中國A股市場的行業輪動現象分析——基于動量和反轉交易策略的檢驗

武文超

（河南省社會科學院 金融與財貿研究所，河南 鄭州 450002）

一、行業輪動現象

在股票市場上，一個行業指的是一組經營相同或類似業務的公司股票的集合。由于宏觀經濟和產業等經濟因素的影響，同一行業內公司的經營前景和盈利的變動相關度很高。因此，同一行業或者板塊內股價會經常出現齊漲齊跌的現象。行業輪動是板塊現象的一種，指的是股票市場上不同行業的股票表現出交替上漲或下跌的現象，即呈現出所謂“輪動”的情況。行業輪動出現的原因是多種多樣的，既可能來自于技術面因素，也可能來自于基本面因素。例如某公司發布并購的消息，在市場上引起了大量的買單出現。這可能會被市場認為是該行業的股票在未來上漲前景的信號，從而導致大量資金流入，進而推動整個板塊的上漲?；久娴囊蛩赝瑯訒е滦袠I輪動，例如財政和貨幣政策的調整、新技術的出現、經濟環境的變化等。近年來，我國A股市場有種很流行的說法叫做“炒概念”，例如高科技概念、“三農”概念、新能源概念等，也是對行業現象的一種描述。

國內外的機構和學者對于行業輪動現象有很多的研究。美林公司在2004年的一份報告中利用投資時鐘的概念，通過經濟周期的角度分析了行業輪動的原因，介紹了一些判定經濟周期和行業輪動的指示性指標。何誠穎[1]給出了幾個反映板塊強度的量化指標，并應用行為金融理論對中國股市的板塊輪動進行了分析，認為中國股市的板塊輪動現象是特殊的市場投機現象。Conover等[2]利用1973年到2005年間美國股市的數據分析了貨幣政策和行業輪動之間的關系，并認為在寬松的貨幣環境下應該選擇周期性強的股票，在緊縮的貨幣環境下則應該選擇防御性的股票。Sassetti和Tani用1998年1月到2003年9月間41只富達特定行業的基金數據進行了測試，認為行業輪動策略能夠持續地擊敗買入持有（buy and hold）策略。此外，一些學者利用計量經濟學的方法針對行業之間收益的相關性、傳導機制等角度分析了行業輪動現象。Li[3]利用收益相關系數和Granger非因果性檢驗對澳大利亞股市的行業輪動現象進行了研究。秦宛順和劉霖利用有關協整理論來研究股票價格與市場指數之間的均衡關系，研究證券市場價格動態調整過程發現中國證券市場存在“板塊輪動”現象。

本文利用反轉交易策略對我國A股市場的行業輪動現象進行實證檢驗，并對其中可能的原因進行了分析。我們得到的結果一方面有助于從一個新的視角分析A股市場的行業輪動現象，另一方面希望對投資者的交易實踐也有所啟發。

二、交易策略和數據

大量研究表明股票價格收益率數據當中存在著可預測的部分，其中比較常見的就是趨勢跟隨和均值回歸現象，學者們發現動量交易和反轉交易策略能夠獲取超額的收益[4]。動量交易假定股票回報會延續前一時期的趨勢，如果前一期股票價格上漲較多就選擇買進；如果前一期股票價格下跌較多就選擇賣出。反轉交易則與之相反，認為股票的回報率會趨向某一長期趨勢，在價格下跌較多時買進，價格上漲較多時賣出。國內已有一些學者利用動量和反轉交易策略對A股市場進行相關的實證研究[5]。一般認為，反轉交易策略的收益率來自于兩個部分：單個股票收益率的自相關性，以及不同股票間截面收益的協相關性。過度反應理論可能體現在了單個股票收益的自相關，而不同股票間截面收益的協相關性則表現在股票之間收益的此消彼長。

本文中，我們選取行業指數收益作為測試對象，試圖利用動量和反轉交易策略進行檢驗，來分析我國A股市場上的行業輪動現象。動量和反轉策略與行業指數的結合體現了不同行業間漲跌的此消彼長，隱含了行業輪動的思想。具體來講，本文采取的交易策略如下：

如果選擇反轉交易策略，那么對于給定的N種證券，選取前一期相對弱于市場組合的證券組成“輸者組合”，構成策略的多頭，同時選取前一期相對強于市場組合的證券組成“贏者組合”，構成策略的空頭，形成投資組合。每一個交易期都根據前一期的市場表現調整倉位。其中，第t個交易期投資組合中證券i的權重ωi,t根據上一個交易期中其自身相對于市場平均收益的強弱而定：

其中，Ri,t為第t個交易期中證券i的收益率，Rm,t-1為市場回報，即N種證券的平均收益率。從策略的權重設定可以看出該交易策略是一種反量交易策略，而且每一個交易期的投資組合中證券所占有的權重是和上一期的超額收益相關的。如果選用動量交易策略，那么權重的確定方式則相反：

