【金融】券商研究所策略组的市场行情判断和行业配置有效吗——基于几组回测的结果证明(大大地有效!!)

        证券公司策略组在中国证券市场的发展历程中扮演了重要角色,不仅推动了市场的发展,也为投资者提供了重要的投资决策参考。然而,其研究报告和行业配置建议是否真的有效,还需要进一步探究和评估。在这篇文章中,我们将探讨证券研究所策略组的判断和行业配置的有效性,以及如何应对他们的意见和建议。

         通过构建相应的回测,我们发现,综合全市场券商研究所策略组的市场行情判断和行业配置建议确实对投资有极大的正向帮助。各位投资者完全可以将这一方面的信息作为投资时的重要参考。但当前研究还存在诸多问题,如数据有缺失、数据的时长太短、情绪打分过于主观等,希望在后续研究中能够进行改进。

目录

1 引入

2 证券研究所策略组身份地位

3 策略组的判断和行业配置的有效性

3.1策略组判断市场行情的准确性

3.2策略组行业配置的有效性及市场风格判断的有效性

4结论和建议



1 引入


        中国证券公司策略组是中国证券市场的重要力量之一,其主要职责是分析宏观经济形势和市场环境,提出投资策略和行业配置建议,为客户提供全方位的投资咨询服务。自上世纪90年代以来,随着中国证券市场的不断发展和壮大,证券公司策略组也逐渐崭露头角。最早的证券公司策略组主要是基于经济学理论和定量分析方法,通过研究经济基本面和公司财务数据,提出投资建议。随着信息技术的不断发展,证券公司策略组也逐渐引入了大数据、人工智能等新技术,提高了研究的效率和精度。近年来,中国证券市场的快速发展和改革开放政策的推动,进一步加强了证券公司策略组的地位和作用。越来越多的投资者开始依赖策略组的投资建议来进行决策,也促进了策略组的专业化和多元化发展。
        根据中国证券业协会数据显示,截至2021年底,中国证券公司策略组已经覆盖了超过90%的证券公司,其中有超过600名策略分析师。此外,截至2021年底,已有超过8000家机构客户开通了策略研究服务,覆盖面和影响力不断扩大。据统计,近年来,各大证券公司策略组发布的研究报告已经超过了数万篇,形成了极具市场影响力的证券研究报告体系,成为中国资本市场重要的研究力量之一。
        总之,证券公司策略组在中国证券市场的发展历程中扮演了重要角色,不仅推动了市场的发展,也为投资者提供了重要的投资决策参考。然而,其研究报告和行业配置建议是否真的有效,还需要进一步探究和评估。在这篇文章中,我们将探讨证券研究所策略组的判断和行业配置的有效性,以及如何应对他们的意见和建议。


2 证券研究所策略组身份地位


        证券研究所策略组是指证券公司内部的一组专家,主要负责制定投资策略和研究分析证券市场行情、行业走势和公司业绩等信息,以协助客户做出正确的投资决策。随着证券市场的不断发展,证券研究所策略组的作用越来越受到市场的关注和重视。
证券研究所策略组的作用主要有以下几个方面:

  • 市场走势预测:策略组通过对宏观经济形势、政策走向、行业发展趋势等多方面的研究分析,对未来市场走势进行预测,为客户提供投资参考。
  • 行业分析:策略组深入研究各个行业的市场格局、主要企业的经营状况、行业发展趋势等,为客户提供行业配置建议。
  •  投资组合优化:策略组通过分析客户的投资需求、风险承受能力等因素,为客户提供最优的投资组合建议,以实现资产的最大化增值。
  • 金融产品研究:策略组对各类金融产品进行研究和分析,提供客户投资建议和风险提示,为客户提供更加全面的投资选择。
  •  市场报告撰写:策略组根据市场走势、行业变化等因素,定期撰写市场报告,为客户提供最新的市场情报和投资建议。

        通过以上业务,策略组为客户提供了全面、专业的投资建议和风险提示,帮助客户在投资过程中掌握投资机会,降低投资风险,实现投资增值。证券研究所策略组的分析师通过发布研究报告,向市场提供对经济、行业和公司的深度分析和研究,对市场产生重要的影响力。
一方面,策略组的分析报告可能会通过向机构投资者输出观点、向个人投资者输出观点,引发类似投资界舆论的效果,从而影响市场。另一方面策略组的专家对市场的分析属于证券市场中顶级层次的群体,他们的分析报告通常具备深度和前瞻性。因此,如果我们能综合这些分析师对市场行情的判断、行业配置的建议来进行投资 ,或许能够获得较为可观的收益。本文秉持这一观点,通过整理每周日各大券商研究所的策略组在微信公众号平台发布的研究报告,形成每周情绪打分,每周行业配置建议,每周市场风格配置建议的结构化统计数据,并使用数据构造因子,进行回测。

3 策略组的判断和行业配置的有效性


3.1策略组判断市场行情的准确性


        收集了从2021-08-16开始的每周周末的各大券商策略组发送的报告(包括兴业证券、广发证券、海通证券、天风证券、招商证券、中信建投、国盛证券、民生证券、信达证券、中金、华西证券、安信证券和国君证券),从中提取核心观点和行业配置数据,并给每一篇报告的情绪进行打分,这是一个主观打分,1为极度悲观,5为中性,10为极度乐观。下图为20210816-20210822的市场策略组核心观点提取和情绪打分情况。


