雪球大 V 用户基本信息与分类 [page::3][page::4]

• 涉及粉丝数量500以上的34882个大V用户。

- 超过50%用户粉丝数量少于2000，粉丝超1万的占20%。

• 未认证用户占比57%，实名认证31%，分析师及基金经理占比4%。

雪球大 V 用户自选股与模拟组合行为分析 [page::5][page::6][page::7]

• 月均自选股样本约2.5万个，数量呈增长趋势。

- 自选股事件收益随粉丝数量增长显著提高，粉丝≥5万的超额收益最高达3.9%。

• 模拟组合调仓月均样本约2.1万次，事件收益表现优异者主要为研究达人类型，增仓幅度与事件收益呈正相关。

雪球大 V 用户风格画像及五维评价体系 [page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 大V用户选股偏好集中在医药生物、电子等热门行业，风格偏向中高市值个股。

- 五维评价体系涵盖收益能力、收益稳定性、交易能力、黑马能力及白马能力。

• 大V用户自选股超额收益均值3.4%，组合年化收益8.7%，波动率及调仓间隔等指标体现其较强交易能力。

- 挖掘白马股的超额收益明显优于黑马股。

事件组合策略及收益表现 [page::11][page::12][page::13][page::14]

| 组合 | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 最大回撤 胜率 |
|---------------|------------|------------|------------|----------------|
| 粉丝≥50000 | 21.0% | 23.3% | 0.90 | 30.9% 56.4% |
| 20000≤粉丝<50000 | 17.8% | 23.5% | 0.76 | 31.2% 55.1% |
| 10000≤粉丝<20000 | 11.1% | 23.8% | 0.47 | 33.4% 54.8% |
| 沪深300 | 0.6% | 19.1% | 0.03 | 39.6% 50.8% |
| 中证500 | -2.9% | 21.8% | -0.13 | 40.1% 52.8% |

• 自选股事件组合的年化收益显著优于市场指数，且粉丝数量越多收益越高。

- 模拟组合买入事件组合表现一般，研究达人收益最高8.4%。

• 通过雪球大V用户的五维风格画像，使用收益波动比等指标对事件组合进行动态筛选，构建绩效优选组合。

| 组合 | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 最大回撤 | 胜率 |
|--------------------|------------|------------|------------|----------|---------|
| 自选股绩效Top20%组合 | 25.6% | 23.9% | 1.07 | 30.8% | 55.9% |
| 自选股绩效Top40%组合 | 21.1% | 23.9% | 0.88 | 31.8% | 56.1% |
| 基础自选股事件组合 | 11.0% | 23.8% | 0.46 | 34.3% | 54.9% |


| 组合 | 年化收益率 | 年化波动率 | 收益波动比 | 最大回撤 | 胜率 |
|------------------------|------------|------------|------------|----------|---------|
| 模拟组合绩效Top20%组合 | 19.3% | 23.7% | 0.82 | 31.9% | 56.1% |
| 模拟组合绩效Top40%组合 | 16.9% | 23.8% | 0.71 | 31.3% | 55.9% |
| 基础自选股事件组合 | 11.0% | 23.8% | 0.46 | 34.3% | 54.9% |

• 绩效优选组合基于用户历史选股收益波动比筛选，显著提升组合收益表现。

- 用户自选股历史表现对未来选股事件收益有一定预测能力。

金融研究报告详尽分析：雪球大 V 用户的选股行为 alpha

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1. 元数据与报告概览

标题：雪球大 V 用户的选股行为 alpha
作者与团队：开源证券金融工程研究团队，由首席分析师魏建榕领衔，团队成员包括多位具有证券分析师资格的专业人员。
发布日期：2023年11月5日
发布机构：开源证券研究所
主题：基于雪球平台大 V 用户（粉丝量较大的用户）数据，分析其选股行为、投资风格及构建事件组合策略，探讨大 V 用户投资行为的alpha特征及其选股能力。

