【广发金工】另类视角下的指数轮动策略研究

财富   2025-01-08 10:19   广东  

广发证券资深金工分析师 陈原文

SAC: S0260517080003

chenyuanwen@gf.com.cn

广发证券首席金工分析师 安宁宁

SAC: S0260512020003

anningning@gf.com.cn

广发金工安宁宁陈原文团队

摘要


互联网舆情数据可预测性分析:

相较于传统的金融数据,互联网舆情数据可以及时地描述投资者的情绪面。众多数据源中,舆情搜索指数反映了众多投资者对某类信息的关注情况,本文将众多投资者对大小盘的舆情搜索情绪作为投资者情绪的直接代理变量,以此来研究大小盘风格轮动与舆情变化的强弱之间的关系。投资者情绪随着大小盘风格的变化而波动,同时也反过来影响了大小盘风格的变化。


基于网络舆情的指数轮动策略表现:

本报告基于网络舆情数据构建指数轮动策略。基于舆情变化的指数轮动策略根据舆情变化和行情变化有正相关关系,且舆情变化通常会领先于行情变化构建了量化择时策略,实证结果表明利用舆情信息作为择时信号源在历史区间内具有良好表现。在上证50与中证500指数的轮动策略中,在实证区间内,策略的年化收益率为14.21%,信息比率为0.91。沪深300与中证500轮动中,在实证区间内,策略的年化收益率19.78%,信息比率1.33。


风险提示:

本专题报告所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时可能存在失效风险;策略在市场结构改变时有可能存在策略失效风险;策略在交易行为改变时存在可能失效风险。

一、互联网舆情数据


(一)互联网舆情数据可预测性分析

现代金融市场理论通常假设市场上的每个投资者都是完全理性的,然而,现实中的金融市场并不支持这一强假设,尤其在A股市场上,个人投资者占比较高,卖空存在限制,股价异象繁生,例如特殊时间段出现超额收益的日历效应、小市值股票更容易有超额收益的规模效应等。在这样的背景下,行为金融学异军突起,从人们的投资心理、行为特征等角度进行分析。如认知心理学认为投资者容易过度自信、盲目冲动、表现出“追逐热点的羊群效应”、“追涨杀跌”等现象,可以看出,投资者的情绪变化对股票价格有着不可忽视的影响。
一般的基本面数据、宏观数据、资产行情数据在捕捉投资者的情绪变化方面显得力不从心。相比之下,互联网舆情数据可以及时地描述投资者的情绪面。在信息技术和互联网平台日新月异的今天,越来越多的投资者投入到互联网讨论的大军中,尤其是中小投资者,他们更加依赖于从网络来获取信息并做出投资决策,并通过微博、股票论坛、股吧等网络社区来表达自己的投资观点。互联网舆情数据来源及范围非常广泛,通过文本数据挖掘、情感分析、用户行为分析等方法可以得到不同维度的舆情数据,如投资者对不同话题的关注度、投资者对不同事件的情感倾向、不同事件之间的相互关联等。在众多数据源中,舆情搜索指数代表了人们对不同概念热点、板块等的关注度情况,本文将这种关注度作为投资者情绪的直接代理变量,以此来研究大小盘风格轮动与舆情变化的强弱之间的关系。
市场关注度舆情指数本身就是一种群体智慧,携带了市场关注热点的信息。投资者情绪随着大小盘风格的变化而波动,同时也反过来影响了大小盘风格的变化。当市场出现追逐大盘或者小盘风格时,投资者关注度上升,关注度的上升又不断推动大盘或者小盘风格的继续上涨。上升的价格引来更多的关注度,形成一种正反馈机制。而当投资者热度上升到一个高点时,无法吸引更多的投资者,之前的投资者开始撤出,强势风格发生转向。所以通过对大小盘风格舆情相对强弱的变化趋势的分析,可以去探究投资者关注度的变化情况,从而对大小盘风格的变化进行预判。


(二)舆情搜索指数

舆情指数是通过对网络中各种类型媒体所发布的信息进行独立的第三方观察,形成量化统计和定性分析,并结合算法推导、归纳总结而最终形成的一套网络舆情指数体系。其中,以搜索引擎的搜索数据为基础构建的舆情指标包括百度指数、360趋势、谷歌趋势等,基于互联网信息平台的用户数据构建的舆情指标包括新浪微博微指数、微信指数等。百度作为最大的中文搜索引擎,在国内有着巨大的用户基数,是数亿网民上网的流量入口。百度指数以网民在百度的搜索量作为数据基础,以关键词为统计对象,科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。百度指数可以代表某段时间内,人们对某话题的关注程度,即可以作为一个直接的舆情指标。





