基于我国A股市场情绪择时构建的实证研究.pdf

1、基于我国 A 股市场情绪择时构建的实证研究黄涛 毛旸昊摘要：随着改革开发进程的不断推进，我国逐渐以强国姿态站上世界舞台。伴随着经济的不断复苏与发展，我国 A 股市场尽管发展迅速，但与西方各国相比仍略显稚嫩。研究充分考虑中国 A 股特性，基于行为金融学基础理论对情绪择时方法进行分析与研究，通过主成分分析，将多个体现市场情绪的直接型、间接型指标拟合成一个综合系数，从而更为全面细致地反映市场情绪，更好地帮助投资者判断市场情绪，寻找投资机会。关键词：情绪择时;主成分分析;行为金融学中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1005-913X（2020）05-0087-03一、引言在我国 A 股市场，

2、个人投资者一直占据着极高的比例，根据统计报告，截至 2018 年底，A 股投资者数量共 14 582.72 万个，其中个人账户达 14 549.66 万人，占比超过99.77%。由数据可见，即便我国 A 股市场的个人投资者占比较高，但其持股比重却少之又少。又加上近年来我国资本市场散户“炒小”“炒新”等特征突出，这种非理性的投资行为将可能使个人投资者蒙受巨大的风险及损失。中国的众多投资者往往盲目跟风进行投资，不顾及自身的风险承受能力和具体标的股企业的实际价值，投机情绪也日益泛滥。在此现实背景之下，针对目前仍处于成长期以散户投资为主的我国 A 股市场，运用主成分分析法将投资者情绪直接指标、间接指标

3、中的某些指标拟合成一个综合指标，这种指标相对于直接指标和间接指标来说能够更加全面地衡量投资者情绪，从而构建出投资者情绪系数及情绪择时策略。情绪择时策略，理论依据来自于行为金融学。自 20 世纪九十年代以来，股票市场的许多异常现象引起了学者们的注意，无法用传统的金融学理论进行解释，比如说羊群效应、封闭式基金折价之谜等等。针对这种现象，一些学者提出了“理性人”和有效市场假说等理论，结合心理学和社会学来解释这些现象，从而促进了行为金融学的发展。行为金融学是金融学、心理学、行为学、社会学等学科相交叉的边缘学科，力图揭示金融市场的非理性行为和决策规律。行为金融学认为证券的市场价格并不只由证券的内在价值所

4、决定，还在很大程度上受到投资者主体行为的影响，而投资者通常是有限理性的，投资者在进行投资决策时很大程度上会受情绪因素的影响，情绪的大幅波动会导致认知偏差和情绪偏差，过度乐观或者悲观的情绪都会导致市场的错误定价。为此，研究对市场情绪择时的构建在 A 股市场中的应用做了深刻的解释与探究，从 A股市场现实数据的基础出发，形成情绪择时的指数根据，以保证情绪择时构成投资者交易帮助的最大效用。二、市场情绪指标的选取通常测量投资者情绪的指标有两种：一种是通过直接调查取得的直接指标，如通过一些问卷调查等方式直接向投资者进行调查;另一种是采用市场交易数据进行处理得到的从侧面衡量市场情绪的间接指标。相比于直接指标

5、，间接指标更具客观性。较为常见的投资者情绪指标如下表。而通过情绪指标进行情绪系数及情绪策略的构建一般有三种方法，第一种运用直接指标进行投资者情绪系数的构建，第二种运用间接指标进行投资者情绪系数的构建。伴随着学者们对于情绪系数构建的不断研究，发现单个指标难以全面反映市场中投资者的情绪。因此第三种情绪系数构建方法应运而生，即运用主成分分析法将直接指标和间接指标中的部分指标拟合成一个综合指标，该综合指标运用科学的办法将直接指标与间接指标相结合，能够更加全面地衡量投资者情绪。研究选择的情绪系数构建方法为第三种综合指数方法。在综合考虑 A 股特性及前人研究的基础上，选取换手率、IPO 发行数量、IPO

6、首日涨幅、新增投资者开户数、封闭基金平均折价率、成交量、成交额、消费者信心指数等二十多个指标进行组合和验证，旨在选出效果最佳的情緒系数组合。为了保证情绪指数的真实效用，研究者经过指标间的相互组合和分析，对 20 组因子构成的指数组合进行了最终的收益相关性检验，从数组检验组合中提取了与收益相关性最强、实际效用最大、指标可行性最优的情绪指数代理指标组合进行该指数的最终构建。通过一系列研究选取了换手率、新增投资者开户数、封闭基金平均折价率、消费者信心指数这 4 个指标进行分析。1.消费者信心指数（CCI）消费者信心指数是在考量了消费者对当前收入水平、经济预期的主观感受之后，得到的预测经济走势以及消费

