感知風險偏好的“三駕馬車”:邏輯推演、調研和量化相輔相成
摘要: 感知風險偏好有“三駕馬車”,邏輯推演、調研和量化相輔相成。定義“狀態(tài)值”,構建“數量占比”指標量化風險偏好取得了較好效果。相對價格指標和行業(yè)指標能夠幫助我們感知風險偏好的結構性變化。
本期投資提示:
感知風險偏好有“三駕馬車”,邏輯推演、調研和量化相輔相成。A股定價分母(無風險利率、風險溢價)影響重于分子(業(yè)績、現金流)變化,風險偏好的大幅變化是驅動A股市場反應過度的重要因素。邏輯推演風險偏好重于方向,但在幅度和時間的指向性略顯不足。調研方法所見即所得,但也受困于樣本偏誤和“言行不一,知行不一”的問題。量化方法在刻畫幅度和擇時方面更具優(yōu)勢,能夠對邏輯推演和調研方法形成有效補充,三者結合才構成完整的感知風險偏好變化的方法論。
定義“狀態(tài)值”,構建“數量占比”指標量化風險偏好取得了較好效果。我們定義了收盤價處于60日均線以上,融資交易額邊際增長,以及MACD系列指標處于強(弱)勢三類狀態(tài),并基于處于這些狀態(tài)的指數成分股數量占比構建了風險偏好量化指標——60日均線以上強勢股占比,融資情緒指數和MACD強勢股和弱勢股占比指標。我們利用這些指標的均值回歸特征輔助大勢研判。其中,60日均線以上強勢股占比指標可以通過設定固定的上下閾值增強對指數的指示性。融資情緒指數的拐點通常領先于市場拐點,即使與市場拐點同步,指標的敏感度也較高。MACD強勢股和弱勢股占比的下閾值較為穩(wěn)定,強勢股占比低位反轉通常意味著賣點,弱勢股占比低位反轉通常意味著買點。綜合來看,我們重點跟蹤的這3個指標量化風險偏好的效果尚佳,對于市場指數具有較強的指示性。
量化風險偏好看A股:回調尚未充分。60日均線以上強勢股占比指標7月26日高位回落,向極低值區(qū)域運動是大概率事件,目前調整尚不充分。融資情緒指數7月15日高位回落,目前在38%附近的中低位震蕩徘徊,但距離買點提示尚有距離。MACD弱勢股前期低位反轉,提示賣點,目前調整尚未到位。量化角度,我們認為市場的回調尚未充分。A股長周期和中周期的行業(yè)輪動已完整演繹,尋找新熱點的難度明顯上升,增量貨幣寬松是小概率事件,A股上行風險可控。而我們最新的投資者調研反映出機構倉位仍處高位(8月平均倉位55%,7月平均倉位50%)。邏輯推演、調研和量化角度都告訴我們風險偏好的下修仍有空間,“陰跌”可能將成為市場演進主旋律。
相對價格指標和行業(yè)指標能夠幫助我們感知風險偏好的結構性變化。我們同樣基于個股的相對價格(收盤價/滬深300)構建量化風險偏好的相對指標,并將樣本股限制為單一行業(yè)成分股,構建行業(yè)風險偏好指標。相對60日均線以上強勢股和MACD強(弱)勢指標可以作為我們判斷風格轉換的參考,而行業(yè)指標能夠幫助我們將市場特征因素融入到行業(yè)比較分析框架中,并更容易應用于基本面+市場特征的打分行業(yè)比較體系。
量化風險偏好的研究心得:“精工細作”單指標才是正道。量化風險偏好研究按照實戰(zhàn)應用的效果由低到高可以分為4個層次:(1)尋找具有穩(wěn)定領先性的指標;(2)構建綜合多類型指標的風險偏好量化指數(利用主成分分析方法合成指標);(3)通過優(yōu)化非固定閾值的設定方法提升一些指標的效果,我們對于前三類指標的研究都有所涉及,但實際效果乏善可陳,指標的不穩(wěn)定性,高低位的鈍化以及買賣點提示過密的問題很難解決。而第(4)類:“精工細作”單指標,專注于“狀態(tài)值+數量占比”類指標的挖掘和優(yōu)化是目前為止我們認為最具實戰(zhàn)價值的研究方向。
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