短期交易策略篇1
关键词：创业板；交易量；动量策略；反转策略
一、引言
金融研究领域一个很重要的课题就是关于投资策略的盈利性问题。有效市场理论认为市场是不可预测的，任何技术分析和投资策略都不会发挥作用。然而上世纪80年代后，行为金融学者发现了股票市场盈利可预测的证据。动量和反转策略就是那时所产生的行为投资策略。动量策略是指买入过去的赢家组合卖出过去的输家组合所组成的投资策略，是利用投资者对市场的反应不足而进行套利；而反转策略则相反，是指买入过去的输家组合卖出过去的赢家组合所组成的投资策略，是利用投资者对市场的过度反应而进行套利。
自技术分析在股票市场流行以来，量价关系一直是其关注的焦点。交易量与价格是市场投资者交易行为的直接产物，包含了人们对市场的不同理解和预期。交易量与价格之间存在着紧密的联系，大量实证研究结果表明，交易量与价格变化的绝对值之间呈正相关关系。
创业板市场作为我国股票主板市场的重要补充，自2009年10月30日正式上市以来，截至2013年8月底，已有355家上市公司，总市值达到13034.33亿元，其中流通市值为6625.73亿元。创业板自上市以来就一直受到投资者的热捧，而且由于创业板市场股票的股本都较小，导致其波动很大，投资者的非理在其中得到了最充分的体现。由于投资者对创业板的过度关注，加上创业板市场股票股本不大，创业板市场很容易过度反应，即暴涨暴跌。因此，本文拟就创业板市场进行的基于交易量的短期动量与反转策略研究有着很重要的现实意义。
二、样本数据选择与处理
本研究的所有样本个股数据均来源于锐思金融数据库，且都经过复权处理。因为创业板市场刚开始上市时只有28只股票，且创业板市场综合指数于2010年8月20日正式推出，我们选取创业板市场股票2010年8月20日至2012年12月31日的交易数据。此期间也包含了创业板的相对牛市和熊市期，避免了结果出现阶段性依赖。对于在2010年8月20日之后上市的个股，在它们上市后的第四周将其纳入股票池。而对于停牌超过一个周的个股，在其复牌后的的第二周纳入股票池。此外，股票的数据处理与检验利用eXCeL和SpSS软件完成。
三、研究方法
本文在Jegadeesh和titman（1993）的检验方法的基础上进行了改变，设计出了基于交易量的短期动量与反转策略。基本研究设计如下：首先将股票按照过去J周（形成期）的平均周交易量进行排序，选取平均周交易量最高的25%的股票为高成交量组（H），而平均周成交量最低的25%的股票为低成交量组（L），然后在每组中按照累计收益率进行排序，在高成交量组中选取收益最高的5只股票为高成交量赢家组合（Hw），选取收益最低的5只股票为低成交量赢家组合（Lw），与此类似，构建高成交量输家组合（HL）与低成交量输家组合（LL），持有上述组合K周（持有期）。对于形成期与持有期，我们选择考虑短期的1、2、3和4周，这样我们共获得了16个投资策略。最后，我们选择在每周买入输家组合，卖出赢家组合，同时结清K周前形成的组合的重叠抽样方法。对于股票的交易量，本文以流通股换手率来衡量。
四、实证结果及分析
交易量具有独立于价格之外的信息，在技术分析中已得到广泛的应用。将交易量引入到动量与反转策略的研究中，有助于深入研究价格动量与反转的驱动来源，并可对动量与反转策略进行改进。
本次研究主要关注由4个极端组合构成的4组典型策略：①高成交量赢家组合与低成交量赢家组合构成的Hw-Lw策略；②高成交量输家组合与低成交量输家组合构成的HL-LL策略；③高成交量赢家组合与高成交量输家组合构成的Hw-HL策略；④低成交量赢家组合与低成交量输家组合构成的Lw-LL策略。
表6.2显示，引入交易量后，价格动量策略没有任何改善，相反价格反转策略得到明显改善，呈现以下特征：
1.引入交易量后，大部分高量赢家组合表现出明显的反转，随着持有期的延长，高量赢家组合反转效应减弱；而低量赢家组合反转则不明显，且只有形成期为1，3，4周且持有期为1周的赢家组合有显著的反转。高量输家组合与低量输家组合表现出明显的两极分化：高量输家组合表现出明显的动量，显示出弱者恒弱；而低量输家组合表现出明显的反转，且随着持有期的延长，反转效应逐渐减弱。
2.引入交易量后，没有任何动量策略有正收益，高量的反转策略虽然有正收益，但统计学上都不显著；而低量的反转策略除了1×4与3×4两种策略外都表现出显著的正收益，且所有持有期为1周的低量反转策略都获得了周平均超过1%的显著收益，4×1的低量反转策略周平均收益达到1.5195%，且在5%的统计显著水平。
3.低量反转策略的盈利性随着持有期的延长都有所降低；而形成期的长短对低量反转策略的盈利性影响不明显。
4.低量赢家组合与低量输家组合对低量反转策略的盈利都有贡献，相对而言，低量输家组合的反转贡献较大。这意味着低量输家组合在经历了前期的缩量下跌后，短期都会有反弹的需求，这与技术分析的理论是相符的。
5.大部分Hw-Lw的策略收益显著为负，这主要源于高量赢家组合强烈反转造成的。但是所有持有期为1周的Hw-Lw策略的负收益并不显著，且随着持有期的延长其负收益是越来越显著的。在形成期达到四周时，高量赢家组合的反转开始渐渐减弱，Hw-Lw策略的负收益也就不显著了。
6.所有的HL-LL的策略收益都显著为负，这源于低量输家组合的强烈反转与高量输家组合的持续动量造成的。但其策略的负收益随着持有期的延长而慢慢减少，这主要是源于低量输家组合反转随着持有期的延长而越来越弱。
五、结论
本文以我国创业板市场2010年8月20日至2012年12月31日的股票交易数据为样本，研究了动量与反转策略的盈利性。实证结果显示，引入交易量后，反转策略得到改善，4×1的低量反转策略周平均收益达到1.5195%，且在5%的统计显著水平。持有短期的低量输家组合能显著战胜市场组合。此外，在实证研究中还发现，低量组合相较于高量组合而言，其收益率要较高。（作者单位：北京物资学院）
参考文献
[1]DeBondt，w.andR.thaler，1985，“DoestheStockmarketoverreact？”[J]，JournalofFinance，vol.40，793-805.
短期交易策略篇2
技术分析的核心是什么?技术分析的主要作用是什么?我认为技术分析的核心和主要作用是：使投资者如何更好、更有效的适应变化无常的市场，通过适应市场的变化来获取利润，而不是如何来预测市场、通过预测市场来获取利润。没有一种技术分析方法和理论可以准确的预测未来。在这种理念指导下，如何适应市场就成了能否交易成功的关键因素。
市场具有不同的状态，如多头(空头)状态、多头(空头)状态下的趋势行情、多头(空头)状态下的调整行情，还有宽幅震荡行情，即：市场的状态转化很快，价格上下波动剧烈;还有休整行情，即：价格几乎没有什么波动，市场交易非常冷清等。对于交易者来讲，市场在不同状态下一定要调整交易策略，调整交易策略的目的就是为了更好的适应市场的变化。
请注意，调整交易策略并不是意味着更换交易系统，而只是在原有交易系统的框架下进行策略上的调整而已。交易策略的调整包括：交易思路的调整、交易数量的调整。这两者是相互配合的，不能割裂开来。交易获利有两种方式：短线大单量交易、长线小单量交易。交易思路的调整主要是确立目前应该是长线思路还是短线思路，在趋势行情中可以是长线思路，那么交易量应该相对放小，因为你未来获取的利润空间较大，相对应的在趋势的运行过程中也要承受较大的上下震荡，相对较小的单量可以使你能够守住持仓，不至于轻易被震荡出局，所以也就不重视短期利润;若是短线思路，则刚好相反，交易量应该相对放大，并重视短期利润。也就是说交易思路决定交易数量。
短期交易策略篇3
所谓的海试就是舰艇在海水进行航行试验，舰艇海试主要分为两个阶段。第一个阶段是有建造航母或者护卫舰的厂方主导的，主要就是为了检验舰艇的动力系统、导航系统、损管系统等比较“民用”的地方，如果厂方进行第一阶段测试没有问题的话，那么就交给军方进行第二阶段的测试，第二阶段的测试除了继续检验第一阶段的系统以外，还会增加有关军事方面的测试，比如舰艇上的武器系统、雷达系统、防御系统、通信系统等性能，只有第二阶段试验完成之后，才能进行下一步工作。
在国家建设海洋强国的战略目标下，海军装备领域的需求将继续保持高速增长。市场人士普遍认为，随着航母战斗群建设的逐步开展，将进一步打开巨大市场空间。伴随国产航母产业相关上市公司进入高速成长期，带动行业景气度上升，具有业绩支撑的低估值龙头标的有望迎来布局机会。
