报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十三篇，本期推荐的海外文献研究了预期管理与两大具有经济意义的收益规律之间的联系：业绩公告溢价和收益季节性。作者引入常用的公司特征来作为公司预期管理动机的代理变量，研究表明替代指标EMI对公司的业绩惊喜和收益具有很强的预测能力。回到A股市场，我们常常听闻XX股因为“超预期不达预期”导致股价下跌，如何刻画预期和预期的预期对于量化而言通常是一个难题，我们可以借鉴这篇文献的做法，将预期管理、分析师盈利预测和公司公告期前后的股价表现联系起来，构建事件冲击类策略。

• 从三个维度构建企业预期管理动机的代理指标

作者

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第四十一篇，本期推荐的海外文献研究了投资者对财报措辞变化的“惰性”，以及年报措辞的变化所包含的信息。研究表明企业财报语言和结构的变化，会对公司的未来股票收益和基本面有很强的预测能力。回到A股市场，报告措辞是一个相对于财务数据更“鲜活”的研究对象，通过文本分析区别正面和负面的措辞变化，相应构建因子值或事件冲击类策略，总体而言具有较大的研究价值。

• 公司财报措辞的变化对股票未来收益具有预测能力

本文采取四种方式衡量了上市公司财务报表的同比相似程度。发现财报的变化与负面情绪、不确定性、诉讼的增加以及高管的频繁变

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第三十九篇。作者通过实证得出结论：用直接现金流的计量方法可以比一般的计量方法更好地预测股票收益率，而间接现金流的计量方法又往往优于基于毛利润、营业利润或净利润的各种利润表盈利能力的计量方法。

回到A股市场，行业研究员对企业进行估值的步骤和本文的直接现金流法较为类似，从营业收入端开始“抽丝剥茧”最终计算得到自由现金流，再以合理的假设对企业进行估值。从量化研究的角度，如何依据行业和风格特性更精准地对不同类型的企业依据不同的假设来推算得到自由现金流，以更“纯粹”的现金流指标构建因子有助于提高因子表现。

• **直接现金流

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第三十五篇。作者研究了分析师对股票的重新覆盖对市场的影响。作者指出发布重新覆盖和常规上调评级都会引起市场反应，但对股票价格的影响不一样的。发布常规上调评级报告后，股票价格会迅速调整。而发布重新覆盖报告后，股票价格会持续上涨六个月。

回到A股市场，目前在alpha日益稀缺的背景下，如何从细节入手挖掘分析师数据中的增量信息仍有价值，我们可以从研究分析师的重新覆盖、首次覆盖、评级变化对股票价格的不同影响出发，脱离传统的多因子选股框架，以事件驱动的思维构建分析师重新覆盖组合，例如，借鉴本文做法，排除了合规影响、业绩公

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第三十三篇。本文由面到点阐述了股利公告确实包含了有关未来盈利水平的信息。在A股市场中，我们可以尝试探究股利公告对分析师盈利预测的影响和二级市场对股利公告的反应，借鉴文中的事件窗口法，厘清股利变化、分析师情绪（盈利预测的变化）和股价或估值三者之间的联系，并依托逻辑在相应时点构建组合（例如做多股利公告后，分析师盈利预测上调且伴随积极的市场反应的股票）。

• 股利变动包含了有关未来盈利的信息

股利变动公告日前后市场的反应，以及股利是否包含未来盈利变动的信息，一直是学术研究的热点。运用不同的研究方法，对此产生的结果

报告要点

本报告借助A股和港股市场指数对应的ETF基金构建大类资产配置组合，测算发现港股资产的纳入的确能够有效提升组合配置绩效。而对于数量和规模都占据绝对优势的主动型港股基金，如何选择合适的基金配置并有效控制组合的整体风险暴露，这些都将是我们进一步研究的方向。

境内港股基金，海外资产配置的重要工具。近年来，全球资产配置正成为境内投资者日益迫切的需求，从互补性、参与便捷性、市场熟悉度和市场估值优势等方面，香港市场都是内地投资者进行海外配置的重要选择，而境内港股基金正是配置港股市场的重要工具。本报告借助境内港股基金产品，在风险平价模型基础上建立能够满足投资者特定风险偏好的目标风险组合，并根

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十九篇，本期推荐的海外文献研究使用企业的现金流特征来判断公司所处哪个生命周期。现金流特征分类法计算简便，且不受分布假设的影响，研究表明基于现金流特征分类下的生命周期对公司未来盈利和股票收益均有一定的预测能力。

