基本面量化中观配置系列：因子挖掘专题聚焦头部机构调研信号，创新挖掘高投资收益因子

张若海首席数据科技分析师

伍家豪数据科技分析师

中信证券研究部数据科技团队2023年1月16日

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 机构行为信息指标化：调研热度指标具备较好超额收益能力，但数据噪音直接降低投资有效性的问题有待解决。

 机构调研热度指标选股具备稳定的收益能力，市场头部公募基金调研热度有效性更高。机构调研数据应用于选股和行业配置具备较好的超额收益能力，且头部公募基金的调研行为参考价值更高。应用于选股的胜率相对不高，但高盈亏比带来了长期的超额收益。

 披露调研信息的公司数量不断提升，2013至2022年全A个股覆盖率达到80.31%，但应用于选股仍存在数据有偏、数据噪音等干扰。2020-2022三年的机构调研事件数量相比2017-2019年提升97.9%，信息披露完整度不断提升。但由于交易所披露要求等原因，200亿以下市值公司的调研事件数量占比达到约为76.4%，此外，定期调研与追涨调研等问题也会明显降低机构调研指标的投资有效性。

 精细化挖掘数据价值：选股指标构建加入筛选流程，聚焦高价值调研信号，提升事件驱动的统计有效性。

调研热度指标的投资有效性，本质依赖于调研可以及时反映机构看好被调研标的假设。筛选流程针对部分披露滞后、大型调研与媒体活动的统计价值低、追涨调研导致信息已经被市场消化等问题，通过关联机构调研、市场行情、基金重仓等数据，构建相关字段并设计不同的方法与阈值进行多维筛选，部分中枢随时序变化的字段筛选结合了推进分析的思想，从而完成数据噪音的剔除。筛选流程共剔除了24.36%的调研事件，筛选后平均参与人数下降明显，被调研公司的平均市值小幅下降，但分布没有发生严重变化，筛选结果总体呈现市值越大剔除比例越高的趋势。

 选择性探索指标应用：加入筛选策略可以显著增厚定期选股策略的收益，且公募调研行为指标与变化率指标收益提升更明显。

 筛选策略对于定期选股策略的超额收益提升显著，公募基金调研行为与边际变化类指标的选股收益率提升更加明显。加入筛选策略会显著提升定期选股策略的超额收益，以2014至2022年月频选股Top30场景为例，每月回看30天统计公募调研机构数变化率指标，加入筛选策略后绝对年化收益率从16.28%提升至24.79%，相对中证全指的年化超额收益率从8.48%提升至16.99%，同时9年期间最大回撤从45.45%降至34.78%。

 筛选策略对公募基金行为和变化率相关统计指标的收益提升更加明显，但行业配置场景受到选股筛选策略的负面影响。通过对常见的多个机构调研统计指标进行回测，可以看到公募基金行为指标和变化率指标的选股收益率提升更加明显。对于月度行业配置场景，加入筛选策略后大部分指标收益率出现不同程度的小幅下降，或与当前机构调研数据披露市值有偏且反映行业关注度的大型调研活动被剔除有关。

2风险提示：机构调研数据披露滞后导致部分信息被市场消化，基于历史规律构建的策略与模型未来可能失效，数据披露不完整导致统计存在偏差。

基本面量化中观配置系列全景图

基本面量化月频中观行业配置研究

资料来源：中信证券研究部

资金面

行业流动性低频化研究

拥挤度低频化研究

基本面

政策情绪文本量化研究

中观行业景气度研究

情绪面

机构调研热度研究

研究报告热度研究

基本面指标信号挖掘研究

CONTENTS目录

机构调研数据披露不断完善助力投资有效性提升，应用仍需夯实数据质量

融合市场与基金数据构建多维筛选策略，为不同应用场景提供高质量输入
筛选策略可以稳定增厚选股收益，公募机构行为统计与边际变化类指标效果提升更明显

1.机构调研数据披露不断完善助力投资有效性提升，应用仍需夯实数据质量

I. 机构调研披露率近年持续提升，数据投资有效性值得持续挖掘

II. 当前数据在多维度存在有偏性，应用场景选择需结合数据能力边界

III.数据杂质可能影响指标有效性假设，从而拉低投资应用效果 2020年披露要求逐步严格后，调研事件披露数量开始逐年增加，2022年披露事件数量达到22136件，相比2020年增长155.58%。

 统计2013至2022年的机构调研数据（信息来源：Wind），披露调研信息的公司数量在全A的占比达到80.31%，2020至2022年披露调研信息的公司数量在全A的占比从31.49%提升至71.4%。

 我们统计了调研个股被全市场基金产品重仓的比例，2020年开始出现明显下降，新增披露要求使得大量基金重仓比例相对较低的公司开始披露调研相关信息。

机构调研事件披露数量年度统计（件）

资料来源：Wind，中信证券研究部

2018-2022年机构调研数据在全A范围内覆盖个股统计

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：全A公司范围的统计时间节点为2023年01月15日

被调研个股的基金重仓产品占比年度统计（%）

资料来源：Wind，中信证券研究部

当前机构调研数据应用效果的一些结论和共识包括：

 机构调研数据在选股和行业配置两个场景，历史数据的策略回测可以获取到一定的超额收益，基于当前数据构建的调研热度指标更加适合选股。

 机构调研的指标构建，选取机构调研行为/公募基金调研行为，应用效果相对更好。

机构调研数据选股后进行配置，长期持有容易获得更高的超额收益。

 机构调研数据构建指标选股的整体胜率相对不高，收益主要源自策略配置的部分个股上涨幅度高于其他个股下跌的幅度，导致盈亏比提升。

2022年1-9月获得各类机构调研的个股在调研日后7/30/60/90天内的超额收益对比 机构调研数据对300-500亿市值公司的平均调研次数最高，市值分布结构与披露规则有一定关联。大量机构调研数据仍集中在10-300亿市值的股票，在市值分布上存在明显的偏好。通过对所有已经披露调研事件的被调研标的统计：