“标准普尔家庭资产象限图”把家庭资产分成四个账户，这四个账户作用不同，所以资金的投资渠道也各不相同。只有拥有这四个账户，并且按照固定合理的比例进行分配才能保证家庭资产长期、持续、稳健的增长。
【中线股，没有更换的，耐心持股，业绩有支持，填权慢牛是历史验证过的，短线股，跟随a策略短线交易】
【昨日回顾1、a策略模拟短线操盘市值继续上涨，12870，总收益28.7%启动资金10000，启动日5.1
B策略集中仓位到一只优质高送转个股，该股短线主升浪来临，集中仓位是为了吃到主升浪！】
短期交易策略篇4
关键词：向下倍持；价格路径模拟；波动率
一、引言
向下倍持策略是一种短期投资策略，一次操作可能只有一周到两周，所谓向下倍持就是当资产价格下降时，以上一期的两倍头寸增持，直到该资产价格反弹到实现目标收益率时进行平仓[1]。
这里通过举例说明其交易原理，表1中列出了一个可能的价格路径，尽管在t1、t2时刻价格均在下降，仍然加倍增持，当在t3时刻价格上涨时，尽管还没有涨回到初始投资的价格，这时平仓仍可以获得2.48%的收益率，虽然这个数字并不大，要看到这只是三天的投资收益率。因为加倍增持的头寸在期限上的分布使得在低位持有的比例大大高过在高位持有的比例，因此价格无需涨到t0时刻的价位，仅仅是高于t2时刻的价格，就已经实现了收益。
向下倍持策略具有以下的特点：
（1）要求一定的投资规模，如果第0天持有1手某股票，而该股票连续下跌9天，则共累计的头寸将达到1023手，呈现指数式增加；
（2）由于上一个特点，向下倍持策略只适合短期投资，如果进行长期投资，或者由于价格达不到目标收益率而被迫长期持有，这时可以设置一个倍持的时间期限，如10期，10期以后不再倍持；
（3）向下倍持策略只适用于在均值线附近频繁波动的资产，如果资产价格变动具有确定的下行惯性则不适合，这时会存在被长期套牢的风险。
向下倍持策略的核心思想就是通过增加低位买进的权重来平衡高位买进时的损失。尽管交易策略的思想和方法都很简单，但是其中交易策略中相关参数的确定是至关重要的，包括持有期限、目标收益率、增持倍数等。
本文将通过大样本的模拟数据来确定参数，并进而通过在a股市场上选取满足波动率条件的股票进行验证，分析该策略的盈利性、稳定性及风险因素[2]。
二、研究内容与研究方法
2.1研究内容
本文的研究内容包括参数的确定和策略的验证两部分。
在向下被持策略中有三个技术参数可以变动，一个是倍持的倍数，在上面的说明中只是加倍新持头寸，此外，还可以设定为1.5倍，2.5倍等，倍数越高，在低位买进的权重越高，获得目标收益所需的价格反弹程度越小，相应的风险也越大。
另一个参数是目标收益的确定，目标收益如果越低，获得目标收益所需的价格反弹程度越小，越容易在短时间内完成一次该策略的投资。考虑到该策略是一种短期投资策略，大约在十天之内就要实现平仓，所以目标收益不需要也不能够设置太高，1%-2%即可。在给定倍持期间后，可以根据投资者的风险承受程度来选取上述两个参数。
2.1.2策略的市场验证
根据上述思路进行模拟，之后选定一个确定参数的策略（比如倍投倍数为2，预期收益率1%），在中国市场进行验证。由于该策略只适用于投资在波动频繁的市场上，而a股市场相比于债券市场波动幅度较高，波动幅度也就大，可以选取其中的一下股票或者指数作为验证的对象，小盘股相对于大盘股波动更剧烈，更适合用于验证该投资策略。
2.2.1价格路径模拟[3]
实证文献中通常认为股票收益率服从对数正态分布，因此我们也选择对数正态分布Logn（miu，sigma）的股票收益率作为模拟数据。由于该策略为短期策略，因此假设短期内股价满足均值回复的特征，因此认为收益率的均值为0，而对于收益率的方差，则设置为变动的区间，由此可以得出价格变化的路径：pt=pt-1×（1+r），初始价格不影响后续分析，这里取为10。
我们希望得到在给定日收益率r的标准差sigma和目标收益率Rt时在固定交易期限内实现目标收益率的概率关系（以下简称实现概率）。对于一个给定的sigma和目标收益率Rt，可以进行多次（比如10000次）价格路径模拟，得出在10天内实现该预期投资收益率的天数，由此可得到相应的概率[4]。变动参数sigma和目标收益率Rt，可以得到多组概率关系如下图：
三、结果与讨论
通过计算机模拟价格变动过程，在不同参数下进行大量的重复试验，比较投资效果，得到参数和投资效果的对应关系。预期投资效果评价的内容包括收益率，平仓时的期限，平仓时的投资规模等。
3.1模拟阶段
由此图可以看出：波动率越高，实现概率越高，且在1%-5%的目标收益区间，随着收益率波动的提高，实现概率收敛到接近98%的水平，即本投资策略能以约98%的概率实现一个短期目标收益率。
进一步分析可知，收益率的波动（sigma）、目标收益率以及投资期限会影响实现概率的大小。即其他条件不变时，sigma越大实现概率越大；目标收益率越低实现概率越大；投资期限越长实现概率越大。比如上述讨论是以10天为投资期限，即考察的是10天内该策略实现目标收益率的概率。而若将投资期限延长到15天，得到的相应概率响应曲面如下：
在15天的投资期限下，随着收益率波动的增大，实现概率收敛到近99%的水平，相对于10天的投资期限而言，不能实现目标收益的风险降低了约一半。
就10天的投资期限而言，近98%的实现概率意味着有2%的风险。但考虑到作为投资，风险是不可能完全排除的，且此处的2%的风险意味着套牢而非损失，超过了投资期限而未实现预期收益时投资者需要静待价格回升，只有当价格不可回复的下跌才意味着损失，而2%的概率也是一个相对较低的概率。故基本可以认可本投资策略是有效的。
3.2验证
基于以上的模拟过程，我们初步认定策略的可行性。以下将选取中国市场上的个股进行实际验证。前文已经提出，本策略适用于短期内波动率较大的股票，故而以下个股的选择也是基于此原则。使用大智慧软件提供的RoC指标体系[5]进行条件选股（RoC指标是股票波动的一个指示），我们选取了5只股票，即江苏吴中（600200）、青海华鼎（600243）、江山股份（600389）、北汽集团（601238）、北人股份（600860），作为本策略的验证个股。如果要得到更加充分的实证验证结果，可以按此标准选择更多的其他股票。
在1%为目标收益率下，对每只股票选取3个数据窗口，每个窗口包含10个连续交易日的数据，进行验证。整理相应的结果如下：
输出结果显示，所选取的5只股票的15个交易区间里有14个能顺利实现预期收益，平均平仓天数4.21天，平均收益率5.22%，作为短期投资已经是非常理想的回报了。而未能实现的那个交易区间（江苏吴中，4/22-5/8），即在第10个交易日依然不能达到目标收益率的，延长持股时间（不增持而只维持头寸）到第16个交易日后可以实现预期收益。即实现预期收益时间延长而并不意味着严格的投资损失，当然这同时意味着资金机会成本和套牢风险的上升。
四、结论
该策略投资的主要风险有：
4.1市场风险
当市场价格受到冲击不再呈现在均值线附近频繁波动，而呈现出确定方向的长期趋势时，将面临被套牢的风险。这在策略简介是就明确指出，本策略适用于价格在一定价格均值附近波动的股票。因此在使用本策略时要特别注意股票的选择。
4.2流动性风险
如果策略持续的时间超过一定界限将不能保证充足的流动性以满足新增头寸。如果投资于衍生产品，往往需要保证金交易，流动性风险会被进一步放大。因此，作为合理的投资策略，应确定一个理性的倍投倍数和投资期限，超过投资期限还未能实现预期收益的，不应再增加头寸而只是保持现有头寸以控制流动性风险。■
参考文献
[1]王荣.中国股票市场投资策略研究[D].上海财经大学，2005.
[2]林海.中国股票市场价格波动率问题的实证研究[D].厦门大学，2001.
[3]高大勇.股票投资路径决策研究[D].吉林大学，2008.
[4]易秀龙.股票中的概率问题探析[J].科技风，2013，（6）：249-249.
[5]朱剑，赵婷.基于eRaRoC指标的证券投资基金业绩评价[J].福建金融管理干部学院学报，2009，（1）：17-25.Doi：10.3969/j.issn.1009-4768.2009.01.003.
