股票收益

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

策略介绍

上世纪90年代，经济学家Eugene Fama和Kenneth French提出了著名的Fama-French三因子模型，在经典的CAPM模型上进行了拓展。

Fama-French三因子模型使用三个因素来解释股票收益

• 市场因子（MKT）：体现为整个市场的收益
• 规模因子（SMB）：体现为小市值公司与大市值公司的收益差距
• 价值因子（HML）：体现为高市值账面比公司与低市值账面比公司的收益差距

这三个因子的数据格式是只有时序变化、没有截面变化的，也就是说，对于同一天来说，所有股票的这三个因子值，都是相同的

这三个因子的具体构建方式如下

1. 市场因子，就是全

这一问题看起来非常简单，甚至略显傻瓜，资产定价的核心不就是分析影响资产预期收益的因素，而投资更是基于对收益的预期进行选择以获利。但真的仅仅如此吗?

让我们暂且回到大学一年级的微观经济学课堂。玫瑰花的价格在情人节的白天会非常贵，尤其是晚上六七点，但一旦过了晚上 9 点，价格就会暴跌，甚至低于进货成本。OK，我们当然可以说卖花的小男孩可以提前预测到玫瑰花价格的这一时间规律，从而针对性地制定进货量和销售价格策略，比如，在白天卖高价而在晚上 8 点后迅速降价力求在 9 点前卖完，以避免不必要的损失。但事实上，这一价格路径特征跟玫瑰花本身的特征没多大关系，也并非直接由时间决定，而是由时间背后的需求所决

行为金融学表明市场的投机情绪会导致股票价格偏离基本面，许多投资者情绪指数已通过实证研究证明能够预测市场收益率。公司管理层与投资者一样也无法避免行为偏差，对公司产生偏离基本面的过度乐观或悲观情绪，进而导致市场出现非理性的反应，并且相较于投资者来说还拥有信息优势，然而管理层情绪对股票收益率的影响却鲜有研究。本期我们给大家推荐的文献《Manager Sentiment and Stock Returns》将补充情绪指数方面的研究，针对经理人情绪对股票收益率的预测能力进行探究。

本篇文章使用文本数据挖掘方法从公司财报和电话会议纪要中采集数据，提取其中隐含的经理人乐观或悲观的情绪信息，由此构建经理人情

摘要

资产增长与利润增长。“资产增长”是指企业资产负债表中不同资产项目的变化，体现为企业经营规模的扩张；“利润增长”是指企业利润表中销售或者利润的增长，体现为企业收入的增加。

海外市场中，资产增长与股票收益呈负相关。资产相关项目的增长包括总资产增长率、流动资产变化、存货变化等。海外研究发现，它们与股票未来收益之间存在负相关。原因在于，长期来看，企业经营的高速扩张不可持续。因此，历史高增长的公司，未来的增长速度会被投资者高估。

国内市场中，资产增长与股票收益呈正相关。与海外市场的结论并不一致，在国内市场，无论是总资产增长率、流动资产变化，还是存货变化都与股票收益呈正相关。形成这种差异

东方

20150626-东方证券-《因子选股系列研究之一》：多因子模型的基石——单因子有效性检验.pdf

20150909-东方证券-《因子选股系列研究之二》：低特质波动，高超额收益.pdf

20151207-东方证券-《因子选股系列研究之三》：投机、交易行为与股票收益（上）.pdf

20151214-东方证券-《因子选股系列研究之四》：基于交易热度的指数增强.pdf

20160216-东方证券-《因子选股系列研究之五》：剔除行业、风格因素后的大类因子检验.pdf

20160512-东方证券-《因子选股系列研究之七》：投机、交易行为与股票收益（下）.pdf

20160525-

核心观点

• 在供应链网络上直接或通过第三方连接的股票，比随机配对的股票更具有相关性。
• 这种较高的相关性仍然适用于极端下跌的行情，并显示出相同的模式。
• 聚类分析识别出网络中也显示出较高相关性。该分析为风险建模提供了有用的工具。

供应链数据主要描述公司之间存在的商业关系，即客户-供应商关系（customer-supplier）。最近越来越清楚的是，这种关系与上市公司股价的表现具有一定的相关性。Cohen和Frazzini (2008) 发现在美国市场中，分别为供应商和客户的上市公司之间股票价格有明显的相关性和领先滞后效应。Shahrur等 (2009)也在其他22个发达

