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通过小单资金流的行为协同,识别股票关联关系
利用股票关联网络探寻关联股票对个股涨跌的牵引力作用,有助于理解A股市场中个股间的涨跌传导机制。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】开源金工在报告《从基金持仓行为到股票关联网络》中,从基金持仓行为出发,寻找共同持仓股票间的关联关系,构建基金关联网络。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)在报告《从北向资金持仓行为到股票关联网络》中,我们利用北向托管券商持仓,寻找共同持仓股票间的关联关系,构建北向托管券商关联网络。两篇报告主要从资金流的同源性寻找股票间的关联性。本篇报告中,我们从小单资金流维度出发,通过小单资金流的行为协同,识别股票间的关联关系,构建股票关联网络。
构建小单资金流关联网络:同向比例衡量股票关联度
若两只股票,小单资金入场与离场时间点高度一致,则认为二者的小单资金行为高度协同,二者关联性较高。因此,我们用同向比例,作为股票间小单净流入协同性的强弱指标。首先,从行业层面来看,同行业股票间小单同向比例高于市场平均,且行业划分越细,股票间同向比例越高;从板块层面来看,整体上同板块股票间小单同向比例高于市场平均,周期板块股票间同向比例最高,科技板块次之。其次,当月股票间同向比例越高的股票间,次月日收益率R2越高,且单调性良好,说明小单同向比例指标越高的股票对,未来股价也会倾向于有更高的关联。最后,小单同向比例指标作为股票协同性指标具有延续性,随时间推移,其衰减速度较慢,保证了股票关联网络的稳定性。
构建关联网络牵引因子:Traction-SI因子表现稳健
基于小单资金流关联网络,我们构建小单资金流关联网络牵引因子。根据关联网络刻画的股票关联关系,我们放大高关联股票涨跌幅权重,缩小低关联股票涨跌幅权重,重构股票A当月收益对比的基准,得到股票A预期收益因子,预期收益因子做20日反转、市值、行业中性化处理,衡量股票当月真实收益与预期收益之间的预期差,得到Traction-SI因子。Traction-SI因子RankIC均值3.98%,RankICIR2.74。多空组合年化收益13.91%,年化IR2.99,最大回撤发生在2010年12月,为6.93%,月度胜率80.27%。从常见因子相关性来看,Traction-SI因子与常见因子相关性均保持较低水平。
Traction-SI因子进一步改进方向
在Traction-SI因子的基础上,我们提出三种因子进一步改进的方向:稀疏网络,考虑到本文构建的关联网络为全关联网络,我们按照股票间关联度指标对关联网络进行稀疏处理;平滑处理,考虑到日度小单净流入数据连续性较弱,我们取累计过去N日的小单净流入数据,构建股票间同向比例指标;方向协同+规模协同,通过余弦相似度与同向比例之间的转换关系,综合考虑小单净流入的方向协同与规模协同。
风险提示:模型测试基于历史数据,市场未来可能发生变化。
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