【广发金融工程】基于分析师路演数据的投资策略：从量化选股到行业轮动
摘要
Abstract
1.分析师路演数据：
随着线上路演的普及化，路演数据结构化并用于量化投资策略的可行性逐渐提高。我们对进门财经平台公开的线上路演数据进行文本分析，整理出结构化的路演数据，以构建事件驱动策略、指数增强策略和行业配置策略。核心想法在于提供一组与传统低频因子具有更低相关性的另类数据。
2.基于路演数据的事件驱动策略：
参考传统分析师覆盖策略做法，基于线上路演数据，我们构建了分析师覆盖度策略和首次覆盖策略，并与同为分析师行为的分析师调研策略进行对比。相对沪深300指数，本文的分析师覆盖度策略的年化超额收益率为6.77%，超额夏普比率为0.216；分析师首次覆盖策略的年化超额收益率为13.21%，超额夏普比率为0.459。
3.基于路演数据的指数增强策略：
在沪深300指数和中证500指数成分股中构建分析师覆盖度策略，并进行行业中性化处理，得到指数增强策略。其中，沪深300指数的年化超额收益为2.63%，超额夏普比为0.130。中证500指数增强的年化超额收益达到7.03%，超额夏普比为0.315。
4.通过路演数据进行定量行业配置：
通过定义行业覆盖度指标，并根据其环比变化定量选择热门覆盖的一组行业进行配置，策略近三年累计收益32.92%，年化收益9.84%，在收益和风险控制方面都明显好于行业指数等权组合。
风险提示
本篇报告通过历史数据进行建模，但由于市场具有不确定性，模型仅在统计意义下有望获得较好投资业绩。同时，线上路演网站数据存在停更风险。另外，本报告不构成任何投资建议。
详细内容参考近期研报《基于分析师路演数据的投资策略》
风险提示
本专题报告所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得结论与规律在市场政策、环境变化时可能存在失效风险；本专题策略模型在市场结构及交易行为的改变时有可能存在策略失效风险。
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