机器解读全球投资分析师情绪,基于NLP的MRAS交易策略,收益惊人

金融衍生品 · 2020-02-24 · 交易

以下文章编译自Morgan Stanley于2019年第四季度发布的量化策略研究文章,<The Power of Words: Going Global>,关注我们,获取更多量化资料


Morgan Stanley对投资分析师研究报告中所使用的感情词汇进行了统计建模,并且将这个情绪分数模型应用到全球市场,成功从全世界所有地区的分析师报告文本中提取了能够带来超额收益的Alpha因子,同时结果显示,这一基于分析师报告中感情词汇统计的交易策略在亚洲(不含日本)和欧洲地区的市场中产生的夏普率最高


策略实现:机读分析师情绪模型(Machine-Read Analyst Sentiment, 简称MRAS)对股票研究报告中所隐含的分析师情绪进行分析,该模型使用自然语言处理(NLP)和卷积神经网络(CNN),为每个报告分配MRAS分数,分数从-100(最负面)到100(最正面)。Morgan Stanley将该模型应用于2013年1月至2019年5月在美国、欧洲、日本和除日本以外的亚洲地区发布的13万5000篇上市公司报告及对应股票。


在对应的交易策略中,系统会购买MRAS分数高的股票,并出售分数低的股票,头寸持有期为两个月,同时使用所在地区的股票指数进行对冲以确保市场中性。在2013年1月至2019年5月的回测期内,该策略在每个地区均带来了经过风险调整后的正收益。


策略效果:研究结果显示,在所有地区,MRAS分数与随后的股票超额收益之间均存在正相关关系,且在美国以外的地区产生了更高的Alpha收益。基于该策略的全球投资组合则是对MSCI所有地区区域策略进行的加权指标计算,在回测期间产生了3.5%的平均年收益率和1.1倍的夏普比率,在亚洲(日本除外)和欧洲地区表现最为强劲。鉴于各地区之间的相关性非常低,这一研究结果提供了有吸引力的全球风险分散投资机会。


图:2013年1月至2019年5月期间该策略在各地区的夏普比率,来源:Morgan Stanley Research,Refinitiv


策略优化:将MRAS分数与股票目标价格预测以及评级结合,可以进一步增强策略收益,在分析师报告中对个股目标价格调升之后立即购买高MRAS股票,并在个股目标价格调降后立即卖出低MRAS股票,这样的策略在回测期内提升了除日本以外的所有地区的回报收益,全球策略的年化收益率从3.5%上升至8.3%,且全球夏普比率提高至1.7倍。


为了进一步利用股票评级,Morgan Stanley在策略中做多MRAS分数高的“减持”评级股票并做空MRAS分数低的“增持”和“维持”评级股票,该操作使得美国和日本地区结果进一步优化,全球夏普比率上升至1.8倍。


策略价值:MRAS分数对基本面投资者和量化投资者都有价值,基本面投资者可以使用MRAS分数来筛选新的研究报告,借此来确定分析师具有高信心值的股票,或者一些有趣的逆向投资机会。 量化投资者可以将MRAS分数与其他情绪指标(例如其它Alpha策略中的价格动量和收益修正指标等)混合使用,或在构建投资组合时使用MARS分数来标记潜在风险。


1

分析师报告中嵌入的情绪Alpha

Morgan Stanley分析了其从2013年1月至2019年5月发布的约135,000份全球企业级研究报告,涵盖了4个地区的4,700只股票:北美(40,000份报告),亚洲除日本外(43,000份),欧洲(29,000份)与日本(18,000份)。 


每份报告都由Morgan Stanley开发的”分析师情绪机读(Machine-Read Analyst Sentiment, 简称MRAS)“模型评分,分数范围从-100(最负相关)到100(最正相关)。MRAS分数用来衡量报告中情绪的可信度,情绪可以为正面,负面或中立。在训练和拟合模型的整个过程中,利用分析师和其他研究人员的反馈,使模型进行情绪评估的准确度达到了80%。


此分析中使用的股票范围仅限于纳入MSCI指数的国家和地区,这样可以保证交易的流动性并最大程度地减少交易限制。在所有地区,MRAS分数与随后的股票超额收益(该时期内股票收益与区域市场平均收益之间的差异)之间均存在正相关