摘要

业绩超预期事件。本文选取业绩预告、业绩快报和定期报告的内容作为实际业绩，取公告前一天的分析师一致预期净利润作为预期值，分析公司公告业绩超过分析师一致预期的股票池。其中，对于非年报的一致预期数据，我们假设尚未发生季度的净利润按照同等速度增长，以此获取预测值。

超预期事件主要集中在定期报告披露期，但在集体披露期事件超额收益参差不齐。5、11月份超预期股票最少，其次为6、9、12月份。超额收益与样本量大致呈现反向关系：样本多的月份超额收益不明显，而样本少的月份超额收益显著。 换言之，集中披露期业绩超预期股票收益参差不齐，若要提高事件收益，须在样本量多的时段根据其特征进一步精筛股票。

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第六十三篇，本期推荐的海外文献研究凸显效应对股票收益的影响。凸显性投资者的注意力通常被吸引到显著上涨的股票上，对这些股票产生了过高的需求，导致股票估值过高、未来回报率降低。而具有显著下跌特点的股票则被低估，未来会获得更高的投资回报。

回到A股市场，从因子构建角度来看，凸显性因子本质上是对反转因子的切割和改进，对于上涨、下跌的程度给予不同权重，进行历史收益的加权组合，一方面为动量类因子的构建提供了改进思路，另一方面可扩展到财务因子的研究中，观察是否可应用于区分公司的基本面恶化或超预期程度。

**高凸显性的股票将比低凸

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第六十一篇，本期推荐的海外文献研究对非流动性指标ILLIQ及其组成部分IDVOL对股票收益的影响。研究表明 ILLIQ中被IDVOL忽略的部分包含与流动性不足相关的信息，且在股票横截面收益和时间序列收益上都具有显著的定价能力。

回到A股市场，非流动性因子是一个较为常用的价量因子，其背后的收益来源值得深入探讨，借鉴本文的分解方法观察其组成部分对股票收益的预测能力有助于扩充因子库。

• ILLIQ包含了更多与流动性不足相关且具有显著定价能力的信息

Lou和Shu对ILLIQ进行分解

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十九篇，本期推荐的海外文献研究使用企业的现金流特征来判断公司所处哪个生命周期。现金流特征分类法计算简便，且不受分布假设的影响，研究表明基于现金流特征分类下的生命周期对公司未来盈利和股票收益均有一定的预测能力。

回到A股市场，研究企业的生命周期是一个较为崭新的视角，可以比较现金流特征法和财务指标法（资本支出、股息支付率、年龄和营收增长率）的分类结果的合理性，用股票收益和盈利增速对两种分类结果进行评判。此外，我们也可以检验PB-ROE策略、超预期类策略、投机类策略在不同生命周期的公司域中的选股效果，*

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十三篇，本期推荐的海外文献研究了共同基金持仓拥挤度对股票收益的影响。作者通过构建一种新的表征基金持仓拥挤度的指标来研究拥挤交易对股票回报的影响。

回到A股市场，拥挤度通常指的是策略的拥挤程度，用以解释某些alpha策略为何失效，而主动基金的持仓信息目前仍是一个尚待挖掘的领域，从基金持仓拥挤度视角构建选股因子是一个较为新颖的视角，可以通过观察其选股效果以及与流动性、分析师覆盖度等常用因子的相关系数来综合评价该因子的实用性。

• 金融危机可部分归因于交易空间的拥挤

拥挤行为会扭曲股票价格并

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十九篇，本期推荐的海外文献研究了公司盈利季节性和股票收益之间的关系。如果公司某一季度的盈利常年显著高于其他季度，就称该季度为正季节性季度。研究发现，当这类公司发布正季节性季度的盈利公告时，其股票会存在显著的超额收益。这种效应不是由风险因素或对公司特定消息的延迟反应所导致的，已有的风险因子都无法解释这种风险溢价。

回到A股市场，一方面，从因子选股的角度，盈利季节性earnrank因子计算简便，容易复制，可尝试回测其在不同选股域中的表现。另一方面，围绕盈余公告溢价，盈利季节性又提供了新的视角，可尝试对公司进行

