卖方分析师研报数量激增，覆盖偏好大市值高盈利股 [page::4][page::5][page::7][page::8]

• 2007至2019年研报数量由1.3万篇升至5万余篇，年复合增长约12%，日均发布近150篇。

- 点评类报告占比80.4%，买入及增持评级合计占比达93.5%，整体观点偏乐观且区分度小。

• 分析师覆盖偏大市值、低估值、高盈利企业，覆盖率逐年下降，沪深300和中证500成分股覆盖度较高。

• ROETTM和EPTTM指标均显示高覆盖股票盈利能力优于低覆盖组。

一致预期指标局限明显，市场已充分反映信息导致选股表现不佳 [page::8][page::9][page::10]

• 一致预期ROE及净利润增速最高20%分组超额收益仅6.6%—6.7%，净利润环比变化超额收益仅3.0%。

- 新信息需时间扩散，领先报告产生较大超额收益，跟随报告发布后超额收益明显下降至3%以内。

覆盖行为中的前瞻性：分析师逆市重新覆盖带来显著超额收益 [page::11][page::13][page::14]

• 长期未被覆盖股票被重新覆盖常预示拐点，事件后120交易日平均超额收益4.6%。

- 样本多集中于基础化工、医药、机械及新能源行业，偏中小市值风格。

逆市强力推荐与券商市场影响力提升观点可信度与市场认可 [page::15][page::16]

• 头部券商覆盖带来短期更高超额收益，买入评级事件样本后续超额收益更佳。

- 逆市强力推荐股票后续表现优于顺市，体现分析师信心。

逆市重新覆盖策略回测：显著跑赢基准，中证500业绩基准，年化超额11.8% [page::17][page::18]

• 策略设定持股期限120日，持股最多50只，双边交易成本0.3%，回测表现稳定优异。

- 2012年至今除2017年外均跑赢中证500，策略持股数随市场集中度波动。

盈利预测中的前瞻性：差异性与领先性指标构建量化因子 [page::18][page::19][page::20][page::21]

• 盈利预测差异性定义为最新盈利预测与过去6个月不同机构盈利预测均值的标准差偏离程度。

- 领先性定义为当前预测高于过去6个月机构预测的比例。

• 按差异性和领先性分组，差异性最高组和领先性最高组超额收益分别达13.1%和20.0%。

差异性+领先性双重筛选策略实现更优表现，年化超额收益达20.3% [page::22]

• 组合以盈利预测差异性最高的100只股票中领先性最高30/50只构建。

- 月度调仓，双边手续费千分之三，显著跑赢中证500，信息比率约2.0。

两类量化策略持仓股票名单公布，分别体现分析师逆市重新覆盖和差异性领先盈利预测优势 [page::23][page::24]

• 提供5月最新持仓清单，涵盖数十只股票，覆盖多个行业。

- 风险提示包括分析师覆盖度提升以及市场有效性增强的潜在影响。

对《寻找分析师前瞻观点中的 Alpha》研究报告的详尽分析与解构

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1. 元数据与报告概览

报告标题：《寻找分析师前瞻观点中的 Alpha》
发布机构：中信证券研究部
发布日期：2020年5月14日
主要作者：王兆宇（首席量化策略分析师），赵文荣（首席量化与配置分析师），马普凡、张依文（量化策略分析师），顾晟曦（组合配置分析师）等
研究主题：量化策略研究，重点在于如何通过挖掘卖方分析师的前瞻观点（即领先市场、差异化的盈利预测和覆盖行为）捕捉超额收益（Alpha）。
核心论点：

• 现有广泛使用的一致预期指标已经反映了市场普遍认知，难以产生超额收益。

- 通过分析分析师的重新覆盖行为及具有差异性和领先性的盈利预测，能识别出含有边际增量信息的前瞻观点，这些前瞻观点组合能显著跑赢基准（中证500）。

• 具体策略回测显示：基于分析师逆市重新覆盖构建的策略年化超额收益约11.8%，基于差异性+领先性的盈利预测组合年化超额收益约20%。

风险提示包括分析师覆盖度和市场有效性提升带来的模型风险。
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2. 逐节深度解读

2.1 投资聚焦与市场环境概览

• 近年来中国市场卖方研报数量快速增加，2019年超过5万篇，日均约150篇（图1）。大多数报告是点评报告（80.4%），买入和增持评级占比高达93.5%，整体偏乐观，且主要偏好覆盖大市值、高盈利、低估值公司（表1-表4，图5-图8）。

- 分析师覆盖率近年有所下降，特别是小市值公司被削减关注（表1，图2）。沪深300和中证500成分股的覆盖度较高（图2）。报告发表呈季节性集中，在财报披露密集的3、4、8、10月集中（图3）。

• 目前多数投资者批量使用分析师观点主要通过一致预期数据辅助决策，但该指标多反映市场普遍认可的信息，选股效果有限（年化超额收益6.6%以下）（图9-11，表2-4）；原因在于一致预期信息发酵过程的滞后性。

