市场上的投资者是有偏好的,有时候会偏好价值股,有时候偏好成长股,有时候偏好大盘股,有时候偏好小盘股。由于投资者的这种不同的交易行为,形成了市场风格,因此在投资中,利用市场风格的变化,进行轮动投资会比一直持有的效果好很多。


  基本概念

  投资风格是针对股票市场而言的,是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票,即某类投资风格很受欢迎,并且在某一个时间段内具有持续性和连续性(譬如,价值投资和成长型投资两种风格,或者大盘股和小盘股这两种风格总是轮流受到市场追捧)。

  由于投资风格的存在,从而产生一种叫做风格动量的效应,即在过去较短时期内收益率较高的股票,未来的中短期收益也较高;相反,在过去较短时期内收益率较低的股票,在未来的中短期也将会持续其不好的表现。

  比如:在2009年是小盘股风格,小盘股持续跑赢沪深300指数;而在2011年,则是大盘股风格,大盘股跌幅远远小于沪深300指数。如果能事先通过一种模型判断未来的风格,进行风格轮动操作,则可以获得超额收益。

  晨星风格箱判别法

  晨星风格箱法是一个3×3矩阵,从大盘和小盘、价值型和成长型来对基金风格进行划分,介于大盘和小盘之间的为中盘,介于价值型和成长型之间的为混合型,共有9类风格,如表所示。

  (1)规模指标:市值。通过比较基金持有股票的市值中值来划分,市值中值小于10 亿美元为小盘;大于50亿美元为大盘;10亿~50亿美元为中盘。

  (2)估值指标:平均市盈率、平均市净率。基金所持有股票的市盈率、市净率用基金投资于该股票的比例加权求平均,然后把两个加权平均指标和标普500成份股的市盈率、市净率的相对比值相加,对于标普500来说,这个比值和是2。如果最后所得比值和小于1.75,则为价值型;大于2.25为成长型;介于1.75~2.25之间为混合型。

  这也就是我们经常看到的基金的分类,比如:华夏大盘、海富小盘等名称的由来。

  风格轮动的经济解释

  宏观经济表现强劲时,小市值公司有一个较好的发展环境,易于成长壮大,甚至还会有高于经济增速的表现,因此,小盘股表现突出的概率高于大盘股。而当经济走弱时,由于信心的匮乏和未来市场的不确定性,投资者可能会倾向于选择大盘股,起到防御作用,即使低通货膨胀、货币走强,也不足以冒险去选择小盘股。

  研究发现,经济名义增长率是用来解释规模效应市场周期的有力变量。当名义增长率提高时,小市值组合表现更优,因为小公司对宏观经济变动更为敏感,当工业生产率提高、通货膨胀率上升时,小公司成长更快。

  案例 大小盘风格轮动策略

  大小盘轮动最为投资者所熟知,本案例就A股市场的大小盘风格轮动进行实证研究,通过建立普通的多元回归模型来探寻A股的大/小盘轮动规律。

  1.大小盘风格轮动因子如下:

  (1)M2同比增速:M2同比增速为货币因素,表征市场流动性的强弱。当流动性趋于宽松时,小盘股相对而言更容易受到资金的追捧。

  (2)PPI同比增速:PPI反映生产环节价格水平,是衡量通胀水平的重要指标;且PPI 往往被看成CPI的先行指标。

  (3)大/小盘年化波动率之比的移动均值:波动率表征股票的波动程度,同时也在一定程度上反映投资者情绪;可以认为大/小盘年化波动率之比能够反映出一段时间内大/小盘风格市场情绪的孰强孰弱,而经过移动平滑处理后的数值则更加稳定。

  2.预测模型

  基于上面所讲的风格因子建立如下回归模型:

  D(Rt)=α+β1·MGt-1+β2·PGt-3+β3·σt-3+εt

  其中,D(Rt)为当月小/大盘收益率差(对数收益率);MGt-1为上月M2同比增速;PGt-3为3个月前PPI同比增速;σt-3为3个月前小/大盘年化波动率之比的移动平滑值;εt为误差项。

  本案例采用滚动78个月的历史数据对模型进行回归,得到回归系数后对后一期的D(Rt)进行预测,由修正预测值的正负来进行大/小盘股的投资决策。数据预测期为2004年6月至2010年11月。

  3.实证结果

  在78个月的预测期中,准确预测的月数为42个月,准确率约为53.85%,并不十分理想。但值得一提的是,2009年10月至2010年12月,模型的预测效果非常好,

  若从2004年6月开始按照轮动策略进行投资,则截至2010年11月底轮动策略的累计收益率为307.16%,同期上证综指的收益率为81.26%,小盘组合的累计收益率为316.97%;轮动策略稍逊于小盘组合,但仍较大幅度地跑赢了市场指数。

  轮动策略在2007年的大牛市中能够很好地跟随大盘股的节奏,而在2009年以来的结构性行情中又能较好地捕捉小盘股的投资机会。

  若从2007年初开始采用轮动策略进行投资,则截至2010年11月底累计收益率可达458.65%,大幅超越同期上证综指及大、小盘组合的收益率。

                                                                                                                                                    


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