各券商金股历史表现与胜率分析 [page::5]

• 回测期间（2018/1/8～2021/2/5）多数券商金股相对沪深300的月度胜率均高于50%。

- 海通证券金股表现突出，整体跑赢沪深300及中证500指数。

券商金股截面选股组合表现 [page::6][page::7]

• 截面上每期金股总数稳定在约180只。

| 金股组合 | 年化超额收益 | 年化超额波动 | 信息比率 | 超额最大回撤 |
|----------------|--------------|--------------|----------|--------------|
| 市值加权对沪深300 | 10.52% | 4.80% | 2.19 | -5.67% |
| 等权对中证500 | 18.81% | 6.98% | 2.69 | -6.75% |

• 截面金股组合均表现出显著超额收益，月度胜率超过70%。

金股组合行业中性调整后表现 [page::7][page::8]

| 金股组合 | 累计超额收益 | 年化超额收益 | 年化超额波动 | 信息比率 | 超额最大回撤 | 日度胜率 |
|----------------|--------------|--------------|--------------|----------|--------------|----------|
| 超额沪深300组合 | 34.84% | 10.13% | 4.06% | 2.49 | -3.83% | 56.40% |
| 超额中证500组合 | 85.28% | 22.02% | 8.83% | 2.49 | -8.68% | 56.00% |

共识度与重复推荐金股表现 [page::8][page::9]

• 约四分之一金股被多家券商重复推荐，三分之二为单家推荐。

- 多次推荐与单次推荐的金股组合收益差异不显著，弱化高共识度选股优势。

行业内金股超额表现及推荐分散度 [page::9][page::10][page::11]

| 行业 | 代表金股 | 推荐月份数 |
|--------------|-----------------|------------|
| 机械 | 三一重工 | 36 |
| 医药 | 长春高新 | 35 |
| 食品饮料 | 伊利股份 | 43 |
| 家电 | 格力电器 | 38 |

• 行业内金股整体跑赢行业指数。

- 食品饮料、家电等行业推荐集中度高；机械、医药行业推荐较分散。

常见因子在金股池中的选股表现及构建 [page::11][page::12][page::13][page::14]

| 年度 | 年化超额收益 | 年化超额波动 | 信息比率 | 超额最大回撤 |
|--------------|--------------|--------------|----------|--------------|
| 2018年 | 7.80% | 6.86% | 1.14 | -5.71% |
| 2019年 | 2.91% | 5.38% | 0.54 | -5.44% |
| 2020年 | 12.13% | 7.13% | 1.70 | -3.63% |
| 2018-2021年 | 8.67% | 6.62% | 1.31 | -6.30% |

• 基于Residual Volatility和Liquidity两个负因子构建的两因子选股组合相较于全部金股组合表现更优。

- 相关低估值因子在整体市场表现较好，选股效果显著。

券商金股时间序列研究及新增推荐表现 [page::14][page::15][page::16]

• 新增推荐和持续推荐金股数量相当，分别约90只。

- 两类组合在回测期间表现无显著差异。

时序推荐券商增多金股表现分析 [page::17][page::18]

• 推荐券商数量增加的金股数量较少，每期约20只。

- 推荐券商数量增多的金股组合未表现出显著超额收益。

基于券商金股的行业轮动策略及表现 [page::18][page::19][page::20]

| 组合类型 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普(信息比率) | 最大回撤 |
|------------------|----------|----------|----------------|------------|
| 行业多头组合 | 12.39% | 25.20% | 0.49 | -35.07% |
| 全行业等权组合 | 2.20% | 21.36% | 0.10 | -33.74% |
| 超额表现 | 10.56% | 8.53% | 1.24 | -10.91% |

• 选取金股数量最多的前五行业等权构建行业多头组合，实现显著年化超额收益10.56%、信息比率1.24。

- 以行业排名变化构建的另一行业轮动策略未获显著超额收益。

报告标题与概览

报告标题： WESTERN 西部证券 金工量化专题报告——券商金股全解析·量化组合研究
作者及发布机构： 西部证券研究发展中心，主要分析师王红兵、杨俊文等
发布日期： 2021年3月11日
研究主题： 系统研究“券商金股”这一由各券商研究机构策略组牵头推荐的股票组合，进行全面的量化分析与测算，重点探讨券商金股的历史表现、截面选股效应、时序选股信息及基于券商金股构建的行业轮动策略。
核心结论：

