來源：市值風雲（ID：mvlegend）
前言
這篇文章的的靈感來源於一個真實事件。
那是2016年初，草長鶯飛，動物們為釋放天性而彼此追逐，當時初入職場的我在某大型券商的自營部門實習，每天都沉醉在知識的海洋裡不可自拔，沒有精力和其他動物們一起去草原上追逐異性。
有一天，從大草原上來了一位賣方研究員，帶著春的氣息。他來向我們推薦了一隻股票。賣方研究員非常專業地將這家公司的各種數據掰開了揉碎了一一分析，末了哐當一腳踏在桌子上，豪情萬丈地拍著一巴掌寬的護胸毛，像春天大草原上昂揚的動物一樣，向我們保證，這家公司運用新技術生產的新產品將在未來給公司帶來鉅額利潤。
當時這一系列高端的數據分析技巧給我們留下了深刻印象，當時帶我的投資經理轉身語重心長、面色凝重地對我說：年輕人，好好學習人家的專業能力，對你未來的成長很重要。
我連連點頭稱是，內心真誠地向大佬們低頭。
對了，這家被“大佬”重點推薦的上市公司，名字叫做爾康製藥，新產品就是他的木薯澱粉膠囊。後來的事情你們也都知道了，被市值風雲給扒了：獨家重磅 | 強烈質疑爾康製藥涉嫌嚴重財務舞弊：中國海關喊你來對賬！
這件事給我幼小的心靈造成了一萬點的暴擊與傷害，那一巴掌寬的護胸毛時不時地在我的夢境裡出現，肆意的隨風飄揚，把我驚醒，把我嚇尿。
這他喵的到底是怎麼肥事？
後來，我就加入了市值風雲，成為一名研究員。
在市值風雲裡，我看到一個個濃妝豔抹的上市公司在坍塌，看到一個個道貌岸然的財務謊言被揭穿……，在這個偶像的黃昏，在這個諸神跌落的時代，我一直在思考一個問題：
賣方的研究報告的可信度究竟有多少？
後來，我又掌握了網絡爬蟲技術，這種技術hin簡單，就是批量抓取網頁上的信息，並存儲為excel等可以處理的文件格式。
為了探究“護胸毛夢魘”的根源所在（當然，體制方面的原因就不討論了），我通過網絡爬蟲技術統計了2013年至2017年區間內（內含一個完整的牛熊市）的個股研究報告，數據來源是和訊網的研報信息，在剔除無效數據後，共得到85902份研報數據。
後來再輔助萬德數據終端，添加了區間內的價格等因素。
一、數據概覽
這85902份研報分別來自75家券商和2119位研究員，覆蓋3096家上市公司。
需要注意的是，這份數據裡不包含海通證券，國泰君安，興業證券和招商證券的數據，因為這四家券商不公開自己的研報，只提供給付費客戶使用。
如果加上這四家券商的報告，保守估計每年將產生超過兩萬份公司研報，平均一個工作日產生近80篇公司研究報告——這個數量還沒有算上宏觀研究，行業研究及每日晨報等其他報告。
在75家券商中，長江證券，安信證券和廣發證券的研究所的報告發布數量佔領了第一梯隊，數量在6000篇左右。
在作者統計方面，我們這裡只統計了第一作者的名字，所以說這基本是個團隊發佈數量的排名，而不僅僅是個人。
西南醫藥朱國廣團隊憑藉671篇的數量榮獲“勞動模範”稱號，畢竟這一個團隊撐起了西南證券研究所的半邊天，醫藥團隊為西南證券研究所貢獻了近40%收入。
插句題外話。朱國廣團隊是新財富第十四屆最佳分析師，其團隊重點推薦過步長製藥。好巧不巧，市值風雲也重點扒過步長製藥：《一名新財富金牌分析師燒掉700億現金需要多長時間？次新股之王步長製藥700億市值覆滅記》
萬科成為過去五年被覆蓋次數做多的上市公司。被覆蓋次數前二十的公司都被覆蓋了200次以上，平均每年40次。
這些公司除了自身的發展情況確實不錯，也不得不表揚一下他們董秘的市值管理工作做得到位。
二、評級情況
可以評價一份研報結果的指標有兩種：
一是有的研報會直接給出具體的“目標價”，但是這種精確的“目標價”評級方法，就像讓一個射手射擊兩百米外的硬幣，命中難度實在太大，所以採用這種方式的研究報告數量非常稀少。
說明大家基本對自己的能力還是有點自知之明瞭，採取了敬而遠之的策略。
另一種方式就是“區間評級”方法，在這種方法下，研究員只需給出大致的預測範圍，比如估計漲幅區間在5%-15%範圍內就對應“增持”評級。
每家券商的評級方式雖然大體相同，但是還是存在著細微的差異。
例如同樣是預測增長5%-15%的區間內，不同的券商就有“推薦”“增持”“謹慎推薦”等六種不同的叫法。再例如，有的券商採用四檔評級方法，即負面一檔，中性一檔，正面兩檔；有的採用五檔評級方法，負面兩檔，中性一檔，正面兩檔。
為了統一統計口徑，我們將券商的評級轉化為四個等級，轉化方法如下：
其中“標準”的含義為在六個月內，相對於滬深300指數的變動，而不是股價自身的變動。這樣的轉化標準雖然不能說百分之百的符合券商自身的定義，但是從實際操作層面考慮是合情合理的，不影響參考價值。
在所有報告的評級中，3級和4級佔總數的97%（說明根本就沒有人願意看空一家上市公司）。稍後我們會看一下這些推薦報告的準確率情況。
