錨定反轉(zhuǎn)因子構(gòu)建與增強

1、一、 傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子我國 A 股市場由于個人投資者占比較大，普遍存在追漲殺跌的現(xiàn)象，因此 A 股的反轉(zhuǎn)效應較為顯著。傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子一般以過去一段時間的股價漲跌幅作為因子值，公式表達為：其中 Reti,t 表示個股i 在過去t 時間段內(nèi)的收益率。為剔除市值與行業(yè)造成的影響，中證 500 成分股 2010至 2021 年傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子（3m）分組回測表現(xiàn)如下。圖表 2. 傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子（3m）分組超額累計凈值（中證 500） 圖表 3. 傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子（3m）多空超額累計凈值資料來源：萬得，資料來源：萬得，2016 年 6 月以后， 傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子表現(xiàn)變?nèi)酰?尤其在多空累計超額收益中近 5 年基本沒有超額收益

2、。2022 年 9 月 2 日錨定反轉(zhuǎn)因子構(gòu)建與增強 4二、 錨定偏誤與處臵效應錨定偏誤： 指當人們需要對某個事件做定量估測時， 會將某些特定數(shù)值作為起始值，而這個起始值像錨一樣制約著估測值。舉個例子，在商場購買打折商品，商家會在折扣價的旁邊標注商品的原價，目的是利用購買者普遍存在的錨定心理，讓消費者感受到當前的價格低于錨點價格很多，激發(fā)購買者的購買欲望。處臵效應： 指投資者傾向于賣出已盈利的股票，而繼續(xù)持有虧損的股票。投資者受到錨定偏誤的影響，若以持股成本作為錨定點，當股價上漲超過成本時，投資者擔心股價未來下跌會減少當前盈利，傾向于提早賣出股票獲利了結(jié)；當股價下跌低于持股成本時，投資者存在浮

3、虧，但因寄希望于未來股價反彈而傾向于繼續(xù)持有。相關(guān)領(lǐng)域的學術(shù)研究均證明 A 股個人投資者存在顯著錨定偏誤與處臵效應。李俊聲和卓建偉1（2018）通過調(diào)查問卷發(fā)現(xiàn)中國個人投資者存在顯著錨定偏誤：當預判股價上漲時，超 50%的投資者認為低價股上漲空間大，高價股上漲空間??；但預判股價下跌時，70%的投資者認為高價股下跌空間大，低價股下跌空間小。伍燕然2（2016）對超 40 萬個人賬戶長達 6 年的數(shù)據(jù)分析后，發(fā)現(xiàn)中國投資者均值回歸信念強，存在明顯的處臵效應。可見我國投資者普遍存在錨定偏誤與處臵效應，喜好追漲殺跌，在股票呈小幅價格變動時認為股價會延續(xù)以前的趨勢變化；又喜歡高拋低吸，在股價與前期價格偏

4、離度過高時，認為股價會均值回復。通過分析我們發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的反轉(zhuǎn)因子體現(xiàn)了均值回復的思想：前期跌幅大的股票后期上漲的概率大，前期跌幅小的甚至上漲的股票后期上漲的概率小，但未能體現(xiàn)投資者普遍存在的錨定偏誤心理。圖表 4.最終基金踩雷預警系統(tǒng)思路流程圖 傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子值T T資料來源：1 李俊聲, 卓建偉. 中國 A 股市場價格效應異像研究 J. 價格理論與實踐 ,2018(01):106-109.DOI:10.19851/11-1010/f.2018.01.0272 伍燕然,黃文婷,蘇凇,江婕.基金投資者處臵效應的個體差異J.國際金融研究,2016(03):84-96.DOI:10.16475/ki.

5、 1006-1029.2016.03.0082022 年 9 月 2 日錨定反轉(zhuǎn)因子構(gòu)建與增強 5如上圖所示，若股價在 T-j, T 時間區(qū)間由 A 變化至 C，則傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)因子的因子值為 A、C 兩點的回報率?？梢妭鹘y(tǒng)方法并不關(guān)心在此期間股價的走勢和局部高低點。但是在真正在做投資決策時，由于普遍存在錨定偏誤的影響，在此時間區(qū)間內(nèi)的局部高點 B 其實對投資決策起到了至關(guān)重要的影響。若在因子構(gòu)建時可以考慮到“錨定偏誤”的非理性行為，則可更好的契合 A 股市場，取得更優(yōu)異的回報。2022 年 9 月 2 日錨定反轉(zhuǎn)因子構(gòu)建與增強 6三、 錨定反轉(zhuǎn)因子的構(gòu)建與回測錨點反轉(zhuǎn)因子構(gòu)建方法我們認為投資者在進

6、行投資決策時，短期情緒容易受股票近期漲跌影響。在不同的情緒狀況下，對股價錨點的選擇也存在明顯差異。因子構(gòu)建核心思想：若股票短期上漲，反轉(zhuǎn)投資者往往傾向于選擇近期漲幅較小的個股。因此以股票近期低點作為錨點來計算股票的相對漲幅來衡量個股短期的上漲是否透支了未來的漲幅較為合理。若股票短期下跌，反轉(zhuǎn)投資者往往傾向于選擇近期跌幅較大的個股。因此以股票近期高點作為錨點來計算股票的相對跌幅來衡量個股短期的下跌是否能夠帶來未來更大的上漲空間較為合理。具體構(gòu)建方法：設(shè)定當前時間為T，時間區(qū)間T, T用于判斷股價短期呈現(xiàn)上漲或下跌狀態(tài)，時間區(qū)間T , T用于確定股價錨點。若股價短期上漲，即TT（如下左圖），則以時

7、間區(qū)間T , T的股價低點為錨；若股價短期下跌，即T3%，多頭 G1 組超額 5%”為標準，篩選財報類因子庫，共有 65 個財報單因子符合標準；聚類算法選擇：由于 K-Means 聚類算法結(jié)果存在不穩(wěn)定風險，進行實證測算對比，我們推薦凝聚分層聚類算法；聚類特征選擇：樣本內(nèi)單因子的 IC 時間序列。因為相較于單因子超額收益時間序列，在進行多因子復合時，我們更推薦關(guān)注單因子的 IC 與 ICIR，即因子值映射到股票預期收益率的特征維度；最優(yōu) K 選擇：基于樣本內(nèi)因子特征，我們采用“凝聚分層聚類算法”對單因子的 IC 序列進行聚類，并基于最高的輪廓系數(shù)來選擇因子的聚類簇數(shù)，實證結(jié)果顯示，K 的最優(yōu)數(shù)量為 7；最優(yōu)單因子篩選邏輯：我們更關(guān)注因子多頭組獲取超額收益的能力，因此在同一