核心论点与结论：

• 雪球大 V 用户是股票投资的活跃参与者，其选股与组合调仓行为中蕴含的投资信息具有显著的alpha收益。

- 随着用户粉丝数量增加，选股收益表现呈正相关。

• 通过五维评价体系（收益能力、收益稳定性、交易能力、黑马能力、白马能力）对大 V 用户进行风格和绩效画像，发现其在白马股选股上的超额收益尤为突出。

- 基于自选股事件构建的选股组合，收益表现显著优于市场指数，且通过对大 V 用户绩效进行筛选后，组合收益进一步提升。

• 相较于模拟组合买入事件，用户自选股信息的有效投资价值更高，且策略改进效果更明显。

- 报告提醒历史数据推断未来存在不确定性，需注意风险。

总体来看，报告主要传达的观点是，利用雪球大 V 用户的选股和组合数据可以构建具有较好风险调整收益的量化选股策略，揭示了大 V 用户作为市场信息源的价值和alpha潜力。[page::0,1,14]

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2. 逐节深度解析

2.1 雪球大 V 用户数据概览

内容总结：

• 数据来源与分类：雪球用户数据被划分为四大类：用户基本信息、自选股信息、模拟组合信息和发帖文本信息。本文重点利用前三类数据。

- 用户筛选：通过扩散方法选取粉丝数≥500的用户，筛选出34882名大 V 用户。

• 用户结构：多数学员粉丝数低于2000，约20%粉丝数超过1万。认证情况表明未认证用户占57%，实名认证占31%，专业分析师及基金经理仅4%。

推理依据：

• 用户粉丝量是大 V 用户识别的重要指标，反映其影响力和信息传播范围。

- 认证状态体现用户的专业性和身份可靠度，多维度用户交织影响信息质量。

关键数据点：

• 粉丝数结构：29%用户在500-1000，20%用户1万以上。

- 用户类型分布（图2、图3）：未认证占多数，专业投资者相对稀少。

总体体现了雪球平台大 V 用户基数大，影响力分布和专业度差异显著，构筑了研究选股行为的基础。[page::0,3,4]

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2.2 雪球大 V 用户自选股信息

内容总结：

• 自选股数据规模：自选股样本排除了港股、美股等，纯A股分析，月均2.5万个自选股样本且近年数量增长。

- 自选股事件收益：随着粉丝数增长，自选股加入后60交易日的超额收益显著提高。

• 用户类型差异：研究达人、排行榜用户和分析师基金经理的自选股事件收益表现最佳。

推理依据：

• 大 V 用户的选股决策影响其自选股池的未来表现，粉丝数可映射其观点质量或信息优势。

- 不同用户背景专业性强弱不同，显示出投资能力的差异。

关键数据点与图表解读：

• 图4展示2020年至今月度自选股数量整体呈增长趋势，显示大 V 用户选股活跃度提升。

- 图5呈现粉丝数与60日超额收益正相关，高影响力大 V 用户选股后收益达3.9%。

• 图6显示研究达人自选股事件收益最高，约4.1%，明显领先其他类型。

这些数据揭示大 V 用户群体中，粉丝规模和专业类别均为选股能力的有效指标。[page::4,5]

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2.3 雪球大 V 用户模拟组合信息

内容总结：

• 模拟组合包含调仓信息及净值数据，月均调仓样本超2.1万次，反映高度活跃的组合管理行为。

- 模拟组合买入事件收益表现整体低于自选股，但研究达人仍表现较高。

• 增仓幅度与事件收益呈正相关，显示大 V 用户的调仓幅度可视为信号强度指标。

推理依据：

• 组合调仓行为更为主动灵活，调仓幅度反映用户对个股判断的信心。

- 不同类型用户的历史Buy事件收益呈现其投资能力差异。

关键数据点与图表解读：

• 表4示例了组合调仓具体细节，包括调仓前后权重变动。

- 图7显示调仓次数随时间有明显波动和增长趋势。

• 图8不同用户买入事件累计收益曲线显示研究达人领先，约3.0%。

- 图9增仓幅度分组曲线呈现高增仓幅度对应更高收益，最高达接近3%。

该部分强调了调仓行为有效性及细致的资金管理反映出投资能力差异。[page::6,7]