	调研日后7天个股平均超额收益率（%)	调研日后30天个股平均超丨额收益率（%)	调研日后60天个股平均超丨额收益率（%)	调研日后90天个股平均超额收益率（%)	调研日后120天个股平均超额收益率（%）
基金公司	0.72	2.55	5.56	7. 05	7.99
投资公司	0.76	1.78	4.03	5.49	6.59
证券公司	0.89	2.3	4.57	5.67	6.82
其他	0.7	1.85	4. 47	5.76	6.69

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：超额收益的计算基准为上证指数

 100亿以下市值公司被调研事件数量占比达到57%

 300亿以下市值公司被调研事件数量占比达到85%

 500亿以上市值公司被调研事件数量占比仅9%

72%的调研事件标的市值集中在20-200亿元

上市公司机构调研信息披露要求

资料来源：Wind，中信证券研究部

上市公司机构调研信息披露要求

	上交所	深交所
主板	暂无规定	>上市公司在业绩说明会、分析师会议、路演等投资者关系活动结束后二个交易日内，应当编制投资者关系活动记录表，并将该表及活动过程中所使用的演示文稿、提供的文档等附件（如有）及时在本所互动易刊载，同时在公司网站（如有）刊载。
上交所科创板/深交所创业板	Y采访或调研结束后，采访调研人员应当与接受采访调研的人员共同编制会谈的书面记录并签字确认，在两个交易日内，由上市公司董事会秘书通过系统“上市公司信息维护”下的“公司及高管接待机构调研情况”栏目进行报备，并每月定期通过上证e互动平台的“上市公司发布”栏目予以发布。V 书面记录应当至少包括采访或调研时间、参加人员、事项及主要内容。V科创公司应当每月汇总投资者来电来函、机构投资者调研、媒体采访等问答记录，并通过上证e互动平台的“科创公司发布”栏目予以发布。	V 上市公司应当在业绩说明会、分析师会议、路演等投资者关系活动结束后两个交易日内，编制投资者关系活动记录表并在互动易刊载。V 投资者关系活动记录表应当包括以下内容：（一）投资者关系活动参与人员、时间、地点；（二）投资者关系活动的交流内容，包括演示文稿、向对方提供的文档等（如有）。

资料来源：上交所官网，深交所官网，中信证券研究部
注：具体信息来源文件列表如下

1、上交所公示文件：《科创板上市公司自律监管指南第2号——信息报送及资料填报》

2、上交所公示文件：《上海证券交易所科创板上市公司自律监管指引第1号——规范运作》

机构调研数据被调研公司市值区间分布1

资料来源：Wind，中信证券研究部

机构调研数据被调研公司市值区间分布1——时序变化

资料来源：Wind，中信证券研究部

机构调研数据被调研公司市值区间分布2

资料来源：Wind，中信证券研究部

机构调研数据被调研公司市值区间分布2——时序变化

资料来源：Wind，中信证券研究部

 机构调研投资有效的默认假设：调研行为代表调研机构看好被调研标的。数据噪声可能影响前提假设，数据噪声的来源包括：

低信息密度调研（例如：千人电话会议）

 定期活动（例如：覆盖标的定期调研、公司定期业绩说明会）

 另类调研行为（例如：追涨调研，增量信息很可能已经被市场消化）

其他维度

机构调研数据数据噪音示例——活动类型

资料来源：Wind，中信证券研究部

机构调研数据数据杂质示例——追涨调研

公告发布日期	调研发生日期	调研股票代码	调研股票简称	调研发生日公司所属中信一级行业	调研发生日公司市值		投资者关系活动类别	参与投资者人数	调研前一个月绝对涨跌幅（%）	调研前一个月超额涨跌幅(%/相对Wind全A)
2013-05-20	2013-05-17	002594.SZ	比亚迪	汽车	856.8924		其他	1	73.17	66.21
2014-01-13	2014-01-09	300223.SZ	北京君正	电子	41.9224		特定对象调研	4	59.90	66.13
2014-11-26	2014-11-25	000777.SZ	中核科技	机械	116.4439		特定对象调研	3	76.98	65.87
2015-04-30	2015-04-29	002279.SZ	久其软件	计算机	148.3914		特定对象调研	2	86.71	65.89
2015-12-02	2015-12-01	300488.SZ	恒锋工具	机械	63.7602		特定对象调研	3	72.56	66.11
2016-12-22	2016-12-20	603323.SH	苏农银行	11		177.1119	特定对象调研	14	61.59	65.88
2017-05-20	2017-05-12	601228.SH	广州港	交通运输	626.7498		特定对象调研	1	57.63	66.04
2018-09-07	2018-09-06	300724.SZ	捷佳伟创	11	106.6560		特定对象调研	3	63.46	65.92
2019-01-17	2019-01-16	300753.SZ	爱朋医疗	医药	33.5320		特定对象调研	8	65.80	66.20
2020-03-12	2020-03-11	002158.SZ	汉钟精机	电力设备及新能源	75.7066		特定对象调研	4	70.48	66.10
2021-04-06	2021-03-04	688308.SH	欧科亿	机械	39.3000		特定对象调研	10	64.50	66.08
2021-11-03	2021-11-03	002805.SZ	丰元股份	基础化工	69.7672		特定对象调研	4	65.44	65.96
2021-11-29	2021-11-26	300065.SZ	海兰信	国防军工	105.2144		特定对象调研	3	67.52	66.09
2021-12-30	2021-12-29	430047.BJ	诺思兰德	医药	64.8528		特定对象调研	22	65.86	65.93
2022-04-08	2022-04-08	600657.SH	信达地产	房地产	205.9056		其他	1	61.52	66.14

