广发报告

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坑阿胡
7 years ago
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1 2014 年 4 月 2 日证券研究报告万二佣金, 且行且珍惜图 1 宽基 ETF 组合 EMDT 收益曲线低佣金下 ETF 参与 T+0 交易的可行性分析报告摘要 : 券商试水低佣金经纪模式随着互联网金融的快速兴起和发展, 券商佣金战一触即发 2014 年, 华泰证券国金证券中山证券陆续推出低佣金产品服务在几家券商降低佣金网上开户的示范效应下, 预计将会有更多券商加入低佣金竞争 ETF 参与 T+0 交易的可行模式 T+0 交易机制回归 A 股市场呼声再起, 越来越多的投资者希望参与到到 T+0 交易当中其实,ETF 由于产品的特殊性, 也可以通过回转交易的方式实现 T+0 交易特别在具备现货存量的前提下, 可以进行与股指期货类似的多空双向 T+0 交易市场波动率 VS 低佣金对于趋势交易者而言, 市场波动是其收益和亏损的源动力价格一成不变的市场上, 任何策略都没有办法盈利市场波动的强度直接决定盈利的空间而对于日内交易者和高频交易者而言, 首先需要考虑的是单笔平均收益要能覆盖交易成本我们通过测算市场日内波动率, 认为在低佣金交易模式下,ETF 进行 T+0 交易所获收益将有机会覆盖交易成本, 并实现盈利量化交易模型测算日内交易策略是否可行, 核心之一在于判断平均单笔交易的收益率能否覆盖交易成本我们将之前开发的两个股指期货日内交易策略移植到 ETF 产品上, 观察在低佣金市场环境下,ETF 日内量化交易策略是否行之有效这两个策略分别是持仓时间 ( 不止损的情况下 ) 约为半个交易日和 3/4 个交易日的 SMT 策略和 EMDT 策略经过测算, 我们观察到 EMDT 由于平均持仓时间相对较长, 可以在更为剧烈的市场波动中进行交易, 因此, 所测算的宽基 ETF 和行业指数 ( 代替行业 ETF) 普遍可以获得良好的风险收益情况而 SMT 策略由于平均持仓时间相对较短, 市场波动有可能覆盖不到交易成本, 因而仅在部分测算标的 ( 上证金融指数与上证医药指数 ) 上获得了良好的风险收益情况结论低佣金模式下的 ETF 日内交易尚有微利可图, 盈利需要一点一滴捕捉, 且行且珍惜图 2 行业指数组合 EMDT 收益曲线图 3 部分行业指数 SMT 收益曲线分析师 : 安宁宁 S ann@gf.com.cn 相关研究 : 另类交易策略系列之十四 : 经验模态分解下的日内趋势交易策略另类交易策略系列之八 : 基于时域分形的相似性匹配日内低频交易 (SMT) 策略联系人 : 张超 zhangchao@gf.com.cn 1 / 20

2 目录索引一券商试水低佣金经纪模式... 4 二 ETF 参与 T+0 交易的可行模式... 4 ( 一 ) 等待 T+0 交易机制推出... 5 ( 二 )T+0 回转交易... 5 ( 三 ) 存量交易... 6 三市场波动率 VS 低佣金... 6 ( 一 ) 市场波动率测算... 7 ( 二 ) 量化交易模型平均收益率测算... 8 四总结与讨论 / 20

3 图表索引图 1:ETF 指数与行业指数的日内波动情况... 8 图 2: 信号的本征模态函数提取示意图... 9 图 3: 宽基 ETF 在不同建仓时间下的平均累积收益率 ( 样本内 ) 图 4:4 只宽基 ETF 在 EMDT 下样本外 ( 最近一年 ) 累积收益率图 5:4 只宽基 ETF 在 EMDT 下样本外 ( 最近一年 ) 的收益曲线图 6: 宽基 ETF 组合采用 EMDT 的收益曲线图 7: 行业指数 EMDT 不同建仓时间下的平均累积收益率 ( 样本内 ) 图 8:9 只行业指数在 EMDT 下样本外 ( 近一年 ) 累积收益率图 9:EMDT 行业指数样本外 ( 近一年 ) 累积收益曲线图 10:9 个行业指数采用 EMDT 等权收益曲线图 11:9 个行业指数在 SMT 下近一年的累积收益率图 12: 上证医药指数与上证金融指数在 SMT 策略下的收益曲线表 1:ETF 指数与行业指数的日内波动情况... 7 表 2:4 只宽基 ETF 在 EMDT 下样本外 ( 近一年 ) 的表现表 3:9 只行业指数在 EMDT 下样本外 ( 近一年 ) 的表现 / 20

