行為金融研究系列之九：凸顯效應(yīng)的高頻應(yīng)用

凸顯效應(yīng)的 行為金融研究系列之九凸顯效應(yīng)的 行為金融研究系列之九00請注意，張鈺東,羅軍并非香港證券及期貨事務(wù)監(jiān)察委員會(huì)的注冊持牌人，不可在香港從事受監(jiān)管活動(dòng)。凸顯理論之A股“價(jià)”凸顯理論(SalienceTheory)：是一種建立在有限關(guān)注基礎(chǔ)之上的注意的權(quán)重。凸顯因子涉及凸顯性函數(shù)、凸顯權(quán)重函數(shù)、“主觀決策權(quán)重”和顯因子在選股中的應(yīng)用效果。89.2%，多空年化收益為51%，多空勝率為81%，夏普比率為6.凈值表現(xiàn)整體下降。另外，嘗試切割因子值最小的10%的個(gè)股后再回 （一）凸顯效應(yīng)研究 （一）理論基礎(chǔ) （一）數(shù)據(jù)說明 （一）因子相關(guān)性分析 23 23 20 20 20 20 23 23 26一、研究背景（一）凸顯效應(yīng)研究傳統(tǒng)金融市場理論通常假設(shè)市場上的每個(gè)投資者都是完全理性的，都能高效地融理論提出挑戰(zhàn)并有效地解釋了眾多市場異常行為。），理解這一現(xiàn)象對于深刻認(rèn)識投資者的行為模式、提高監(jiān)管效能和增強(qiáng)對投資者的保護(hù)有重要的意義。我們團(tuán)隊(duì)曾于2018年初發(fā)布報(bào)告《結(jié)合凸顯理論的選股研究--行為金融研究系票價(jià)格，并引人凸顯理論（(SalienceTheory)）以準(zhǔn)確刻會(huì)使得錯(cuò)誤定價(jià)收窄，因子收益也會(huì)跟著下降。因此，在較好的mat格式存儲2020年全市場股票的分鐘行情數(shù)據(jù)（包括分鐘頻的開高低收價(jià)所都是3秒一筆）或者level2行情，數(shù)據(jù)量要大很多。因此，高頻數(shù)據(jù)因子挖掘?qū)σ~外付費(fèi)，甚至需要自行下載存儲實(shí)時(shí)行情，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的因子擁擠度較般不能直接用作選股因子，而要通過信號變換、時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法從高頻數(shù)據(jù)中構(gòu)建特征，才能作為選股因子。此類因子與低頻信號的相關(guān)性較低，而候，同一段測試期具有更多的獨(dú)立樣本。例如，在一年的測試期內(nèi)，只有12個(gè)獨(dú)立線高頻數(shù)據(jù)構(gòu)建因子，并在A股市場進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。二、凸顯因子構(gòu)建方法（一）理論基礎(chǔ)有限注意最早由Kahneman(1973)提出,他認(rèn)為個(gè)體的認(rèn)知能力是有限的,需要在不同的事物上分配認(rèn)知資源,分配在一件事物上的注意力必然減少了個(gè)體對于另一事物的注意力,并稱這種現(xiàn)象為有限注意力。傳統(tǒng)的有效市場理論認(rèn)為市場參新聞、消息、評論甚至謠言充斥網(wǎng)絡(luò)渠道，使投資者不得不選擇性地關(guān)注某些顯著股票漲跌幅一直以來都是投資者進(jìn)行投資活動(dòng)的重要參考信息，投資者的有限注意會(huì)對股票收益率形成正反饋機(jī)制。當(dāng)股票收益顯著為正時(shí)，有限注意的投資者過度關(guān)注于股價(jià)表現(xiàn)出的上漲趨勢，推動(dòng)股價(jià)進(jìn)一步上漲，進(jìn)而又吸引了其他投資限注意的投資者過度關(guān)注于股價(jià)表現(xiàn)出的下跌趨勢，推動(dòng)股價(jià)進(jìn)一步下跌，最終可能導(dǎo)致股價(jià)短期內(nèi)將被低估的可能性。精準(zhǔn)投資由于投資者有限注意而被低估的股釋市場參與者分化與抱團(tuán)并存的特征中表現(xiàn)優(yōu)異，被眾多理論研究和金融實(shí)踐者廣泛應(yīng)用。凸顯理論是一種建立在有限關(guān)注基礎(chǔ)之上的注意力分配機(jī)制，由Bordalo等提出的決策權(quán)重函數(shù)說明，投資者的決策權(quán)重是各狀態(tài)發(fā)生的客觀概率的函數(shù)，凸顯理論基于投資者有限關(guān)注的視角，更進(jìn)一步提出，投資者決策權(quán)重是各狀態(tài)的凸?fàn)顟B(tài)所吸引，從而對于凸顯的狀態(tài)賦予更高的權(quán)重，而忽視表現(xiàn)平平的狀態(tài)?；久骘L(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償。