• 券商金股作为各券商研究能力与行业研究精华的集中体现，大部分情况下能稳定跑赢市场基准。

- 月度胜率上，绝大多数券商的金股组合相对于沪深300胜率超过50%，以海通证券为例表现持续优异。

• 基于金股池构建的行业中性组合（沪深300、中证500）有显著年化超额收益（10.13%-22.02%）。

- 常见选股因子在金股池中有效，进一步选股可实现额外8.67%的年化超额收益提升。

• 按行业分类，多数行业内金股组合均表现优于行业指数，机械、医药、化工、计算机行业表现尤为突出。

- 时间序列上，新增推荐金股或推荐券商数增多并未带来显著超额收益，表明新增信息有限。

• 基于券商金股的推荐机制构建的行业轮动策略表现优异，年化超额收益达10.56%。

- 报告基于历史数据，风险提示历史表现不保证未来表现。

整体而言，作者试图从多个角度论证券商金股的投资价值及其作为量化选股及行业轮动的重要指标的可靠性与有效性。[page::0,4,20]

---

详细章节解读

一、引言

报告首先定义“券商金股”为每家券商研究所策略组联合各行业推荐的十只主推股票组合，称为“十大金股”。报告以长江证券2021年1月的十大金股为例，说明每支金股的推荐理由多基于深度的基本面研究、行业前景、管理层激励等多维因素，体现了较强的专业研究支持。指出券商金股虽信息含金量高，但数据未被通用数据库系统收录，研究较少。本报告基于更完整的券商金股数据库及数据整理，系统展开量化研究。[page::3,4]

二、各券商推荐金股的历史表现

该章节采用月度胜率作为衡量指标，因不同券商数据长度不一且有缺失。以2018年1月至2021年2月回测期为样本，构建每月初第5个交易日调仓的券商金股等权组合。

• 图1显示37个月中，多数券商金股相较沪深300月度胜率均高于50%。

- 海通证券金股实际表现跑赢沪深300及中证500，超额累计净值稳步上升。
作者指出单券商金股数量有限导致组合波动较大，因此更重点研究券商群体推荐的金股整体有效性。[page::4,5]

三、券商金股在截面上的研究测试

本章节着重对每期券商整体推荐的金股汇总形成初始金股池，回测显示其规模波动在180只左右（图3）。

• 基于自由流通市值加权和等权构造金股组合，分别对应沪深300和中证500基准，年化超额收益分别达10.52%和18.81%，信息比率高于2，表现稳健（表2，图4-5）。

- 月度收益分布显示自由流通市值加权组合相较沪深300月度胜率73%，等权组合对中证500月度胜率76%，月度超额波动符合预期（图6-7）。

• 行业中性处理后，金股组合仍实现超额收益，沪深300行业中性组合年化超额收益10.13%，中证500行业中性组合更高至22.02%（图8-9，表3）。

- 以共识度（多券商推荐）划分金股，发现金股被多券商共识度高低对收益无显著影响，低共识度的金股同样有价值（图10-11）。

• 分行业看，绝大多数行业内金股组合超额表现亮眼，尤其钢铁、机械、医药等行业超额月均收益超2%（图13-19），食品饮料和家电行业由于头部股集中，金股表现不佳或环比平淡。

- 详细列表表4列示机械、医药、食品饮料、家电核心被频繁推荐的品种，说明行业推荐浓度与投资风格差异明显。[page::6-11]

常见选股因子表现分析

• 测试因子包括动量、市值、估值（Earnings Yield、Book-to-price）、成长、波动率、流动性等。

- 因子IC结果显示Earnings Yield、Residual Volatility、Book-to-price和Liquidity为负向选股因子，表现最优（表5）。

• 因子分组测试（图20-23）复核了上述因子方向性，多数负向选股因子分组多头获得超额收益。

- 四因子等权选股（同等权重结合四因子负向信号）组合相比全部金股组合，有明显增益，尤其2020年超额表现突出（图24）。

• 考虑到Earnings Yield和Book-to-price因子在2020年表现疲软，剔除后仅用Residual Volatility与Liquidity做两因子选股，仍取得8.67%年化超额收益（图27，表6）。[page::11-14]

四、券商金股时间序列研究

• 样本券商推荐金股时间序列存在较大缺失与不一致，需调整以保证前后两期样本连续。

- 研究新增推荐金股（前一期未推荐，当前期推荐）与持续推荐金股的表现，新增与持续推荐组合无显著超额收益差异（图28-29）。

• 分析推荐券商增多金股（推荐券商数量相较上期增加）表现，也未见显著超额收益（图30-31）。

表8和表9展示了具体券商和金股的推荐变化，揭示分析师推荐行为中的调仓换股、重复推荐的实际操作过程。[page::14-18]