资料来源：Wind，中信证券研究部

2.融合市场与基金数据构建多维筛选策略，为不同应用场景提供高质量输入

I. 筛选策略夯实数据质量，赋能应用高质量落地

II. 筛选策略1：剔除滞后披露，可能导致信息已经被市场消化

III.筛选策略2：剔除部分活动类型，体现机构看好被调研标的

IV. 筛选策略3：剔除大规模调研与电话会议，核心调研多为小规模活动

V. 筛选策略4：剔除多机构调研与电话会议，大市值公司多为定期覆盖

VI. 筛选策略5：剔除追涨调研与市值大幅波动调研，保留基金产品有一定持仓的调研

VII.综合筛选策略结果统计

筛选目的：通过对机构调数据的筛选，实现对有效调研事件的保留，剔除无法代表调研机构看好被调研公司的活动事件，形成更加有效的投资因子。

筛选流程：通过关联机构调研、市场行情、基金重仓等数据，构建相关字段并设计不同的方法与阈值进行多维筛选，部分字段均值随时序存在大幅变化的字段筛选结合了推进分析的思想，从而完成数据噪音的剔除。

数据处理流程

基金重仓数据
资料来源：中信证券研究部

 统计前剔除披露严重滞后的调研事件，过于滞后的披露对于应用统计信息增量不高。我们对机构调研数据的“数据披露时间”和“调研发生时间”进行作差，得到时间披露滞后天数。其中83%的调研事件可以在调研后5天内完成披露数据的获取，约95%的数据可以在30天内完成数据获取。对于滞后时间过长的调研事件，可能导致信息已经被市场完全消化，在应用时建议不纳入统计。

 调研事件滞后披露的天数与公司市值呈现正比关系。披露时间滞后约100天的调研事件，对应被调研公司的平均市值接近800亿元，整体看市值偏小的公司对于调研事件的披露及时性相对较好。

调研事件披露滞后天数分布统计

资料来源：Wind，中信证券研究部
调研事件披露滞后天数与被调研公司平均市值关系统计（亿元）

资料来源：Wind，中信证券研究部

机构调研数据的活动类型需要一定的筛选，部分活动类型无法代表机构看好被调研标的。机构调研数据活动类型包含买方调研、公司发起活动、卖方分析师会议和媒体活动。其中：

特定对象调研事件数量占比最高

新闻发布会、媒体采访不属于传统调研活动

业绩说明会为公司定期活动，参会平均人数最多

其他类型包括线上调研、接待日互动、电话会议等

调研类型分布统计

资料来源：Wind，中信证券研究部

不同调研类型参与人数与结构指标统计

调研类型	事件数量（件）	平均人数（人）		平均人数（人）[投资机构人员]		平均人数（人）[公募基金人员]		平均机构数（家）[投资机构]			平均机构数（家）[公募基金]			平均投资机构人数/平均人数	平均公募基金人数/平均人数			平均公募基金机构数/平均机构数		筛选备注
特定对象调研	77945		13.51	10.45		5.99			9.20			4.99		77.31%	44.33%			54.23%		买方调研
一对一沟通	590	2.84		2.82		3.19		2.49			2.48			99.12%	112.29%			99.52%		买方调研
现场参观	2873	14.02		9.24		5.17			8.27		4.51			65.87%		36.84%		54.48%		买方调研
其他	11868	40.53			26.88	12.94		28.96			10.73			66.31%		31.92%		44.80%		线上调研、线上接待日活动、电话会议、券商策略会等
投资者接待日活动	790		19.86	10.39		6.63		9.37			5.90			52.29%	33.38%			62.93%		公司发起
路演活动	1663	29.09		15.33		7.48				13.65		6.13		52.71%		25.73%		44.89%		公司发起
分析师会议	2475	32.04			23.94	10.54		21.88					9.22	74.70%		32.90%			42.13%	卖方发起
业绩说明会	7742	109.22		54.39		21.19		47.89			16.96			49.80%	19.40%				35.41%	排除统计
媒体采访	770	4.47		6.85		5.26			6.00			4.63		153.11%	117. 71		%	77.19%		排除统计
新闻发布会	55	49.02			23.43		10.87	20.03					8.23	47.79%		22.17%			41.11%	排除统计

资料来源：Wind，中信证券研究部

 近期，“其他”与“业绩说明会”两类活动类型占比不断提升，但年度整体结构比例变化不会存在大幅跳变。所以我们按照活动类型进行统计剔除，对每年数据的比例结构不会存在严重影响。

 “业绩说明会”在2022年活动事件占比达到17.7%，统计过程不做处理会对结果形成明显的干扰。作为定期活动，业绩说明会参与人数众多，但仅从人数和活动频数不能代表机构看好被调研标的。

 “其他”类型活动数量占比近三年有明显的提升，其中包括大量线上活动，受疫情因素影响导致互动占比提升。该类型活动的平均参与人数跨度最大，需要通过进一步策略对该类型的数据进行筛选。

调研类型分布统计（次）

调研类型	事件总量		2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020		2021		2022
特定对象调研	77945		7571	8069	6934	7810	7489	5994	5218	5235		8956		11824
其他		11868	276	333	376	361	466	524	534		2095		2471	4350
业绩说明会	7742		82	74	87	94	180	219	304	499			2266	3906
现场参观	2873		308	324	222	180	172	205	222	193		376		512
分析师会议	2475		133	132	111	129	152	136	120	380		441		708
路演活动	1663		28	31	62	107	239	178	147	161		274		417
投资者接待日活动	790		36	58	16	24	106	48	56	16		84		345
媒体采访	770		155	88	57	69	64	79	55	42		40		35
一对一沟通	590		20	71	44	105	70	75	67	35		59		28
新闻发布会	55		3	7	4	11	5	4		5		5		11
求和	106771		8612	9187	7913	8890	8943	7462	6723	8661		14972		22136

