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欣绢廖
7 years ago
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1 研究报告金融工程 ( 专题报告 ) 专题报告个股情绪指标构建基于新闻关注度分析师联系人联系人覃川桃 qinct@cjsc.com 执业证书编号 :S 罗彧文 luoyw2@cjsc.com.cn 杨靖凤 (8621) yangjf@cjsc.com.cn 报告要点投资者的情绪会造成股票市场的波动容易观察到的投资者的情绪主要会反映在三个方面 : 人们对股票的热情衍生品市场的波动网络上对个股的关注其中能够量化并且具体到个股的是互联网数据面对投资者情绪需要逆向思维巴菲特 : 在别人贪婪的时候我们恐惧, 在别人恐惧的时候我们贪婪新闻数据采集流程首先通过网络爬虫获取主要财经网站上的股票新闻, 经过筛选后将时效性强的个股新闻存进新闻数据库, 随后将这些新闻中对应的股票找出, 并根据新闻关注程度估算个股关注度指标相关研究从行业选择中寻找增强多因子模型系列报告之一---- 模型理论随想和纯因子组合构建 Smart Money 策略基于资金流向选股根据关注度指标的多空测试规则如下 : 1) 前 20 日累计关注度作选股标准 2) 将中证 500 成分股按市值分为 4 组, 分别取每组中关注度最高和最低 25 股 3) 关注度最高的个股作为空头组合, 关注度最低个股作为多头组合 4) 每 10 个交易日换仓一次, 交易成本单边千分之二 5) 考虑涨跌停停牌限制请阅读最后评级说明和重要声明 1 / 21

2 目录股票市场的情绪... 4 情绪的反映... 4 炒股的热情... 4 衍生品市场... 4 量价的指标... 5 互联网数据... 5 情绪中的逻辑... 7 非理性的参与者... 7 投资者的情绪... 7 行为金融的研究... 7 个人投资者的行为... 7 情绪的正反向思维... 8 新闻阅读与股价... 9 财经新闻的形式... 9 个股新闻... 9 行业新闻题材新闻其它新闻新闻数据的收集网络爬虫数据库建立新闻关注度情绪的判断转载数量新闻排行阅读数量个股关注度情绪指标覆盖情况新闻的冲击简单的测试请阅读最后评级说明和重要声明 2 / 21

3 图表目录图 1: 机构持仓比... 4 图 2: 隐含波动率... 5 图 3: 变点理论控制图技术与技术择时... 5 图 4: 个股新闻示例图 5: 行业新闻示例图 6: 题材新闻示例图 7: 新闻数据收集流程图 8: 通过爬虫获取新闻后建立数据库图 9: 新闻筛选示例图 10: 新闻转载数量图 11: 财经新闻排名图 12: 新闻阅读数量图 13: 个股关注度图 14: 覆盖个股数量图 15: 发生新闻后股价波动情况 ( 以收盘价计 ) 图 16: 发生新闻后股价波动情况 ( 以均价计 ) 图 17: 十日二十日累计关注度指标股价波动图 18: 多空测试结果表 1: 部分标题关键词请阅读最后评级说明和重要声明 3 / 21

