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券商研报正确率的大数据统计:5年,负面报告199篇,看多报

2018-05-06

重磅 | 券商研报正确率的大数据统计:5年,负面报告199篇,看多报告85700篇

2018-05-04 18:53来源:市值风云研报/券商/卫生医疗健康

原标题:重磅 | 券商研报正确率的大数据统计:5年,负面报告199篇,看多报告85700篇

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作者 | 顾左右

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前言

这篇文章的的灵感来源于一个真实事件。

那是2016年初,草长莺飞,动物们为释放天性而彼此追逐,当时初入职场的我在某大型券商的自营部门实习,每天都沉醉在知识的海洋里不可自拔,没有精力和其他动物们一起去草原上追逐异性。

有一天,从大草原上来了一位卖方研究员,带着春的气息。他来向我们推荐了一只股票。卖方研究员非常专业地将这家公司的各种数据掰开了揉碎了一一分析,末了哐当一脚踏在桌子上,豪情万丈地拍着一巴掌宽的护胸毛,像春天大草原上昂扬的动物一样,向我们保证,这家公司运用新技术生产的新产品将在未来给公司带来巨额利润。

当时这一系列高端的数据分析技巧给我们留下了深刻印象,当时带我的投资经理转身语重心长、面色凝重地对我说:年轻人,好好学习人家的专业能力,对你未来的成长很重要。

我连连点头称是,内心真诚地向大佬们低头。

对了,这家被“大佬”重点推荐的上市公司,名字叫做尔康制药,新产品就是他的木薯淀粉胶囊。后来的事情你们也都知道了,被市值风云给扒了:独家重磅 | 强烈质疑尔康制药涉嫌严重财务舞弊:中国海关喊你来对账!

这件事给我幼小的心灵造成了一万点的暴击与伤害,那一巴掌宽的护胸毛时不时地在我的梦境里出现,肆意的随风飘扬,把我惊醒,把我吓尿。

这他喵的到底是怎么肥事?

后来,我就加入了市值风云,成为一名研究员。

在市值风云里,我看到一个个浓妆艳抹的上市公司在坍塌,看到一个个道貌岸然的财务谎言被揭穿……,在这个偶像的黄昏,在这个诸神跌落的时代,我一直在思考一个问题:

卖方的研究报告的可信度究竟有多少?

后来,我又掌握了网络爬虫技术,这种技术hin简单,就是批量抓取网页上的信息,并存储为excel等可以处理的文件格式。

为了探究“护胸毛梦魇”的根源所在(当然,体制方面的原因就不讨论了),我通过网络爬虫技术统计了2013年至2017年区间内(内含一个完整的牛熊市)的个股研究报告,数据来源是和讯网的研报信息,在剔除无效数据后,共得到85902份研报数据。

后来再辅助万德数据终端,添加了区间内的价格等因素。

一、数据概览

这85902份研报分别来自75家券商和2119位研究员,覆盖3096家上市公司。

需要注意的是,这份数据里不包含海通证券,国泰君安,兴业证券和招商证券的数据,因为这四家券商不公开自己的研报,只提供给付费客户使用。

如果加上这四家券商的报告,保守估计每年将产生超过两万份公司研报,平均一个工作日产生近80篇公司研究报告——这个数量还没有算上宏观研究,行业研究及每日晨报等其他报告。

在75家券商中,长江证券,安信证券和广发证券的研究所的报告发布数量占领了第一梯队,数量在6000篇左右。

在作者统计方面,我们这里只统计了第一作者的名字,所以说这基本是个团队发布数量的排名,而不仅仅是个人。

西南医药朱国广团队凭借671篇的数量荣获“劳动模范”称号,毕竟这一个团队撑起了西南证券研究所的半边天,医药团队为西南证券研究所贡献了近40%收入。

插句题外话。朱国广团队是新财富第十四届最佳分析师,其团队重点推荐过步长制药。好巧不巧,市值风云也重点扒过步长制药:《一名新财富金牌分析师烧掉700亿现金需要多长时间?次新股之王步长制药700亿市值覆灭记》

万科成为过去五年被覆盖次数做多的上市公司。被覆盖次数前二十的公司都被覆盖了200次以上,平均每年40次。

这些公司除了自身的发展情况确实不错,也不得不表扬一下他们董秘的市值管理工作做得到位。

二、评级情况

可以评价一份研报结果的指标有两种:

一是有的研报会直接给出具体的“目标价”,但是这种精确的“目标价”评级方法,就像让一个射手射击两百米外的硬币,命中难度实在太大,所以采用这种方式的研究报告数量非常稀少。

说明大家基本对自己的能力还是有点自知之明了,采取了敬而远之的策略。

另一种方式就是“区间评级”方法,在这种方法下,研究员只需给出大致的预测范围,比如估计涨幅区间在5%-15%范围内就对应“增持”评级。

每家券商的评级方式虽然大体相同,但是还是存在着细微的差异。

例如同样是预测增长5%-15%的区间内,不同的券商就有“推荐”“增持”“谨慎推荐”等六种不同的叫法。再例如,有的券商采用四档评级方法,即负面一档,中性一档,正面两档;有的采用五档评级方法,负面两档,中性一档,正面两档。

为了统一统计口径,我们将券商的评级转化为四个等级,转化方法如下:

其中“标准”的含义为在六个月内,相对于沪深300指数的变动,而不是股价自身的变动。这样的转化标准虽然不能说百分之百的符合券商自身的定义,但是从实际操作层面考虑是合情合理的,不影响参考价值。

