三維指數(shù)擇時框架分歧度、流動性、景氣度

一個簡單的A股量價擇時律量價指能有分市場跌區(qū)間市場的走勢由參不者決定，我們提出兩個可能影響市場漲跌的參不者特征：“市場分歧度“市場流動性。假設(shè)參不者觀點(diǎn)分歧較小市場可能形成合力幵沿著漲跌其一的向穩(wěn)定運(yùn)行。假設(shè)參不者觀點(diǎn)分歧較大，市場將呈現(xiàn)漲跌互現(xiàn)、波放大特征，此時如若流性源源斷補(bǔ)充市場，市場可能震蕩上漲，如若流性逐步枯竭，投資者參不市場意愿下降，市場可能震蕩下跌。圖：分歧度不流動性對市場的影響假設(shè) 資料源如何刻畫“市場分歧度”不“市場流動性”？根據(jù)系統(tǒng)性的測試，我們發(fā)現(xiàn)波動率能一定程度上代“市場分歧度如若市場波率下降意味著每天的漲跌幅度較為接近，多空分歧較小，如若市場波率上升，意味著各種極端收益率出現(xiàn)，多空分歧較大；而成交額是“市場流性”最直觀的體現(xiàn)。這兩個量價指標(biāo)對A股漲跌區(qū)間具有顯著區(qū)分能力。我們以滬深300為例來說明其區(qū)分效果。表：“市場分歧度”不“市場流動性”計(jì)算不上下行狀態(tài)區(qū)分市場分歧度 波率市場流性 成交額資料源制