4 股票市场的情绪对一个中国股市的投资者而言, 每一天都有数以千计的理财顾问证券分析师或者各路媒体能够给出各种关于股市的分析或者投资的建议如果只看他们的分析或者观点, 股市似乎是非常理性和有逻辑的然而, 不论是相关学术研究还是投资者的实践都表明股市并非那么理性, 情绪在股市投资中具有不可忽视的影响这也是为什么人们一直认为中国股市是非常情绪化的市场随着量化投资在国内的发展遭遇瓶颈, 投资者对股市情绪等全新领域的研究也逐渐起步我们希望能做一些微小的工作, 为投资者尽绵薄之力情绪的反映我们能观察到的股市情绪的反映大概在几个方面 : 人们对炒股的热情衍生品市场的波动技术分析中的量价指标互联网信息炒股的热情对市场情绪最直观的反映是人们对炒股的热情在市场不好的时候, 大众往往对股市没有什么热情券商营业部门可罗圈, 茶余饭后也少有人谈论股市而当大牛市来临之后, 情况完全不一样了去券商营业部开户还得排队, 走在大街上都能听见人们大声谈论自己买了什么牛股回一趟家发现邻居家的老头老太都入市了, 而作为证券从业人员恐怕遇到最多的事情就是各路亲戚朋友让推股票应该说人们炒股的热情是对市场情绪最直观的反映, 但是量化这种热情并指导投资在目前看来并不容易实现我们需要再寻找其他能量化的事物来指导投资衍生品市场衍生品市场在很好地反映市场情绪的同时, 我们也能做出量化的指标来刻画市场情绪其中长江证券分别根据股指期货和 50ETF 期权构建的机构持仓比指标以及隐含波动率指标正是通过衍生品市场来反映投资者对 A 股市场情绪波动的反映这类指标不但很好的刻画了市场当前的情绪, 而且可以用来对市场大势进行研判图 1: 机构持仓比资料来源 :Wind, 长江证券研究所请阅读最后评级说明和重要声明 4 / 21

5 图 2: 隐含波动率资料来源 :Wind, 长江证券研究所但是这类指标也有其局限, 就是不能反映市场对个股的情绪目前 A 股市场上仅有的衍生工具只有股指期货和 ETF 期权, 在没有个股期权以前, 我们很难通过衍生品市场来量化个股的情绪量价的指标一个传统的刻画个股情绪的方法是技术分析中的量价指标这类方法可以说是历史悠久并且在投资实践中被广泛运用长江证券的 CUSUM 择时法也是众多方法中的一种图 3: 变点理论控制图技术与技术择时买入持有 CUSUM 控制图 Shewart 控制图 EWMA 控制图资料来源 :Wind, 长江证券研究所这类方法优点和缺点同样明显 : 一方面这类指标对市场状态的反映较为准确, 同时也很容易从各类渠道获得 ; 另一方面这类指标很难反映对市场的预期, 只能同步反映市场状态由于长期以来投资实践中人们对技术指标的研究已经完整同时对这些指标的运用也十分普及, 一部分学术研究认为这些技术指标并不能给投资者带来超额收益互联网数据刻画个股情绪的一个新的方向是利用互联网数据随着计算机技术的高速发展, 互联网与人们的生活已经密不可分, 而广大股民和机构投资者的最主要信息来源就是互联请阅读最后评级说明和重要声明 5 / 21

6 网对量化投资来说, 数据是最重要的, 可以说互联网数据是量化投资的下一个蓝海目前国内在该方面也有一定研究, 但是可以说仍然是刚刚起步在美国, 已经有很多公司运用互联网数据进行分析投资者情绪和行为进行交易, 其方法也比较成熟, 他们对市场情绪的量化已进入可视化阶段, 能将一只股票的实时情绪变化走势形象地表现出来, 甚至能将这些数据通过 Excel 下载并自行统计, 其所能达到的直观效果与分析深度不言而喻请阅读最后评级说明和重要声明 6 / 21

