研究投资者的交易策略

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Research on Chinese Stock Market Anomalies and Quantitative Trading Strategies

【Abstract】 After more than 30 years of development and reform,the depth and breadth of China’s capital market has continued to expand,and the market vitality and potential have been gradually released.On the one hand,the reform of the capital market system has been vigorously promoted through strong measures such as the reform of the split share structure,the introduction of margin trading,and the development of a registration system,and the market transaction mechanism has been continuously improved.On the other hand,the scale of funds has increased significantly,and institutional funds such as insurance funds,social security funds and corporate annuities have entered the capital market,and the structure of market investors has improved.So,how is the overall efficiency of the current Chinese stock market? Does the overall market anomaly change over time? What factors are driving this change? Can investors benefit from trading strategy based on anomalies? These issues prompted us to write this article.This article takes the overall 研究投资者的交易策略 anomalies of the Chinese stock market as a research object,analyzes its cross-sectional effectiveness in the Chinese market and its changes over time,and explores the driving factors of evolution of anomalies from the perspective of the margin trading,institutional investor participation and analyst investment advice.We consider using a variety of anomalies that are significantly present in the Chinese stock market to predict returns,construct quantitative trading strategies,and provide rational portfolio recommendations.Specifically,the research conclusions in this paper are:First,through research covering 6 categories anomaly factors,it is found that 30 of these single factor combinations can provide significant non-zero portfolio returns,thus the overall market efficiency is not high.From the perspective of factor categories,the results of this paper verify the existence of momentum anomalies in the Chinese market,and at the same time find that corporate investment,intangible assets and transaction friction category factors 研究投资者的交易策略 are the main driving forces for portfolios returns.Second,only part of the anomaly factors can continue to provide excess returns,indicating that market efficiency continues to improve.Among them,the factors of the momentum effect and transaction friction categories are 研究投资者的交易策略 basically declining,indicating that the market continuously digests the information of these two categories of factors over time.Third,margin trading,the participation of institutional 研究投资者的交易策略 investors and the investment advice of analysts have played a driving role in the evolution of China’s market anomalies.Specifically,margin trading traders obtain profits by trading stocks that are short in anomalies,while financing traders cannot.Institutional investors also make use of the anomalies,thus playing a role in correcting market mispricing.When the analyst released the research report,his recommendations were in the same direction as the forecast direction of the four anomaly factors of value and growth,corporate investment,profitability,and intangible assets,conveying information that can correct mispricing.Fourth,a portfolio constructed based on effective anomaly factors can provide excess returns,and the linear machine learning algorithm provides a higher predicted return rate 研究投资者的交易策略 than traditional OLS regression models.Through the use of traditional and linear machine learning methods to predict the rate of return,we found that linear machine learning algorithms can effectively integrate factor information and provide a higher rate of return than traditional models.We also find that strategies that using linear machine learning models have better performance in terms of overall risk-adjusted returns and returns that consider the maximum drawdown risk,and their high-order moment risk is at a lower level.Fifth,when considering reasonable and appropriate transaction costs,or changing the length of the model ’s rolling forecast window period,a portfolio constructed based on effective anomaly factors 研究投资者的交易策略 can provide excess returns,and the performance of linear machine learning algorithms is still superior to traditional OLS methods.The conclusions of this article have 研究投资者的交易策略 certain practical significance.First,the designer of the market mechanism should consider appropriate relaxation of shortselling restrictions.Second,investors should pay attention to the evolution 研究投资者的交易策略 of capital markets and adjust investment strategies accordingly.Third,analysts should pay full attention to both market information and fundamental information. 更多还原

