机构研报选股不靠谱! 我们分析了20万篇研报后得到了这个结论

马超
在分析了20万篇研报之后,从整体上看我国卖方机构的推荐虽然没到离谱的程度,但也没有对于股票的走势产生什么实质性可观测的影响。

天若有情天亦老,人间正道是沧桑。年初在美国股市散户与机构间大对决,似乎宣告着旧有金融秩序正在走向消解,随着钢铁侠马斯克的发推助力,交易平台Robinhood的强行下架,这一系列的操作使得以游戏驿站的股价上蹿下跳,1月中旬以来日均波动幅度超过50%。不过在社交媒体的推波助澜下,那些曾经不可一视的大空头们完全没有展示出应有的统治力,完全被牵头鼻子带节奏。

关于这场散户与空头机构的战役,笔者在之前《散户与空头的史诗级对决,去中心化将迎春天》文章中进行过详细介绍,本文就不加赘述了,而回顾整个事件的历程,令笔者印象最为深刻的就是散户代表Chamath在电视专访中怒怼专业机构研报水平的精彩一幕,他指出“凭什么专业机构能依靠不靠谱的研报买股票,而散户就不能呢,用大数据分析完全看不出所谓专业的研报到底强在哪。”这样的说法值得关注,因为在之前很多散户即便一年换仓上百次,也要宣称自己是巴菲特的信徒,对于卖方机构的投资建议,散户们心里信不信不知道,至少从口头上还是比较推崇的,不过最新情况来看,研报的权威性已经不复存在,散户们抱团掀桌开始对于机构的专业性发起质疑。

而对于笔者这种只参与大A股的小散户来说,美国散户的观点也着实给我提了个醒,虽然西方金融机构的研报水平怎么样并不需要关心,但是我国机构的研报到底水平可是与我等A股韭菜息息相关的。不过在搜索遍了全网之后,笔者并没看到哪篇文能对我国机构研报做出全面的分析,给出的有效结论更是少之又少。

于是笔者决定自己动手研究,在Tushare量化交易社区爬取了从2018年到2020年底的全部机构研报,并进行了回测验证,在这段时间内平均每周可以爬取到700篇的个股研报,600篇的行业研报和100篇宏观报告,三年总共有20万篇,整体上看这些机构研报无论是从行文模式还是措词风格来看,大多比较雷同,由这20万篇报告文本大数据形成的词云(Word Cloud)如下:

首先要特别感谢那些一直坚持"喝酒吃药",尤其是那些持续推荐贵州茅台的分析师,因为他们几乎是以一己之力,将我国研报的预期收益期望提升了近十个百分点。

从整体上看2018年A股市场熊冠全球,机构们偏爱中国核电、招商银行等个股,而从2019年开始以贵州茅台为代表的食品板块开始走强,茅台、五粮液也逐渐成为了机构的宠儿,每周被推荐的次数甚至突破了20次,从整体上看有两个点值得观察:

一是那些推荐食品及医药行业次数比较多的分析师们,其研报的平均收益率较高,但是如果他们推荐了其它行业的股票,其预期收益率期望一般无法达到整体平均水平。

另一个比较有意思的现象是白云山虽然不是医药股中最强的,但却和迈瑞医疗获得了差不多一样的推荐次数,这点我们后边也会提到,接下来我们简述一下回测方案及对比项目。

跟着个股研报买股收益如何?这里先给各位读者一个直观的数据,在我国的机构研报中给予个股以中性及以下评级(包括中性、减持、卖出三档)的数量占比不足千分之一,样本太小没有统计价值就不做研究了;而如果一直跟着研报的正向推荐买股票,即只要研报一推荐那么我就在下一个交易日买入并持股半年,这样操作的话平均年化收益率是-3.78%;

对比项一大盘同期指数涨幅几何?做为对比同期大盘上由2018年开年的3348点涨到了2020年收关的3478点,涨幅为3.5%,年化涨幅1.1%;

对比项二任意选股收益如何?另外一个对比项是如果我在个股研报推荐的一个交易日内,任选一支股票买入并持有半年的话,这样操作的平均年化收益率是-13.2%左右(计算方法为选择50支任意其它股票计算平均收益率,数值正在回测)

对比项三推荐个股行业内任意选股的收益如何?如果我在研报推荐个股所在的行业内,选择任意一支其它股票买入并持有半年,这样操作的平均年化收益率是-3.08%(计算方法为选择10支行业内其它股票计算平均收益率,数值正在回测)。

对比项四在研报发布后三个月内购入该股收益如何?最后一个对比项是如果我在个股推荐日的90天后再买入该股票并持有半年的话,那么平均年化收益率是-3.19%左右(数值正在回测)

具体详见下表:

由此我们也可以得到一些结论:

大盘虽涨,但个股依旧亏损严重:从对比项二可以看出,近三年来任意选股的平均年化亏损率极高,在13%以上,也就是说如果是在2018年初高点入市,那么到现在可能还亏损4成。

个股预测与行业走势贴近,获得机构青睐的股票往往并非最强:由上比项三可以看出来,个股的研报推荐与行业总体走势是比较相近的,不过在荐股的所属行业内行业任意选择其它股票的收益率还更高不少,这也就说明机构推荐的股票可能只是行业内体量比较大的,但不是走势最好的。

