报告概述
本报告从量化视角系统研究出行链投资，研究对象覆盖A股和美股酒店、航空、景区等22只个股。通过三个递进问题：高频数据能否获取收益、经营数据能否转化为交易信号、数据对研究的真正价值。采用IC分析、协整检验、截面回归等方法，重点拆解RevPAR为ADR与OCC，揭示A股市场定价的核心变量。报告为投资者提供可量化的相对强弱判断框架，辅助预判行业龙头定价权变化。
报告的核心结论
纯价格和绝对景气信号无法预测出行链股价
报告显示，修正节假日对齐误差后，需求景气对9只出行链股票的预测力IC≈0且分年符号反转。股价与基本面扣掉共同趋势后相关性仅0.08，绝对景气水平不含可交易的领先信息。
A股酒店市场定价关注房价（ADR）而非入住率
报告发现，相对ADR差对未来相对股价的Rank IC高达+0.43/+0.38，而OCC解释力为零甚至为负。入住率有天花板、强均值回归，而持续涨价能力来自品牌升级，是持久护城河，市场为此买单。
A股酒店超额收益源于预判相对ADR跑赢同业
报告回测表明，季初按上季ADR同比买入最强个股可获年化超额11.6%/夏普0.67，但需提前预判。其价值在于为研究员提供量化的超额回报空间，而非机械交易。
美股酒店是杠杆标普500，无法复制A股定价权逻辑
美股六家酒店高度抱团，对标普500 β=1.22、R²=0.58，CAPM α不显著。相对景气解释力归零，本质是大盘β载体，与A股为定价权单独买单的独立alpha形成鲜明对比。
报告回答的关键问题
出行链高频数据能否直接用于投资决策？
不能。报告通过IC分析证伪：需求景气信号对股价预测力几乎为零，且分年符号反转，属于过拟合。即使考虑节假日对齐修正，IC仍不超过0.18，绝对景气不含领先信息。
酒店股定价更看重房价（ADR）还是入住率（OCC）？
市场定价相对ADR而非OCC。报告将RevPAR拆解后联合回归，相对ADR的β为+0.33、显著，而OCC仅+0.09、不显著。入住率有天花板，房价涨价能力来自品牌护城河。
A股酒店和美股酒店的投资逻辑有何不同？
A股酒店为自身定价权单独买单，相对景气能解释相对收益（IC+0.18~+0.26）；美股酒店是大盘β载体，相对景气解释力归零，板块超额来自标普500 beta而非基本面。
如何量化出行链相对强弱以指导投资？
报告构建了基于相对ADR的动量组合：每季买入相对ADR最强个股可获显著超额，但需研究员提前预判。量化框架的核心是识别定价权变化，而非依赖历史数据机械交易。
报告中的代表性数据
峨眉山-九华旅游配对交易胜率
2017年以来，唯一通过协整检验的配对，11次机会成功10次，但单次失败亏损16.6%，尾部风险大。
相对ADR对未来相对股价的Rank IC
本季k=0，华住-锦江相对ADR差对下一期相对股价的Spearman秩相关，表明房价相对强弱显著预测相对收益。
ADR动量组合年化超额收益（k=-1上限口径）
2010-2026年，季初用上季ADR同比买入最强个股，夏普0.67，但需注意含半季披露前视。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表：包含出行链22只个股及20家景区公司的周度股价、航空客运量、机票价格、行业RevPAR等高频数据，并有多张相关性散点图及时序图。
- 研究模型与评价维度：详细定义信息系数（IC）、协整检验、截面池化回归等方法，并区分趋势口径和平稳口径以剔除共同趋势干扰。
- 服务商分层或厂商分析：对华住、锦江、首旅、亚朵四家酒店进行逐季定价权排序，并分析其ADR同比及相对超额收益。
- 配对交易策略与案例：全市场扫描出行链股票的协整关系，唯一幸存的山岳门票簇（峨眉山、九华等）的详细回测与盈亏分布。
- 回测与超额收益分析：多种口径（k=-2至+2）下的ADR动量组合回测，分阶段（2010-2019、2020-2022、2023-2026）的超额收益及夏普比率。
- 中美市场对比：美股酒店镜像检验，使用彭博KPI口径，分析相对RevPAR/ADR/OCC解释力及大盘beta。
- 数据口径说明与风险提示：明确公告口径与高频数据差异，单一阶段风险、历史外推风险及生存偏差等风险提示。
- 附录与投资评级说明：包含股票投资评级体系和法律声明，以及浙商证券研究所联系方式。
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