本篇专题报告探讨大小盘风格指数对应的网络舆情数据在大小盘轮动中的效果。


二、指数轮动策略构建


(一)大小盘风格指数网络舆情数据选择

大小盘风格指数网络舆情的选择中,其中大小盘轮动分别选择上证50、沪深300、中证500及中证1000作为大小盘风格指数的代表,使用特定的关键词组作为大小盘网络舆情的代理变量,如上证50网络舆情使用“上证50”、“上证50指数”、“上证50ETF”等关键字在网络中的情绪指数作为上证50的网络舆情。



(二)大小盘风格收益率变化与舆情变化

通过比较指数舆情与指数收益率发现,舆情信息的变化要先于指数间收益率的变化,可以通过大小盘风格的舆情数据和行情数据的关系,来判断接下来一段时间内大小盘风格的强弱变化。本篇专题报告将指数间舆情变化率差与指数间收益率差做相关性分析,指数间舆情的变化率强弱变化与下一日指数收益率变化存在正相关关系。




(三)基于舆情变化率的指数轮动策略

大小盘风格指数舆情的相对强弱与对应的指数表现相对强弱存在正相关关系,即,当某个指数相对于另一指数的舆情热度上升时, 该指数可能在接下来的时间里可能跑赢另一指数。

本篇专题报告基于上述逻辑构建策略框架。选取沪深300指数,上证50指数及中证500指数、中证1000作为标的指数,分别配对为“上证50-中证500”、“沪深300-中证500”、“上证50-中证1000”、“沪深300-中证1000”。以“上证50-中证500”为例,若当日上证50收益率大于中证500收益率,且当日上证50情绪值相对前一日的变化率大于中证500情绪值相对前一日的变化率,则在下一日开盘时做多上证50,做空中证500;若当日上证50收益率小于中证500收益率,且当日上证50情绪值相对前一日的变化率小于中证500情绪值相对前一日的变化率,则在下一日开盘时做空上证50,做多中证500。


实证数据回测区间为2011年1月1日至2024年11月1日,其中中证1000指数的回测从2022年7月12日至2024年11月1日,如无特别说明,以下2024年截止至今指的是截止至2024年11月1日的数据测算结果。

以下部分将基于上述测算框架逻辑进行历史测算。







在“上证50-中证500”轮动中,基于舆情与行情的指数轮动策略年化收益率为14.21%,信息比率为0.91。在2011至2024年的14年中,回测期间的最大回撤为-32.6%。





在“沪深300-中证500”轮动中,基于舆情与行情的指数轮动策略年化收益率为19.78%,信息比率为1.33。在2011至2024年的14年中,收益率为正的年份有13年,回测期间的最大回撤为-20.46%,相对只看舆情变化的轮动策略,结合行情变化的轮动策略在回测期间内有更高的信息比率及准确率。





在“上证50-中证1000”轮动中,基于舆情与行情的指数轮动策略在回测期间内整体表现较为一般,舆情与行情数据表现在上证50与中证1000的轮动中不太具备领先指标意义。





在“沪深300-中证1000”轮动中,基于舆情与行情的指数轮动策略在回测期间内整体表现较为一般,舆情与行情数据表现在沪深300与中证1000的轮动中不太具备领先指标意义。


三、总结


行为金融学理论指出,投资者的情绪变化对股票价格有着不可忽视的影响。非传统金融数据(如舆情、搜索量、语文文本等)能从多个维度捕捉市场情绪,本报告以大小盘的搜索舆情数据作为大小盘舆情的指标,探究舆情数据在指数轮动中的应用。
基于舆情变化的指数轮动策略根据舆情变化和行情变化有较强的正相关关系,且舆情变化会领先于行情变化构建了量化择时策略,实证结果表明利用舆情信息作为择时信号源在历史区间内具有良好表现。上证50与中证500轮动中,策略的年化收益率为14.21%,信息比率为0.91。沪深300与中证500轮动中,策略的年化收益率为19.78%,信息比率为1.33。

四、风险提示


本专题报告所述模型用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成,所得结论与规律在市场政策、环境变化时可能存在失效风险;
策略在市场结构改变时有可能存在策略失效风险;
策略在交易行为改变时存在可能失效风险。


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