7 情绪中的逻辑情绪与股票市场表现的关系一直是行为金融领域中非常受关注的热点相当一部分研究表明股价的波动很大程度上受到情绪的影响非理性的参与者有效市场假说的假定并不现实, 市场参与者并非理性的经济人, 他们的交易往往受到情绪的影响投资者的情绪在一个有效市场中, 市场参与者是理性的经济人, 同时信息的传递是有效的任何信息的冲击都会让投资者迅速做出反应, 股价也会迅速调整以反应所有的信息但是该假说的两个重要假定 : 理性人以及信息的有效性恰恰是不现实的市场参与者是会受到情绪影响的人股票交易员在决策时依据的是包括情绪在内的各种心理因素, 交易员可能不恰当地过分关注特定信息, 并因此忽视其他相关数据在不同时刻, 不同的情绪状态会对最终决断起到无法预计的作用心情能对人的认知表现和预期产生冲击, 同时收益或亏损等一系列因素也会影响交易员行为金融的研究情绪与市场表现之间的关系一直行为金融领域一个颇受关注的问题一些研究表明, 投资行为在很大程度上受情绪左右投资者对股票收益的估计并不理性, 受情绪影响很大如果股票价格持续上涨, 投资者会变得乐观而高估相关股票的价值, 否则会悲观而低估相关股票的价值可是长期而言, 最终决定股票价格的是相关公司的盈利能力, 而非投资者凭情绪感受而判断出的价值有相关研究表明有新闻发布和无新闻发布的股票的收益分布会有很大不同华尔街有句老话股票是故事, 债券是数学这句话的前半句在 A 股市场尤其适用 A 股市场上, 股票的价格很容易受到一些故事的影响而发生比较大的波动这些故事可能是一些经济政策或者产业政策的变动, 也可能是某些公司在资本市场上的动作或者仅仅是一些题材概念的报道无论这些故事是否会对相关公司未来经营产生确定性的影响, 相关公司的股价往往会产生巨大波动, 这一现象在小盘股中尤其明显个人投资者的行为我国的股票市场中, 个人投资者 ( 散户 ) 占有整个市场交易量的绝大部分, 这也意味着个人投资者的交易行为很可能会对市场产生巨大影响而个人投资者相对于机构投资者情绪化交易行为更加普遍市场上的概念题材的炒作对他们的情绪产生的影响更大在各大财经网站以及股票论坛上, 个人投资者更愿意去浏览他们感兴趣的内容, 而这意味着市场对这些内容持有更乐观的情绪如果能找到一个指标反映出个人投资者对不同股票的关注程度, 那么我们也就找到了刻画市场对个股情绪的办法, 那么对于个股股价的波动, 我们能有一个更好的把握请阅读最后评级说明和重要声明 7 / 21

8 情绪的正反向思维根据以往牛熊市的经验, 市场往往在情绪的顶点达到最高点, 而在情绪的底点往往会伴随市场的反转当左邻右舍的大爷大妈都入市炒股了, 市场的情绪也达到了最高潮, 市场也接近顶点了反之, 当股票市场不再是人们茶余饭后的热门谈资甚至是无人问津的时候, 市场也不会再有大幅的下行从个股的角度来看, 个股情绪的上升往往伴随的股价的上涨股价往往在情绪上升的过程中超过其内在价值, 此时支撑股价的仅仅是市场的乐观情绪, 一旦情绪达到顶点也意味着股价达到最高点, 随之而来的往往是股价的下跌所以情绪在个股上的运用有两个方面从一个较长的时间跨度来看, 情绪是一个反向的指标, 我们应该用逆向的思维来考虑个股的情绪, 从一个短期的时间来看, 情绪的上升意味着股价很可能要上行, 我们应该用一个正向的思维来考虑个股情绪巴菲特说过 : 在别人贪婪的时候我们恐惧, 在别人恐惧的时候我们贪婪请阅读最后评级说明和重要声明 8 / 21