4 一券商试水低佣金经纪模式随着互联网金融的快速兴起和发展, 券商佣金战一触即发华泰证券于 2014 年年初推出网上开户佣金最低万分之三的优惠活动, 开户营业部仅限上海武定路营业部 2014 年 2 月 20 日, 国金证券通过腾讯财经网站, 推出互联网金融产品佣金宝, 具体措施包括 : 1 提供万分之二( 含规费 ) 沪深 A 股基金交易佣金费率 ; 2 提供股票账户保证金余额理财服务; 3 提供高价值专属咨询产品, 提供股票投资指导建议 2014 年 3 月 27 日, 中山证券宣布推出零佣通产品, 除规费外不再向投资者收取佣金, 标志着 A 股迈入炒股零佣金时代这也是继华泰证券国金证券之后券商业抛出的最低佣金率报价不过这一产品模式很快被证监会叫停在几家券商降低佣金网上开户的示范效应下, 预计将会有更多券商加入低佣金竞争二 ETF 参与 T+0 交易的可行模式从 2004 年 1 月 2 日上交所推出上证 50ETF 以来,A 股市场的股票型 ETF 获得了迅速发展, 品种逐渐增多, 交易方式日趋丰富, 资金规模也越来越大除了宽基 ETF, 行业 ETF 也陆续上市, 成为了重要的 ETF 品种随着股指期货和融资融券业务的推出,A 股市场不再是只能单一做多的市场,ETF 也同时具备了做多和做空的功能随着券商开始实行低佣金的经纪模式, 股票型 ETF 的交易成本也将降低在这种情况下,ETF 的日内交易策略能否盈利? 这将是本篇报告所关注的重点问题 ETF 日内交易一旦可行, 将会引入大量日内交易投资者, 有助于扩大基金规模, 增加 ETF 产品交易总量考虑到现有高频数据库的数据采集情况, 本篇报告研究的是几类典型宽基 ETF 和上证行业指数的日内交易策略其中宽基 ETF 包括上证 50ETF( SH) 深证 100ETF( SZ) 上证 180ETF( SH) 华泰柏瑞沪深 300ETF( SH) 等 4 种代表性强, 流动性好的 ETF 行业指数的选取主要采用上海证券交易所与中证指数有限公司于 2009 年 1 月 9 日正式发布的 10 只上证行业指数中的 9 只 ( 剔除综合指数 ), 包括 : 上证能源 ( SH) 上证材料( SH) 上证工业( SH) 上证消费( SH) 上证医药 ( SH) 上证金融( SH) 上证信息( SH) 上证电信 ( SH) 和上证公用 ( SH) 目前华夏基金所设计的行业 ETF 跟踪了上述行业指数中的 5 个指数股票型 ETF 参与 T+0 交易的交易机制主要有如下两种模式 : 第一种是等待正式的 T+0 交易机制的推出 ; 第二种是目前可行的跨一二级市场的 T+0 回转交易 4 / 20

5 ( 一 ) 等待 T+0 交易机制推出根据上海证券交易所交易型开放式指数基金业务实施细则 (2012 年修订 ) 第二十二条, 买卖申购赎回标的指数为沪市指数或跨市场指数的交易所交易基金的基金份额时, 应遵守下列规定 : ( 一 ) 当日申购的基金份额, 同日可以卖出, 但不得赎回 ; 其中, 对标的指数为跨市场指数的交易所交易基金, 当日申购且同日未卖出的基金份额, 清算交收完成后方可卖出和赎回 ; ( 二 ) 当日买入的基金份额, 同日可以赎回, 但不得卖出 ; ( 三 ) 当日赎回的证券, 同日可以卖出, 但不得用于申购基金份额 ; ( 四 ) 当日买入的证券, 同日可以用于申购基金份额, 但不得卖出 ; ( 五 ) 本所规定的其他要求深圳证券交易所交易型开放式指数基金业务实施细则 (2012 年修订 ) 内容与之基本相似, 特别的, 当投资者申购赎回交易以跨市场指数为跟踪目标的基金份额时, 当日申购的基金份额, 在交收前不可以卖出或赎回也就是说, 目前国内的股票类 ETF 还不是按照 T+0 机制来进行交易的根据上海证券交易所关于上海证券交易所交易规则的最新修订 (2013 年 10 月 ), 上交所场内交易的货币 ETF 债券 ETF 黄金 ETF 自 2013 年 12 月 9 日正式开始实行 T+0 交易制度随着 A 股市场的成熟,T+0 交易机制回归 A 股市场呼声再起目前, 证监会正在研究 A 股的 T+0 的交易制度, 在考虑先从大盘蓝筹股开始试行另外, 从监管层提倡蓝筹股价值投资的角度来看, 以蓝筹股为投资标的的 ETF 产品可能率先试点 T+0 交易, 如沪深 300ETF 上证 180ETF 等总体来看, 股票类 ETF 的 T+0 交易推出指日可待并且一旦相关交易机制形成,ETF 在二级市场将可以在同一个交易日进行多次买卖操作, 从而进行做多或者做空日内双向交易 ( 二 )T+0 回转交易证券的回转交易是指投资者买入的证券, 经确认成交后, 在交收前全部或部分卖出按照前一节中沪深交易所发布的 ETF 业务实施细则, 目前股票类 ETF 还不能在同一级市场里直接进行回转交易, 但是可以跨一二级市场实现 T+0 回转交易, 也就是在一级市场进行申购和赎回的 ETF 当天在二级市场直接进行卖出和买入具体来说, 当日买进指数成份股组合 ( 一揽子股票 ) 可以用于申购 ETF 份额并将获得的 ETF 份额卖出, 当日买进 ETF 份额可以赎回并将得到的指数成份股当日卖出由沪深两市的开放式指数基金业务实施细则可以看到, 以单一市场指数为跟踪目标的 ETF 可以顺利的采取此回转交易的 T+0 模式以跨沪深市场指数为跟踪目标的 ETF, 如沪深 300ETF, 实现 T+0 回转交易比较麻烦其中, 华泰柏瑞 300ETF ( SH) 将沪深 300 指数中占比约 25% 的深市成份股全部进行了现金替代, 也可以顺利实现跨一二级市场的 T+0 回转交易本篇报告中考虑的几种 ETF, 包括上证 50ETF 深证 100ETF 上证 180ETF 和华泰柏瑞 300ETF 都是可以跨一二级市场进行 T+0 回转交易的 5 / 20

