关系型数据与分析师共同覆盖的研究背景 [page::2][page::3]

• 量化选股因子库日益庞大，因子边际增量变得关键。

- 分析师共同覆盖反映了公司间行业、地域、供应链等多维关系，是有效的基本面关联表征。

• 通过构建股票间分析师共同覆盖邻接矩阵，刻画关联强度，为因子衍生提供新视角。

分析师共同覆盖关联特征与统计描述 [page::4][page::5][page::6]

• 迈瑞医疗等医药生物行业股票间分析师共同覆盖量大，关联度显著。

- 不同行业股票间亦存在跨行业分析师共同覆盖，表明关联关系广泛存在。

• 分析师共同覆盖相关个股数量均值及分位数呈下降趋势，覆盖股票更趋集中。

分析师共同覆盖与收益率相关性分析 [page::7]

• 共同覆盖投资组合内个股收益相关系数均值高于全样本，2022年相关系数均值提升至34%，高出全市场6个百分点。

- 多年数据分布显示分析师覆盖关系有效刻画收益间关联。

衍生因子构建及信息增量验证 [page::8]

• 通过对共同覆盖邻接矩阵归一化后与原有因子向量矩阵乘，生成衍生因子。

- 衍生因子与原因子相关系数约为15%，显示衍生因子包含较多新增信息。

基于XGBoost模型的联合训练与效用提升 [page::9][page::10]

• 利用滚动训练方式，每10个交易日训练模型，采用前100个ICIR值最高的因子作为特征输入。

- 两组对照：仅用原因子（ML）和加入共同覆盖衍生因子（MLCommon）。

• MLCommon模型在全周期IC提升约2%，年化IR提升1，部分年份IC提升近4%。

| 年份 | MLCommon IC | ML IC | MLCommon 年化IR | ML 年化IR |
|------|--------------|-------|-----------------|----------|
| 2018 | 11.66% | 7.97% | 12.11 | 7.45 |
| 2019 | 8.97% | 7.63% | 7.71 | 6.16 |
| 2020 | 7.92% | 5.55% | 5.39 | 3.84 |
| 2021 | 3.84% | 4.09% | 2.57 | 3.12 |
| 2022 | 3.66% | 3.43% | 2.58 | 2.75 |
| 全周期 | 7.21% | 5.73% | 5.34 | 4.52 |

模型输出在因子选股上的表现对比 [page::11][page::12][page::13]

• 头部组合年化超额收益提升约2%，夏普比率提升0.1，2020年提升最显著达到8%。

- 多空组合年化收益提升3%、夏普比率提升0.03，2021年收益提升约10%。

• 回测区间：2018年1月-2022年10月，样本为中证全指成分股。

总结 [page::13]

• 利用分析师共同覆盖关系构造衍生因子，有效提升模型IC和收益表现。

- 衍生因子引入显著增加因子库的信息容量，为多因子量化策略增加新维度。

• 该方法为关系型数据在量化选股研究中的应用提供新路径，具有较强实践价值。

证券研究报告详尽分析：基于分析师共同覆盖信息的量化因子衍生与机器学习模型增强研究

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一、元数据与概览

• 报告标题： 分析师共同覆盖增强机器学习模型训练——关系型数据

- 作者及机构： 鲁植宸（中信建投证券，多因子与ESG策略组分析师）、研究助理徐建华

• 发布日期： 2022年12月9日

- 主题： 本报告聚焦于量化选股中的因子衍生方法，特别是利用分析师共同覆盖的关系型数据对现有因子库进行提升，进而优化机器学习模型的预测效果和策略表现。

• 核心论点与结论：

- 关系型数据（如分析师共同覆盖）提供了公司基本面之间的联系信息，该信息可用于因子挖掘和增强。
- 基于分析师共同覆盖构建关系矩阵，衍生出新的因子并与现有因子联合训练机器学习模型，提升了因子库的边际增量和模型表现。
- 实证结果显示，叠加分析师共同覆盖衍生因子的模型整体IC提升约2%，IR提升约1；在多空组合和头部组合的年化收益和夏普率也有明显改善。
- 风险提示强调模型可能存在偏误，历史表现不代表未来，且未来市场规律可能失效。

整体上，作者传递的信息是通过利用“分析师共同覆盖”这一新兴的关系型数据视角，有效衍生高质量低相关性新因子，提升机器学习因子模型的选股能力和策略绩效。[page::0][page::2][page::13]

