• 买入评级因子2023年表现明显下滑，月均溢价接近0，过去月份正收益比例仅33.3%（2023.01-09），选股效果减弱明显 [page::0][page::4]。

• 买入评级报告主要以点评和深度报告为主，两类报告占比超过90%，且深度报告因子溢价最高，2021年以来点评报告溢价优于一般个股报告和调研报告 [page::5][page::6]。

• 买入评级因子构造：过去1个月有买入评级报告即赋值1，剔除市值、估值、盈利和动量因子影响，2013-2023年月均溢价为0.74%，ICIR 1.60，显著性高，但2023年表现弱 [page::4][page::5]。

- 分解买入评级因子为新增买入评级和连续买入评级。新增买入评级因子2023年月均溢价仍为正（0.30%），月胜率66.7%；而连续买入评级因子溢价为负，月胜率低于50%。新增买入评级因子时效性更佳 [page::7]。

• 有基本面支撑（SUE排名不在最低三分之一）的买入评级因子表现优异，2013-2023年月均溢价0.95%，ICIR 2.0；无基本面支撑者月均溢价0.22%，统计显著性不足。该区别对2023年买入评级因子表现差异有解释力 [page::8]。

• 构建“新增且有基本面支撑”的买入评级因子，2023年月均溢价0.55%，月胜率88.9%，ICIR 1.51。因子覆盖度约8%，适合特定选股池构建风格性Smart beta组合 [page::9][page::10]。

• 买入评级个股多为大市值股票，在市值最大30%股票里，新增且有基本面支撑买入评级个股占比较高。该因子在大盘股（如市值最大400/500只）中的覆盖更高，适合大盘股多因子选股池应用 [page::11]。

• 基于包含新增且有基本面支撑买入评级因子和分析师观点的多因子模型，构建大盘优选组合。选取市值最大400只股票中得分最高50只构建组合，年化收益17.6%，相对沪深300年化超额14.6%，月胜率72.7%，跟踪误差7.5%，最大相对回撤7.1% [page::11][page::14]。

| 年份 | 沪深300收益 | 组合收益(+分析师观点) | 超额收益 | 超额波动 | 信息比 | 相对回撤 | 月胜率 |
|-----|--------------|-----------------------|----------|----------|--------|----------|--------|
| 全区间 | 3.0% | 17.6% | 14.6% | 7.5% | 1.85 | 7.1% | 72.7% |

• 大盘优选组合呈现GARP（价值成长）风格，组合相对沪深300对价值和增长因子均有正向暴露。组合在成长和价值风格强月份均取得超额收益，体现稳健风格适应性 [page::12]。

• 选股池范围、持股数量、单股权重限制均对组合表现有影响。扩大选股池范围和适当分散持股均可提升风险调整后收益。例如，选市值最大500只股票中得分前100只，单股权重限制5%，年化超额收益10.5%，超额波动6.1%，最大回撤6.1%，信息比仍高达1.64 [page::13]。
• 回测净值曲线显示，大盘优选组合在不同参数下均长期跑赢沪深300，且风险指标表现良好，具备较强实用价值 [page::14]。

• 风险提示：模型误设风险、历史统计规律失效风险、因子失效风险 [page::15]

元数据与概览

本报告标题为《选股因子系列研究（八十九）——买入评级因子的改进及其在大盘股优选策略中的应用》，由海通证券金融工程研究团队的冯佳睿与罗蕾两位分析师联合撰写，发布时间为2023年10月。报告核心议题聚焦于对买入评级因子——即基于分析师买入评级报告构建的选股因子——过去表现的深入剖析，及新版买入评级因子的优化改进，特别是其在大盘股优选策略中的应用与效果。

报告主要论点指出，2023年买入评级因子的表现大幅下滑，月均溢价趋近零，导致选股效力减弱。为此，作者以丰富的统计分析方法识别影响买入评级因子溢价的多个重要因素，尤其关注报告类型、买入评级的新增性与持续性、基本面支撑情况等，进而构建“新增且有基本面支撑”的买入评级因子，从而显著提升选股效果。报告最终利用该改进因子，结合多因子模型打造了两种大盘优选组合（分别在全A市值最大400只及500只股票中挑选高分股），显著跑赢沪深300指数，超额收益率分别达到14.6%和10.5%。报告还指出了模型运行的潜在风险，包括模型误设、统计规律失效及因子失效风险。[page::0,4,10,14,15]