资料来源：Wind，中信证券研究部

不同调研类型的事件年度分布统计

调研类型	事件总量		2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021		2022
特定对象调研	73.00%		87.91%	87.83%	87.63%	87.85%	83.74%	80.33%	77.61%	60. 44%	59.82%		53.42%
其他		11. 12%	3.20%	3.62%	4.75%	4.06%	5.21%	7.02%	7.94%	24.19%		16.50%	19. 65%
业绩说明会	7.25%		0.95%	0.81%	1.10%	1.06%	2.01%	2.93%	4.52%	5.76%	15.13%		17. 65%
现场参观	2.69%		3.58%	3.53%	2.81%	2.02%	1.92%	2.75%	3.30%	2.23%	2.51%		2.31%
分析师会议	2.32%		1.54%	1.44%	1.40%	1.45%	1.70%	1.82%	1.78%	4.39%	2.95%		3.20%
路演活动	1.56%		0.33%	0.34%	0.78%	1.20%	2.67%	2.39%	2.19%	1.86%	1.83%		1.88%
投资者接待日活动	0.74%		0.42%	0.63%	0.20%	0.27%	1.19%	0.64%	0.83%	0.18%	0.56%		1.56%
媒体采访	0.72%		1.80%	0.96%	0.72%	0.78%	0.72%	1.06%	0.82%	0.48%	0.27%		0.16%
一对一沟通	0.55%		0.23%	0.77%	0.56%	1.18%	0.78%	1.01%	1.00%	0.40%	0.39%		0.13%
新闻发布会	0.05%		0.03%	0.08%	0.05%	0.12%	0.06%	0.05%	0.00%	0.06%	0.03%		0.05%
求和	1		1	1	1	1	1	1	1	1	1		1

资料来源：Wind，中信证券研究部

通过参与活动的人数，剔除大规模调研与电话会议活动。小规模调研往往更能代表调研机构看好被调研标的，而参与人数众多的活动多为大型活动或基金公司热点持仓的定期调研，我们认为需要做一定的筛选。

 机构调研平均人数逐年递增，适合基于推进分析设定阈值，固定的人数阈值设定不符合数据特征。

 以活动数量占比最高的“特定对象调研”、“其他”、“业绩说明会”、“现场参观”为例，通过年度平均参与人数统计，均呈现逐年增加的趋势，所以我们根据过去一段时间内的活动参与人数分位数作为动态阈值，对所有活动进行筛选，来剔除大规模活动。

 活动数量较少的类型，在年度平均参与人数统计时具有较大的波动性。

调研活动平均参加人数时序统计（人）

资料来源：Wind，中信证券研究部

调研活动平均参加人数时序统计——按活动类型划分（人）

调研类型年份	特定对象调研		其他		业绩说明会		现场参观		分析师会议	路演活动		投资者接待日活动	媒体采访		一对一沟通		新闻发布会
2013		5.31	13.52			40.09		5.62	11.68	19	.50	16.97	3.	22		3.70	4.00
2014	6.26		18.52		39.81		7. 58		13.74	18.00		20..71	3.86		2.03		38.8.00
2015	7.89		22.39		45.15		7.96		21.55	19.02		16.47	8.04		2.11		53.00
2016	8.75		26.80		56.09		10..28		28.66	27.14		25.33	4. 90		1.00		110.91
2017	9. 22		29.90		56.58		11.95		26.13	9.23		8.69	5.21		1.06		18.00
2018	11.1.05		39.87		68.11		1117		31.99	55.02		27.00	4. 50		1.00		227.25
2019	10.97		41.17		52.69		16.09		26.82	11. 17		29.55	3.04		1.09
2020	18.35		36.61		100. 50		19.02		28.43	18.56		26.57	7.46		1.34		45..20
2021	20.95		43.20		114.58		16.30		37.59	28.04		52.76	4.25		2.17		22. 40
2022	29.57		48.34		159.23		27.03		43.20	45.85		11. 92	8.00		28.14		33.73
事件总量	77945			11868	7742		2873		2475	1663		790	770		590		55

资料来源：Wind，中信证券研究部

我们对不同活动类型事件的参与人数分层进行统计，“特定对象调研”与“其他”两类活动类型在多人活动的事件数量最多，无法通过活动类型进行很好的筛选。

 对于推进分析阈值的选择，以事件数量最多的“特定对象调研”为例，以91.2%作为参会人数分位数的阈值，大约可以筛选参与人数低于30人的活动，通过多所有事件类型的统计，可以辅助判断筛选阈值的设定。

不同投资者关系活动类型调研人数分布情况

调研类型人数分层	特定对象调研	其他		业绩说明会	现场参观	分析师会议		路演活动		投资者接待日活动	媒体采访	一对一沟通	新闻发布会
<=5人	44937	4006		6157	1531	835		765		598	658	561	10
5-10人	12615	1359		113	485	348			188	56	42	7	7
10-15人	6160	968		114	238	229			165	27	21	9		2
15-20人	3516		763	104	154	181		95		19	17	1	6
20-25人	2288	649		101	98	142		77		16	4	3	4
25-30人	1566	508		79	92	117		66		16	5	3		2
30-35人	1058	423		69	47	83		37		8	4	0		3
35-40人	816	406		61	45	68		41		7	4	1	4
40-45人	615	283		53	16	43		25		4	4	1		2
45-50人	553	236		58	27	37		25		6	3	1	1
50-100人	2295	1209		332	92	220		98		26	7	0	6
>100人	1526	1058		501	48		172	81		7	1	3	8
事件总量	77945	11868		7742	2873	2475		1663		790	770	590	55

