關注企業投資行爲，助力次新股掘金

次新股通常指代上市掛牌交易時間相對較短的股票。該類股票由於披露業績信息次數較少，市場對於公司經營發展歷程的理解相對不充分，更有可能存在一些定價偏差，機會與風險並存。在特定的市場環境中，次新股往往能跑出明顯的超額收益，受到市場的關注。本篇報告將逐層分析次新股的基本特徵，進而構建有效的次新股投資策略。

次新股基本特徵：階段性優勢明顯，公司投資活動旺盛

次新股距離IPO的時間相對較短，公司持有的現金較多，投資擴產的活動也比較旺盛。我們定義次新股爲上市1-3年的股票。公司經營層面，我們將次新股現金持有率、投資比率與行業平均水平進行了對比，觀察到次新股的現金持有水平和投資活動旺盛程度均相對較高。資本市場層面，我們回測了次新股組合與上市滿3年的股票組合收益表現，並發現次新股組合2009年以來總體跑贏上市滿3年的股票組合；從相對淨值曲线可以看出，次新股並非穩定佔優，而是在2013、2019、2020等年度顯著跑贏，階段性優勢明顯，但也會在2017、2022等年份明顯跑輸。

次新股投資策略：結合四維度信息構建選股策略，歷史年化收益率可達27.6%

投資展望：未來一段時間，次新股收益表現可能具有相對優勢。經歷史數據檢驗，次新股在M2增速-M1增速下行階段和IPO數量較少的階段，收益表現具有相對優勢。結合當前市場環境，M2增速-M1增速已達歷史相對高位，後續有可能轉爲下行，切換至利於次新股的宏觀環境；另一方面IPO節奏近期也已可觀察到有所放緩，如維持這一趨勢，也將進入對次新股投資有利的微觀環境。因此，我們認爲，未來一段時間，次新股收益表現可能具有相對優勢。

選股思路：除常規的基本面、機構觀點、價量信息外，還應重點考察次新股的投融資行爲。次新股投資活動較爲旺盛，其投資行爲的質量可能影響到上市公司未來的業績情況。可通過以下幾種方式進行跟蹤：1）財報中的投資性現金流，觀察其投資力度、財務投資比例等信息；2）再融資事件，觀察其融資需求；3）募集資金使用情況報告，觀察其項目進展及是否存在項目變更等情況。其中，募資投向公告中含有“變更”關鍵詞的次數參考意義相對較大，可關注募資投向公告中出現“變更”關鍵詞且次數少於5次的公司，規避同一募資投向公告中“變更”關鍵詞出現次數高於30次的股票。

策略表現：大部分年份收益較爲可觀，總體年化收益率可達27.6%。以次新股組合爲基准，該策略回測期（2010-01-01至2023-10-31）內每年度均可貢獻正超額收益，總體年化超額收益率爲16.3%。若以偏股混合型基金排名爲目標，我們按9成倉位計算當年度收益率並在偏股混合型基金產品中排名，僅2017年排名靠後，其余每個年度收益排名均較爲靠前。

投融資行爲信息2019年以來可貢獻近11個百分點年化收益率。通過對策略進行收益解析，我們發現各維度信息均對次新股掘金策略有較爲明顯的收益貢獻。回測期總體來看，基本面和機構觀點信息貢獻超額收益較多，近10個百分點。2019年以來，投融資行爲信息的收益貢獻度明顯提升，年化收益率可提升近11個百分點。

風險提示：次新股投資展望方面，若未來經濟增長信心回升不足，M2增速-M1增速持續提升，或者IPO節奏再度加快，均有可能影響次新股未來的收益表現。次新股選股策略方面，模型所用到的因子、事件信號等，均基於其歷史數據特徵，未來可能存在失效風險。

正文

次新股概況：階段性優勢明顯

次新股通常指代上市掛牌交易時間相對較短的股票。該類股票由於披露業績信息次數較少，市場對於公司經營發展歷程的理解相對不充分，更有可能存在一些定價偏差，機會與風險並存。在特定的市場環境中，次新股往往能跑出明顯的超額收益，從而受到市場的關注。本篇報告將逐層分析次新股的基本特徵，進而構建有效的次新股投資策略。