逐节深度解读

1. 买入评级报告及因子

本节厘清了买入评级因子的基本构建方法和历史表现。买入评级指的为分析师所发布的五档评级中的“买入”评级。根据朝阳永续数据库数据，2013-2023年间买入评级报告占比持续提升，截至2023年9月已达到61.5%，覆盖的个股比例中枢约50%。构建因子时，以过去1个月内是否有买入评级报告覆盖的个股因子值为1，否则为0。为避免风格因子干扰，指标剔除了市值、估值、盈利和动量等因子的影响。

数据显示，2013年以来买入评级因子月均溢价为0.74%，月胜率65.9%，ICIR为1.60，具统计学显著性；但自2021年起选股表现明显弱化，2023年月均溢价仅0.03%，胜率仅33.3%。图示（图3-4）揭示了因子溢价的历史趋势与波动特征，呈下降趋势，指向需分析其影响因素并进行模型调整。[page::4]

2. 买入评级因子相关影响因素

该章节分五个子节详细分析调节买入评级因子表现的因素：

2.1 报告类型

买入评级报告主要由“点评报告”和“深度报告”组成，两者合计占比约90%，且呈逐年增长趋势（图5-6）。溢价表现统计（表1）显示，深度报告相关因子月均溢价最高（0.84%），点评报告居次（0.69%），一般个股报告与调研报告表现较差甚至出现负溢价，尤其自2021年起此趋势明显。溢价波动率普遍较低，ICIR均显著高于1，表明因子性能稳健。该节结论明确买入评级因子构建应着重选取深度与点评报告以提升效能。[page::5,6]

2.2 新增买入评级

因子依据买入评级的新增性区分为“新增买入”和“连续买入”两类。新增买入指上个月无买入评级，本月首次有；连续买入指连续两个月以上维持买入评级。该分解考虑了报告发布时间与市场事件之间的滞后效应。从溢价序列（图10）观察，2022年下半年起累积溢价窗口收缩，溢价衰减更快。统计（表2）表明新增买入因子的收盘收益表现优于连续买入，尤其是2023年新增买入因子月均溢价0.30%，月胜率66.7%，而连续买入反而趋于负值，胜率不足50%。这反映了市场对新发评级信息的快速反应以及连续评级的边际效用下降。结合图12对财报月的相关数据，分析师发布报告滞后增大导致溢价时效性变化。[page::7,8]

2.3 基本面支撑

基于SUE（超预期收益）指标，将买入评级股票分为“有基本面支撑”和“其他”两类。统计表（表3）显示，有基本面支撑的买入评级因子月均溢价为0.95%，ICIR高达2.00，显著优于无基本面支撑部分（0.22%且统计不显著）。图13进一步显示年度分布差异，且在2019-2021年成长风格盛行阶段，无基本面支持但买入评级存在的小幅溢价或受市场成长氛围推动。该节凸显基本面因素在分析师评级有效性中的重要性。[page::8,9]

2.4 其他相关因素

考察其他影响因子溢价的相关因素，包括分析师过去6个月工作的活跃度（报告篇数）和分析师历史买入评级报告的溢价水平（表5）。结果表明分析师活跃度越高及历史评级报告溢价越高，其发布的买入评级因子未来溢价也更高；不过整体溢价均为正，表明不宜据此剔除分析师。买入评级报告篇数对因子溢价也有促进作用，覆盖股票数越多溢价越优（表6）。[page::9,10]

2.5 小结

总结以上分析，2023年买入评级因子效用减弱主要受以下影响：一般个股报告和调研报告的溢价下降；连续买入评级因子溢价变负；无基本面支撑买入评级因子表现差。深度和点评报告基础上筛选新增且具基本面支撑的买入评级因子表现最优，2023年月均溢价0.55%，月胜率高达88.9%，ICIR达1.51。因其覆盖度较低（仅约8%个股匹配），适用于特定选股池的Smart beta策略构建。[page::10]

3. 利用买入评级因子优选大市值个股

买入评级因子在大盘股覆盖度较高（图15、16），因此，研究采用多因子模型（包含价值、盈利、增长、研发投入占比、预期利润调整、分析师观点等10个因子）在大市值股票池（top 400或top 500）中选股，以构建大盘优选组合。加入基于买入评级改进因子生成的“分析师观点”因子后，组合表现明显提升（表7）。

具体表现如下：

• 2013.01-2023.09，top400市值股中，精选50只组建的大盘优选组合实现年化收益17.6%，相较沪深300指数年化超额收益14.6%，月胜率72.7%，年化跟踪误差7.5%，最大相对回撤7.1%。

- 纳入分析师观点因子提升了组合收益约1.5个百分点，且降低了超额波动和回撤。年度表现近73%时间优于未纳入该因子的对照组合，且超额收益更加均匀（表7）。

大盘优选组合风格形成优势明显，呈现典型GARP（价值成长）特征（图17），且在价值强、成长强两种市场环境均能实现正向超额收益，实际月均超额收益最高达1.26%（图18）。