作者简介：
短期交易策略篇5
理论回顾
关于资产定价和市场有效性的大量实证研究发现股票收益存在一定的可预测性，特别是短期价格惯性现象和长期价格反转现象。这些现象构成了反转投资策略和惯性投资策略的实证基础。
反转投资策略是指购买过去2～5年中表现糟糕的股票，并卖出同期表现出色的股票。这种方法每年可获得大约8%的超常收益(DeBondtandthaler,1985)。尽管这个发现已经有十几年的历史，但是这种超常收益的源泉却一直是争论的焦点。有学者认为，这个超常收益可能是幻觉，是方法和度量误差的产物(merton，1987)；也有学者认为，这个超常收益可能是真实的，但是它是随时间变化的风险的理性补偿(Fama,1991)；然而，越来越多的学者倾向于认同行为金融理论的解释，认为这个超常收益来自于投资者反应过度(DeBondtandthaler,1985)。
与此相反，Jegedeeshandtitman(1993)发现了惯性策略的获利性：在3～12月的较短时期中，存在相当程度的股票收益惯性。惯性策略就是购买过去几个月中表现良好的股票，卖出过去几个月中表现糟糕的股票。这与反转策略正好相反。关于惯性策略的大量研究表明：(1)价格惯性策略是有利可图的。(2)这种超常收益与价格对企业收入突变的缓慢调整相关。(3)分析师们的盈利预测是缓慢调整的。这些特点表明市场对信息(特别是公司收入信息)是反应不足的。
传统金融理论把反应过度和反应不足解释为异常现象，Fama(1998)认为，股票价格对信息的反应过度和反应不足是同样普遍的，这与市场有效性假说是一致的：这些异常现象只不过是偶然性结果。但是，这种解释被越来越多的人所怀疑。近年涌现出一些模型，其中包括Barberis,ShieiferandVishny(1998)的模型，Daniel,HirshleiferandSubrahmanyam(1998)的模型和HongandStein(1999)的模型，这些模型从不同的角度整合了关于反应过度和反应不足的理论，这些模型对反应过度和反应不足的解释已经超出了传统金融学的范畴。
1.Barberis，Shleifer和Vishny(1996)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差(representativebias)或相似性偏差(similaritybias)，即基于近期数据与某种模式(比如股票上升或下降通道)的相似性来预测，过分重视近期数据；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及时根据变化了的情况修正自己的预测。代表性偏差会造成投资者对新信息的反应过度，认为近期股票价格的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地对价格变化进行外推，导致反应过度(overreaction)。保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，认为股票收益的变化只是一种暂时现象，未根据收益的变化充分调整对未来收益的预期，当后来的实际收益与先前的预期不符时，投资者才进行调整，导致反应不足。此外，投资者在代表性偏差和保守性偏差之间的状态转移过程遵循贝叶斯法则。上述模型可以很好地解释短期投资收益惯性、长期投资收益反转等现象。
2.Daniel，Hirsheifer和Subramanyam(1998)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是过度自信(overconfidence)，其二是有偏自我评价(biasedselfattribution)或归因偏差。投资者通常过高地估计了自身的预测能力，低估自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指那些过高地估计私人信息所发出的信号的精度，过低地估计公开信息所发出的信号的精度的投资者。过度自信使私人信号比先验信息具有更高的权重，引起反应过度。当包含噪声的公开信息到来时，价格的无效偏差得到部分矫正。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。
在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归结为自己的高能力；当事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归结为外在噪声。即把成功归因于自己英明，把失败归因于外部因素。如一个投资者基于私人信息进行交易，买进股票之后得到好的公开信息，卖出股票之后得到坏的公开信息，在这种情况下，投资者的自信心增加。但是当相反的情形出现时，投资者的自信心并不是同等程度地减少，即把证实自己判断的消息作为信息予以重视，把证伪自己判断的消息作为噪声予以怀疑甚至抛弃。这样，归因偏差一方面导致了短期的惯性和长期的反转，另一方面助长过度自信。
3.HongandStein(1999)模型。假定市场由两种有限理性投资者组成：“消息观测者”和“惯性交易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息观测者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信号来作出预测。他们的局限性是他们不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯性交易者正好相反，他们可以根据过去价格变化作出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。除了对两种投资者信息处理能力方面的限制性假设，第三个重要的假设是，私人信息在信息观测者之中逐步扩散。信息在投资者当中逐步扩散，价格在短期内存在反应不足。这种反应不足意味着惯性交易者可以从“追涨杀跌”中渔利。然而，这种套利企图必然导致长期的价格反应过度。
4.Barberis，HuangandSantos(1999)模型。上面三个模型假设投资者在作出预测时要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投资者所出现的偏差基本可以归纳为一类，即直觉偏差(heuristicbias)。heuristic的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试错的方法。试错的方法通常导致人们形成一些经验规则，但是，这个过程常常导致其他错误。行为心理学的一个巨大贡献是识别出这些经验规则的原理以及与它们联系的系统性错误。这些经验规则自身被称为直觉。投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，而且存在框架依赖偏差(framedependencebias)。后者正是BHS模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学关于框架依赖的研究成果：Kahnemanandtversky(1979)提出的“前景理论(prospecttheory)”以及thalerandJohnson(1990)提出的“前期结果影响(influenceofprioroutcomes)”理论。前景理论指投资者的效应不仅决定于财富水平，而且决定于财富变化，财富损失给投资者带来的痛苦比等量财富盈利给投资者带来的幸福大(约为2.25倍)。前期结果影响是指投资的前期结果对风险选择具有的影响。投资者从损失或盈利中获得的效用依赖于前期结果。例如，前期盈利可以缓冲后期损失造成的痛苦。这个模型非常贴切地解释了过度波动(反应过度和反应不足)以及“股权之迷”。
本文采用1993～2000年间深沪两市数据分析研究了短期和长期交易策略的可行性。这一研究的意义在于：(1)现有关于反转策略和惯性策略的多数研究是关于发达市场的，关于中国市场的研究比较少，而且不是全样本研究。(2)金融实证研究经常面临“数据挖掘(datamining)”的质疑。这里的数据挖掘指的是从一组数据中得出既无理论意义又不能简单推广的规律或结论。对中国市场进行类似研究可以进一步证实或证伪有关理论和假说。(3)这一研究显然对投资者特别是机构投资者制定投资策略具有借鉴意义。
下面详细描述这两种投资策略，给出主要实证结果，并提供相应的检验结果。
数据和方法
我们的数据来自嘉实基金管理公司。它包括了最近3年的所有股票的交易数据和复权信息。本文作者计算了复权数据。本文研究的时间区间为1993～2000年。样本包括了1993年之前上市的全部a股。由于至今中国没有出现a股摘牌现象，所以我们的样本在时间序列方向是长度相等的，在横截面方向是数目相同的。
DeBondt-thaler的研究方法如下：(1)将一段时间分成组合形成期和检验期。(2)在组合形成期，首先求个股超常收益率、累积超常收益率，然后按超常收益率将股票分成赢者组合和输者组合，计算赢者组合和输者组合在组合形成期的累积平均超常收益率。(3)计算赢者组合和输者组合在检验期的平均超常收益率、累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。
Jegadeesh-titman的研究方法与DeBondt-thaler的方法类似。主要区别有二：(1)Jegadeesh-titman的研究方法的组合形成期和检验期的长度相对较短；(2)Jegadeesh-titman采用了重叠的抽样方法，即组合形成期出现重叠，这样做的好处在于可以扩大样本容量，增加统计检验的势。缺点是导致抽样出现自相关性。而DeBondt-thaler采用了非重叠的抽样方法。
我们在此基础上进行了简化，研究方法如下：(1)将一段时间分成排序期(相当于组合形成期)、检验期。(2)在每一个排序期中，首先计算个股的累计超常收益率，并进行排序，确定赢者组合和输者组合。(3)在相应的检验期中，计算赢者组合和输者组合的累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。考虑到中国股票市场历史较短，对于惯性策略，本文的抽样方法是非重叠的，即组合形成期非重叠；而对于反转策略，抽样方法是重叠的。
