20110718从选股到组合构建异常交易公告选股策略中的资金规划_W

1、请阅读最后一页评级说明和重要声明2011-07-11资金规划系列报告应用篇（二）金融工程专题报告从选股到组合构建异常交易公告选股策略中的资金规划报告要点n 资金规划在异常交易公告选股策略中的应用在 驱动型选股策略报告中，我们指出发布异常交易公告的股票在三个月后的前 10 个交易日和后 10 个交易日之间有正的超额收益。本篇报告中，我们使用资金规划的方法决定每只发布公告的股票的投资额度，并构建动态的投资组合。使用资金规划方法构建的组合 2008 年 2 月到 2010 年 4 月期间总计获取 93.27%的超额收益；而相同时间内采用一般方法构建的三个对照组合超额收益仅为 25.68%、10.57

2、%和-9.32%。n 最佳买入卖出点前 10 个交易日和后 10 个交易日显然不会恰好是最佳的买入卖出点。我们设置买入千分之四、卖 分之五的交易成本，得到最佳买入点为三个月到期前 6 个交易日买进、后 14 个交易日卖出。在这样的买卖点上，规划组合的 2008 年 2 月到 2010 年 4 月的总超额收益提高到了 124%。n 小盘股公告策略在发布异常交易公告的股票中，小盘股的超额收益更加显著和稳定。然而我们发现，剔除大盘股和中盘股会对组合产生两方面的影响一方面所投资的股票的平均收益提高，这有利于最终组合收益的提高；另一方面，总投资机会减少，由于投资机会在时间上并非完全冲突，原本投资于大盘股

3、、中盘股的资金有一部分将会闲置，这不利于最终组合收益的提高。而从图10 来看，后者的影响更大，因而小盘股组合的收益低于考虑了所有非 ST股的规划组合。经过资金规划之后的异常交易公告策略资料来源：wind 资讯，长江证券研究所相关研究 驱动选股策略连续投资中的资金规划问题分析师： 俞文冰021- 68751782执业证书编号：S0490510120020 联系人：俞文文目录一、异常交易公告策略3二、公告策略的资金规划方法4五、小盘股公告策略10图表目录图 1：完全串联形式的时间关系3图 2：完全并联形式的时间关系3图 3：较复杂的时间关系

4、4图 4：新的投资机会不断加入时的处理流程5图 5：公告策略收益6图 6：公告策略累计收益比7图 7：不同的买卖时点对收益的影响7图 8：提前 6 天买入，滞后 14 天卖出对应的组合走势8图 9：累计收益倍数9图 10: 小盘股公告策略11表 1：发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益3表 2 发布公告三个月后的前 6 个交易日到后 14 个交易日的平均超额收益8表 3：月度超额收益9表 4：小盘股的超额收益更明显（T-10T+10）10表 5：小盘股的超额收益更明显（T-6T+14）10请阅读最后一页评级说明和重要声明10金融工程一、异常交易公告策略在 驱动策略

5、报告中，我们指出发布异常交易公告的股票在三个月以后容易被市场炒作从而产生超额收益。我们从网上读取公告，并收集未来三个月内不存在重大事项的非 ST 股票，考察这些股票在发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益。时间范围为 2007 年11 月 5 日到 2011 年 5 月 11 日发，业绩比较基准为上证综指。从表 1 可以看出，发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益在每年都大于 0。表 1：发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益年份公告次数平均超额收益t 值20082611.84%2.1620092224.59%

6、4.7620101781.87%2.162011661.22%1.10数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部我们注意到每年这样的投资机会都有很多，因此如果可以连续地参与尽可能多的这样的投资机会，将会获得较高的年化超额收益。但是这样的连续投资过程却并非那么直接、简单。如果项目之间的时间关系如图 1 所示，则可以依次投资于各个项目，最终获得的收益将很大。而如果投资机会之间的时间关系如图 2 所示，那么最终收益就仅与平均收益相当， 不超过 5%。图 1：完全串联形式的时间关系t1t1 t2t2tntn项目N项目2项目1数据来源：长江证券研究部图 2：完全并联形式的时间关系请阅读最后一页评级说明和重

7、要声明3项目1项目2项目N数据来源：长江证券研究部实际的公告投资机会之间的时间关系既不像图 1 所示那么乐观，也不像图 2 所示那么悲观。而是类似图 3 所示：t1 t2t2 t3t1 t4t3t4目3项项目4项目1项目2图 3：较复杂的时间关系数据来源：长江证券研究部这种情况下的资金规划，也就是我们在连续时间下的资金规划中所讨论的问题。在本篇报告中，我们将其用于异常交易公告选股策略。二、公告策略的资金规划方法我们使用初始投资日、资金回收日、预期收益率、预期波动率 4 个特性来描述每一个公告 投资 机会。 记为 为ERi ,ai ,t1i ,t2i ， 下标 i 用 于区 分不同 的投 资机会