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2.2 一致预期指标的局限与信息扩散

• 报告明确指出一致预期指标受限于信息扩散原理，信息从初始出现到被市场认可，需要一定过程。领先报告（新信息出现点）与跟随报告（信息扩散期）之间的数据表明，超额收益主要发生在信息扩散早期，市场共识形成后显著下降（图12）。

- 由此提出，区别领先观点与跟随观点，有助于捕获超额收益的“前瞻信息”。
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2.3 分析师覆盖行为的前瞻性：逆市重新覆盖

• 重新覆盖定义为上市公司在近一年无机构研报后，被分析师再次关注（覆盖）。此行为可能标志公司基本面或估值拐点。案例展示了顾地科技重新覆盖后股价大幅跑赢基准（图13）。

- 重新覆盖事件数量与行业、市值分布分析显示，样本数量自2013年以来变化，关注度较多集中在基础化工、医药等行业，中小市值居多，适用中证500作为业绩基准（图14-16）。

• 事件驱动测算显示，重新覆盖后120交易日平均收益10.4%，相对中证500超额4.6%（图17）。

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2.4 重新覆盖事件的因子分析与策略构建

• 因子分析重点在“券商市场影响力”（以佣金排名Top10为代表）和“观点可信度”（由推荐强度和逆市推荐情况判断）。结论：头部券商重新覆盖更受关注，买入评级、且逆市推荐事件超额收益显著高于其他评级（图18-21）。

- 回测策略构建基于“买入”评级且按逆市强度打分，持股期120日，持仓50只，双边交易成本千分之三，业绩基准备选中证500。复盘回测自2012年起取得年化超额11.8%，信息比率1.4（图22-24，表6）。

• 策略持股数量随市场行情集中度变化，行情分散时持股数增多，反映分析师顺势而为行为。

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2.5 盈利预测中的前瞻性：差异性与领先性双因子定位

• 盈利预测的“差异性”反映单个报告与市场过往（近6个月）盈利预测均值和标准差的偏离程度，领先性表示盈利预测是否领先于市场过往盈利预测（最新报告中大部分机构盈利预测低于本报告盈利预测的比例）。

- 样例说明：某机构对同一股票利润预测在不同时间存在差异，早期预测已被市场反映，后期预测差异性才是增量信息（表7-8）。

• 样本空间(满足至少1家机构近1个月覆盖、6个月内至少3家覆盖)，按每月更新的盈利预测差异性、领先性指标分组回测，差异性指标和领先性指标均表现出收入阶梯化提升（图25-26，表9-12）。

- 结合差异性+领先性双重筛选，构建盈利预测前瞻观点组合，设定30只和50只持仓，年化超额收益分别约20.3%、18.6%，信息比率达到2.0以上，表现优异（图27-28，表13-14）。
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3. 图表深度解读

3.1 图1（个股研究报告数量分年度统计）

• 显示了2007-2019年各类报告数量逐年上升，点评报告占绝大多数，且上涨趋势明显，表明卖方研究覆盖逐步加深。

- 点评报告占比高达80%以上，反映市场对业绩点评和短期信息的需求旺盛。
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3.2 表1（全市场卖方研报覆盖情况）

• 2007年覆盖占比63%，2019年下降至56%，充分覆盖占比37.9%，显示覆盖面有所收窄。

- 结合市场结构变化，大小市值分化导致分析师重点转向大盘蓝筹。
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3.3 图2（沪深300及中证500成分股覆盖情况）

• 沪深300覆盖率近乎100%，中证500略低，表明指数成分股得到更充分关注。

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3.4 图3（报告数量分月度统计）

• 财报季3、4、8、10月报告密集，占比近63%；7月点评多，其他月份较平稳。

- 反映分析师发布行为受公司财报节奏影响明显。
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3.5 图4（评级占比）

• 买入(54.4%)和增持(39.1%)合计93.5%，卖出/减持极少，显示分析师整体乐观偏向。

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3.6 图5-图8（覆盖组别对应市值、ROETTM、EPTTM、换手率）

• 高覆盖组股票市值和盈利指标明显优于其他组，说明分析师“偏好”大市值、高盈利公司；换手率波动不大，说明交易活跃度不强烈影响覆盖偏好。

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3.7 图9-图11（一致预期指标分组表现）

• 不同一致预期指标的Top 20%组合（Group5）虽然表现优于低组别，但超额收益均较低(3%-6.7%)，且信息比率较弱，说明信息滞后导致投资价值有限。

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3.8 图12（跟随报告与领先报告时间间隔超额收益情况）

• 跟随报告与领先报告时间间隔越短，超额收益越显著，说明信息扩散早期阶段含有更多Alpha；超过30天，效应减弱接近无超额收益。

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3.9 图13（顾地科技与中证500走势）

• 重新覆盖后股价表现大幅优于中证500，验证事件效应。

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3.10 图14-图16（重新覆盖事件分布、市值及行业）