信息系数分析显示,在亚洲(除日本)与欧洲,分析师情绪水平与股票收益之间的正相关关系,在不同的股票持有窗口期内是稳定的,并且几乎没有Alpha衰减;在北美,该正相关关系会随着时间加强;而在日本,这种关系却会减弱(图1)。


图1:2013年1月至2019年5月期间各地区MRAS分数与不同时间范围内股票超额收益之间的信息系数,来源:Morgan Stanley Research


为了进一步分析MRAS分数对股票收益的影响,Morgan Stanley将每个地区的报告都归类为“高情绪”和“低情绪”,并分析了所涉及的股票连续40天超额收益的中位数。


“高情绪”报告是指MRAS分数高于该地区连续两年的MRAS正分中位数的报告,而“低情绪”报告是指MRAS分数低于该地区连续两年的负分中位数的报告。在所有地区(除日本外),高MRAS分数报告涉及的股票的表现往往好于低MRAS分数股票,且在MRAS负分股票中表现的更明显(图2):

图2:2013年1月至2019年5月间基于MRAS分数的2个月超额收益中位数,来源:Morgan Stanley Research

2

设计一个系统性的MRAS交易策略

Morgan Stanley基于其研究报告的MRAS分数,在各地区以及全球市场,系统性地测试了这一交易策略,同时在各地区选择了相同的设置,以确保策略一致并减少任何潜在的过度拟合:
  • 当MRAS分数高于正阈值(最近2年内该地区所有MRAS正分数的中位数)时,持有股票多头头寸。

  • 当MRAS分数低于负阈值(最近2年内该地区所有MRAS负分数的中位数)时,持有股票空头头寸。

  • 所有交易均在收盘时执行,并保持40个工作日。对于隔夜报告,在第二天收盘时进行交易;而对于盘前或盘中报告,在同一天收盘时进行交易(图3)。

  • 在每天结束时,使用地区市场指数对冲净多头或空头头寸:对于美国股票,使用S&P 500;对于欧洲股票,使用MSCI Europe;对于亚洲和日本股票,使用单个MSCI国家基准。



  图3:对于隔夜报告,在第二天收盘时进行交易,来源:Morgan Stanley Research

Morgan Stanley对从2013年1月至2019年5月的数据进行了回测(回测包含区域贸易和融资成本假设)。在前两年中,使用固定的MRAS阈值“+50”和“-50”来确定多头和空头候选股票;之后,将各地区的正MRAS和负MRAS中位数阈值设为2年期滚动值。


回测中的每个头寸都分配了相同数量的资本金,以避免任何过度拟合;且在回测中调整交易资本金以保证在各地区维持类似的杠杆率,使收益具有可比性:美国为1千万美元,欧洲为5百万美元,日本为3百万美元,亚洲(除日本外)为9百万美元。对于每一个交易信号,实施3万美元的交易。之所以设定这一交易规模,是为了充分利用交易资金,并平衡长期融资成本和现金利息。


基于MRAS的交易策略在各地区都有积极表现


在2013至2019年期间,基于MRAS分数的交易策略在所有地区均带来了经风险调整后的正收益(图4和图5)。其中,全球数据为各地区市值的加权平均。

图4:2013年至2019年该交易策略在各地区的表现情况,来源:Morgan Stanley Research


图5:2013年至2019年该交易策略在各地区的累计收益率,来源:Morgan Stanley Research


  • 亚洲地区(除日本外)和欧洲地区表现最为显著,夏普指数分别为1.1和1.0。
  • 美国和日本表现稳定,夏普指数分别为0.5和0.8。
  • 全球范围内,该策略在回测期间的夏普指数为1.1。
  • 在市场中性的前提下,该策略的结果与全球指数的相关性和β值都很低,使其成为构建绝对收益投资组合的有利备选。


策略结果随时间推移表现稳定


基于MRAS分数的交易策略在近五年间维持稳定的回报(图6):

图6:基于情绪分数交易策略的各地区年化夏普率,来源:Morgan Stanley Research


  • 在欧洲和亚洲(日本除外),该策略在过去五年的每年中均取得正收益。
  • 就全球整体而言,情绪分数策略在2016表现不佳:在美国,由于经济放缓和负的收益修正,该策略的表现较差;而在其他地区,与其他年份相比,该策略的风险调整后收益也下降很多。
  • 在过去几年中,美国的表现有所改善;而在亚洲,该策略表现平平。