在所有报告的评级中,3级和4级占总数的97%(说明根本就没有人愿意看空一家上市公司)。稍后我们会看一下这些推荐报告的准确率情况。

在过去五年的数据中,负面评级的研报只有199篇,占总数的千分之二。总共覆盖了90家上市公司,数量还远远不及风云君半年里挖掘的数量。

而且这199篇负面评级报告基本被上表中的四家券商承包。

实属难能可贵,此处应有掌声。毕竟A股上市公司的实际情况大家都看到了,当所有人都不说真话的时候,任何一个小声道出皇帝没穿裤子的孩子,都值得尊敬。

何况A股市场基本不存在做空获利的机会,写看空报告这种事简直就是费力不讨好。

践行投资者教育,保护普通投资者利益——这些高帽风云君都戴不起,风云君只是选择在自己的能力范围之内,努力地说真话而已。

三、正确率统计

通过上面的数据,我们知道了研究报告的数量肯定是对得起每位研究员那令人羡慕的金领工资的。

但是质量又如何呢?毕竟凑数很容易,真正做研究是很难的。

这个问题其实很严肃,非常核心:在多大的成分上,我们是可以相信卖方的研究报告?

下面的数据就来回答这个问题。

我们在这里所采用的具体的正确率的计算方法为:

1. 将研究报告的评级按上文提到的方法对应到四个级别,四个级别分别对应到四个估计的涨跌幅区间。

2. 使用万得数据得到个股在报告完成后六个月内的区间最高价。

3. 用报告中的估价和实际情况做对比,如果真实值落在估价区间内算作正确,反之算不正确。

经过统计,在所有研报中,判断正确的共有18123份,总体正确率仅为21%。

如果大家对这个数字没有直观概念,那好,风云君就举例说明吧:扔硬币的准确率是50%。

在研报发布数量前十名的券商中,安信证券、广发证券、中信建投和长江四家的正确率超过了平均正确率,但是依然没有达到四分之一的水平。

正确率最低的只有15.6%,也就是说平均20份研报中只有三份是正确的。

如果我们再进一步放宽要求,不要求研究报告可以预测涨幅区间,只要求他们做出正向预测(3级4级)的股票可以有正向收益的话,成功率会是多少呢?

在全部83593次正向预测中,竟然有42527次的结果为负收益,错误率高达51%。

依然还是我们上面打过的比方:抛硬币的结果都比卖方研究报告靠谱一点。

四、新财富金牌分析师

一年一度的新财富最佳分析师评选是卖方研究员最珍视的奖项。有人说卖方研究团队就分三种,“新财富第一,新财富上榜,新财富未上榜”。

评上新财富的团队可以说是名利双收,新财富团队的首席年薪都是百万级别的。

新财富评选由买方投票选出,于是到了每年十月新财富评选季节,新财富团队就开始对买方爸爸狂轰滥炸般的拉票,明的暗的手法无所不用其极。

千言万语汇成一句话:投我投我,亲爱的爸爸!

(图片来自网络,市值风云不保证其真实性)

有一个数据也从侧面印证了新财富对于卖方分析师们的重要性,那就是按月份统计的研报数量:

从图表中可以看出,每年研报数量可以分为三个高峰:三四月是企业发年报的时期,八月是企业发中报的时期,十月的高峰就是因为新财富的评选了。

但是,新财富团队的研究质量就真的高吗?

我们依然选择用数据说话。

因为没有海通、国泰君安、兴业和招商四家的研报数据,所以我们挑选了一些包含上述四家券商上榜较少的研究行业进行分析。

首先来看一下2017年新财富第一名团队的正确率:

第一名团队的平均正确率仅为25%,略高于行业整体水平21%。正确率最高的传播与文化行业的天风证券的文浩团队,达到46.24%。大部分行业的正确率在15%-25%之间徘徊。最低的仅为16.8%。

那么除了第一名之外,其他上榜团队的表现如何呢?

我们挑选了两个海通,国泰君安,兴业和招商入围较少的行业,分别是机械和环保行业看一看。

从环保行业的统计结果来看,可以看出两个问题:第一,成功预测率都不高;第二,成功预测率不等于新财富排名。

新财富第二名的团队仅有11%的预测正确率,真是要心疼一下新财富这块招牌了。

再来看机械行业。

机械行业更是出现了夸张的一幕:在现有的数据中,第四名方正于百战团队,预测正确率实在是可怜。

当然这很可能是因为数据不全面造成的,那就让我们具体看一下于百战团队在2017年发布的几篇研报。

就算计算的正确率有误,但是这五篇报告结果的离谱程度应该是白纸黑字的吧?

总结

新财富也好,非新财富也罢,我们绝不否认卖方研究市场中存在着大量优秀的团队和个人。

但是,通过上述数据分析,总体卖方研究的成果质量十分低下,甚至从整体上来说,看卖方的研究报告还不如自己扔硬币做决定效果来得好。另一方面,卖方研究长期以来存在着严重的报喜不报忧的现象。

风云君写到这里,已经实在不知道该说什么了……那就收笔吧。

老板,来几个漂亮小姐姐,我要和小姐姐去抛硬币玩,输一次脱一件衣服哟。

一想到我每次抛硬币都有50%的胜率,脱衣服的速度和效率会明显提高,我就止不住回想起因为学习而失去的2016年那个草长莺飞的初春……

END

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