IPO效應：上市一年後是次新股投資的良好時機

新股上市後交易政策變化可能影響新股的短期股價表現，進而可能間接影響次新股的收益分布特徵。我們依據《上海市證券交易所交易規則》、《深圳證券交易所交易規則》（以下稱《交易規則》）等文件對新股上市初期的交易規則進行了梳理，發現對於新股的股價表現較大的規則主要包括兩方面，一是上市初期交易限制；二是限售規則。其中，上市初期交易限制歷史上有兩次較爲重要的變更，我們也據此將A股歷史劃分爲三個政策階段。

► 第一階段：2013-12-13前，依據當時的《交易規則》，上市首日無漲跌幅限制；

► 第二階段：2013-12-13至注冊制改革（主板爲2023-02-17，創業板爲2020-06-12）前，依據《關於進一步加強新股上市初期交易監管的通知》，上市首日漲幅上限爲44%，跌幅上限爲36%；

► 第三階段：注冊制改革後，依據最新的《交易規則》，上市前5個交易日均不限制漲跌幅。

限售規則方面，不同類型的股東限售時間有所差異，其中較爲主要的是普通首發原股東限售一年，控股股東、實際控制人限售三年。

圖表1：新股上市初期交易規則的不同政策階段劃分

注：依據《上海證券交易所交易規則》、《深圳證券交易所交易規則》等文件整理資料來源：上海證券交易所，深圳證券交易所，中金公司研究部

據此，我們分別統計了三個不同政策階段下的IPO效應，如圖表2-5，包括上市前後的盈利增速表現，以及新股三年內的累計超額收益表現（以中信一級行業的等權指數爲基准）。

IPO效應1：盈利增速上市前三年表現較好，但在上市初期有所回落。我們認爲有兩方面原因，一是IPO對於公司盈利有一定的要求，上市公司可能會在業績表現良好、滿足上市門檻要求的情況下申請IPO；二是IPO募集的資金用於投資擴產，其最終轉化爲利潤提升是需要一定的時間周期的。

此外，對比不同階段的股票上市初期的盈利表現，不難看出，第三階段公司上市初期盈利增速相對較弱，這可能與第三階段增加了科創板有一定關系，其對於新興產業公司的IPO盈利要求相對較低。

圖表2：2009年以來新上市公司在上市前後的盈利增速統計（中位數）

注：截至2023-10-31；T-1爲上市前一年，T+1爲上市後第二年，依次類推資料來源：Wind，中金公司研究部

IPO效應2：第一階段和第三階段內，上市首日漲跌停限制較少，往往上市首日會達到一個估值高點，隨後進入估值回落的行情；第二階段則由於上市首日开始便已有漲跌停限制，從統計結果來看，一些股票在上市後會有一段時間持續上漲到達估值高點，隨後也將進入估值回落的行情。

IPO效應3：估值回落的行情過程中可能存在波動，但通常需要在上市一年左右的時間出現低點，這也是首發原股東解除限售的時間，通常在限售解禁前一個月左右時間內會有較爲顯著的解禁效應，股價可能明顯承壓。同理，在新股上市滿三年時，也有一批限售股（控股股東、實際控制人）將解除限售，此時也存在較爲明顯的解禁效應。因此，從收益分布角度來看，我們認爲上市滿一年後或具有投資機會。

圖表3：第一階段新股發行後超額收益統計

注：樣本範圍包括2009-01-01至2013-12-12上市的新股；T日爲上市日，不含上市首日漲幅；基准爲中信一級行業的等權指數資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表4：第二階段新股發行後超額收益統計

注：樣本範圍包括2013-12-13至2023-02-16上市的主板股票和2013-12-13至2020-06-11上市的創業板股票；T日爲上市日，不含上市首日漲幅；基准爲中信一級行業的等權指數資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表5：第三階段新股發行後超額收益統計