1、取指數(shù)過去1天收益率，計(jì)算波率參不者特征 代理指標(biāo) 計(jì)算方式不大小窗口法狀態(tài)劃分2、回看1交易日，如若指標(biāo)最大值距今日超L1參不者特征 代理指標(biāo) 計(jì)算方式不大小窗口法狀態(tài)劃分1、取指數(shù)過去2天成交額的移平均值2、回看2交易日，如若指標(biāo)最大值距今日超L2天，判斷為下行，否則判斷為上行，2>L2簡單計(jì)算指標(biāo)后，我們按照大小窗口法進(jìn)行指標(biāo)上下行判斷。這樣判斷的目的是構(gòu)造一個緩沖區(qū)間，使得噪音帶來的觀點(diǎn)波能夠一定程度上得到平滑。圖：大小窗口法指標(biāo)上下行狀態(tài)判斷示意資料源對比分歧度指數(shù)不滬深30，可以看到波動率拐點(diǎn)不市場拐點(diǎn)有一定關(guān)聯(lián)以2014-2021年區(qū)間為例波率的頂峰一般對應(yīng)市場底波率的谷底一般對應(yīng)市場頂。因此粗糙的理解，分歧度上行市場偏下跌，分歧度下行市場偏上漲。圖：分歧度指數(shù)不滬深300走勢 從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，分歧度指數(shù)下行做多勝率、賠率都較高。也就是說市場分歧度下降從歷史來看，大部分情是形成向上合力而非向下合力。但分歧度指數(shù)上行對市場漲跌的區(qū)分效果明顯，還需結(jié)合流性指數(shù)綜合判斷。圖：分歧度指數(shù)上下行區(qū)間市場漲跌統(tǒng)計(jì)（20142021）300量0.00%0.10%0.063.15值0.950.00-62.22%-3.22:1對比流動性指數(shù)和滬深300，可見市場階段性頂部多為流動性峰值。以2014-2021年區(qū)間為例市場頂部的形成往往伴隨成交的快速上升見頂回落。因此粗糙的理解，流動性上行市場偏上漲，流動性下行市場偏下跌。圖：流動性指數(shù)不滬深300走勢從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，基本驗(yàn)證了我們的假設(shè)，流動性變化不市場漲跌正相關(guān)。雖然流性指數(shù)上行的做多勝率高，但賠率較高，總體統(tǒng)計(jì)結(jié)果是顯著的。而流性指數(shù)下行下市場的收益率是顯著為負(fù)的。圖：流動性指數(shù)上下行區(qū)間市場漲跌統(tǒng)計(jì)（20142021） 300量0.24%-0.14%5.29-2.91值0.000.0053.57%-2.83:1-如果將兩者結(jié)合起來，我們可以得到四個時鐘象限以進(jìn)一步區(qū)分市場。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看四個象限對滬深300的漲跌都有顯著區(qū)分度其中分歧度↓-流動性↑分歧度↓-流動性↓分歧度↑-流動性↑對應(yīng)市場做多勝率賠率較高分歧度↑-流行性↓對應(yīng)市場做空勝率、賠率較高。圖：分歧度指數(shù)、流動性指數(shù)四象限劃分下滬深0收益率統(tǒng)計(jì)（201-202）300量↓-↑↓-↓↑-↑↑-↓0.17%0.14%0.12%-0.11%2.882.761.62-1.70值0.000.010.110.0956.46%55.04%55.71%48.96%1.17:11.18:11.02:10.86:1將四個象限收益率進(jìn)行拼接，可觀察到僅分歧度↑-流動性↓區(qū)間長期下跌。其他區(qū)間雖然同樣也有下跌情，但出現(xiàn)概率較低，長期期望收益仍為正。圖：分歧度指數(shù)、流動性指數(shù)四象限劃分下收益率拼接凈值曲線（201202） 分歧度下降分歧度上升流動性上升分歧度↓-流動性↑21分歧度↑-流動性↑1流動性下降分歧度↓-流動性↓21分歧度↑-流動性↓1因此按照報告開頭的框架，只要分歧度下降，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看可保持一直做多而無需看流性，我們僅需在分歧度上升流動性枯竭時避風(fēng)險即可。圖：市場分歧度不市場流動性對市場的影響統(tǒng)計(jì)修正 資料源量價擇框架在222年出現(xiàn)問題利用上節(jié)提到的量價擇時律構(gòu)建的策略在2022年出現(xiàn)大幅回撤。通過僅歧度↑-流性↓區(qū)間空其他時間保持滿仏我們可構(gòu)建滬深300的擇時策略從策略效果來看歷史上主要趨勢基本都有抓住主要風(fēng)險基本都有避。但策略入2022年出現(xiàn)了明顯的回撤，在下跌過程中一直保持看多的錯誤判斷。圖：量價擇時框架滬深300擇時凈值曲線 策略回撤的原因是什么？對比2018年可以明顯看到，2018年總體分歧度是上升的，流性是下降的，因而模型大體上判斷無誤；而2022年6月以后總分歧度是下降的，在原框架的定義中市場應(yīng)該形成了合力，歷史上來看這個合力大概率是向上的，導(dǎo)致模型一直看多。可不歷史形成鮮明對比的是，這次形成的合力是向下的，市場進(jìn)入了持續(xù)陰跌狀態(tài)。圖：8年滬深0不量價指標(biāo)走勢 圖：2年滬深0不量價指標(biāo)走勢 A股量價擇時框架的修正：加入景氣度采用景度識持續(xù)陰”不量下跌區(qū)間通過上節(jié)分析發(fā)現(xiàn)“市場分歧度下降市場形成合力的時候是存“致向上”和“一致向下”兩個狀態(tài)的，雖然歷史上前者較多。這兩個狀態(tài)是無法通“市場流性行區(qū)分的么有沒有其他指標(biāo)可以一步對其行區(qū)分？在此我們引“A股景氣度指數(shù)A股景氣度指數(shù)由一系列混頻的宏觀指標(biāo)，對上證指數(shù)凈利潤同比行回歸擬合得到，可同步預(yù)測A股景氣度的日度高頻化（所用宏觀指標(biāo)詳見附）圖：A股景氣度指數(shù)構(gòu)建流程 資料源A股景氣度指數(shù)可以刻畫的是：市場預(yù)期的大概方向。從歷史對比來看景氣上行區(qū)間A股大多上漲，下行區(qū)間A股大多下跌，其不市場大向基本一致。加入可以使得模型對于合力的向有一個大致的判斷。圖：A股景氣度指數(shù)不上證指數(shù) 對于分歧度↓-流動性↓區(qū)間，采用景氣度能有效的將“持續(xù)陰跌”區(qū)間剝離出來。我們對景氣度指數(shù)的上行下行區(qū)間劃分同樣采用大小區(qū)間法。以此對分歧度↓-流性↓區(qū)間一步劃分，可以看到景氣度↑子區(qū)間期望收益、勝率、賠率都上升了，而2022年以來“持續(xù)陰跌”的區(qū)間被劃分到了景氣度↓子區(qū)間。圖：采用景氣度進(jìn)一步區(qū)分“分歧度↓-流動性↓”區(qū)間（204202.10） 對于分歧度↑-流動性↑區(qū)間，采用景氣度能夠額外剝離出其中“放量下跌”的部分如前框架的定義，分歧度上升下只要流勱性支持市場一般仍會上漲，但這沒有考慮到“放量下跌”的情，而景氣度就可對此種情行修正。圖：采用景氣度進(jìn)一步區(qū)分“分歧度↑-流動性↑”區(qū)間（204202.10） 1.61.41.210.8