6 ( 三 ) 存量交易第 ( 二 ) 部分所指 T+0 回转交易, 主要通过以下两种方式进行做多交易 : 1 当日买进指数成份股组合( 一揽子股票 ) 可以用于申购 ETF 份额并将获得的 ETF 份额卖出 2 当日买进 ETF 份额可以赎回并将得到的指数成份股当日卖出其中第二种交易模式会在卖出指数指数成份股时产生印花税当手头具有现货存量时, 也可以采用类似的方法进行做空交易例如当具有 ETF 或一揽子股票现货存量时, 可以通过以下方法进行做空交易 : 1 将 ETF 赎回, 卖出一揽子成份股, 并在指数下跌后买回 ETF, 或买回成份股并换回 ETF 2 卖出 ETF, 或将一揽子成份股申购 ETF 后卖出, 并在指数下跌后在二级市场买回一揽子股票或买入 ETF 其中第二种存量做空交易模式避免了卖出股票所带来的印花税影响, 使得投资者在低佣金背景下实现 A 股市场日内 T+0 做空交易成为现实三市场波动率 VS 低佣金对于趋势交易者而言, 市场波动是其收益和亏损的源动力价格一成不变的市场上, 任何策略都没有办法盈利市场波动的强度直接决定盈利的空间而对于日内交易者和高频交易者而言, 首先需要考虑的是单笔平均收益要能覆盖交易成本目前阶段,ETF 采用 T+0 日内回转交易做多时需要考虑的交易成本有如下 : ( 一 ) 申购 - 卖出模式时交易成本 : 买入股票的费用 ( 佣金 )+ 申购费和组合证券过户费 + 卖出 ETF 费用 ( 佣金 ); ( 二 ) 买入 - 赎回模式时交易成本 : 买入 ETF 的费用 ( 佣金 )+ 赎回费和组合证券过户费 + 卖出股票的手续费 ( 佣金 +1 的印花税 ) 这两种交易模式用来做多效果基本相同目前的话, 由于股票交易印花税单向征收, 所以用第 ( 一 ) 种方式进行做多交易成本较低如果手中有存量的 ETF, 或者通过融资融券 ( 融券成本较高 ) 交易, 可以对 ETF 进行做空, 交易成本如下 : ( 一 ) 卖出 - 申购模式时交易成本 : 卖出 ETF 费用 ( 佣金 )+ 买入股票的费用 ( 佣金 )+ 申购费和组合证券过户费 ; ( 二 ) 赎回 - 买入模式时交易成本 : 赎回费和组合证券过户费 + 卖出股票的手续费 ( 佣金 +1 的印花税 )+ 买入 ETF 的费用这两种交易模式用来进行做空交易效果基本相同, 同样考虑到股票交易的印花税, 用第 ( 一 ) 种方式进行做空交易成本较低如果 A 股市场推出 T+0 直接交易机制的话, 则 ETF 买入卖出时的交易成本仅是买入卖出的佣金, 申购赎回时的交易成本仅是申购赎回费用以及过户费根据深交所中国结算深圳分公司于 2009 年 4 月发布的关于交易型开放式指 6 / 20