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2.4 雪球大 V 用户风格画像

内容总结：

• 用户选股多集中于医药生物（13%）、电子（9%）、化工（8%）、机械设备（7%）、计算机（6%）等热点行业。

- 行业持股风格存在用户间显著差异，如食品饮料和计算机行业专注型用户案例。

• 市值倾向偏向中高市值，估值凡位均值为47%，市值分位均值为74%。

- 用户风格随时间变化，部分用户偏好稳定，大市值或小市值波动显著。

推理依据：

• 大 V 用户的行业偏好反映其专业背景和信息圈层差异。

- 市值和估值倾向体现投资风格（成长、中大型价值等）的不同。

关键数据点与图表解读：

• 图10柱状图清晰显示行业权重分布，医药生物遥遥领先。

- 图11三用户行业分布雷达差异显著，展示个体投资组合风格。

• 图12散点图揭示估值与市值的分布关系，表现为中高市值居多。

- 图13显示三位用户市值分位随年变化，多样化风格动态。

本部分为后续针对不同用户构建差异化选股策略提供支撑。[page::7,8]

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2.5 雪球大 V 用户五维评价体系

内容总结：

• 构建五维指标体系：收益能力（自选股超额收益和组合年化收益）、收益稳定性（收益波动）、交易能力（调仓间隔、买卖超额收益差）、黑马能力（小市值个股选股能力）、白马能力（大市值个股选股能力）。

- 正负向指标权重明确，横截面分位数方法计算综合评分。

• 不同用户在五维上的表现不一，具体例子显示收益能力稳定性交易能力差异。

推理依据：

• 综合多因子多维度评价更全面衡量投资能力与风格。

- 黑马与白马能力指标突出不同策略和选股风格。

关键数据点与图表解读：

• 表5详细列出指标及计算方法，强调指标权重分配平衡。

- 图14、15显示自选股超额收益均值3.4%，组合年化收益8.7%。

• 图16、17波动率均值较大，分别21.6%和33.6%，指示风险水平。

- 图18调仓间隔34天，图19买卖超额收益差0.74%，体现一定交易主动性。

• 图20黑马能力均值0.35%，图21白马能力均值3.9%，白马能力明显更强。

- 图22雷达示例展现不同用户绩效的个性化特征。

评价体系为后续以绩效筛选用户提供了量化框架。[page::8,9,10,11]

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2.6 雪球大 V 用户事件组合策略

内容总结：

• 基于自选股和模拟组合调仓事件，采用20个交易日持有期等权配置构建事件组合。

- 自选股事件组合收益强劲，粉丝越多组合年化收益越高，最高达21%。

• 模拟组合买入事件组合表现较弱，最高仅约8.4%年化收益（研究达人）。

- 利用用户历史绩效指标优化筛选选股组合，Top20%用户组合年化收益提升至25.6%。

• 模拟组合筛选后收益亦上升，但自选股信息改进效果更显著。

推理依据：

• 用户自选股能体现其真实选股信息，模拟组合因调仓行为复杂且有执行偏差，信息含量低。

- 以自选股历史超额收益波动率指标衡量筛选，体现了信息的时效性与预测能力。

关键数据点与图表解读：

• 图23显示三个粉丝量级别的自选股组合净值显著优于沪深300、中证500。

- 表6自选股事件组合年化收益分别为21.0%、17.8%、11.1%，回撤约30%，胜率超55%。

• 图24模拟组合买入组合净值走势居中，表7年化收益最高8.4%，波动率22%，低于自选股。

- 图25优选组合净值明显提升，Top20%组合累计涨幅超6倍，基础组合不到3倍。

• 表8收益波动比翻倍提升至1.07，最大回撤进一步降低，显著优化风险收益比。

- 图26模拟组合优化相对自选股基础组合收益提升，但规模与效果较自选股逊色。

• 表9模拟组合优化年化收益最高19.3%，仍低于优选自选股组合。

事件组合策略论证了大 V 用户投资信息价值，强化了基于绩效指标筛选投资组合的有效性。[page::11,12,13,14]

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3. 图表深度解读

3.1 核心图表解析

• 图2（不同粉丝数量分布）：显示29%用户粉丝在500-1000，20%粉丝上万，结构集中低粉丝群体，反映用户影响力分布不均。[page::4]

- 图3（用户类型分布）：未认证占57%，实名认证31%，专业人员仅4%，表明大 V 更多为普通实名或非实名投资者，专业比例有限。[page::4]

• 图5（粉丝数与自选股超额收益）：曲线单调递增，60日超额收益从约2%提升至3.9%，证明更受关注者选股α增强。[page::5]