资料来源：Wind，中信证券研究部

调研人数——参数设置与筛选比例统计

调研类型人数分层	特定对象调研	其他	业绩说明会		现场参观	分析师会议	路演活动	投资者接待日活动	媒体采访	一对一沟通	新闻发布会
<=5人	57. 65%	33.75%	79. 53%		53. 29%	33.74%	46.00%	75.70%	85.45%	95.08%	18.18%
5-10人	73.84%	45.21%	80.99%		70.17%	47..80%	57.31%	82.78%	90.91%	96.27%	30.91%
10-15人	81. 74%	53.36%	82. 46	%	78. 45%	57.05%	67. 23%	86. 20%	93. 64%	97.80%	34.55%
15-20人	86.25%	59.79%	83.80	%	83.81%	64.36%	72. 94%	88.61%	95.84%	97.97%	45.445%
20-25人	89.19%	65.26%	85.11	%	87. 23%	70.10%	77. 57%	90.63%	96.36%	98.47%	52.7..73%
25-30人	91.20%	69.54%	86.13%		90.43%	74. 83%	81.54%	92. 66%	97.01%	98.98%	56.36%
30-35人	92.55%	73.10%	87.02%		92.06%	78.18%	83.76%	93.67%	97.53%	98.98%	61.82%
35-40人	93.60%	76. 53%	87.81%		93.63%	80.93%	86.23%	94.56%	98.05%	99.15%	69. 09%
40-45人	94.39%	78.91%	88.49%		94.19%	82.67%	87.73%	95.06%	98.57%	99.32%	72. 73%
45-50人	95.10%	80.90%	89.24%		95.13%	84.16%	89.24%	95.82%	98.96%	99.49%	74. 55%
50-100人	98.04%	91.09%	93.53%		98.33%	93. 05%	95.13%	99.11%	99.87%	99.49%	85.45%
>100人	100.00%	100.00%	100.00%		100.00%	100.00%	100.00%	100.00%	100.00%	100.00%	100.00%

资料来源：Wind，中信证券研究部

 机构数量同样也是判断活动参考价值的重要指标，参与机构数量过多的调研活动属性相对更高。

 投资机构数量小于5家的调研活动占比最高，我们认为在个股推荐应用场景中也是最有价值的调研数据。

 多于50家机构参与的调研事件数量为3794件，其中大多数为大型活动，在部分应用统计中可以进行筛选剔除。

调研活动参与机构数量，与平均市值规模和平均重仓产品数量，基本呈现正比关系。与大市值公司活动与卖方活动参与人数较多具有一定关系。

按参与的投资机构数量分层统计调研事件分布（件）

资料来源：Wind，中信证券研究部

按参加的投资机构数量分层统计被调研公司特征

资料来源：Wind，中信证券研究部

 我们通过市场数据，对调研互动发生前的涨跌幅进行统计，来筛选市值波动相对稳定的公司调研，同时剔除追涨调研。 大部分调研事件发生前10天，被调研标的涨跌幅集中于上涨10%至下跌10%的正常波动范围。

 调研前上涨10-50%，相比下跌10-50%事件数量明显更多，可能由市场行情较好时调研热情高与追涨调研等原因有关。

 调研前上涨与下跌幅度过高的标的，对应基金重仓产品数量占比、基金平均持仓比例均呈现大幅下降趋势。

按调研前10日涨跌幅分层统计事件数量分布

资料来源：Wind，中信证券研究部

按调研前10日涨跌幅分层统计被调研公司平均市值

资料来源：Wind，中信证券研究部

 通过多维度数据进行，并对筛选前后的事件数量、平均参与人数、被调研机构平均市值进行对比统计：

 筛选流程共剔除了24.36%的原始数据，2013至2022年的年度剔除率浮动在10-25%范围内，2020-2022年披露的定期活动与大型会议数量较多导致剔除比例较高，对于应用统计的修正效果也会更明显。

 平均参与人数在数据筛选后下降明显，且年度波动更加稳定，对大规模活动进行了很好的判定和筛选。

 被调研公司的平均市值小幅下降，大约50%的年份被调研公司的市值结构变化不大，没有形成严重的结构扭曲。

市值在1000亿元以下的公司，市值越大筛选比例相对更高。

机构调研事件数量年度筛选比例统计

筛选流程执行后市值分布与平均参与人数变化统计

筛选流程执行后市值分布与个股平均调研次数变化统计

3.筛选策略可以稳定增厚选股收益，公募机构行为统计与边际变化类指标效果提升更明显

I. 筛选策略对于个股机会挖掘应用场景的收益提升显著

II. 公募机构行为统计与边际变化类指标效果提升更明显

III.行业配置受到当前筛选策略的负面影响，剔除的大型活动热度或能更好的反映行业关注度

个股机会挖掘场景回测

 测试应用选择月频调仓，每月等权配置策略推荐的Top30只股票，受历史数据与预处理方式影响，回测统计时间段为2014-02-01至2023-01-06。

 我们选取了市场上常见的“调研次数” 、“调研人数” 、“调研公募机构人数” 、“调研机构数”、“调研公募机构数等几个指标，同时对每个指标进行频数统计、频数变化、频数变化率3种变形，同时选择1、2、3、6、9、12个月作为回看统计时间段，形成多个策略选股指标。

 从回测收益率变化可以看到，筛选策略的加入可以显著提升选股的收益情况，所有指标的平均绝对收益提升60.66%。

月度配置Top30个股绝对收益率_不筛选

统计回溯月份指标名称	1	2	3	6	9	12	均值
调研次数	334.51%	378.76%	278.30%	376.58%	336.41%	324.30%	338.14%
调研次数变化	288.45%	412.97%	297.26%	305.00%	414.79%	406.35%	354.14%
调研次数变化率	411.35%	228.94%	271.23%	219.25%	239.84%	206.82%	262.91%
调研机构数	260.62%	188.05%	167.24%	207.72%	172.51%	143.14%	189.88%
调研机构数变化	266.66%	167.49%	65.77%	254.24%	206.01%	147.75%	184.66%
调研机构数变化率	351.20%	189.11%	191.77%	350.63%	175.65%	144.13%	233.75%
调研人数	144.11%	108.89%	145.48%	153.66%	134.15%	135.16%	136.91%
调研人数变化	198.08%	160.53%	66.88%	144.15%	191.43%	107.35%	144.74%
调研人数变化率	203.93%	180.10%	148.65%	306.83%	193.11%	125.52%	193.02%
公募调研机构数	458.96%	364.43%	202.01%	323.81%	337.90%	188.82%	312.65%
公募调研机构数变化	357.77%	275.12%	147.30%	388.78%	323.14%	263.21%	292.55%
公募调研机构数变化率	288.55%	184.54%	218.72%	440.97%	286.79%	214.39%	272.33%
公募调研人数	362.13%	240.65%	166.13%	350.30%	225.33%	218.45%	260.50%
公募调研人数变化	322.45%	259.82%	166.25%	269.88%	311.07%	231.10%	260.10%
公募调研人数变化率	336.45%	189.15%	142.85%	546.68%	330.70%	128.39%	279.04%
均值	305.68%	235.24%	178.39%	309.23%	258.59%	198.99%	247.69%