每一個交易期當中，投資組合所持有的多頭和空頭是完全抵消的，通過下面的公式我們可以看到：

所以，本文中的交易策略是一種市場中性交易策略，多頭和空頭頭寸相互對沖，策略持有的凈頭寸為0。實際投資中，市場中性策略的實際收益要依賴于投資中的杠桿比率。因為融資融券交易往往會要求一定的保證金比例，投資者也會從風險控制的角度調整自身的杠桿比率，所以理論上很難計算策略的收益率。在本文中，為了計算方便，對交易頭寸進行了歸一化?？疹^的頭寸為：

我們在計算策略收益率的時候就用每一期多頭收益減去空頭的收益得到策略的總收益。如果反轉策略能夠持續得到顯著的正收益，那就是說行業指數之間呈現交替上漲的輪動現象；如果反轉策略能夠持續得到顯著的負收益，那就是說動量策略能夠獲取正收益，行業指數走勢呈現動量現象。如果策略不能持續得到顯著的不為0的收益，那么說明在本文交易策略不能夠發現行業指數的板塊現象。

本文中選取滬深300行業指數從2006年1月1日到2013年12月31日之間的收益率數據，數據來源于銳思（RESSET）金融研究數據庫，所用到指數的代碼和名稱如下：

表1 滬深300行業指數代碼

本文選取滬深300行業指數收益率的日數據、周數據和月數據進行實證研究。盡管當前A股市場上還沒有足夠多的行業指數基金和交易機制來進行實際交易，但是這不并妨礙研究當中用行業指數收益數據來檢驗市場上的行業輪動現象。

三、策略實證檢驗結果和分析

（一）策略測試結果

首先是不考慮交易成本的情況下，通過測試發現，應用反轉交易對三個周期的數據進行了測試，日數據和月數據的測試均出現了虧損，而周數據的測試能夠盈利。因此，對日數據和月數據改用動量交易策略。表2中列出了交易策略在不含交易成本的情況下的三組數據測試得到收益率統計，其中日數據和月數據采用動量策略，周數據采用反轉策略，均值和標準差根據各自的時間周期計算。累積收益率通過每個交易期中的組合收益累積計算得到。

如果從交易策略的總匯報來看，日數據和月數據采用動量策略、周數據采用反轉策略的情況下獲得了盈利。說明以天和月為周期來看，行業指數間存在動量現象，而以周為周期則存在著反轉現象，也就是行業間輪動現象。如果以策略收益的均值和標準差來看，策略收益的均值都為正，說明取得了正的回報，但是均值遠小于標準差，從統計意義上講回報并不顯著大于0。

表2 不含交易成本的策略收益

圖1中給出了三組策略各自的累積收益序列圖。從圖中我們能夠看到不同周期內交易策略的表現情況。具體來看，不同周期內的交易策略表現出了不同情況。日策略持續性很好，一直表現出了穩定的回報，由于日交易策略為動量策略，因此說明A股市場行業指數間存在趨勢跟隨的情況。周交易策略則表現出階段性的情況，從2006年到2010年之間，反轉交易策略取得相對穩定的回報，呈現出了行業輪動的現象，而從2011年到2013年之間呈現出了相對穩定的虧損，也就是動量策略能夠獲得穩定回報，呈現出了行業指數間趨勢跟隨的情況。月動量策略總體表現是正回報，在2006年到2007年、2013年都有階段性相對的穩定回報，表現出了趨勢跟隨的情況，而2008年到2012年中間沒有穩定的回報，沒有表現出明顯的行業板塊現象。

圖1 不同交易周期策略的累積收益圖

（二）風險因素分析

為了檢驗交易策略的風險因素，本文將分別采用單因素模型和Fama-French三因素模型對無成本的交易策略的回報進行回歸分析。時間尺度選為月數據，將前文的不同周期的交易策略回報都按月進行計算。首先是用單因素模型進行檢驗，用來分析投資回報和市場收益的相關程度，具體的設定如下：

其中，Rp和Rm分別代表投資策略的收益率和市場收益，rf為無風險收益率，a為超額收益，e為隨機擾動項。數據選取為月收益率，市場收益選用流通市值加權的市場因子，市場因子和無風險利率數據均選取銳思金融分析數據庫。表3中是單因素模型分析的結果，括號中為估計值的標準差?？梢钥吹?，三組回歸的調整后R2數值比較小，說明模型的解釋力比較低，市場因子不能夠解釋策略收益。b的估計值都接近于0，而且月策略的b小于1個標準差，也就是說月策略b的估計值不顯著，說明策略回報和市場因子的相關度很低，體現出了市場中性特征。三組策略a的估計值都為正，表現出策略能夠獲取超額收益，但是周策略a的估計值小于1個標準差，并不顯著。

表3 單因素模型分析結果

接下來，用Fama-French的三因素模型進行風險歸因分析。三因素模型是美國經濟學家Fama和French針對股票市場的小盤股效應等市場異?，F象，將股票的市值和賬面價值比納入股票收益率的解釋因素當中建立的分析模型，用以解釋股票和投資組合收益的風險和回報，并得到了很好的解釋力。三因素模型的設定為：

