券商金股的内部收益结构 | 开源金工
微信号：brucewei_quant执业证书编号：S0790519120001开源证券金融工程分析师 高鹏（本报告联系人）微信号：13951784990执业证书编号：S0790520090002研究领域：基金研究、因子模型
摘 要
新进金股与重复金股的整体差异
我们按照相对上月是否新进，将券商金股划分为新进金股和重复金股两类，进一步对两类金股的内部收益结构作进行分析和探究。
新进金股与重复金股在股票池性质上存在差异：新进金股整体市值低于重复金股，重复金股抱团水平高于新进金股。新进金股的风格偏向中等市值、抱团程度低的相对冷门股，重复金股的风格偏向大市值、抱团程度较高的相对热门股。
我们按照金股的券商推荐数量进行加权，在月初不同交易日开盘进行建仓。对比可以发现，新进金股组合与重复金股组合收益存在明显差异。
新进金股与重复金股的内部收益结构
事件收益视角：金股宣告后20个交易日，新进金股累计超额收益为1.67%，重复金股累计超额收益为1.19%，同时新进金股与重复金股的内部收益结构存在结构性差异。我们认为与两类金股的关注度与投资者结构差异有关。
因子收益视角：我们选取了开源金工独家的交易行为属性、机构行为识别、基本面维度等因子，在两类金股股票池中进行因子分组测试。不同类型因子在新进金股与重复金股中的因子收益存在明显差异：聪明钱因子、理想振幅因子在新进金股中选股效果显著，长端动量因子、大单资金流强度在重复金股中选股效果显著，分析师预期因子在新进金股中的选股效果明显优于重复金股。
新进券商金股的组合优化
我们采用量化模型中的因子权重优化，来进行新进金股组合优化。我们选择聪明钱因子、理想振幅因子和分析师预期因子，按照过去12个月因子ICIR作为权重，加权得到合成因子。使用合成因子估计金股预期收益，进行个股权重优化。
因子优化后新进金股收益表现显著提升。不同交易日建仓下，优化后新进金股收益表现均优于原始新进金股。以第1交易日为例，优化后新进金股组合年化收益率提升至41.3%，收益波动比提升为1.73。
重复券商金股的组合优化
我们同样采用量化模型中的因子权重优化，来进行重复金股组合优化。这里我们选择长端动量因子、大单资金流强度因子和分析师预期因子。
因子优化后重复金股收益表现提升。不同交易日建仓下，优化后重复金股收益表现均优于原始重复金股。以第1交易日为例，优化后重复金股组合年化收益率提升至34.6%，收益波动比提升为1.34。
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报告发布日期：2021-08-29
我们在前期的专题报告《“金股+”组合的量化方案》中，着重探讨了券商金股的收益表现，以及金股增强组合的构建。我们对券商金股作了一些简单划分，其中按照相对上月是否新进，可以将券商金股划分为新进金股和重复金股两类。我们当时仅对两类金股收益作了整体测算，本篇报告将对两类金股的内部收益结构作进一步分析和探究。
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新进金股与重复金股的整体差异
我们每个月汇总各家券商发布的金股作为股票池，将其分为新进金股与重复金股两个股票池。从两类金股数量上看（图1），新进金股数量整体要多于重复金股数量。随着近年来发布金股的券商逐渐增加，重复金股数量占比也在逐渐提升。整体上两类金股池股票数量较多，适合进行金股组合构建与优选。
新进金股与重复金股在股票池性质上存在明显差异，主要体现为两方面：（1）新进金股整体市值低于重复金股。我们统计了不同月份新进金股和重复金股的行业内市值分位水平（图2）。整体上看，新进金股的平均市值分位水平为74.5%，重复金股的平均市值分位水平为84.7%。（2）重复金股抱团水平高于新进金股。我们统计了两类金股中，属于茅指数成分股的比例。其中，新进金股的茅股票平均占比为7.5%，重复金股的茅股票平均占比为24.3%。总结来看：新进金股的风格整体偏向中等市值、抱团程度低的相对冷门股，重复金股的风格整体偏向大市值、抱团程度较高的相对热门股。
为了对比新进金股组合与重复金股组合的收益表现差异，我们按照金股的券商推荐数量进行加权，在月初不同交易日开盘进行建仓。我们分别设置月初第1-第5交易日作为组合调仓时点，测算两类金股组合收益表现，时间区间为2017年2月至2021年7月。
新进金股组合与重复金股组合的收益表现存在明显差异。图3展示了不同建仓日下，新进金股与重复金股组合的年化收益率结构。可以发现：（1）第1-第3交易日建仓，新进金股组合收益表现优于重复金股组合；第4-第5交易日建仓，重复金股组合收益表现优于新进金股组合。（2）随着建仓时点的推后，新进金股组合收益逐渐单调递减。（3）随着建仓时点的推后，重复金股组合收益整体呈下降趋势，但非单调变化。
我们当时在原始报告《“金股+”组合的量化方案》中，设置每个月第5个交易日开盘建仓，得出了重复金股收益表现优于新进金股组合的结论。这里我们分析了不同交易日建仓的结果，发现新进金股组合和重复金股组合的收益表现存在明显差异。结合上文两类股票池性质差异的分析，我们不禁思考：新进金股与重复金股的内部收益结构是否存在结构性差异？
