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研究摘要
前言：在前期报告《基于趋势资金日内交易行为的选股因子》中，我们借助最简单的成交量，在日内分钟级别层面识别趋势资金，并聚焦其本身的交易行为，构建了有效的选股因子。本篇报告做为前期报告的续集，从另一角度“对羊群效应的识别与分析”入手，关注趋势资金行动之后、其追随者的交易行为，从中提取有用的选股信息。趋势资金的定义与因子回顾：每个交易日，计算过去5日分钟成交量序列的90%分位数，将当日成交量大于上述分位数的分钟归为趋势资金的交易。考察趋势资金交易价格、交易量中的选股信息，构造趋势资金交易行为因子。该因子的月度RankIC均值为0.081，年化RankICIR为4.37；10分组多空对冲的年化收益为27.34%，信息比率为3.21，月度胜率为84.80%，最大回撤为7.06%。追随趋势资金的羊群效应因子：考察趋势资金行动之后，市场投资者的极端跟随行为，计算极端跟随成交量与趋势资金成交量的相对比值，将其定义为羊群效应因子。回测期2014/01/01-2024/06/30内，在全体A股中，羊群效应因子的月度IC均值为-0.055，年化ICIR为-2.90，月度RankIC均值为-0.084，年化RankICIR为-4.09；10分组多空对冲的年化收益为29.12%，年化波动为9.47%，信息比率为3.07，月度胜率为79.20%，最大回撤为4.98%。在剔除了市场常用风格和行业的影响后，纯净因子的年化ICIR达到-2.52，仍然具备有效的选股能力。另外，若将羊群效应因子与前期报告的趋势资金交易行为因子进行结合，稳定性可进一步提升。风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。https://pan.baidu.com/s/1L5FEH2iIpHeHEpSgEogWtw
提取码：uigk
在前期报告《“量价淘金”选股因子系列研究（五）：基于趋势资金日内交易行为的选股因子》中，我们借助最简单的成交量，在日内分钟级别层面识别趋势资金，再通过对应的价、量数据推测其交易行为，构建了有效的选股因子。该报告聚焦的是趋势资金本身的交易行为。众所周知，市场上的非理性投资者普遍存在盲目跟风的心理，行为金融学家将其称之为“羊群效应”。当非理性投资者发现了趋势资金的行动之后，可能会盲目地对其进行追随，我们认为从他们的极端交易行为中，也能提取一些有用的信息，用于选股因子的构建。因此，本篇报告做为前期报告《基于趋势资金日内交易行为的选股因子》的续集，从另一角度“对羊群效应的识别与分析”入手，聚焦趋势资金行动之后、其追随者的交易行为，挖掘有效的选股信息。在前期报告中，我们采用了如下方法，定义每日的趋势资金：（1）每个交易日t，回看过去k个交易日t-k、t-(k-1)、……、t-1，计算过去k日分钟成交量序列的m%分位数，定义为成交量阈值；其中，k暂取5，m暂取90；（2）将交易日t的每分钟成交量与上述阈值进行对比，若某一分钟的成交量大于上述阈值，则该分钟的交易被视为趋势资金的交易。识别了日内所有的趋势资金后，考察它们交易价格、交易量中的选股信息，分别构建了趋势资金交易均价因子、趋势资金净支撑量因子。趋势资金交易均价因子，考察的是当日趋势资金整体的交易行为，并与其他投资者进行对比，具体构造方式如下：（1）每个交易日，计算“趋势资金的成交量加权平均价格/所有分钟的成交量加权平均价格-1”；（2）每月月底回看过去20个交易日，计算上述指标的平均值，并做横截面市值、中信一级行业中性化处理。趋势资金净支撑量因子，关注的是趋势资金内部结构的问题，其构造方式如下：（1）每个交易日，计算当日所有趋势资金分钟收盘价的平均值，筛选趋势资金中、收盘价小于该平均值的分钟，将它们的成交量加总，得到趋势资金支撑成交量；（2）类似地，将趋势资金中、收盘价大于上述平均值的分钟成交量加总，得到趋势资金阻力成交量；（3）每日计算（趋势资金支撑成交量-趋势资金阻力成交量）/当日流通股本，月底回看过去20个交易日，求20日均值，再做横截面市值、行业中性化处理。最后，我们将上述两个因子各自横截面标准化，按照因子方向等权合成，得到趋势资金交易行为综合因子。以2014/01/01-2024/06/30为回测时间段，以全体A股（剔除其中的ST股、停牌股、上市未满60个交易日的次新股）为研究样本，趋势资金交易行为综合因子的月度IC均值为0.059，年化ICIR为3.08，月度RankIC均值为0.081，年化RankICIR为4.37；10分组多空对冲的年化收益为27.34%，年化波动为8.51%，信息比率为3.21，月度胜率为84.80%，最大回撤为7.06%。