累计超常收益CaR的计算方法：首先采用对数差分方法计算股票和市场收益率。然后，对于股票j和月份t，从总收益Rjt中减去市场收益Rmt得到超常收益aRjt。市场收益采用上证指数收益。最后，计算股票j在n个月中的累计超常收益CaRjn，它是股票j在n个月中超常收益的简单加总。
在排序期中，我们采用初始几个月的累计超常收益来对股票进行排序。最高的5、10、20只股票被赋予赢者组合；最低的5、10、20只股票被赋予输者组合。然后计算赢者组合和输者组合中所有股票的平均累计超常收益CaRn。最后，计算赢者组合和输者组合的随后检验期的累计超常收益。
为了判断短期惯性策略的表现，我们买入过去赢者并卖出过去输者。按照这种构造，投资组合是零投资套利组合。排序期长度分别取值1、3、6、9、12个月，但在每种情况中，检验期长度取值为1、3、6、9、12个月。这样，我们就形成了25种投资策略，每种策略用数对(排序期、检验期)来代表。排序期的起点分别为月初、季度初、半年初、季度初、年初。这样避免了排序期重叠，从而保证了样本观测值的独立性。于是，我们得到了排序期为3个月的24个赢者和输者组合，排序期为6个月的12个赢者和输者组合，排序期为9个月的9个赢者和输者组合，排序期为12个月的6个赢者和输者组合。
为了检验长期反转策略的表现，我们研究了如下套利组合：买入过去输者并卖出过去赢者。从1996年到1998年，我们构造了基于1、2、3年排序期的赢者和输者组合。对于每个组合，随后的5年是检验期。
实证结果
我们首先讨论惯性策略和反转策略的实证结果，再进行结果评论和附加稳健性检验，最后简单评述一下投资策略有可能成功或不成功的原因。
一、惯性策略
表1总结了主要结果。其中，排序期分别取值为1、3、6、9、12月。它们没有重叠；检验期分别取值为1、3、6、9、12月。检验了每种惯性策略的多个独立的重复组合。例如，对于3月排序期，有24个独立组合。表2给出了累计超常收益。
惯性策略的实证结果总体上表现出如下特点：
1.与我们的期望相反，赢者和输者组合都没有表现出相应的收益惯性，而表现出一定程度的反转。一方面，排序期为1、3、6个月的惯性策略组合(赢者组合～输者组合，10w～10L)在其后各检验期内的累计平均超常收益均为负值(图表略)。另一方面，排序期为9、12个月的惯性策略组合随着检验期增加，累计平均超常收益逐步降低(图表略)，统计量显著性不断提高。例如，策略(12，12)的累计平均超常收益为－11.83%。即如果排序期变长，惯性策略组合的表现更糟糕。
2.多数统计量显著性不高。我们认为原因在于：(1)中国股票市场系统风险在总风险中所占比重过高，纽约证券交易所系统风险占1/4左右，非系统风险占3/4左右；上海证券交易所的投资风险结构与此“倒置”，系统风险占2/3，非系统风险占1/3左右(波涛，1998)。结果股票价格普遍存在“齐涨共跌”现象，单个股票收益与市场收益难以出现分化，导致大多数股票的超常收益率比较小。(2)股票市场总风险过大，波动性过高，通过对1885～1993年道·琼斯工业指数和1992～1998年7月上证指数单日跌幅超过7%的次数统计比较看到，在超过100年的时间里，道·琼斯工业指数单日跌幅超过7%的日期只有15次，而上证指数6年之内就有23次。美国股票市场典型股票的年波动率(volatility)为20%左右(Hull,1997)，而中国股票市场典型股票的年波动率为60%左右。这些无疑导致股票(超常)收益的标准差太大，从而t统计量不显著。(3)深沪两地市场早期走势的联动性不高，采用上证指数不能完全代表整个市场指数。
尽管多数统计量在统计上不显著，但是，多种惯性策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们可以相对比较安全地认为，惯性策略不仅是无利可图的，而且是赔钱的。这个结论至少对于无力影响市场价格的中小投资者是正确的。
二、反转策略
反转策略的实证结果总结在表2中，总体上表现出如下特点：
1、与我们的期望相同，赢者和输者组合都表现出相当程度的反转。正如在表2中显示的，反转策略投资者购买过去1、2、3年的输者并卖出同期赢者。包含20个股票的策略组合在2年检验期内分别获得平均34.77%、43.58%和29.68%的超常收益，在3年检验期内分别获得平均38.23%、39.79%和27.51%的超常收益。这个收益主要由过去输者决定，过去赢者基本上与市场表现相当。
2.统计显著性比惯性策略具有明显提高。多数统计量在10%置信水平上是显著的，个别统计量不显著的原因与惯性策略相类似，这里不再赘述。由于我们的样本检验期发生了重叠，在表2中的t-统计量是经过序列相关和异方差性调整的(neweyandwest,1987)。反转策略组合超常收益的t-统计量基本显著的。
3.反转策略的超常收益远远大于DeBondtandthaler(1985)所发现的。比如，排序期为1、2、3年的反转策略在其后两年中年超常收益分别为20%、20%和15%(图表略)，这些超常收益远远大于DeBondtandthaler(1985)所发现的约8%的年超常收益。
综上所述，多种反转策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们认为，反转策略是有利可图的。
上面我们分析了造成惯性策略和反转策略实证结果的部分统计量不显著的主要原因有：一是系统风险所占比例高；二是股市总风险大，波动性高。那么，在这两个原因背后的原因是什么呢？我们认为：
1.股票市场噪声交易者太多。中国股市投资者队伍素质偏低，他们不仅得不到信息(大多数只能得到噪声)，而且即便得到信息，他们多数也不具备应有的分析能力。这注定中国股市存在大量噪声交易者。尽管换手率中包括股票大户对敲操纵股市的交易量所占份额，但是它基本上可以反应出噪声交易者所占的比例。20世纪90年代美国纽约交易所的年平均换手率约在20%～50%之间，即股票2－5年转手一次。这就是说，绝大部分人是持有两年以上的投资者。即使到了格林斯潘所谓出现了“非理性狂躁(irrationalexuberance)”的1999年，也只有77%。经济学家开始认为美国股市存在过度交易(overtrade)，其中部分交易是噪声交易。而1998、1999、2000年我国沪深股市流通股的年平均换手率分别是395%、388%、477%(先计算“月成交金额/月末流通市值”再进行汇总，数据来自中国证监会网站)，即上市流通的每一只股票平均每年要转手5次以上，停留在每位持股人手中的平均时间不超过两个半月。如果说美国股市77%的年换手率中已经隐含了噪声交易的话，那么中国股市近400%的年换手率中至少有300%归因于噪声交易。首先，噪声交易者的“从众行为(herdbehavior)”导致股票市场系统风险所占比例太高，同时导致总风险太大(DeLong,B.,a.Shleifer,L.Summers,andR.waldmann.1990a,b;1991)。其次，投资者频繁换手股票本身就是一种“反应过度”。
2.个别机构投资者和股票大户操纵股市。大户制造波动性从中渔利，这已经是不争的事实。
3.中国股市表现出的“博弈”特征。“补涨”是一个被投资者普遍认同的概念：如果在一次行情中，某些股票没有上涨，那么它们就具有“补涨”的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌的要无条件补跌，这样造成股市“齐涨共跌”的局面。“补涨”现象其实是一种脱离了基本价值的交易现象，具有一定的“博弈”特征。
结论
综上所述，我们得到如下结论：
一、惯性策略和反转策略的研究都表现出收益反转特征，在这个意义上可以说中国股市只存在反应过度现象，不存在反应不足现象。这一结论至少对于排序期大于一个月的策略是成立的。
短期交易策略篇6
我们知道，博弈论已经运用于市场多方面的实践当中，例如在销售、定价、招标、融资等许多环节上。的确，企业在许多方面需要做出决策，而信息是决策的前提和基础，拥有充足、准确的信息，是能否做出科学决策的主要依据。同时，信息透明、传播迅速，也有利于现代企业信誉的建立。[2]据2002年中国企业经营者成长与发展专题调查报告显示：经济越发展，开放程度越高，信息越畅通的地区，企业诚信度也就越高。如上海（地区）：55.9%（信誉度）、北京：45.3%、江苏：35.1%、广东：34.7%、山东：29.1%、浙江：25%、天津：17.4%、辽宁：9.9%、四川：9.4%、河北：8.9%。因此，我们应该认真分析博弈的前提条件――信息，任何一场博弈都脱离不了充满信息的现代社会这样的交易背景。每一企业在追求最大化利润的同时，都要遵守市场规则，具体表现为法规和伦理习俗等社会基本规则，只是遵守的程度不同而已。信息不对称会给博弈的企业形成失信的机会，在这种条件下，个别博弈的民企若要坚守诚信要冒一定的风险。在信息不对称的有限博弈中，占有信息优势的一方拥有了获取最大化利润的机会，失信是信息不对称有限博弈状态下的常见现象。因此，若要建立诚信营销的机制，只有保持信息的畅通才有可能。
在企业的许多实际交易中，对有关的信息一些参加者的确比另一些参加者知道的要多，这种信息优势或者称非对称信息确实是屡见不鲜。通过操纵他人对己方能力和偏好的了解，就可影响博弈的结果。就我国企业的情况来看，大多数企业信息化建设还处在起步和探索阶段，企业一般拥有信息不足，信息管理较落后。再者，由于政府相关的法律还不健全，企业交易者的权益又没有得到应有的保护，当交易者权益受到保护的程度较低时，并存在信息不对称等情况，交易的企业容易搞欺诈、搞假冒伪劣等不诚信行为，追求短期利益；当交易者权益受到较好的保护时，企业不敢轻易做出失信的举动，所得的短期利益较低，而长期利益较高。目前我国的市场经济秩序虽日益成熟，但还不足以使所有交易者权益都得到有力的保护，致使某些企业为了获取高额的短期利益搞欺诈行为，而忽视了长远利益，从而使某些企业进入不良的发展轨道，以致衰退甚至灭亡。
但要解决信息不对称的情况绝非易事，就是在信息高度发达并必须有所沟通的今天仍然无法消除。这就难免出现企业决策中的由于信息不对称而给企业家带来的道德投机和道德风险。由于博弈双方拥有的信息不对称，某些企业在不知道交易对方诚信情况下，失信往往成为自己的最优战略。针对上述这些情况，一方面企业应使产品信息透明化，加强信息型制度的传导，一方面需要政府的监督和介入，媒体及强大的舆论力量，建立完善的信息传导体系，提高企业信息的透明度，力求市场信息的公开和透明。建立畅通的信息传递渠道，及时传递信息是企业诚信重建的前提，因此，能否解决非对称信息问题关乎市场制度的完善和有效。若要消除企业交易当中的失信行为，就要建立快速的信息传递体系，使博弈双方都能得到相关信息，最终使诚信者获益、失信者受损。当然，企业双方若长期、多次交易即重复博弈也会使得博弈双方更大程度地了解彼此的信息，使更多的单方信息变为博弈双方的公共信息，故而消除了搞欺诈的可能性。
