“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

量化专题报告“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 证券研究报告|金融工程研究 2024年08月06日 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。 图表1：羊群效应因子10分组及多空对冲净值 作者 分析师沈芷琦 执业证书编号：S0680521120005邮箱：shenzhiqi@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 研究助理阮俊烨 执业证书编号：S0680124070019邮箱：ruanjunye@gszq.com 相关研究 1、《“量价淘金”选股因子系列研究（一）：如何将隔夜涨跌变为有效的选股因子？——基于对知情交易者信息优势的刻画》2022-04-26 2、《“量价淘金”选股因子系列研究（二）：不同交易者结构下的动量与反转》2022-10-24 3、《“量价淘金”选股因子系列研究（三）：如何基于RSI技术指标构建有效的选股因子》2023-03-06 4、《“量价淘金”选股因子系列研究（四）：高/低位放量：从事件驱动到选股因子》2023-12-18 5、《“量价淘金”选股因子系列研究（🖂）：基于趋势资金日内交易行为的选股因子》2024-05-27 6、《“量价淘金”选股因子系列研究（六）：创新高股票中的Alpha》2024-06-26 7、《量化专题报告：2024年度金融工程中期策略展望》2024-07-14 8、《量化分析报告：择时雷达六面图：技术面弱化情绪面恢复》2024-08-03 9、《量化周报：市场止跌企稳初现曙光》2024-08-04 资料来源：Wind，国盛证券研究所 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。 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、前言3 二、趋势资金的定义与因子回顾4 三、羊群效应的识别与因子构建6 3.1羊群效应对股票收益影响的理论分析6 3.2羊群效应因子构建6 3.3与趋势资金交易行为因子的结合8 四、其他重要讨论10 4.1纯净羊群效应因子10 4.2参数敏感性检验11 4.3其他样本空间的表现13 �、总结14 风险提示14 图表目录 图表1：羊群效应因子10分组及多空对冲净值1 图表2：趋势资金交易行为综合因子10分组及多空对冲净值5 图表3：趋势资金相对均价因子、净支撑量因子、综合因子的IC及多空绩效5 图表4：极端跟随行为_相关性因子10分组及多空对冲净值7 图表5：极端跟随行为_比值因子10分组及多空对冲净值7 图表6：极端跟随行为_相关性因子、极端跟随行为_比值因子的IC及多空绩效7 图表7：羊群效应因子分年度表现8 图表8：羊群效应与趋势资金交易行为合成因子10分组及多空对冲净值9 图表9：趋势资金交易行为因子、羊群效应因子、合成因子的IC及多空绩效9 图表10：羊群效应因子与Barra风格因子相关系数10 图表11：纯净羊群效应因子10分组及多空对冲净值10 图表12：纯净羊群效应因子分年度表现11 图表13：参数n不同取值下羊群效应因子的IC及多空绩效（回看10日）12 图表14：参数n不同取值下羊群效应因子的IC及多空绩效（回看20日）12 图表15：参数n不同取值下羊群效应因子的IC及多空绩效（回看40日）12 图表16：不同样本空间中羊群效应因子的IC及多空绩效13 一、前言 在前期报告《“量价淘金”选股因子系列研究（🖂）：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。 二、趋势资金的定义与因子回顾 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。 图表2：趋势资金交易行为综合因子10分组及多空对冲净值 资料来源：wind，国盛证券研究所 趋势资金相对均价因子 趋势资金净支撑量因子 趋势资金交易行为综合因子 月度IC均值 -0.045 0.056 0.059 年化ICIR -2.61 3.06 3.08 月度RankIC均值 -0.067 0.073 0.081 年化RankICIR -4.09 3.39 4.37 年化收益率 18.24% 26.41% 27.34% 年化波动率 7.66% 8.43% 8.51% 10分组多空 信息比率 2.38 3.13 3.21 月度胜率 78.40% 80.80% 84.80% 最大回撤率 10.49% 5.14% 7.06% 图表3：趋势资金相对均价因子、净支撑量因子、综合因子的IC及多空绩效 IC信息 对冲绩效指标 资料来源：wind，国盛证券研究所 三、羊群效应的识别与因子构建 3.1羊群效应对股票收益影响的理论分析 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。 3.2羊群效应因子构建 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