“四三模型”證券動量分析方法及其實證應用

□程若愚

（荷蘭蒂爾堡大學 荷蘭 蒂爾堡 5000LE）

設立結構化動量模型描述一段時間內市場的趨勢性狀。將股價在一段時間內的趨勢拆分為“上漲、上漲后震蕩、下跌、下跌后震蕩”等4個狀態，從深度、廣度、穩定性等3個維度描述每個狀態的特征。由于現有大部分技術指標都已經被充分挖掘，假設自由選擇技術指標會導致趨同的趨勢狀態劃分。

1 數量分析

從“wind-股票-滬深股市專題統計-盈利預測”獲得了2 936條2017年凈利潤預測調高的賣方分析數據。例如，一只典型的被推薦看漲的股票，推薦后100個交易日累積跌幅為-4.8%。拆開來看：上漲狀態平均持續25%的時間，累計漲幅有+10.6%，且上漲期間很容易遇到上漲或下跌2個百分點的交易日。這說明如果考慮擇時因素，預測數據在時間和空間上能提供正收益。

2 與基本面數據的結合

“四三模型”的優勢之一是和基本面數據變化結合，除了狀態內漲跌幅度，還能一定程度上更細致地評價某個時間發生的基本面信息有效性。研究員的一個股票看漲預測，若能同時跟蹤推薦事件發生后一段時間內股票價格的狀態，那么可能有助于更細致地跟蹤股票價格的變動。例如，某研究員看漲推薦后，股價先上漲30%再下跌-23%，即便累計漲幅為0%，依然可算是有價值的預測。

統計2017年1—7月Wind資訊上所有賣方分析師推薦數據，發現以15%或20%推薦后40個交易日的累積漲幅作為標準，都有65%的股票獲得過20%以上的短期累積漲幅。

2017年3月7日發生推薦的兄弟科技和2月10日推薦的安圖生物，2只股票在推薦后100個交易日的累積回報分別是1.5%和0.9%。根據“四三模型”切分后，100個交易日后安圖科技在31個交易日累積收獲了+19.4%的漲幅，而累積回報類似的兄弟科技在24個上漲狀態交易日中僅上漲3.1%。建立在兩只股票上漲波動率非常接近的情況下（分別為1.86和1.76），說明通過拆分股票價格的不同狀態，有助于發現傳統視角所忽視的收益機會。

3 組合策略構造

把四三模型和均線策略結合構建模擬組合。其中買入和持有條件為股票處于均線上方 (10～100 d任意一種頻率)，且股價處于上漲狀態；賣出條件為股票處于均線(給定天數頻率)下方，或股價處于震蕩、下跌狀態。其他交易條件包括：當日出現交易信號的，按下一個交易日開盤價交易；當日漲幅超過+9.75%時不執行買入，跌幅超過-9.75%時不賣出，等下一交易日再交易。

通過分別選取15、50、100 d均線，對以上3只ETF基金分別構造了3個模擬組合。基于15 d均線的策略下，滬深300ETF在1200個交易日內獲得了類似簡單持有的收益率，但最大回撤僅-2.4%，遠低于簡答持有的-45%。50、100 d均線的組合收益，均顯著弱于標的ETF本身回報率，但最大回撤均不超過-10%，風險收益比的角度具備優勢。上證50ETF在3 000個交易日內累計凈值達到了8.312，接近直接持有的2倍，同時最大回撤-6.06%也顯著優于簡單持有的-71.2%。

基于15 d均線在股票數據中的顯著性，進一步使用商品期貨中的滬銅和國債期貨進行測算，發現滬銅累計凈值達到了1.7，優于簡單持有銅期貨能得到的0.83；國債期貨組合凈值持續下跌，不到0.95的組合凈值弱于國債期貨指數本身的1.045。

對恒生指數和騰訊股票分別進行測試后，考慮歷史最大回撤的數據，模擬組合都獲得了更優的風險收益比。

4 結束語

從未來研究深化的角度，雖然已假設了0.25%的單向交易成本，但還應該充分考慮交易執行過程的價差沖擊。建立更細致基本面過濾規則，進一步篩選更穩健的交易時機，有助于“四三模型”獲得更多的投資實踐應用前景。