- 图6（不同用户类型自选股事件收益）：研究达人最高4.1%，分析师基金经理3.5%，未认证最低，说明专业性提高收益表现。[page::5]

• 图7（模拟组合调仓样本数量）：月均调整2.1万次，整体较活跃，有逐年上升趋势，说明投资行为频繁且数据丰富。[page::6]

- 图8（模拟组合买入事件收益）：研究达人达到3%，分析师1.2%，强化了专业用户操作的优势。[page::7]

• 图9（增仓幅度与事件收益关系）：高幅度增仓对应近3%收益，低幅度不足2%，展现调仓强度与结果的相关性。[page::7]

- 图10（选股行业分布）：医药生物13%独占鳌头，热门行业高度集中，反映大 V 用户偏好热点板块。[page::7]

• 图11（用户A/B/C行业偏好差异）：A用户几乎专注食品饮料95%，B用户计算机85%，C用户均衡分布，揭示不同投资风格。 [page::7]

- 图12（市值估值分布）：散点分布显示选股多为中高市值，中等估值偏好，反映较为稳健的投资风格。 [page::8]

• 图13（三用户市值风格演变）：A用户持续偏好大市值，B持续偏小市值，C市值风格较为变动，揭示多样投资路径。[page::8]

- 图14、15（收益能力分布）：自选股超额收益3.4%，组合年化8.7%，均值右偏，证明整体能力略优于市场。[page::9]

• 图16、17（收益波动）：较高波动率21.6%和33.6%，反映收益背后潜在风险。 [page::9]

- 图18（调仓间隔）：均值34天，多数用户调仓相对频繁，有效反映积极交易态度。 [page::10]

• 图19（买卖超额收益差）：均值0.74%，显示多数用户调仓中顺势买入带来正收益。 [page::10]

- 图20、21（黑马与白马能力）：白马能力3.9%明显高于黑马0.35%，说明大 V 挖掘传统稳健资产更有效。[page::10]

• 图22（五维雷达图）：用户A表现均衡，B白马突出，C黑马强，体现多样化投资风格与优势。[page::11]

- 图23（自选股事件组合净值）：不同粉丝量用户净值表现逐级提升，远优于沪深300与中证500。[page::11]

• 表6（自选股事件组合收益统计）：粉丝≥50000收益率21%，比沪深300的0.6%优势明显，风险相对较高但风险调整后效益佳。 [page::12]

- 图24（模拟组合买入事件组合净值）：表现不及自选股组合，研究达人表现较好但整体偏低。[page::12]

• 表7（模拟组合买入事件组合指标）：最高年化仅8.4%，回撤及波动率较高，风险收益表现一般。[page::12]

- 图25（优选自选股组合净值提升）：Top20%绩效组合累计净值远超基础组合，凸显筛选有效。 [page::13]

• 表8（优选自选股组合指标）：年化收益大幅提高至25.6%，回撤小幅下降，风险调整后显著优于基础组。 [page::13]

- 图26（优选模拟组合净值提升）：同样显示优化效果，但幅度和规模小于自选股组合。 [page::14]

• 表9（优选模拟组合指标）：最高19.3%收益，风险较高但胜率提升，优化效果显示可行。 [page::14]

通过这些图表，报告全面呈现了大 V 用户选股相关的多维度数据背后的投资价值与策略效果。

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4. 估值方法点评

本报告不涉及传统公司/行业估值模型（如DCF、市盈率等），而重点通过事件驱动的量化策略构建与回测方法衡量雪球大 V 用户的投资alpha。具体方法包括：

• 事件组合构建法：根据用户自选股及模拟组合“事件”（如加入自选、模拟买入事件），按时间顺序构造等权组合，持仓20交易日，严格计量超额收益。

- 绩效优选筛选：根据历史实际收益波动率比（收益波动比）指标筛选部分用户，进一步剔除表现弱者，挖掘更强alpha用户。

• 交易成本及限制考量：组合计算中引入万三双边交易费用，替代日内收益率估计次日收益，保证策略实现的接近真实运作。

该方法结合微观行为数据与量化组合回测，体现较强的实操价值和策略有效性验证，是量化alpha研究的有益拓展。[page::0,11-14]