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：绝对收益率统计时间段为2014-02-01至2023-01-06

月度配置Top30个股绝对收益率_筛选

统计回溯月份指标名称	1	2	3	6	9	12	均值
调研次数	389.75%	290.04%	225.26%	308.22%	339.14%	275.62%	304.67%
调研次数变化	328.33%	312.57%	257.37%	280.92%	340.63%	240.02%	293.31%
调研次数变化率	427.53%	172.54%	253.11%	232.94%	206.83%	168.40%	243.56%
调研机构数	294.23%	344.28%	282.24%	188.61%	149.84%	229.45%	248.11%
调研机构数变化	307.65%	255.03%	253.16%	219.93%	333.56%	189.88%	259.87%
调研机构数变化率	301.50%	162.69%	223.23%	298.86%	274.19%	167.80%	238.04%
调研人数	320.52%	280.54%	182.15%	176.57%	166.42%	220.09%	224.38%
调研人数变化	286.89%	277.55%	220.03%	229.53%	351.57%	359.67%	287.54%
调研人数变化率	285.75%	239.28%	231.01%	322.06%	333.15%	159.83%	261.85%
公募调研机构数	391.68%	391.73%	369.50%	421.97%	188.65%	202.42%	327. 66%
公募调研机构数变化	475.83%	436.50%	355.08%	393.45%	557.14%	341.48%	426.58%
公募调研机构数变化率	633.84%	478.02%	402.14%	380.37%	440.59%	448.22%	463.86%
公募调研人数	344.95%	369.38%	170.59%	277.92%	233.80%	244.63%	273.54%
公募调研人数变化	470.13%	381.17%	337.84%	358.20%	384.82%	299.24%	371.90%
公募调研人数变化率	527.26%	360.28%	324.12%	376.26%	460.76%	353.46%	400.36%
均值	385.72%	316.77%	272.46%	297.72%	317.41%	260.01%	308.35%

资料来源：Wind，中信证券研究部

添加筛选流程后：

中证全指2014-2022年的年化收益率为7.8%。

大部分指标的绝对收益率均得到较大幅度的提升，尤其调研机构数变化率、公募调研机构数变化率两个指标，在月度配置Top10的回测中9年绝对收益率分别提升379%和390%。

增加数据筛选流程后，边际变化类指标和公募调研统计类指标的收益率提升更加明显，可能的原因有：1）部分大型活动与定期活动被剔除，使得边际变化的统计结果更加符合机构对个股观点的变化；2）公募基金参加新闻媒体类活动与大型电话会议参的频率更高，筛选后可以更好地反映个股关注度。

月度配置Top10个股不同指标类型平均收益率_筛选效果对比

不同统计回溯月份收益均值指标类型	不筛选_绝对收益率		筛选_绝对收益率		绝对收益率变化		不筛选_年化收益率	筛选_年化收益率	年化收益率变化
调研次数	430.49		448.5	%		18.1%	20.37%	20.82%		0.5%
调研次数变化	477.4%		464.4	%	■	-13.0%	21.51%	21.20%	【	-0.3%
调研次数变化率	421.66		377.4%		□	-44.2%	20.15%	18.97%		-1.2%
调研机构数		167.8%	209.2%			41.4%	11.57%	13.36%		1.8%
调研机构数变化		168.6%	296.2%			127. 6%	11. 60%	16.53%		4.9%
调研机构数变化率	100.8%		480.1%			379.2%	8.06%	21.57%		13.5%
调研人数		154.1%	229.3%			75.2%	10.92%	14.16%		3.2%
调研人数变化		149.4%	275.1%			125.7%	10.69%	15.82%		5.1%
调研人数变化率	117.1%		347.2%			230. 1%	8.99%	18.11%		9.1%
公募调研机构数	260.8%		493.9%			233.2%	15.32%	21.89%		6.6%
公募调研机构数变化	338.5%		502.2%			163.8%	17.85%	22.08%		4.2%
公募调研机构数变化率	313.0%		703.4%			390.4%	17.07%	26.05%		9.0%
公募调研人数	254.4%		417.8%			163.4%	15.10%	20.05%		5.0%
公募调研人数变化	318.5%		447.0%			128.5%	17.24%	20.78%		3.5%
公募调研人数变化率	325.8%		3671%			41.3%	17.47%	18.68%		1.2%
均值	266.6%		403.9%			137.4%	15.53%	19.69%		4.2%

