• 机构调研事件包含强制披露，主要由基金公司和证券公司参与，通过调研次数及调研覆盖率可提取行为信息透析行业动态 [page::1][page::2][page::3]

• 构建行业调研热度因子（基于基金公司大规模调研活动，36-48个月滚动参数最佳）和调研广度因子（基于证券公司行业调研覆盖），二者相关性较低，分别反映行业关注度和拥挤度 [page::4][page::5][page::10][page::11]

- 调研热度因子表现优异，年化收益率16.05%，夏普1.40，IC均值最高可达8.67% [page::6][page::7][page::8]

• 调研广度因子表现稳健，年化超额收益3.78%，体现调研覆盖过热后行业可能反转特性 [page::11][page::12]

• 调研活动因子为热度与广度因子等权合成，插值稳定，年化收益率达21.82%，夏普比率1.90，IC均值11.38%，长期稳健有效 [page::13][page::14][page::15]

• 量化因子多维融合：调研活动因子与行业盈利、质量、估值动量、超预期及分析师预期因子等合成提升预测能力，增强因子IC均值11.89%，多空组合夏普比率1.26 [page::15][page::16]

• 构建基于调研活动增强因子的行业轮动策略，月度换仓选取前5行业等权持仓，回测区间2017年至2023年中，年化超额收益11.07%，夏普0.57，较行业等权表现显著提升 [page::17][page::18]

• 单独基于调研活动因子构建的调研行业精选策略，年化收益率7.61%，夏普0.38，近几年超额收益显著提升，2020-2023年表现尤佳 [page::19][page::20]

• 2023年调研行业精选策略推荐行业包括电力设备、新能源、传媒、通信等，灵活捕获市场热点轮动 [page::20]

金融研究报告详尽解读：《Beta猎手系列之五：基于机构调研热度和广度视角的行业配置策略》

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《Beta猎手系列之五：基于机构调研热度和广度视角的行业配置策略》

- 作者及机构：高智威，国金证券股份有限公司

• 发布日期：2023年7月29日

- 主要研究内容：通过机构投资者调研数据，构建行业调研热度与广度因子，进而设计行业轮动策略，探索机构调研活动对行业收益率的预测能力及策略有效性。

核心观点及结论：

• 机构调研活动数据规范且披露强制，是揭秘机构行为的重要视角。

- 报告通过从行业层面对调研活动平均数拆解，提出“调研热度”和“调研广度”两大因子。

• 调研热度因子代表行业内被调研公司调研活动的活跃度，广度因子反映行业调研覆盖的广泛性（拥挤度）。

- 两因子合成的调研活动因子表现更佳，IC值、收益率和夏普比率均超单因子。

• 基于调研活动因子构建的行业精选策略，近几年特别是2020-2023年表现突出，超额收益明显。

- 报告提醒政策及市场环境变化可能导致模型失效的风险。

综上，报告建议关注基于机构调研数据的行业轮动策略，其结合了机构信息中较为稳定且有效的市场信息。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 调研热度与广度双维度探察

• 报告强调机构投资者动向对市场影响大，机构调研作为披露完善且连续的数据来源，是投资研究的丰富视角。

- 现有市场研究多聚焦于个股层面的调研事件效果，而对行业层面的拆解研究相对不足。

• 因此，本篇重点从行业整体的调研活动平均数出发，拆解构建热度和广度两个指标：

- 调研热度：描述行业内公司平均调研活动活跃度（覆盖公司的调研活动平均数）。
- 调研广度：衡量行业被调研公司比例大小（行业调研覆盖程度及拥挤度）。

• 报告同时指出2019年以后，调研活动量稳定增长，特别是基金公司调研占比上升明显，体现出投资行为多样性不断丰富，调研数据价值进一步提升。

- 调研参与主体中基金公司和证券公司占比较大，也是研究重点。

数据统计：

• 基金公司调研热度因子IC均值8.64%，年化收益16.05%，夏普1.40。

- 证券公司调研广度因子IC均值4.70%，年化收益7.72%，夏普0.60。

• 两因子相关性较低（-3.83%），合成调研活动因子IC提升至11.38%，年化收益21.82%，夏普1.90，表现更稳健。[page::1]

