非参数方法投资方针

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一、引言

(一)研究背景。从我国证券市场建立之初开始，股指期货和融资融券制度的必要性和可行性就成为国内众多学者论证的主题。历经法律条文的修订乃至操作流程的具体化，股指期货和融资融券终于在2011年正式推出。股指期货是指以股价指数为标的物的标准化期货合约。股指期货的主要用途有三个：一是对股票投资组合进行风险管理，即防范系统性风险；二是利用股指期货进行套利，即利用股指期货定价偏差，通过买入股指期货标的指数成分股并同时卖出股指期货，或者卖空股指期货标的指数成分股并同时买入股指期货，来获得无风险收益；三是由于股指期货是保证金交易，因此它可作为杠杆性的投资工具。融资融券交易，又称信用交易，是指投资者向具有上海证券交易所或深圳证券交易所会员资格的证券公司提供担保物，借入资金买人上市证券或借人上市证券并卖出的行为。尽管股指期货和融资融券与卖空机制有所区别，但笔者认为从学术研究的角度，可将这两个相似概念视为相同，即不考虑可供卖出的证券种类的限制以及必须先借到证券才可卖出的要求。

(二)问题的提出。对冲基金对于许多投资者而言并不陌生，索罗斯的量子基金曾在20世纪90年动了几次大规模货币狙击战，使其成为国际金融界的焦点。其实，对冲基金的本质是对冲风险，它可以起到规避和化解证券投资风险的作用，只是经过几十年的演变，对冲基金逐渐失去其初始的风险对冲的内涵，演变成一种新的投资模式，即基于最新的投资理论和各种金融市场操作技巧、充分利用各种金融衍生工具的杠杆效应、承担高风险、追求高收益的投资模式。作为金融市场的重要参与者，对冲基金在构造投资策略时往往考虑使用杠杆以及卖空。因此，研究对冲基金的投资策略，对我国投资者合理利用股指期货和融资融券所提供的杠杆及卖空机会有重要的示范作用。

二、对冲基金与非参数投资技术

(一)卖空机制对于对冲基金的意义。因为它们不受买且持有投资策略的限制，许多对冲基金都试图使用卖空、套期保值、套利、杠杆作用、合成头寸或衍生工具等投资技巧来获得收益。上述几种投资技巧几乎都包括了一个重要步骤，那就是卖空。单纯的卖空策略是指出售借来的证券，然后在以后的某个日子以更低的价格把这些证券回购回来。这种策略执行起来相当复杂，它不仅要求识别价值高估证券的能力，还要求以有效的成本借入价格高估的股票和对从最初出售中所得到的现金进行有效投资的能力。但是当市场处于上升通道时，监管者对内生于这种策略的卖空和杠杆作用的限制大大增加这种独立的投资技巧要想成功的困难。因此，卖空往往被结合在对冲基金的各种投资策略中，为其投资方法的多样化做出了很大贡献。

(二)对冲基金的投资技术。前面已经提到，对冲基金采取的投资技术主要分为三类：技术分析、基本面分析和定量或统计分析。技术分析模型一般可归为两类。一类模型寻求某个证券或一组证券的确定趋势，这类模型在趋势结束或趋势逆转的时候常常出现错误。另一类模型则是针对趋势逆转做出预期。与技术分析寻找股价波动的规律不同，基本面分析通过分析一系列的公司数据、证券数据、宏观经济数据以及其他一系列的数据来寻求投资机会。很多投资策略都依靠统计指标来确定投资信息数据之间的关系，如被广泛使用的回归模型，广义自回归条件异方差模型(多因素的短期预测，尤其是波动率)，甚至包括对风险的定义(标准方差，风险价值)等等。虽然这些技术并不都是假定数据是正态分布的，但是很多都是以此为基础的。非参数投资策略在决定投资关系的内在过程时，不需做任何假设，包括不假设价格和收益率的分布形态。相反的，非参数投资策略依据一系列的方法来确认应该买入或卖出的证券。一般来讲，非参数投资策略是这样生成的。先从几个因素人手。对备选的投资项目进行评级，然后选出应该买卖的证券。具体来说，假定用市盈率来进行证券评级，根据所得的结果，将所有证券分为3到5个集合，并选出最优组(市盈率最低)和最差组(市盈率最高)。然后加入第二个评级标准，假定该指标是股息率，根据股息率的评级结果在前面的组内再分成3到5个子集。这样市盈率最低组中的一些最优证券(股息率最高的)和市盈率最高组中的一些最差证券(股息率最低的)就将被确定下来，接下来就可以买人最优股票，卖空最差股票。决策过程中的评级标准既可以是基本面分析数据，也可以是技术分析数据。这些数据可以是非连续的，也可以是非数字的。当然，这样的操作步骤能否作为一个交易策略还需要实际数据的检验。采取非参数投资策略有很多理由。首先，经实践证明，很多非参数投资策略能够获得非常好的收益回报。其次，以该方法进行投资所得到的收益和传统投资组合收益的相关性不大。最后，非参数方法的独特性及直观性使它很容易被投资者和市场接受。