在過去五年的數據中，負面評級的研報只有199篇，佔總數的千分之二。總共覆蓋了90家上市公司，數量還遠遠不及風雲君半年裡挖掘的數量。
而且這199篇負面評級報告基本被上表中的四家券商承包。
實屬難能可貴，此處應有掌聲。畢竟A股上市公司的實際情況大家都看到了，當所有人都不說真話的時候，任何一個小聲道出皇帝沒穿褲子的孩子，都值得尊敬。
何況A股市場基本不存在做空獲利的機會，寫看空報告這種事簡直就是費力不討好。
踐行投資者教育，保護普通投資者利益——這些高帽風雲君都戴不起，風雲君只是選擇在自己的能力範圍之內，努力地說真話而已。
三、正確率統計
通過上面的數據，我們知道了研究報告的數量肯定是對得起每位研究員那令人羨慕的金領工資的。
但是質量又如何呢？畢竟湊數很容易，真正做研究是很難的。
這個問題其實很嚴肅，非常核心：在多大的成分上，我們是可以相信賣方的研究報告？
下面的數據就來回答這個問題。
我們在這裡所採用的具體的正確率的計算方法為：
1．將研究報告的評級按上文提到的方法對應到四個級別，四個級別分別對應到四個估計的漲跌幅區間。
2．使用萬得數據得到個股在報告完成後六個月內的區間最高價。
3．用報告中的估價和實際情況做對比，如果真實值落在估價區間內算作正確，反之算不正確。
經過統計，在所有研報中，判斷正確的共有18123份，總體正確率僅為21%。
如果大家對這個數字沒有直觀概念，那好，風雲君就舉例說明吧：扔硬幣的準確率是50%。
在研報發佈數量前十名的券商中，安信證券、廣發證券、中信建投和長江四家的正確率超過了平均正確率，但是依然沒有達到四分之一的水平。
正確率最低的只有15.6%，也就是說平均20份研報中只有三份是正確的。
如果我們再進一步放寬要求，不要求研究報告可以預測漲幅區間，只要求他們做出正向預測（3級4級）的股票可以有正向收益的話，成功率會是多少呢？
在全部83593次正向預測中，竟然有42527次的結果為負收益，錯誤率高達51%。
依然還是我們上面打過的比方：拋硬幣的結果都比賣方研究報告靠譜一點。
四、新財富金牌分析師
一年一度的新財富最佳分析師評選是賣方研究員最珍視的獎項。有人說賣方研究團隊就分三種，“新財富第一，新財富上榜，新財富未上榜”。
評上新財富的團隊可以說是名利雙收，新財富團隊的首席年薪都是百萬級別的。
新財富評選由買方投票選出，於是到了每年十月新財富評選季節，新財富團隊就開始對買方爸爸狂轟濫炸般的拉票，明的暗的手法無所不用其極。
千言萬語匯成一句話：投我投我，親愛的爸爸！
有一個數據也從側面印證了新財富對於賣方分析師們的重要性，那就是按月份統計的研報數量：
從圖表中可以看出，每年研報數量可以分為三個高峰：三四月是企業發年報的時期，八月是企業發中報的時期，十月的高峰就是因為新財富的評選了。
但是，新財富團隊的研究質量就真的高嗎？
我們依然選擇用數據說話。
因為沒有海通、國泰君安、興業和招商四家的研報數據，所以我們挑選了一些包含上述四家券商上榜較少的研究行業進行分析。
首先來看一下2017年新財富第一名團隊的正確率：
第一名團隊的平均正確率僅為25%，略高於行業整體水平21%。正確率最高的傳播與文化行業的天風證券的文浩團隊，達到46.24%。大部分行業的正確率在15%-25%之間徘徊。最低的僅為16.8%。
那麼除了第一名之外，其他上榜團隊的表現如何呢？
我們挑選了兩個海通，國泰君安，興業和招商入圍較少的行業，分別是機械和環保行業看一看。
從環保行業的統計結果來看，可以看出兩個問題：第一，成功預測率都不高；第二，成功預測率不等於新財富排名。
新財富第二名的團隊僅有11%的預測正確率，真是要心疼一下新財富這塊招牌了。
再來看機械行業。
機械行業更是出現了誇張的一幕：在現有的數據中，第四名方正於百戰團隊，預測正確率實在是可憐。
當然這很可能是因為數據不全面造成的，那就讓我們具體看一下於百戰團隊在2017年發佈的幾篇研報。
就算計算的正確率有誤，但是這五篇報告結果的離譜程度應該是白紙黑字的吧？
總結
新財富也好，非新財富也罷，我們絕不否認賣方研究市場中存在著大量優秀的團隊和個人。
但是，通過上述數據分析，總體賣方研究的成果質量十分低下，甚至從整體上來說，看賣方的研究報告還不如自己扔硬幣做決定效果來得好。另一方面，賣方研究長期以來存在著嚴重的報喜不報憂的現象。
風雲君寫到這裡，已經實在不知道該說什麼了……那就收筆吧。
老闆，來幾個漂亮小姐姐，我要和小姐姐去拋硬幣玩，輸一次脫一件衣服喲。
一想到我每次拋硬幣都有50%的勝率，脫衣服的速度和效率會明顯提高，我就止不住回想起因為學習而失去的2016年那個草長鶯飛的初春……
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