02
新进金股与重复金股的内部收益结构
2.1 事件收益视角的差异
券商金股每月发布本质上可以视为一种事件宣告，因此券商金股策略可以视为事件驱动型策略的一种。为了对券商金股内部收益结构进行深入分析，我们选择新进金股与重复金股的宣告进行事件研究分析，统计宣告前后金股的累计超额收益率情况（图5）。我们想从事件收益视角出发，探寻两者的收益结构差异。新进金股与重复金股的内部收益结构存在结构性差异。从图5可以看出：金股宣告后20个交易日，新进金股累计超额收益为1.67%，重复金股累计超额收益为1.19%，新进金股超额收益整体高于重复金股超额收益。具体来看，新进金股第1个交易日超额收益较为显著为0.54%，重复金股第1个交易日超额收益为0.38%。在宣告后前4个交易日，新进金股超额收益稳步上升，重复金股超额收益上升后回落。在第6个交易日以后，新进金股与重复金股超额收益均稳步提升。在金股宣告前的5个交易日，新进金股与重复金股超额收益均具有显著超额收益，其中新进金股超额收益优于重复金股。可以发现，新进金股与重复金股的收益结构和强度存在明显差异。不同的收益结构也与图3的组合表现相互印证。
2.2 因子收益视角的差异
由于新进金股与重复金股在性质和收益结构上的不同，可以预见不同因子在两类金股池中选股效果也会存在差异。我们选取了在整体券商金股池中有筛选能力的因子，分别在新进金股与重复金股中进行因子分组测试。我们选择了开源金工独家因子：聪明钱因子、理想振幅因子、长端动量因子、大单资金流强度、分析师预期因子。其中，聪明钱因子与理想振幅因子整体偏交易行为属性，长端动量因子与大单资金流强度偏向机构行为的识别，分析师预期属于基本面维度。具体因子信息见表1：
03
新进券商金股的组合优化
3.1 新进券商金股组合因子优化
通过前文的分析，新进金股与重复金股在性质上存在差异，因此我们在对金股组合进行进一步优选时，需要进行差异化处理，可以理解为对券商金股池进行分域优化。由图1可知，新进金股池与重复金股池整体股票数量相对较多，比较适合进行组合优选。我们采用量化模型中常见的因子组合权重优化思路，来提升新进金股组合表现。由前文分析可知，聪明钱因子、理想振幅因子和分析师预期因子在新进金股池中选股表现较优，这里我们选择这3个因子进行组合权重优化。具体步骤如下：
第一步：选择聪明钱因子、理想振幅因子和分析师预期因子，按照过去12个月的因子ICIR作为权重，加权得到合成因子；
第二步：每个月初，使用合成因子估计金股预期收益，并进行个股权重优化，主要设置个股权重偏离为2%。具体因子优化器设置如下：第三步：分别设置第1-第5交易日不同时点建仓，分别优化得到新进金股优化后组合收益。
对比因子优化后新进金股和原始新进金股的收益表现（表3），不同交易日建仓下的优化后新进金股收益表现均优于原始新进金股。以第1交易日为例，优化后新进金股组合年化收益率为41.3%，收益波动比为1.73；原始新进金股组合年化收益率为35.2%，收益波动比为1.42。因子优化后新进金股收益表现显著提升。
3.2 多家券商推荐的新进金股收益表现更优
我们原始报告《“金股+”组合的量化方案》发布后，在和机构交流过程中，大家比较关心一个问题是：每个月多家券商不约而同推荐的新进金股，在收益表现上会不会更优？从逻辑上来讲，多家券商同时推荐同一个新进金股，可能预示着该股票具有更加引人注目的投资价值。首先我们统计多家券商推荐的新进金股月度数量分布（图8）。整体上相较于全部新进金股，多家券商推荐的新进金股数量占比不高，2017年以来每个月平均在15只左右。近两年，多家券商推荐的新进金股月度数量有所提升。04
重复券商金股的组合优化
类比新进金股的因子优化，我们同样尝试因子组合权重优化思路来提升重复金股组合表现。不同的是，在重复金股股票池中，长端动量因子、大单资金流强度因子和分析师预期因子选股效果较优，这里我们选择这3个因子进行组合权重优化。
对比因子优化后重复金股和原始重复金股的收益表现（表5），不同交易日建仓下的优化后重复金股收益表现均优于原始重复金股。以第1交易日为例，优化后重复金股组合年化收益率为34.6%，收益波动比为1.34；原始重复金股组合年化收益率为29.1%，收益波动比为1.16。因子优化后重复金股收益表现提升。
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风险提示
模型测试基于历史数据，市场未来可能发生变化。
往期报告回顾（可点击链接）：
开源量化评论 | “金股+”组合的量化方案开源量化评论 | 北向资金：识别真正的强流入开源量化评论 | 大消费板块的轮动与选股end
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。
团队愿景
开源金工团队，将恪守「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究准则，努力为量化投资研究做出属于我们的微小贡献，共同见证中国量化投资事业的持续进步！
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