不同机构覆盖度股票的市场表现与风格切换 [page::3][page::4][page::5]

• 2013-2016年低机构覆盖股票表现优于高覆盖组，2017-2020年风格反转，高覆盖组跑赢低覆盖组；

- 2021年再次反转，低机构覆盖股票获得超额收益，显示机构覆盖度与市场风格存在阶段性切换；

• 中证全指、500及1000指数股票数量中，无机构覆盖和低覆盖股票占比较大，为量化选股提供宽度。

价量因子在不同机构覆盖域的表现差异 [page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

| 因子 | 中证全指低覆盖RankIC | 中证全指高覆盖RankIC |
|------------|-----------------------|-----------------------|
| Size | -7.20% | -2.27% |
| Reverse | -7.96% | -3.58% |
| Liquidity | -8.83% | -4.04% |

• 价量因子（市值、短期反转、流动性）在低机构覆盖域选股效果明显优于高覆盖域；

- 分域后因子表现更为稳定，低覆盖域小市值因子多空收益持续优异，反映该域内小市值股票有较高超额收益潜力；

盈利预期因子AFR与SUER在高机构覆盖域表现优异 [page::11][page::12][page::13]

• AFR（分析师盈利调整因子）和SUER（业绩超预期复合因子）用于增强机构覆盖度高股票的选股效果；

- 在中证500高覆盖域，AFR、SUER与Liquidity因子表现出较好的单调性与多空对冲稳定性；

• 低覆盖域内选用Size、Reverse、Liquidity与SUER因子，体现不同覆盖域需差异化选股因子配置。

分域选股组合表现显著优于不分域组合 [page::14][page::15][page::16][page::20]

• 中证500分域组合年化超额收益12.23%，信息比率3.10；不分域组合为9.68%，信息比率2.15；

- 中证1000分域组合年化超额收益19.27%，信息比率4.71；不分域组合为18.47%，信息比率3.36；

风险提示 [page::21]

• 本报告基于历史数据，未来市场结构变动可能影响因子有效性；

- 新股发行及分析师覆盖变动可能导致机构覆盖域结构调整；

• 投资者需谨慎评估因子策略适应性与市场环境变化风险。

西部证券：机构覆盖度分域下的选股研究量化组合深度分析报告

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一、元数据与报告概览（引言与报告概览）

报告标题：
机构覆盖度分域下的选股研究量化组合研究

发布机构与作者：
西部证券研发中心
分析师：杨俊文、王红兵

发布日期：
2022年2月17日

研究主题：
围绕股票的机构覆盖度（过去180天内盈利预测机构数量）进行股票分类，基于不同机构覆盖度分域，探究价量因子在不同股票子域的选股效果，构建量化选股组合。核心在于分析高机构覆盖（≥5家机构）和低机构覆盖（<5家机构）股票的差异表现及因子选股效果，以及基于此构建的分域选股组合的实证研究。

核心结论概述：

• 2013至2016年，低机构覆盖股票组合表现优于高覆盖股票组合；2017至2020年则反转；2021年风格再次切换，低机构覆盖股票取得超额收益。

- 低机构覆盖股票由于信息挖掘速度慢，错误定价概率高且修正速度慢，价量因子（如市值Size、短期反转Reverse、流动性Liquidity）在低机构覆盖域表现更佳。

• 对中证500和中证1000样本，基于分域因子测试结果构建分域选股组合，2010年末至2021年底回测，年化超额收益分别达到12.23%与19.27%，显著优于不分域组合，且分域策略在2017年后优势明显增强。

- 报告风险提示涉及未来市场结构变化及分析师覆盖度变动可能影响因子表现。

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二、逐章深度解读

1. 不同机构覆盖度下的股票差异 （页3-5）

关键论点：

• 机构覆盖度的变化与股票表现呈现周期性特征。2013-2016年低机构覆盖股票具有超额收益，2017-2020年高机构覆盖股票表现反超，2021年再次低机构覆盖股票表现反超。

- 2021年白马股抱团瓦解，市场更多聚焦新能源产业链和挖票行情，中小市值及低机构覆盖股票数量显著占比提升。

• 无机构覆盖股票约占市场40%，覆盖机构数<5的股票超过60%，体现市场中仍存较大信息不充分区域。

支撑数据与图表：

• 图1显示中证全指覆盖机构数≥10的股票组合相对无机构覆盖股票的超额累计净值变化，表明股价走势在不同时间阶段存在趋势切换。

- 表1年度收益率按机构覆盖度分类四个组合，清晰体现2013-2016年及2017-2020年趋势反转。

• 图2与图4、图6分别显示中证全指、中证500和中证1000不同机构覆盖度股票数量占比，表明低机构覆盖股票在市场中占比不小，提供了选股空间。

核心假设：

• 以盈利预测机构数量衡量机构覆盖度，用于划分不同股票子域。

- 股票剔除上市未满6个月、次月停牌或一字板等易交易异常的股票，提高样本有效性。

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2. 因子在不同机构覆盖域内的表现（页5-10）

关键论点：

• 低机构覆盖域中，价量因子（Size、Reverse、Volatility、Liquidity）选股效果显著优于高机构覆盖域。IC指标表明低机构覆盖域因子有效性更好。