资料来源：Wind，中信证券研究部

注：绝对收益率统计时间段为2014-02-01至2023-01-06
月度配置Top30个股不同指标类型平均收益率_筛选效果对比

不同统计回溯月份收益均值指标类型	不筛选_绝对收益率	筛选_绝对收益率		绝对收益率变化		不筛选_年化收益率	筛选_年化收益率	年化收益率变化
调研次数	338.1%	304.7	%		-33. 5%	17.84%	16.80%	□	-1.0%
调研次数变化	354.1%	293.3%			-60.8%	18.31%	16.43%		-1.9%
调研次数变化率	262.9%	243.6%		□	-19.3%	15.40%	14.70%	二	-0.7%
调研机构数	189.9%	248.1%			58.2%	12.55%	14.87%		2.3%
调研机构数变化	184.7%	259.9%			75.2%	12.33%	15.29%		3.0%
调研机构数变化率	233.7%	238.0%			4.3%	14.33%	14.49%		0.2%
调研人数	136.9%	224.4%			87.5%	10.06%	13.97%		3.9%
调研人数变化	144.7%	287.5%			142.8%	10.46%	16.24%		5.8%
调研人数变化率	193.0%	261.8%			68.18%	12.69%	15.36%		2.7%
公募调研机构数	312.7%	327.7%			15.0%	17.06%	17.52%		0.5%
公募调研机构数变化	292.6%	426.6%			134. 0%	16.41%	20.27%		3.9%
公募调研机构数变化率	272.3%	463.9%			191.5%	15.73%	21.19%		5.5%
公募调研人数	260.5%	273.5%			13.0%	15.31%	15.77%		0.5%
公募调研人数变化	260.1%	371.9%			111. 8%	15.30%	18.82%		3.5%
公募调研人数变化率	279.0%	400.4%			121.3%	15.96%	19.59%		3.6%
均值	247.7%	308.3	%		60.7%	14.85%	16.92%		2.1% 23

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：绝对收益率统计时间段为2014-02-01至2023-01-06

 我们选取筛选策略引起收益提升较大的指标“公募调研机构数变化_3”为例，统计了筛选前后的选股仓位的净值变化：

 指标选取3个月时间窗口回看进行统计。机构调研事件数量具有较强的季节周期性，统计时间窗口不建议选择过短。

 月度配置Top30与月度配置Top10，筛选流程带来的超额收益率分别为：136%和237%。

筛选流程带来的超额收益在时序上基本保持稳定，市场大幅波动会对收益存在一定影响。

公募机构数变化率指标月度配置Top30个股_筛选前后净值对比

公募机构数变化率指标月度配置Top10个股_筛选前后净值对比

资料来源：Wind，中信证券研究部注：绝对收益率统计时间段为2014-02-01至2023-01-06

2022-12调研事件最多的个股（数据经过筛选）——2023-01重点关注

配置月份	排名依据	排名	股票代码	股票简称	市值（亿元）	截至2023-01-13涨跌幅	所属中信一级行业
2023-01	调研次数1		603567.SH	珍宝岛	115.86	0.3137	医药
2023-01	调研次数1	2	300765.SZ	新诺威	104.29	7.6679	医药
2023-01	调研次数1	3	002747.SZ	埃斯顿	197.29	4.7509	机械
2023-01	调研次数1	4	688266.SH	泽璟制药-U	109.44	12.3501	医药
2023-01	调研次数1	5	000932.SZ	华菱钢铁	325.40	0.8511	钢铁
2023-01	调研次数1	6	300942.SZ	易瑞生物	66.18	-2.6838	医药
2023-01	调研次数1	7	688305.SH	科德数控	92.41	9.1751	机械
2023-01	调研次数1	8	002426.SZ	胜利精密	90.17	-0.3802	电子
2023-01	调研次数1	9	300838.SZ	浙江力诺	23.10	1.3914	机械
2023-01	调研次数1	10	300757.SZ	罗博特科	64.28	9.5629	机械
2023-01	调研次数1	11	300592.SZ	华凯易佰	46.79	6.4026	建筑
2023-01	调研次数1	12	688239.SH	航宇科技	108.96 □	-3.6169	国防军工
2023-01	调研次数1	13	605128.SH	上海沿浦	46.14		汽车
							电子基础化工
2023-01	调研次数1	15	300537.SZ	欧陆通广信材料	32.45	33.0566	电子基础化工

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：数据统计截至2022-12-31

公募机构数变化率指标统计回看1个月（数据经过筛选）——2023-01重点关注

配置月份	排名依据	排名	股票代码	股票简称	市值（亿元）	截至2023-01-13涨跌幅	所属中信一级行业
2023-01	公募调研机构数变化率_1		00123.Sz2	欧克科技	49. 7700	25.8403	机械
2023-01	公募调研机构数变化率1	2	300858.SZ	科拓生物	52.8685	14.4243	食品饮料
2023-01	公募调研机构数变化率_1	3	688143.SH	长盈通	50.8795	11 1755	国防军工
2023-01	公募调研机构数变化率_1	4	301333.SZ	诺思格	56.5920	19.5045	医药
2023-01	公募调研机构数变化率_1	5	000709.SZ	河钢股份	234.6526	0.8850	钢铁
2023-01	公募调研机构数变化率1	6	301093.SZ	华兰股份	37.5316	10.5118	医药
2023-01	公募调研机构数变化率1	7	600328.SH	中盐化工	171.8424	4.4929	基础化工
2023-01	公募调研机构数变化率1	8	000858.SZ	五粮液	7, 506. 6417	9.9009	食品饮料
2023-01	公募调研机构数变化率_1	9	300086.SZ	康芝药业	29.5650	6.7524	医药
2023-01	公募调研机构数变化率1	10	603757.SH	大元泵业	36.4742	13.5303	机械
2023-01	公募调研机构数变化率1	11	000333.SZ	美的集团	3,832,0903	8.0116	家电
2023-01	公募调研机构数变化率1	12	002048.SZ	宁波华翔	120.2419	7.3381	汽车
2023-01	公募调研机构数变化率1	13	688618.SH	三旺通信	40.7100	2.7409	通信
2023-01	公募调研机构数变化率_1	14	002.SZ	福晶科技	69.8535	1 2.1492	电子
2023-01	公募调研机构数变化率1	15	002661.SZ	克明食品	37.7823	-0.6791	食品饮料

资料来源：Wind，中信证券研究部

从行业配置场景回测结果看，收益结果受到了筛选策略的负面影响。

 加入筛选策略后，所有指标的绝对收益率均值下降了19.31%。

 我们认为可能的原因有如下几点：1）本文使用的的筛选策略设计更加适合个股机会挖掘，媒体活动、多机构参与的大型活动可能与中观行业关注度相关性较高；2）行业的整体波动情况受市值较大公司的股价波动影响较大，当前机构调研数据的市值分布有偏可能影响行业指标的统计结果。

