非參數方法投資方針

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一、引言

(一)研究背景。從我國證券市場建立之初開始，股指期貨和融資融券制度的必要性和可行性就成為國內眾多學者論證的主題。歷經法律條文的修訂乃至操作流程的具體化，股指期貨和融資融券終于在2011年正式推出。股指期貨是指以股價指數為標的物的標準化期貨合約。股指期貨的主要用途有三個：一是對股票投資組合進行風險管理，即防范系統性風險；二是利用股指期貨進行套利，即利用股指期貨定價偏差，通過買入股指期貨標的指數成分股并同時賣出股指期貨，或者賣空股指期貨標的指數成分股并同時買入股指期貨，來獲得無風險收益；三是由于股指期貨是保證金交易，因此它可作為杠桿性的投資工具。融資融券交易，又稱信用交易，是指投資者向具有上海證券交易所或深圳證券交易所會員資格的證券公司提供擔保物，借入資金買人上市證券或借人上市證券并賣出的行為。盡管股指期貨和融資融券與賣空機制有所區別，但筆者認為從學術研究的角度，可將這兩個相似概念視為相同，即不考慮可供賣出的證券種類的限制以及必須先借到證券才可賣出的要求。

(二)問題的提出。對沖基金對于許多投資者而言并不陌生，索羅斯的量子基金曾在20世紀90年動了幾次大規模貨幣狙擊戰，使其成為國際金融界的焦點。其實，對沖基金的本質是對沖風險，它可以起到規避和化解證券投資風險的作用，只是經過幾十年的演變，對沖基金逐漸失去其初始的風險對沖的內涵，演變成一種新的投資模式，即基于最新的投資理論和各種金融市場操作技巧、充分利用各種金融衍生工具的杠桿效應、承擔高風險、追求高收益的投資模式。作為金融市場的重要參與者，對沖基金在構造投資策略時往往考慮使用杠桿以及賣空。因此，研究對沖基金的投資策略，對我國投資者合理利用股指期貨和融資融券所提供的杠桿及賣空機會有重要的示范作用。

二、對沖基金與非參數投資技術

(一)賣空機制對于對沖基金的意義。因為它們不受買且持有投資策略的限制，許多對沖基金都試圖使用賣空、套期保值、套利、杠桿作用、合成頭寸或衍生工具等投資技巧來獲得收益。上述幾種投資技巧幾乎都包括了一個重要步驟，那就是賣空。單純的賣空策略是指出售借來的證券，然后在以后的某個日子以更低的價格把這些證券回購回來。這種策略執行起來相當復雜，它不僅要求識別價值高估證券的能力，還要求以有效的成本借入價格高估的股票和對從最初出售中所得到的現金進行有效投資的能力。但是當市場處于上升通道時，監管者對內生于這種策略的賣空和杠桿作用的限制大大增加這種獨立的投資技巧要想成功的困難。因此，賣空往往被結合在對沖基金的各種投資策略中，為其投資方法的多樣化做出了很大貢獻。

(二)對沖基金的投資技術。前面已經提到，對沖基金采取的投資技術主要分為三類：技術分析、基本面分析和定量或統計分析。技術分析模型一般可歸為兩類。一類模型尋求某個證券或一組證券的確定趨勢，這類模型在趨勢結束或趨勢逆轉的時候常常出現錯誤。另一類模型則是針對趨勢逆轉做出預期。與技術分析尋找股價波動的規律不同，基本面分析通過分析一系列的公司數據、證券數據、宏觀經濟數據以及其他一系列的數據來尋求投資機會。很多投資策略都依靠統計指標來確定投資信息數據之間的關系，如被廣泛使用的回歸模型，廣義自回歸條件異方差模型(多因素的短期預測，尤其是波動率)，甚至包括對風險的定義(標準方差，風險價值)等等。雖然這些技術并不都是假定數據是正態分布的，但是很多都是以此為基礎的。非參數投資策略在決定投資關系的內在過程時，不需做任何假設，包括不假設價格和收益率的分布形態。相反的，非參數投資策略依據一系列的方法來確認應該買入或賣出的證券。一般來講，非參數投資策略是這樣生成的。先從幾個因素人手。對備選的投資項目進行評級，然后選出應該買賣的證券。具體來說，假定用市盈率來進行證券評級，根據所得的結果，將所有證券分為3到5個集合，并選出最優組(市盈率最低)和最差組(市盈率最高)。然后加入第二個評級標準，假定該指標是股息率，根據股息率的評級結果在前面的組內再分成3到5個子集。這樣市盈率最低組中的一些最優證券(股息率最高的)和市盈率最高組中的一些最差證券(股息率最低的)就將被確定下來，接下來就可以買人最優股票，賣空最差股票。決策過程中的評級標準既可以是基本面分析數據，也可以是技術分析數據。這些數據可以是非連續的，也可以是非數字的。當然，這樣的操作步驟能否作為一個交易策略還需要實際數據的檢驗。采取非參數投資策略有很多理由。首先，經實踐證明，很多非參數投資策略能夠獲得非常好的收益回報。其次，以該方法進行投資所得到的收益和傳統投資組合收益的相關性不大。最后，非參數方法的獨特性及直觀性使它很容易被投資者和市場接受。