全球多元化风险分散的绝佳方法


MRAS交易策略的一个主要优势在于地区之间的相关性较低(图7):

图7:2013年至2019年间各地区策略周收益之间的相关系数,来源:Morgan Stanley Research

各地区策略在2013至2019年的回测期间显示出仅为0.18的平均相关系数,地区之间的低相关性推动了这一方法成为全球性投资策略,全球市场投资的夏普率可以达到1.1倍,同时保持较低的波动率和跌幅。


与传统因子的关系,与动量呈正相关,与价值呈负相关


从各地区来看,情绪策略与价格动量,营收增长这些因子呈现正相关关系;而与价值因素则呈现负相关关系(图8):

图8:2013年至2019年间地区MRAS交易策略收益与传统因子之间的回归系数,来源:FactSet, Datastream, Refinitiv, Morgan Stanley Research.


特定风险较高


MRAS策略与动量和价值之间存在显著的关联,但除这些传统因子外,仍存在正的Alpha值以及较高的特定风险:Alpha是根据每种情绪策略与每个地区的价值、增长、价格动量、盈利预测、质量、规模及低波动率的计算得出的回归截距,而特定风险定义为(1 – R平方)。


在2013年1月至2019年5月期间,Alpha值在美国为2.5%,在日本为5.4%,并且其中无法由共同因子解释的风险,在美国为60%,在亚洲(除日本外)为90%,表明了该策略的收益,相较于传统收益来源具有显著增值效应。


此外,如图9所示,与价格动量和收益修正因子相比,全球情绪策略的下行风险要小得多,在过去几年中,情绪策略的表现偏离动量因子策略的表现。

图9:情绪策略与动量因子策略相关,但下行风险更小,来源:Morgan Stanley Research

3

通过额外信号输入以优化策略


情绪并不是分析师对股票前景测定的唯一指标,研究报告还包括目标价格和评级。Morgan Stanley进而提出了一种增强的系统性交易策略,该策略将MRAS情绪分数与目标价格变化方向和股票评级相结合。图10概述了交易策略的逻辑:
图10:增强型MRAS交易策略,来源:Morgan Stanley Research
  • 当MRAS分数超过正阈值(近2年中所有正得分的中位数),且股票目标价格提高,股票评级为“增持”,持有股票40个交易日的单一多头头寸。
  • 当MRAS分数超过正阈值,且股票目标价格提高,股票被定为“维持”或“减持”时,持有40个交易日的双头多头头寸。
  • 当MRAS分数低于负阈值(近4年内所有负得分的中位数),且股票目标价格降低,股票被定为“维持”或“减持”,持有股票40个交易日空头头寸。
  • 当MRAS分数低于负阈值,且股票目标价格降低,且股票评级为“增持”时,持有股票40个交易日的双头空头头寸。


与之前的情绪策略类似,在回溯测试的前2年中使用固定的MRAS阈值“+50”和“-50”,并计算各地区2015年1月之后2年的正向和负向滚动MRAS阈值。增强型策略使用与基础情绪策略相同的执行,头寸规模,对冲和交易成本假设。


将MRAS分数与“目标价格”信号的变化相结合,可以提高除日本外所有地区的风险调整后收益,并将全球策略的夏普率从1.1提高到1.7


通过股票评级中的逆向MRAS信号将股票的风险敞口加倍,可以帮助捕获股票绩效中的策略性拐点。通过回测,结果显示全球夏普指数从1.7进一步提高到1.8。其中大部分改进来自美国和日本,对欧洲的表现没有任何实质性影响,并且在除日本以外的亚洲地区表现并不佳。

图11:三种全球MRAS交易策略在各地区夏普值,来源:Morgan Stanley Research

  图12:三种全球MRAS交易策略累计收益,来源:Morgan Stanley Research

利用目标价格的变化可以从海量的报告中筛选出包含新信息或分析师观点有更新的报告。因此,可以将目标价格的更改单独作为Alpha信号。


如图13所示,做多目标价格升高的股票并做低目标价格降低的股票,在大多数地区(日本除外)都会产生与做多高情绪分数股和做空低情绪分数股类似的回报差价,在日本目标价格变化带来的价差值表现为负。