2重复博弈机制的建立
企业之间的合作与否是以利益的得失为转移的，它们之间的竞争博弈是理性经济人最大化的利益之争，是不稳定的。如果把企业之间的博弈用支付矩阵表示，见下表：
从上表可以看出：博弈企业双方为了追求最大化利益，若一方选择失信所达到的占优策略均衡的结果（8，0）或（0，8），要优双方信守承诺的结果（6，6），这里体现了个别企业追逐利益导致市场无序的矛盾。因此，在市场竞争中，出现了个体理性和团体理性的冲突，为了避免这种情况的出现，西方经济学者提出了重复博弈的概念。博弈逻辑分为一次博弈与重复博弈（或多次博弈）。通常情况下，一次博弈在使企业追求最大化经济利益的同时，不必担心对手会在以后的博弈中进行报复，因此，它是不择手段、不讲信誉的。一些企业为暂时的超额利润所吸引，选取了放弃诚实守信的原则及对企业信誉的追求。但是长期这样交易下去就会出现，博弈企业双方都选择失信或者进行交易的另一方选择终止。交易的双方都选择失信（从上述支付矩阵可看出）获得的利益（2，2）将大大低于守信所带来的利益（6，6）。如果交易的一方对另一方产生了不信任，则选择终止，其利润为（0，0），丧失了交易伙伴，企业的可持续发展将会受到阻碍。重复博弈则要求交易双方要彼此更深入地互相了解，树立彼此的信誉，以便相互之间建立长远的利益关系，在连续博弈中使交易双方长期获利。
交易的企业和其它企业交易时通常会有两种情况出现：一是该企业选择失信，并采取“触发战略”，因为博弈信息不对称，其他交易的企业不能及时获知该企业失信行为的信息，仍会继续与之交易，短期内能获得很高的利润，但一旦被对方识破就很难再有交易行为；若该民企选择守信，需要经过相当长的一段时间才能得到选择失信时获得的利益。可见，在信息不对称的情况下，企业会优先选择一次博弈。但随着我国市场经济的日益成熟和政府监管力度的逐步加大以及信誉信息的畅通，民营企业经营战略的规划，不仅要着眼企业的短期利益，更要放眼企业的未来，即不仅要考虑单次博弈中利润的最大化，更要兼顾此次决策对双方后续博弈的影响，只有全方位的考虑，民营企业在博弈中才能获得较多的占优策略，在市场竞争中获得更多有利于自己的发展机会。总之，重复博弈有利于交易的企业双方建立信誉机制，并且，企业的信誉也是其进行重复博弈（即双方多次交易）的必要条件。
3政府对企业博弈的干预是企业信誉形成的必要条件
假定在政府干预缺失的自由竞争的市场环境中，博弈逻辑的决策主体都表现为理性，而且他们所有行为（包括能否守信）的目的都是为了获取效益的最大化，这里的决策主体是指民营企业，它们的效用最大化，指民企追求短期利润最大化，它们的博弈情况如下表：
在上面的支付矩阵中，作为决策主体的两个企业甲和乙，在决策时都会参照对方的决策。假如甲、乙企业都选择守信，那么双方彼此获利为6，若甲企业单方选择失信则获得的支付为8；乙企业若选择失信，甲企业选择守信是不会有任何收益的，甲企业如果也选择失信却能得到4的收益。故此，甲民营企业为了最大限度获利，无论乙企业是否守信，都会选择失信，以便最大程度地确保自己获益。同样，乙企业为了实现效益最大化，也会依照这样的推理程序做出失信的策略，此时，甲、乙企业即有相同的博弈策略，也就是失信策略。这种情况下，对甲、乙企业来讲无论对方采取哪一种方案，失信的策略是能够给彼此带来更大利益的策略，因此，在民营企业之间以及民营企业与其它企业的博弈当中，如果没有政府的监督机制，决策主体做出任何不守信的行为都不会为此付出额外的失信成本，或受到严厉的惩罚，博弈民企双方选择失信，最终得出唯一的纳什均衡，其博弈结果为（4，4），明显少于双方守信（6，6）的收益。甚至还会因为企业理性经纪人这样的决策导致整个交易的无法进行，并且还会减少社会资本整体流量，使社会的整体利益呈现出非理性状态，甚至出现0收益的纳什均衡，更谈不上达到帕累托的最优状态。
可见，单凭个别企业的自觉而无外部制约机制，守信行为是无法保证的。因此，需要政府建立长期有效的制约机制，例如在制度建设、经营环境等方面建立诚信意识，推进企业交易的信誉。为了规范企业在获取利益时采取的手段，政府应对所有参与企业的交易行为进行干预，对参与企业的决策造成影响。在完全竞争的市场当中，每个企业都会面临许多交易伙伴，因此，他们不用改变机会成本，只改变其交易伙伴。所以，博弈的双方企业无法猜透对方会采用何种策略，无法确信与对方的交易能否永久进行下去，所以，不守信策略的选择就成了彼此效用最大化行为，尤其是在双方一次性的交易过程中，承诺的兑现是最没有把握的事情。因此，在自发的完全竞争的市场经济结构中，假如没有政府的干预、监督，企业追求短期利益最大化的特征注定其守信行为不可能或极少发生。
因此，国家对企业竞争有关方针、政策的制定是其守信行为能否发生的重要保证。其中的原因就是放弃守信成本不必承担任何费用，还能给失信方带来更大的利益，这使得企业不会自觉遵守诚信交易。政府是靠增加企业的失信成本，使得博弈双方遵循守信原则来实现效用的最大化。
其实，从长远来看，守信是能给企业带来经济效益的，因此，越是成功的企业，越会自觉坚持守信的原则。有着较高信誉的知名企业一旦有了不守信的记录，不仅会损害自己的声誉，更会影响到企业的收益。所以，越优秀的企业，越愿意坚持守信的原则。本着这样的信念，在企业的交易当中，（守信，守信）的均衡情况总会稳定地保持下去。
虽然如此，在复杂的现实经济活动中不守信行为还是时有发生。但这不能否认政府监管的成效，只能表明政府的监管力度还无法保证每一次交易的失信行为得到遏制及惩罚。只要存在获利而不被惩罚的机会，作为博弈逻辑主体的交易企业就会铤而走险。
我们可以通过博弈模型来分析个别企业的决策行为如下：
①知道对方是遵守承诺的，并选择守信会获得8个有效支付；
②选择不守信并没被发现获利为12；
③选择不守信而被发现制裁为-2如果这个企业的不守信行为被发现的概率为t，根据概率论知道，不被发现的概率为1-t。下表所示即为这场博弈中的支付矩阵。
如果8>12-14t即t>4/14时，交易者选择守信；
如果8
短期交易策略篇7
【关键词】动量效应信息披露质量股票市场
有效市场理论指出投资者并无法通过过期信息获得额外收益。但在学者的实际研究中，股票市场上出现的动量和反转现象可以为投资者带来超额收益。对于动量现象的解释，国际学者已经提出过多个模型。总的来说，短期内由于投资者对股票相关信息的反应不足导致了动量现象，长期中反应过度产生了反转现象。BSV模型（1998）中保守偏差是造成反应不足的原因而选择性偏差导致了反应过度。DHS模型（1998）认为由于投资者的过度自信，使其倾向于对私人信息反应过度而对公共信息反应不足，从而产生了短期内的反应不足和股价长期的反转。统一理论模型（1999）则将投资者分为“消息观测者”和“惯易者”，假设私人信息在信息观测者中逐步扩散，价格在短期内反应不足，惯易者利用此进行获利操作从而产生了长期的反应过度。对于这些理论在中国股票市场是否适用，部分国内学者认为中国证券市场作为新兴的股票市场，发展时间短，制度建设相对不够健全，股市以散户为主，炒作现象较为严重，而他们对公司基本面的信息披露上很少注意。所以以上对信息反应的模型所预测的结果未必与国内情况相符。
国内学者对于我国股票市场股票动量的研究也呈现出了不同的结果。王永宏、赵学军（2001）利用1993—2000年的a股数据并没有发现明显的的动量效应。周琳杰（2002）利用Jegadeesh和titman重叠抽样的方法，对1995—2000年的沪深两市的股票进行的研究显示排序期和检验期都为一个月时有显著的动量策略。朱占宇、吴冲锋和王承炜（2003）将检验期缩短至以周为单位仍然发现了较为显著的动量策略。但是这些文献中并没有在赢家和输家组合的形成上对投资者投资行为进行辨识，没有深入探讨动量交易背后的深层原因。
本文的贡献就在于创新性的利用深交所提供的上市公司信息披露质量评价为分类标准，探究投资者对于不同信息披露质量的股票的投资上是否存在差异，进而对投资者的行为进行详细的阐述。深圳证券交易所根据上一会计年公司信息披露质量等相关信息将上市公司分为优秀、良好、合格和不合格四类。如果投资者在投资时看中公司的信息披露，那么信息披露质量越好的公司，其信息传播的也就越快，根据统一理论模型，该类股票的动量也就越不明显。同样对于信息披露质量较差的公司，投资者更加倾向于相信自己获得的私人信息，而产生动量交易效应。本文希望通过对拥有不同信息披露质量的股票进行归类，测试每组股票的动量是否存在并提供可能解释。
一、方法与数据
1、数据来源
文中仅使用了深交所在主板及中小板的上市的股票数据。文中股票一共被分为三大类，即优秀、良好和合格。如果一只股票所得的信息披露质量评价连续三年（2008—2010年）都为优秀，那么该只股票就属于优秀组。由于符合标准的股票数量有限，评定为不合格的股票并没有被采用。
文中相关股价数据均来自于ccer中国金融经济数据库。本文使用了从2008年1月到2011年12月的股票月度股价数据。以及深圳a股流通市值加权市场指数作为市场平均回报率的标准。最终优秀组有32只股票，良好组有269只股票，合格组有40只股票。
2、动量策略形成方法
本文沿用Jegadeesh和titman（1993）的方法，采用重叠抽样。形成期采用1、3、6月三种，探究了1到12个月的持有期内每个动量组合的表现情况。即每组股票中有36种动量策略，三组共计108种动量持有策略。每月股票按照收益率排序后，每组的前20%为赢家组合，后20%为输家组合；每个动量策略即为买入赢家组合卖出输家组合；每月计算动量组合的超额收益率至十二个月并测试每月超额收益率的显著性。
3、t检验
文中对每一动量策略的平均超额回报率进行了t值的检测，从而确定每个策略的有效的持有期，即超额收益率在5%置信水平的双侧检验中显著不为零。
二、实证结果
表1和图1是形成期为一个月的动量策略的检测结果。信息披露质量为优秀和合格的动量策略中没有发现超额收益率，但是在良好组却发现了极强的动量效应。在一到十二个检测的持有期中，除了两个月和三个月的持有没有提供超额收益率以外，其他的持有期都可以使投资者获得超额利润。
表2和图2是形成期为三个月的动量策略的检测结果。与形成期为一个月的策略相同之处是，仍然是只有信息披露质量为良好的股票有明显的动量效应。但是有效的持有期只有九月到十二月，效应上有所减弱。