进一步对选股池规模、持股数量和个股权重上限的灵敏度测试（表9、10）显示：

• 扩大选股池（例如从top300到top500）可以提升组合超额收益，进而提升信息比，但可能增加波动。

- 降低个股权重上限有助于降低超额波动率与最大回撤，同时保持较高信息比，平衡风险收益。

• 持股数量增加带来稳健性提升，特别在top100持股和5%权重限制下表现依然优异，且每年均实现正超额收益。

净值走势图（图19、20）直观显示组合长期稳健攀升的趋势，超额收益持续积累，符合策略构建目的。[page::11,12,13,14]

4. 总结

报告综合验证了2023年买入评级因子表现弱化的多因子驱动因素，尤其强调了报告类型、基本面支撑和评级的新增性对因子效力的影响。通过构建“新增且有基本面支撑”的买入评级因子，有效提高了选股因子的稳定性和收益表现，并实现了该因子在大盘股多因子选股策略中的成功应用。

两个大盘优选组合长期表现优异，远超基准指数，且组合风险指标得到控制，表现出稳健的多风格平衡特征，适合机构Smart beta风格组合构建。

5. 风险提示

报告最后提醒，模型设定可能误差，历史统计规律未来失效，以及因子本身失去效用均可能危及策略表现，投资者需审慎对待风险管理。[page::15]

图表深度解读

以下为报告中若干关键图表的详细解读：

图1：分析师报告评级分布（2013.01-2023.09）

该折线图展示了分析师报告中各评级类型占比趋势。买入评级（红线）占比稳步增长，从约40%上升至超过60%；增持、无评级、卖出+减持和中性分别以不同颜色呈现，基本保持低位或下降趋势。说明市场分析师对个股的积极推荐越发频繁，推高了买入评级的覆盖面。[page::4]

图3：买入评级因子累计月度溢价（2013.01-2023.09）

图示买入评级因子从2013年以来累计累计复合收益曲线整体呈上升趋势，反映该因子的收益累积，溢价表现持续显著。但在2021年后曲线趋于平缓，2023年接近停滞，指示新一波的收益贡献不足。[page::4]

表1：不同报告类型的买入评级因子溢价表现（2013.01-2023.09）

多指标统计（月均溢价、波动率、ICIR、胜率等）显示，深度与点评报告因子的月均溢价分别为0.84%和0.69%，ICIR指标均较高达1.6左右，统计显著。调研报告表现不佳且覆盖率低，选股效果不稳。2021年以来一般个股报告和调研报告表现尤为疲弱，月均溢价甚至转负，凸显报告类型的区分重要性。[page::5]

图10：月度买入评级因子滞后K周的次均溢价（2013.01-2023.09）

折线显示，2013-2023年历史数据中买入评级因子溢价累计持续增长至第9周，说明超额收益有较持久累积期。相比之下，2022年下半年以来累积速度减缓且从第5周开始溢价下降，表明因子收益时效缩短，信息有效期限变短。[page::7]

表2：新增买入评级与连续买入评级因子溢价表现（2013.01-2023.09）

数据显示，新增买入评级因子波动较小，连续买入评级因子溢价较高，但近3年新增买入评级因子表现更佳，2023年新增买入评级月均溢价为0.30%，而连续买入评级略为负。这支持了前述时效性缩短逻辑和关注新增信息的合理性。[page::7]

图13：有基本面支撑的买入评级因子分年度月均溢价（2013.01-2023.09）

蓝条显示有基本面支撑的买入评级因子溢价明显高于无基本面支撑因子（浅蓝条），反映基本面考察对选股效果的强烈促进作用。右侧的成长指数相对价值指数超额收益走势与买入评级因子溢价呈现某种相关性，揭示二者风格倾向互动。[page::8]

图15 & 图16：新增且有基本面支撑的买入评级股票的市值分布与覆盖度

图15对比市场全体股票市值分布（灰色）与该类别股票（深蓝），展示其在大市值股票（前30%）中的占比显著高于整体，显示该因子在大盘股中的聚焦特征。图16进一步展示该因子在市值最大的500只股票中覆盖度明显高于小市值，支撑在大市值选股池中的策略应用合理性。[page::11]

表7：大盘优选组合业绩表现（2013.01-2023.09）

表中横跨11年，详列未纳入与纳入分析师观点因子的组合年化收益、超额收益、波动率、信息比及回撤数据。纳入因子后，整体超额收益平均提高约1.5%(14.6% vs 13.2%)，且波动性与回撤均有所降低，胜率也显著上升至72.7%。年度表现显示多年份（近73%）改善超额收益，验证因子价值。[page::11]