9 财经新闻的情绪每当有上市公司发布关于其经营状况和变动的公告或者相关部门发布某些行业政策的文件, 主要的互联网媒体都会第一时间进行相关报道, 而大多数市场参与者正是依赖这些互联网媒体的渠道获得信息一些更吸引市场关注的内容会受到投资者更多的关注, 会让市场对其抱有更乐观的情绪, 这体现在财经新闻中就是更高的阅读数量, 更多的评论数量新闻阅读与股价在我们的普遍的认识中, 当个股出现利好刺激时, 股价表现可能会超过市场这些利好可能是关于某个公司经营状况的变化, 也可能是相关行业政策的变化无论是哪一种情形, 股价能否有好的表现则取决于该利好是否足够强烈我们可以通过对各种利好对公司基本面的影响进行逻辑推理来判断该利好是否足够强烈进而进行投资, 但是在量化投资中我们还无法运用程序进行基本面的分析所以我们必须要找到另外一种方式对各种利好进行判断我们认为判断一个新闻利好是否足够强烈的方法就是新闻的阅读数量一个更有逻辑更能让人相信的故事往往更吸引大众的关注, 那么体现在报道这个故事的新闻上, 就是该新闻的阅读数量更高如果我们能够采集市场上关于股票的各种利好的故事或者新闻的阅读情况, 那么我们很可能刻画出市场对这些个股的情绪进而指导投资财经新闻的形式互联网上的财经新闻可以从主要的财经网站上获取, 我们可以通过同一篇报道转载的次数, 某个新闻链接阅读的数量以及某新闻的阅读排名来获取某一篇报道的受关注程度目前主要财经网站上股票新闻大多转载自权威媒体, 比如上海证券报中国证券报证券时报等这些媒体是中国证监会指定的上市公司披露相关信息的媒体, 其报道的真实性和权威性毋庸置疑这些权威媒体关于个股的报道主要有两种类型 : 一是个股新闻, 二是行业新闻还有一部分宏观政策类新闻, 但是这部分新闻不能对应到相关个股, 所以在我们的工作中暂时没有考虑个股新闻个股新闻主要是关于个股经营状况发生变化或者公布其业绩的相关报道这些报道有利好也有利空, 但是以利好居多, 少有利空报道它们涉及的内容可能包括公司业绩报告的发布公司再融资进展公司业务转型或者投资公司高管增减持等可能对公司未来经营产生影响的事件通常这类新闻标题已经能表达出该报道的主要内容我们可以通过对标题中关键词汇的识别来判断该报道是否时效性强并且能反映出对该个股的情绪例如海南橡胶 2016 年 5 月 30 日晚间发布定增预案, 而在当晚中国证券报发布报道海南橡胶 39 亿元拓展主营业务, 随后有多家互联网媒体对其进行转载请阅读最后评级说明和重要声明 9 / 21

10 图 4: 个股新闻示例资料来源 : 百度, 长江证券研究所行业新闻行业类新闻通常是有关部门已发布或即将发布某项政策, 该政策可能影响某行业公司的未来经营状况这类新闻标题通常也能够明确的表达对某一行业或领域会有利好的影响, 我们同样能够通过识别关键词汇来进行判断例如土壤环境保护和污染治理行动计划发布前夕众多媒体转载证券时报网发布的报道土十条望近期出台土壤防止领域望向社会资本开放图 5: 行业新闻示例资料来源 : 百度, 长江证券研究所请阅读最后评级说明和重要声明 10 / 21

11 题材新闻有一部分新闻讲的某些新鲜的主题或者概念, 它们往往是当下市场所关注的热点虽然它们未必有特别的政策支持, 但是仍然可能使得市场对相关股票情绪急剧上升, 所以这类新闻我们也纳入考虑图 6: 题材新闻示例资料来源 :Wind, 长江证券研究所其它新闻除了上述两种与上市公司未来经营紧密联系并且会影响市场对股票情绪的新闻, 还有一部分新闻并没有和公司未来经营情况联系紧密, 很难说会影响到市场对上市公司的情绪, 比如讲宏观经济政策或者回顾性的报道这一类的新闻我们暂时不做处理, 只考虑时效性强的个股新闻请阅读最后评级说明和重要声明 11 / 21

12 新闻数据的收集传统的数据很容易获得, 而新闻数据大不相同, 需要通过网络爬虫获取, 主要的流程包括 : 网络爬虫获取文本, 建立文本数据库储存, 筛选识别新闻设计个股, 对应到相关个股的情绪指标图 7: 新闻数据收集流程资料来源 : 长江证券研究所网络爬虫网络爬虫 ( 又被称为网页蜘蛛, 网络机器人, 在 FOAF 社区中间, 更经常的称为网页追逐者 ), 是一种按照一定的规则, 自动地抓取万维网信息的程序或者脚本另外一些不常使用的名字还有蚂蚁自动索引模拟程序或者蠕虫我们需要的爬虫主要是从各大财经网站上获取股票相关新闻的标题, 发布时间, 原文出处, 正文内容以及新闻的阅读情况请阅读最后评级说明和重要声明 12 / 21