注：樣本範圍包括2023-02-16以後上市的主板股票、2020-06-12日以後上市的創業板股票和科創板上市的股票；T日爲上市日，不含上市首日漲幅；基准爲中信一級行業的等權指數資料來源：Wind，中金公司研究部

次新股收益表現：階段性優勢明顯

基於上述分析，我們可將次新股定義爲上市時間爲1-3年的股票。我們每月末選取當期的次新股，假設等權持有的情況下，回測了次新股2009年以來的組合表現，並以上市滿三年的股票組合作爲對照組，如圖表6所示。

次新股總體跑贏上市滿三年的股票組合，階段性優勢較爲明顯。截至2023-10-31，2009年以來次新股組合年化收益率爲9.4%，同期上市滿3年的股票組合年化收益率僅7.2%，次新股宗特表現相對較好。從相對淨值曲线可以看出，次新股並非穩定優於上市滿3年的股票組合，而是在2013、2019、2020等年度顯著跑贏，階段性優勢明顯，但也會在2017、2022等年份明顯跑輸。

圖表6：次新股歷史回測表現

注：截至 2023-10-31

資料來源：Wind，中金公司研究部

次新股數量受新股發行節奏調控的影響，波動較爲明顯，不過在大部分時段內股票數量均可維持在 200 只以上，確保了次新股策略的選股空間。從市值分布來看，次新股雖然有千億元級別的公司，但大部分次新股市值相對較小，市值中位數在 30-85 億元範圍波動。

圖表7：次新股數量統計

注：截至2023-10-31資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表8：次新股市值分布

注：截至2023-10-31資料來源：Wind，中金公司研究部

次新股基本特徵：流通盤較少，投資活動活躍

那么，次新股與其他股票有什么差異？在次新股投資過程中，有沒有需要新增考慮的要素？爲了討論這一深層次的問題，我們首先需要把握次新股的核心特徵。本節將從三個層面對次新股的基本特徵進行分析，包括公司經營層面、股票交易層面、機構投資層面。

公司經營層面：持有現金比例較高，投資活動活躍

公司經營層面，次新股與其他股票的差異點在於距離IPO的時間相對較短，公司持有的現金可能較多，同時投資擴產的活動可能也比較旺盛。爲了驗證這一特徵，也兼顧考慮到不同行業的現金持有比率和投資金額可能存在較大差異，我們定義了超額現金持有比率和超額投資比率指標進行刻畫。其中，超額現金持有比率爲上市公司的現金持有比率與行業均值之差；超額投資比率爲上市公司的投資比率與行業均值之差。

如下圖表所示，歷年次新股的超額現金持有比率的平均數和中位數都大於0，說明大部分次新股的現金持有比率高於行業均值；歷年次新股的超額投資比率的平均數和中位數也都大於0 ，也說明次新股的投資活動比行業平均水平更爲旺盛。因此，我們認爲，次新股投資策略應重點考察上市公司投融資情況，它與股票未來基本面的發展變化息息相關。

圖表9：次新股超額現金持有比率統計

注：取歷年年末樣本點；現金持有比率爲現金及現金等價物與總資產之比；超額現金持有比率定義爲股票現金持有比率與行業均值之差資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表10：次新股超額投資比率統計

注：取歷年年末樣本點；投資比率爲投資現金流出佔總資產之比；超額投資比率定義爲股票投資比率與行業均值之差資料來源：Wind，中金公司研究部

股票交易層面：流通股佔比低，換手率較高

股票交易層面，次新股與其他股票的差異點在於尚有一部分股東的股票未解除限售，流通股本相對較少。如圖表11展示了次新股流通股佔比與全市場股票流通股佔比的對比情況，次新股流通股佔比顯著低於全市場總體情況。

圖表11：次新股的流通股佔比

注：取歷年年末樣本點資料來源：Wind，中金公司研究部

次新股交易相對活躍，換手率和波動率均高於全市場總體水平。如下圖表所示，次新股日均換手率和日均波動率均高於全市場總體水平，說明在流通股佔比相對較低，未影響次新股交易的活躍程度，反而由於流通股較少而擴大了股價的波動。