 
*需要说明的是,由于数据收集的持续时长较长,2022/9/26- 2022/11/20期间的数据缺失,同时2022/11/21-2023/3/19的数据没有进行行业配置的统计。
        研究发现,下周沪深300指数的涨跌幅与策略组周日发布的研究报告的情绪显著成正相关,将下周沪深300涨跌幅、情绪判断、本周情绪变化作图如下所示。
图1、下周沪深300指数的涨跌幅与策略组周日发布的研究报告的情绪显著成正相关


        当情绪判断得分处于高位时市场下周上涨的概率更大,另外当情绪变化为正时,市场下周上涨的概率也更大。
        接着构建策略回测,使用情绪变化作为因子,当情绪变化为正时持有沪深300指数组合,当情绪变化为负时空仓,策略相对于沪深300的收益如下所示。
图2、沪深300指数增强后超额收益为正

        上图中虚线框内属于数据缺失的时间段,这段时间中的持仓情况是默认空仓,可以看到除了这段时间有大幅下跌外,其他时间段内均无大幅下跌回撤,超额收益曲线有明显的上涨趋势。这说明使用策略组周末报告的情绪指标构建策略缺失能够获取市场中的超额收益。

3.2策略组行业配置的有效性及市场风格判断的有效性


        策略组除了要对市场走势进行预测外,另一项很重要的工作是进行行业的配置推荐。如果能够进行优秀的行业配置,甚至是只需做到对更为宽泛的市场风格的把控,我们便可以在之前沪深300的超额收益上继续获得更多收益。
        收集了从2021-08-16开始的每周周末的各大券商的策略组研报的行业配置推荐,按照申万一级行业分类汇总,并将推荐的属于不同市场风格的行业进行加总计算并计算占比。下图为20210816-20210822的市场策略组行业配置推荐统计情况。


 
*需要说明的是,由于数据收集的持续时长较长,2022/9/26- 2022/11/20期间的数据缺失,同时2022/11/21-2023/3/19的数据没有进行行业配置的统计。
        首先对市场风格把控的效果进行判断,以931447.CSI(科技先锋)、510150.sh(消费ETF)、510650.sh(金融地产ETF)和510110.sh(周期ETF)作为4种风格的基准行情数据,接着构建策略回测,使用推荐配置行业所属风格占比作为因子,占比上升时持有相应指数或etf,当占比下降时空仓,策略相对于各自基准的超额收益如下所示。


图3、科技先锋涨跌幅与推荐配置行业金融地产占比成显著正相关

图4、金融地产ETF涨跌幅与推荐配置行业金融地产占比成显著正相关

图5、金融地产ETF涨跌幅与推荐配置行业金融地产占比成显著正相关

图6、周期ETF涨跌幅与推荐配置行业金融地产占比成显著正相关


        
图7、指数增强后超额收益(超对应指数)


图8、指数增强后超额收益(超沪深300)

 

        上图中虚线框内属于数据缺失的时间段,这段时间中的持仓情况是默认空仓,可以看到除了这段时间有大幅下跌外,其他时间段内均无大幅下跌回撤,超额收益曲线有明显的上涨趋势。并且,四种风格交易中有三种的超额收益都超过了沪深300。
        为了判断行业配置的有效性,统计了每周推荐配置行业的次数,并按照从高到低进行排列,随后构建回测在情绪上涨的基础上(图2回测结果),进行行业配置,而不再只购买沪深300指数组合。分别试验了持仓1个行业到5个行业的收益结果,每周前五名的行业如下所示。

周首日

周尾日

0

1

2

3

4

2021/8/16

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2021/11/1

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家用电器

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2022/8/1

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医药生物

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2022/8/29

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2022/11/21

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2022/12/19

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2023/2/5

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食品饮料

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2023/2/12

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2023/2/13

2023/2/19

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电子

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电子

2023/2/27

2023/3/5

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食品饮料

电子

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电子

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2023/3/27

2023/4/2

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医药生物

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回测结果如下图,在进行了行业配置之后获得了更高的超额收益,配置前1和前2行业时能获得最高的超额收益,这与一周内不会有太多行业进行轮动有关(2个行业每周或许是一个比较合理的数量)。
图9、进行行业配置后实现了更高的超额收益

4结论和建议


        通过构建相应的回测,我们发现,综合全市场券商研究所策略组的市场行情判断和行业配置建议确实对投资有极大的正向帮助。各位投资者完全可以将这一方面的信息作为投资时的重要参考。但当前研究还存在诸多问题,如数据有缺失、数据的时长太短、情绪打分过于主观等,希望在后续研究中能够进行改进。
*一个可能的设想,可以结合爬虫和chatgpt等工具,将各大券商的研究所策略组的每一篇报告都进行实时爬取并用chatgpt工具对情绪进行更为客观的打分,对所推荐配置的行业进行识别,并输出结构化数据进行交易。
欢迎对该研究感兴趣的童鞋评论、私信交流~

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