图17 & 18：大盘优选组合风格暴露与超额收益

图17呈现该组合相较沪深300指数在市值、PB、收益率、盈利、增长五因子上的平均暴露，表明其重视盈利和成长因子。图18显示在成长和价值风格明显的月度，该组合均表现出较高的月均超额收益，支持其GARP（价值成长平衡）选股特征。[page::12]

表9 & 10：选股池规模、持股数量及股权重对组合表现的影响

敏感性分析覆盖市值最大300/400/500股，持股数50/100及权重限制5%/10%多维度参数组合。结果表明，增加选股范围和持股数能提高溢价和分散风险，调节个股权重能有效控制波动与回撤，整体信息比均大于1.3，部分配置更高达1.85，展现策略在多参数调节下的稳健性及适应性。[page::13]

图19 & 20：大盘优选组合净值走势

两个组合净值曲线长期稳步上涨，超额收益（柱状表现）频繁为正，稳健积累财富。特别是选取权重上限更严格（5%）及持股更多策略（100只），组合走势依旧优越，凸显多因子及买入评级因子整合的策略效果。[page::14]

估值分析

本报告未涉及传统意义上的企业估值模型或目标价设定，而是基于买入评级因子对股票的“相对价值溢价”表现进行实证分析。其核心采用累计月度因子溢价作为因子有效性的衡量标准（即因子溢价=买入评级个股在未来一个月的超额收益），结合ICIR、t值等统计指标验证因子显著性。

投组构建部分应用多因子综合得分排名选股，选股因子包括价值（PB）、盈利（ROE同比变化）、增长（SUE等）、研发投入、分析师观点等多维指标，采取市值加权和权重限制控制。策略有效性通过历史回测相对基准指数超额收益率、信息比、回撤等指标评估，无单独对估值模型做出展开。[page::11,12,13]

风险因素评估

报告指出了三大核心风险：

• 模型误设风险：因子构建存在技术及数据风险，模型假定与现实可能偏离。
• 历史统计规律失效风险：历史溢价或因子表现可能在未来不再持续。
• 因子失效风险：买入评级因子可能随市场环境、信息传递机制变化而失效。

报告没有提供具体缓解策略，但提醒投资者重视上述风险，合理配置以防范潜在损失。[page::15]

批判性视角与细微差别

• 时滞与信息披露问题：报告提及买入评级报告的发布时间和市场事件（如财报季）之间的滞后加长导致买入评级因子溢价的时间累积性缩短，非唯一解释，可能受市场有效性提升、信息披露法规变化等多因素综合影响，需要继续观察和验证。
• 覆盖度限制与潜在样本选择偏差：新增且有基本面支撑买入评级因子因覆盖度较低，可能只对部分大盘优质股有效，策略普适性在其他规模或成长型股票中需谨慎。
• 报告类型权重变化：深度与点评报告占比上升的同时，也意味着研究报告生态正在变迁，可能影响因子一致性和未来表现。
• 市场波动与宏观环境影响：报告未明确控制宏观或市场周期因素，因子表现或受较大市场波动影响。
• 策略回测启示与现实投资差异：回测结果未明示交易成本、流动性限制等对实际交易的扰动，需投资者结合自身条件衡量执行可能性。

结论性综合

综上，报告以详实的实证研究，通过严谨的因子分析和多维统计方法，揭示了买入评级因子在2023年表现受负面冲击的具体成因，确认报告类型（深度和点评）、买入评级的新鲜度及基本面支持为关键驱动因素。基于此构建的“新增且有基本面支撑”买入评级因子成为提升选股效应的有效工具，尤其适合大市值股票的Smart beta选股策略。

结合多因子模型，该因子成功提升了大盘优选组合的超额收益和风险调整后表现，尤其在沪深300指数基准上体现出长期显著超额收益。报告不仅充分展现了买入评级因子的实用价值，也为策略设计提供了经验启示。

然而，模型及统计规律的潜在失效风险始终存在，采用者需持续动态监测因子表现并结合市场实际调整，避免盲目依赖历史规律。

本报告可为机构投资者在理解分析师买入评级信息、选股因子改进及组合构建方面提供重要指导和方法参考，尤其适用于关注大盘股的量化投资策略开发。[page::0-15]

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以上分析全面覆盖了报告文本与所有关键表格和图表，深入解读了各部分重要结论及其逻辑依据，帮助读者系统理解买入评级因子的现状、挑战与改进路径。

报告