上证指数因子预测
锚定效应和指数收益的预测——来自中国上证指数的证据
锚定效应和指数收益的预测——来自中国上证指数的证据王思怡【摘要】本文关注的是上证指数对其历史高点和其52周高点的锚定现象,用2005年到2015年的上证指数月度数据做了实证.本文希望探索在上证指数的高点过后指数是否会产生超额收益.在对上证指数进行时间序列分析中发现:上证指数前期的收益率不会对其未来的收益率有显著正向或者负向的影响;上证指数点位与其历史高点的比和其未来的收益间没有显著的相关关系,不可用于预测其未来收益;上证指数点位和其52周高点的比和其未来—年内的超额收益是正相关的,可以正向预测其未来收益.这说明在我国股票市场中存在对上证指数52周高点的锚定异象.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)009【总页数】3页(P76-78)【关键词】锚定效应;股票收益预测;行为金融【作者】王思怡【作者单位】对外经济贸易大学金融学院,北京100029【正文语种】中文George和Hwang于2004年提出一只近来有好消息的股票价格处于或在其52周最高点附近，恰恰是交易者对好消息的反应不足到达顶点的时刻。
因此，52周最高点的接近度与截面数据的预期收益正向相关。
另一方面，Peng和Xiong于2006发现投资者有限注意力引发了类别学习行为，即，比起公司独特的信息，投资者更关注市场总体信息。
Yuan(2012)对美国股票市场道琼斯指数进行研究，认为中小投资者受有限注意力和处置效应的影响，指数位于高点时倾向于卖出持有的股票，导致事后市场收益显著为负。
Li和Yu(2012)提出了两个变量以描述投资者对新闻反应不足或过度的程度，即，道琼斯指数52周最高点和道琼斯指数历史最高点分别的接近度，发现52周最高点的接近度正向预测了未来市场总体收益，而历史最高点反向预测了市场总体收益。
我国现阶段关于52周高点和锚定效应的研究大多集中在股票市场的横截方面。
饶育蕾，徐莎，彭叠峰(2014)和吴晶，王燕鸣(2015)分别用用超额新闻量和异常交易量代理投资者的注意力，分析注意力因素对股价历史新高后期收益的影响。
涨跌预判指标公式
涨跌预判指标公式涨跌预判指标公式在金融和股市等领域，涨跌预判指标公式是用来预测股市或金融市场走势的数学模型。
资深的创作者通常会使用多种不同的指标公式来确定市场的涨跌趋势。
以下是一些常见的涨跌预判指标公式，以及它们的定义和解释：1. 移动平均线公式移动平均线是一条计算一段时间内股价平均值的曲线，常用于判断趋势的走势。
有以下两种常见的移动平均线公式：- 简单移动平均线（SMA）简单移动平均线是一种基本的移动平均线公式，计算方法是将一段时间内的收盘价格相加，再除以该时间段的天数。
例如，计算5天的简单移动平均线公式为：SMA(5) = (Close1 + Close2 + Close3 + Close4 + Close 5) / 5- 指数移动平均线（EMA）指数移动平均线是一种加权的移动平均线公式，计算方法是对一段时间内各个收盘价进行加权计算，最近的收盘价权重较高。
例如，计算5天的指数移动平均线公式为：EMA(5) = (Close1 * 2/(n+1) + Close2 * 2/(n+1) + Clo se3 * 2/(n+1) + Close4 * 2/(n+1) + Close5 * 2/(n+1)) / (2/(n+1) + 2/(n+1) + 2/(n+1) + 2/(n+1) + 2/(n+1))2. 相对强弱指标（RSI）公式相对强弱指标是一种常用的技术分析指标，用于衡量一段时间内市场的超买和超卖情况。
计算相对强弱指标公式为：RSI = 100 - (100 / (1 + RS))其中，RS（相对强度）的计算公式为：RS = (平均上涨价格 / 平均下跌价格)相对强弱指标的数值通常在0到100之间，数值越高表示市场趋势超买，数值越低表示市场趋势超卖。
3. 随机指标（KDJ）公式随机指标是一种用来判断市场超买超卖情况的指标。
它由三条线组成，分别是K线、D线和J线。