圖表12：次新股日均換手率統計

注：取歷年年末樣本點資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表13：次新股日均波動率統計

注：取歷年年末樣本點資料來源：Wind，中金公司研究部

機構投資層面：機構持倉相對較少，存在差異化機會

機構投資層面，我們觀察了次新股的機構持股佔比，如圖表14所示。不難看出次新股機構持股佔比顯著低於全市場的總體水平。我們認爲，這主要是因爲次新股披露業績信息次數相對較少，機構投資者的研究覆蓋相對不充分。因此，在次新股範圍內進行挖掘，更有可能獲取低機構擁擠的、差異化的投資機會。

圖表14：次新股機構持股佔比統計

注：取歷年年末樣本點資料來源：Wind，中金公司研究部

綜上所述，我們認爲次新股長期表現優於上市滿三年的股票，並且機構持股比例較低，可提供差異化的投資機會。同時，由於次新股組合階段性明顯跑贏上市滿3年的組合，階段性也會跑輸，因此在次新股投資時，需考慮在何種環境下，次新股會相對佔優。其次，在篩選優質次新股時，除常規的基本面因子、量價因子外，還應考察次新股的投融資情況。

次新股投資：擇時與選股

次新股在什么環境下更具相對優勢？

本節我們主要從擇時角度出發，探討在什么樣的市場環境下，次新股會更具相對優勢。我們以次新股相對上市滿3年的股票組合的相對收益表現作爲分析對象，對比了各個宏微觀指標與該相對淨值曲线的歷史走勢，發現M2增速-M1增速（宏觀）、IPO數量（微觀）指標與次新股相對淨值具有一定的相關關系。

宏觀層面：M2增速-M1增速下行時，次新股相對收益表現較好。如下圖表所示，M2增速-M1增速下行階段歷史上主要有三次，包括2013年、2015年1月至2017年1月、2019年7月至2021年6月。在這三個階段內，次新股相對淨值均有明顯的上行，表現出明顯相對優勢。從統計數據來看，M2增速-M1增速下行階段，次新股相對收益月度勝率可達66.7%，平均月度相對收益達0.9%；而在M2增速-M1增速上行階段，次新股相對收益月度勝率僅50%，平均月度相對收益爲-0.1%。

從宏觀邏輯角度理解，M2增速-M1增速上行時，說明企業和居民更傾向於儲蓄，而非消費或投資，對未來經濟增長預期相對悲觀；反之，M2增速-M1增速下行時，則意味着居民消費、企業投資活動均相對旺盛，對未來經濟增長預期相對樂觀，此時成長性更強的次新股收益表現更佳。

圖表15：次新股相對淨值與M2增速-M1增速對比

注：截至2023-10-31；次新股相對淨值的基准爲上市滿3年的股票組合；陰影部分爲M2增速-M1增速下行階段資料來源：Wind，中金公司研究部

微觀層面：IPO數量較少時，次新股更具相對優勢。如下圖所示，陰影部分爲IPO數量低於月均20只的階段，主要有三個階段，包括2012年7月至2014年9月、2015年7月至2016年6月、2018年1月至2020年6月。在這三個階段內，次新股相對淨值均有明顯的上行，表現出明顯相對優勢。

從微觀邏輯理解，我們認爲這是受替代作用的影響：由於參與新股二級市場投資和次新股投資的資金可能有一定的交集，當新股發行數量較少時，相關偏好的資金只能更多考慮次新股，帶來更多資金流入；而當新股發行數量較多時，會對參與次新股的資金有分流作用，此時次新股收益表現的相對優勢不明顯。