- Size因子（小市值效应）在低机构覆盖域内表现单调且多空收益持续，具备更好的超额收益捕获能力。

• Reverse和Liquidity因子在低机构覆盖域中风险收益表现更佳，体现短期反转和换手率抑制了低机构覆盖股票的短期情绪波动性。

- 中证500和中证1000样本再次验证上述现象，低机构覆盖子域中价量因子选股更有效。

数据与图表：

• 表3、4、5展示价量因子月度RankIC均值，低机构覆盖域的负IC绝对值更大（选股信号更显著）。

- 图7-9 Size因子分十分组月度超额收益及多空累计净值，低机构覆盖域表现优异。

• 图10-13 Reverse和Liquidity分组表现，低机构覆盖域头尾组收益极端更显著，反映风险偏好和回避效果。

- 图14-21中证500及中证1000的多空累计净值差异，进一步印证选股有效性差异。

概念解析：

• RankIC: 因子收益相关系数，反映因子排序对未来收益预测显著性。

- 多空组合：多头买入因子值高股票，空头卖空因子值低股票。

• 价量因子：依据市值（Size）、价格反转（Reverse）、波动性（Volatility）、流动性（Liquidity）等指标进行股票排名。

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3. 机构覆盖度分域下的中证500选股（页10-16）

因子选择与定义：

• 加入盈利上调因子AFR（Analyst Forecast Revision）和业绩超预期因子SUER（业绩超预期复合因子），与传统价量因子结合。

- AFR因子度量机构对盈利预测的动态调整，带有机构数量修正项，代表分析师对股票盈利预期的上修趋势。

• SUER涵盖利润（SUE）和收入（SUR）超预期，基于财报实际数据与预测差值标准化计算。

选股表现：

• 表6表明，Liquidity和SUER因子在全域及高低机构覆盖域均有效，AFR因子仅高机构覆盖域有效。

- 因子多空分组（图22-27）显示高机构覆盖域下Liquidity、AFR、SUER三因子多头配置稳定，带来超额收益。

• 结合前述，低机构覆盖域用Size、Reverse、Liquidity、SUER，高机构覆盖域用AFR、SUER、Liquidity构建量化选股。

组合回测：

• 图28-29显示中证500高低机构覆盖域多头组合超额累计净值持续增长。

- 表7各年度多头组合与基准收益差距统计，均实现正超额且波动控制良好。

• 2017之后高、低机构覆盖域多头组合表现互补，强化组合多样化效应。

- 分域组合较不分域组合（图30，表8）带来2.55个百分点的年化超额收益提升。

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4. 机构覆盖度分域下的中证1000选股（页17-20）

情况类似中证500，选股投资策略统一：

• 高机构覆盖域：以AFR和SUER等因子为主；

- 低机构覆盖域：以Size、Reverse、Liquidity和SUER等因子为主。

实证结果：

• 表9显示因子月度RankIC月均值，低机构覆盖域因子表现更优，AFR在高机构覆盖域依然有效。

- 图31-34、35-36显示对应因子分组及多头组合超额表现，SUER和AFR在高机构覆盖域表现良好，低机构覆盖域多头组合表现突出。

• 表10综合回测结果显示，2014-2021年低机构覆盖域多头组合年化超额收益达22.83%，信息比率4.03，表现极佳。

- 分域组合对比不分域组合（图37，表11）展现出明显优势，特别是2017年以后优势持续扩大。

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5. 总结与风险提示（页21）

总结精要：

• 股市在不同阶段表现出机构覆盖度相关的风格切换。低机构覆盖股票因信息滞后及错误定价更易产生超额收益机会。

- 在各大指数样本下，价量因子在低机构覆盖域表现更优，而盈利上调和业绩超预期因子高机构覆盖域更有效。

• 分域构建的量化选股组合显著优于不分域组合，特别是2017年后分域优势明显。

- 体现了结合市场结构变化，分域选股在捕捉风格切换和挖掘错误定价股票方面的可行性和有效性。

风险提示：

• 历史数据不代表未来，市场结构变化可能改变因子表现和选股逻辑。

- 新股发行和分析师覆盖范围变动可能改变机构覆盖度结构，进而影响投资策略的有效性。

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三、图表深度解读（典型图表精选）

图1（机构覆盖数≥10股票相较无机构覆盖股票的超额累计净值）

• 描述：展示中证全指内覆盖机构≥10的股票组合与无机构覆盖股票组合从2010年至2021年的超额累计净值变化。

- 解析：净值经历起伏，2013年后出现复苏，2017年后回升趋势明显，反映机构覆盖的股票整体表现较优，但存在阶段性波动。

• 与文本关联：说明机构覆盖度对股票绩效的影响具周期性，信息覆盖充分的股票较被看好。[page::3-4]