回到A股市场，研究企业的生命周期是一个较为崭新的视角，可以比较现金流特征法和财务指标法（资本支出、股息支付率、年龄和营收增长率）的分类结果的合理性，用股票收益和盈利增速对两种分类结果进行评判。此外，我们也可以检验PB-ROE策略、超预期类策略、投机类策略在不同生命周期的公司域中的选股效果，**一方面

摘要

本文主要基于陆股通持股明细数据和路孚特Ownership数据库分析外资持股偏好

外资持仓数据介绍。在我国，QFII/RQFII和陆股通是目前外资进入A股市场的主要渠道。此外，我们也可以从境外机构定期披露的持仓报告中获取其持有A股的信息，例如本文介绍的路孚特（Refinitiv）Ownership数据库。从数据情况来看

1. QFII数据主要是季报、半年报、年报披露的持仓信息，滞后期通常较长。同时QFII/RQFII在陆股通开通后逐渐被分流，2019年三季度末QFII持仓市值仅为1563亿元，远低于同期陆股通的持仓市值（1.12万亿元），并不能非常好地代表外资的

摘要

杠杆ETF作为一类创新型ETF，在海外市场交投活跃，主要借助金融衍生工具并通过再平衡机制实现短期收益达到标的收益对应倍数，是杠杆水平稳定、折溢价空间较小、提供多空双向选择且费率较高的低门槛杠杆工具。A股市场在衍生品市场基础工具与投资者需求等层面看已具备发展杠杆ETF的市场基础

全球杠杆ETF稳步发展，美国市场品类丰富且呈寡头竞争格局：

1. 截至2019年11月，全球杠杆ETF产品共852只，管理规模总计772亿美元，美国是最大的杠杆ETF市场，规模占比53%。
2. 杠杆ETF交投活跃，在美国ETF市场规模占比仅2%，但成交额占比平均达到10%。
3. 美国杠杆ET

摘要

博时中证红利ETF跟踪的中证红利指数代表了A股市场高红利股票的整体表现。高股息股票通常意味着上市公司的盈利状况良好、现金流充足、前景光明，确定性较强。高红利策略具有很强的防守性和逆周期性，具备长期的投资价值。

中证红利指数从沪深A股中选取100只过去两年的平均税后现金股息率较高的股票，采用股息率加权，以反映A股市场高红利股票的整体表现。

中证红利指数历史表现优异。自基日（2004/12/31）以来，截止2020/03/31，年化收益达到9.65%，显著跑赢同期的沪深300 指数（9.10%）和上证红利指数（6.06%）。最大回撤也优于市场和同类指数平均水平，显示了较高的稳定性

报告要点

A 股市场主动管理基金为投资者创造了一定价值

在《FOF 研究系列之七：十个角度看中国公募基金行业发展》中，我们对国内公募基金的业绩表现进行了梳理，发现：分年度看，主动管理股票基金在多数年份能够战胜基准；滚动三年业绩能战胜基准的基金比例也一直维持在 60%以上；从更长期业绩看，10 年期业绩战胜中证全指和中证 800 指数的基金比例超过 70%，而在欧美成熟市场，跑赢对应市场基准的公募基金占比不足 20%。这在某种程度上说明了：A 股市场的专业资产管理机构进行的主动管理，为投资者创造了一定价值。 本篇报告将从业绩归因角度，对国内主动管理公募基金获取的超额收益进行分解，

摘要

2021年3季度市场回顾：从主要宽基指数来看，2021年3季度A股市场主要指数收跌，呈现曲折下降态势，但跌幅分化明显。季度收益表现最好的中证500涨4.34%，其次wind全A下跌1%，沪深300和创业板指跌幅较大，分别下跌6.85%和6.69%。分行业来看，2021年3季度上涨行业占比32%，仅采掘1个行业连续3月上涨。全市场等权平均收益0.41%。

2021Q3组合综合能力TOP15组合平均收益2.31%，选股能力TOP15组合平均收益0.36%，择时能力TOP15组合平均收益10.49%。2021年4季度基金组合：综合能力TOP15：持仓较分散，行业偏好为电子、国防军

研究结论

前言：本篇报告为东吴金工动量因子系列研究的第二篇，延续并拓展了上一篇报告《成交量对动量因子的修正》的研究理念，按照交易者类型对成交量做了进一步细分，考察在不同交易者结构下，动量因子表现的强弱。

