基于alpha 的动量、反转选股策略研究

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1、基于Alpha的动量、反转选股策略研究市场数据上证综合指数3161.25报告摘要:深证成份指数12511.89沪深180指数7361.06动量、反转选股策略是两种不同风格的选股方式,前者基于价格惯相对股价表现性,后者基于逆向选择。策略的适用性往往和股票市场周期的发展阶段有一定的关系。本文分析了近期(1994年4月至2010年4月),两种策略在国内股票市场的适用情况,结果发现反转策略具有较高的适用性和有效性,动量策略无效。近期,上证180成分股超低Alpha个股的反转具有爆发性的特点,维持性较差(低于5天),越低越久Alpha的个股,爆发的反转能量越强。基于实证研究,我们发现采样周期

2、为60天,Alpha最低10支股票形相关研究成的组合,进行5天的持有可以获得最好收益,2009年4月至2010年4月超额累积收益(相对于上证180指数)为57.5%。我们将此称为(60,10,5)组合。另外,(60,5,5)组合也表现优异,累积超额收益率为55.5%。具体操作方式为:根据前60天的上证180所有成分股的日收益率和上证180指数收益率计算Alpha,然后选择Alpha最低的10支(以(60,金融工程小组10,5)组合为准)或5支股票(以(60,5,5)组合为准),对这10支8621‐68761616‐8296或5支股票进行买入操作,持有5天后即卖出。以此操作进行滚动即

3、可。Zhangfan@tebon.com.cn 值得注意的是:该策略虽然可以获得较好的超额收益,但并不能保证绝对德邦证券有限责任公司收益。上海市福山路500号城建国际中心26楼,200122 http://www.tebon.com.cn1请务必阅读正文后的免责条款部分简介本文是基于各国证券市场中广泛存在动量效应和反转效应展开的一个选股方法研究。动量效应是指在一定持有期内,如果某只股票或者某个股票组合在前一段时期表现较好,那么,下一段时期该股票或者股票投资组合仍将有良好表现。反转效应是指在一段较长的时间内,表现差的股票在其后的一段时间内有强烈的趋势经历相当大的逆转,要回复到正常水平

4、(reversaltomean),而在给定的一段时间内,最佳股票则倾向于在其后的时间内出现差的表现。其理论基础是行为金融中的心理因素会造成短期上涨的股票可能会保持上涨,但较长期处于价格低位的股票可能更倾向于反转。西方和国内学者对此都进行过深入的研究,但结论各不相同。Chart,Jegadeesh和Lakonishok(1996)通过读纽约证券交易所(NYSE)、美国证券交易所(AMEX)以及纳斯达克股票交易所1977年到1993年的数据进行分析发现动量投资策略能够获得较高正收益。Conard和Kaul(1998年)研究了纽约证券交易所(NYSE)、美国证券交易所(AMEX)1926

5、年至1989年上市交易的所有股票的动量策略和反转策略,发现有一半策略取得了显著的利润,其中,动量策略和反向策略各占一半。Schiereek,DeBondt和Weber(1999)研究了1961年至1991年间在德国法兰克福交易所交易的357支股票的动量策略和反转策略,发现短期的动量策略和长期的反转策略均可以获得显著的利润,并且这种利润是不能够有Beta、风险和公司特征来解释。联合证券研究了国内A股市场的动量效应和反转效应,认为贯穿熊市和牛市(2001年至2007年),股票的表现存在动量效应和反转效应。从熊市来看(2002年-2004年),股票市场存在较强的动量效应,但是反转效应并不

6、是特别明显。从牛市来看(2005年-2007年),股票市场存在较强的动量效应和反转效应,采用动量策略和反转策略可以远远战胜市场表现。我们希望分析,自2009年4月份以来我国A股市场的相对波动幅度比较大的整理阶段,动量选股策略和反转选股策略的有效性,这对于近期市场更有意义。但与以往研究中用到的价格动量反转策略研究、收益率动量反转策略研究不同,我们这里采用的是1超额收益动量反转选股策略。1需要指出的是,这里的超额收益指的是利用资本资产定价模型(CAPM)计算出来的Alpha。2请务必阅读正文后的免责条款部分基于上证180指数成分股的研究我们是使用上证180成分股对国内A股市场近期动量反

7、转策略的可行性、和有效性进行考察的。我们选择了上证180所有成分股2009年4月1日至2010年4月7日近一年的数来开展研究的。具体做法如下:首先,计算超额收益率。利用CAPM模型,分别计算成分股前20日、30日、40日、50日和60日的超额收益率(相对于上证180指数),由于样本区间直接影响到Alpha的计算,所以我们把此称为采样周期。第二步,确定组合成分股。选取超额收益率的排名前5支、10只、15支、20支股票作为动量选股策略股票组合;选取超额收益率的排名最后5支

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