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二、逐节深度解读

2.1 引言

引言设定了多因子模型选股的背景，传统因子多基于公司基本面指标（如ROE、EPS增长率），适用于低频数据场景。随着算力提升和数据资源增多，开始攻略高频因子和多维因子库，包含7类共376个日频量价因子。关系型数据（供应链、分析师共同覆盖、地理关联、新闻报道）成为挖掘潜在因子的创新方向。

报告引用了相关学术研究（如Moskowitz和Grinblatt关于行业关联、Menzly和Ozbas关于供应链关联、Lee等人在技术关联的研究），强调公司间收益率存在显著领先-滞后效应，关系型数据帮助发掘新因子，提升辉映因子效果。

图表1（关系型数据示意图）直观展示了供应链、分析师共同覆盖、地理关联、新闻报道四种关系型数据来源，体现本研究所融入的“分析师共同覆盖”专注于刻画公司间基本面深层次关联，拓展现有因子挖掘领域。[page::2]

2.2 关系型数据的应用框架

报告进一步说明因子库日益庞大、同质化严重背景下，单因子效果有限，新因子对于原有因子带来的“边际增量”成为关键。利用关系型数据，挖掘因子间复杂关联，既可丰富因子持异质性，又能融合高低频数据优势，提升因子预测能力。

图表2展示了“关系型数据应用框架”：

• 因子挖掘分人工和机器挖掘

- 关系数据加工特征工程：去量纲、预处理、标签定义

• 滚动训练和模型集成（Boosting、Bagging）

- 组合优化（基准偏离、风格偏离、风险控制、行业偏离）

整体表明，本研究定位为因子挖掘和特征扩展在机器学习模型训练的关键环节。强调关系型数据结合因子联合训练，可提升多因子策略竞争力。[page::3]

2.3 分析师共同覆盖的逻辑与构建

分析师共同覆盖是刻画公司间关联的关键切入点，主要基于以下逻辑：

• 投资者认知有限，存在对相关股票的滞后和超前反应

- 分析师覆盖体现了市场注意力集中度，多个分析师共同覆盖的公司之间存在更紧密的基本面联系

• 共同覆盖数目即反映关联强度

通过构建邻接矩阵，统计分析师覆盖的股票对，每对股票的共同覆盖分析师数构成矩阵元素，以表达公司间的关系强度（图表3邻接矩阵示例中，“药明康德-恒瑞医药”共同覆盖高达72位分析师，表明其强关联，反之“圣农发展-鸿远电子”关联弱）。

此外，案例分析迈瑞医疗，图表4显示其共同覆盖股票主要集中医药生物行业（201余只），还有国防军工、农林牧渔、食品饮料等多行业涉猎，反映分析师覆盖跨行业的广度和深度。图表5具体列举了与迈瑞医疗高关联的行业及股票，既有行业内强关联公司，也有跨行业关联（如鸿远电子、圣农发展等），示范了该指标的多维度信息。[page::4][page::5][page::6]

2.4 分析师共同覆盖下收益率相关性分析

报告通过定量分析（图表8和图表9）展示了在2017-2022年，基于分析师共同覆盖的股票对收益率相关系数较全样本明显更高，说明共同覆盖矩阵较好地捕捉了公司间收益联动特性。

以2022年为例：

• 共同覆盖样本的平均相关系数为34%，高于全市场28%，提升6个百分点

- 在各分位数均体现出1%-8%的超额相关度

图表9中各年收益率相关系数的分布亦体现出共同覆盖样本的偏右移动，确认了这一关系的时间稳定性和显著性。这为基于该关系构建因子提供了理论支持。[page::7]

2.5 分析师共同覆盖衍生因子的构造

该部分展示了利用关系矩阵 \(Mc\) 对现有因子进行数学操作：

• 先归一化邻接矩阵为权重矩阵 \(Mw\)，通过行和归一确保权重概率属性

- 对原有因子向量 \(F\) 应用矩阵乘法得到衍生因子 \(Fc = Mw \times F\)