机构推荐的购买时机往往不佳,从对比项四可以知道在研报发布后的三个月再买入,收益率还要高一些,由此可见机构推荐购买的时机往往一般。

行业宏观化、宏观短视化

对于行业分析的研报笔者也同样使用上述方法进行分析,具体过程不赘述了,得到的结论就是行业研报与大盘整体走势耦合度高,但是与具体行业指数的走势偏离度较大,基本可以当是大盘走势的解读。

笔者窃以为这其中的原因在于我国分析师大多言必称经济基本面,行业僵化的分成周期与逆周期两类,但是在研究互联网、5g、区块链等新兴行业时,与其看经济基本面与行业周期属性,还真不如去阿里的达摩院,华为的松山湖实地考察更能获得第一手资料,即使没有这样的条件至少也应该去云栖大会或者全连接大会去开阔眼界,这些都比机械的观察PPI、CPI等传统基本面指标来得更有意义。

我们知道在金融市场上持有效市场假设观点的学者往往倾向于股价走势属于随机漫步,这里的随机漫步是个数学概念,具体是指数据指标完全无法预测将来的发展步骤和方向。无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律 ,接近于布朗运动,是布朗运动的数学描述。客观的讲我国机构研报的推荐肯定不属于随机漫步,至少推荐水平要远高于闭眼任意选股。

与有效市场学派持相反意见的是图表分析派,卖方分析师们一般都属于这个学派,他们认为历史总是会重复的,股价也是可以预测的,而他们劳动成果研报恰恰就是用来预测股价未来的。而从我们上述的分析结论“个股行业化”与“行业宏观化”来看,依据研报给出的信号买入也不是一个有效的操作策略。

当然不管是个股研报还是行业研报,都存在与整体预测水平偏离度很高的奇点,比如个股研报推荐ST股票、或者在年初负油价时推荐两桶油,此类情况一旦出现,股价往往会在推荐后大跌,不过这样的案例数量也不足千分之五,不足以说明问题,奇点推荐是否能当成卖出指标可能需要近十年的研报数据才能验证。

而宏观报告一般不会进行个股或者行业推荐,因此并没有量化的指标进行准确评价,不过从整体来看宏观报告的预测性并不强,比如在2018年对于中美贸易摩擦的剧烈程度提示不足,当时宏观报告很多都在说贸易摩擦后续有望缓解,风险提示是摩擦程度超预期或欧洲日本加入美国阵营。在2020年对于科技方面卡脖子的问题同样没有预判,比较后知后觉,没有很好的起到宏观报告的智库作用。

因此在分析了20万篇研报之后,从整体上看我国卖方机构的推荐虽然没到离谱的程度,但也没有对于股票的走势产生什么实质性可观测的影响。

看得人多了也就成了路,新时代的股市定律

与我国机构的佛系研报形成鲜明对比,我们看到像浑水这样的做空机构,真的能在股市中呼风唤雨,虽然浑水其实也不乏做空失败的案例,比如他们在2012年对中概股教育龙头新东方发动进攻,在2019年也对国内服装龙头企业安踏进行狙击。不过这些都没有对于新东方和安踏造成实质影响,但只要他们的做空报告一发,被做空的股票都是先跌为敬的,后来才慢慢涨回去的,而浑水能做到这点的关键在于他们的报告成功吸引了眼球,这点从他们做空瑞幸的报告中就能让我们领教一二。

为了获取瑞幸的一手数据,浑水聘请了1500人的调研团队,潜伏在瑞幸门店中,录制超过11000小时的视频,记录了620家瑞幸门店的情况,要知道这些门店座落在53个城市,分布于商圈、办公场所、学校、住宅、交通枢纽、酒店等等地段,为了确保数据的严谨性,浑水安排人在瑞幸的门店里从早坐到晚录视频,而且这1500人除了记录之外,还在瑞幸的门店里数人头,一股死磕的精神。因此这报告出来真是工作细致,细节详实,可读信与可信性都极强。

而且最值得关注的是目前大众的眼球就是能够直接影响股价,金融市场开始呈现出有如神经网络般的注意力影响机制,比如在Reddit股票论坛,阅读量越高的贴子,预测正确率越强,因此这种公共论坛板块的讨论组,也被机构们指责是抱团操纵股价。当然这种阅读受众越多,股票就越涨的正反馈网络其机制如何,还有待进一步研究,到底是言论自由还是操纵市场,目前给出结论还为时尚早,笔者对于这方面的进展也会持续给予关注;另外一个典型的案例是美国大选的选情可以通过观测A股市场的股票来确定,拿今年来讲,特朗普对应川大智胜,拜登则对应登云股份。虽然难以解释,但这种莫名其妙的相关性的确如幽灵般存在,比如16年的希仪股份与希拉里,12年的奥柯玛与奥巴马,这些股票从任何角度看都与美国总统候选人没一丁点联系,但是在选举日当天他们的走势却与对应候选人的选情完全一致。好像真的是看到的人多了,也就真的映射成为股票的走势。

而反观我国机构的研报行文就相对比较八股化了,对于给予高于行业平均PE估值倍数的理由不加说明,对于看来行业未来发展的判断亦不加解释,这种没人看的研报似乎真的对于股票走势产生不了什么影响。因此个人建议我们的卖方机构还是要把自己当成新媒体运营,一方面学习爆款的方案,加强传播与报告的影响力,另一方面扎实提高研报质量,而不是单纯追求报告数量才是正途。

本文作者:马超,来源:看懂经济

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