疫情影響下醫藥行業組合投資策略分析

曾靖

摘要：當突發事件發生時會對股票市場造成一定的影響，利用合適的量化投資策略可以提高收益率。本文使用自回歸移動平均模型（ARMA模型）分析300醫藥指數收益率并對其進行預測，結合實際醫藥行業在疫情爆發后的實際漲跌情況，認為疫情爆發對于醫藥行業股價波動有積極影響，構建股票池，采用組合投資策略，在趨勢市場下使用移動平均線策略（MACD策略），在小幅度震蕩市場下使用隨機指標策略（KD策略），對組合進行回測，發現其投資表現優于300醫藥指數收益率，策略有效。

關鍵詞：ARMA模型;組合投資;MACD策略;KD策略

1.引言

早在1993年，Dolley對美國股市研究發現，突發事件發生后，股市會迅速出反應。[1]當大規模傳染性疾病出現時，醫藥行業會出現上漲趨勢，且會有一定的持續時間。利用ARMA模型對于短期股票進行預測，判斷疫情對于股票市場的影響以及影響的程度大小。將1月20日鐘南山院士有關人傳人的發言作為疫情信息的觸發點，觀察醫藥行業股票的反應，判斷其對于利好消息的敏感性。判斷觸發點之后股票會持續上漲一段時間但是期間會出現波動，選取組合投資的策略進行回測，并且對參數進行優化得到最終的收益率曲線。

2.模型介紹

差分自回歸移動平均模型即ARIMA 模型也稱 Box-Jenkins 模型。[2] 主要用于非平穩序列的建模，理論思想是先對非平穩序列進行差分，使之變為平穩序列，然后再用自回歸移動平均模型（ARMA 模型）來擬合差分后的序列。若一個時間序列含有d個單位根，經過d次差分變換成一個平穩的自回歸移動平均過程，則可以采用ARIMA模型來表示。表示如下：

用ARIMA（p，s，q）表示。其中（1-L）dYt表示時間序Yt經過d次差分轉變后的平穩過程，? ? ? ? ?和? ? ? ? ?分別表示自回歸算子和移動平均算子。ARIMA（p，d，q）中的p表示自回歸的滯后項數，d表示時間序列轉換為平穩序列之前取差分的次數，q表示移動平均項數。若時間序列本身平穩則可以使用ARMA模型，ARMA（p，q）。

比起簡單的自回歸模型或者是簡單的趨勢預測模型，ARMA模型的優勢是結合了趨勢理論和均值回歸理論，得出的最終數據更加精確。

通過建立自回歸移動平均模型ARMA模型分析新型冠狀病毒肺炎對我國醫藥行業股票市場的影響程度和作用時滯。首先根據2020年1月21日之前的收益率序列建立ARMA模型，然后利用該模型對1月20日之后的收益率序列進行追溯預測，如果沒有發生突發事件，則預測值為收益率序列的理論值，預測值與實際值之間的差值則是受此次疫情影響而變化的數值。

3.疫情對醫藥行業股票收益率影響實證分析

3.1數據選取及處理

近三年來，滬深300醫藥指數2017年到2018年5月份到達高點后，價格開始回落，到2019年1月醫藥指數開始慢慢回升。利用Python獲得滬深300醫藥指數2016年1月05日至2020年1月20日的收盤價數據，數據來源于Tushare平臺。

3.2模型檢驗及預測

在建模之前，需要對于數據進行單位根檢驗，以防止出現“偽回歸”現象。對300醫藥指數進行收盤價序列和收益率序列進行平穩性檢驗，可以得出300醫藥指數的收盤價序列是不平穩的，但是收益率序列是平穩的。

將收益率序列進行標準化處理后，我們對于收益率序列建立相關模型，ARMA（9，9）。模型通過了QQ圖檢驗，殘差符合正態分布，進行LBQ檢驗，檢驗結果顯示前40期的p值都大于0.05則不能拒絕原假設，說明殘差是白噪聲序列，接下來用ARMA（9，9）模型對未來一個月股票收益率進行預測。