图13:2013年1月至2019年5月间,各地区基于目标价格变化和MRAS分数的2个月多空收益价差中位数,来源:Morgan Stanley Research


本身以目标价格上升为特征的报告经常传达出积极的情绪,反之亦然。但是,这两个特征的作用效果并不总是一致的,并且两者一起使用时,可以有更好的策略表现。

尽管股票评级相较于目标价格更稳定,分析师使用评级来传达长期的看法,通常不会根据市场的战术变动而对其进行更改,但股票评级还是传达了来自卖方分析师的重要信息。虽然目标价格通也表达长期看法(通常是12-18个月的展望),但分析师更倾向于频繁地更改目标价格以适应市场表现。 


根据过去6年多来Morgan Sstanley报告所涵盖的全球市值前100大股票的统计数据,股票评级在平均2年中保持不变,而目标价格则平均每3个月更改一次(图14)。

图14:美元自由浮动市值前100股票的评级与目标价格平均时效(OW增持,EW维持,UW减持),来源:Morgan Stanley Research


考虑到股票评级的总体稳定性,做多增持评级股和做空减持评级股的策略通常需要更长的持有时间,并且短期内不会有明显的效果。但是,在与情绪和目标价格的变化相结合时,股票评级仍然可以作为一种有价值的信号输入。


对2013年1月至2019年5月发布的Morgan stanley研究报告的分析表明,高情绪分数股在每个地区的每个评级类别中均优于低情绪分数股(图15)。

图15:2013年1月至2019年5月间,各地区基于MRAS分数和评级指标的2个月多空收益价差中位数,来源:Morgan Stanley Research

此外,高情绪分数-减持评级股往往会产生最高的超额收益,尤其是在北美和日本;低情绪分数-增持(维持)评级股往往会在大多数地区产生一些最低的超额收益。虽然基本很少见到有关减持股票的高情绪研究报告或关于增持股票的低情绪报告,但这些特殊情形确实呈现出潜在的逆向投资机会。



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以下文章编译自Morgan Stanley于2019年第四季度发布的量化策略研究文章,<The Power of Words: Going Global>,关注我们,获取更多量化资料


Morgan Stanley对投资分析师研究报告中所使用的感情词汇进行了统计建模,并且将这个情绪分数模型应用到全球市场,成功从全世界所有地区的分析师报告文本中提取了能够带来超额收益的Alpha因子,同时结果显示,这一基于分析师报告中感情词汇统计的交易策略在亚洲(不含日本)和欧洲地区的市场中产生的夏普率最高


策略实现:机读分析师情绪模型(Machine-Read Analyst Sentiment, 简称MRAS)对股票研究报告中所隐含的分析师情绪进行分析,该模型使用自然语言处理(NLP)和卷积神经网络(CNN),为每个报告分配MRAS分数,分数从-100(最负面)到100(最正面)。Morgan Stanley将该模型应用于2013年1月至2019年5月在美国、欧洲、日本和除日本以外的亚洲地区发布的13万5000篇上市公司报告及对应股票。


在对应的交易策略中,系统会购买MRAS分数高的股票,并出售分数低的股票,头寸持有期为两个月,同时使用所在地区的股票指数进行对冲以确保市场中性。在2013年1月至2019年5月的回测期内,该策略在每个地区均带来了经过风险调整后的正收益。


策略效果:研究结果显示,在所有地区,MRAS分数与随后的股票超额收益之间均存在正相关关系,且在美国以外的地区产生了更高的Alpha收益。基于该策略的全球投资组合则是对MSCI所有地区区域策略进行的加权指标计算,在回测期间产生了3.5%的平均年收益率和1.1倍的夏普比率,在亚洲(日本除外)和欧洲地区表现最为强劲。鉴于各地区之间的相关性非常低,这一研究结果提供了有吸引力的全球风险分散投资机会。