7 数基金相关费用减免的通知规定, 对在深交所上市的 ETF 暂不收取申购 / 赎回经手费中国证券登记结算有限责任公司深圳分公司为支持 ETF 业务发展, 对于向投资者收取的组合证券过户费, 在 ETF 发售阶段投资者使用股票认购 ETF 份额发生的股票过户费予以免收, 在 ETF 成立后按照正常标准暂减半收取上交所的 ETF 相关交易费用减免通知中, 也规定暂时免收券商的 ETF 申购赎回经手费因此目前来说,ETF 日内回转交易中, 交易佣金是主要考虑的交易成本本篇报告考虑低佣金下 ETF 日内交易的可行性, 重点考虑双边交易费率 0.04% 的情景为了使问题简单化, 这里不考虑交易过程中 ETF 产生的折溢价等问题 ( 一 ) 市场波动率测算我们这里考虑的日内市场波动率和普通市场波动率的计算有所区别由于日内趋势交易是当日建仓并在收盘前平仓, 没有隔夜持仓, 所以这里在计算日内市场波动时, 不考虑隔夜的价格变化假设某个交易日 1 分钟高频行情的收盘价序列为 x (t),t=1,2,,n 则该日的波动率可以按照如下公式进行计算 xt ( 1) std ln N 1 xt () t 1,2,, N 1 (1) 其中 std( ) 为标准差,ln( ) 为自然对数类似的, 该日上午的波动率和下午的波动率可以通过对应时间段的高频行情序列求得我们对 50ETF( SH), 100ETF( SZ), 180ETF( SH), 300ETF ( SH) 以及 9 个上证行业指数依次为上证能源 ( SH) 上证材料 ( SH) 上证工业( SH) 上证消费( SH) 上证医药( SH) 上证金融 ( SH) 上证信息( SH) 上证电信( SH) 上证公用 ( SH)2012 年以来的日内波动率均值进行了测算 ( 华泰柏瑞沪深 300ETF 从上市日 2012 年 5 月 4 日开始 ), 结果如表 1 和图 1 所示 : 表 1:ETF 指数与行业指数的日内波动情况代码名称上午波动率下午波动率全天波动率 ETF 1.03% 0.93% 1.39% ETF 1.62% 1.56% 2.25% ETF 1.84% 1.76% 2.56% ETF 0.84% 0.74% 1.13% 上证能源 0.71% 0.63% 0.96% 上证材料 0.65% 0.58% 0.87% 上证工业 0.81% 0.77% 1.12% 上证消费 0.67% 0.54% 0.87% 上证医药 0.61% 0.50% 0.80% 上证金融 0.80% 0.73% 1.09% 上证信息 0.65% 0.56% 0.86% 上证电信 1.40% 1.34% 1.94% 7 / 20

8 上证公用 1.00% 0.97% 1.40% 均值 % 0.89% 1.33% 图 1:ETF 指数与行业指数的日内波动情况 3.00% 2.50% 2.00% 上午波动率下午波动率全天波动率 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% 由上述图表可以看出,4 只 ETF 和 9 个行业指数的日内波动率均值在 8 以上, 其中, 深证 180ETF 日内波动率均值达到高达 2.56% 同时可以看出, 以上指数的半天波动率均值都在 5 以上而且, 指数行情上午的波动率往往大于下午的波动率如果考虑低佣金的交易模式且不需要缴纳印花税, 按照双边万分之四的交易成本, 日内交易是有利可图的例如, 在 0.8% 的波动率下, 一个盈亏比为 1:1 的策略如果胜率能够达到 60%, 那么平均的单笔收益将在 0.16% 如果在传统佣金模式下, 机构的双边交易成本约为 0.16%, 再加上 0.1% 的印花税, 日内交易的量化策略将很难执行但是在双边万分之四的低佣金环境下, 盈利变得不再遥远 ( 二 ) 量化交易模型平均收益率测算上述研究提到, 日内交易策略是否可行, 核心之一在于判断平均单笔交易的收益率能否覆盖交易成本接下来, 我们将之前开发的两个股指期货日内交易策略移植到 ETF 产品上, 观察在低佣金市场环境下,ETF 日内量化交易策略是否行之有效这两个策略分别是持仓时间 ( 不止损的情况下 ) 约为半个交易日和 3/4 个交易日的 SMT 策略和 EMDT 策略 ( 详见广发证券金融工程专题研究报告基于时域分形的相似性匹配日内低频交易策略 (SMT) 经验模态分解下的日内趋势交易策略 ) 8 / 20

9 1 EMDT 策略对于金融时间序列, 我们可以将其分为噪声部分 ( 波动部分 ) 和信号部分 ( 趋势部分 ) 噪声部分代表了股价的随机游走, 显示了市场平衡的特性 ; 信号部分代表人为的决定性行为, 显示了市场的趋势性, 或者说非平衡特性换句话说, 当信噪比 ( 信号与噪声的比值 ) 较小时, 价格的随机性较强, 市场多呈现出震荡形态 ; 而信噪比较大时, 市场趋势较为显著因而在信噪比较大的情况下, 如果能够有效把握趋势, 则有机会从中获得投机性收益经验模态分解交易策略 (EMDT,Empirical Mode Decomposition Trading) 就是这样一种投资策略经验模态分解 (EMD) 是美国国家航空航天局 (NASA) 的黄锷院士提出的一种自适应的非线性非平稳序列分析方法 EMD 假设任何复杂的信号都是由一些不同的波动项和一个趋势项组成这些波动项被称为本征模态函数 (IMF) 或者内禀模态函数即复杂信号 s 可以表示为 s( t) IMFi( t) rn ( t) (2) i 1,2,... n 本征模态函数为满足如下两个条件的函数 : 1 函数的局部极大值以及局部极小值的数目之和必须与零交越点(Zero Crossing, 信号改变正负号的点 ) 的数目相等或是最多只能差 1, 也就是说一个极值后面必须马上接一个零交越点 2 在任何时间点, 局部最大值所定义的上包络线与局部极小值所定义的下包络线, 取平均要接近于零经验模态分解的实现过程就是一个不断从序列中提取本征模态函数的过程如图 2 所示, 查找信号的局部极值 ( 图 2B 中红点和绿点 ), 通过插值获得信号的上包络和下包络 ( 图 2C 中红线和绿线 ), 从而得到上下包络的均值 ( 图 2D 中黑线 ), 原信号减去上下包络均值即可获得本征模态函数 ( 图 2E), 剩下的残差 ( 图 2F) 即频率较低的信号成分, 可以继续进行分解图 2: 信号的本征模态函数提取示意图 A B C D E F 数据来源 : 广发证券发展研究中心 9 / 20