圖表16：次新股相對淨值與IPO月度數量對比

注：截至2023-10-31；次新股相對淨值的基准爲上市滿3年的股票組合；陰影部分爲IPO數量低於月均20只的階段資料來源：Wind，中金公司研究部

次新股投資展望：未來一段時間，次新股收益表現可能具有相對優勢。基於上述分析，次新股在M2增速-M1增速下行階段和IPO數量較少的階段，收益表現將具有相對優勢。結合當前市場環境，M2增速-M1增速已達歷史相對高位，後續有可能轉爲下行，切換至利於次新股的宏觀環境；另一方面IPO節奏近期也已可觀察到有所放緩，如維持這一趨勢，也將進入對次新股投資有利的微觀環境。因此，我們認爲，未來一段時間，次新股收益表現可能具有相對優勢。

次新股選股思路：考察其投融資行爲

接下來，我們重點討論次新股範圍內如何選股才能獲取更爲豐厚的超額收益。通常情況下，量化選股主要基於上市公司的基本面信息、機構觀點、價量信息等維度。但結合前文的分析，我們知道次新股與其他股票的差異點主要在於持有更多現金、投資活動更加旺盛，其投資行爲的質量也很可能影響到上市公司未來的業績情況。因此，我們在做次新股選股策略時，除常規考察的基本面信息、機構觀點、價量信息外，還應增加考察其投融資行爲。

那么，我們可以從哪些角度對投融資行爲進行跟蹤和考察呢？我們梳理下來主要可以從三個角度進行跟蹤：

► 投資性現金流：可以通過上市公司定期財務報告中觀察到其投資性的現金支出情況，進而跟蹤其近期投資力度、財務投資比例等信息。

► 再融資行爲：可以觀察上市公司的再融資事件，跟蹤其融資需求。

► 募資流向公告：上市公司在IPO或者增發後，通常會披露和更新其募集資金的使用情況報告，我們可通過該報告了解其資金使用、項目進展及是否存在項目變更等情況。

因此，投融資行爲的選股信息，大致可從三個角度進行挖掘，包括因子信號、事件信號、另類數據（募資流向公告），其他維度的信息（基本面、機構觀點、價量信息）也大致可囊括於因子信號、事件信號中，下文我們將分別從不同信號類型角度展开討論。

圖表17：次新股選股框架

資料來源：中金公司研究部

因子信號：機構觀點信息可貢獻較爲豐厚的超額收益

本節我們主要探索次新股範圍內較爲有效的選股因子，常規選股因子的構建方式主要參考報告《量化多因子系列（5）：基本面因子手冊》、《量化多因子系列（7）：價量因子手冊》、《基本面量化系列（11）：由表及裏，多維度探索調研信息》，這裏不再過多贅述。投資活動因子的構建細節可參考圖表18所示。

其中，財務報表中，與投資支出相關的科目主要在現金流量表內，核心科目如下：

► 構建固定資產、無形資產等的現金：與經營相關的實物投資支出。

► 投資支付的現金：財務性投資支出。

► 投資性現金流量淨額：投資活動所產生的所有現金流量的淨額，Wind數據中，該科目負數表示投資活動爲淨支出狀態，我們在計算因子時乘以（-1），使得該指標數量越大，反映投資支出越多。

基於這些投資性科目，我們分別構建了投資力度、投資結構、投資力度增長率因子，具體構建方式如下表所示。其中，投資結構主要反映財務性投資支出與實物投資的比例，我們認爲非金融企業的財務性投資支出佔比不應過高。

圖表18：投資活動因子構建細節

資料來源：中金公司研究部

我們在測試期（2010-01-01至2023-10-31）內，檢驗了各類因子在次新股範圍內的有效性（月度），並以上市滿3年的股票池作爲對照組，測試結果如下圖表所示。其中，多頭組合指因子排名前十分之一的股票構建的組合。

次新股範圍內，多數因子表現與上市滿3年股票池較爲接近。由於次新股的股票數量受IPO數量的影響，波動相對較大，大部分因子在次新股範圍內的IC_IR表現低於上市滿3年的股票池。但因子有效性的分布來看，次新股與上市滿3年的股票池還是較爲接近的。如：基本面類型因子中，綜合質量、成長、價值等因子有效性較強；價量因子中，反轉、換手率、市值等因子有效性較強。