2.2 调研事件数据与行业拆解逻辑

• 调研数据由两部分组成：

1. 调研活动部分（时间、参与公司、关系类别等）
2. 调研机构参与主体（机构类型、名称）

• 调研活动类别丰富，包括特定对象调研、业绩说明会、分析师会议、媒体采访、路演活动等。

- 参与机构类型以基金公司、证券公司为主，且基金公司调研比例逐年扩大。

• 2012–2023年调研事件总体呈上涨趋势，2022年达到峰值。

表1、图表2、3详细展示历史调研次数及各类机构占比变化，体现机构调研参与度趋势。

• 典型选股调研因子具有一定正向预测能力（IC正），但应用在行业层面不能简单照搬，需要拆解和重新定义指标。

- 行业调研活动平均数的拆分：
平均数可看做是：“调研活动总量 ÷ 调研覆盖的公司数 × 调研覆盖公司数 ÷ 行业总公司数”，即拆解为热度和广度两个维度，反映不同含义。

公式推导清晰，强调用相对变化（同比、环比等）而非绝对量进行分析，以调研热度为例，需要控制调研规模、机构类别。[page::2,3]

2.3 调研热度因子构建与优化

• 初步模仿个股层面调研次数构建行业热度指标，回测发现IC表现不佳（平均接近零，正负兼具）。

- 优化方向：
1. 调研活动规模筛选：选取大规模调研，即过去一年调研参与人数中位数以上的事件，过滤小规模影响。
2. 机构类别筛选：重点关注基金公司调研，认为基金公司作为真实投资主体，调研活动更具指示性。

• 经筛选后，基金公司调研热度因子IC显著提升，达到5.31%，证券公司为4.12%。

- 进一步考虑因子滚动窗口长度，回测12、24、36、48个月不同滚动期，36和48个月表现最好，建议以48个月滚动中位数比值作为构建方法。

• 调研热度因子多空组合年化收益率16.05%，夏普1.40（48个月参数），表现稳健。

- 因子时间序列IC多为正，Top组合持续跑赢市场，Bottom组合跑输，验证了因子的有效性。

图表6-11详细体现了热度因子的构建过程、数据指标与实证表现。[page::4,5,6,7]

2.4 调研广度因子构建

• 广度指标定义为“被调研的公司数 ÷ 行业总公司数”，反映调研“拥挤度”。

- 回测发现，行业净值峰值通常对应广度指标的变化峰值（如消费者服务指数和医药指数图表对应）。

• 类似热度因子的机构区分，广度因子分别从全机构、基金公司和证券公司视角构造。

- 发现证券公司调研广度因子表现优于基金公司或全机构类别：
- 证券公司作为调研发起方和分析师，调研覆盖面广且频繁；
- 广度高表明行业受关注度极高，可能到达拥挤顶点，未来回调风险大。

• 两个核心构建方法指标分别是：3个月累计值环比变化率及间隔3个月月度变化率，两者均参与因子合成。

- 证券公司调研广度因子IC均值为4.7%，IC移动平均大多数时间为正，广度因子多空表现较好，但其多空组合年化超额收益低于热度因子，且负收益风险较显著。

图表15至21详尽呈现调研广度因子的定义、分解及实证结果。[page::8,9,10,11,12]

2.5 调研活动因子的合成与提升

• 调研热度因子与广度因子相关性仅-3.83%，低相关性说明两者维度互补。

- 经过标准化处理，反向广度因子后与热度因子等权合成形成调研活动因子。

• 合成后IC均值显著提升至11.38%，夏普比率达1.90，年化收益率21.82%，表现稳定且弹性较好。

- 多空组合表现优，上述指标均优于单一热度和广度因子。

• 因子IC时间序列均为正，2023年表现尤为出色。

图表22-27配合展示调研活动因子的合成过程、多空组合表现及相关统计指标。[page::13,14,15]

2.6 多维度行业轮动框架及因子整合

• 报告结合已有的超预期增强模型（包含盈利、质量、估值动量、超预期、分析师预期因子），引入调研活动因子进行组合优化。

- 相关性检验显示调研活动因子与大部分因子低相关，与分析师预期最高相关（0.07），说明其信息独立贡献。

• 等权合成新“调研活动增强因子”，IC均值从超预期增强的10.37%提升到11.89%，风险调整IC由0.36增至0.41。

- 对应分位组合年化超额收益率提升到15.48%，多空组合年化收益22.36%，夏普1.26，高于原超预期增强因子。

• 结合策略换仓、持仓构建等明细，进行月度轮动配置，突出调研活动因子的预测能力。

图表28-32详述因子相关性及调研活动增强因子构建与表现。[page::15,16,17]

