20170603-广发证券-行为金融因子研究之一_资本利得突出量CGO与风险偏好_37页_1mb

资本利得突出量CGO与风险偏好总结

核心内容

本文探讨了资本利得突出量（CGO）因子在行为金融学框架下的应用，结合处置效应与前景理论，提出了一种基于CGO分层的选股策略。CGO因子被定义为股票收盘价与参考价格（RP）的比率，反映了投资者的盈亏状态与风险偏好。研究发现，CGO因子在A股市场中具有显著的Alpha能力，并且能够有效区分投资者在不同盈亏状态下的风险偏好。

主要观点

• 处置效应：投资者倾向于卖出盈利股票，继续持有亏损股票，这种行为导致市场出现非理性波动。
• 前景理论：投资者在盈利时风险规避，亏损时风险偏好，这种心理效应影响了CGO因子的表现。
• 参考价格（RP）：参考价格不仅包括当前股价，还结合了历史交易信息，尤其强调近期换手率的影响。
• CGO因子定义：
  $$
  \mathrm{CGO}{t} = \frac{P{\text{close}, t-1} - RP_{t}}{RP_{t}}
  $$
  CGO值越大，表示股票的浮盈越高，投资者可能更倾向于抛售。
• CGO与收益的关系：低CGO股票往往表现出更高的收益，这与投资者对亏损股票的风险偏好有关。
• CGO分层策略：以CGO=0为分界线，将股票分为高CGO和低CGO两组。高CGO组中使用15日振幅因子，低CGO组中使用市值因子，构建了具有稳定超额收益的选股策略。

关键信息

CGO因子的计算方法

• CGO因子基于过去100日成交均价与换手率加权平均计算参考价格（RP）。
• 公式为：
  $$
  R P _ {t} = (1 / k) \sum_ {n = 1} ^ {100} (V _ {t - n} \prod_ {s = 1} ^ {n - 1} (1 - V _ {t - n + s})) P _ {t - n}
  $$
  其中 $P_{t-n}$ 为过去t-n日的成交均价，$V_{t-n}$ 为换手率，k为权重归一化系数。

CGO因子的表现

• 周度IC值：CGO因子的周度IC均值为-0.0553，标准差为0.1788，负IC占比62.7%，信息比率（IR）为-6.94。
• 月度IC值：CGO因子的月度IC均值为-0.0633，标准差为0.1648，负IC占比64.2%，信息比率（IR）为-4.01。
• 超额收益：在中证500与中证800成分股中，CGO因子均表现出明显的超额收益能力。

CGO分层策略

• 选股范围：中证500成分股。
• 换仓频率：周度。
• 分档方法：以CGO=0为阈值，分为高CGO和低CGO组。
• 高CGO组：选择15日振幅最小的1/5股票。
• 低CGO组：选择市值最小的1/5股票。
• 历史业绩：
  • 超额收益：总体年化19.27%。
  • 最大回撤：总体-5.46%。
  • 信息比率：总体2.53。
  • Sortino比率：总体2.50。
  • 波动率：总体7.08%。
  • 换手率：总体13.04。

CGO与其他因子的相关性

• CGO因子与PE、SIZE、换手率、振幅等因子相关性较低，表明其具有独特性。
• 在不同CGO档位中，风险因子的IC值有显著差异，说明投资者的风险偏好与CGO值相关。

选股策略效果

• 分层因子选股：通过CGO分层，分别使用振幅因子和市值因子进行选股，能够实现超额收益。
• 策略对比：
  • 组合策略在大多数年份的超额收益均优于单独使用振幅或市值因子。
  • 信息比率与Sortino比率在CGO分层策略中表现更优。
• 参数检验：策略的信息比率（IR）随着分层阈值λ的变化而连续变化，但参数敏感度不高。λ在[0, 0.08]区间内形成最优的分层策略。

结论

• CGO因子能够有效捕捉投资者的盈亏状态与风险偏好，具有显著的Alpha能力。
• 通过CGO分层，结合不同的风险因子进行选股，可以实现稳定的超额收益。
• 策略在中证500与中证800成分股中均表现出良好的效果。
• CGO因子具有较强的市场适应性，能够实现类似风格轮动的效果。

局限性

• 研究基于历史数据，未来表现可能有所不同。
• 模型假设可能与实际市场存在偏差。
• 投资者需根据自身情况与市场环境调整策略。

参考资料

• 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心
• 理论基础：前景理论、处置效应
• 作者：严佳炜，广发证券金融工程团队