次新股範圍內，機構觀點因子有效性較強，尤其是調研次數變化率因子。一個相對突出的特徵是，次新股範圍內機構觀點類型因子有效性整體強於上市滿3年的股票池，體現了機構對於次新股的價值挖掘能力。尤其是調研次數變化率因子，多頭年化超額收益可達12%，選股有效性較強。

圖表19：基本面因子有效性測試結果

注：統計期爲2010-01-01至2023-10-31；超額收益以相應選股範圍基礎池爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表20：機構觀點因子有效性測試結果

注：統計期爲2010-01-01至2023-10-31；超額收益以相應選股範圍基礎池爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表21：價量因子有效性測試結果

注：統計期爲2010-01-01至2023-10-31；超額收益以相應選股範圍基礎池爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

投資活動因子有效性相對較弱，但次新股範圍內，該類因子多頭可貢獻一定的超額收益。在公司的基本面信息中，自由現金流、利潤的變化與股價表現最爲相關。投資活動對於公司利潤的影響需要一定的時間窗口，且存在不確定性，故而總體來看因子IC並不顯著。但對於次新股來說，投資活動總體較爲旺盛，投資力度較大、投資結構較好的股票，未來業績兌現可能性也相對較高，因而次新股的投資活動因子多頭組合有望貢獻一定的超額收益。

圖表22：投資活動因子有效性測試結果

注：統計期爲2010-01-01至2023-10-31；超額收益以相應選股範圍基礎池爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

時序表現來看，strength1（投資力度）、f2p_qoq（投資結構）、strength2_qoq（投資力度增長率）因子超額收益相對穩定，2016年以來因子有效性較好。

圖表23：投資活動因子多頭組合相對淨值

注：截至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表24：投資活動因子分組年化超額收益表現

注：統計期爲2010-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

事件信號：定增預案事件有效性較強

我們從投融資行爲、基本面信息、機構觀點等維度進行了梳理，整理了7類事件信號，包括股權激勵、員工持股、分析師覆蓋、機構調研、定增預案等，具體事件信號定義可參考圖表25所示。

爲檢驗這些事件信號在次新股範圍內的有效性，我們取次新股組合作爲比較基准，統計了各類事件信號發出後的超額收益表現，統計期爲2009-01-01至2023-10-31，其中由於2020年再融資規則變化較大，定增事件僅統計了2020年新規以來樣本。

圖表25：事件信號具體定義

注：分析師的“推薦买入”評級屬於朝陽永續數據庫定義的推薦評級框架資料來源：中金公司研究部

多類事件信號具有一定的超額收益，發行對象僅限於大股東的定增預案效應顯著。股權激勵預案、員工持股計劃預案、分析師首次覆蓋、間隔1年後機構調研、發行對象僅限於大股東的定增預案均可貢獻一定的超額收益。其中，發行對象僅限於大股東的定增預案日後累計超額收益較爲豐厚，120日平均累計超額收益可達9.8%。

圖表26：員工激勵和定增事件信號累計超額收益

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表27：機構觀點事件信號累計超額收益

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31：以次新股組合爲基准資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

圖表28：事件信號發出後120日累計超額收益統計

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

另類數據：關注募資投向公告中出現“變更”關鍵詞的次數

如前文所述，上市公司在IPO或者再融資後，通常會不定期披露所募集資金的使用情況，我們可通過這些募資投向公告的文本信息，跟蹤項目投資進展與變化。我們通過量化手段對該文本信息進行解讀可包括以下兩個方面：

► 關注原定項目是否發生變化，通過統計“變更”關鍵詞出現的次數。

► 應用文本情感分析框架，觀察公告文本所反映出來的信息偏向於樂觀還是悲觀。

首先從原定項目是否發生變化的角度進行討論，觀察原定項目發生變更的情況下，對於股價後續表現帶來的影響。我們取2009年以來，所有股票上市前三年內發布的募資投向公告樣本，統計了每一個公告內出現“變更”關鍵詞的次數，其頻數分布如圖表29所示。