研究投资者的交易策略

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交易别忘了研究人性

在现实的金融市场中，很多优秀的分析师能够通过对大量数据、图表、信息等等的处理，加之复杂的经济学理论成功地预测和判断市场的未来走势，但是一旦让他们涉足交易，便手足无措，亏损常有发生。
分析和交易表面上看似乎是相通的，或者仅有微弱的差别。实际上，分析和交易是两个截然不同的过程，其主要差别在于，分析师在做研究的过程中往往没有将现有的市场信息与投资者心理因素相结合，忽视了对人性的深层解读，使其研究成果在实际交易中不具备太多的参考意义。
具体来说，分析的对象是静态的，分析师的着眼点是过去价格与未来价格的关系，目的在于通过对过去信息的研究预测未来市场的走势。他们在做分析时，研究对象大都是一些数据、图表和信息，而这些资料也都是过去的、静态的。在分析师眼中，整个市场是静态的，这是他们能够分析市场的重要前提。但是，我们知道，市场是动态的、不断变化的，市场中任何价格的波动都是随机的。在这样的情况下，通过对静态信息的处理来指导未来市场的走势，结果至少是存在误差和缺乏可操作性的，甚至是错误的。
而交易员的着眼点是研究价格的分布特征，从无序的市场中找出有序的交易规则，其目的是确立价格波动中非随机性部分的统计特征。由于导致价格变动的随机因素部分远远的大于非随机因素，因此也使交易的工作变的十分困难。交易员在做交易时，不仅要考虑价格的运动、交易信号、开平仓的变动以及资金账户的盈亏，最重要的还需要分析投资者心理的不断变化，因为投资者的心理变化才是引发市场价格波动的根本因素。对投资者心理的分析，首先需要确定价格是否合理及价格敏感度；其次要有明确的操作方式，具体的来说就是何时进场、何时出场；最后，还要把握好资金账户的盈亏，严格设置止损止盈点。在这一点上，分析师经常容易遗忘市场的动态特征。
学会分析不等于学会交易，但并不是说分析就是无用的。恰恰相反，交易离不开分析，并且以分析为依托，只不过交易的范畴要远远的大于分析。一个成功的交易员在做交易时只能将分析的结果作为参考，具体下单操作，则要根据当时盘面的情况以及由投资者心理波动引发的随后的走势变化，随时改变或修正交易策略。同样，一个优秀的分析师在做研究时也不应该依赖于对交易方向的判断，更多的是用数据、图表来反映和说明未来的价格变化，这是一个更为宏观的过程。
总而言之，不能简单地将交易和分析等同起来，也不能简单地用分析的结论去指导交易。分析和交易的侧重点有所不同，对分析师而言，对市场未来走势的预测是其分析的着眼点和归宿；对交易员而言，对风险收益的综合评估是其分析的重心。但是，在具体的操作中，两者又是密不可分的，分析的目的是用分析的结果去指导交易，而交易是否成功关键也要看交易员在做交易前有没有做好完备的分析工作，尤其是能否将大量分析结果与投资者心理的变化相结合。分析不等于交易，请记住做分析时不要忘记研究人性。

2021-09-23 2021-09-23 2021-09-23 2021-09-23 2021-09-23

研究投资者的交易策略

Associate Director, Commodities and Real Assets

在我写的两篇博客系列的第一篇中，我们讨论了标普高盛商品动态展期指数的特点以及该指数试图缓解投资者的两大担忧，即大宗商品期货的负展期收益率和波动。我们进一步探讨在配置标普高盛商品动态展期指数时，多元化假设组合的近期表现。商品贝塔系数的配置范围一般为 2%至 20%。但在大宗商品多年表现欠佳后，尽管许多单一大宗商品有积极的供需推动因素以及大宗商品具备对冲通胀的潜力，大多数市场参与者不愿将大宗商品配置于该范围的较高端。2021 年 5 月美国消费物价指数上升 5.0%，是继 4 月 4.2%高于预期的升幅后，再度意外上升。表显示，在配置中纳入 5%的标普高盛商品动态展期指数后，风险调整后表现随时间的推移接近未纳入指数，但抗通胀能力增强。

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从历史数据来看，与宽基大宗商品的标普高盛商品指数相比，标普高盛商品动态展期指数的下跌程度相对缓和。表显示标普高盛商品动态展期指数在近期市场调整中的表现，包括 2020 年新型冠状病毒最初封锁期间、2014 年油价暴跌期间以及全球金融危机期间。在去年疫情封锁引发的抛售中，标普高盛商品指数跌幅超过 50%，而标普高盛商品动态展期指数的跌幅为 37%，与标普 500®指数一致。该指数并非始终持有最活跃的近期期货合约投资，而投向更广泛的期货曲线上波动较小的合约和未反映现货供需状况的合约，从而缓冲下行表现。标普高盛商品动态展期较其他宽基大宗商品市场投资更能在复杂多变的环境中保持稳健。