五、券商金股的行业轮动

• 业内行业轮动策略构建难点在于资产池宽度不足。基于券商金股的行业推荐透视，可用金股数量排名构建未来看好的行业组合。

- 提取每月金股对应的中信一级行业，选取金股数量最大的五个行业，等权构建多头组合。比较基准为29个行业等权组合。

• 回测表明行业轮动组合年化收益12.39%，年化波动25.2%，夏普比率0.49，超越全行业组合，超额收益约10.56%，信息比率为1.24（图32，表10）。

- 行业做多次数统计显示食品饮料、医药、电子等行业被做多频繁，而煤炭、钢铁及纺织等行业做多次数极少（图33）。

• 根据行业排名变化构建的行业轮动策略未见显著超额表现（图34），说明时序排名变化信息有效性不足。[page::18-20]

---

图表深度解读

• 图1 显示23家券商月度胜率分布，胜率普遍高于50%，数据月份完整度在17至37月不等，展现大部分券商金股表现稳定优于沪深300；

- 图2 以海通证券为例，金股组合超额累计净值表现稳健跑赢基准，体现了券商金股的良好择时与选股能力。

• 图3 金股池平均持股数约180只，较为稳定，为构建截面量化组合提供充足样本容量。

- 图4-5 显示市值加权与等权金股组合分别相对沪深300和中证500的日度超额收益与累计净值，趋势明显且波动合理，稳健跑赢市场。

• 图6-7 金股组合月度超额收益分布呈积极态势，短期回撤有限，月胜率均超过七成。

- 图8-9 行业中性调整后，组合依然保持良好超额收益，体现选股价值独立于行业配比效应。

• 图10-11 共识度高低的金股数量和相对表现无明显差异，提示券商之间推荐趋同度有限。

- 图13-19 不同行业内金股组合相对行业指数超额收益及胜率图，机械、医药行业等展现持续正收益，说明研究建议在行业内部仍有效。

• 图20-23 展示四大选股因子在金股池中分组超额累计净值走势，负相关因子选手群体前景良好。

- 图24,27 四因子和两因子选股策略相较基础金股组合均有超额提升，证实选股因子效用。

• 图28-31 时间序列角度新增推荐、持续推荐、推荐券商变动相关策略均表现平平，时序增量信息有限。

- 图32-34 行业轮动策略超额表现及行业做多次数统计分析凸显食品饮料、医药等行业的投资机会以及轮动有效性，但行业排名变化时序轮动未能显著收益。

图表详实支持文本结论，展示了券商金股在多维度、不同策略框架下的投资价值与限制。[page::5-20]

---

估值分析

本报告聚焦于券商金股量化表现检验及因子分析，未涉及典型的公司估值模型（如DCF、P/E估值等）分析，因此本报告无估值方法说明。分析核心为量化测试和组合回测，强调超额收益和信息比率。[page::全报告]

---

风险因素评估

报告明确风险在于：

• 历史表现基于过往数据，无法保证未来市场结构、制度环境等不发生根本变化，历史收益不能简单线性外推。

- 样本券商金股历史数据缺失和不完全性可能影响回测结果稳定性和代表性。

• 时间序列信息有限令动态交易策略表现有限，需要警惕过度依赖推荐新旧变化信息。

- 行业轮动策略虽然整体有效但行业选择依赖于金股统计，若短期风格异动或推荐偏差，可能带来组合回撤。

报告未提供具体风险缓解措施，投资者应结合自身风险承受能力理性解读。[page::0,20]

---

审慎视角与细微差别

• 报告基于券商推荐数据，难以完全剔除分析师推荐的主观因素及策略组联合推荐的协同偏差，可能导致一定的推荐池内成分局限。

- 时间维度信息有效性有限，新增券商推荐及新增金股组合无显著超额收益，提示市场信息对该类策略可能存在一定的快速消化和套利，使时序加权策略边际收益下降。

• 报告中部分行业推荐密度强度不均，食品饮料及家电前期集中推荐头部品种多，表现却不理想，这可能表明该行业推荐存在“抱团”现象，缺乏新的选股机会。

- 选股因子测试因样本长度短、特定时点特殊，可能导致部分因子表现不稳定，剔除部分估值因子后收益提升虽有说服力，但需注意因子间相关和市场环境变化影响。

• 行业轮动策略基于推荐数量进行，未深化行业内质地和景气度变化，基于排名变化的时序策略未取得收益，提示单纯依赖推荐数量或排名变化仍显单薄。

- 数据整理过程中存在券商数据缺失和不连续，可能对部分策略回测结果产生估计偏差。
总体报告内容较为客观且数据充分，但读者需结合以上局限性和实际交易成本理性使用。 [page::0,4,14,20]