图表2展示了趋势资金交易行为综合因子的10分组及多空对冲净值走势，图表3汇总了趋势资金相对均价、净支撑量、综合因子的各项绩效指标。羊群效应会导致投资者产生“追涨杀跌”的交易行为，但在A股市场中，“追涨”与“杀跌”的力量通常是不对称的。除了涨跌停外，“追涨”几乎没有约束，但“杀跌”却会受到很大的限制。对于“杀跌”的限制主要来源于两个方面：（1）客观原因，A股市场的卖空限制：并不是所有看空的投资者都有资格进行卖空的操作，在大部分情况下，要求投资者必须有底仓；（2）主观原因，行为金融学上的“处置效应”：在急需资金的情况下，大部分投资者会选择卖出手中盈利的股票，而继续持有下跌的，甚至跌得越多持有越久；因此当股价下跌达到一定程度时，一部分投资者会进入麻木状态，不愿意做卖出止损的操作，也就相应地削弱了“杀跌”的力量。因此我们认为，A股市场中“追涨”和“杀跌”的两股力量是不对称的，这就导致了如果在某个股票上出现了强烈的羊群效应，通常对利好消息的反应过度现象会更加严重，股价未来下跌的概率也就更高。从理论上来看，羊群效应会对股票未来收益产生负面影响，即羊群效应较为剧烈的股票，未来收益往往较低。为了衡量羊群效应的强弱，我们关注趋势资金行动之后，市场投资者的极端跟随行为，考察极端跟随行为与趋势资金行为的相关性，定义“极端跟随行为_相关性因子”：（1）每个交易日，根据前文方法，以过去5日分钟成交量序列的90%分位数为衡量标准，识别当日的趋势资金；（2）对于趋势资金的每一分钟，取随后n分钟里成交量最大的一分钟，将其视为跟随趋势资金的极端行为，记录这一分钟的成交量；n暂取为5；（3）每日将趋势资金的分钟成交量，与对应的极端跟随分钟成交量对齐，求这两个序列的相关系数；（4）月底回看过去20个交易日，求20日相关系数的平均值，再做横截面市值、行业中性化处理。除了相关性以外，也可以考虑极端跟随成交量与趋势资金成交量的相对大小，略微修改上述计算过程，定义“极端跟随行为_比值因子”：（1）每个交易日，根据前文方法，以过去5日分钟成交量序列的90%分位数为衡量标准，识别当日的趋势资金；（2）对于趋势资金的每一分钟，取随后n分钟里成交量最大的一分钟，将其视为跟随趋势资金的极端行为，记录这一分钟的成交量；n暂取为5；（3）将极端跟随行为的分钟成交量，除以对应趋势资金的分钟成交量，得到该次跟随行为对应的比值；（4）每个交易日，对当日所有比值求均值；月底回看过去20个交易日，再求20日均值，并做横截面市值、行业中性化处理。上述两个因子的逻辑类似，因子值越大，意味着极端跟随行为越剧烈、羊群效应越明显，从而导致股票未来收益越低，因此理论上这两个因子的IC都应该为负。图表4、图表5分别展示了极端跟随行为_相关性因子、极端跟随行为_比值因子的10分组及多空对冲净值走势，图表6汇总比较了两者的各项绩效指标。回测发现，比值因子的表现略优于相关性因子，比值因子的月度IC均值为-0.055，年化ICIR为-2.90，月度RankIC均值为-0.084，年化RankICIR为-4.09；在全市场10分组多空对冲的年化收益为29.12%，年化波动为9.47%，信息比率为3.07，月度胜率为79.20%，最大回撤为4.98%。由于两个因子的构造逻辑几乎一致，信息重叠度较高，因此我们只选择其中一个因子，将“极端跟随行为_比值因子”定义为盲目追随趋势资金的羊群效应因子。图表7汇报了该因子的各年度表现情况。本报告“羊群效应因子”与前期报告“趋势资金交易行为综合因子”的相关系数大约为-0.38，将两者各自做横截面标准化处理，再按照因子方向等权合成，可进一步提升因子的整体稳定性。![]()
2014/01/01-2024/06/30期间，在全体A股中，合成因子的月度IC均值为0.066，年化ICIR为3.05，月度RankIC均值为0.098，年化RankICIR为4.47；10分组多空对冲的年化收益为34.61%，年化波动为10.09%，信息比率为3.43，月度胜率为84.00%，最大回撤为7.07%。图表8展示了合成因子的10分组及多空对冲净值走势，图表9汇总了趋势资金交易行为因子、羊群效应因子、合成因子的各项绩效指标。得到了选股效果不错的羊群效应因子后，我们考察其与市场常用风格因子的相关性。图表10展示了羊群效应因子与10个Barra风格因子的相关系数，可以看到，羊群效应因子与Barra风格因子的相关性较低，相关系数的绝对值均小于0.10。