8、 。 用A = ERi ,si ,t1i ,t2i | i = 1,2,.N 表 示 包 含 N 个 公 告 投 资 机 会 的 集 合 。 用w = (w ,w ,.,w )T 表示每个项目的投入资金量，总效用函数表示为 g(w,A)； 用12N (te ,CF e )| i = 1,2,.K 表示未来外部现金流入，t e 表示第 i 笔流入资金何时流入，iii iCF e 则表示第 i 笔流入资金的量。请阅读最后一页评级说明和重要声明4金融工程资金规划的问题就是在给定投资机会集合 A 和外部资金流入的情况下，以总效用函数 g(w,A)最大化为目标求出各个项目投入资金的最优比例w = (w

9、,w ,.,w )T12N 在考虑资金回收利用的情况下，可以归结为如下的最优化问题：max g(w,A) w请阅读最后一页评级说明和重要声明5满足： wi 0,i = 1,2,.,N w CF e + w (1 + r ) - w ,i = 1,2,.,N t1j tj 1i k te t k 1i t2j t1i jji 其中，w、A、g(w,A)的含义如前面所述，分别表示投入资金、投资机会集合和效用函数。第二个约束即在第 i 个投资机会投资之前已经进行了投资（t1j t1i ）并且资金尚未回收（t2j t1i ,等号表示当期回收的资金下一期才可以使用）的投资机会的总投资额k1度加上第 i

10、个投资的权重不能超过已经流入（te ti ）的外部资金与已经回收项目的回收资金之和。即任何时刻将要花出去的资金不能超过实际持有的资金。同样，由于在每次规划时只能观察到未来三个月内的投资机会，新的投资机会时随着时间的推移不断进入投资者视野的。因此在历史回测时我们采用下面的流程：图 4：新的投资机会不断加入时的处理流程t时刻观察到项目集合Attt+1按最新的规划结果对当前项目进行投资计算在CFt、At下的资金配置方案计算新的未来现金流入CFt数据来源：长江证券研究部三、资金规划的效果由于收益率的预测十分困难并且通常是不稳定的。在后面的讨论中，我们假设没有其他有用的信息，因而无法对不同股票的预期收益

11、率做出进一步的预测。我们简单假设所有股票在三个月到期日附近的预期收益率都相等，预期波动率也相等。这种情况下资金规划组合的 收益，是有预测情况下的规划组合收益的下限。在这种假设下，不同的投资机会的差异完全来源于不同的买卖时间。这样我们就能更清楚的看到资金规划在处理时间冲突上的能力，而不是一个混合了资金规划和收益率预测的总效果。在目标函数的选择上，由于我们假设缺少用于收益预测的进一步信息，从而只能假设所有项目的预期收益率都是相同的。于是预期收益率最大化并不是一个合适的目标函数。我们在构建组合的时候主要从两个方面出发，一方面由于我们假设了预期收益率是相同的，所以一个均值方差有效的组合应是尽可能分散投

12、资的组合，这样的组合具有小的波动性；另一方面我们希望尽可能提高资金使用效率。从均值方差有效性的角度，我们应以夏普比率的最大化为目标；从资金使用率的角度，我们应以总的资金周转次数的最大化为目标。综合考虑这两点，我们选择如下目标函数：g(w,A) = SR(w,A) * wi 其中， SR(w,A)表示夏普比率。设定买入时间为三个月到期前 10 个交易日，卖出时间为三个月到期后 10 个交易日。资金规划的效果如图 5 所示， 图 5：公告策略收益数据来源：wind 资讯，长江证券研究部请阅读最后一页评级说明和重要声明6金融工程图 6：公告策略累计收益比数据来源：wind 资讯，长江证券研究部使用资

13、金规划方法构建的组合 2008 年 2 月到 2010 年 4 月期间总计获取 93.27%的超额收益；而相同时间内采用一般方法构建的三个对照组合超额收益仅为 25.68%、10.57%和-9.32%。其中，我们考虑的对照组合 1 的构建方法是在每天的投资中都用完所有的资金，同一天的多只股票之间资金均匀分配；对照组合 2 的构建方法是将初始资金等分成 5 份，第一份投资于第 1 个、第 6 个、机会，第二份资金投资于第 2 个、第 7 个机会，第五份投资于第 5、第 10：对照组合 3 的构建方式于对照组合 2 基本相同，只是对照组合三中将初始资金分成 10 份，构建 10 个滚动的组合。对照

14、组合的构建方式实际上具有一定的代表性，在实际中也有一些应用。图 5 显示， 使用连续投资资金规划方法构建的组合明显战胜对照组合。四、不同买卖时点的影响我们进一步研究不同的买入卖出时间对最终收益的影响，由于不同的持有长度对于总的交易金额有很大影响，短持有时间的情况下，交易量会很大，这在获取更多收益的同时，交易成本也明显提高。因此在买卖点的选择中，我们考虑了买入千分之四、卖 分之五的交易成本，由此得到以不同的买卖点买入卖出时最终可以获取的绝对收益的差异。如图 7 所示：图 7：不同的买卖时点对收益的影响请阅读最后一页评级说明和重要声明7数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部最佳买入点为在三个月到

