实证分析

我国A股市场自2010年3月1日开通融资融券以来，两融业务特别是融资一直呈现出较高速度的增长。受制于多种因素影响，融券业务的发展速度较慢，融券费用也较高，但可供选择的融券标的越来越多。为简单起见，接下来的实证分析暂不考虑这些复杂的摩擦因素，假设涉及到的证券都可以方便地卖空。

首先是股票池的选择。考虑到市场代表性，报告分别选取沪深300指数和中证500指数在2010年3月1日的所有成份股作为股票池。根据沪深300指数和中证500指数的构造方法，二者分别代表大盘股和中小盘股，而且二者的成份股不交叠。分析的时间跨度为2010年3月1日至2016年12月28日，采用经过向前调整的日收盘价格计算日收益率，所有数据都来自万得数据库。

由于只考虑价格的短期反转行为，限定参数k的可能取值为1,2,3,4,5共五种情况，通过比较分析5种情形下策略的表现来确定参数k。为了避免数据窥探问题，采用交叉验证方法。具体地，首先采用沪深300指数成份股数据的回测结果确定最优的参数k，然后以此参数来对中证500指数成份股的相关数据来分析策略的表现。

此外，在具体实施策略时，要避免前向偏差。假设每次调整策略组合权重时能够在收盘时刻以收盘价格完成调仓，则在第t天的目标头寸必须在第t-1天之前确定，因此目标头寸由t-1之前的收益决定。

沪深300指数成份股实证结果

由图1容易发现，本文考虑的短期反转策略的表现对参数k的取值比较敏感，基于沪深300指数成份股的计算结果表明最优参数为k=4。注意到参数k的选取范围较小，而且最优参数设定下的反转策略表现非常稳定，很快就在短时间内超越其他参数设定情形。因此，容易通过较短时间的回测结果来确定最优参数k。此外，在最优参数设定下，即使是在2015年股灾期间也是在合理的范围内小幅震荡。

为更细致地分析不同参数设定下反转策略收益的异同，表1给出了5个反映收益分布特征的指标，分别为累积收益率、年化收益率、盈利比率、最大回撤率、单次最大亏损。在5种参数设定情形中，反转策略在k=1和k=4两种设定下表现较好，都取得了正的投资回报。 在最优设定k=4时，四种指标都达到了最优状态，年化收益率最大且为19.01%，盈利比率最大且为59.02%，最大回撤最小且为6.45%，只有单次最大亏损略高于k=5的情形。因此，总的来说k=4时反转策略达到最优。

表1 不同参数取值对应的反转策略收益指标

中证500成份股实证结果

图2再次表明短期反转策略的表现对参数k的取值比较敏感，基于中证00指数成份股的计算结果表明最优参数为k=4。最优参数设定下的反转策略表现非常稳定，很快就在短时间内超越其他参数设定情形。因此，容易通过较短时间的回测结果来确定最优参数k。在最优参数设定下，即使是在2015年股灾期间也是在合理的范围内小幅震荡。

比较图1与图2可以发现，尽管二者的股票池构成完全不同，股票池内个股特征具有较大的差异，但是反转策略在不同参数设定下的相对表现基本保持一致，这就进一步交叉验证了最优参数的取值为k=4。与此同时，在相同的参数设定下，两种情形下策略的累积净值走向也具有相似的特征。特别地，在2015年股改期间都有相对其他时间区间较大的波动。当然，这两种情形也有一些明显的差异。在最优参数取值k=4设定下，沪深300成份股反转策略组合的表现要比中证500成份股反转策略组合稍弱。在常规市场时期内，中证500成份股反转策略组合的波动更小，但在2015年股灾期间则波动较大。

类似表1，表2给出了5个反映收益分布特征的指标，分别为累积收益率、年化收益率、盈利比率、最大回撤率、单次最大亏损。在5种参数设定情形中，反转策略只在k=4设定下取得了正的投资回报。 在最优设定k=4时，四种指标都达到了最优状态，年化收益率最大且为27.30%，盈利比率最大且为65.93%，最大回撤最小且为10.79%，只有单次最大亏损略高于k=2和k=5的情形。因此，总的来说k=4时反转策略达到最优。

表2 不同参数取值对应的反转策略收益指标

结论与展望

本报告研究了一种短期反转策略在中国股票市场的表现。采用沪深300成份股和中证500成份股2010年3月1日至2016年12月28日的日交易数据进行实证分析，结果表明: 在最优参数设定下短期反转策略的表现较好，在2010年3月1日至2016年12月28日期间以沪深300成份股和中证500指数成份股为股票池的最优反转策略都取得了较高的累计收益；而且策略的收益比较稳定，最大回撤较小，即使在2015年股灾前后期间，策略收益也没有出现极端的波动。

本报告只是对一种简单反转策略的初步分析，其目的主要在于说明反转策略的可行性程度。为便于分析，报告中做出了许多简化假设，分析过程中忽略了融券卖出的现实限制情况以及交易费用的影响。此外，考虑的交易策略仅仅依据市场交易日数据，没有考虑股票的基本面信息以及日内高频数据。在随后的研究中，将尝试着逐步纳入这些现实因素，更全面准确地分析这类交易策略，在此基础上尽可能地对已有策略做出切实有效的改进。