---

结论性综合

本报告系统深入地定量分析了中国券商研究所发布的“十大金股”推荐池的投资价值。报告利用2018年至2021年初的数据回溯，采用月度胜率、超额收益、信息比率等多种指标，实证验证了券商金股整体具有优于市场基准（沪深300、中证500）的投资表现。同时，报告通过行业中性调整剥离市场风格，展示券商金股依旧带来优异表现，印证其选股能力不单纯依赖行业配置。

通过对金股共识度的归类，发现金股多券商推荐与单一推荐的表现无显著差异，反映市场信息多样性及分析师独立研究价值。行业内，机械、医药、化工、计算机等领域的金股月均超额收益超过1.5%，显示不同产业板块供给的研究成果水平存在差异。此外，金股池内部选股因子测试发现，低估值、低波动、低流动性因子有效，这一发现使得因子组合策略在金股池上进一步获得约8.67%的年化超额收益，提供了量化选股的有效方法。

时间序列方面，新增推荐金股及推荐券商数增加未显著提升组合表现，表明券商金股的时序动态信号效率较高，新增信息难以带来边际收益，说明市场对此信息快速消化。基于券商金股构建的行业轮动策略依然展现优异的超额收益（超额10.56%，信息比率1.24），尤其食品饮料、医药、电子、计算机等行业被频繁做多，表现活跃。

报告风险提示充分，强调历史表现不能保证未来，且样本数据受限，时序上存在缺失。整体而言，券商金股作为券商研究精华的浓缩，以其独特的协同研究机制与多行业覆盖，为投资者提供了有效的截面选股利器和行业轮动工具。通过因子细分和多因子选股策略的辅助，券商金股的投资价值及应用潜力得到进一步释放。

此份报告为券商量化研究提供了详实的理论及实证支持，披露了券商金股体系中可捕捉的投资机会和局限，适合机构投资者参考其在配置与择时决策中的应用价值。[page::0-22]

---

参考部分关键图表（部分markdown示意）

• 图1：各家券商金股相对沪深300的月度胜率

• 图2：海通证券金股相对基准指数的超额表现

• 图13：绝大多数行业内金股超额收益稳定，月度胜率良好

• 图24：四因子选股下的金股组合相对全部金股组合的超额表现

• 图32：基于券商金股的行业轮动策略超额累计净值

• 表2：金股组合相对宽基指数超额表现

| 组合类别 | 年化超额收益 | 年化超额波动 | 信息比率 | 超额最大回撤 |
|---------------------------------|--------------|--------------|----------|--------------|
| 自由流通市值加权金股组合 vs 沪深300 | 10.52% | 4.80% | 2.19 | -5.67% |
| 等权金股组合 vs 中证500 | 18.81% | 6.98% | 2.69 | -6.75% |

• 表6：两因子选股下的金股组合超额全部金股组合表现

| 年份 | 年化超额收益 | 年化超额波动 | 信息比率 | 超额最大回撤 |
|--------------|--------------|--------------|----------|--------------|
| 2018年 | 7.80% | 6.86% | 1.14 | -5.71% |
| 2019年 | 2.91% | 5.38% | 0.54 | -5.44% |
| 2020年 | 12.13% | 7.13% | 1.70 | -3.63% |
| 2018/1~2021/2| 8.67% | 6.62% | 1.31 | -6.30% |

• 表10：行业轮动多头组合超额表现

| 组合类别 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------------|----------|----------|----------|-----------|
| 行业多头组合 | 12.39% | 25.20% | 0.49 | -35.07% |
| 全行业等权组合 | 2.20% | 21.36% | 0.10 | -33.74% |
| 超额表现 | 10.56% | 8.53% | 1.24 | -10.91% |

---

以上为本报告的极其详细与全面的分析，涵盖报告的主要论点、数据解读、方法说明、风险提示、及图表内容解析，深入呈现金工量化研究的核心价值，对券商金股的投资应用提供有力理论与实证支持。

报告