图:2013年1月至2019年5月期间该策略在各地区的夏普比率,来源:Morgan Stanley Research,Refinitiv


策略优化:将MRAS分数与股票目标价格预测以及评级结合,可以进一步增强策略收益,在分析师报告中对个股目标价格调升之后立即购买高MRAS股票,并在个股目标价格调降后立即卖出低MRAS股票,这样的策略在回测期内提升了除日本以外的所有地区的回报收益,全球策略的年化收益率从3.5%上升至8.3%,且全球夏普比率提高至1.7倍。


为了进一步利用股票评级,Morgan Stanley在策略中做多MRAS分数高的“减持”评级股票并做空MRAS分数低的“增持”和“维持”评级股票,该操作使得美国和日本地区结果进一步优化,全球夏普比率上升至1.8倍。


策略价值:MRAS分数对基本面投资者和量化投资者都有价值,基本面投资者可以使用MRAS分数来筛选新的研究报告,借此来确定分析师具有高信心值的股票,或者一些有趣的逆向投资机会。 量化投资者可以将MRAS分数与其他情绪指标(例如其它Alpha策略中的价格动量和收益修正指标等)混合使用,或在构建投资组合时使用MARS分数来标记潜在风险。


1

分析师报告中嵌入的情绪Alpha

Morgan Stanley分析了其从2013年1月至2019年5月发布的约135,000份全球企业级研究报告,涵盖了4个地区的4,700只股票:北美(40,000份报告),亚洲除日本外(43,000份),欧洲(29,000份)与日本(18,000份)。 


每份报告都由Morgan Stanley开发的”分析师情绪机读(Machine-Read Analyst Sentiment, 简称MRAS)“模型评分,分数范围从-100(最负相关)到100(最正相关)。MRAS分数用来衡量报告中情绪的可信度,情绪可以为正面,负面或中立。在训练和拟合模型的整个过程中,利用分析师和其他研究人员的反馈,使模型进行情绪评估的准确度达到了80%。


此分析中使用的股票范围仅限于纳入MSCI指数的国家和地区,这样可以保证交易的流动性并最大程度地减少交易限制。在所有地区,MRAS分数与随后的股票超额收益(该时期内股票收益与区域市场平均收益之间的差异)之间均存在正相关


信息系数分析显示,在亚洲(除日本)与欧洲,分析师情绪水平与股票收益之间的正相关关系,在不同的股票持有窗口期内是稳定的,并且几乎没有Alpha衰减;在北美,该正相关关系会随着时间加强;而在日本,这种关系却会减弱(图1)。


图1:2013年1月至2019年5月期间各地区MRAS分数与不同时间范围内股票超额收益之间的信息系数,来源:Morgan Stanley Research


为了进一步分析MRAS分数对股票收益的影响,Morgan Stanley将每个地区的报告都归类为“高情绪”和“低情绪”,并分析了所涉及的股票连续40天超额收益的中位数。


“高情绪”报告是指MRAS分数高于该地区连续两年的MRAS正分中位数的报告,而“低情绪”报告是指MRAS分数低于该地区连续两年的负分中位数的报告。在所有地区(除日本外),高MRAS分数报告涉及的股票的表现往往好于低MRAS分数股票,且在MRAS负分股票中表现的更明显(图2):

图2:2013年1月至2019年5月间基于MRAS分数的2个月超额收益中位数,来源:Morgan Stanley Research

2

设计一个系统性的MRAS交易策略

Morgan Stanley基于其研究报告的MRAS分数,在各地区以及全球市场,系统性地测试了这一交易策略,同时在各地区选择了相同的设置,以确保策略一致并减少任何潜在的过度拟合:
  • 当MRAS分数高于正阈值(最近2年内该地区所有MRAS正分数的中位数)时,持有股票多头头寸。

  • 当MRAS分数低于负阈值(最近2年内该地区所有MRAS负分数的中位数)时,持有股票空头头寸。

  • 所有交易均在收盘时执行,并保持40个工作日。对于隔夜报告,在第二天收盘时进行交易;而对于盘前或盘中报告,在同一天收盘时进行交易(图3)。

  • 在每天结束时,使用地区市场指数对冲净多头或空头头寸:对于美国股票,使用S&P 500;对于欧洲股票,使用MSCI Europe;对于亚洲和日本股票,使用单个MSCI国家基准。