13 数据库建立网络爬虫获得的新闻相关数据主要是文本格式的数据, 我们将标题, 正文等内容根据新闻日期分别存储便于后续分析图 8: 通过爬虫获取新闻后建立数据库资料来源 :Wind, 长江证券研究所新闻关注度我们在各大财经网站上能够获得超过 1000 条股票新闻, 但是这些未经筛选的新闻并不都是与公司未来经营或者市场情绪联系紧密的比如有的报道是回顾前一段时间二级市场上的跨界并购的案例, 有的是总结前一段时间市场策略的得失等等这类新闻确实是在严肃的讨论股票但是它们和市场当下的状态联系并不紧密, 时效性较弱因此, 我们在将新闻储存之后会通过标题中的关键词对其进行筛选, 保留对未来持有正面情绪的新闻情绪的判断由于大部分财经网站的新闻都转载自若干权威媒体, 而这些媒体的语言特点就是严肃规范, 所以大部分新闻的标题可以通过一些关键词来判断是否包含某种情绪这些关键词主要包括二级市场上常见的事件词汇以及一些明确传递情绪的动词词汇另一方面这些新闻的一个特点就正面情绪的新闻居多, 负面情绪的新闻较少, 而且负面新闻往往是在反复报道同一件事情所以考虑到负面新闻数量相对较少, 在后续的分析中可能样请阅读最后评级说明和重要声明 13 / 21

14 本不足, 我们目前暂时只研究正面情绪的新闻, 而出现负面情绪的新闻的股票暂时不纳入考虑表 1: 部分标题关键词并购跨界布局增持超预期主线利好掘金受益望爆发有望中标加码携手资料来源 : 长江证券研究所图 9: 新闻筛选示例资料来源 : 长江证券研究所在筛选完正面情绪的个股之后我们通过每一篇报道的转载数量阅读排名以及部分网站的阅读数量对每一篇新闻的关注程度进行估算虽然最终的结果必然离精确的阅读数量有差距, 但是我们的估算方式是在客观事实的基础上进行的尝试, 仍然具有一定的合理性转载数量通过百度新闻搜索, 我们可以指定新闻的标题并且搜索有多少媒体转载了相同的新闻我们根据转载数量和一部分显示阅读量的新闻阅读数量进行对比之后发现, 阅读数量通常与转载数量成正比因此我们最终在对新闻的关注程度进行评估时, 对于没有找到显示阅读数量的新闻, 我们通过其转载数量与有阅读数量新闻的转载数量进行对比来评估这部分新闻的关注程度图 10: 新闻转载数量资料来源 : 百度, 长江证券研究所请阅读最后评级说明和重要声明 14 / 21

15 新闻排行有一部分财经网站会对特定题材的新闻根据点击量进行排序, 向网民展示最热门的新闻, 我们也可以通过这一部分排名再结合排名中一部分显示阅读量的新闻估算其余不显示阅读量的新闻的关注程度这一部分新闻的排名也是我们在评估不显示阅读量的新闻关注度时所参考的另一指标比如排名 30 的一条新闻在甲网站显示的阅读量是 X, 同时排 31,32 的新闻找不到有阅读量的链接, 而排 33 的新闻在甲网站显示的阅读量是 Y, 那么我们可以估算排 31,32 的新闻的关注程度应该位于 X 和 Y 之间我们可以通过插值的方法来估算其关注程度图 11: 财经新闻排名资料来源 : 网易, 新浪, 长江证券研究所阅读数量有一些财经网站的新闻在页面上能够直接看到阅读数量, 我们可以通过爬虫直接获得其阅读数量, 并结合转载数量, 新闻排行来估算无法获得准确阅读数量的新闻的关注程度图 12: 新闻阅读数量资料来源 : 东方财富网, 长江证券研究所请阅读最后评级说明和重要声明 15 / 21