三、非參數投資技術及策略

(一)基于技術指標的投資策略設計。筆者選擇的技術

指標源于均值回歸(meanreversion)原理。均值回歸理論認為，股票收益率遠非不可預測的，從長期來看，它們應該呈負自相關，即股票價格應該呈回歸均值的特征。均值回歸從理論上應具有必然性。因為股票價格不能總是上漲或下跌，一種趨勢其持續的時間多長都不能永遠持續下去。在一個趨勢內，股票價格呈持續上升或下降，被稱之為均值回避(meanaversion)。當出現相反趨勢時就呈均值回歸。到目前為止，均值回歸理論仍不能解決的或者說不能預測的是回歸的時間間隔，即回歸的周期呈“隨機漫步”。不同的股票市場，回歸的周期會不一樣，就是對同一個股票市場而言，每次回歸的周期也不一樣。如果能夠發現均值回歸的時間周期或者回歸時間周期的分布范圍，股票收益的可預測性就會很強。為了說明在較短的時間窗口內，股票的收益率也呈現均值回復特性，我們設計如下指標：Indexl=close(t一1)／dose(t一6)其中，close(t一1)為股票A在交易日t一1的收盤價，close(t一6)為股票A在交易日t一6的收盤價。若Indexl大于1，說明相對于交易日t一6，股票A的價格在最近5個交易日上漲；若Indexl小于1，說明相對于交易日t一6，股票A的價格在最近5個交易日下跌；若Indexl恰好等于l，則說明股票A的價格在最近5個交易日變化不大。根據均值回歸原理，價格上漲的股票接下來會發生下跌，反之，價格下跌的股票接下來將會上漲。筆者選取2005年2月24日到2009年12月31日，滬深300成分股每個交易日的收盤價作為原始數據。

具體操作步驟如下：(1)利用每支成分股的收盤價計算其相應的Indexl；(2)把Indexl作為評級指標，按照其數值大小從大到小進行排序，經過該步驟，300支股票分別被賦予相應的序號1．2．3…300，Indexl最大的股票序號為1，Indexl最小的股票序號為300；(3)由于我們預測Indexl大的股票要跌，反之則要漲。那么序號為1到150的股票將被賣空，序號為151到300的股票將被買人。將每個股票的序號減去它們的平均數150．5，得到一149．5，一148．5，…148．5，149．5，則正負指標之和為零，且其絕對值的和為22500，將指標進行歸一化，分別除以22500，即得到分配到每支股票上的權重，分別為一0．0066444，一0．0066000，一0．00655556，•一0．00655556，0．0066000，0．0066444。假設可供投資的資金量為M，那么分配到每支股票的資金為M乘以上述權重。(4)每天根據該策略都得到一個回報，一年就將得到一個序列。在不考慮交易費用的情況下，我們得到以下結果(見表1)。從結果中我們可以看到，利用均值回歸策略投資滬深300成分股所得到的年平均收益率為47．83％。并且該策略選擇做多與做空的資金量相等，即現金中性。在這里，我們可以近似的將其視為市場中性。理論上講，市場中性要求投資組合的貝塔值為零，即完全不受市場波動的影響，而許多市場中性策略依托于通過復雜的計算，衍生品結構的設計，對未來波動性的預測，試圖讓投資收益完全擺脫市場。但事實上，未來的波動性很難被預測，因此市場中性只能無限接近于理論值。同時，從本文的均值回歸策略的結果來看，即使在2007年到2008年的熊市當中，該策略依然獲得可觀的回報。對均值回歸策略獲得收益的一種解釋是，采取該策略的投資者為市場提供了流動性。當某股票在一段時間內上漲時，有的投資者欲跟進，采取均值回歸策略的投資者便將該股賣出；當某股在一段時間內下跌時，有的投資者欲賣出，采取均值回歸策略的投資者便將該股買入。