10 通过经验模态分解, 我们可以提取信号的本征模态函数分量 IMF1,IMF2,, IMFn 和趋势分量 r n, 可以根据本征模态函数分量和趋势分量的序列标准差定义对数波动能量比如下 std IMFi i 1 R ln std r n n (3) EMDT 交易策略的思路是 : 取每天上午指数或者股票开盘后的一段高频价格数据, 通过 EMD 进行波动噪声分离, 分别得到波动项和趋势项根据它们标准差比值的自然对数获得噪信比 ( 信噪比的倒数 ), 或称之为相对能量当相对能量较小时, 信号显著趋势稳定, 进行相应方向的日内趋势交易, 如果盘中没有触及固定比例止损线, 则在期货尾盘进行平仓 ; 相对能量较大时则当日不进行开仓操作相对能量的判断阈值为其平均值, 可以由历史样本估计出来, 相对能量的统计分布接近正态分布, 在此阈值下, 日开仓频率接近 50% 假设在上午 t s 时刻考虑建仓, 我们利用的数据是当天从开盘 t 0 ( 即交易日上午 9:30) 到 t s 的行情数据首先采用 EMD 算法对行情数据做波动分解, 计算信号的相对能量当相对能量小于其平均值 ( 平均值由其样本内均值估计出来 ) 时, 认为市场趋势信号相对噪声和波动较强, 或者说趋势比较明显, 入场建仓建仓多空方向由 ts 时刻相对于 t 0 时刻的股指期货价格 p 决定, 即 1 if p( ts) p( t0) Signal 1 if p( ts) p( t0) (4) 其中 1 代表开多仓,-1 代表开空仓止损策略方面,EMDT 策略采用最简单的固定比例 r 止损当浮动亏损大于 r 时, 立即进行止损平仓, 否则当日收盘平仓 EMDT 策略中最重要的参数是建仓时间, 考虑到宽基 ETF 和行业指数的区别, 因此本报告先对宽基 ETF 进行建仓时间的优化, 然后再对行业指数进行建仓时间的优化优化过程中, 扫描的建仓时间变化范围是开盘之后 15 分钟到 74 分钟, 扫描间隔为一分钟, 一共 60 个不同的建仓时间作为候选参数经验模态分解需要对时间序列进行分解, 为了使得时间序列中有足够的样本, 本报告中对 15 秒钟高频数据进行实证分析 ( 如果开盘后 30 分钟建仓的话, 则 EMD 分解的序列有 30*4=120 个数据点 ) EMDT 实证分析中, 本报告采取的是以上 ETF 指数和行业指数自 2012 年 1 月 1 日到 2014 年 3 月 19 日的行情数据 ( 华泰柏瑞沪深 300ETF 从上市日 2012 年 5 月 4 日起 ) 以 2013 年 3 月 19 日以前的行情数据为样本内数据进行参数优化, 以 2013 年 3 月 20 日以后刚好一年的行情数据为样本外数据 EMDT 实证分析中, 采取多空双向都可以做的交易策略, 双边交易成本为 0.04%, 止损比例 r =6 10 / 20

11 (1)EMDT 对宽基 ETF 的实证分析本报告首先对 4 只宽基 ETF 的建仓时间进行优化, 对这些 ETF 在同一时间进行建仓, 因此只有一个建仓时间这里选取的优化目标是 4 种宽基 ETF 的平均累积收益率, 即分别求出在同一建仓时间下 4 种宽基 ETF 的样本内累积收益率, 然后取平均, 作为优化目标对于样本内 14 个多月的数据,50ETF 100ETF 180ETF 和 300ETF 在不同建仓时间下的平均累积收益率如图 3 所示可见, 在开盘后第 25 分钟至 45 分钟之间建仓时, 平均的累积收益率会比较高, 参数也较为稳定依照最大化平均累积收益率的方式, 取开盘后 35 分钟进行建仓, 此时样本内的平均累积收益率为 20.2% 图 3: 宽基 ETF 在不同建仓时间下的平均累积收益率 ( 样本内 ) 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% 平均累积收益率表 2:4 只宽基 ETF 在 EMDT 下样本外 ( 近一年 ) 的表现 50ETF 100ETF 180ETF 300ETF 累积收益率 16.32% -0.63% 1.78% 18.32% 最大回撤 -5.60% -8.94% -9.52% -5.27% 平均每日交易次数判断正确率 52.27% 45.00% 43.33% 53.79% 单次平均收益率 0.12% 0.00% 0.01% 0.13% 平均盈利率 0.74% 0.75% 0.84% 0.75% 平均亏损率 -0.56% -0.61% -0.62% -0.59% 盈亏比正确次数错误次数 / 20