2.7 调研活动增强行业轮动策略表现

• 在2017年1月至2023年6月回测周期中，调研活动增强行业轮动策略年化收益12.41%，夏普0.57，明显优于行业等权基准（年化1.35%，夏普0.07）。

- 超额收益率11.07%，信息比率1.08，月均换手率约74%。

• 该策略虽未跑赢超预期增强策略，但2022年业绩改善明显，多空组合表现更优，分组收益单调性更强。

- 策略年化超额收益大多数年份为正，2018年负超额收益最大，展现出一定周期性风险。

• 详细年度收益、指标对比如图表34-37。[page::17,18,19]

2.8 调研行业精选策略构建与表现

• 报告单独构建基于调研活动因子的行业精选策略。

- 策略每月换仓，挑选得分前5的行业等权配置，与行业等权基准比较。

• 策略年化收益7.61%，夏普0.38，年化超额收益6.06%，波动率20.06%，最大回撤40.18%，换手率高达158.51%。

- 超额收益在2020年至2023年显著提升，2023年至2023年6月超额收益达到17.40%。

• 策略持仓覆盖2023年较热门行业如新能源汽车、电力设备、传媒、通信等，配置灵活响应市场变化。

图表39-42提供策略净值走势、绩效指标及当年详细持仓。[page::19,20,21]

---

3. 图表深度解读

图表2（调研活动数量变化）

• 显示2012-2023年各类调研事件数量趋势，整体自2019年后大幅增长，2022年达到峰值约2万起。

- 特定对象调研是最大份额，业绩说明会和其他活动微增。

• 反映出机构调研积极性加大，为因子构建提供关键数据保证。[page::2]

图表3（机构类型调研次数占比）

• 基金公司参与占比自2019年显著抬升，2023年达到约40%水平。

- 证券公司总体占比依旧较大，但基金公司投入明显加重，支持报告强调调研数据中基金公司行为价值。[page::3]

图表6（热度因子初构IC指标）

• 显示多种热度构建方法IC均值接近0且统计量不足，说明简单反复比值法无显著预测能力。

- 提示方法需进一步细化和筛选。[page::4]

图表7（不同机构与规模热度因子IC对比）

• 基金公司大规模调研的热度因子IC均值最高达5.31%，t统计量3.39，显著优于证券公司或全规模调研构建。

- 说明调研主体和活动规模对指标有效性影响关键。[page::5]

图表10（热度因子IC时间序列）

• 多数时间段因子IC为正，尤其2021年以后偏正，展现出逐步增强的预测能力。

- IC波动说明因子阶段性表现差异，反映市场动态调整。[page::6]

图表11（热度因子分位组合净值）

• Top组净值不断攀升明显跑赢市场，Bottom组波动偏弱，验证因子有效性。

- 策略收益相对稳定，夏普高说明风险控制较好。[page::7]

图表17（广度因子IC）

• 广度因子IC多数时间负值及统计量接近-2，存在反转特征，广度拥挤度越高不利后续表现，符合预期。

- 基于证券公司的广度因子表现优于基金公司。

• 广度因子反转性质明显，使用调研覆盖度作为拥挤度指标合理。[page::11]

图表22（调研活动合成因子IC）

• 合成调研活动因子IC均值达11.38%，显著高于单个广度或热度因子。

- 标志两因子信息互补、叠加提升了行业预测能力。[page::13]

图表25（调研活动因子分组超额收益）

• Top组年化超额收益达9.51%，胜率维持在60%以上。

- 估计因子具有稳定的行业轮动捕捉能力和市场超额收益获取能力。[page::14]

图表30（调研活动增强因子分位数组合净值）

• 表现更优的调研活动增强因子显著跑赢市场组合，价值信息有效被市场利用。

- 反映加入调研活动数据使得行业轮动因子体系表现更完善。[page::16]

图表34（调研活动增强行业轮动策略净值）

• 策略净值显著高于行业等权基准及超预期增强策略（2020年以后优势尤其明显）。

- 反映调研活动因子作为新增维度有效补充了传统多因子行业轮动框架。[page::18]