7、预期的一个先行指标。该指数由消费者预期指数和消费者满意指数构成，能够有效衡量消费者心理变化程度。一般来说，消费者信心指数越高，表明消费者信心越强。2.封闭基金平均折价率（DCEF）封闭式基金折价率指的是，封闭式基金的份额净值和市价之差与基金份额净值之比。折价幅度将会一定程度上影响基金的投资价值，一般来说折价率越高，该封闭式基金就越具有潜在投资价值。当投资者情绪越乐观，折价率就越高，投资者情绪越悲观，则折价率就越低。3.新增投资者开户数量（NIA）在市场行情变好时，投资者对未来收益普遍看好，此时就会吸引众多投资者进行开户，该指标将会不断上涨，但当市场上涨至一定程度，未进入市场的投资者都已全部进入

8、时，市场的情绪已经到达顶峰，此时该指标则会出现明显下降。4.换手率（TURN）换手率是指在一定时间内，股票转手交易的频率，是一种反应股票流通性的指标。一般来说，当市场换手率越高，代表市场越活跃，也可以在一定程度上表明市场情绪越高涨。三、市场情绪指数的构建研究基于以上四个情绪指标的基础上进行市场情绪指数的构建。从国泰安 CSMAR 数据库中，选择了 2009 年 6 月-2019 年 1 月的 116 个月的数据，进行市场情绪的模型实证研究。在研究过程中，多个变量中往往具有一定的相关关系，主成分分析就是在原先提取的变量基础上，删去“重复”（相关性过强）的变量，提取出几个互不相关的新变量。根据实际

9、情况，从研究的变量中提取更少的变量尽可能多的反映原来变量信息，达到降维的目的。通过统计软件对上述数据进行主成分分析，结果如下表 4 所示。由表 4 可以看出，第一主成分的贡献率为 52.62%，第二主成分的贡献率为 30.71%，此时累计贡献率达到 83.33%，同时根据它们的特征值可以发现，从第三个特征值开始明显变小，并且此时碎石图 1 出现明显拐弯。因此，第一、二个主成分即为研究“归纳”的新变量。随后研究提取第一、二个主成分进行进一步解析。使用 SPSS 软件进行正交旋转，得到成分得分系数矩阵。由此得标准化指标的样本主成分为：此时 Y1、Y2 即为构建的情绪指数的两个主要变量，经过主成分分

10、析，本策略得到 Y1的贡献率为 52.62%，Y2 的贡献率为 30.71%，为此，本策略构建情绪指数：此时 e 即为构建的情绪系数，因为 e 为多个指标的加权综合结果，总体上反映了市场投资者的情绪状况，e 值越大时，表明投资者情绪越高涨，市场中将存在更多机会。四、总结与展望大行情的诞生及高位股的跌落往往都是情绪到达极致而导致的，前者是情绪到达冰点之后反弹，后者是情绪高涨到极致后的冷却。通过情绪择时策略能够较好的反映市场情绪，基于所反映的市场情绪进行所选股票的买卖，能够较好规避情绪因子带给投资决策的影响。人们对市场情绪与认知影响投资结果重要性的认识以及利用，一直就是包含在其理性的投资決策行为之

11、中。即便对于价值投资者，虽然其追求的是企业真正成长所带来的股票长期内在价值收益，可以忽略情绪变化导致的短期波动，但市场情绪波动如果过度激烈，或者长期累积对价格产生比较明显的影响时，其不同的操作决策同样显著影响其投资的结果。过度的情绪推动之下的价格波动，同样构成价值投资者入场或者退出的时间窗口：当标的品种过度冷清严重偏离内在价值时，构成价值投资的入场机会;反之，当市场过度炽热，价格上涨严重偏离内在价值时，构成套现了结的机会。从这一意义来说，价值投资者与趋势交易者，二者对于市场情绪波动的正确把握，其方向是一致的，区别只在于对期限长短和情绪波动程度与幅度的衡量以及应对性的决策行为。因此，合理的判断市

12、场情绪的偏差对投资决策的制定起着较为重要的作用。研究运用主成分分析方法，将多个体现市场情绪的直接型指标与间接型指标拟合成一个综合系数，能够更好地反映出市场情绪的变动。参考文献：1 胡昌生，池阳春.情绪预测性与市场择时J.投资研究，2014，33（4）.2 胡晶磊.基于情绪择时改进的动量交易策略D.杭州：浙江大学，2017.3 卢 金.基于创业板市场情绪的量化择时D.成都：西南财经大学，2016.4 刘倩倩.基于情绪择时的量化投资策略研究D.济南：山东财经大学，2015.5 李 妍.市场流动性、投资者情绪与资产收益D.南京：东南大学，2017.6 刘 昭.基于情绪系数下的多因子选股模型实证研究D.济南：山东大学，2017.7 杨 艳.基于投资者情绪的短期择时策略的构建与分析D.济南：山东大学，2018.责任编辑：王 旸