意的是，在疫情期间，各个股票池中，招聘数量都有明显的下降。伴随上市公司数量逐渐增加，覆盖率亦有一定的下滑。
我们在截面上对比了全A股票池（下文简称基准）和有发布招聘信息的股票池行业分布占比。从全局来看，各行业发布的招聘信息与行业内公司占全部A股的比例基本一致，招聘信息在行业间的偏离差异不显著；细分来看，在主流招聘网站中，代表新兴产业的大科技板块各行业发布招聘信息的上市公司占比相对基准均存在一定的超配，而代表传统产业的大周期板块发布招聘信息的上市公司占比则相对基准均有一定的低配；大消费板块里医药生物公司发布招聘信息的比例相比同一板块其他行业具有较高的正向偏离；大制造板块的化工行业招聘数据覆盖度相比基准则有明显的负向偏离；大金融板块里各行业整体偏离不显著。
02
因子测试：招聘数量因子具有基本选股能力
招聘数量，即为每个月上市公司新增招聘广告的总量。为了检验招聘数量因子的选股能力，在每月月末按照招聘广告发布总量对上市公司进行排序并分组，考虑到宽基指数的有效样本数量相对全市场处于较低水平，我们在宽基指数里进行3分组测试，在全A股票池中进行5分组测试，调仓手续费设为双边千三，且在回测之前对招聘数量因子进行市值与行业中性化处理。
图3展示了招聘数量因子的多空对冲曲线净值，实证结果表明，招聘数量因子在中证500和中证800的股票池中表现优于沪深300；在测试区间内，招聘数量因子在沪深300中没有超额信息含量。如果将沪深300和中证500作为价值和成长风格的代理指标，整体而言，招聘数量因子在成长风格中具有更加优秀的表现。从万得全A的多空收益曲线来看，招聘数量因子在测试区间的第一年多空收益为负值，出现因子失效的风险，同时净值曲线存在波动较大且绝对收益不够显著等特征，基于此，将招聘数量因子直接应用并不是理想的方案。
03
分域研究：招聘数量因子在成长股上更加适用
对于企业而言，当其处于行业景气周期或者本身处于高速发展阶段时，其比较直接的体现便是对生产资料的需求，间接反映的结果便是公司招聘需求会呈现不断释放的态势。按照以上推演，在高成长行业，招聘数量因子应该会有更加优异的表现，实际情况是否如此呢？为了验证这一猜想，我们选取市场上常见的衡量成长性的指标对招聘数量因子进行分域研究：将股票池按照成长性分为高低两个域，在不同域内对招聘数量因子进行分组测试。最后，将所有刻画成长性的指标进行标准化处理并等权相加得到合成后的成长因子，基于合成成长因子对股票池进行高低分域，并在不同域内进行招聘数量因子的分组测试。
图4展示了不同成长性指标分域下招聘数量因子的IC值，可以看到，不论使用哪一种成长性指标进行分域，高成长性域内招聘数量因子的IC值都远高于低成长性域内招聘数量因子的IC值。分指标来看，基于ROE指标进行分域，招聘数量因子选股策略表现效果最好，其高低域内的IC呈现一正一负的现象。
为了尽量避免代理指标的选择性偏差，我们使用合成成长指标对股票池进行高低分域，观察招聘数量因子在高成长性股票池内部的表现。从多空对冲净值的表现来看，在高成长性股票池内部，多空对冲曲线稳定度有了较明显的提升，IR值从全股票池的1.15提高至高成长股票池的1.46（见图5）。从多头净值的相对强弱曲线来看，高成长性股票池内的多头表现稳定地战胜了全股票池内的多头表现，测试期内超额收益约为15%（见图6）。以上结果佐证了高成长性的公司在扩大招聘时往往对应公司股价未来会有更好表现的猜想。
表1展示了不同域内（全域vs.高成长域）招聘数量因子的多空对冲和纯多头策略的表现。市值和行业中性化后的招聘数量因子在高成长股票池内其纯多头策略年化收益率相比全部股票池有约5%的提升，收益波动比改善相对明显，回撤也有一定的下降，但从胜率来看，不同域内整体都处于相对偏低水平。
为了更直观地展示高成长域内各行业招聘信息的覆盖率，我们在截面上计算了合成指标下高成长域和全域的行业偏离度。从图7可以看出，大制造板块中的化工、机械设备和电气设备招聘信息呈现高覆盖状态；大消费中的汽车行业招聘覆盖率提升显著，呈现一枝独秀状态，从近几年各大互联网巨头企业纷纷进场造车也可看出一些端倪；大科技中的传媒板块近几年处于持续的下跌态势，反映到招聘信息覆盖率上便是下滑显著；大金融板块下的房地产行业由于近年来持续的政策调控，招聘信息覆盖亦有所下滑。
04
风险提示
本报告模型及结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在市场波动不确定性下可能存在失效风险；历史数据不代表未来业绩。
特别鸣谢：感谢通联数据提供的数据支持。
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团队介绍
开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，我们致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报《蜘蛛网CTA策略》系列、《高频选股因子》系列、《因子切割论》系列，在量化圈内有较好反响。2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、上海交通大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，欢迎志同道合的优秀学子加入我们。
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