A股市场的交易者结构：按照挂单金额的大小，可以将交易者分为机构、大户、中户和散户。在A股市场中，中户、散户交易占比长期较高，两者相加超过70%

交易者结构对动量因子的影响：不同交易群体的交易目的、特征不同，可能导致不同群体贡献的成交量中蕴含的信息也存在差异。基于上述猜想，我们分别按照散户、中户、大户、机构的交易占比高低，对传统的涨跌幅因子进行拆分，回测得到以下主要结论：（1）交易者结构对

近年来，量化投资不仅在A股市场风生水起，在招聘市场也占据了高端人才“热搜榜”。有行业人士表示，很多量化投资人才原来是“码农”转行过来的，没接触过量化。虽然A股市场对于量化投资的市场影响有一定争议，但从量化投资技术本身来看，是一项“风险可控的交易工具”。

国内量化投资环境比较看重候选人985/211背景，以及相关的专业技能积累，如统计学、高等数学及程序代码工程相关知识等，如果前沿的量化投资机构，还可能十分重视人工智能方向的相关知识架构。虽然要求高，但收入也相对较高。

除了学历背景，量化行业需要复合型的人才，三大从业核心技能主要是数学、编程、金融，其次还需掌握数据库知识等。

更重要的是兴趣和

摘要

本期遴选论文

来源：Journal of Financial Economics 145 (2022) 64–82

作者：Markus Leippolda，Qian Wanga，Wenyu Zhou

标题：Machine learning in the Chinese stock market

Gu（2020）在The Review of Financial Studies发表的Empirical Asset Pricing via Machine Learning中，详细实证了机器学习模型在美股市场的表现。**结果表明，机器学习改善了对预期

摘要

传统多因子选股

在国内A股市场，传统的多因子量化选股模型得到了广泛的应用，在实际表现中，传统的多因子模型在过去几年中也表现出较为稳定的超额收益率。但随着传统多因子模型应用越来越广泛，历史长期有效的因子逐渐失效，对新因子的挖掘提出了迫切的需求。

新因子挖掘

传统的因子指标挖掘主要集中于财务报表、个股中低频率的价量等相关的数据维度，而这部分数据维度的增量价值的挖掘已逐渐饱和，需从其他新的数据维度中挖掘新的因子指标，本篇报告从个股日内高频数据出发尝试挖掘出新的因子指标。

基于个股高频数据的因子构建

本篇专题结合个股在微观市场结构中的特征，采用LSV模型

摘要

传统多因子选股

在国内A股市场，传统的多因子量化选股模型得到了广泛的应用，在实际表现中，传统的多因子模型在过去几年中也表现出较为稳定的超额收益率。但随着传统多因子模型应用越来越广泛，历史长期有效的因子逐渐失效，对新因子的挖掘提出了迫切的需求。

新因子挖掘

传统的因子指标挖掘主要集中于财务报表、个股中低频率的价量等相关的数据维度，而这部分数据维度的增量价值的挖掘已逐渐饱和，需从其他新的数据维度中挖掘新的因子指标，本篇报告从个股日内高频数据出发尝试挖掘出新的因子指标。

基于个股高频数据的因子构建

本篇专题结合个股在微观市场结构中的特征，采用LSV模型

报告摘要

海外市场分析师盈利预测与特质波动率异象的关系

特质波动率之谜，即特质波动率与股票未来收益率之间的负相关关系，一直以来是学界争论的焦点。Ang 等(2006) 首先在美国市场发现了特质波动率(IVOL，idiosyncratic volatility)异象，即具有较高的特质波动率的股票往往具有较低的未来收益。过往的学术研究表明，金融分析师对市场效率具有重大影响。例如，Barth 和 Hutton（2020）发现，分析师追踪度高的股票价格，能更快地在股价中反应应计信息和现金流信息。Chan 和Hameed（2006）表明，分析师的覆盖范围减少了公司特定的噪音数量

摘要

债券基金业绩分化明显，未来随FOF发展有望迎来需求增量

A股市场债券基金的规模在近年来每年均保持正增长。截至2018Q3，当前A股市场上共有债券基金1325只，总规模合计为1.84万亿元，规模占比已经从2009年的3.04%上升至13.93%。从债券基金业绩的层面来看，基金之间的收益率出现了较为明显的分化，因此对于债券基金的选择将很大程度上影响组合的收益率；从债券基金未来的配置需求层面来看，当前多数FOF为偏债混合型基金，未来随着FOF基金的进一步发展，债券型基金的配置体量将有望出现较大幅度上涨。