三、非参数投资技术及策略

(一)基于技术指标的投资策略设计。笔者选择的技术

指标源于均值回归(meanreversion)原理。均值回归理论认为，股票收益率远非不可预测的，从长期来看，它们应该呈负自相关，即股票价格应该呈回归均值的特征。均值回归从理论上应具有必然性。因为股票价格不能总是上涨或下跌，一种趋势其持续的时间多长都不能永远持续下去。在一个趋势内，股票价格呈持续上升或下降，被称之为均值回避(meanaversion)。当出现相反趋势时就呈均值回归。到目前为止，均值回归理论仍不能解决的或者说不能预测的是回归的时间间隔，即回归的周期呈“随机漫步”。不同的股票市场，回归的周期会不一样，就是对同一个股票市场而言，每次回归的周期也不一样。如果能够发现均值回归的时间周期或者回归时间周期的分布范围，股票收益的可预测性就会很强。为了说明在较短的时间窗口内，股票的收益率也呈现均值回复特性，我们设计如下指标：Indexl=close(t一1)／dose(t一6)其中，close(t一1)为股票A在交易日t一1的收盘价，close(t一6)为股票A在交易日t一6的收盘价。若Indexl大于1，说明相对于交易日t一6，股票A的价格在最近5个交易日上涨；若Indexl小于1，说明相对于交易日t一6，股票A的价格在最近5个交易日下跌；若Indexl恰好等于l，则说明股票A的价格在最近5个交易日变化不大。根据均值回归原理，价格上涨的股票接下来会发生下跌，反之，价格下跌的股票接下来将会上涨。笔者选取2005年2月24日到2009年12月31日，沪深300成分股每个交易日的收盘价作为原始数据。

具体操作步骤如下：(1)利用每支成分股的收盘价计算其相应的Indexl；(2)把Indexl作为评级指标，按照其数值大小从大到小进行排序，经过该步骤，300支股票分别被赋予相应的序号1．2．3…300，Indexl最大的股票序号为1，Indexl最小的股票序号为300；(3)由于我们预测Indexl大的股票要跌，反之则要涨。那么序号为1到150的股票将被卖空，序号为151到300的股票将被买人。将每个股票的序号减去它们的平均数150．5，得到一149．5，一148．5，…148．5，149．5，则正负指标之和为零，且其绝对值的和为22500，将指标进行归一化，分别除以22500，即得到分配到每支股票上的权重，分别为一0．0066444，一0．0066000，一0．00655556，•一0．00655556，0．0066000，0．0066444。假设可供投资的资金量为M，那么分配到每支股票的资金为M乘以上述权重。(4)每天根据该策略都得到一个回报，一年就将得到一个序列。在不考虑交易费用的情况下，我们得到以下结果(见表1)。从结果中我们可以看到，利用均值回归策略投资沪深300成分股所得到的年平均收益率为47．83％。并且该策略选择做多与做空的资金量相等，即现金中性。在这里，我们可以近似的将其视为市场中性。理论上讲，市场中性要求投资组合的贝塔值为零，即完全不受市场波动的影响，而许多市场中性策略依托于通过复杂的计算，衍生品结构的设计，对未来波动性的预测，试图让投资收益完全摆脱市场。但事实上，未来的波动性很难被预测，因此市场中性只能无限接近于理论值。同时，从本文的均值回归策略的结果来看，即使在2007年到2008年的熊市当中，该策略依然获得可观的回报。对均值回归策略获得收益的一种解释是，采取该策略的投资者为市场提供了流动性。当某股票在一段时间内上涨时，有的投资者欲跟进，采取均值回归策略的投资者便将该股卖出；当某股在一段时间内下跌时，有的投资者欲卖出，采取均值回归策略的投资者便将该股买入。