12 使用开盘后 35 分钟建仓作为最优参数, 对样本外一年的数据进行实证 EMDT 策略在样本外一年内的表现由表 2 所示累积收益率和收益曲线分别为图 4 及图 5 所示 50ETF 和 300ETF 在该时刻建仓的回报比较稳定, 回撤较小 ;100ETF 和 180ETF 在 2013 年下半年由于回撤较大, 导致整个年度收益率较低,100ETF 甚至有 -0.6% 的亏损图 4:4 只宽基 ETF 在 EMDT 下样本外 ( 最近一年 ) 累积收益率 20% 累积收益率 ( 最近一年, 样本外 ) 15% 10% 5% 0% -5% 50ETF 100ETF 180ETF 300ETF 图 5:4 只宽基 ETF 在 EMDT 下样本外 ( 最近一年 ) 的收益曲线 25% 20% 15% 10% 50ETF 100ETF 180ETF 300ETF 5% 0% -5% -10% / 20

13 资金等权分配后的平均累积收益率曲线如图 6 所示金融工程专题报告图 6: 宽基 ETF 组合采用 EMDT 的收益曲线 12% 10% 宽基 ETF 在 EMDT 下的平均累积收益率 8% 6% 4% 2% 0% -2% 上述测算的建仓时间优化采用了平均收益率最高作为目标函数但是在模型实际应用过程中, 可以考虑对不同的标的分别进行参数寻优, 以达到加强标的适应性, 提高交易策略风险收益性质的目的 (2) EMDT 对行业指数实证分析在对 9 种行业指数多空双向日内交易的建仓时间进行优化时, 为了简化处理, 这里同样考虑对不同行业指数在同一时间进行建仓, 也只有一个建仓时间优化目标是 9 种行业指数的平均累积收益率对于样本内 14 个多月的数据,9 种行业指数的平均累积收益率如图 7 所示由于这里一共考虑 9 种不同的行业指数, 优化结果比此前 4 种宽基 ETF 的优化结果更加稳定在开盘后第 20 分钟至 74 分钟之间建仓, 基本上都有 10% 以上的平均累积收益率特别的, 在开盘后第 28 分钟至 51 分钟之间建仓, 平均的累积收益率会比较高, 几乎都在 15% 以上依照最大化平均累积收益率的方式, 取开盘后第 41 分钟进行建仓, 此时样本内的平均累积收益率为 19.2% 13 / 20

14 图 7: 行业指数 EMDT 不同建仓时间下的平均累积收益率 ( 样本内 ) 25% 20% 15% 10% 5% 0% 平均累积收益率使用开盘后 41 分钟建仓作为最优参数, 对样本外一年的数据进行实证 EMDT 策略在样本外一年的表现如表 3 所示累积收益率和累积收益曲线分别由图 8 和图 9 所示实证结果表明,EMDT 策略在上证工业上证医药上证信息 3 种行业指数上累积收益率最高, 超过 20%, 同时最大回撤不超过 -5% 上证材料指数上也有接近 20% 的累积收益率 EMDT 仅在上证金融行业指数上出现了亏损, 为 -5.9% EMDT 在上证消费上证金融上证电信 3 个行业指数上最大回撤较大其余 6 个行业指数的最大回撤都在 -6% 以内, 收益比较稳定表 3:9 只行业指数在 EMDT 下样本外 ( 近一年 ) 的表现上证能源上证材料上证工业上证消费上证医药上证金融上证信息上证电信上证公用累积收益率 12.3% 19.0% 24.7% 0.0% 23.2% -5.9% 36.9% 11.6% 5.3% 最大回撤 -5.8% -4.8% -4.0% -9.0% -3.1% -10.7% -5.0% -10.4% -5.6% 平均日交易次数判断正确率 47.1% 48.1% 50.8% 41.7% 50.4% 41.7% 43.7% 39.6% 46.4% 单次平均收益率 0.09% 0.14% 0.17% 0.01% 0.17% -0.04% 0.24% 0.09% 0.04% 平均盈利率 0.86% 0.93% 0.91% 0.84% 0.87% 0.84% 1.37% 1.17% 0.75% 平均亏损率 -0.60% -0.59% -0.59% -0.59% -0.55% -0.67% -0.64% -0.62% -0.58% 盈亏比正确次数错误次数 / 20