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十三篇，本期推荐的海外文献研究了预期管理与两大具有经济意义的收益规律之间的联系：业绩公告溢价和收益季节性。作者引入常用的公司特征来作为公司预期管理动机的代理变量，研究表明替代指标EMI对公司的业绩惊喜和收益具有很强的预测能力。回到A股市场，我们常常听闻XX股因为“超预期不达预期”导致股价下跌，如何刻画预期和预期的预期对于量化而言通常是一个难题，我们可以借鉴这篇文献的做法，将预期管理、分析师盈利预测和公司公告期前后的股价表现联系起来，构建事件冲击类策略。

• 从三个维度构建企业预期管理动机的代理指标

作者

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第三十九篇。作者通过实证得出结论：用直接现金流的计量方法可以比一般的计量方法更好地预测股票收益率，而间接现金流的计量方法又往往优于基于毛利润、营业利润或净利润的各种利润表盈利能力的计量方法。

回到A股市场，行业研究员对企业进行估值的步骤和本文的直接现金流法较为类似，从营业收入端开始“抽丝剥茧”最终计算得到自由现金流，再以合理的假设对企业进行估值。从量化研究的角度，如何依据行业和风格特性更精准地对不同类型的企业依据不同的假设来推算得到自由现金流，以更“纯粹”的现金流指标构建因子有助于提高因子表现。

• **直接现金流

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列的第十七篇。作者通过建立一个包含企业、扩张期权和收缩期权的动态模型，揭示了企业规模灵活性和经营杠杆对股票收益的影响。

• 实物期权是公司投资的一种形式

  实物期权这个概念源于摩西·鲁曼发表在哈佛商业评论上的两篇文章，是公司投资的一种形式。例如土地使用权，如果企业不购买这一资产，其便失去了未来使用土地进行开发，即行权的可能性，由于购买土地使用权这一行为会增加公司资产，所以又属于扩张期权，相反则属于收缩期权。扩张期权相当于用无风险的现金购买具有风险的资产，会增加企业经营风险，收缩期权相反，当经营状况恶化或改善

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第七十一篇，本期推荐的海外文献研究了员工流动和股票回报之间的关系。普通员工正日益成为许多公司关键的生产要素，这些变化表明企业劳动力的动态变化对企业绩效具有重要影响。然而，我们关于员工的进入和退出对公司股价的影响知之甚少。如果投资者认为劳动力流动所传达的信息已被其他数据源充分涵盖，则他们在对证券进行估值时可能会忽略这些动态。回到A股市场，关于员工流动信息和股票收益之间关系的研究非常罕见，作为较为另类的数据，无论是作为因子还是事件加入选股模型中都能提供一定的增量。

• **劳动力流动可以预测未来的股票回报

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十九篇，本期推荐的海外文献研究使用企业的现金流特征来判断公司所处哪个生命周期。现金流特征分类法计算简便，且不受分布假设的影响，研究表明基于现金流特征分类下的生命周期对公司未来盈利和股票收益均有一定的预测能力。

回到A股市场，研究企业的生命周期是一个较为崭新的视角，可以比较现金流特征法和财务指标法（资本支出、股息支付率、年龄和营收增长率）的分类结果的合理性，用股票收益和盈利增速对两种分类结果进行评判。此外，我们也可以检验PB-ROE策略、超预期类策略、投机类策略在不同生命周期的公司域中的选股效果，**一方面

摘要

宏观数据多被应用于资产配臵与行业轮动，本篇报告尝试在微观的选股层面进行探索，以期为投资者提供参考。

如何刻画股票与宏观经济指标之间的联系。本文首先探讨宏观经济如何影响股票的收益，并尝试使用宏观敏感性（MacroBeta）刻画股票与宏观经济指标之间的联系。

宏观数据的潜在问题与数据清洗。宏观经济数据相较其他常见数据，面临的问题更多，包括公布时间滞后、数据发布频率不稳定、缺失值多、序列不平稳等。实际使用时，我们推荐通过差分法、Surprise替代法、资产组合模拟法等方式进行预加工处理。