表3和图3是形成期为六个月的动量策略的检测结果。这一组的检测结果与前两组有较大的差别。良好组没有发现动量效应，而持有期为十个月的优秀组和有持有期为九个月的合格组能够提供显著的超额收益率。
总的来说，在每个形成期内都没有完全如预想的得到动量效应随着股票信息披露质量的上升而削弱的现象。在较短的持有期如一、三个月中，优秀组的表现与有效市场理论的预期相同，在三个形成期下都没有发现动量效应；良好组的动量效应总体上比优秀组的强烈，但是也比合格组强烈，而且该组的动量效应随着形成期的增加而减弱。作为信息披露质量最差的组别，合格组中并没有发现显著的动量效应。在最长的六个月持有期中，动量效应却仅在良好组没有出现。
三、实证分析和政策建议
短期交易策略篇8
关键词:动量效应;产生机制;行为金融
中图分类号:F83文献标识码:a
“动量效应”是金融经济学英文中momentumeffect一词的中文翻译,也有根据含义译为“惯性效应”,它属于资产定价理论研究中异常现象的一种,一般是指在过去较短时期内收益率较高的股票,在未来的中短期收益也较高;相反,在过去较短时期内收益率较低的股票,在未来的中短期也将会持续其不好的表现。大量实证检验结论表明,动量效应是普遍存在的一种现象,从而使得对股票的未来价格趋势做出预测成为可能,因此也成为国内外学者研究的热点。
被公认首次发现和系统论证动量效应的是Jegadeesh和titman(1993)。他们采1965～1989年度纽约股票交易所(nYSe)和美国证交所(ameX)的上市公司股票交叉搭配形成16种交易策略,发现几乎所有的策略都能够获得显著正的利润,即使是经过风险调整或扣除交易费用之后超常收益依然显著。随后,国内外的众多学者都先后对动量效应的存在进行了证明。动量效应的存在对市场有效性提出严峻的挑战。这种现象如何产生,其背后的根源究竟是什么?这是很值得探讨的问题。
一、理性风险补偿
1、样本均值方差模型。Conrad、Kaul(1998)认为动量利润分为两部分:一部分由单个股票回报时间序列可预测性产生;另一部分由构成组合的股票的平均回报横截面偏离产生。但是,该文在检验中采用股票已实现回报的样本均值方差来度量期望回报的横截面方差,从而忽略了小样本偏差的影响。所以,之后许多学者都用实际数据结果拒绝了样本均值方差模型的理论。
2、商业周期变化模型。Berk等(1999)认为公司自身的商业周期可以解释动量利润。在该文的理论模型中,公司的价值等于现有资产与增长期望价值之和,而股票期望回报是由于现存利率、公司现存资产的平均系统风险、现有的可获利项目数决定的。也就是说,公司项目业绩周期变动在横截面不同。在一个给定时期,公司的资产构成和系统风险可能保持一定程度的稳定。这就使得期望回报与滞后的期望回报之间是正相关,即出现动量效应。
3、行业动量效应。moskowitz、Grinblatt(1999)认为动量利润主要是由股票回报的行业因素部分产生的,动量策略中的赢者组合和输者组合股票大多各分属同一个行业。但是,他们的具体结论与之前的学者出现了相当大的悖论,于是可信性遭到质疑。
笔者认为,理性风险补偿研究是以理性人假设为前提的,这点与经典金融理论体系一脉相承。由于可以采用定量化的分析方法、理论模型的严密逻辑推导、并能与实证结果进行对比,使得其研究成果具有较强的说服力。但是,各种理性风险补偿学说都被以后的学者否定或质疑。这当然可能是由于检验的样本或方法不同,但也给人以数据窥探的嫌疑。由于基于风险的资产定价模型无法完全解释动量和反向利润,人们开始从投资者行为偏差角度入手进行研究。
二、行为金融解释
如前所述,对所观察到的动量效应很难用风险模型加以解释,因此部分研究者诉诸于行为金融学。行为金融理论对动量效应形成原因的解释归纳起来主要有三个方面:
1、基于投资者认知偏差和情绪偏差对动量效应进行解释,主要有BSV模型和DHS模型。BSV模型假设真实的公司盈余变化服从随机游走过程。考虑下面两类投资者:一类持有“均值回归机制”的观点,认为公司盈余变化是均值回归,因而表现为具有一定的保守性偏差,这种偏差导致公司股票价格对公司盈余变化反应不足;另一类持有“趋势机制”的观点,认为公司盈余变化有一定的趋势,因而表现为具有一定的代表性偏差,这种偏差导致公司股票价格对公司盈余变化反应过度。
DHS模型将投资者分为无信息的和有信息的投资两类。无信息的投资者不存在认知偏差,而有信息的投资者受到自我归因偏差的影响。由于存在这种认知偏差,有信息的投资者依据赢者未来表现好的正收益信号,将股票未来表现好归为他们的选股水平高,股票未来表现不好归为运气不佳,结果导致投资者对自己的选股能力过度自信。这种滞后的反应过度推动赢者的市场价格超过其基础价值,从而产生动量收益,但最终市场价格向其基础价值回归,导致股票收益的长期反转。
2、基于投资者交互作用机制对动量效应进行解释,主要有HS模型和正反馈投资策略模型。HS模型将投资者分为信息观察者和技术交易者两类:信息观察者依据所获得的关于未来现金流的信息进行交易,完全忽视市场价格的历史信息;技术交易者则完全依赖于市场价格中存在的有限信息进行交易,不去考察其基础信息。信息观察者掌握的基础信息在市场中的扩散存在一个滞后,这种反应不足导致动量收益的产生。技术交易者基于历史价格运行趋势的预测将过去赢者的市场价格推高到它们的基础价值之上,最终价格向价值回归导致收益反转的产生。
正反馈投资策略模型假设有三类投资者:正反馈交易者、套利者、被动投资者。该模型中,在短期内正反馈者会随套利者而行动,促使股价上升,从而导致股价的动量效应。
3、从整个市场的角度来考察动量效应。由于投资者自身的“效仿倾向”和其他投资者的“群体压力”,投资者的行为具有相互的影响,出现所谓的“羊群效应”。少数投资者的反应不足和过度反应可能会导致整个市场反应不足和过度反应,这都将有可能出现动量效应。
行为金融模型从人的非理性决策这一前提出发来研究动量效应,是比较符合实际情况的,将反应不足和反应过度结合在一起,能很好地解释动量效应。但这些模型对其他的异常现象却无能为力。虽然以上模型中所涉及的各种非理在心理学研究中都得到了证实,但是在股市投资者中,哪种非理是主要的?抑或各种行为综合作用?那么综合作用的结果是否会与以上模型的预测相吻合?虽然一些文献对以上模型的前提假设予以验证,但至今争议颇多。
三、奈特不确定性视角下股市动量效应的形成机制
奈特(1921)把未来的不确定性分成两种情况:一种是具有确定概率分布的不确定性,就是常说的“风险”;另一种是没有确定概率分布的不确定性,其主观概率是不确定的,称为奈特不确定性或模糊。
Lewellen和Shanken(2002)认为,股票价格序列的可预测性与股票定价过程中的“参数的不确定性”有关,当决策者对未来现金流量的先验信念不确定时(即存在概率分布的不确定性时),代表性投资者通过贝叶斯过程逐渐更新信念;这个学习过程渗透到股票定价过程中,导致股票价格正相关。
徐元栋、黄登仕(2003),徐元栋(2004)从奈特不确定性的角度探讨了股市动量效应产生的微观机制。他们认为,市场上的投资者不能用一个“代表性投资者”来代替,这些投资者是不同质的,他们对未来现金流量具有不同的先验信念。当这些异质投资者出现市场传染现象时,就造成了动量效应。
Ford、Kelsey和pang(2006)则从微观金融角度研究了动量(反向)效应产生的机制。当市场上出现模糊信号、不能确定股票的基本价值时,如果做市商与投资者都表现出乐观情绪(悲观情绪),股市就会出现动量现象。
Gerdjikova(2006)试图在CBD理论下解释股市上的所有异常现象。由于投资者面临奈特不确定性,他无法确定股票的基本价值。如果股票价值在合理区间内,投资者为了追求更多财富而在股市上频繁交易从而造成了动量效应。
奈特不确定性视角下的动量效应机制理论认为,投资者不能确定股票未来现金流量的概率分布,异质投资者的市场传染或者情绪的悲观(乐观)造成了动量效应。这些模型可以较好地解释中国股市的动量现象。
四、我国股市动量效应成因的解释
相对于西方成熟市场来说,我国股票市场历史短、规模小、市场波动幅度大、投机性强,交易规则、监管机制等都还有待完善。笔者认为,行为金融理论模型,可以对我国股票市场动量效应的具体成因做出相对较好的解释。
第一,根据我国股票市场的投资者结构特征,可以把市场参与者分为具有信息优势和单个资金规模优势的机构投资者,以及处于信息劣势、单个资金规模很小但是数量众多的个人投资者。机构投资者注重基本面的变化,相对比较理性,但同时也存在心理及行为偏差;个人投资者大都关注的是近期股票价格的变化,常采取追涨杀跌的交易策略,并且更容易受市场气氛所左右。当出现公司盈利向好的信息后,该信息首先会被机构投资者所获得,并且将在机构投资者群体内部扩散。由于信息在机构投资者内部逐渐扩散,再由于机构投资者可能存在的保守性偏差,因此初期股价将缓慢上升,表现为对新信息的反应不足。个人投资者在观察到这一段上升过程之后,可能会采取追涨的策略。当一定数量的个人投资者出现相同的买入行为时,将会积聚成一股较大的力量,推动股价进一步上升。同时,随着股价的上升,先前存在保守性偏差的机构投资者有可能在此时调高对股价的预期,从而实施买入策略。随着时间的推移,初期只被机构投资者所掌握的信息,在市场上蔓延开来,市场上将形成一个对公司良好盈利预期的氛围,这将可能吸引更多的投资者(包括机构投资者和个人投资者)跟风买入,从而推动股价进一步上升,直至过度反应。
第二,政策性特征引起的过度反应导致的动量效应。相关研究表明,政策性因素是导致我国股票市场异常波动的首要因素,而且当月出台的政策对该月的股价波动具有显著的影响,并直接影响投资者入市的意愿和交投的活跃程度。我国股市投资者存在着强烈的政策依赖性偏差,并且对政策性因素有过度反应的倾向。当一项利好政策出台以后,将直接刺激整个市场或相关板块,成交明显放大,股价持续上升;相反,利空消息将直接导致市场或相关板块的持续下跌。
第三,由于我国股市监管机制以及信息披露机制的不完善,市场上的股价操纵行为时有发生。在利益的驱动下,无论是机构投资者,还是个体投资者,都十分可能采用“跟庄”的策略进行投机。当少数庄家通过一系列的炒作,引来众多跟风者之后,群体的力量将会在短期内将股价进一步推高,导致个股价格的偏离,从而股价在短期出现明显的动量效应。
(作者单位:西南财经大学会计学院)
主要参考文献:
[1]吴世农,吴超鹏.我国股票市场“价格惯性策略”和“盈余惯性策略”的实证研究[J].经济科学,2003.4.
