股票配资推荐股牛网www.szgjlxs.com 洪灝:如何在A股市场里做一个成功的投资者
发布日期:2020-06-04
也就是说,这个指数增强策略还具有很强的市场择时效应。可以看到,经过波动率调整之后的回报率在时空的分布,与调整之前的分布几乎是一个互为镜像的关系:图二里,正回报集中分布在时空中部(大面积红色区域);而对应图一里,时空里大部分存在的是负回报(大面积蓝色区域)。

与美股市场不同,A股市场的价格动能在不同的时间久期里有不同的表现。

然而,中国市场却是全世界换手率最高的市场。

我们的这个指数增强策略,既能在市场趋势性上行时捕捉到价格动能带来的正回报;同时,由于这个策略有效地控制了组合的波动率,因此也能避免市场剧烈反转时引发的大幅回撤。图一里颜色分布的表现,就是无论持有期有多长,只要超过了两周以上,回报率就会迅速下降股票配资推荐股牛网www.szgjlxs.com,很难产生正回报。我的团队常常在一起讨论各种市场和经济的问题。实证显示股票配资推荐股牛网www.szgjlxs.com,这种指数增强策略不仅能在短期股票配资推荐股牛网www.szgjlxs.com,而且在中、长期也能通过增强A股的价格动能来增加回报。这个凹形分布的形状,让散户投机者无所适从,因为短期看似有效的交易策略,到了长期却不能使用;而适用于长期的投资策略则必须要有足够的耐心。由于A股市场的长期波动率有着均值回归的特征,我们可以根据波动率的变化调整股票仓位,在大部分指数成分股出现低波动性的时候增加指数仓位,反之类推。

图表1: 在不做波动率配置的投资组合里出现的凹形回报率的时空分布

资料来源: FactSet、交银国际

因此,市场共识往往认为,A股市场在中期和长期难以实现显著的动量效应。

(作者系交银国际董事总经理)

第一财经获授权转载自微信公众号“洪灏的中国市场策略”。

文章作者

洪灝

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A股专业投资者散户回报率

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马来西亚证券监督委员会为保其热度不退,从下半年起将线上交易上限从5万林吉特(约8万元人民币)调高一倍至10万林吉特。这时,价格动能连续负相关,强弱轮换。我们的量化研究显示,其实不然。然而,这个A股市场的现实产生的凹形回报率的时空分布告诉我们:中国根本就没有专业投资者。

图表2: 在波动率配置的投资组合里出现的凸形回报率的时空分布

资料来源: FactSet、交银国际

直观地说,在不做波动率配置的投资组合里出现的凹形回报率的时空分布,其实就是中国A股市场里散户投机行为产生的回报率的真实写照。因此我们量化研究发现的凸形回报率的时空分布将持续有效 — 一直到市场整体都能看懂这个凸形回报率的时空分布。两周之内,价格动能持续策略;之外,价格动能反转策略。

我马上认识到,我们做的这次研究是一次得罪人的研究。因此,图一里看,颜色总是蓝(负回报)多红(正回报)少。

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中国股市未来十年平均7.5%~9.5%左右的回报率将受到更多外国投资人会青睐。我们的讨论往往海阔天空,有时候甚至漫无边际。我的这位助理是剑桥大学数学系的毕业生,在量化研究方面颇有自己的见解和建树。也就是说,不同的时间久期适用不同的交易策略。

在经过波动率对仓位进行重新配置之后,我们把A股市场的回报率在时空里的分布在图二里再次展示。每至此时,我总是要引用爱因斯坦的话来圆场:研究其实就是不知道自己在做什么;如果知道自己在做什么,那么就不叫研究了。简单地说,这个指数增强策略可以让我们成功地在A股市场里“追涨杀跌”。但是,对于逆向投资策略来说,适时增加对波动率的配置,将使回报显著增强。两周之内,A股市场的价格动能体现为自我强化,连续正相关,强者恒强。有时,旁听的同事听了一阵子,就会一脸疑惑。

2020-01-14 15:36

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按时间优先原则向投资者依次配售的办法,散户可能无法与机构投资者、私募游资和大户竞争,有违市场公平性原则。对于趋势投资策略来说,控制波动率,适时降低对波动率的配置,将有效增强回报。这个凹形回报率的分布的镜像,也就是经过波动率调整的凸形回报率的分布,可以看做是与散户对立的专业投资者可以获取的回报。

这是一个产生强烈的视觉冲击的模型(图表一、二)。这次讨论里,她给我展示了她最近构建的一个价格动能量化回测模型。或者说,A股的价格动能并不能够在中长期持续。图一显示,A股市场的价格动能衰竭得非常快,基本上不会超过两周。

或者说,A股市场里,专业投资者还不能成气候,他们对于市场定价的边际影响甚微。然而,当时间久期超过了两周以上,A股价格动能的表现形式则出现相反的特征。然而,A股价格动能在长期的表现形式更是呈现出一个反转的格局。

我们的量化研究证明,在实际的操作中,波动率是一个关键变量

(原标题:雷军急了,猛推120亿港元回购!上市14个月,市值蒸发3300亿,还有总裁减持!小米究竟值多少钱?)

原标题:英国留学:英国留学必看小贴士,省钱秘笈都在这里啦!

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