月度配置Top5中信一级行业绝对收益率_不筛选

统计回溯月份指标名称	1	2	3	6	9	12	均值
调研次数	26.25%	55.66%	71.92%	44.74%	40.87%	58.46%	49.65%
调研次数变化	31.69%	0.59%	56.32%	41.49%	49.51%	30.86%	35.08%
调研次数变化率	28.81%	-3.67%	70.78%	28.69%	13.63%	18.26%	26.09%
调研机构数	35.67%	32.38%	63.40%	70.61%	63.28%	15.65%	46.83%
调研机构数变化	48.44%	11.41%	64.61%	59.00%	36.42%	26.79%	41.11%
调研机构数变化率	43.66%	1. 19%	36.23%	17.63%	-6.89%	2.97%	15.80%
调研人数	11.01%	41.83%	68.34%	63.46%	64.29%	69.41%	53.06%
调研人数变化	24.88%	26.51%	53.57%	73.63%	60.15%	34.99%	45.62%
调研人数变化率	32.66%	45.74%	41.36%	33.43%	31.59%	59.79%	40.76%
公募调研机构数	53.16%	62.77%	80.31%	84.00%	80.57%	59.12%	69.99%
公募调研机构数变化	60.80%	24.34%	49.23%	63.23%	49.36%	40.38%	47.89%
公募调研机构数变化率	51.75%	29.10%	55.57%	23.61%	42.30%	22.77%	37.52%
公募调研人数	52.93%	49.23%	88.76%	88.72%	81.45%	108.28%	78.23%
公募调研人数变化	46.60%	43.86%	86.63%	16.01%	37.76%	82.34%	52.20%
公募调研人数变化率	31.09%	11.51%	36.30%	14.55%	32.03%	33.17%	26.44%
均值	38.63%	28.83%	61.56%	48.19%	45.09%	44.22%	44.42%

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：绝对收益率统计时间段为2015-01-01至2023-01-06
月度配置Top5中信一级行业绝对收益率_筛选

统计回溯月份指标名称	1	2	3	6	9	12	均值
调研次数	19.46%	55.32%	30.82%	34.72%	48.65%	28.56%	36.26%
调研次数变化	21.96%	-12.76%	49.77%	36.86%	31.81%	15.80%	23.91%
调研次数变化率	29.14%	28.79%	80.35%	26.16%	23.98%	66.43%	42.47%
调研机构数	17.26%	36.74%	41.12%	32.69%	23.28%	8.21%	26.55%
调研机构数变化	41.64%	21.12%	20.45%	26.28%	52.26%	11.00%	28.79%
调研机构数变化率	20.97%	-4.28%	26.00%	8.48%	1.47%	41.01%	15.61%
调研人数	2.41%	27.41%	23.77%	34.51%	13.59%	16.46%	19.69%
调研人数变化	57.73%	40.15%	15.91%	27.63%	28.84%	43.10%	35.56%
调研人数变化率	37.48%	5.72%	17.37%	19. 69%	-3.69%	82.66%	26.54%
公募调研机构数	25.90%	23.60%	50.99%	48.05%	39.62%	21.35%	34.92%
公募调研机构数变化	27.56%	3.27%	18.17%	1.34%	36.42%	24.46%	18.53%
公募调研机构数变化率	46.05%	-6.30%	46.95%	14.89%	-1.27%	26.54%	21.14%
公募调研人数	-4.07%	9.30%	14.95%	26.99%	38.45%	42.13%	21.29%
公募调研人数变化	21.23%	15.18%	20.50%	3.35%	27.73%	33.34%	20.22%
公募调研人数变化率	27.94%	-26.86%	24.35%	1.87%	-16.58%	20.50%	5.20%
均值	26.18%	14.43%	32.10%	22.90%	22.97%	32.10%	25.11%

资料来源：Wind，中信证券研究部
注：绝对收益率统计时间段为2015-01-01至2023-01-06

 机构调研数据披露滞后导致部分信息被市场消化

基于历史规律构建的策略与模型未来可能失效

 数据披露不完整导致统计存在偏差

感谢您的信任与支持！

THANK YOU

张若海（数据科技首席分析师）

伍家豪（数据科技分析师）

执业证书编号：S1010516090001

执业证书编号：S1010522090002

免责声明

分析师声明

证券研究报告 2022年01月16日

主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。

一般性声明

本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。

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本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业绩并不能代表未来的表现。

本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。

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评级说明

投资建议的评级标准		评级	说明
报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。	股票评级	买入	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上
		增持	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间
		持有	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间
		卖出	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上
	行业评级	强于大市	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上
		中性	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间
		弱于大市	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

免责声明

特别声明

在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https://research.citicsinfo.com/disclosure。

截至本报告发布日，中信证券股份有限公司及其另类投资子公司持有下述公司已发行股份的比例达到或超过1%：科德数控（688305），对应持股业务类别：自营，持股比例：0.50%；另类投资子公司，限售持股比例：1.21%，限售起始日：2021年07月09日，限售期：24个月。

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印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，为全球机构投资者、养老基金和企业提供股票经纪服务（印度证券交易委员会注册编号：INZ000001735）、研究服务（印度证券交易委员会注册编号：INH000001113）和商人银行服务（印度证券交易委员会注册编号：INM000010619）。CLSA 及其关联方可能持有标的公司的债务。此外，CLSA及其关联方在过去 12 个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和/或非证券相关服务的报酬。如需了解CLSA India“关联方”的更多详情，请联系Compliance-India@clsa.com。

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基本面量化中观配置系列：因子挖掘专题，聚焦头部机构调研信号，创新挖掘高投资收益因子-20230116-中信证券-30页