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“海量”专题(86)——股市极值及收益率预测模型的周度择时研究

发布时间:大发全天计划网站2019/01/14 20:24

  预判上涨的极端情况一共有11个,它们都是在当周市场上涨时有效。与直观理解一致,上涨时资金流入指标极大或增幅极大,资金流出减小幅度(IPO规模)极大时,下一周市场上涨概率大。估值短期内呈现一定的动量现象,上涨时估值极大或其增幅极大时,下一周指数上涨概率大。从情绪面来看,交易活跃度极高,抄底效应极强,规模效应极低时,下一周市场上涨概率大。

  波动率是对指数收益率不确定性的衡量,可反映股市当前的风险水平。波动率越高,收益不确定越大,若同期市场下跌,则投资者对后期市场走势的信心并不高,因此下周市场上涨的可能性很低。

  下表展示了入选频率最高的10个因子及入选周度占比。入选频率最高的是新增公募基金发行份额,该指标越低,下周市场向好的可能越大。特别是最近3年,该因子基本每周都入选,占比96.73%。除此之外,PE变动,IPO规模变动,处置效应变动,20日均线与5日均线距离以及威廉变异离散率,是最近三年,也是2008年以来入选频率相对较高的因子。

  如前所述,极端值系统在规避风险上具有较强预示作用,但由于信号涉及的时间段不多,会错失上涨机会,因此在上涨市中收益不如买入持有策略。而周度收益率预测模型每周都有预测值,可对极端值系统进行补充。我们可将两个信号系统进行结合:极端值系统发出空仓信号时,下周保持空仓;其余时候参考周收益率预测模型进行判定;将结合后的模型称之为复合择时模型。

  相比于以0为阈值的模型,该策略收益相对更高,周度稳定性也更高,胜率由61.09%增加至63.23%,夏普比由1.05增加至1.13。

  当预测收益率大于0时,持有指数;当预测收益率小于0时,保持空仓,按照这种方式获得的净值走势如下图所示,换仓次数共77次。择时净值相对于买入持有策略整体呈现累计增加趋势,且波动率更小,因此具有更高的夏普比。

  择时策略跑输基准最大的时段主要发生在2014年下半年-2015年上半年。造成回撤的因素有多种,如2014年前有效的两个因子——新增公募基金发行份额和风险溢价,在此期间对股市影响正好呈现反向特征。2014年前,新增公募基金发行份额越高,后期市场收益表现越差;但在2014点下半年至2015年上半年的牛市期间,市场情绪高涨,公募基金发行份额雨后春笋般迅速增加,与历史规律截然相反。此外,一般而言风险溢价越高,股市吸引力越大,但牛市股市价格不断创新高,而利率也在不断增加,从而使得风险溢价持续减小,也不同于历史规律。

  极端值系统虽可有效下跌风险,但信号并非每期发出,因此容易错失收益机会。若需对每周市场走势进行判定,则可构建周收益率预测模型。模型预期收益率大于0或某个阈值(如前段时间周收益平均值)时,发出多仓信号,否则为空仓信号。

  对于周收益率预测模型,有两个可选参数,一个是系数估计方法,一个是判定阈值,因此复合策略一共有4种形式。如“普通最小二乘,阈值为平均值”表示,估计回归系数时选用普通最小二乘法;判定规则中以指数前期周收益平均值为阈值,当预测收益率大于前期平均值时,发出多仓信号,否则为空仓信号。

  模型形式为线性回归,自变量为本周结束后可获得的信息,因变量为wind全A指数下周收益率。具体而言,本文所涉及的自变量包括宏观经济情况、利率、股市概况以及技术指标。从宏观经济指标来看,由于我们是对周度收益率进行预测,因此宏观经济指标选择月度发布,且发布时间较早的CPI和PMI。利率指标包括国债长、短期利率,以及长短期利率之差。技术指标则包括常用的均线距离、KDJ、量价趋势指标等。

  除与0进行比较外,周收益率模型的判定规则还可以是,预测收益率与前期平均值进行比较。空仓时,表明市场不乐观,若预测收益率高于前期平均,表明模型出现向上拐点,后期值得参与;多仓时,若预测值低于前期平均,市场可能出现向下拐点,需下跌风险。