15、期时提前 6 个交易日买入，滞后 14 个交易日卖出。在这样的策略下公告股票的平均超额收益如表 2 所示表 2 发布公告三个月后的前 6 个交易日到后 14 个交易日的平均超额收益年份公告次数平均超额收益t 值20082612.73%3.1220092222.86%3.5220101782.40%2.662011664.22%3.27数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部我们设定买入时间为三个月到期前 6 个交易日收盘，卖出时间为三个月到期后第 14 个交易日收盘。这种策略下整个投资过程的资产净值走势如图 8 所示：图 8：提前 6 天买入，滞后 14 天卖出对应的组合走势请阅读最后一页评级

16、说明和重要声明8金融工程数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部我们将规划组合与上证综指相除获得累计收益倍数，用于反映超额收益的状况，如图 9 所示。倍数增大即表示组合获得了超额收益。图 9：累计收益倍数数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部规划组合自 2010 年 1 月以来的月度超额收益如表 3 所示表 3：月度超额收益月份沪深 300 涨跌组合涨跌超额收益2010 年 1 月-10.39%15.47%25.86%请阅读最后一页评级说明和重要声明92010 年2 月2.42%15.08%12.66%2010 年3 月1.95%4.06%2.11%2010 年4 月-8.32%-9.82%

17、-1.50%2010 年5 月-9.59%-6.38%3.20%2010 年6 月-7.58%-13.44%-5.86%2010 年7 月11.93%19.34%7.41%2010 年8 月1.20%3.27%2.07%2010 年9 月1.12%1.28%0.17%2010 年10 月15.14%25.00%9.86%2010 年11 月-7.19%-5.83%1.36%2010 年12 月-0.28%-1.98%-1.70%2011 年1 月-1.65%-9.30%-7.65%2011 年2 月5.30%19.67%14.37%2011 年3 月-0.50%3.25%3.76%数据来源：W

18、ind 资讯，长江证券研究部五、小盘股公告策略我们对不同规模股票异常公告三个月到期日附近的平均超额收益分别进行统计，结果如表 4、表 5 所示：表 4：小盘股的超额收益更明显（T-10T+10）年份大盘股中盘股小盘股20082.74%0.42%2.98%2009-2.53%4.63%2.76%20100.68%0.86%3.03%20113.13%0.60%5.75%数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部表 5：小盘股的超额收益更明显（T-6T+14）年份大盘股中盘股小盘股20087.24%0.13%2.08%2009-2.28%6.87%3.55%2010-0.36%1.88%2.70%2

19、0113.61%2.68%5.52%数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部我们对于大盘股、中盘股和小盘股的区分方法是：沪深 300 的成分股为大盘股，中证500 的成分股为中盘股，中证 800 成分股以外的股票为小盘股。表 4、表 5 表明小盘股异常交易公告有更高的收益率。而且这一规律无论是在我们随意选取的买卖点（提前 10 个交易日买入滞后 10 个交易日卖出）还是最优买卖点（提前 6个交易日买入之后 14 个交易日卖出）都很明显。请阅读最后一页评级说明和重要声明10金融工程那么如果仅仅考虑小盘股而忽略掉大盘股和中盘股，是否可以获得更高的收益呢？如图 10 所示，我们将考虑仅仅考虑小盘股的

20、公告策略组合和考虑了所有非 ST 股的公告策略组合走势进行比较。其中组合的构建方式都是采用之前所介绍的资金规划方法。图 10: 小盘股公告策略数据来源：Wind 资讯，长江证券研究部我们发现，剔除大盘股和中盘股对组合产生了两方面的影响一方面所投资的股票的平均收益提高，这有利于最终组合收益的提高；另一方面，总投资机会减少，由于投资机会在时间上并非完全冲突，原本投资于大盘股、中盘股的资金中有一部分将会闲置，这不利于最终组合收益的提高。而从图 10 来看，后者的影响更大，因而小盘股组合的收益低于考虑了所有非 ST 股的规划组合。请阅读最后一页评级说明和重要声明11分析师介绍俞文冰，CFA，同济大学数

21、学系统计学专业本科，上海财经大学统计学研究生，曾在中海基金投资研究部工作，目前长江证券研究部担任金融工程首席分析师。汪鑫，中国科学技术大学近代物理系本科，金融工程研究生，从事金融工程研究。对本报告的评价请反馈至长江证券机构客户部姓名分工电话E-mail伍朝晖副主管（8621）6875239813564079561 甘 露华东区总经理（8621）6875191613701696936 鞠 雷华南区总经理（8621）6875186313817196202 程 杨华北区总经理（8621）6875319813564638080 李劲雪上海私募总经理（8621）6875192613818973382 张 晖深圳私募总经理（0755）8276699913502836130 zhanghui1