• 过程使得因子不仅反映单个公司特征，也融入了其“邻居”公司的因子信息，体现关联性和信息传递

该特征工程方法兼顾简单且合理论证充足，充分利用分析师覆盖关系，衍生低相关性新因子。

其后的相关性分布统计（图表10）显示衍生因子与原因子相关性均值约为15%，最高不超过32%，表明衍生因子在信息上增量显著，并极大降低了新因子与原因子之间的多重共线性问题，从而可能带来组合策略的新机会。[page::8]

2.6 衍生因子在机器学习模型训练中的应用

模型训练设计：

• 采用XGBOOST作为主要回归模型，具备强劲梯度提升和正则化机制，适合多因子合成

- 滚动训练策略：每10个交易日重新训练一次模型，保证模型适应市场变化

• 因子筛选原则：每次训练基于过去一年ICIR绝对值前100个因子，保障特征质量

- 因子预处理包括winsorize缩尾和截面标准化，防止极端值和量纲影响

• 标签为10日收益率标准化后的截面收益率，贴合截面选股场景需求

- 两套对照实验：
- ML：仅原始因子训练模型
- MLCommon：原始因子及其通过分析师共同覆盖矩阵衍生因子共同训练，输入维度扩展至200

图表11罗列了滚动训练框架，表示训练样本与测试样本的时间窗口设计，保证模型的时间序列合理性和预测可靠性。[page::9][page::10]

模型性能及因子有效性检验：

• IC（信息系数）和IR（信息比率）的对比分明：全周期内，MLCommon模型的IC为7.21%，较ML的5.34%提升近2%；IR也从4.52增至5.34，增幅约1单位（图表12）。

- 各年份均呈现不同程度改进，2018年表现最优IC提升近4%，IR提升近5。

• 分组测试（图表13与图表14）显示ML_Common分组收益率阶梯更为明显，提升选股的分组区分能力。

- 头部组合（图表15和图表16）中叠加衍生因子后的策略，年化超额收益提升2%，超额夏普提升约0.1，2020年提升尤为显著（超额收益增8%）。

• 多空组合（图表17和图表18）多年平均年化收益提升约3%，超额夏普率改善0.03，2021年表现最好，年化收益提升10%。

- 总体表现表明，结合分析师共同覆盖的衍生因子明显提升了机器学习模型的选股能力和风险调整表现，投资组合表现更稳健且优异。[page::10][page::11][page::12][page::13]

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三、图表深度解读

• 图表1（关系型数据示例）： 关系型数据主要分为供应链、分析师共同覆盖、地理关联和新闻共同报道，展示了研究关注的多维关系数据范畴。

- 图表2（关系型数据应用框架）： 展现了从因子挖掘、特征处理、模型训练到组合优化的完整流程，强调关系型数据在因子增强和模型训练中的融入路径。

• 图表3（邻接矩阵构建示例）： 指明通过分析师共同覆盖数据构成的股票间关联矩阵，矩阵元素代表共同覆盖分析师数量，展现强关联股票对及弱关联股票对差异。

- 图表4、5（迈瑞医疗关联行业及股票）： 体现分析师共同覆盖关系跨行业分布广泛，医药生物行业关联最强，说明该指标属性全面且适用。

• 图表6、7（每年度共同覆盖股票数量分布）： 显示分析师覆盖范围随着时间趋于集中，关联股票数量均值及最大值逐年下降，暗示分析师覆盖更聚焦，或提高了数据质量。

- 图表8、9（收益率相关性对比）： 共同覆盖股票对的收益率相关性显著高于全样本，支持用共同覆盖关系捕捉市场联动及潜在超前滞后效应。

• 图表10（衍生因子与原因子相关性分布）： 相关性均值约15% ，显示衍生因子带来较为独立的增量信息，为模型提供多样化有用特征。

- 图表11（模型滚动训练示意图）： 体现时间窗口的动态调整，确保模型适时更新，提高预测稳定性和实用性。

• 图表12（模型IC和IR比较）： 明确量化衍生因子带来的信息增能，IC提升2%，IR提升1，实验数据有力支持方法有效性。

- 图表13、14（单因子分组测试图）： 显示叠加衍生因子的模型分组收益表现更突出，验证因子增强的实用价值。

• 图表15、16（头部组合表现）： 叠加因子后头部组合净值整体向上，全年及分年超额收益及夏普均优于原始因子策略。

- 图表17、18（多空组合表现）： 多空组合策略的年化收益和超额收益均有提升，较整体组合和头部组合收益提升更为显著，且胜率提升显示策略稳定性增强。

综上，所有图表数据相互印证报告主张，系统验证了分析师共同覆盖因子在量化策略中的增量作用，兼顾统计显著性和策略实盘表现。[page::0]-[page::13]