在行为金融学中，也有学者将这种现象解释为股价对信息的过度反应。当有关某股票的好消息公布时，该股可能会受到投资者的追捧，导致该股股价上涨幅度超过均衡价格，随后股价便会回落；反之亦然。为了证实该策略的普遍性，笔者利用2005年2月24日到2009年12月31日上证和深证所有正常上市的A股数据对其进行验证。在不考虑交易费用的情况下，得到结果如表2。所有正常上市的A股所得到的年平均收益率为66．35％，高于仅投资于沪深300成分股的策略。可能的解释是，市值较小的股票均值回归的现象越明显。这种解释是符合逻辑的，因为小股票受关注的程度相对于大股票而言较小，其定价的有效性不如大股票，所以将小股票纳入投资组合中将获得更高的收益。当然，评价一个投资策略不能完全凭借其收益的大小，还应考虑采取该策略所承担的风险。我们用夏普比率(SharpRatio)来对非参数投资策略进行评价。SharpRatio=Mean(Return)／Std(Return)从表1和表2的比较中可以看出，仅投资于沪深300成分股的策略所产生的夏普比率为0．1998，小于投资于所有正常上市A股的策略所产生的夏普比率0．3312。综合收益率与夏普比率的比较，我们很容易看到在不考虑交易费用的前提下，采取均值回归策略投资于所有正常上市的A股将产生持续稳定的高回报。

(二)基于基本面指标的投资策略设计。除了运用技术指标作为评级因素以外，笔者也尝试运用基本面指标作为评级因素。对于具体的个股而言，影响其股价高低的主要因素在于企业本身的内在素质，包括财务状况、经营情况、管理水平、技术能力、市场大小、行业特点、发展潜力等一系列因素。由于我们可以直接从财务报表中了解企业基本的财务状况，并且财务指标较易量化，所以笔者选取净利润增长率这一指标作为评级因素来构造投资策略。在不考虑交易费用的前提下，分别采用2005年到2009年A股每季度的净利润增长率对沪深300成分股以及所有正常上市股票进行验证。得到的结果如表3、表4。从所得的结果可以看出，与投资于所有正常上市A股的策略相比，投资于沪深300成分股的净利润增长率策略表现较好。可能的解释是，大盘蓝筹股的股价变动与其经营业绩的相关性较大，而对于中小股票而言，经营业绩对其股价变动的影响不如像大股票那般明显。值得我们关注的是，在两个投资组合中，净利润增长率策略在2005年到2007年这个期间都表现得很好，而从2007年底次贷危机爆发开始，该策略所产生的回报大幅度的下降。可见，基于基本面指标的投资策略在一定程度上受到经济波动的影响。而基于技术分析数据的投资策略所产生的收益与市场波动的相关性较小。

四、结语

通过中国股市过去五年的历史数据的检验，利用股票技术分析指标或者基本面分析指标作为评级因素的非参数投资策略有良好的表现。非参数投资策略有很多优点。

第一，由于对冲基金的经理们往往利用非参数投资策略构造市场中性的投资组合，因此投资策略所产生的收益是绝对收益，与市场的总体表现无关。即便在市场坏境恶劣的条件下，运用合理的非参数投资策略也会获得稳定的收益。

第二，非参数投资策略操作方法十分直观，欲采用此技术的投资者需要做的就是发掘股票技术层面或者基本面层面的有利指标，利用历史数据进行测试，将符合自己风险收益偏好并且有效的策略运用到实战当中便有机会获得回报。在融资融券和股指期货正式推出之际，我国的投资者有了运用本文所论述的投资策略的前提。从出台的规则明细来看，由于基金投资股指期货以及融资融券均有限制，因此市场还不具备完全应用此策略的条件。

综合来看，上述策略的成功实施需要依赖健全完善的金融制度以及较小的市场摩擦。虽然非参数投资策略在我国尚不能得到顺利实施，但在目前的市场环境下，它为我国的投资者提供了一种思路，即投资者可通过积极利用做空机制为自身创造收益和管理风险。