大部分募資投向公告無“變更”關鍵詞，說明大多數情況下募集資金將順利用於原定項目。但同時，我們也統計了當募資投向公告中不含“變更”關鍵詞的情況下，公告日後的超額收益表現，發現此時並無顯著事件效應，說明市場對於原定項目順利進展已有充分預期，此類進度公告對股價不產生顯著影響。

圖表29：“變更”關鍵詞在募資投向公告中出現次數（key_num）的頻數分布

注：截至2023-10-31資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表30：在不含“變更”關鍵詞時，募資流向公告日（T）後的累計超額收益

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

募資投向公告中“變更”關鍵詞出現次數較少時，未來股價表現相對較好；而當“變更”關鍵詞出現次數較多時，股票收益可能跑輸基准。如下圖所示，當募資投向公告中出現“變更”關鍵詞，且出現次數少於5次時，公告日（T）後平均累計超額收益爲正，說明原定項目的變更可帶來超預期變化的可能性。但如果“變更”關鍵詞出現次數較多，尤其當同一公告中出現次數超過30次時，股票收益將持續跑輸次新股組合基准，說明原定項目過度變化是一種負面信息。

圖表31：在“變更”關鍵詞出現次數較少時，募資流向公告日（T）後累計超額收益

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表32：在“變更”關鍵詞出現次數較多時，募資流向公告日（T）後的累計超額收益

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

接下來我們嘗試應用報告《如何挖掘基金經理展望文本中的隱含信息》所提出的文本量化情感分析框架，判斷各個募資投向公告文本所反映出來的樂觀程度。該模型主要通過分別統計積極詞匯和消極詞匯出現的詞頻，進而通過積極詞頻佔比與消極詞頻佔比之差，刻畫該文本的樂觀程度，本篇報告稱該指標爲文本分數。

總體來看，文本分數越高，公告日後股價未來長期收益表現越好，但分組單調性相對較弱。如下圖所示，募資投向公告的文本數大多在0.01至0.05範圍內，從樣本分組表現來看，總體呈現文本分數越高，公告日後長期累計超額收益越高的特徵，但短期預測能力較弱，長期預測的分組單調性也一般，不適合作爲因子信號。

圖表33：募資投向公告文本分數的分布

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表34：基於募資投向公告文本分數進行分組後，公告日後累計超額收益統計

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

文本分數較高的樣本，未來超額收益單調性不強；文本分數較低的樣本，負面效應有限。如下圖所示，文本分數在0.045至0.05範圍內的樣本，公告日後超額收益表現較好，但文本分數在0.05以上的樣本，反而無明顯超額收益，單調性不佳。同時文本分數較低的樣本，雖然相對基准略微跑輸，但負面效應有限。

圖表35：不同募資投向公告文本分數的公告日（T）後累計超額收益統計（正向）

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表36：不同募資投向公告文本分數的公告日（T）後累計超額收益統計（負向）

注：統計期爲2009-01-01至2023-10-31；以次新股組合爲基准資料來源：Wind，中金公司研究部

總體來看，文本的量化情感分析框架在募資投向文本分析中，有一定的效果，但作爲因子信號和事件信號均有單調性和區分度的問題，後續需要進一步研究和優化。募資投向公告中含有“變更”關鍵詞的次數參考意義相對較大，可關注募資投向公告中出現“變更”關鍵詞且次數少於5次的公司，規避同一募資投向公告中“變更”關鍵詞出現次數高於30次的股票。

次新股掘金：大部分年份收益可觀，年化收益達27.6%

策略構建：結合四維度選股信息

基於前文的分析，本節我們將結合基本面信息、機構觀點、價量信息、投融資行爲四個維度選股信息，構建次新股選股策略，該策略月度調倉，選股範圍爲上市1-3年的股票（次新股）。具體應用的因子、事件明細如圖表37所示。表格中，每列的列名爲打分的方式，具體含義如下：

