数量化研究:基于交易所公开信息的探索

报告摘要:

交易公开信息是指交易所每日公布的满足特定条件的股票的部分信息,包括股票单日买入卖出金额最大的五家会员营业部的名称以及他们的买入卖出情况。这些特定情况包括三大类:有价格涨跌幅限制、无价格涨跌幅限制以及异常波动型股票。有涨跌幅限制的股票从收盘价格涨跌偏离幅度,振幅,日换手率等角度每日公布。

从股票上榜类型出发,分别分析了不同上榜类型的行业以及市值分布情况。同时从上榜后的30个交易日来看,其平均收益相对于上证指数均有相当的回撤。并且其绝对收益净值也有相应的回撤。

从资金来源的角度,使用简单的单次博弈以及连续博弈,讨论了资金和营业部之间的黏性。同时从营业部共同上榜情况,探讨了营业部之间的协同效应。并且基于不同上榜类型,从营业部所处地区出发,观察不同地区营业部资金的后续收益情况。结果表机构占比越高的上榜股票其后期收益表现较好。

考虑到同种类型的资金为了避免过度集中,可能在不同的地区注册账户。为了规避按地区分类营业部的缺陷,我们使用加权复杂网络模型-GN算法对相关营业部进行社区分类。同时使用回归模型,对不同的社区营业部进行分析,结论表明部分社区营业部有着显著的超额收益;同时结论还表明,在所有上榜的类型的股票中,‘当日换手率超过20%,并且当日收益为负’这种情况可能有超跌,其短期可能有超跌反弹正收益。

风险提示

数据回测只代表历史,并不表示来来一定会按照趋势延续