預測收益率波動較小比較平穩，而疫情這類突發事件使得股票實際收益率明顯波動，因此我們可以通過量化投資策略，提高收益率

4.股票池構建

300醫藥指數發布于2007年7月2日。基日定在2004年12月31日，基值1000點。該指數目前有29只成分股。十大權重股分別為恒瑞醫藥、藥明康德、長春高新、愛爾眼科、云南白藥、泰格醫藥、樂普醫療、片仔癀、美年健康。將十大權重股的收益率與300醫藥指數的收益率相比較，觀察發現300醫藥的漲跌趨勢基本于十大權重股的漲跌趨勢相一致，在觸發點之后300醫藥出現上漲，而十大權重股卻出現下滑，對于利好消息的反應不夠理想。由此做出判斷，在疫情類的突發事件爆發后，大市值的藥企股價不一定能夠很好地抓住上漲機會。

許珈瑞（2019）研究表明相同水平的賬面市值比下，收益率會隨著賬面市值比的增高而增高，存在小公司效應。[3]在股票池的構建中，除了選擇十大權重股，保證基本的指數收益率外，加入疫情爆發之后市場表現較好的9支股票，認為這類股票雖然市值規模不如十大權重股，但是能夠更好地抓住利好機會，獲得超額收益率。共19支股票：恒瑞醫藥、藥明康德、長春高新、愛爾眼科、云南白藥、泰格醫藥、樂普醫療、片仔癀、美年健康、泰達股份、奧美醫療、南衛股份、四環生物、聯環藥業、魯抗醫療、陽普醫療、三鑫醫療、振德醫療，采用組合交易策略進行疫情爆發后收益率回測。

5.組合投資策略的構建及回測

5.1策略思想

投資的分散化有兩類基本的方法：策略組合交易和資產組合交易。策略組合交易是在同一市場采取不同的投資策略的組合，資產組合交易是分散投資于不同的商品或市場。

基于對疫情的判斷，認為相關醫藥股會維持一段時間的上漲趨勢且中間會出現小幅震蕩行情。所以本文采用的是策略組合交易的方法，將趨勢跟蹤策略和逆向交易策略結合起來。首先計算CMI，通過計算當前收盤價與一定周期前的收盤價的差值與這段時間內價格波動的范圍的比值，來判斷目前的股價走勢是趨勢還是盤整。一般來說如果大于20則認為這是個趨勢市場，則采取MACD策略，反之則采取KD策略。根據回測結果對于數據進行優化后將臨界值定在了50，給予反轉策略更多的交易空間。

5.2策略回測結果

基準為300醫藥指數，設置初始資金為100萬元，賣出印花稅為0.01%，買入傭金0.03元，平昨傭金0.03元，最低傭金5元?；販y時間為2019年2月28日至2020年2月28日，紅色為策略收益率，藍色是選取300醫藥作為的基準收益率。

由圖3可知該組合交易策略合理，可以獲得比指數更高的收益率，說明在看好醫藥行業未來發展的情況下，組合投資策略可以幫助取得比指數更高的收益。

6.總結

在疫情爆發之后，醫藥股掀起漲停的風潮，但是300醫藥十大權重股的反映并不強烈，與300指數走勢相同，結合疫情之后市場反饋的信息，選擇了抓住利好機會的9支股票與10大權重股組成股票池，利用組合投資策略進行分析，發現回測期間收益率明顯高于指數收益率，因此在看好未來醫藥行業發展時，利用權重股保持基礎的收益，加上對市場利好消息反映敏感的企業組成股票池，采用組合投資策略可以獲得更高的收益。

參考文獻：

[1]Box G E ， Jenkins G M . Time series analysis： forecasting and control （third ed[J]. Oakland， California， Holden-Day， 1976， 1976， 31（4）：303-303.

[2]Dolley.J，Charact erist ics and Procedure of Comm on St ock Split-Upa[J].H arvard Business Review，1993（11），316-326

[3]許珈瑞.對小公司效應、價值股效應、動量效應以及反轉效應的實證研究——基于三因子模型[J].時代金融，2019（20）：72-73.