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5. 风险因素评估

报告明确指出：

• 历史数据的局限性：所有模型和策略基于历史数据，未来市场环境的不确定性可能导致结果变化，历史表现不代表未来绩效。

- 样本选择与数据覆盖：自选股和模拟组合数据主要覆盖A股，且基于公开交易数据，可能受限于平台用户行为偏差和结构变化。

• 策略实现限制：事件组合持仓周期、交易费用设定、部分用日内收益代替次日收益，均为近似估计，实际操作可能面临滑点和执行风险。

- 用户身份认证及专业度差异：诸多用户未认证或非专业身份，信息质量和投资能力参差不齐，筛选效用重要。

• 策略随时间可能失效：行情变迁、用户偏好变化及行为模式调整可能导致策略alpha消失。

报告未详细给出具体缓释策略，提示投资者自主判断和风险控制尤为重要。[page::0,14]

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6. 审慎视角与细微差别

• 偏差风险：虽然大 V 用户粉丝多、表现好，但可能存在信息披露不对称、群体行为偏差、中介信息扰动影响。

- 因果关系挑战：粉丝数量与超额收益呈相关性，但是否因果关系未严谨证明，粉丝或许更多反映“人气”，亦可能存在“追涨”效应。

• 模型假设和选取的指标：收益波动比作为筛选指标合理，但其他潜在指标如风控、资金流向未纳入，也可能影响效果。

- 未涵盖用户发帖信息：报告只用到自选股和模拟组合数据，未深入分析用户发帖文本的情绪与观点，空间可进一步挖掘。

• 市场覆盖广度限制：以A股数据为主，对港股美股策略有效性未知，限制了策略普适性。

- 策略集中于热门行业和中高市值股票：可能忽略潜在小盘成长股的机会，策略风格偏向较为明确。

综合来说，报告较客观基于数据研究，暗示未来需结合更多维度和动态调整，且需警惕策略实施中的交易和市场风险。

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7. 结论性综合

本报告通过系统梳理和多维分析雪球大 V 用户的投资行为，结合用户分类、选股行业、市值估值偏好及绩效表现，提出了基于用户自选股和模拟组合事件的量化选股策略。核心结论如下：

• 雪球大 V 用户自选股事件持有组合展现出明显的alpha特征，年化收益高达21.0%，且粉丝数量越多，投资表现越好，说明大 V 用户作为市场信息源战略意义重大。

- 相比于模拟组合调仓事件，自选股事件数据的投资价值更高。模拟组合买入事件年化收益最高仅8.4%，且调仓幅度与事件收益正相关，体现了策略实现难度。

• 五维评价体系成为有效多维度投资能力量化框架，帮助识别收益能力、稳定性、交易能力以及对黑马白马股票的挖掘能力，表现出大 V 投资行为的多样化和丰富性。

- 依据用户历史超额收益波动比，构建绩效优选组合，优选组合年化收益高达25.6%，远超基础组合，体现筛选机制的有效性和前瞻性。

• 行业和风格偏好明显，大 V 用户更偏爱医药生物、电子等热门行业和中高市值股票，这反映了其投资策略的稳健性和系统性。

- 报告从理论和实证两方面验证了平台社交投资数据的分析价值，挖掘了大 V 用户的投资alpha，具备较强的应用前景。

结合图表及数据，策略改进及筛选均显著提升组合的风险调整收益，特别是在核心热门行业和大市值股票领域。整个分析框架为基于社交投资大数据的alpha挖掘提供了实操范本。

报告亦提醒投资者关注基于历史数据的模型局限与市场风险，策略需动态适应市场变化。未来工作可进一步纳入用户发帖文本情绪等深度信息，优化策略效果。

总体而言，本研究对理解并利用大 V 用户行为数据创新量化投资研究，具备重要价值和示范意义，推荐专业投资者关注其策略及潜在应用。[page::0-14]

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参考附图示例

例如，图5粉丝数量与自选股事件收益呈正相关：



图23雪球大 V 用户自选股事件组合净值走势：



图25自选股绩效优选组合净值提升：



（更多图表详见报告对应页）

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总结

报告通过数据驱动和量化方法显著揭示了雪球大 V 用户投资行为的alpha表现及策略应用潜力。通过样本筛选与绩效优化，构建了收益与风险均衡的事件投资组合，实现了粉丝数量与投资收益的正相关关系落地。该研究对金融大数据、社交投资行为及量化策略构建具有重要的指导价值和参考意义。

报告