  图3:对于隔夜报告,在第二天收盘时进行交易,来源:Morgan Stanley Research

Morgan Stanley对从2013年1月至2019年5月的数据进行了回测(回测包含区域贸易和融资成本假设)。在前两年中,使用固定的MRAS阈值“+50”和“-50”来确定多头和空头候选股票;之后,将各地区的正MRAS和负MRAS中位数阈值设为2年期滚动值。


回测中的每个头寸都分配了相同数量的资本金,以避免任何过度拟合;且在回测中调整交易资本金以保证在各地区维持类似的杠杆率,使收益具有可比性:美国为1千万美元,欧洲为5百万美元,日本为3百万美元,亚洲(除日本外)为9百万美元。对于每一个交易信号,实施3万美元的交易。之所以设定这一交易规模,是为了充分利用交易资金,并平衡长期融资成本和现金利息。


基于MRAS的交易策略在各地区都有积极表现


在2013至2019年期间,基于MRAS分数的交易策略在所有地区均带来了经风险调整后的正收益(图4和图5)。其中,全球数据为各地区市值的加权平均。

图4:2013年至2019年该交易策略在各地区的表现情况,来源:Morgan Stanley Research


图5:2013年至2019年该交易策略在各地区的累计收益率,来源:Morgan Stanley Research


  • 亚洲地区(除日本外)和欧洲地区表现最为显著,夏普指数分别为1.1和1.0。
  • 美国和日本表现稳定,夏普指数分别为0.5和0.8。
  • 全球范围内,该策略在回测期间的夏普指数为1.1。
  • 在市场中性的前提下,该策略的结果与全球指数的相关性和β值都很低,使其成为构建绝对收益投资组合的有利备选。


策略结果随时间推移表现稳定


基于MRAS分数的交易策略在近五年间维持稳定的回报(图6):

图6:基于情绪分数交易策略的各地区年化夏普率,来源:Morgan Stanley Research


  • 在欧洲和亚洲(日本除外),该策略在过去五年的每年中均取得正收益。
  • 就全球整体而言,情绪分数策略在2016表现不佳:在美国,由于经济放缓和负的收益修正,该策略的表现较差;而在其他地区,与其他年份相比,该策略的风险调整后收益也下降很多。
  • 在过去几年中,美国的表现有所改善;而在亚洲,该策略表现平平。


全球多元化风险分散的绝佳方法


MRAS交易策略的一个主要优势在于地区之间的相关性较低(图7):

图7:2013年至2019年间各地区策略周收益之间的相关系数,来源:Morgan Stanley Research

各地区策略在2013至2019年的回测期间显示出仅为0.18的平均相关系数,地区之间的低相关性推动了这一方法成为全球性投资策略,全球市场投资的夏普率可以达到1.1倍,同时保持较低的波动率和跌幅。


与传统因子的关系,与动量呈正相关,与价值呈负相关


从各地区来看,情绪策略与价格动量,营收增长这些因子呈现正相关关系;而与价值因素则呈现负相关关系(图8):

图8:2013年至2019年间地区MRAS交易策略收益与传统因子之间的回归系数,来源:FactSet, Datastream, Refinitiv, Morgan Stanley Research.


特定风险较高


MRAS策略与动量和价值之间存在显著的关联,但除这些传统因子外,仍存在正的Alpha值以及较高的特定风险:Alpha是根据每种情绪策略与每个地区的价值、增长、价格动量、盈利预测、质量、规模及低波动率的计算得出的回归截距,而特定风险定义为(1 – R平方)。


在2013年1月至2019年5月期间,Alpha值在美国为2.5%,在日本为5.4%,并且其中无法由共同因子解释的风险,在美国为60%,在亚洲(除日本外)为90%,表明了该策略的收益,相较于传统收益来源具有显著增值效应。