[2]刘煜辉.中国股票市场的惯性效应、反向效用与信息反应模式.中国社会科学院,2003.
短期交易策略篇9
随着计算机数据挖掘技术的发展和金融理财时代的到来，程序化交易作为一种防范风险和提高风险可控性的手段日渐被人们所接受。程序化交易就目前国内期货市场最为适用。目前对程序化交易没有统一的定义，总体来说，程序化交易是指将多个优质的交易策略编写成电脑程序，让电脑来完成开仓平仓指令，而不是靠个人意愿进行交易，从而避免受到人为情绪化的干扰而做到客观下单交易。
程序化交易操作方式不追求短期夸张利润，而是“薄利多销”的观点，长期立足市场，实现财富积累的复利效果，通过不断调整参数和优化交易系统，年获利率能够达到一定水准之上。
程序化交易是从美国七十年代资本市场的计算机股票组合交易发展而来的。随着计算机金融数学理论的发展，程序化交易理论日趋成熟，一些应用软件功能也逐步完善和富有效率。在欧美发达资本市场，程序化交易大规模的被应用，成为活跃市场的主流力量，而国内这方面起步较晚，目前还处于摸索阶段，但可以预见的是，随着资本市场规模的发展壮大，程序化交易必定会雨后春笋般的蓬勃发展。
期货程序化交易策略思路分析
程序化交易策略大致可分为：（1）指数套利。其具体操作包括套利空间的确认、现货组合的构建、现金股利的预测、交易规模的确认；（2）动态对冲。分为备兑权证创设中的动态对冲和股指期货中的动态对冲；（3）配对交易与统计套利。前者交易费用低，计算能力强，资金成本低，而后者则以承担一定风险但相对收益高为大家所熟知。
交易策略在程序化交易系统中有着举足轻重的作用，而判断一个交易策略的好坏，就要根据摸个策略的工作原理，适合自己的才是最好的。目前，国内期货市场比较流行的程序化交易策略死了大概有以下几种：趋势追踪型、套利交易型、高频交易型。
1.1趋势追踪型
趋势追踪型交易思路主要逻辑为相信历史会重现，通过对过去走势分析来预测其未来走向。
大量研究证明：高频数据中存在显著聚类特性。于是我们可以利用基于时间序列数据挖掘方法，结合模式识别，分析过去走势，识别现在走势，预测未来走势。时间序列是一种高维数据类型，是指客观事物的某个特征值按照时间先后顺序排列而组成的序列。在期货、证中，股票的交易价格和交易量、外汇市场的汇率、期货和黄金的交易价格以及各种类型的指数，这些数据通过在不同点的采样值形成一个持续不断的时间序列。趋势追踪型就是利用时间序列数据挖掘，获得数据中与时间相关的有用信息，提取买卖双方对价格达成一致的表现，找到相似形态。判断当前行情与历史行情走势的相似度，达到一定条件就做出买入、持有或者卖出的决定，辅助投资者做出正确的投资决策。
1.2套利交易型
套利交易型基于微观经济学的价格理论，利用期货理论与实际价格的偏差，同时在股指期货与现货两市进行相反方向的交易。此类型分为两种模式：正向型和反向型。当期货价格高于现货价格（考虑交易成本后），则卖出被高估的股指期货，买入股指现货，建立方向相反、数量相等的头寸，然后在某个适当的时间点进行平仓处理，以获取利润，此为正向型。同样道理，当股指现货高于期货的价格，则进行相反操作，即买入股指期货，卖空股指现货来进行套利，此为反向型。一般来说，套利交易型就是指我们所谓的“贱买贵卖”。当然，套利型投资者如果对市场把握不合理，就有可能会出现双向风险，此时可通过程序化交易的风险控制模块进行风险控制。
然而，由于期货行情波动剧烈，金融资产价格变化中，小概率事件发生可能性较高，所以在高度依赖统计学的套利型程序化交易中，为了避免执行错误的头寸管理策略，理论依据的可靠性显得尤为重要。
1.3高频交易型
高频交易型投资组合持有期短，利用计算机优势使得短线交易闪电般完成，在日内频繁做t+0交易，靠交易频率获利。因此，高频交易型系统必须具有足够强的信息处理能力和足够快的网络交易通道速度。高频交易型由于交易额度较小，盈亏有限，主要提高交易次数来实现总体盈利，所以高频交易型风险相对较小，同样，累积手续费较高。
高频交易型在国外占据了金融市场的主流，但是在国内备受争议。随着股指期货的上市，高频交易型发展非常迅速。高频交易型由于自身的特性，使得一部分高频交易者不断挂单，但在成交之前迅速撤单，或者引起一部分投资者盲目跟单，从而影响整成的市场秩序。2010年5月6日发生在美国华尔街的道琼斯指数瞬间暴跌近千点，于是引发了以欧美主要市场为主的全球股市的“黑天鹅效应”，显然不是偶然的。
程序化交易与市场结构分析
“黑天鹅效应”的出现属于小概率事件，但是它的确真真实实的发生了，而且其产生的影响足以让所有人震惊。程序化交易以其快速的价格发现和闪电般的下单指令，迅速推动着市场的流动性。但是市场瞬息万变，错综复杂，又存在一定的设计缺陷，容易导致出现极端的走势。总之，“黑天鹅事件”给交易所和监管层敲响了警钟，使之深刻反省，重新认识程序化交易对市场结构的冲击。
由于程序化交易采取了信息优势，较传统的交易模式具有速度快、交易量大的特点。总体来说，程序化交易和市场结构的关系架构大致如图1所示。这里采取了程序化交易的高频交易策略来加以说明。
目前国内的程序化交易系统算法设计不够严谨，只是依据历史数据的不同参数的对应关系进行分析，更缺少严格的市场监测，在风险控制模块存在严重问题，而且及其频繁的交易会触犯交易所的规定。因此，由于我国程序化交易本身的局限性，将很大程度上影响我国市场结构，我们的交易行为和交易策略也随之改变。
为此，相关法规也相继出炉。《中国金融期货交易所期货异常交易监控指引（试行）》[12]指出，异常交易行为包括：通过计算机程序自动批量下单、快速下单影响交易所系统安全或者正常交易秩序。《中国金融期货交易所交易细则》[12]中规定：会员、客户使用或者会员向客户提供可以通过计算机程序实现自动批量下单或者快速下单等功能的交易软件的，会员应当事先报交易所备案。会员、客户采取可能影响交易所系统安全或者正常交易程序的方式下达交易指令的，交易所可以采取相关措施。
为了避免特殊情况下程序化交易对市场的冲击，监管层要建立完善的监管措施，加大科技创新和投入，提高投资者的能力和素质，才能真正使程序化交易提高市场效率。
总结和展望
随着股指期货的推出和发展，程序化交易将金融管理学与计算机it技术相结合，以克服人性弱点和挖掘潜在投资机会两大重量级优势为广大投资者所喜爱。前者避免行为金融学理论中的情绪经验主义，做到理性下单；后者则依据混沌理论中的价格有序“随机”有限可预测性，采用数理统计学、运筹学理论，以计算机中数据挖掘算法技术为指导，捕捉价格规律，用于风险控制、头寸管理。
然而，国内程序化交易起步较晚，程序化交易系统的研究和应用成果都较为匮乏，系统设计存在很多缺陷，不能实现较复杂的交易策略，而且策略缺乏严谨性，稳定盈利难度大，普通投资者也没有条件和能力拿来历史数据并对其进行挖掘。同样由于我国程序化交易发展时间短，也面临着本身和我国特殊市场环境而引起的风险，比如模型风险容易让投资者失去信心，半途而废，从而错失后期的盈利；再者，缺乏对所有市场行情的应变能力；甚至有时候特殊情况会造成市场异常波动。
尽管我国程序化交易体制和策略创新有待完善并且远未达到有效的程度，但是我们也不能因此否决程序化交易。计算机和通讯技术是程序化交易的基础，加大科技创新和完善市场监控体系，相信随着中国市场的成熟和投资者素质的提高，程序化交易有望给期货投资带来全新思路，发挥自身优势，成为国内主流交易模式。
参考文献
amire.Khandaniy，andreww.Lo.whatHappenedtotheQuantsinaugust2007［J］.workingpaper，2007.
GRoSSmanSJ.programtradingandmarketVolatility:aReportoninterdevRelationships[J].FinancialanalystsJournal,1988,44(4):18-28.
蒋瑛琨，杨.程序化交易的模型和应用[R].国泰君安证券，2010.
邹小,黄峰,杨朝军.流动性风险、投资者流动性需求与资产定价[J].管理科学学报，2009，12(6)：140-146.
陈君兰，谢赤，曾志坚.证券市场间信息传递效应实证研究――兼论金融危机的影响[J].管理科学学报，2010，(11)：112-120.
