择时调仓的利器：行业相关性集中度重点.pdf

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1、谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。1 / 8 分 析 师 曹力 (0755) 8208 0141 金融工程 股市在上升趋势中会出现局部的动荡期或者大趋势的见顶，在动荡期和见 顶之前及时减仓对投资者至关重要。 在中国股市的几乎每个大的动荡期和见顶之前，行业的相关性出现了独特 而明显的征兆：相关性变得更为分化。本文定义一个新的统计量：行业相 关性集中度 （Industry Correlation Compactness Degree） ， 能有效捕捉到 行业相关性的分化。此统计量的大幅降低（到4.0 左右） ，可以预测到股指 在上升中将遭遇到比较大的动荡期或者见顶。 实证研究表明

2、，利用行业相关性集中度来及时减仓，可以战胜股指获得可 观的超额收益。 行业相关性集中度的缺点是在股市下跌趋势中无法发出信号，故无法把握 熊市到底时机。但是结合我们之前用移动Hurst 指数把握股指反转的研究， 可以做到及时减仓和及时加仓，实证表明，最低仓位为60%时，结合两个 指标调仓2003 年以来超额收益率达122% ， 若允许最低仓位为0，超额 收益达惊人的350.7% 。利用特殊统计量来择时操作的威力不容置疑。 2008/08/12 相关研究 曹力，刘湘宁利用移动Hurst 指数 把握股指反转 发表日期（ 2008/07/24 ） 择时调仓的利器：行业相关性集中度 金融工程 -数量化投

3、资 080812 ：择时调仓的利器行业相关性集中度.doc Aug-2008 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。2 / 8 目 录 投资业绩的关键：选股还是择时？3 新的统计量：行业相关性集中度3 行业相关性集中度的应用.4 用行业相关性集中度调仓的实证5 结论 .7 金融工程 -数量化投资 080812 ：择时调仓的利器行业相关性集中度.doc Aug-2008 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。3 / 8 投资业绩的关键：选股还是择时？ 自 2008 年以来，中国 A 股经过一轮惨烈的下跌，投资者发现，2008 年投资 者的业绩的好坏几乎全在于仓位，减仓越早

4、、 仓位越低的人收益率排名就越靠前。 由于缺乏股指期货这样的对冲工具，我们也看到，在中国股市，无论是上涨阶段 还是下跌阶段，齐涨共跌的现象十分常见，牛市里垃圾股也可以鸡犬升天，熊市 里蓝筹股也溃不成军。 另一方面，对于规模较大的基金公司等机构投资者而言，由于持有单个股票 的比例限制，以及市场流动性等多方面因素，也导致选股的重要性要低于择时的 重要性。这说明，无论何种类型的投资者，如果能够把握中国股市的调仓时机， 在牛市中满仓位持有成份股，在熊市中以低仓位回避风险，战胜指数甚至获得绝 对回报都是可能的。在上一篇报告中，我们分析了通过移动指数来观 察市场趋势反转，在这篇报告里我们将介绍另外一个可供

5、观察市场趋势变化的指 标，结合这两种指标来制定的交易策略可以为投资者获得惊人的回报。 新的统计量：行业相关性集中度 正如我们前面所提到的那样，在中国股市上升趋势稳定时，我们观察到各个 行业之间上升势态比较一致， “鸡犬升天” 不失为一种夸张而形象的描述。而上升 趋势遇到阻力，即将进入动荡期或者出现转折的时候，行业的相关性往往能够提 前出现分化，比如常常有某些行业先于股指达到弱势，从而使得行业之间相关性 变得更散乱。如果能够捕捉到行业相关性的变化，就能够预测到股指上升过程中 即将来临的动荡或者见顶，从而及时回避风险。 基于这一思路，我们来定义一个统计量来描述行业相关性的集中和散乱的程 度。 若市

6、场上有 n 个行业指数，分别取其交易日的对数收益率序列，将这些序列 两两配对计算它们之间的相关系数，这里我们选择普通的线性相关系数。一共会 得到 (1) 22 n n n? ?- = ? ? ? ? 个相关系数。这些相关系数组成一个样本 , | i j ji，定 义行业相关性集中度 (Industry correlation compactness degree)为该样本的均值 与标准差之比 c s = 当行业相关性整体变得更弱时，变得更小，从而行业相关性集中度c减 小，另一方面，当行业相关性变得更散乱，大小不一致时，意味着标准差s变大， 从而c减小。所以比较小的c值，意味着行业相关性变得散乱