16 个股关注度在建立好新闻的数据库后, 我们通过对正文中的股票简称或者交易代码进行匹配来获得相关新闻所涉及股票在此基础上, 对于通篇只涉及一只个股的新闻, 我们直接以新闻的关注度作为个股关注度而对于涉及超过一只个股的新闻, 我们采用新闻关注度除以涉及个股数作为个股关注度图 13: 个股关注度资料来源 : 东方财富网, 长江证券研究所请阅读最后评级说明和重要声明 16 / 21

17 情绪指标完成以上工作后我们获得了每一天若干有新闻的股票的关注度指标, 但是每天有新闻的个股仍然只占全部股票的一小部分如果我们将考察时段拉长, 那么在更长时间段内有新闻发生的股票数量会增多, 我们最终使用个股的月累计关注度作为个股的情绪指标覆盖情况我们收集了 14 年下半年至 16 年中主要门户网站的财经新闻数据 ( 由于技术水平所限, 在之前的时段我们能找到有阅读数量的新闻数量很少 ) 我们每天能够搜集超过 1000 条新闻, 其中时效性较强的和个股相关的新闻大概在 200 至 300 条之间平均每天有大概 400 只个股在各类新闻中被提及, 累计 20 天的个股新闻能够覆盖超过 90% 的个股最终我们尝试以每只股票一个月的累计关注程度作为每只股票的情绪因子, 并进行分组检验图 14: 覆盖个股数量资料来源 : 长江证券研究所新闻的冲击我们对每一天出现了新闻的股票在新闻发布之后的 10 天内的日收益率做了一个简单的统计 : 根据 T-1 日个股的新闻关注度由低到高将有新闻的个股分成四组, 其中第一组为关注度最低的个股, 第四组为关注度最高的个股我们以每日收盘来计算每组股票的平均日收益率这样我们计算的只是单纯的新闻发生之后个股的股价的波动情况, 没有考虑操作的可能性如图 15, 其中横轴是日期, 纵轴是对全 A 等权指数收益率的超额收益, 单位为 % 请阅读最后评级说明和重要声明 17 / 21

18 图 15: 发生新闻后股价波动情况 ( 以收盘价计 ) 资料来源 : 长江证券研究所从上图我们可以发现关注程度最高的那组股票在新闻发布后的前两天超额收益为正并且明显高过其他三组而在随后的几天, 关注度最高的那组股票超额全 A 等权收益显著为负, 并且远低于另外三组同时另外三组的超额全 A 收益则显得较为随机, 没有明显的趋势从这个统计的结果来看, 在新闻发布后, 受关注越高的股票在随后的一两天可能会表现比较强劲, 但是在随后的几天中这部分股票的表现又会明显弱于市场也就是说新闻发布后的一两天是高关注度股票的卖出良机从另外一个角度来看, 我们能不能在新闻发布后尝试买入股票并在一两个交易日内卖出获利呢? 我们继续做了一个相同的统计, 但是我们以 T 日均价来计算 T 日的收益率图 16: 发生新闻后股价波动情况 ( 以均价计 ) 资料来源 : 长江证券研究所从上图我们可以看到如果以均价作为 T 日买入的成本价的话,T 日的超额全 A 等权收益率则会接近于 0, 与另外三组股票差不多这样看来在新闻发布后的第一个交易日高关注度股票开盘价涨幅很可能比关注度较低的股票开盘涨幅高, 也就是我们常说的请阅读最后评级说明和重要声明 18 / 21

