技术创新时代,公司的科技创新能力已经成为了决定其盈利能力和持续经营的重要因素。世界上的科技巨头,如谷歌、阿里巴巴、华为、特斯拉等公司,它们所属的行业以及生产的产品可能截然不同,但在技术创新方面却有着千丝万缕的联系。这些技术创新上的联系突破了传统的行业界限,且通常不易从公司的财务报告中辨别。企业通常不会孤立地进行技术研究,相反,它们之间会相互作用,从而产生溢出效应:一方面,拥有相似技术的公司,可能会在生产活动中采用相似的原材料;另一方面,也可能是由于知识的溢出作用,共享了同一技术创新领域的研究成果。另外,由于投资者对各类信息的有限关注度,以及对信息处理能力的偏差,导致市场并不是完全有效的,股价对这些信息的反映存在着滞后性。因而,通过寻找这些有着技术关联性的公司,我们便能够利用它们股价变化的关联性和领先滞后性,通过设计相应的量化投资策略来获取超额收益。技术领域的联系突破了传统的行业界限,通常不易从财务报告中辨别,而专利信息是一家公司技术创新的最直接体现。本文从上市公司专利数据的角度出发,通过构建技术相关性指标寻找在技术创新上有关联的公司,以研究具有技术关联的公司在股票收益上的关联性,最终找到了技术关联的公司之间股票收益率可预测性的证据。在此基础上,构建了基于技术关联收益因子的投资策略,并对投资策略进行了优化。实证研究部分,本文选取2014年7月至2019年6月所有A股上市公司作为研究对象,采用Fama-Macbeth截面回归模型,就技术关联收益率对未来股票收益率的影响进行了检验,结果表明:我国股票市场存在着“技术动量”效应,通过技术相关性指标构建的技术关联收益率对未来股票收益具有显著的预测能力;对于技术创新水平高的公司,技术关联收益率对未来股票收益的预测能力更强。利用这种上市公司之间在技术上的联系,根据技术关联收益因子设计了股票投资策略并进行了回测,结果发现,基于技术关联收益因子的单一选股策略,能够获得10.23%的年化超额收益,在加入技术创新水平指标之后,投资策略能够获得高达13.82%的年化超额收益。近年来技术创新型公司在资本市场上越来越受到投资者的青睐,对于“技术动量”效应的研究,不论是在资产定价领域还是在量化投资领域,都具有十分重要的意义。