计算随机指标公式为：K = (C - L) / (H - L) * 100D = MA(K, M)J = 3 * D - 2 * K其中，C表示最新的收盘价，L表示最近的N日内的最低价，H表示最近的N天内的最高价，M表示平滑参数。
上证指数历史走势记录
市场供需对上证指数的影响主要 体现在股票供应和需求方面。如 果股票供应充足且需求旺盛时， 可能会导致股票价格上涨。相反， 如果股票供应过剩或需求不足时 可能会导致股票价格下跌。
04
上证指数投资策略探讨
价值投资
总结词
价值投资是一种长期投资策略，强调关注企业内在价值，通过寻找被低估的股票来实现 投资收益。
财政政策
财政政策对上证指数的影响主要体现 在政府支出和税收政策方面。如果政 府增加支出或实施减税政策，会刺激 经济增长和消费，从而对上证指数产 生正面影响。相反，紧缩的财政政策 则会导致政府支出减少或增加税收， 对上证指数产生负面影响。
监管政策
监管政策对上证指数的影响主要体现 在市场环境和投资者行为方面。如果 监管政策过于严格或不合理，可能会 限制市场活动或影响投资者信心，从 而对上证指数产生负面影响。相反， 合理的监管政策则有助于维护市场秩 序和投资者权益，对上证指数产生正 面影响。
市场因素
投资者情绪
资金流动
市场供需
投资者情绪对上证指数的影响主 要体现在投资者行为和市场预期 方面。如果投资者情绪高涨或乐 观，可能会推动上证指数上涨。 相反，投资者情绪低迷或悲观时， 上证指数可能会下跌。
资金流动对上证指数的影响主要 体现在股票买卖和价格波动方面。 如果资金流入股市增加，可能会 导致股票需求增加和价格上涨。 相反，资金流出股市时可能会导 致股票需求减少和价格下跌。
量化投资
总结词
量化投资是一种基于数学模型和计算机算法 的投资策略，通过数据分析和统计方法来选 择投资标的和时机。
详细描述
量化投资者通常会建立复杂的数学模型和计 算机程序，以识别市场趋势、预测价格波动、 发现定价错误等。这种策略需要强大的数据 处理能力和技术背景，以及对市场的深入理 解。
多因子选股策略经典梳理
多因子选股策略经典梳理股市之道无非三点：1择时，2选股，3 仓控。
精通这三点中的任何一点，都足以在股市中所向披靡。
但是精通二字何其艰难。
在量化选股策略中。
多因子策略作为一个主要武器，被各种公募基金和私募基金长期使用（小编注：国内策略同质化相当严重，本文仅作为交流探讨推荐）。
在此我们为不熟悉多因子的各位朋友梳理一下不同风格的因子，以及他们的有效性。
股价是由资金推动的（上涨为正向推动，下跌为反向推动）。
但是影响资金进入和推出的因子确实千千万万，有基本面的，有消息面的，有人看国家政策，有人看分析师预测，有人听朋友介绍，有人跟风大V等等不一二足。
下面我将从9大类33个因子来给各位逐一分析。
首先给出在长时间来看表现优秀的因子。
1、规模因子，小市值效应。
（推荐指数5颗星）。
在国内外不管是成熟市场还是我国的不成熟市场，小市值效应一直存在。
并且小市值的逻辑也很清晰，市值越小被操纵的可能性就越来大，推动的估价上涨的资金需求就越小。
试用注意事项（震荡市或牛市表现优秀，下跌市跌幅大幅快于大盘---牛市买小股，熊市进蓝筹）2、动量反转因子。
（推荐指数5颗星）前一个月的涨跌幅度的反转效应明显。
长得多了当然要跌，跌得多了当然要涨，均值回归远离。
这个其实和我们所说的补跌补涨类似，从长期来看如果牛市来了，大家都会涨，只不过有的先涨，有的后涨；熊市来了大家一块跌（贪婪与恐惧的典型表现）3 、交投因子，即换手率因子。
（推荐指数4颗星）（我们选取一个月日均换手率）。
换手率高的后面表现的貌似都不佳（但经过测算新股和次新股貌似并不适用）。
逻辑依然很清晰，长期换手率高，总让人觉得有点出货的嫌疑，不是么？4、预测因子。
（推荐指数5颗星）预测当年主营业务收入增长率（平均值）。
预测收入增长但是是利好了，预测收入增长越高，利好越高。
不是么，逻辑依然清晰。
这个因子在万德等软件上有统计，各位可能不太容易获得。
因子包括9类，规模因子，估值因子，成长因子，盈利因子，动量反转因子，交投因子，波动率因子，分析师预测因子。
基于ARMA模型的上证指数分析
图１ 上证指 数 原始 序列 的 自相 关与偏 相 关性 分析