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四、估值分析

报告未涉及具体证券估值（如DCF、PE倍数等）。重点在于因子层面与模型训练层面的增效，属于策略和模型性能优化研究，因此无估值评级和目标价。

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五、风险因素评估

报告显著提及以下风险点：

• 模型计算偏误：因机器学习模型和数据质量问题，预测结果存在不确定性，模型可能出现拟合不足或过拟合风险。

- 历史经验局限：因子测试和模型基于历史数据总结的规律，未来市场环境变化可能导致模型失效。

• 预测非保证：报告强调业绩和模型输出不代表未来收益，投资者应谨慎对待策略建议。

虽然风险提示简明，但凸显了策略活跃运用中的不确定性，提醒用户理性使用模型结果，不可盲信。[page::0]

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六、批判性视角与细微差别

• 本报告围绕机器学习和关系型数据方法论深入，优势在于结合市场关注的“分析师共同覆盖”变量，拓展因子库增量，但也存在可能的盲点：

- 分析师覆盖的变化趋势显示覆盖范围趋于集中，可能导致数据覆盖面缩小，部分小盘股或冷门股关联度不足，影响模型泛化。
- 矩阵乘法简单线性加权方式虽合理，但未体现不同分析师质量、覆盖深度及行业影响力差异，未来优化空间存在。
- 报告未给出衍生因子对模型外部工程的显著性检验（如不同市场或极端行情下表现），不明确其稳定鲁棒性。
- 机器学习模型选择单一，未对比其它非线性模型或深度学习方法，相对局限。
- 风险提示较为笼统，未深入分析可能的市场特定风险（如宏观突变对分析师覆盖网络的冲击）。

• 这些细微问题为后续研究提出方向，但整体报告论证体系扎实，数据翔实，符合行业学术与实务双重标准。

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七、结论性综合

本报告围绕“分析师共同覆盖”关系型数据，系统推进因子衍生与多因子机器学习模型建构，实现了策略效果的多维度提升，主要贡献包括：

• 从理论到实证完整展示了分析师共同覆盖作为关系型数据的有效性，揭示其对股票收益率相关性的显著提升。

- 创新构建基于共同覆盖邻接矩阵的权重矩阵，利用矩阵乘法从原因子导出信息丰富、相关性低的新衍生因子。

• 结合XGBOOST模型滚动训练策略，实证显示叠加分析师共同覆盖衍生因子：

- 信息系数（IC）提升约2个百分点，表现稳健
- 信息比率（IR）提升1单位，风险调整表现改善显著
- 单因子分组、多空组合及头部组合均实现了收益和风险控制指标的全方位优化，最大年化超额收益提升达8-10%

• 该方法有效缓解因子库同质化及拥挤风险，拓宽了多频率、多数据源融合的因子挖掘新路径。

- 报告的图表数据清晰支持核心观点，研究严谨且具实操指导意义。

• 风险提示合理强调历史规律失效和模型偏误风险，提示用户合理运用模型成果。

综上，报告对量化选股策略的创新和实践具有重要参考价值，揭示利用分析师覆盖关系网络从基本面角度提炼信息，结合先进机器学习技术，可有效增强因子池的信息含量及策略收益能力，具备显著的理论深度与应用广度。[page::0][page::2~13]

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参考文献

1. Ali U, Hirshleifer D. Shared analyst coverage: Unifying momentum spillover effects. Journal of Financial Economics, 2020, 136(3): 649-675.

2. Lee C M C, Sun S T, Wang R, et al. Technological links and predictable returns. Journal of Financial Economics, 2019, 132(3): 76-96.

1. Menzly L, Ozbas O. Market segmentation and cross‐predictability of returns. The Journal of Finance, 2010, 65(4): 1555-1580.

4. Moskowitz T J, Grinblatt M. Do industries explain momentum? The Journal of Finance, 1999, 54(4): 1249-1290.

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通过本分析，读者应全面掌握报告结构与细节，理解分析师共同覆盖数据在多因子量化策略中的增值作用，以及机器学习结合关系型数据构造因子的建模思路与实现效果，为相关策略研发和实盘应用提供理论和实践依据。

报告