摘 要
本文是上一篇处置效应的策略应用部分。
通过对期货市场换手率进行处理后，我们可以计算得出每个交易日每个品种的参考价格。根据得到的参考价格，我们可以计算出每个品种当前的盈利情况。再根据得到的盈利数据进行基础策略和衍生策略的开发。最终N日获利情况因子近期表现尚可，其他因子表现一般。
通过对处置效应的策略研究我们发现，测试时间段显示期货市场存在一定的处置效应，但策略是否能够持续有效，还需要进一步持续关注。
风险提示：本报告仅对模型作客观呈现，不具备任何交易建议。历史业绩不代表未来业绩，回测业绩不代表实盘业绩，期市有风险，入市需谨慎。
在之前的专题文章中，我们介绍了行为金融学中的处置效应、处置效应中的筹码分布及参考价格的概念及计算方法，并对期货市场的特殊情况进行探讨。这篇文章中我们将围绕处置效应，筹码分布及参考价格进行策略的开发。
一
计算各品种参考价格
上一篇文章中，我们给出了参考价格的计算公式，并对期货市场中换手率的具体处理给出了说明。具体如下。
参考价格计算公式如下。
其中，K为归一化系数，RPt为t时刻的参考价格；Pt−n为t−n时刻的价格；Tt-j为为t-j时刻的换手率。累乘项表示从t-n时刻到t-1时刻之间未换手比例的累积乘积。用于计算在t−n时刻买入的筹码在t时刻仍未被卖出的比例。
1.1 换手率的特殊处理
在期货市场中，换手率通常用成交量/持仓量来近似计算。由于期货市场的高换手率可能导致传统计算方法失效，当换手率低于1时，按照上述公式进行计算；当换手率大于1时，换手率被近似处理为无限接近1。通过这种方式处理换手率，我们可以更准确地反映投资者的真实持仓成本。这样对换手率处理后，我们可以实现在计算持仓成本时，对历史价格进行权重上合理的加权。
由于后续策略开发均需用到参考价格，我们对参考价格计算公式的内在假设进行探讨。在真实的市场交易中，每一笔成交的背景都不同。交易者的真实持仓成本不同，不同成本下对应的真实换手率也不同。在计算参考价格时，我们按每个交易日去考虑，用当天的收盘价/成交均价乘以当天的换手率和追溯日期的不换手率，实际默认的假设是每天不同成本的筹码均以最后所体现的当日换手率进行了换手。这是一种简化的假设。
1.2 参考价格的计算举例
由于期货市场的换手率较高，我们以10个交易日为观测数据，计算每日的参考价格。
参考价格的具体计算，举例如下：
计算调整后的换手率
我们需要计算每一天的调整换手率，即该日的换手率乘以后续未换手率的乘积。
计算所有调整后的换手率的总和：0.000000000000002+0.0000000000000088+0.0000000000000305+0.0000000000000685+0.0000000000009999999+0.0105+0.0336+0.10+0.18+0.70 ≈ 1.0247
将每一个调整后的换手率除以总和以进行归一化。例如，t-9的归一化调整换手率为：归一化调整换手率t−9=0.000000000000002 / 1.0247≈0。
对所有日期进行类似计算。
我们将这些值归一化：
然后重新计算参考价格 RPt：
RPt=105×0.01025+106×0.03279+107×0.09759+108×0.17564+109×0.68329
计算每一项：
将这些值相加：
RPt=1.07625+3.47574+10.43813+18.97412+74.47861=108.44285，
根据上述假设数据及计算，t日的参考价格 RPt为 108.44285。
按照上述逻辑，将各品种各个交易日的参考价格进行计算，后续策略开发将进行应用。
二
基于处置效应的策略开发
在计算出参考价格后，我们可以计算出每个交易日每个品种的获利情况。针对这些获利数据，我们可以做一些基础的策略开发，如，获利的均值、获利的方差、偏度、峰度等基础统计类策略。除此之外，也可以进行一些衍生因子开发，如N日的获利情况、参考价格附近的筹码情况、参考价格较远的筹码分布情况、参考价格历史分位等等。
我们将基础策略和衍生策略均进行了测试。发现在衍生类策略中，N日获利情况绩效尚可。其余基础策略和衍生策略绩效表现一般。
三
总结
本文是上一篇处置效应的策略应用部分。通过对期货市场换手率进行处理后，我们可以计算得出每个交易日每个品种的参考价格。根据得到的参考价格，我们可以计算出每个品种当前的盈利情况。再根据得到的盈利数据进行基础策略和衍生策略的开发。最终N日获利情况因子近期表现尚可，其他因子表现一般。
通过对处置效应的策略研究我们发现，测试时间段显示期货市场存在一定的处置效应，但策略是否能够持续有效，还需要进一步持续关注。
四
参考文献
1. Grinblatt, M., & Han, B. (2005). Prospect theory, mental accounting, and momentum. Journal of Financial Economics, 78(2), 311–339. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.10.006
2. 张朗朗. (2021). 基于处置效应因子的AdaBoost选股策略研究 (硕士学位论文). 华中科技大学, 中国武汉
免责声明
向上滑动阅览
长按图片即可识别二维码