15 图 8:9 只行业指数在 EMDT 下样本外 ( 近一年 ) 累积收益率 40% 35% 累积收益率 ( 近一年 ) 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% 图 9:EMDT 行业指数样本外 ( 近一年 ) 累积收益曲线 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% 上证能源上证材料上证工业上证消费上证医药上证金融上证信息上证电信上证公用资金等权分配后的平均累积收益率曲线如图 10 所示 15 / 20

16 图 10:9 个行业指数采用 EMDT 等权收益曲线 18% 16% 行业指数在 EMDT 下的平均累积收益率 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% -2% (3) 交易成本对测量收益率的影响由于 EMDT 策略是日内交易策略, 由实证分析可知大约平均每两个交易日就会进行一次交易, 比较频繁, 因此交易成本对最终收益会有较大影响本报告考虑的是交易成本为双边 0.04%, 即 0.02% 的单边交易成本按照日均交易次 0.6 次计算, 每年交易次数为 =144 次每增加万一的单边交易成本, 对年化收益率的影响为 % 2=2.88%, 即年化收益率大约会降低 3 个百分点 2 SMT 策略 SMT(Similarity Matching Trading) 交易策略是一类在模式识别基础上开发的股指期货日内低频交易策略其基本思想是判断股指期货上午走势图与历史上哪天上午的走势最为相似, 根据相似交易日午后的涨跌, 判断当天涨跌, 并在相应方向上开仓交易的一类策略该策略于 2012 年 9 月发布, 样本外跟踪表现良好 2013 年全年跟踪累积收益率 27.4%, 最大回撤控制在 -3% 以内 (1) 策略原理在道氏理论的基础之上, 我们在相似性匹配量化投资模型系列报告之一基于时域分形的相似性匹配日内低频交易策略 (SMT) 中, 通过时域分形证明了在 A 股及股指期货日内 T+0 交易中, 历史可以重复在此基础之上, 假设将某个交易日平均划分为 { n1, n2,..., ni,.., n N} 共计 N 段, 在第 i 段 (1 i N 1) 窗口结束后的时间节点上, 判断从第 1 段到第 i 段时间窗口的 1 分钟高频涨跌幅曲线, 与历史数据库 16 / 20

17 ( 在该段时间窗口 ) 中的哪一条历史记录最为相似判断相似性的方法有很多种, 包括相关系数最小二乘法距离绝对值等假设判断得到最为匹配的曲线来自历史数据库中的交易日 D, 则观察 D 日第 i 1个分时段的涨跌情况, 如果上涨, 则在此时对指数开多仓, 反之则开空仓在第 i 1个分时段结束后, 平仓, 并按照上述方法判断下一个子时段的开仓条件这样做有一个问题, 就是通过单个交易日进行相似性判别, 可能会带来较大的误差更好的办法是在统计上找到历史数据库中 M 个最为相似的交易日, 如果这 M 个交易日第 i 1个分时段的涨跌出现了显著的不平衡性 ( 例如出现上涨或下跌的次数大于 M /2), 则在相应方向进行建仓, 否则不开仓在我们实证方案中, 采用了 N 2, 即每个交易日按照上午的市场走势, 对午后的期指涨跌做出预测, 并在相应方向建仓, 尾盘平仓其他参数与我们之前报告中的参数完全保持一致 (2) 策略模拟收益按照双边万分之四的交易成本, 我们这里仅对行业指数进行了回测, 即上文提到的 9 个上证行业指数计算时间为近一年 (2013 年 3 月 20 日至 2014 年 3 月 19 日 ) 由于上证行业指数于 2009 年上市, 我们的高频历史数据库从 2009 年 1 月 9 日计起, 滚动至测算日的前一交易日我们得到 9 只 ETF 的累积收益如图 11 所示, 我们发现只有上证医药指数和上证信息指数能够取得显著地正收益分析其原因, 我们认为主要有两点 : 一是因为 SMT 相似性匹配策略需要有大量的样本历史数据库进行匹配, 而上证行业指数上市时间较晚, 历史样本较少, 这无疑限制了策略的有效性二是因为 SMT 在每个交易日的持仓时间只有半个交易日半个交易日相比上述 EMDT 策略的 3/4 个交易日更短, 按照我们上面的理论, 其波动也将更小, 将更难覆盖交易成本图 11:9 个行业指数在 SMT 下近一年的累积收益率 40% 30% 累积收益率 ( 近一年 ) 20% 10% 0% -10% -20% 17 / 20