由图６ ５ — 可知 ，平 稳时 间 序列 Ｚ 自相关 系数 拖尾 ，成 指数 衰
序 ｛ ） 当 值 序 ｝ 当 值 当 值 推 度 ｑ 列 的 前 由 列 的 前 从 前 前 长 为
的 口 序 值 及 列 ｝ 前 个 度为 窗口 序 窗 内 列 以 序 的 一 长 Ｐ的 内 列
７ ３ ８１ —１ － ０ ８ １ ９ ０ １～１ １－１ １～ ４ １～ — １ －１ ０ １ ０ １１ １ ５ ２ ３
４结 论 ． 。 。 。…
本 文 对上 证 指 数 采用 了时 间序 列 分析 法 ，以２ ０ 年２ ０ ６ 月到 ２ ０ 年７ 的月上证 指数 收盘价 格 为数据 进行 了实证研 究 ，得 出 ０９ 月 相邻 ５ 个月 的上证指 数 间存在 如下近 似关 系 ：
＝
０８ ５７ ，１ ． ９ ｙ， ．５ ｙ ＋０５１ ４ ２
Ｒ？ 模 型 Ｊ 是一种 比较成 熟 的模 型 ，模 型建 立 ，要 求 时 间序 列 是 随机 和 平 稳 的 ，而 且 需 要长 期 连 续 数据 ，编 写 程序 进 行 模型 的辨 识 。
２１ ． ＡＲ模 型
由上 图可知 ，上 证指 数原始序列 Ｙ＝（ ｌ ２ Ｙ ） ， …， Ｙ
的 、人性化 的提供 导航 信 息。
长 ｌ １５ 度 ｍｌ ７
路况 １ 信息 ０ ０
路段 ６ —９
仰
７ ～９
２ ５ ０
４０ ０
４０ ０
１ ｏ ０
１ （ ３ ０
２ ５ ０
４ ０ ０
ห้องสมุดไป่ตู้
２０ ５
６ 结论 ．
财务指标
企业倍数(EV2/EBITDA)定义：企业价值收益比（EV2／EBITDA）又称企业倍数，是企业价值（剔除货币资金）与企业收益（扣除利息、税金、折旧和摊销前的公式：企业价值收益比＝EV2÷EBITDA 注：本公式中，息税折旧摊销前利润（EBITDA）是根据选定交易日向前最近一期年报（LYR）财股权价值公式：A股收盘价×A股合计＋B股收盘价×人民币外汇牌价×B股合计＋（总股数-A股-B股）×每股净资产企业价值(含货币资金)(EV1)定义：企业的价值是该企业预期自由现金流量以其加权平均资本成公式：EV＝股权价值＋带息债务股权价值＝A股收盘价×A股合计＋B股收盘价×人民币外汇牌价×B股合计＋（总股数-A股-B股）×每股净企业价值(剔除货币资金)(EV2)定义：企业的价值是该企业预期自由现金流量以其加权平均资本成公式：EV＝股权价值＋带息债务-货币资金股权价值＝A股收盘价×A股合计＋B股收盘价×人民币外汇牌价×B股合计＋（总股数-A股-B股股息率(股票获利率)定义：每年分配给股东股息占股价百分比。
公式：股息率＝∑每股股利（税前）÷每股市价×100％注： 1、该指标时间参数为“交易日期”和“分红年度”； 2、公式中“∑”是年度内分红年化收益率(最近24个月)定义：以指定证券最近24个月的市场表现为样本数据，计算的月收益率均值，再年化。
公式：最近24个月的月收益率均值×12年化收益率(最近100周)定义：以指定证券最近100周的市场表现为样本数据，计算的周收益率均值，再年化。
公式：最近100个周的周收益率均值×52年化波动率(最近100周)定义：以指定证券最近100周的市场表现为样本数据，计算的周收益率标准差，再年化。
公式：最近100个周的周收益率标准差×（52^0.5）年化收益率(最近60个月)定义：以指定证券最近60个月的市场表现为样本数据，计算的月收益率均值，再年化。
中国股市三因子资产定价模型实证研究
中国股市三因子资产定价模型实证研究中国股市三因子资产定价模型实证研究引言股票市场是衡量一个国家经济状况的重要指标之一，对于投资者和经济决策者而言，了解股市运行规律和因素对于制定合理的投资策略和经济政策至关重要。
资产定价模型则是研究股市运行规律的重要工具之一，通过分析一系列因素对于股票报酬的影响，从而进行股价的预测和定价。
本文旨在通过实证研究，探讨中国股市中三因子资产定价模型的有效性和适用性。
一、资产定价模型简介资产定价模型是用来评估资产价格的数学模型，通过分析一系列因素对资产报酬的影响，进而进行资产定价和投资决策。
经典的资产定价模型主要有CAPM模型和三因子模型。