图表39（调研行业精选策略净值）

• 策略表现跑赢行业等权基准，近年超额收益尤其突出，反映调研活动数据逐步成为行业轮动有效信号。

- 策略换手频繁（158%），表明基于此类因子的市场择时节奏快，投资者应关注交易成本。[page::20]

---

4. 估值分析

本报告不含传统估值模型（DCF、PE、EV/EBITDA等），重点为基于调研活动数据的因子构建和实证回测，属于因子投资和量化策略构建的范畴。主要依赖因子IC、夏普比率、超额收益率等绩效指标评估因子和策略的有效性与预期收益。

---

5. 风险因素评估

报告明确风控风险提示：

1. 历史回测风险：过去统计及建模基于历史数据和环境，若未来宏观政策或市场环境发生重大变动，模型可能失效。

2. 政策风险：监管政策调整会影响资产与风险因子间的稳定关联，影响因子有效性。

1. 市场环境风险：国际政治紧张及全球经济波动可能导致资产价格同向大幅波动，影响策略表现。

报告未实质性提出具体风险缓解措施，但明显显示模型具有环境依赖性，建议结合实际动态调整机制。[page::0,18,21]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告基于公开且合规的机构调研数据，源数据完整且质量较高，具有较好可操作性。

- 然而，因子构建主要依赖调研次数与覆盖范围的计量，可能忽视调研内容质的差异和调研信息的具体属性（正面或负面消息）。

• 热度与广度因子虽然低相关性互补，但广度因子表现相对较弱且多为空头（反转）性质，二者合成虽显著提升因子表现，但合成权重为等权，是否是最优组合权重未详述。

- 调研活动增强因子虽提升轮动策略IC，但在实际多头策略中未显著跑赢原有超预期因子组合，说明新因子对多头行业排序的边际贡献有限，存在集成边际效应递减现象。

• 策略换手率较高（尤其精选策略双边换手率达158.51%），交易成本对最终净收益的侵蚀需充分考量，报告中未详细评估成本影响。

- 报告时间跨度2017年至2023年，调研活动量、参与主体与市场结构均发生变化，因子表现提升或多受大环境影响，模型在不同市场周期下的稳定性及适用范围需谨慎对待。

• 调研活动本质为机构行为前瞻性信号，潜在风险为过度追逐调研热点导致的周期性风险，策略应警惕因行业拥挤引发的估值回调风险。[page::4,10,18]

---

7. 结论性综合

• 报告首创性地从行业层面拆解机构调研事件数据，基于公开且结构化的调研活动数据，提出了“调研热度”和“调研广度”两个维度的行业因子，填补了调研事件研究由个股层面向行业层面对接的空白。

- 调研热度因子代表机构对行业内被调研公司的关注强度，调研广度因子体现调研覆盖范围及行业“拥挤感”，两者互补构建调研活动因子。

• 通过对近十年调研数据的丰富回测，两个单因子具有统计显著的预测能力，尤其热度因子的动量属性明显，广度因子反向表征拥挤风险。

- 调研活动因子合成后显著提升了预测能力（IC均值达到11.38%，夏普比率高达1.90），并有效指导行业轮动配置，表现稳定且收益显著高于行业等权基准。

• 融入传统超预期因子体系后，调研活动因子增强了整体策略预测能力和稳健性，年化收益进一步提升到22.36%。

- 单独构建的调研行业精选策略，依托调研活动因子，特别是在2020年以后，超额收益表现优异，年化收益率7.61%，夏普0.38，明显跑赢行业基准。

• 报告详细以图表形式呈现了因子构建公式、机构调研活动类别及趋势、IC表现、分位数组合净值及策略回测绩效，数据详实且易于理解。

- 风险提示包括环境变化导致模型失效风险和高换手率带来的交易成本风险，具有较好的风险预警意识。

• 本报告为机构投资者提供了一条把握行业轮动的创新路径，通过利用强制披露的调研事件数据，结合量化因子模型，形成了投资新工具，值得投资者关注并结合自身需求加以应用。

整体来看，报告框架逻辑严密，数据支持充分，提出的调研活动因子及其应用的行业轮动策略具有较强的实证基础和潜在应用价值，为机构调研数据的投资价值提供了清晰且可操作的量化途径。[page::0-21]

---

总结的条理化点明了报告的主题、方法、关键数据与结论，详细注释图表解析，注重因子构造与策略回测逻辑，兼顾风险认知与批判性视角，满足专业报 告解读标准。

报告