在行為金融學中，也有學者將這種現象解釋為股價對信息的過度反應。當有關某股票的好消息公布時，該股可能會受到投資者的追捧，導致該股股價上漲幅度超過均衡價格，隨后股價便會回落；反之亦然。為了證實該策略的普遍性，筆者利用2005年2月24日到2009年12月31日上證和深證所有正常上市的A股數據對其進行驗證。在不考慮交易費用的情況下，得到結果如表2。所有正常上市的A股所得到的年平均收益率為66．35％，高于僅投資于滬深300成分股的策略。可能的解釋是，市值較小的股票均值回歸的現象越明顯。這種解釋是符合邏輯的，因為小股票受關注的程度相對于大股票而言較小，其定價的有效性不如大股票，所以將小股票納入投資組合中將獲得更高的收益。當然，評價一個投資策略不能完全憑借其收益的大小，還應考慮采取該策略所承擔的風險。我們用夏普比率(SharpRatio)來對非參數投資策略進行評價。SharpRatio=Mean(Return)／Std(Return)從表1和表2的比較中可以看出，僅投資于滬深300成分股的策略所產生的夏普比率為0．1998，小于投資于所有正常上市A股的策略所產生的夏普比率0．3312。綜合收益率與夏普比率的比較，我們很容易看到在不考慮交易費用的前提下，采取均值回歸策略投資于所有正常上市的A股將產生持續穩定的高回報。

(二)基于基本面指標的投資策略設計。除了運用技術指標作為評級因素以外，筆者也嘗試運用基本面指標作為評級因素。對于具體的個股而言，影響其股價高低的主要因素在于企業本身的內在素質，包括財務狀況、經營情況、管理水平、技術能力、市場大小、行業特點、發展潛力等一系列因素。由于我們可以直接從財務報表中了解企業基本的財務狀況，并且財務指標較易量化，所以筆者選取凈利潤增長率這一指標作為評級因素來構造投資策略。在不考慮交易費用的前提下，分別采用2005年到2009年A股每季度的凈利潤增長率對滬深300成分股以及所有正常上市股票進行驗證。得到的結果如表3、表4。從所得的結果可以看出，與投資于所有正常上市A股的策略相比，投資于滬深300成分股的凈利潤增長率策略表現較好。可能的解釋是，大盤藍籌股的股價變動與其經營業績的相關性較大，而對于中小股票而言，經營業績對其股價變動的影響不如像大股票那般明顯。值得我們關注的是，在兩個投資組合中，凈利潤增長率策略在2005年到2007年這個期間都表現得很好，而從2007年底次貸危機爆發開始，該策略所產生的回報大幅度的下降。可見，基于基本面指標的投資策略在一定程度上受到經濟波動的影響。而基于技術分析數據的投資策略所產生的收益與市場波動的相關性較小。

四、結語

通過中國股市過去五年的歷史數據的檢驗，利用股票技術分析指標或者基本面分析指標作為評級因素的非參數投資策略有良好的表現。非參數投資策略有很多優點。

第一，由于對沖基金的經理們往往利用非參數投資策略構造市場中性的投資組合，因此投資策略所產生的收益是絕對收益，與市場的總體表現無關。即便在市場壞境惡劣的條件下，運用合理的非參數投資策略也會獲得穩定的收益。

第二，非參數投資策略操作方法十分直觀，欲采用此技術的投資者需要做的就是發掘股票技術層面或者基本面層面的有利指標，利用歷史數據進行測試，將符合自己風險收益偏好并且有效的策略運用到實戰當中便有機會獲得回報。在融資融券和股指期貨正式推出之際，我國的投資者有了運用本文所論述的投資策略的前提。從出臺的規則明細來看，由于基金投資股指期貨以及融資融券均有限制，因此市場還不具備完全應用此策略的條件。

綜合來看，上述策略的成功實施需要依賴健全完善的金融制度以及較小的市場摩擦。雖然非參數投資策略在我國尚不能得到順利實施，但在目前的市場環境下，它為我國的投資者提供了一種思路，即投資者可通過積極利用做空機制為自身創造收益和管理風險。