【宽客研报】捕捉羊群效应下的行业轮动机会

quant001 数据策略 2019-8-15 06:35 102357人围观

摘要

近年来，股市在每个行业的表现变得更加分散化，并且存在着所谓的“羊群效应”，如果我们能合理地定位市场追涨杀跌的情绪相对较浓的时刻，同时寻找存在具有大幅领先行 ‍情的行业龙头股 ‍，便有机会获得该行业后期追涨所带来的超额收益。 ‍‍

在市场情绪的监测上，我们选用了 CSAD模型 ，用截面收益的绝对偏差作为度量个股收益率分散化程度的指标，并通过检验证券收益率分散度与行业指数收益之间是否保持线性关系来判断行业内是否存在羊群效应。

我们规定了 三种龙头股的筛选规则 ，主要包括：（1）基本限制：个股在过去几周的涨幅必须大于某个阈值，并且该行业指数同期的涨幅的绝对值在这个阈值一半的范围内；（2）成交量限制：个股在最近一周的成交量要大于过去两周成交量的和；（3）规模限制：个股当时的流通市值是位于全市场个股流通市值的某个下分位和上分位之间的。

1. 羊群效应行业配置模型介绍

1.1股市中的羊群效应

投资者由于受到心理因素的影响而明显具有某些非理性行为特征，这是难以用传统投资决策理论去解释的。股票市场的羊群效应就是投资者非理性行为的一个表现。羊群效应（Herding）是行为金融学的一个重要研究方向。通常认为当市场出现大的波动时，市场参与者放弃自己原来对股票价格的预期，仅仅根据市场上的权威信息进行投资。股票市场中参与者的这种投资行为称为“羊群效应”。

1.2建模思想及步骤

建模的 基本思想 就是：可以通过检验行业在某个时点是否存在羊群效应，并在有适当龙头股领涨的情形下配置该行业。我们羊群效应行业配置模型的目标就是要当股市中的“牧羊人”。

那么，如何成为一个好的“牧羊人”呢？我们认为关键是要解决 三个问题 。第一是选取哪些市场信息作为建模数据；第二是怎么判断是当时是否存在羊群效应；第三是如何定义龙头股是适宜的。在整个羊群效应行业配置模型建模过程中，我们主要分为两部分。第一部分是构建羊群效应监测模型——CSAD（Cross-Sectional Absolute Deviation）模型。第二部分我们给出龙头股筛选的三套规则。

2. 羊群效应监测

2.1羊群效应模型

2.2监测结果

（1）数据说明：我们根据中信一级的行业分级情况，在剔除各个行业内ST股后的2000多支股票中，选用2005.01.07至2014.04.04周频数据，根据CSAD模型使用15周计算beta值，使用15周检验CSAD与行业指数收益的关系，分别检验29个行业内在2006.01.06至2014.04.04周频的羊群效应情况

（2）羊群效应分析结果：

3. 龙头股识别方法

3.1龙头股的定义及基本条件

（1）概念：龙头股指的是某一时期在股票市场的炒作中对同行业板块的其他股票具有影响和号召力的股票，它的涨跌往往对其他同行业板块股票的涨跌起引导和示范作用。

（2）条件：一、必须有大幅的超额涨幅，如果最近涨幅太小基本不可能有号召力；二、股价要适中，价格太低的个股可能缺乏影响力，价格太高的个股又缺乏炒作空间；三、流通市值要适中，适合大资金运作和散户追涨杀跌，大市值股票和小盘股都不可能充当龙头；四、其它一些限定条件。

3.2龙头股筛选规则

我们选用了三种筛选规则，主要是从价、量、还有规模上去考虑的。

（1）基本限制：所考查的行业内的个股在过去几周的涨幅必须大于某个阈值，并且该行业指数同期的涨幅的绝对值在这个阈值一半的范围内。

（2）成交量限制：所考查的行业内的个股在最近一周的成交量要大于过去两周成交量的和，保证最近有持续放量，这是为了防止有价无市的个股混进龙头股行列，保证筛选的龙头股质量。

（3）规模限制：所考查的行业内的个股当时的流通市值是位于全市场个股流通市值的某个下分位和上分位之间的，这能保证筛选出来的龙头股基本上是当时市值比较适中的个股。

3.3龙头股分布特征

4. 策略构建及实证

4.1数据说明

样本区间 ：2005年-2016.09.14年。

行业分类 ：采用中信一级行业分类，共29个行业；

策略设置 ：根据龙头股筛选规则，每周进行观测，若当时存在羊群效应，并且龙头股的个数比较适宜，则该龙头股所在行业进入候选阶段，若最终挑出的行业数大于买进限制数，则按该行业当时的p值升序排序挑选，以（1-p值）为行业权重。但是期间如果观测到之前组合不包括的新的行业也适合买进，并且又超出限制数，则依然根据p值规则考虑是否用新行业替换持有的旧行业；

样本内优化参数 ：根据样本内策略表现，对于三组搭配的龙头股筛选规则，分别选出最优的样本内参数，用于测试样本外表现。

参数设置 ：CSAD观察周期：6周；个股观测周期：1周；个股周涨幅：23%；持有期：6周；买入行业数上限：4个；

策略对冲 ：得到超配行业组合之后，从实际操作的角度，我们采用全行业等权加权指数作为对冲标的。

4.2实证结果