为了剔除市场常用风格的干扰，我们每月月底将羊群效应因子对Barra风格因子进行回归，取残差作为纯净因子，检验其选股效果。图表11展示了纯净因子的10分组及多空对冲净值走势，图表12则汇报了其分年度的表现情况。剔除常用风格与行业后，纯净羊群效应因子的年化ICIR仍可达到-2.52，全市场10分组多空对冲的年化收益为14.61%，年化波动为6.58%，信息比率为2.22，月度胜率为74.40%，最大回撤为3.73%。（1）在识别每日趋势资金时，以过去k日成交量的m%分位数为比较标准，前文测算中，k暂取5、m暂取90；（2）在考察羊群效应时，关注趋势资金随后n分钟里的极端交易行为，前文测算中，n暂取5；（3）在构造最终的月度选股因子时，回看过去20个交易日，对20个日度指标求均值。由于参数较多，呈现对所有参数进行测试的结果较为繁杂，且在前期报告《基于趋势资金日内交易行为的选股因子》中，我们已经验证了（1）中的参数稳健性非常高，因此本小节内容不再对其进行赘述，仅展示参数（2）与（3）的敏感性测试结果。图表13-15分别展示了在每月月底回看10日、20日、40日的情况下，参数n取不同数值时，羊群效应因子的各项绩效指标。可以发现，每月月底的回看天数对因子的影响较小，比如在n固定取5时，月底不同回看天数下，羊群效应因子的年化RankICIR绝对值都可达到或接近4。但随着参数n的逐渐增大，因子的效果会逐渐衰减，这一点也较为符合预期，因为我们关注的是紧跟趋势资金的交易行为，若时间跨度较大，提取到的信息及时性下降，因子的效果自然会有所减弱。对于n较为合理的取值，我们建议为10以内。本小节内容检验羊群效应因子在不同样本空间的表现。以回看20日、k取5、m取90、n取5为例，图表16展示了羊群效应因子在沪深300、中证500、中证1000、国证2000成分股中的选股效果。量价类因子一般在小市值股票池中效果更佳，羊群效应因子也不例外，在中证1000、国证2000成分股中的绩效指标更为亮眼。比如在中证1000成分股中，羊群效应因子的月度IC均值为-0.055，年化ICIR为-2.50，月度RankIC均值为-0.082，年化RankICIR为-3.42；10分组多空对冲的年化收益为27.65%，信息比率为2.58，月度胜率为81.90%，最大回撤为9.14%。本文为前期报告《“量价淘金”选股因子系列研究（五）：基于趋势资金日内交易行为的选股因子》的续集，从“对羊群效应的识别与分析”入手，聚焦趋势资金行动之后、其追随者的交易行为，挖掘有效的选股因子。首先，我们延续之前对趋势资金的定义方式：每个交易日，计算过去5个交易日分钟成交量序列的90%分位数，将当日成交量大于上述分位数的分钟归为趋势资金的交易。随后，为了衡量羊群效应的强弱，我们聚焦趋势资金行动之后，市场投资者的极端跟随行为，考察极端跟随成交量与趋势资金成交量的相关性或者相对大小，构建了极端跟随行为_相关性因子、极端跟随行为_比值因子。回测发现，比值因子的表现略优于相关性因子，由于两个因子的构造逻辑几乎一致，信息重叠度较高，因此最终选择比值因子，将其定义为盲目追随趋势资金的羊群效应因子。回测期2014/01/01-2024/06/30内，在全体A股中，羊群效应因子的月度IC均值为-0.055，年化ICIR为-2.90，月度RankIC均值为-0.084，年化RankICIR为-4.09；10分组多空对冲的年化收益为29.12%，年化波动为9.47%，信息比率为3.07，月度胜率为79.20%，最大回撤为4.98%。在剔除了市场常用风格和行业的影响后，纯净羊群效应因子的年化ICIR达到-2.52，仍然具备有效的选股能力。另外，若将羊群效应因子与前期报告的趋势资金交易行为因子进行结合，稳定性可进一步提升。以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。具体分析详见国盛证券研究所2024年8月6日发布的报告《“量价淘金”选股因子系列研究（七）：盲目追随趋势资金的极端交易行为分析——羊群效应的识别与因子构建》。沈芷琦 S0680521120005 shenzhiqi@gszq.com刘富兵 S0680518030007 liufubing@gszq.com阮俊烨 S0680124070019 ruanjunye@gszq.com
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