债券基金研究框架：投资目标与基金分类、基金分析、基金优选

本

摘要

A股市场存在明显的行业轮动特征。近年来各行业股票收益显著分化，此起彼伏，部分年份全市场指数可能并未大幅上涨，但部分行业可能有较为可观的超额收益，结构化行情显著。在过去的十年间，行业分化十分明显。2021年，电力设备及新能源、基础化工、有色金属、煤炭、钢铁占据了收益前五。回顾2011-2021年中信产业链指数表现，处于不同产业链环节的各行业版块收益显著分化，行业轮动现象显著。

兼顾贝塔与alpha，行业主题基金存在配置需求。主动管理型行业主题基金是在特定行业中主动选股，力求同时获得beta收益与正的 alpha收益。由于主动管理型行业基金兼具beta与apha收益

摘要

上周受美股拖累，全球权益市场普遍出现快速调整，尤其是A股权重板块跌幅较大，上证50、沪深300指数一周跌幅均超过10%，我们构建的A股与港股趋势跟踪系统均触发了空头信号，短期对权益市场持谨慎态度。 不过，从中期看，我们认为A股市场上行态势未改，依旧对行情持乐观态度。首先，从估值水平看，经历上周市场快速调整后，当前沪深300指数市净率回落至过去5年70%分位数附近，而从更长的时间周期看（2005年以来），当前A股估值水平仅处于历史估值的30%分位，估值依旧具有优势。其次，从基本面看，我们跟踪的日均耗费量指标经历前期回落后，近期开始走平，有阶段性企稳态势，且农产品批发价格指数进行上行

摘要

彼得林奇选股模型在A股验证。本报告借鉴美国著名基金经理彼得林奇的选股思路，结合A股市场现状，推出了适用于当前A股市场的彼得林奇选股模型，彼得林奇选股的基本思路为：寻找高彼得林奇成长因子(调节PEG的倒数)的公司，再对六大类型的公司使用相对应的选股条件进行筛选。

彼得林奇公司分类方法介绍。彼得林奇认为六大类型公司可以涵盖投资者的全部需求，这六大类型公司分别为缓慢增长型公司，稳定增长型公司，快速增长型公司，周期型公司，困境反转型公司及资产富余型公司。根据彼得林奇对六大类型公司的定义，并结合A股市场特征，我们设计了彼得林奇六大类型公司的分类标准，并对分类结果进行验证。 申万彼得林奇选

摘要

上周市场回顾。上周A股市场主要宽基指数全线上涨，科创50、创业板指、中小板指分别上涨8.67%、5.85%、4.08%，涨幅较大，上证指数、沪深300、中证500指数分别上涨2.08%、2.21%、3.03%，涨幅较小。从成交额来看，上周主要宽基指数中除科创50指数有所增加外，其余宽基指数均有所减少。上周汽车、电子、电力设备及新能源行业涨幅靠前，收益分别为7.22%、7.08%、6.86%，煤炭、房地产、建筑行业跌幅靠前，收益分别为-2.75%、-2.48%、-1.68%。

截至上周五央行公开市场投放和回笼资金正好相抵，不同期限国债利率均有所上行，利差扩大1.96BP，不同评级

报告摘要

上周市场回顾

上周A股市场主要宽基指数全线下跌，中证500、上证指数、中证1000指数分别下跌0.50%、0.52%、0.85%，跌幅较小，科创50、创业板指、深证成指分别下跌4.94%、3.92%、2.28%，跌幅较大。从成交额来看，上周主要宽基指数中上证指数、深证成指、中证500、中证1000指数均有所增加，其余宽基指数均有所减少。行业方面，上周煤炭、石油石化、交通运输行业涨幅靠前，收益分别为7.05%、4.11%、2.39%，家电、房地产、电力设备及新能源行业跌幅靠前，收益分别为-3.97%、-3.36%、-3.10%。

截至上周五央行公开市场净投放资金85

摘要

A股市场存在明显农历月份效应，农历1月上涨、5月下跌现象较显著我们选取沪深两市中8个影响力较大的指数——上证综指、深证成指、万得全A、中小板指、创业板指、上证50、沪深300、中证500，使用年至今的数据，计算各指数的农历月均收益率，并使用线性回归模型和自相关相容协方差方法对各指数是否存在农历月份效应进行显著性检验。结果显示，大部分指数在农历1月显著上涨、农历5月显著下跌，其余月份呈现调整和震荡状态。另外，农历4月中小板指上涨概率较大，农历6月中证500指数上涨概率较大，农历9月中小板指和中证500指数则大概率回调，农历10月则大概率表现为大盘股领涨。 农历“春节效应”显著我们特