A股神秘的尾盤30分鐘

去年股災之後,A股尾盤30分鐘一度被稱作「國家隊」的上班時間,這段時間曾多次上演市場大跌尾盤後拉起的奇跡,尤其是以上證50為代表的大股票尾盤拉升明顯。因此尾盤30分鐘也是神秘的30分鐘。

除了「國家隊」的因素外,或許這30分鐘內股票價格走勢本身就蘊含著重要信息:

一般而言,開盤 30 分鐘及尾盤 30 分鐘的股價波動率及成交量往往高於日內平均水平,這一時間段是大量機構投資者、知情交易者的交易時間,尤其是在尾盤 30 分鐘,是市場信息充分反映、股票籌碼充分換手的重要階段。

國泰君安研究報告發現,無論是從收益率、波動率還是流動性衝擊效用 3 個角度檢驗,尾盤 30 分鐘的預測顯著性均明顯強於其餘時間段,呈現收益率反轉、低波動與低流動性衝擊的個股在次日將有更好的表現。

報告認為,在尾盤30分鐘時間段內,投資者交易所產生的價格、成交量等信息更能充分反映投資者對未來股價走勢的預期。

具體來看邏輯,via國泰君安金融工程團隊:

因子有效性檢驗

我們首先根據個股日內 1 分鐘數據構建收益率反轉因子,具體構建方式如下所示:

Daily Reverse = 0.5*Reverse + 0.5*Bias

下面,我們將構建日內 8 個 30 分鐘內,對應的 Daily Reverse 因子,並檢驗其與次日個股收益率截面的統計關係,具體結果如下所示:

A股神秘的尾盤30分鐘

A股神秘的尾盤30分鐘

可以看到,尾盤最後 30 分鐘的價格走勢,蘊含了顯著的反轉信息,即尾盤拉升的股票次日大概率獲取超額負收益,而尾盤下跌的股票次日則有大概率獲取超額正收益,並且這一規律除了在股災等市場極端行情外,無論是在牛市、熊市或是震蕩市都較為穩定。

從因子績效的顯著性來看,尾盤最後 30 分鐘的因子績效,其預測顯著性高於其餘時間段,並且因子年化收益率超過-20%,這在月頻率因子檢驗中是極為罕見的。由此可見,短期價格走勢所蘊含的信息,尤其是尾盤 30 分鐘,是更為充分的,這也符合我們定義阿爾法因子四維屬性的特性。

有趣的是,我們觀察到,開盤 30 分鐘的走勢也具有極為顯著的預測性,並且其呈現了顯著的動量特點,尤其是在趨勢較強的市場環境中。也就是說,個股開盤 30 分鐘的走勢與次日走勢大概率正相關,而收盤 30 分鐘的走勢則與次日走勢大概率負相關。這與我們上述提到了,在開盤 30分鐘及尾盤 30 分鐘交易時間段內,成交最為活躍、信息反映最為有效、籌碼轉換最為充分的直觀經驗是相一致的。

接下來,我們同樣根據日內 1 分鐘數據構建波動率因子,具體構建方式如下所示:

Daily Volatility = 0.5*Dastd+0.5*Residual Volatility

同樣,我們將構建日內 8 個 30 分鐘內,對應的 Daily Volatility 因子,並檢驗其與次日個股收益率截面的統計關係,具體結果如下所示:

A股神秘的尾盤30分鐘

A股神秘的尾盤30分鐘

與收益率因子 Daily Reverse 一樣,波動率因子 Daily Volatility 同樣是在最後 30 分鐘時間段內,預測顯著性最強。並且,Daily Revers 因子年化因子收益率高達-26.23%,信息比率為-2.28。這表明,尾盤 30
分鐘內波動率越小的個股,在次日則將大概率跑贏基準,反之亦然。這與個股在月頻率的波動率屬性同樣也是一致的,只不過在準高頻的維度下,顯著性更強。

最後,我們同樣根據日內 1 分鐘價格與成交金額數據構建流動性衝擊因子,具體構建方式如下所示:

Daily MILLIQ = 1.0*Daily Maxilliq

同樣,我們將構建日內 8 個 30 分鐘內,對應的 Daily MILLIQ 因子,並檢驗其與次日個股收益率截面的統計關係,具體結果如下所示:

A股神秘的尾盤30分鐘

A股神秘的尾盤30分鐘

流動性衝擊因子同樣也是在最後 30 分鐘內預測效果最為顯著,即流動性衝擊越小的個股,次日將大概率跑贏基準。同時 Daily MILLIQ 因子收益率的信息比率高達 4.14,體現了極強的穩定性。

可以發現,無論是從收益率、波動率還是流動性衝擊效用 3 個角度檢驗,尾盤 30 分鐘的預測顯著性均明顯強於其餘時間段,呈現收益率反轉、低波動與低流動性衝擊的個股在次日將有更好的表現。

通過上述檢驗,我們認為在尾盤 30 分時間段內,投資者交易所產生的價格、成交量等信息更能充分反映投資者對未來股價走勢的預期。

因子組合構建

我們下面分別構建基於尾盤 30 分鐘時間段各因子的最小波動純因子組合(Minimum Volatility Pure Factor Portfolio, MVPFP),以統計因子內在的收益風險屬性,時間自 2013 年至 2016 年,組合構建方式具體為(MVPFP 構建詳情參考專題報告《如何將阿爾法因子轉化為超額收益》):

其中,方程的權重解集合為,模擬組合構建不考慮交易成本,3 因子組合績效結果如下:

A股神秘的尾盤30分鐘

A股神秘的尾盤30分鐘

A股神秘的尾盤30分鐘

績效統計的結果表明,通過適當的組合構建,3 因子的內在邏輯與收益風險特徵均可做到,並且組合收益的穩定性較強。從單因子組合的收益 角度而言,Daily Reverse 組合和 Daily Volatility 組合在不考慮成本的情況下,年化收益率均在 30%左右,這在月頻率的因子構建中是幾乎不可能的。這表明,在準高頻領域,因子模型蘊含的超額收益可能比我們想像的更高。

超額收益預測

最後,我們利用上述計算的收益、波動、流動性衝擊 3 類因子,對次日的超額收益進行預測統計,即計算預測超額收益截面與實際超額收益截面的相關係數 IC。其中,超額收益阿爾法的可能方式我們採用經典的ALPHA = IC*SCORE*VOLATILITY 的方式,即對於第 t 天的 Daily Reverse、Daily Volatility、Daily MILLIQ 因子,其所可能得第 t+1
日的超額收益率截面為:

其中分別為第 t 日,3 個因子的標準化截面,分別為 3 個因子歷史 250 日 IC 均值(我們暫不考慮 IC 的權重問題),而為風險模型可能得到的第 t+1 日的個股殘差波動率截面。

我們選擇分布更為均勻的中證 500 指數作為比較基準,計算阿爾法預測截面與個股做到超額中證 500 收益率截面的組合信息系數,即

進而,我們對序列進行顯著性統計,以驗證超額收益的預測是否存在統計意義上的顯著性,具體結果如下:

A股神秘的尾盤30分鐘

對於序列的顯著性檢驗可以發現,除了在股災等市場極端行情外,其餘時間僅用我們定義的收益、波動、流動性衝擊 3 因子預測次日個股的超額收益, IC 序列的 T 檢驗顯著高達 6.21,這表明利用尾盤 30分鐘的股價信息對超額收益的預測存在極強的統計顯著性。

微信掃碼 下載見聞出品A股投資工具選股寶

(更多精彩財經資訊,)