CAPM模型是由美国学者Sharpe、Lintner和Mossin等提出，它假设了市场风险是投资风险的唯一来源，股票的收益可以通过市场投资组合和无风险利率来解释，并且收益与风险成正比。
三因子模型的核心思想在于，股票的回报不仅与整个市场的回报有关，还与市场因子、规模因子和账面市值比因子等因素相关联。
其中，市场因子是指市场组合的回报，规模因子是指股票的市值大小，账面市值比因子则是指公司的净资产与市值的比值。
二、中国股市的特点在研究中国股市的资产定价模型之前，我们首先需要了解中国股市的特点。
中国股市自1990年代初开始发展起步，相比于发达国家的股市，中国股市在市场机制和资本运作方面仍然存在许多不完善的地方。
首先，中国股市存在着高度的国家干预，政府的政策和行为对市场运行有着直接的影响力。
例如，政府在限制外资进入、控制股指下跌以及干预公司上市等方面具有较大的权力。
其次，中国股市的整体风险相对较大，市场波动较为频繁且剧烈。
这主要是由于中国经济转型期的不确定性以及投资者心理的波动导致的。
此外，中国股市中的公司类型较多，包括国有企业、民营企业和外资企业等。
这些不同类型的企业在经营模式、盈利能力和市值等方面存在着差异，从而对股票报酬产生影响。
三、中国股市三因子资产定价模型实证研究基于中国股市的特点，我们构建了中国股市的三因子资产定价模型，该模型包括市场因子、规模因子和账面市值比因子，通过收集中国股市历史数据并运用回归分析等统计方法进行实证研究。
基于DEA模型和GM模型的指数预测法
基于ＤＥＡ模型和ＧＭ模型的指数预测法摘要：D E A模型和灰色预测模型是两个常见的、预测效果也较精确的模型，本文基于这两个模型构造了加权模型，使得预测结果更加精确，模型的应用范围也更广，并通过对上证指数和深证指数的预测来验证模型的准确性。
在实证部分还给出了新陈代谢加权模型，从实际数据的验证结果可以看出这一改进同样使得预测结果更加精确。
关键词：DEA模型；GM模型；影响因子；新陈代谢数据包络分析模型是著名运筹学家A.C h a r n e s、W.W.Coop er和E.R ho de s于1978年发展起来的一种系统分析方法，是使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率，对一组或某一个同类型的决策单元作出评价。
该模型一般用来评价决策单元能否以最少的投入组合生产给定产出的能力，或者以给定的投入组合生产最大的产出能力，从而判断决策单元是否有效。
D E A方法除了具有对决策单元的评价功能外，还具有较强的预测功能，孟澄庆、高岩使用由数据包络分析法与交互式方法相结合得到的基于数据包络分析的交互式预测方法，并使用该方法对财政政策进行有效预测。
DE A模型可以预测决策单元的有效输出，本文用DEA模型的预测值来作为预测值的上界。
灰色预测模型简称G M模型，是我国著名学者邓聚龙教授1982年创立的一门新兴学科，它具有以下特点：首先建模所需信息较小，对数据量的要求不高；不必知道原始数据分布的先验特征，对无规或不服从任何分布的任意光滑离散的原始序列，通过有限次的生成即可转化成为有规序列；而且建模的精度较高，可保持原系统的特征，能较好地反映系统的实际状况。
由于股票价格的影响因素繁多，其变动杂乱无章且频繁，因而真正能用于对未来股票价格进行准确预测的历史数据，相对而言也是极为有限的。
股票价格呈现出的这种无规性造成其概率分布任意性，因而要知道这些原始数据分布的统计特征也是困难的。
对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益、因而对预测的准确性要求也较高。
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上证指数因子预测模型及2010年市场预测——2009年冬季量化投资策略研究之一
杨国平马骏
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杨国平：数量分析
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