• 样本数量随时间波动；事件股票市值与市场中值接近，行业主要集中于“基础化工”“医药”“机械”等，周期股较少。

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3.11 图17（重新覆盖事件效应）

• 测算120交易日日均事件收益逐步上升，超额收益维持较长时间，支持重新覆盖为前瞻信号假设。

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3.12 图18-图21（重新覆盖事件因子分析）

• 券商市场影响力显著影响超额收益起点和幅度，买入评级和逆市推荐进一步放大信号质量，逆市强力推荐事件表现最优。

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3.13 图22（事件因子打分回测框架流程图）

• 显示投资策略基于事件因子每日更新，优先买入得分高且持有期未满标的，确保组合持续捕捉前瞻信号。

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3.14 图23-图24（重新覆盖策略表现与持仓数量）

• 长期净值稳步上升，年化超额收益11.8%，但2017年白马集中行情下表现不佳，持股数量随市场分散度变化。

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3.15 图25-图26（盈利预测差异性和领先性分组表现）

• 盈利预测差异性和领先性均呈现明显梯度，组合年化超额收益分别达13.1%和20%，领先性指标单独效果更强。

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3.16 图27-图28（双重定位组合规模和表现）

• 30只与50只版本收益差异不大，均显著跑赢基准，信息比率超2，表明信号稳定且强劲。

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4. 估值方法概述

本报告重点在于量化选股策略研究，未涉及传统的估值方法（如DCF、市盈率等）详述，而是通过分析师行为数据及盈利预测差异性构建量化选股因子，并通过实证检验其超额收益，属于策略开发与信号挖掘范畴。

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5. 风险因素评估

• 分析师覆盖度持续提升：覆盖更加广泛可能导致先发优势减少，策略边际收益可能下降。

- 市场有效性显著提升：随着市场参与者更多、信息传递更快，有效市场假说趋向成立，超额收益难度加大。

• 模型风险：回测可能存在数据挖掘偏差、过拟合风险，实盘表现可能逊色。

报告未明确给出缓解措施，但暗示投资者需关注以上风险。
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6. 批判性视角与细微差别

• 偏好大市值和优质公司：该特征可能导致策略在不同市场环境下表现差异，2017年市场集中度提升时，逆市重新覆盖策略表现不佳，说明策略对市场环境敏感。

- 一致预期指标选股表现有限，但实际上前瞻观点挖掘依赖于分析师行为，存在信息延迟和行为模式变动的风险。策略在信息扩散过快或市场剧烈波动时可能失效。

• 盈利预测差异性与领先性的定义依赖历史6个月数据窗口，窗口大小选择或影响策略表现，可能存在非稳健性。

- 报告未充分讨论超额收益是否存在交易成本、实际执行难度、流动性限制等现实执行障碍。

• 样本覆盖局限：研报数据来自内地持牌券商，排除外资券商及英文报告，可能限制信息覆盖范围。

- 对逆市重新覆盖与盈利预测前瞻观点的组合是否存在重合或多重挖掘并未详细说明。
整体而言，报告分析严谨，结论基于大量实证，较好披露了信号解释逻辑与量化回测框架，值得参考。
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7. 结论性综合

本报告系统分析近年来我国卖方分析师研报覆盖和盈利预测的行为数据，揭示了一致预期指标因信息已被充分反映而难以作为有效选股工具的本质原因。通过深入发掘分析师覆盖行为中的逆市重新覆盖及盈利预测中的差异性与领先性这两类前瞻性信号，报告提出了两套对应的量化策略：

• 分析师逆市重新覆盖策略聚焦长期未被覆盖股票的再关注，结合券商影响力和逆市推荐强度，策略平均年化超额收益约11.8%，信息比率1.4，展现了较好稳定性。

- 盈利预测差异性+领先性策略通过量化盈利预测的相对差异和时间领先度筛选增量信息，组合月度再平衡构建，长期年化超额收益高达20.3%，信息比率超过2，表现显著优异。
图表分析充分验证了覆盖度与基本面指标之间的偏好关系，以及信息扩散效应对于超额收益时限的重要影响。策略回测结果显示，结合分析师行为数据构建的量化因子能有效捕捉市场尚未充分反映的信息优势。
风险提示包括覆盖度提升与市场有效性增强带来的策略表现不确定性。报告最后列出了两套策略的最新持仓名单，方便实际跟踪应用。

综上所述，报告成功阐释了如何在海量卖方研报中识别“前瞻观点”的量化路径，为投资者利用分析师信息提高选股效率提供了系统且实证充分的策略框架。该研究体现了量化方法与行为金融结合的创新性，有助于推动市场信息利用效率提升。
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参考图片示例

• 图1：个股研究报告数量分年度统计

• 图12：跟随报告与领先报告时间间隔分组超额收益情况

• 图17：分析师重新覆盖事件效应统计

• 图23：分析师逆市重新覆盖策略历史表现

• 图28：差异性+领先性双重定位的前瞻盈利预测组合表现

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（全文严格基于报告内容进行分析，相关页码已在引用处标注）

报告