|
投机、交易行为与股票收益（上）——因子选股系列研究之三研究结论 由于市场体制、投资者结构、投资者教育等多方面的原因 A 股市场投机性较强，既然不能改变 A 股投机的事实，我们不妨研究如何在投机市场中获利。我们将个股被投机的过程划分为 4 个周期，投机程度增强的周期一般伴随着股价的上涨，过度投机后投机程度减弱的周期一般伴随着股价的回落，因此，买入投机程度弱的股票卖出过度投机的股票即可获取超额收益。 股票的投机程度虽然不能被直接观测，但投机程度高的股票往往伴随着一定的交易行为特征，通过对这些交易行为特征的刻画可变相考察个股的投机程度。我们通过特征波动率、特异度、价格时滞、市值调整换手分别度量股票的波动率高低、个股收益能否被市场风格解释、股价能否反应市场公共信息（市场指数）、和股票的换手程度。这四个指标描述的都是过去一段时间内个股的交易行为特征，我们统称为交易行为类指标。 特质波动率、特异度、价格时滞、市值调整换手历史上均表现出较强的收益预测能力，和我们预期的一致，过去一段时间内被过度投机的股票下期收益率普遍偏低，相反较为“正常”的股票反而更有可能获取超额收益。具体到各指标，特异度的正端超额收益最大，年均超越市场等权 17.3%，2005 年以来多空组合最大回撤仅 10.25%，市值调整换手正端收益也较大，但风险相对较高，相比之下，特质波动率和价格时滞较为平淡。 除低特质波动率选股略偏大票外，其他交易行为类指标几乎与市值不相关，交易行为类指标和同期的月收益率显著正相关，账面市值比显著负相关，但在控制月收益率、账面市值比后交易行为类指标预测收益的能力几乎不受影响。 相关性分析显示，特质波动率、特异度、价格时滞三个指标间信息重合比例较大，特质波动率和市值调整换手的相关性也较高。通过因子分层后分组和因子收益率回归，我们发现特质波动率和价格时滞预测收益率的能力能够完全被特异度和市值调整换手解释，相反，特异度和市值调整换手在控制其他交易行为类指标后仍能带来明显的超额收益。 风险提示
本文的研究成果基于历史数据，如果未来风格发生重大变化，部分规律可能失效。 目录一、投机与交易行为 - 中国股市投机氛围依然很浓
- 个股的投机行为周期
- 被投机个股的交易行为特征
二、交易行为类指标 - 特质波动率
- 特异度
- 价格时滞
- 换手率
三、相关性结构与替代关系 - 相关性分析
- 因子分层
- 因子收益率回归
四、结论
风险提示
图
图 1：个股投机交易行为周期
图 2：特质波动率概率分布
图 3：特质波动率分组超额收益
图 4：特质波动率历史表现回溯
图 5：特异度概率分布
图 6：特异度分组超额收益
图 7：特异度历史表现回溯
图 8：价格时滞概率分布
图 9：价格时滞分组超额收益
图 10：价格时滞历史表现回撤
图 11：日均换手率概率分布
图 12：日均换手率分组超额收益
图 13：日均换手率历史表现回溯
图 14：日均换手率与流通市值分位数关系
图 15：日均换手率分组超额收益（流通市值分层）
图 16：日均换手率历史表现回溯（流通市值分层）
图 17：换手率对数概率分布
图 18：市值调整换手概率分布
图 19：市值调整换手和市值的分位数关系
图 20：市值调整换手分组超额收益
图 21：市值调整换手历史表现回溯 表
表 1：特质波动率分组业绩评价指标
表 2：特异度分组业绩评价指标
表 3：价格时滞分组业绩评价指标
表 4：日均换手率分组业绩评价指标（市值分层）
表 5：市值调整换手分组业绩评价指标
表 6：因子值间的秩相关系数
表 7：因子收益率间的秩相关系数
表 8：因子分层多空组合月均收益率及 p 值
表 9：因子收益率回归结果
| 