表1（机构覆盖度分类股票组合2010-2021年年度收益率）

• 解析显示2013-2016年低机构覆盖组合收益领先，高机构覆盖组合在2017-2020年反超，2021年再次回归低机构覆盖组合先行。[page::3-4]

图2（机构覆盖数量占比变化）

• 展示不同机构覆盖度股票比例，近三年无机构覆盖达40%，显示信息不对称和潜在冷门股票空间。[page::4]

表3（价量因子在不同机构覆盖域的RankIC）

• 显示Size、Reverse、Volatility、Liquidity在低机构覆盖域RankIC均优于高机构覆盖域，证明选股信号更强。[page::6]

图7-9（Size因子表现）

• 显示Size因子低机构覆盖域表现更显著，特别是小市值组的超额收益长期稳定，支持分域策略合理性。[page::6]

图22-27（高机构覆盖域Liquidity、AFR、SUER因子表现）

• 多头组收益较高且多空累计净值表现平稳，中期收益稳定，显示盈利预测相关AFR与业绩超预期SUER因子有效性。[page::12-13]

图28-29（中证500分域多头组合超额表现）

• 两个机构覆盖域多头组合收益均较基准组合优异，表现出实证选股结果的稳健性。[page::14]

图30（分域选股组合与不分域组合超额净值对比）

• 分域组合显著优于不分域组合，表明结合机构覆盖域的分组策略提升了投资效率，防范了选股风险。[page::15]

表8（中证500分域选股与不分域选股年度超额收益）

• 年化超额收益分别为12.23%与9.68%， 信息比率从2.15提升至3.10，显示组合风险调整后收益改善明显。[page::16]

图37及表11（中证1000分域选股与不分域选股对比）

• 分域策略在中证1000样本表现更优，年化超额收益19.27%，信息比率4.71，高于不分域组合18.47%的收益，进一步验证模型稳健性。[page::20]

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四、估值分析

本报告未涉及具体个股估值及目标价明确设定，主要聚焦机构覆盖度维度下因子选股的量化策略研究和组合表现对比，估值分析集中于因子表现的统计学显著性与信息比率的提升，重视系统性风险调整回报。

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五、风险因素评估

• 历史数据局限性： 因子表现及选股逻辑基于历史回测，未来市场结构与机构覆盖情况变化可能导致模型失效。

- 市场结构变动： 新股发行及分析师积极覆盖之前低关注股票，或改变机构覆盖域结构，影响现有因子选股效果。

• 因子风险波动： 部分因子如SUER在2021年下半年出现明显回撤，体现业绩因子存在阶段性风险。

报告强调了上述风险未必能完全消除，投资者需谨慎使用。[page::21]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基于机构盈利预测覆盖数量进行分类，合理但机构覆盖本身受行业、规模、市场环境等因素影响较大，潜在样本选择偏差影响无法完全消除。

- 部分因子在高机构覆盖域表现平稳但信息增益有限，如Size因子在高覆盖区选股能力较弱，可能暗示因子适用范围需区分市场结构。

• 盈利预测相关因子AFR及SUER仅适用于高机构覆盖域，低覆盖域无法有效运用，限制了因子组合的普适性。

- 2021年因子表现波动加大，提示市场转折期可能影响模型稳定性，需要动态调整策略。

• 报告中存在部分描述用词较为乐观，建议投资者结合风险提示理性采纳。[page::21]

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七、结论性综合

本专题报告深入研究了基于机构覆盖度分域的选股策略，关键发现包括：

• 机构覆盖度对投资绩效影响显著：低机构覆盖股票因信息传播迟缓和定价错误增多，具备更强的价量因子超额收益潜力。高覆盖股票则更适合通过盈利预测上调和业绩超预期因子捕捉回报。

- 分域选股策略的有效性显著高于不分域策略：分域后的中证500与中证1000组合在2010-2021及2014-2021回测期间均实现超额收益和高信息比率，且优势在2017年后更加明显。

• 价量因子（Size、Reverse、Liquidity）与业绩相关因子（AFR、SUER）在不同机构覆盖域展现不同适用性，合理的因子配比是分域选股策略成功的关键。

- 多空组合回测展示分域策略具备较稳定且可观的超额收益能力，且在市场波动期体现出一定的风险控制能力。

• 风险提示明确指出，未来市场结构和机构行为的变化可能影响策略表现，强调历史结果非未来表现保证，需动态调整。

综上，报告提出的“机构覆盖度分域+差异化因子选股”策略，为投资者提供了在A股市场捕捉结构性机会、提升量化选股收益的有效路径，具有较高的实操价值与学术参考意义。

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（全文引用页码见标注，涵盖page 0至21）

报告