分歧度↑流動性↑

1.30.8

分歧度↑流動性↑景氣度↑

1.210.8

分歧度↑流動性↑景氣度↓300量↑-↑↑-↑-↑↑-↑-↓-08-3值742.7%.3%.6%120基于分度、性、景度的擇時框架結(jié)合分歧度流動性景氣度我們可以構(gòu)建更為完備的三維指數(shù)擇時框架。根據(jù)上節(jié)的分析，我們采用景氣度補(bǔ)足了量價擇時框架存在的問題：分歧+流動性雙重看多下市場大概率上漲情緒主導(dǎo)市場而不景氣度無關(guān)；分歧+流動性雙重看空下市場大概率下跌同樣是情緒主導(dǎo)市場而不景氣度無關(guān)；分歧度不流動性觀點(diǎn)相反階段，景氣度將成為重要的輔劣判斷因素。景氣度上升，市場仍大概率向上，而景氣度下降，依據(jù)分歧度和流性的同狀態(tài)將分別對應(yīng)“持續(xù)陰跌”和“放量下跌。圖：基于分歧度、流動性、景氣度的三維擇時框架 資料源據(jù)此構(gòu)建擇時策略，相比原策略在222年回撤大幅減少。但同樣的作為代價，其總收益有所下降，主要原因在于我們知道真實(shí)的市場預(yù)期，而是采用我們刻畫的A股景氣度指數(shù)作為預(yù)期的代理指標(biāo)。實(shí)際市場的預(yù)期受到許多因素的影響，非完全是宏觀數(shù)據(jù)層面，因此策略會錯過某些行情，此部分需要其他角度的判斷予以修正總體來說景氣度加入判斷會提高策略勝率并降低回撤波動但同樣的也過濾掉了一些機(jī)會。圖：分歧度、流動性、景氣度框架滬深300擇時凈值曲線 圖：擇時框架歷年表現(xiàn)對比滬300201452%33%16%20156%43%40%2016-11%6%14%201722%20%15%2018-25%-2%3%201936%47%20%202027%45%36%2021-5%9%10%2022(c)-29%-15%2%在周頻規(guī)角下，三維擇時框架統(tǒng)計(jì)結(jié)果依然較為顯著?？炊鄥^(qū)間總體勝率不賠率都較高，看空區(qū)間除包含“持續(xù)陰跌”的分歧度↓-流性↓-景氣度↓區(qū)間夠顯著以外，總體判斷顯著性較高。圖：三維擇時框架對周頻市場漲跌預(yù)測的統(tǒng)計(jì)（201-2022.1）↓↓↓↑↑↑↑↓↓↑↑↓-↑↓↑↓-%%%%-%-%周益檢值--周益檢值:1:1:1:1:1:1三維擇時框架未來研究展望本報告提出了基于分歧度、流動性、景氣度的三維擇時框架，將量價信息不宏觀基本面信息進(jìn)行了有機(jī)的結(jié)合。三大指標(biāo)有效的對市場的漲跌區(qū)間行了分域，利用其行擇時策略構(gòu)建回撤小、收益穩(wěn)健?？蚣茌嬊逦?，六大象限分別具有直觀意義，各象限的優(yōu)劣特征明顯，未來有一步修正和改的空間。本報告提出的三維擇時框架主要為市場勝率判斷。擇時策略除了勝率以外還需有賠率的考量。大資金量投資者不長期投資者對賠率較為重規(guī)。未來賠率模型不勝率模型的結(jié)合也值得深度探索。行業(yè)指數(shù)可能同樣能夠用分歧度、流動性、景氣度框架進(jìn)行判斷。在部分行業(yè)指數(shù)上，分歧度下降、流性下降的區(qū)間，市場形成向下合力，指數(shù)穩(wěn)定下跌的情較為普遍，采用原先的量價擇時框架無法作出有效的擇時。如若加入行業(yè)景氣度的判斷，可能會有明顯改善。對于形成合力下的市場方向判斷，除景氣度指數(shù)以外可以進(jìn)一步探索。無論是基于社交媒體的情緒研究還是資金面的其他角度變化，都可能對市場合力向的判斷有一步的修正。附錄指標(biāo)大類指標(biāo)名稱指標(biāo)頻率經(jīng)濟(jì)增長GDP價工業(yè)指標(biāo)大類指標(biāo)名稱指標(biāo)頻率經(jīng)濟(jì)增長GDP價工業(yè)當(dāng)季比季通貨膨脹CRB現(xiàn)貨數(shù)工原料日投資房地產(chǎn)發(fā)投完成額累計(jì)比月出口PI:新出訂單月利率SHR:3日工業(yè)產(chǎn)量產(chǎn)量家電冰箱當(dāng)月比月工業(yè)產(chǎn)量產(chǎn)量家洗衣機(jī)當(dāng)月比月工業(yè)產(chǎn)量產(chǎn)量空調(diào)當(dāng)月