彭蕾，高春银.中国证券市场程序化交易研究[D].成都：西南财经大学,2005..
司继文，蒙坚玲，龚朴。国内外期货市场相关性研究[J].华中科技大学学报：城市科学版，2004,21（4）：16-19
楼迎军.中国期货价格行为特征与市场稳定机制研究[m].杭州：浙江大学出版社，2008.
姜昌武.股指期货投资攻略最激动人心的金融创新[m].北京：中国金融出版社,2007.
短期交易策略篇10
1传统金融理论的困境
Fama于二十世纪六十年代中期提出的有效市场理论认为:当人们是理性时,市场是有效的;当有些投资者是非理性时,由于交易随机产生,对市场不会产生系统的价格偏差。但是实际情况与现代金融理论的结果在某些方面相差很远,甚至截然相反,行为金融学认为在有效市场理论三个假设条件均存在误区。
1.1“理性人”假设的误区
非理性是人的精神所特有的一种自然体现。它表现为投资者的非逻辑认识,是无意识、情感、信仰和直觉的表达。即使在有限理性的条件下,因为外在条件的限制,有时候未必能够实践理。比如信息的收集与消化受到行为人用于投资的精力与时间的限制;投资人的投资期限和投资成本也会限制其理性决策的现实运用,他们在行为中往往是追求最满意的方案而不是最优的方案。
1.2“非理性投资者交易相互抵消”假设的非合理性
有效市场理论的第二道防线认为,如果存在缺乏理性的投资者,他们之间的交易将会随机进行,所以他们的错误会相互抵消。但心理学的研究已经清楚地表明,人们并不只是偶然偏离理性,而是经常以同样的方式偏离。投资者并非“我行我素”地独立进行推断决策,他们的买卖行为之间有很大的相关性。无论是个人投资者还是机构投资者,他们的投资策略都表现出明显的趋同性,而不是相互抵消,这就是金融市场中广为流行的“羊群效应”。
1.3“套利者修正”假设难以成立
有效市场假说的第三道防线认为,理性的套利者没有心理偏见,他们将消除非理性投资者对证券价格的影响,从而将价格稳定在基本价值上。但事实上,无论是套利机会的辨别还是套利的执行都是需要成本的,卖空机制和资金充分自由流动往往受到所在国家法律的限制,这大大增加了套利的成本,阻碍了跨地区套利的实现。现实中的套利不仅充满风险,而且作用有限。
2行为金融理论的研究思路
2.1认知偏差是决策行为的微观基础
行为金融理论认为,人们在做出投资决策时不可避免地受到认知偏差的影响,认知偏差是各种市场异象产生的微观基础。所谓“认知偏差”,通常是指“有限的认知能力”,即人们在同一时间内,只能处理可获信息量中的一小部分或得出一些片面的结论,从而造成人们不可避免地经常做着错误的事情。认知偏差往往源自以下两个方面:首先,人的认知能力在一定阶段是“有限”的,“有限”的认知能力无法跟上信息无限扩张的速度,至少在人们做出决策之前的这段时间里是很难做到的。其次,人的注意力是具有选择性的,这就使潜在的相关信息很可能被遗漏掉。最后,受信息处理能力的限制,人类在认知过程中会尽力寻找捷径,采取以下策略来把复杂问题简单化。
2.2基于认知偏差的行为金融研究思路
行为金融学遵循的研究思路是:把投资者看成是复杂的“社会人”而非纯粹的“理性人”。认知过程往往会产生系统性的认知偏差;情绪过程可能导致系统性的情绪偏差;意志过程则既可能受到认知偏差的影响,又可能受到情绪偏差的影响,这些个体偏差加上金融市场可能的群体偏差或羊群效应,可能导致投资或投资组合决策中的决策偏差。决策偏差反过来又影响投资者对价值的判断,进一步产生认知偏差和情绪偏差,形成一种反馈机制。这种反馈机制不断放大,最终形成泡沫或破裂。图1描述了这一过程。
3我国股票市场偏差分析
3.1过度投机偏差
根据深交所调查报告显示有78.60%的投资者入市的主要原因是为通过股票的买卖价差而获利,只有11.70%的投资者进入股市是为了长期获得公司的投资利润。市场换手率是衡量市场交易频率的重要指标,过高的换手率往往容易与投机和炒作紧密相联系。中国证券换手率非常高。深沪两市a股的年平均换手率是台湾的2倍,是东京市场的18倍,居全球市场之首。
3.2政策依赖性偏差
中国股市最具有中国特色的一个表现就是其典型的“政策市”特征。在政策市的背景下大多数投资者逐步形成了政策情结,深信股市的每一次大幅度的波动几乎都是政府导向的结果。深交所的调查显示,大多数投资者在评价投资失误时,往往归咎于外界因素,如国家政策变化的就高达67%。而投资者在享受利好政策所带来的收益后,则多把功劳归功于自己,从而加重了投资者自信心理,并形成了强烈的对下一个政策利好的预期。
3.3处置效应偏差
我国股市处置效应的主要表现是卖涨持亏。深交所研究报告《我国股市投资者的处置效应》显示,我国股市投资者普遍存在“卖盈持亏”倾向。实证表明,国内证券市场牛市时的成交量平均高出熊市时的2倍以上,而牛市时散户的平均获利远低于市场的表现,说明散户过早地卖掉了盈利股票;熊市时散户的平均亏损与市场的表现不相上下,说明散户持有亏损的股票不卖。
3.4明显的羊群效应
在我国证券市场上,存在着明显的交易量大则股价升,交易量小则股价跌的现象,反映出投资者相当典型的追随倾向。我国的股票市场投资者仍然是以散户为主,投资理念不够成熟,加之市场信息不对称问题严重,散户投资者多将投资分析的重点从分析形势和个股转向分析大户行为,见好就跟,不跟不动,形成了一种逆向选择的机制,造成股市短线投机风气渐浓,“跟庄”思维盛行。国内诸多学者的研究结论表明,国内深、沪两市的a股市场具有明显的羊群效应,且在下跌行情中羊群效应表现得更为明显。
4行为金融投资策略在我国股票市场中的应用
4.1基于反应过度偏差的逆向投资策略逆向投资策略是一种典型的以行为金融学理论作指导的投资策略,简单地说,就是购买过去几年中表现糟糕的股票,或者卖出过去表现出色的股票。本文从沪深两个股票市场选取2002年市盈率(p/e)最高和最低的各28只股票,分别考察这些个股在2002年12月29日~2006年12月31日期间内的表现(以收盘价计算的年累积收益率,经过复权处理),并和这一时期市场的总体表现(上证综合指数)进行比较。
4.1.1对卖出高市盈率股票策略的检验结果显示(1)在选取的市盈率最高的28支股票中,一年之后有86.7%的股票表现劣于市场表现,两年之后比例上升到92.9%,第三年仍维持92.9%,第四年所有样本股票表现均劣于市场表现。(2)随着时间的延长卖出高市盈率股票策略效果逐渐明显,第四年效果最为显著。
4.1.2对买入低市盈率股票策略的检验结果显示(1)在选取的市盈率最低的28支股票中,一年之后有71.4%的股票表现优于市场表现,两年之后比例下降到64.3%,第三年有53.6%的股票表现优于市场表现,第四年优于市场表现的股票比例下降到46.4%。(2)随着时间的延长买入低市盈率股票策略效果逐渐减弱,在开始的头一年效果最显著。从以上分析可以看出,逆向投资策略在我国股市中有一定的效果。但卖出高市盈率股票策略和买入低市盈率股票策略不同,随着时间的推移前者效果越来越明显,到第四年最为明显;而后者的效果随着时间的推移越来越弱,第一年的效果最为显著。逆向投资策略是一个长期风险小、回报高的交易策略,但在短期内该策略仍不排除具有非常大的风险。逆向操作者可能经常太早行动,短期内的股价走势可能和投资者选择的方向相反,这个时候投资者会承受很大的压力。逆向投资者必须经常承受这种短期震撼,一旦无法承受,很可能又会随众人趋势而行。
4.2基于反应不足偏差的惯性投资策略越来越多的证据表明,历史价格能否预测未来的价格变动取决于投资的期限。惯性投资策略源于投资者的反应不足偏差,由于投资者对特定事件反应不足,导致股价短期内不能充分调整到应有的价位。在信息不完全和不确定的市场环境下,中小投资者将遵循惯性投资策略,买入近来的强势股,卖出近来的弱势股,也未尝不是一种理性的选择。从以上检验逆向投资策略的结果看来,无论是高市盈率组合还是低市盈率组合,在一年之后的表现都出现了逆转,即高市盈率组合收益率成下降趋势,低市盈率组合收益率成上升趋势。所以,惯性投资策略如果有效,有效期应该在一年之内。这里采取和上面类似的方法,进行惯性有效性的检验。
4.2.1对买入高市盈率股票策略的短期有效性检验结果显示
(1)在选取的市盈率最高的28支股票中,一个月之后有53.6%的股票表现优于市场表现;两个月之后这一比例上升到71.4%;从的三个月开始,优于市场表现的股票逐渐减少,到第五个月,只有14•3%的股票优于市场表现。
(2)随着时间的延长买入高市盈率股票策略的效果先增强后减弱,在买入后的第二个月惯性策略的效果最为显著。也就是说,在我国买入赢者组合的惯性投资策略有一定的效果,但有效期较短,大致为2个月的时间。一般来说,惯性投资策略是一个短期策略,风险很高,较适合于有丰富投资经验的投资者。需要指出的是,以上对逆向投资策略和惯性投资策略有效性进行的检验,由于时间选取的特殊性和检验方法的局限,研究结果未必具有普遍意义。但至少能在一定程度上说明在中国股市中采取类似的行为投资策略是可行的。