投資者有限的注意力資源限制了其關(guān)注所有可投資股票的可能性，如果投資者過度關(guān)注驅(qū)動(dòng)凸顯效應(yīng)，那么凸顯效應(yīng)的顯著程度應(yīng)該隨著投資者表1：STR因子總體績效分析STR平均收益STR平均換手表2：STR因子風(fēng)格因子相關(guān)性分析（三）因子調(diào)整方向第二，以收益率為例，原因子反饋的是投資者受到凸顯股票吸引的主觀預(yù)期收益率與客觀預(yù)期收益率之差，我們嘗試直接以“主觀預(yù)期收益率”作表3：STR系列因子基本信息原始因子1原始因子STR_5min_σ115原始因子55三、實(shí)證分析（一）數(shù)據(jù)說明空勝率為73%，夏普比率為4.12。表4：ST系列低頻因子改進(jìn)后的績效分析STR_σ0 0 0表5：STR_active因子分年度績效表現(xiàn)本部分的Barra風(fēng)格因子參考BarraCNE5因子算法，基于天軟科技數(shù)據(jù)計(jì)算整相關(guān)性結(jié)果來看，因子和常見風(fēng)格因子的相關(guān)性總體相對較小。表6：因子與風(fēng)格因子的相關(guān)性分析比值50 86420 表7：STR_σ因子分年度績效表現(xiàn)周頻全市場選股方式下，引入高頻數(shù)據(jù)后，因子回測結(jié)果收益進(jìn)一步增厚。為75%，波動(dòng)率為8.9%，夏普比率為4.19。STR_5min_active因子的IC均值為-表8：STR系列高頻因子的績效分析STR_5min_σ050 00表9：STR_5min因子分年度績效表現(xiàn) 0.15 0.05 86420 076543210 表10：STR_5min_σ因子分年度績效表現(xiàn)50 0 0表11：STR_5min_active因子分年度績數(shù)據(jù)，相比于只觀察最近一個(gè)交易日的數(shù)據(jù)，因子回測結(jié)果相對更加突出。夏普比率為6.35。表12：ST系列高頻因子的績效分析0.05 0 0表13：STR_5min_MA因子分年度績效表現(xiàn) 0.15 0.05 862020圖29：STR_5min_MA_σ因子多頭空頭累計(jì)凈值543210 543210表14：STR_5min_MA_σ因子分年度績效表現(xiàn)0.05 0 0表15：STR_5min因子分年度績效表現(xiàn)四、進(jìn)一步檢驗(yàn)（一）因子相關(guān)性分析和常規(guī)風(fēng)格因子作相關(guān)性分析，結(jié)果來看，STR系列因子和風(fēng)格因子的相關(guān)性表16：STR系列因子和風(fēng)格因子相關(guān)性統(tǒng)計(jì)值比STR_σSTR_5min_σ表17：STR系列因子內(nèi)部相關(guān)性統(tǒng)計(jì)σe5min_MA_σE%σ%%5min_MA_σe調(diào)整換倉頻率為周度、雙周度和月度，測算換倉頻率對因子回測結(jié)果的影響。測算結(jié)果顯示，隨著換倉頻率的延長，因子收益有較明顯的下降，說明STR系列高表18：STR因子區(qū)分換倉頻率影響周頻換倉周期下對于手續(xù)費(fèi)的敏感性。具體而言，測試了全市場選股范圍內(nèi)的我們嘗試將STR高頻因子區(qū)分20組，觀察各組表現(xiàn)，結(jié)果顯示，多頭組，即因子值最小的一組，市場表現(xiàn)有較明顯的反轉(zhuǎn)。因此在應(yīng)用該因子時(shí)，可以考慮對個(gè) 我們對STR_5min_MA進(jìn)行相應(yīng)切割后再作回測，回測結(jié)果顯示表現(xiàn)存在一定表19：STR_5min_MA_cut低頻因子總體績效分析 0.05 086420 0表20：因子分年度績效表現(xiàn)五、總結(jié)）：STR系列因子構(gòu)建：凸顯理論是一種建立在有限關(guān)注基礎(chǔ)之上的注制，最終在進(jìn)行決策時(shí)賦予表現(xiàn)凸顯狀態(tài)以超出客觀概率更高的權(quán)重。構(gòu)建凸顯因子包括凸顯性函數(shù)、凸顯權(quán)重函數(shù)和基于“決策權(quán)重”和“客予不凸顯的股票較高的權(quán)重，即嘗試更多關(guān)注多頭組表現(xiàn)；第二，原因子反饋的是投資者受到凸顯股票吸引的主觀預(yù)期收益率與客觀預(yù)期收益率之差，我們嘗試直接為78.5%，多空年化收益為37%，多空交易日的高頻數(shù)據(jù)，相比于只觀察最近一個(gè)交易日的數(shù)據(jù)，因子回測結(jié)果相對更加勝率為89.1%，多空年化收益為53%，多空勝率為81%，夏普比率為進(jìn)一步檢驗(yàn)：相關(guān)性方面，STR系列因子和風(fēng)格因子的相關(guān)性總體較小，其