19 高开这样我们并不能吃到新闻发布后高关注度股票价格的正向波动, 而随后几天这部分股票还有比较大的负超额收益, 所以试图在新闻发布之后追逐热门股票获益恐怕并不是一个明智的选择如果我们把考察关注度的时间段拉长, 分别根据十天和二十天累计关注度用以上相同方法分为四组我们可以观察到如下图图 17: 十日二十日累计关注度指标股价波动资料来源 : 长江证券研究所我们可以发现当采用更长时间段内的累计关注度作为分组根据后, 不同组之间的区分度极其显著, 尤其是高关注股票的负超额收益非常显著我们觉得新闻关注度在中长期来看可能是一个很好的反向指标简单的测试我们使用中证 500 的成分股进行了一个简单的多空测试我们以二十日个股累计关注度作为选股标准将中证 500 成分股按照流通市值先分为四组, 然后在每组分别选取关注度最大和最小的 25 只个股作为空头和多头最终选择 100 只股票作为多头,100 只股票作为空头每十个交易日换仓一次, 交易成本以单边千分之二计, 考虑涨跌停停牌限制多空结果如下图请阅读最后评级说明和重要声明 19 / 21

20 图 18: 多空测试结果资料来源 : 长江证券研究所从结果来看关注度指标的区分效果还比较明显, 但是由于数据有限测试时间尚短, 其有效性仍有待继续观察请阅读最后评级说明和重要声明 20 / 21

21 长江证券研究所投资评级说明行业评级报告发布日后的 12 个月内行业股票指数的涨跌幅度相对同期沪深 300 指数的涨跌幅为基准, 投资建议的评级标准为 : 看好 : 相对表现优于市场中性 : 相对表现与市场持平看淡 : 相对表现弱于市场公司评级报告发布日后的 12 个月内公司的涨跌幅度相对同期沪深 300 指数的涨跌幅为基准, 投资建议的评级标准为 : 买入 : 相对大盘涨幅大于 10% 增持 : 相对大盘涨幅在 5%~10% 之间中性 : 相对大盘涨幅在 -5%~5% 之间减持 : 相对大盘涨幅小于 -5% 无投资评级 : 由于我们无法获取必要的资料, 或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件, 或者其他原因, 致使我们无法给出明确的投资评级联系我们上海浦东新区世纪大道 1589 号长泰国际金融大厦 21 楼 (200122) 电话 : 传真 : 武汉武汉市新华路特 8 号长江证券大厦 11 楼 (430015) 传真 : 北京西城区金融大街 17 号中国人寿中心 606 室 (100032) 传真 : 深圳深圳市福田区福华一路 6 号免税商务大厦 18 楼 (518000) 传真 : , 重要声明长江证券股份有限公司具有证券投资咨询业务资格, 经营证券业务许可证编号 : 本报告的作者是基于独立客观公正和审慎的原则制作本研究报告本报告的信息均来源于公开资料, 本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证, 也不保证所包含信息和建议不发生任何变更本公司已力求报告内容的客观公正, 但文中的观点结论和建议仅供参考, 不包含作者对证券价格涨跌或市场走势的确定性判断报告中的信息或意见并不构成所述证券的买卖出价或征价, 投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断, 本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌, 过往表现不应作为日后的表现依据 ; 在不同时期, 本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告 ; 本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时, 本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改, 投资者应当自行关注相应的更新或修改本公司及作者在自身所知情范围内, 与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制静默措施的利益冲突本报告版权仅仅为本公司所有, 未经书面许可, 任何机构和个人不得以任何形式翻版复制和发布如引用须注明出处为长江证券研究所, 且不得对本报告进行有悖原意的引用删节和修改刊载或者转发本证券研究报告或者摘要的, 应当注明本报告的发布人和发布日期, 提示使用证券研究报告的风险未经授权刊载或者转发本报告的, 本公司将保留向其追究法律责任的权利

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申万期权品种策略日报上证 50ETF 期权 2019/4/19 星期五申银万国期货研究所吴广奇 ( 从业资格号 :F ; 投资咨询号 :Z ) 一标的行情收盘价涨跌幅成交量成交额 ( 亿 30 日历史申万期权品种策略日报上证 50ETF 期权 2019/4/19 星期五申银万国期货研究所吴广奇 ( 从业资格号 :F3048078; 投资咨询号 :Z0014024) wugq@sywgqh.com.cn 021-58308720 成交量成交额 ( 亿 30 日历史 60 日历史 90 日历史波 ( 亿 ) 元 ) 波动率波动率动率上证 50 3004.92-0.41% 39.67 500.09