7、不一致，或者相 金融工程 -数量化投资 080812 ：择时调仓的利器行业相关性集中度.doc Aug-2008 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。4 / 8 关整体水平比较低，刚好对应了行业走势的分化。而相反比较高的c值，表示行 业之间走势比较一致。 在后面的应用中，我们发现，这样一个简单的统计量，就能有效地捕捉到行 业相关性的变化。 行业相关性集中度的应用 为了找到市场局部的变化，我们对每一日收益率加上某一固定长度的历史区 间内收益率来计算行业相关系数。逐日重复这样的计算，我们可以得到每一日的 行业移动相关系数，从而得到每一日的移动行业相关性集中度。 对 Wind 一级行业

8、指数共 10 个指数，以移动区间计算每个交易日共45 个行 业相关系数，从而得到每个交易日的行业相关性集中度，把这些逐日的行业相关 性集中度（ Industry correlation compactness degree）连成曲线（经过了仅依赖 历史的移动平均去噪处理）和代表大盘走势的上证指数对照 图 1 行业相关性集中度和上证指数 图中两条水平直线为行业相关性集中度4.0 和 5.0. 不难发现，当行业相关性 集中度降到 4.0 水平时，可以视为上涨趋势中的风险警报信号，表示行业分化严 重，上涨很可能将遇到阻力，而行业集中度回复到5.0 水平时，可视为动荡期或 金融工程 -数量化投资 08

9、0812 ：择时调仓的利器行业相关性集中度.doc Aug-2008 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。5 / 8 者反转期已过，行业分化程度减轻。2003 年到 2008 年共 5 年间，行业相关性集 中度曲线共发出了4 次信号，均对应到了上涨趋势中的动荡或者反转，而在熊市 中，该指数没有发出任何信号，所以无法利用它来掌握熊市到底的机会。 我们也不难观察到，在2007 年 5 月日的所谓“ 530“大跌，行业相关性 集中度曲线没有发出信号。这次动荡主要原因是政府大幅提高交易印花税导致， 而非市场自身运动变化的结果。 行业相关性集中度没有大幅下降也完全可以理解， 因为行业相关性

10、集中度完全由市场收盘价计算而得，并不能预测政府的重大政策 调整。 用行业相关性集中度调仓的实证 我们假定某基金只配置沪深300 指数和现金，而且调仓时只有两个目标仓位： 60%低仓和 95%高仓。根据行业相关性集中度择时调仓的程序化策略如下： 1. 当行业相关性集中度降至4.0 时，视为预警信号，当行业相关性集中度 进一步下降 5%到 3.8 时，立刻减仓到60%。 2. 当行业相关性集中度下穿4.0 线而后回复到5.0 水平时，检查当时的沪 深 300 指数是否相对减仓时更低， 若低于减仓时刻，说明当时减仓正确， 维持低仓。反之，若相对减仓时更高，说明减仓错误，立刻调回高仓。 3. 若仓位已

11、经为低仓，不再减仓，若已为高仓，不再加仓。 从 2003 年到现在业绩比较： 图 2 沪深 300 指数和行业相关性集中度调仓策略投资回报 这个策略使用了单一的预警和调仓阀值，可能过于简化，我们推荐投资者从 更多的角度来观察市场。譬如，实际操作中，可以根据市场的整体风险水平对预 警和调仓的阀值稍作调整，比如，2007 年中，中国 A 股的整体市盈率超过了50 倍，很多理性的投资者都感到了比较大的估值压力，市场整体风险水平较高，可 以在那段时间将调仓阀值调为4.0 往上调 5%，即 4.2，而非简单策略的3.8，这 金融工程 -数量化投资 080812 ：择时调仓的利器行业相关性集中度.doc

12、Aug-2008 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。6 / 8 样减仓更为保险。从2003 年初到 2008 年 7 月 25 日收益比较： 表 1 沪深 300 指数和调仓策略收益 策略沪深 300 收益策略收益超额收益 单一阀值171.81%231.71%59.89% 调整阀值171.81%252.54%80.73% 数据来源：联合证券研究所。 从图 2 中我们也能看到，我们的策略在2004 年初正确减仓，因而在随后的 熊市中明显战胜沪深300 指数，但是因为行业相关性集中度在熊市中无法发出反 转信号，不能在熊市底部的及时加仓， 所以在 2006 年收益率又降回到和沪深30