  如下情形发生时,应市场下跌风险。上涨时沪股通净流入极大(指标在最近1年的分位点大于90%),下跌时风险溢价极低(指标在最近1年的分位点小于10%),下跌时波动率极高,三者出现其一时下一周市场下跌概率大。

  整体来看,四种形式的复合策略择时效果无明显差异:年化收益率在24%左右,最大回撤为19.72%,波动率为15%,相应的夏普比例在1.4左右波动。从绝对收益来看,除2008年收益为-4.18%外,其余年份收益率均大于0。相对于买入持有策略,择时净值主要在2014年6月中至2015年6月中出现回撤,相关原因在前文中已有分析。

  

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  理想情况下,复合策略收益表现远优于买入持有策略。2008年以来,买入持有策略年化收益0.31%,最大回撤66.71%,相应的夏普比为0.15。而复合策略年化收益率在24%左右,最大回撤为19.72%,波动率为15%,相应的夏普比为1.4。但若考虑信号发出与买卖时点的差异,以信号发出后的开盘价进行买卖,则收益会打折扣,但仍优于买入持有策略,年化收益为14.67%,夏普比例为0.99。

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  整体来看,择时净值相对于指数净值呈现累计增加趋势,且波动率更小,夏普比例为1.07,周胜率为60.94%。相比于普通最小二乘法,加权最小二乘法在2014年收益更高,这主要是由于加权最小二乘法对近期数据更为,因此在市场突变并得以延续时,前者可更快进行调整适应新规律。但在市场变化较快而延续性弱时,普通最小二乘法更优,如2018年。

  直观来看,若下跌时,股市相对于债市的风险溢价极低,则股市吸引力明显弱于债市,后续市场走势并不乐观,如2018年2月2日。但上涨时风险溢价极低,则可能是由于市场长期上涨导致,并不一定意味着拐点出现。如2014年底-2015年上半年,市场不断创新高,风险溢价不断创新低。

  如下情形发生时,下一周市场上涨概率大。从资金流来看,上涨时资金流入指标极大或增幅极大,资金流出减小幅度极大时,下一周市场上涨概率大。估值短期内呈现一定的动量现象,上涨时估值极大或其增幅极大时,下一周指数上涨概率大。从情绪面来看,交易活跃度极高,抄底效应极强,规模效应极低时,下一周市场上涨概率大。系统发出上涨信号的数量越多,上涨可能性越大。

  除了常规的最小二乘法,预测模型中的回归系数还可用加权最小二乘法进行估计,即对近期的数据点给予相对较高的权重。

  采用极端值系统进行风险规避,周收益率预测模型进行常规判定,是合理有效的复合策略构建方式。极端值系统的优点是可有效规避下跌风险,在下跌年份明显优于买入持有策略。但市场在上涨时,极值条件并非一直触发,因此该系统在上涨年份会错失很多收益机会,跑输买入持有策略。采用宏观经济指标、利率、股市概况以及技术指标构建的周收益率预测模型,每周都有信号发出,可弥补极端值系统的缺陷。

  本节我们考察当刻画股市概况的指标出现极端情况时,后一周市场涨跌情况如何。以一年为观察期,当周度指标在过去1年的分位点大于90%时,称该指标“极高”,或“出现极大值”;当所处分位点小于10%时,称该指标“极低”,或“出现极小值”。考察的因子包括前一节各个指标自身所处的分位点,以及指标变动的分位点。

  每一周结束后,首先按照逐步回归法筛选有效自变量;然后对筛选出的自变量构建回归模型,并记录各个自变量的回归系数。将回归系数乘以最新一期的因子值,即可得到下一周的预测收益率值。

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  本文主要考察宏观经济指标、利率、股市概况以及技术指标,对市场未来一周走势的预判效果。一方面,从市场本身来看,当刻画股市的某些指标出现极端情况时,后续市场具有一定的可循规律。另一方面,基于各个指标可对市场收益率构建预测模型,通过比较预测收益率与特定阈值的大小,也能对市场进行辅助判定。具体考察指标如下表所示。

  沪股通净流入的统计结果与直观理解并不一致。统计结果显示,若上涨时沪股通净流入为近1年极大值,则下一周市场下跌概率大。这可能是由于沪股通资金呈现一定的跟随性,市场上涨时北上资金逐渐增加,反映跟随资金扩大,市场过度反应可能性大,因此下一周可能出现反转,下跌概率大。