► 標准分：相關因子在經過全市場行業和市值中性化後，橫截面上進行去次新股範圍內的MAD去極值和zscore處理，直接作爲該因子得分。

► 事件信號：某股票過去一段時間發生了該事件，則該股票得分加1分。

► 標准閾值信號：相關因子在經過全市場範圍內行業和市值中性化後，如果因子值大於1則爲1分；如果因子值小於1則爲-1分；否則爲0分。

► 特定閾值信號：主要針對募資流向公告的“變更”關鍵詞出現次數信息，如果最近一個募資流向公告中，含有“變更”關鍵詞且出現次數低於5次，則爲1分；如果“變更”關鍵詞出現次數超過30次，則爲-1分；否則爲0分。

次新股掘金策略：按照上述方式對次新股進行多維度打分，等權將各個因子得分加總起來即爲最終綜合得分。我們每月進行調倉，取最終綜合得分排名前30名的股票納入持倉，等權進行配置。

圖表37：選股因子打分方式明細

資料來源：中金公司研究部

策略收益表現：年化收益率達27.6%

基於上述策略構建思路，我們從2010-01-01开始對策略歷史收益表現進行回測，測試結果如下圖表所示。

次新股掘金策略大部分年份收益較爲可觀，總體年化收益率可達27.6%。以次新股組合爲基准，該策略每年度均可貢獻正超額收益，總體年化超額收益率爲16.3%。若以偏股混合型基金排名爲目標，我們按9成倉位計算當年度收益率並在偏股混合型基金產品中排名，僅2017年排名靠後，其余每個年度收益排名均較爲靠前。

圖表38：次新股掘金策略歷史回測表現

注：截至2023-10-31資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

圖表39：次新股掘金策略歷年收益統計

注：截至2023-10-31資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

收益分解：投融資行爲信息2019年以來收益貢獻明顯

次新股度掘金策略應用了多個維度信息，並在次新股範圍內篩選了30只股票納入策略持倉。投資者可能存在疑問，哪個維度信息貢獻收益較多呢？如果持倉股票數量擴大後，還能不能維持高收益水平呢？本節主要通過調整策略因子、策略參數，嘗試對策略收益貢獻進行分解和參數敏感性檢驗。

爲解析各維度信息所貢獻的超額收益增量，我們在打分方式、持倉股票數量保持不變的情況下，分別測試了1）僅基於基本面信息和機構觀點信息的策略表現；2）基於基本面信息、機構觀點信息、價量信息的策略表現，並與次新股票池、次新股掘金策略收益表現進行了對比。

各維度信息均有超額收益貢獻，基本面和機構觀點信息貢獻超額收益較多。回測期內，僅基於基本面信息和機構觀點信息的策略年化收益率爲20.6%，以次新股組合爲基准，年化超額收益率近10%；基於基本面信息、機構觀點信息、價量信息的策略年化收益率爲25.8%；次新股掘金策略年化收益率爲27.6%。

2019年以來，投融資行爲信息貢獻超額收益較多。基於基本面信息、機構觀點信息、價量信息的策略2019年以來的年化收益率爲23.8%，在疊加投融資信息後，最終的次新股掘金策略2019年以來年化收益率達34.7%，可提升近11個百分點。之所以全回測期內該類信息的年化收益貢獻相對較少，主要是因爲2014年以前無明顯貢獻，並2014年度對年化收益有一定的負貢獻。

圖表40：次新股掘金策略收益拆分

注：截至2023-10-31資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

最後，我們還測試了持倉不同股票個數的情況下，次新股掘金策略的收益表現。不難看出，當持倉股票數量較多時，策略收益表現較穩定，年化收益率也有一定程度降低。回測期（2010-01-01至2023-10-31）內，當持倉數量爲100只股票時，策略年化收益率爲19.5%；當持倉股票數量爲50只時，策略年化收益率爲23.8%；策略持倉股票數量爲30只時，策略年化收益率爲27.6%；持倉股票數量僅爲10只時，年化收益率達31.6%

圖表41：次新股掘金策略持倉股票個數敏感性分析