中国证券市场存在Alpha吗？

孙尚芝

摘要：随着股指期货的推出，我国证券市场只能单边做多的局面已经成为历史，股指期货为阿尔法策略投资提供了必要的做空手段。纵观国内外的投资经验，在资本市场有效性相对较弱时，阿尔法投资策略可以获得持久稳定的阿尔法收益，而我国的中小板市场正是一个新兴的、效率相对较低的市场，本文旨在研究基于量化选股的阿尔法策略在中国中小板市场是否具有可行性。

关键词：Alpha；股票

一、引言

2010 年 4 月 16 日，准备多年的中国股指期货合约在中金所上市交易，为中国证券市场提供了做空手段，从此改变了以往我国证券市场只能单边做多的局面。随着股指期货的推出，中国便具备了进行阿尔法投资的基础条件。传统的基于基本面的研究在市场整体不好的情况下，其表现也是愈发乏力。而阿尔法投资策略跟传统的投资策略不同的是，阿尔法投资策略可以利用做空股指期货来对冲市场市场风险，在牛市的时候既可以选择做空股指期货对冲市场风险从而获得稳定的阿尔法收益，亦可以选择做多股指期货，做空劣质股票来获得较为稳定的收益。从整体上来来说，阿尔法投资策略的投资思想要比靠天吃饭的传统投资思想更加开放、灵活、全面，也更加能够平衡风险和收益的关系，从而满足投资者的需求。

二、阿尔法策略基本原理

阿尔法策略通常通过合理选股，寻找具有获得超额收益潜力的优质股票，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，从而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。在《投资组合理论与资本市场》一书中，William Sharpe 指出，投资者在投资组合交易中，面临着系统性风险和非系统性风险，其中，系统性风险由市场整体决定，可以用市场基准指数的涨跌开表示，非系统风险由投资组合决定，通过对投资组合所含系统性风险的度量，可以通过卖出一定量的市场基准指数来分离系统性风险，这样同时有股票组合多头和基准指数空头的投资组合便转化为剥离系统性风险后的投资组合，该组合得到的收益率即为剥离贝塔收益后的超额阿尔法收益，这种为获取稳定超额收益的策略即为阿尔法策略。

资本资产定价模型认为在有效的资本市场里不存在获取超额收益的机会，所以只有承担系统风险才能得到收益补偿，股票的收益率取决于股票所承担的系统风险，股票所承担的系统风险程度用β值表示，β值越高的证券其承担的系统风险越大，所以其预期收益率就越高，而β值越低的证券预期收益率越低。但是，如果证券市场不是有效的，则证券的收益率将不仅取决于系统性风险的大小。由于信息不对称、股票价格变动存在时滞等原因导致某些证券的价值被低估，而通过选股和择时上的技巧及时买入这类股票，投资者就可以获得一定的超额收益，这部分收益成为阿尔法收益，詹森（1968）将 CAPM 模型进一步完善：

Rp=αp+βp×（Rm-Rf）+Rf

其中，Rp为某证券或证券组合的期望收益率，Rf为风险收益率，Rm为市场平均收益率，βp为该证券或证券组合的相对风险系数，αp为阿尔法收益。

根据以上理论，投资者从股票交易中获得的收益可以分为两个部分：一部分是承担系统性风险而获得的收益率，我们称此收益为贝塔收益；另一部分是通过积极管理选择优质股票而获得的超额收益，我们称此为阿尔法收益。其中R（βp）为SLM上与证券或证券组合P具有相同系统风险的收益率，Rp为股票或股票组合P的收益率，则

市场收益：R（βp）=βp×（Rm-Rf）+Rf

阿尔法收益：αp=Rp-βp×（Rm-Rf）-Rf

从公式中可以看到获得阿尔法收益的关键是选择具有高收益率的股票并通过计算β值来对冲市场风险。在现实投资活动中，我们可以通过研究历史上各种财务指标和基本面指标与股票超额收益率之间的关系，来选择可以筛选优质股的指标，然后利用这些指标来预测股票未来的价格走势，从而筛选出拥有较高预期收益率的股票，进而构建投资组合。在选取完预期能够获得超额收益的股票组合后利用卖空机制对冲市场风险，最终获得稳定的阿尔法收益。股指期货的推出为对冲市场风险提供了很好的交易工具，当买入某一股票时，可以通过卖空一定量的股指期货来对冲市场下跌的风险，从而获得较为稳定的α收益。

三、实证分析

（一）选股因子的选取及数据的选取

1.选股因子的选取。严格意义上来说，要想获得阿尔法收益，选股因子的选择是其重要的一部。但是由于上市公司的指标繁杂，要想一一的比较各个因子之间的取舍，工作量实在过大。本文选取了六个因子：ROE增长率、资产报酬率、流动资产周转率、现金流量比率、总资产周转率、息税折扣摊销前利润与负债总计比率。选取的这六个因子中三个因子是前人基于中国中小板实证下来的经验，另外三个是对其的补充。其中，ROE增长率、资产报酬率是从企业盈利能力方面的指标考虑；流动资产周转率、总资产周转率是从企业经营能力方面的指标考虑；现金流量比率、息税折扣摊销前利润与负债总计比率是从企业偿债能力方面的指标考虑。

2.数据的选取。本文的数据来源均出自于国泰安CSMAR数据库。由于本文的研究是基于中小板內的股票进行的，所以股票的选取也基于此。各个年度的无风险收益率参照的是中国银行间同业拆借一年期利率。

贝塔值的求解是通过上个年度的月交易数据计算求解，即通过拟合沪深300指数的收益率与个股收益率求得贝塔值。阿尔法收益通过公式：αp=Rp-βp×（Rm-Rf）-Rf求解得到。

（二）实证结果展示及分析。根据因子选取出十支股票后，对这十支股票赋予相同的权重，即每支影响力不区分。本文分别在2009年-2014年期间，每年年初选取十支股票，进行动态选股。各期间的投资收益情况显示，2009年该选股指标没能很好的获得阿尔法收益，有一半的股票没有获得阿尔法收益；2010年只有三支股票没有获得阿尔法收益，其他股票都成功了，说明选取的指标是有效的；2011年只有两支股票获得了阿尔法收益；2012年有一半的股票获得了阿尔法收益，虽然数量上不占据大的优势，但是总体均值还是获得了阿尔法收益的；2013年有七支股票获得了阿尔法收益，并且有些股票获得了较大的阿尔法收益；2014年没有股票获得阿尔法收益，这个可能和14年股票指数大涨有关。

四、结论

本文通过简单的选股模型和计算方法就可以发现—存在阿尔法收益，所以如果进行更加深入和细微的研究，必然可以更加精确的获得阿尔法收益。从以上实证检验中可以看出基于量化选股的阿尔法策略在中国中小板市场具有可行性，通过使用ROE增长率、资产报酬率、流动资产周转率、现金流量比率、总资产周转率、息税折扣摊销前利润与负债总计比率这六个指标对股票进行筛选我们可以得到高收益的股票，若再按照一定的套头比成功对股指期货进行做空，我们可以对冲掉市场风险，从而获得较为稳定的阿尔法收益。（作者单位：上海对外经贸大学）

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