18 9 个行业指数中, 表现较好的是上证金融指数和上证医药指数, 说明它们与历史样本的匹配效果相对较好同时, 这两个行业指数也是华夏行业 ETF 所采用到得两个跟踪标的这两个行业指数在 SMT 策略上应用的累计收益曲线如图 12 所示图 12: 上证医药指数与上证金融指数在 SMT 策略下的收益曲线 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 上证金融累积收益率 0% 上证医药累积收益率 -5% -10% 四总结与讨论本篇报告讨论了低佣金费率下 ETF 日内交易的可行性通过论证, 我们认为日内交易策略是否有效, 核心在于统计上平均单次交易的收益能否覆盖交易成本 ETF 由于产品的特殊性, 可以通过一定的交易机制绕过印花税, 在低佣金市场环境中依靠较高的单笔策略收益覆盖交易成本通过两个日内交易量化模型, 我们实证分析了几只流动性较好的宽基 ETF, 以及上证行业指数的日内交易可行性, 发现低佣金模式下的 ETF 日内交易尚有微利可图, 盈利需要一点一滴捕捉, 且行且珍惜在报告的分析中, 我们没有考虑 ETF 在一二级市场间产生的折溢价, 也没有考虑交易的冲击成本, 这些都是比较理想化的当然, 在以厘为报价单位的基础上, 比较策略的平均单笔收益, 我们也能看出, 即使加入一定的冲击成本,ETF 依然有机会进行日内交易并获得正收益 ETF 日内交易的方法目前还比较单一, 仅靠回转交易很难开拓更大市场我们期待 A 股市场 T+0 交易机制的推出, 从而采用 ETF 日内交易策略的投资者也有望借券商低佣金的浪潮从中分得一杯羹 18 / 20

19 风险提示策略模型并非百分百有效, 市场结构及交易行为的改变以及类似交易参与者的增多有可能使得策略失效 19 / 20

20 广发金融工程研究小组罗军 : 俞文冰 : 安宁宁 : 胡海涛 : 蓝昭钦 : 史庆盛 : 张超 : 首席分析师, 华南理工大学理学硕士,2010 年进入广发证券发展研究中心首席分析师,CFA, 上海财经大学统计学硕士,2012 年进入广发证券发展研究中心资深分析师, 暨南大学数量经济学硕士,2011 年进入广发证券发展研究中心分析师, 华南理工大学理学硕士, 2010 年进入广发证券发展研究中心分析师, 中山大学理学硕士, 2010 年进入广发证券发展研究中心分析师, 华南理工大学金融工程硕士, 2011 年进入广发证券发展研究中心研究助理, 中山大学理学硕士, 2012 年进入广发证券发展研究中心广发证券行业投资评级说明买入 : 预期未来 12 个月内, 股价表现强于大盘 10% 以上持有 : 预期未来 12 个月内, 股价相对大盘的变动幅度介于 -10%~+10% 卖出 : 预期未来 12 个月内, 股价表现弱于大盘 10% 以上广发证券公司投资评级说明买入 : 预期未来 12 个月内, 股价表现强于大盘 15% 以上谨慎增持 : 预期未来 12 个月内, 股价表现强于大盘 5%-15% 持有 : 预期未来 12 个月内, 股价相对大盘的变动幅度介于 -5%~+5% 卖出 : 预期未来 12 个月内, 股价表现弱于大盘 5% 以上 Table_Address 联系我们地址广州市深圳市北京市上海市广州市天河北路 183 号大都会广场 5 楼深圳市福田区金田路 4018 号安联大厦 15 楼 A 座北京市西城区月坛北街 2 号月坛大厦 18 层上海市浦东新区富城路 99 号震旦大厦 18 楼邮政编码客服邮箱 gfyf@gf.com.cn 服务热线免责声明广发证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格本报告只发送给广发证券重点客户, 不对外公开发布本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券股份有限公司认为可靠, 但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证报告内容仅供参考, 报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任, 除非法律法规有明确规定客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告本报告反映研究人员的不同观点见解及分析方法, 并不代表广发证券或其附属机构的立场报告所载资料意见及推测仅反映研究人员于发出本报告当日的判断, 可随时更改且不予通告本报告旨在发送给广发证券的特定客户及其它专业人士未经广发证券事先书面许可, 任何机构或个人不得以任何形式翻版复制刊登转载和引用, 否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版复制刊登转载和引用者承担 20 / 20

目录索引一分析师首次关注的股票具有投资价值... 3 二分析师首次关注后的超额收益... 4 三构建投资组合... 5 图表索引图 1: 某股票在分析师首次关注后的表现... 3 图 2: 分析师首次关注后持有 20 个交易日的超额收益... 4 图 3: 分析师首次关注后持有 60 个交

目录索引一分析师首次关注的股票具有投资价值... 3 二分析师首次关注后的超额收益... 4 三构建投资组合... 5 图表索引图 1: 某股票在分析师首次关注后的表现... 3 图 2: 分析师首次关注后持有 20 个交易日的超额收益... 4 图 3: 分析师首次关注后持有 60 个交 2013 年 2 月 18 日证券研究报告分析师首次关注股票的投资机会图 : 持有 60 个交易日的股票组合报告摘要 : 事件驱动策略量化研究系列专题之五分析师首次关注的股票具有投资价值我们先把研究报告分为五类 : 新股报告调研报告业绩点评普通点评和深度报告其中, 业绩点评是指对上市公司定期报告业绩快报或业绩预告的点评分析师首次关注的定义如下 : 1. 该股票上市日期早于 N-1