宏观敏感性因子是否可以用来选股？我们将宏观敏感性——MacroBeta当作选股因子，测试其本

文献摘要

下滑轨道内部应该如何配置

本篇报告介绍了目标日期基金中下滑轨道内部的细分资产应该如何配置，特别的，本文的模型将投资者退休后的支出视作负债，并将其纳入到细分资产配置模型中。退休负债会影响投资者整个生命周期的资产配置策略，导致股票内部和债券内部的细分资产配置不断随时间变化。与纯资产优化模型相比，负债相关的优化模型更全面地考虑了投资者的总体财务状况。在整个生命周期中，随着人力资本的通胀保护功能逐渐下降，实际收益类资产如TIPS、商品和房地产等，将会发挥越来越大的作用。

工业用电量与股票收益率

以工业用电增长率预测未来一年美国股市超额收益

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报告摘要

如何度量信息风险

本文根据上市公司盈余公告前和非盈余公告时期特质波动率之差，来构建异常特质波动率AIV指标，该指标用于衡量上市公司的信息风险。

AIV与信息风险

我们检验了AIV与盈余公告前的收益抢跑现象之间的关系，发现AIV值越高的股票其盈余公告前的收益越高。

进一步地，我们考察了AIV与内幕交易者的异常行为、卖空交易者的异常行为和机构交易者的异常行为之间的关系发现，AIV值越高的股票，其盈余公告前将会有更加异常的内幕交易、卖空交易和机构交易。

AIV因子溢价

从分组检验法可以看到，AIV与股票的未来收益之间呈现出显著的正相关关系

摘要

文献来源：Hirshleifer D, Jiang D, DiGiovanni Y M. Mood beta and seasonalities in stock returns[J]. Journal of Financial Economics, 2020.

推荐原因：现有的研究表明股票收益存在横截面的季节性，即部分股票在同样的日历月或工作日会周期性地表现更好。我们认为资产对投资者心情（Investor Mood）的敏感性差异，解释了这些季节性现象。个股收益的相对差异会在相同的情绪时期内出现重复，而在不同情绪时期内出现反转。例如，对于在过去投资者情绪上升时期表现

摘要

自2018年以来，大小盘风格的波动极为剧烈。因此，预判大小盘风格对于获取稳健的投资业绩显得尤为重要。前期研究成果表明，利率水平的变化与市场波动率是两类较为有效的大小盘风格先行指标。因此，本文基于上述两类指标构建了量化模型，预测未来1个月大盘强于小盘的概率，从而辅助大小盘风格轮动。

2018年以来模型预测得到的大盘概率持续回落，短期内小盘风格更优。为了兑现这一判断，需要选择合适的能够代表小盘风格的指数。在实际操作中，我们推荐投资者从多个角度对于备选指数进行分析，并以创业板50指数为例进行了简要讨论。

短期限利率水平变化和市场波动率对于短期大小盘风格具有明显的预测效果。使用2

研究结论

在本篇中，我们借鉴统计套利的思想，提出了价差偏离度的概念，试图捕捉股票相对其同类型股票的高估低估程度。价差偏离度因子本质上是一个相对意义上的反转因子，价差偏离度低，近期跑输其同类股票，股票相对处于低位，有向上回复的动力，有正的预期超额收益，价差偏离度越高，股票处于相对高位，后期有回调的压力。

价差偏离度因子业绩表现优异，过去10年月度RankIC-0.095，IR-0.85，分组的top组合相对市场等权年化超额收益17.8%，而且，其稳定性也较高，IC正显著比例9.8%，负显著比例69.9%，多空组合月胜率76.4%，最大回撤15.16%。

价差偏离度和传统的市值

研究结论

由于市场体制、投资者结构、投资者教育等多方面的原因A股市场投机性较强，既然不能改变A股投机的事实，我们不妨研究如何在投机市场中获利。

我们将个股被投机的过程划分为4个周期，投机程度增强的周期一般伴随着股价的上涨，过度投机后投机程度减弱的周期一般伴随着股价的回落，因此，买入投机程度弱的股票卖出过度投机的股票即可获取超额收益。

股票的投机程度虽然不能被直接观测，但投机程度高的股票往往伴随着一定的交易行为特征，通过对这些交易行为特征的刻画可变相考察个股的投机程度。

我们通过特征波动率、特异度、价格时滞、市值调整换手分别度量股票的波动率高低、个股收益能否被市场风格解释、