其中規模因素SMB是指小盤股相對于大盤股的收益率之差，而HML為高賬面價值比的股票相對于低賬面價值比股票的收益率之差。表4中是三因素模型分析的結果，括號中為估計值的標準差。三組回歸分析的調整后R2數值都比較小，說明模型的三個因子不能夠解釋策略的回報。其中，三組回歸分析中市場因子、SMB和HML的估計值都說明它們對于策略回報影響較小。從a的估計值和標準差來看，月策略和日策略能夠獲得超額收益，而周策略a的顯著性較低。

通過單因素模型和Fama-French的三因素模型的分析來看，本文中動量和反轉交易的行業輪動策略在日和月的時間尺度上能夠獲取超額收益，而在周數據的測試中超額收益并不顯著。此外，三組策略均表現出了市場中性交易策略的特點，策略回報和市場因素相關度較低。

表4 三因素模型分析結果

（三）考慮交易成本后的策略收益

接下來，我們考慮交易成本對交易策略收益的影響，假定每次買進和賣出的交易成本為0.2%，不考慮流動性和市場沖擊的影響，在表5中給出考慮交易成本后的策略收益。考慮交易成本以后，策略的收益率出現了大幅度的下降，這可能是由于過高的換手率導致的。這一點在日交易數據當中反映得最為明顯，不考慮交易成本的情況下高回報率轉為了較大的虧損。周數據的反轉策略同樣出現較大的虧損。月策略的回報下降相對較少，但是考慮到時間長度，盈利性也不好。這也從側面表明了換手率和交易成本對于交易策略的影響。不過，值得注意的是，月策略在前面表現比較好的2006年和2008年間也一度達到了超過80%的收益率，在2013年也得到了超過30%的回報，說明本文的交易策略在實際投資中盈利的可能性。

表5 考慮交易成本后的策略收益

盡管考慮交易成本后策略回報下降很多，但這并不影響本文之前對于行業輪動現象的判斷。在實際投資中，隨著交易工具和機制的豐富，交易成本的不斷下降，投資者可以通過融資融券構建股票組合進行交易。

四、結論和展望

本文研究了A股市場的行業輪動現象，用反轉和動量交易策略對滬深300行業指數進行了分析，以日和月為時間周期發現了行業指數的動量現象，以周為時間周期發現了階段性的行業輪動和動量現象。從交易測試的結果當中我們可以看到，較短周期內的行業輪動和動量現象比較明顯。這在一定程度上印證了一些專家學者們的觀點，即認為我國A股市場的行業輪動現象與傳統的宏觀層面現象的不同，還可能來自于技術和資金層面的短期投機因素影響。我們認為產生這種情形的原因可能會來自如下幾個方面。

一是經濟基本面的變化。近年來，我國經濟處于轉型過程當中，政府在不斷提出一些新興產業和地區發展的支持政策。這會對不同行業的經濟發展前景造成影響。在A股市場上，就會表現為不同行業股票走勢分化的情況，行業股票間收益率的分化正是行業輪動和動量現象產生的基礎。

二是我國A股市場熱衷于“炒概念”的風氣一直很濃。這導致每當有來自政策和經濟層面的信息出現，市場的反應往往都比較強烈，資金投機情緒比較濃。來自不同行業的市場信息以及對市場信息的過度反應都有可能在短期引起行業輪動的現象。

三是自2006年以來，我國機構投資者的規模和數量在不斷擴大。社保基金、共同基金、保險資金、民間私募等等各類機構投資者已經成為了A股市場當中的主要力量。但是由于我國資本市場存在時間較短，市場不夠發達，以及市場缺乏較豐富的交易工具和機制，機構投資者的投資策略和方式較為接近，這也有可能加劇了羊群效應和過度反應等現象。這些現象在不同行業板塊間的表現就反映為行業輪動和動量現象。

考慮到交易成本，以及A股市場上交易工具和交易機制的限制，本文的投資策略在實際投資中的應用可能會受到一定的影響。隨著市場上行業指數產品不斷地推出，以及融資融券業務規模的不斷發展，投資者可以利用行業板塊現象改進自己的交易策略，幫助指導投資實踐。

[1]何誠穎.中國股市板塊現象分析[J].經濟研究，2001，（12）：82-87.

[2]Mitchell Conover,Gerald Jensen,Robert Johnson,Jeffrey Mercer.Sector Rotation and Monetary Conditions[J].Journal of Investing,Spring 2008,Vol.17,No.1:pp.34-46.

[3]Eric Li.Testing Sector Rotation in the Australian Share Market[J].Review of Social Economic and Business Studies,Vol.3/4,2004,pp.99-115.

[4]WFM De Bondt,Richard Thaler.Does the Stock MarketOverreact[J].Journal of Finance,Vol.40,No.3(Jul.,1985),pp.793-805.

[5]王永宏，趙學軍.中國股市“慣性策略”和“反轉策略”的實證分析[J].經濟研究，2001，（6）：56-61.