此外,如图9所示,与价格动量和收益修正因子相比,全球情绪策略的下行风险要小得多,在过去几年中,情绪策略的表现偏离动量因子策略的表现。

图9:情绪策略与动量因子策略相关,但下行风险更小,来源:Morgan Stanley Research

3

通过额外信号输入以优化策略


情绪并不是分析师对股票前景测定的唯一指标,研究报告还包括目标价格和评级。Morgan Stanley进而提出了一种增强的系统性交易策略,该策略将MRAS情绪分数与目标价格变化方向和股票评级相结合。图10概述了交易策略的逻辑:
图10:增强型MRAS交易策略,来源:Morgan Stanley Research
  • 当MRAS分数超过正阈值(近2年中所有正得分的中位数),且股票目标价格提高,股票评级为“增持”,持有股票40个交易日的单一多头头寸。
  • 当MRAS分数超过正阈值,且股票目标价格提高,股票被定为“维持”或“减持”时,持有40个交易日的双头多头头寸。
  • 当MRAS分数低于负阈值(近4年内所有负得分的中位数),且股票目标价格降低,股票被定为“维持”或“减持”,持有股票40个交易日空头头寸。
  • 当MRAS分数低于负阈值,且股票目标价格降低,且股票评级为“增持”时,持有股票40个交易日的双头空头头寸。


与之前的情绪策略类似,在回溯测试的前2年中使用固定的MRAS阈值“+50”和“-50”,并计算各地区2015年1月之后2年的正向和负向滚动MRAS阈值。增强型策略使用与基础情绪策略相同的执行,头寸规模,对冲和交易成本假设。


将MRAS分数与“目标价格”信号的变化相结合,可以提高除日本外所有地区的风险调整后收益,并将全球策略的夏普率从1.1提高到1.7


通过股票评级中的逆向MRAS信号将股票的风险敞口加倍,可以帮助捕获股票绩效中的策略性拐点。通过回测,结果显示全球夏普指数从1.7进一步提高到1.8。其中大部分改进来自美国和日本,对欧洲的表现没有任何实质性影响,并且在除日本以外的亚洲地区表现并不佳。

图11:三种全球MRAS交易策略在各地区夏普值,来源:Morgan Stanley Research

  图12:三种全球MRAS交易策略累计收益,来源:Morgan Stanley Research

利用目标价格的变化可以从海量的报告中筛选出包含新信息或分析师观点有更新的报告。因此,可以将目标价格的更改单独作为Alpha信号。


如图13所示,做多目标价格升高的股票并做低目标价格降低的股票,在大多数地区(日本除外)都会产生与做多高情绪分数股和做空低情绪分数股类似的回报差价,在日本目标价格变化带来的价差值表现为负。



图13:2013年1月至2019年5月间,各地区基于目标价格变化和MRAS分数的2个月多空收益价差中位数,来源:Morgan Stanley Research


本身以目标价格上升为特征的报告经常传达出积极的情绪,反之亦然。但是,这两个特征的作用效果并不总是一致的,并且两者一起使用时,可以有更好的策略表现。

尽管股票评级相较于目标价格更稳定,分析师使用评级来传达长期的看法,通常不会根据市场的战术变动而对其进行更改,但股票评级还是传达了来自卖方分析师的重要信息。虽然目标价格通也表达长期看法(通常是12-18个月的展望),但分析师更倾向于频繁地更改目标价格以适应市场表现。 


根据过去6年多来Morgan Sstanley报告所涵盖的全球市值前100大股票的统计数据,股票评级在平均2年中保持不变,而目标价格则平均每3个月更改一次(图14)。

图14:美元自由浮动市值前100股票的评级与目标价格平均时效(OW增持,EW维持,UW减持),来源:Morgan Stanley Research


考虑到股票评级的总体稳定性,做多增持评级股和做空减持评级股的策略通常需要更长的持有时间,并且短期内不会有明显的效果。但是,在与情绪和目标价格的变化相结合时,股票评级仍然可以作为一种有价值的信号输入。


对2013年1月至2019年5月发布的Morgan stanley研究报告的分析表明,高情绪分数股在每个地区的每个评级类别中均优于低情绪分数股(图15)。

图15:2013年1月至2019年5月间,各地区基于MRAS分数和评级指标的2个月多空收益价差中位数,来源:Morgan Stanley Research

此外,高情绪分数-减持评级股往往会产生最高的超额收益,尤其是在北美和日本;低情绪分数-增持(维持)评级股往往会在大多数地区产生一些最低的超额收益。虽然基本很少见到有关减持股票的高情绪研究报告或关于增持股票的低情绪报告,但这些特殊情形确实呈现出潜在的逆向投资机会。