统计学下的二级市场交易决策方法研究

杨枭

摘要：二级市场经常性的产生较大波动，风险控制和择时是二级市场操作的不变主题，然而我们经常采用的多因素分析，由于因素相互影响对冲，以及信息的不对等等诸多原因，得出的结论往往存在很严重的偏差从而导致决策错误。本文主要研究提供以市场分形理论和市场情绪为指导的趋势化交易决策体系，并且经过多方实践和交易验证，具有较好的收益率和相对稳定的盈利。

关键词：分形理论；市场情绪；Hurst指数；上证综指

理论上说，二级市场的变化应该是随机的。其原因主要在于影响市场变化的诸多因素也在相互影响。宏观因素涉及国家的经济大环境、货币政策、财政政策等，微观因素会涉及到公司报表、高管增减持所带来的行业蝴蝶效应。并且所有因素造成的影响及权重会时刻变化，所以通过多因素角度叠加分析而产生出来的结果，其确定性概率很可能低于20%，以这样的决策去参与二级市场投资，其结果可想而知。而以统计学为基础的量化分析则不会存在这样的问题，无论各种因素怎样改变，最终会叠加形成市场表现。因此市场表现的统计学研究对于趋势交易意义重大。

在确定了以统计学为基础的主基调后，我们随机截取了上证综指日线数据和小时数据研究其收益率分布，发现只要达到足够数据量，随机抽取任何一段数据，其收益率分布数据都会呈现出相同的尖峰胖尾形状。其所呈现的重复性和规律性就是市场符合分形理论的具体表现。

同时为了对比我们也抽取了影响市场指数的细化因素。例如融资余额，理论上说，融资余额是可以直观反映市场热度的指标，但是在进行拟合之后，我们发现融资余额的曲线和大盘并不能保持稳定的关系，其他因素也是一样。因为并不是所有投资者都是理性的，不同人的投资偏好和投资能力不同，投资期限也不同。以统计学为基础来预估市场更加符合金融市场的实际特征。由于市场符合分形理论，在合适的单位尺度下指数的收益率都会呈现出一种相同的分布，所以只要我们选择一个合适的尺度，就可以对整体走势有一个大致的预估。由此得出的结论并不能精确判断拐点，但是如果同时配合市场情绪，大致的反转位置会有一个很高的吻合度。

二级市场具有大量不同投资期限的投资人，而且相同的信息对于不同的投资者来说具有不同的影响，在一定时间周期里，产品的价格并不是走随机趋势，而是具有一定的持续相关性，并且具有增强趋势的持久性。[1]例如，今天沪深股市跌停了400家，恐慌情绪会发酵延续，慢慢消化后再来进行反转，而对于这个反转点的预估，就是以统计学为基础的数据分析的精髓所在。

情绪导致了90%的行情，从统计学意义上来说，每天的市场数据就是每天影响情绪的所有因素的叠加。而我们要做的就是判断这种趋势，以及趋势的拐点。市场的成交量，涨跌比，都能够反映出一个时间段里投资者的心理状态。

所以，我们选择的方法是用市场分形理论了解市场反转的时间段，再以情绪指数来进行精确定位，形成趋势化交易。对于這种操作的可行性，以及对周期的适应性，我们进行了一系列长短周期的实际操作试验，。参考前文的二级市场分形理论，我们采用上证综指的Hurst指数来预估趋势的转折点，用Hurst指数和大盘指数对应即可发现，大盘走势确实具有长期记忆性。[2]Httrst指数配合大盘指数能够粗略的估计大盘的反持续力以及拐点，但是从实际的角度出发存在两个弊端，第一，有些反转点并不能较精确的反应出来；第二，对于指数运行趋势的方向存在一定的模糊性，一旦方向判断错误，很可能会导致反向操作，例如下图中的拐点二和拐点五就没有很明确的测定出来。（见图1）

在这种情况下，我们构建了另外一个统计学指标来达到辅助判断和细化决策的目的，就是市场情绪。投资者是趋利避害的，市场下跌时，投资失去信心形成抛售，相反，当资金大量进入时，投资者变得贪婪，形成正反馈导致股市节节攀升，这就是情绪化趋势。因此，我们选择市场表现数据来反映这一时间段的情绪，由于情绪的发酵是具有周期性和持续性的，因此利用前一个时间段的市场情绪来反映下一个时间段的情绪是切实可行的。我们指数的主成分选择主要分为三个维度：市场涨跌情况，资金情况，和外围情况。其包含的指标有股票涨停、跌停数及涨跌比；指数成交量；融资融券余额；外围市场恐慌指数。我们运用主成分分析法对历史数据进行的拟合，构造出了度量市场情绪的复合指数。以100分为满分，我们分别计量出拐点一到拐点六的情绪指数分14.2，54.55，18.9，58.17，17.57，57.63，可以看出这一时间周期的情绪波动拐点很明确，补足了Hurst指数未涉及到的拐点信息。

由此可见将情绪指数和Hurst指数结合，可以较为精确的判断出操作决策的拐点以及走向。以此作为操作基准，这三个月为周期测算出的上证收益率为22.84%。按此方法随机抽取3个时间周期进行相同试验，操作得出的收益率均在20%左右。因此，这种以统计学为基础的波段交易体系是具有可操作性的。

参考文献：

[1]张彩霞，付小明.中国股票市场的Hurst指数研究[J].统计与管理，2010（2）：48-50.

[2]叶中行，曹奕剑.Hurst指数在股票市场有效性分析中的应用[J].系统工程，2001，19（3）：21-24.