13、0 指数同一个水平。 我们上一篇关于移动Hurst 指数的研究报告指出，移动Hurst 指数能够把握 住熊市底部的反转，所以将移动Hurst 指数和行业相关性集中度结合起来双指标 调仓，就能克服行业相关性集中度在熊市中无所作为的缺点。移动Hurst 指数在 2005 年 7 月发出加仓信号，而在2007 年下半年移动 Hurst 指数和行业相关性集 中度都能发出减仓信号，取信号在前的为准。 图 3 沪深 300 指数和双指标调仓策略投资回报 将两个指标结合起来调仓，和以上策略同一投资区间内，双指标调仓策略的 超额收益率为122%。这一成绩受限于最低仓位60%，若允许最低仓位为0，则 相对沪深

14、300 指数的超额收益为惊人的350.7% ！ 值得补充的是，我们计算调仓策略时忽略了交易成本和冲击成本。因行业相 关性集中度曲线发出的调仓信号非常少，2003 年以来仅4 次，每次调整幅度为 35%的仓位，因此交易费用的影响可以忽略。而冲击成本对资金比较大的机构而 言的确不可忽视，但是计算起来非常复杂，取决于机构本身资金大小和市场当时 金融工程 -数量化投资 080812 ：择时调仓的利器行业相关性集中度.doc Aug-2008 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。7 / 8 很多的因素，目前也没有一个好的模型计算冲击成本。但相对大额的超额收益来 说，冲击成本仍然微不足道，沪

15、深300 指数成分股的流动性都比较充足，可以大 致估计每次调仓冲击成本不超过1%，一共 6 次调仓，总成本不超过6%。 结论 我们新定义的行业相关性集中度仅仅依赖历史数据，而且易于计算。 该统计 量能够有效捕捉到行业相关性的分化趋势从而能及时在上涨趋势中预测风险，但 在熊市底部信号则不明显。 实证研究表明，利用行业相关性集中度及时减仓能大幅提高收益率战胜指数。 为了克服其熊市无效的缺点，建议投资者结合移动Hurst 指数等其他指标来加仓 和减仓，能够取得更加好的投资回报。 联合证券股票评级标准 增 持未来 6 个月内股价超越大盘10% 以上 中 性未来 6 个月内股价相对大盘波动在-10% 至

16、 10% 间 减 持未来 6 个月内股价相对大盘下跌10% 以上 联合证券行业评级标准 增 持 行业股票指数超越大盘 中 性 行业股票指数基本与大盘持平 减 持 行业股票指数明显弱于大盘 深 圳 深圳罗湖深南东路5047 号深圳发展银行大厦10 层 邮政编码： 518001 TEL: (86-755) 8249 2212 FAX: (86-755) 8249 2062 E-MAIL: 上 海 上海浦东银城中路68 号时代金融中心17 层 邮政编码： 200120 TEL: (86-21) 5010 6028 FAX: (86-21) 6849 8501 E-MAIL: 免责申明 本研究报告

17、仅供联合证券有限责任公司（以下简称“ 联合证券 ” ）客户内部交流使用。本报告是基于我们认为可靠且已公 开的信息，我们力求但不保证这些信息的准确性和完整性，也不保证文中观点或陈述不会发生任何变更。我们会适时 更新我们的研究，但可能会因某些规定而无法做到。 本报告所载信息均为个人观点，并不构成所涉及证券的个人投资建议，也未考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状 况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。本文中提及的投资价格和价值以及这些投资 带来的收入可能会波动。某些交易，包括牵涉期货、期权及其它衍生工具的交易，有很大的风险，可能并不适合所有 投资者。 联合证券是一家覆盖证券经纪、投资银行、投资管理和证券咨询等多项业务的全国性综合类证券公司。我公司可能会 持有报告中提及公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或金融产 品等相关服务。 我们的研究报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发。我们向所有客户同时分发电子版研究报告。 ? 版权所有 2008 年 联合证券有限责任公司研究所 未经书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何形式复制、转发或公开传播。如欲引用或转载本文内容，务必联 络联合证券研究所客户服务部，并需注明出处为联合证券研究所，且不得对本文进行有悖原意的引用和删改。