新增开户数与股票收益相互影响及交易策略实证研究

2016-12-15陈珂陈伟

金融经济 2016年20期

关键词：开户上证指数韭菜

陈珂陈伟

(中南财经政法大学，湖北武汉 430037；中兴通讯股份有限公司，广东深圳 518057)

新增开户数与股票收益相互影响及交易策略实证研究

陈珂陈伟

(中南财经政法大学，湖北武汉 430037；中兴通讯股份有限公司，广东深圳 518057)

通过对2003年1月至2016年5月共161个月上证指数、深圳综指和新增开户数的月度数据进行统计分析，发现新增开户数与上证指数和深圳综指线性正相关，新增开户数提前指数2～3个月见顶，股票收益刺激新增开户，新增开户能够在4个月内显著推动股票收益；基于新增开户数作为指标的韭菜交易策略，策略收益比标的自身收益的波动显著减少，并存在超额收益，策略月度夏普比率大约是标的自身月度夏普比率的2倍。

证券投资；交易策略；上证指数；增开户数

一、引言

A股牛市总是会伴随着一股全面炒股热潮，新增开户数暴增，接下去又总是会出现悲剧，泡沫破裂，新股民总是受伤。2006年5月新增开户数同比爆增114.11%，彭露(2006)走访了多家券商营业部，发现开户柜台前排着长队，有营业部还设置了专门的“开户室”，以应对开户大军[1]，拥挤的开户场面拉开超级牛市序幕；2007年5月新增开户数进一步同比爆增10.5倍，吴清桦(2007)营业部实地调研发现，多家券商开始实施周末加班开户制度，接受预约开户，部分券商还开打“离柜服务”牌[2]，2007年A股超级牛市也就进入了尾声。历史总是不断重演，2014年11月新增开户数同比爆增169%，苏诗钰(2014) 走访券商营业部时发现，开户的人群主要是“85后”，营业厅开户的两台电脑忙碌得几乎瘫痪[3]，牛市行情从而拉开序幕；时间到达2015年4月，新增开户数同比爆增13.7倍，这同2007年何等相似，田运昌(2015)发现券商在线开户爆棚[4]，从券商营业部开户转移到了互联网自助开户，开户效率爆增，营业部加班开户的排队人龙与2007年相比获得的改善，随着开户爆增到同比10倍以上，2015年牛市也接近尾声。

A股新增开户数暴增，会伴随着一轮牛市衍生。詹宇波(2002)收集了1998年6月至2001年4月共34个月的每月新开户数和上证指数及深圳成指，发现股价涨跌同新开户数呈现正相关关系[5]。郭彦峰等(2012)使用2005年6月20日至2008年1月11日的新增A股开户数和沪深300指数日交易数据，研究发现新增A股开户投资者在开户后10个左右的交易日开始介入市场[6]，A股市场仍具备资金推动型投机市的典型特征。

新增开户数与股票收益相互影响如何？是股票收益波动推动新增开户数波动，还是新增开户投资者入市带来增量资金推动了股票收益波动？还是相互呼应相互影响？影响程度如何？投资者是否能够利用新增开户数与股票收益相互影响来获得超额收益？本文试图通过A股市场实证来解答这些问题。

二、新增开户数与股票收益相互影响

(一)数据获取

选取2003年1月至2016年5月共161个月上证指数、深圳综指和新增开户数的月度数据，月度新增开户数通过中国证券登记结算有限责任公司中国结算统计月报整理而来，上证指数和深圳综指月收盘价取自国信金太阳网上交易专业版行情软件V6.53。下文月度新增开户数、上证指数和深圳综指都来源此。

(二)新增开户数与股票收益正相关

1. 新增开户数与上证指数和深圳综指同步波动

上证指数、深圳综指和新增开户数作时间系列图。

图1 上证指数、深圳综指和新增开户数时间系列图

观察图1，上证指数、深圳综指和新增开户数在时间上同步波动，新增开户数波动幅度比上证指数和深圳综指更加激烈。细节观测，发现新增开户数比上证指数和深圳综指在时间上领先一点，在趋势底部新增开户数时间上的领先不太明显，在趋势的顶部新增开户数时间上明显领先，新增开户数提前上证指数和深圳综指大约2～3个月时间见到趋势顶部。

2. 新增开户数与上证指数和深圳综指线性正相关

新增开户数与上证指数作皮尔森(Pearson)积矩相关分析，原假设相关系数为0，新增开户数与上证指数不线性相关，备择假设相关系数不为0，新增开户数与上证指数线性相关。新增开户数与上证指数皮尔森(Pearson)积矩相关分析结果：Pearson 相关系数 = 0.809 > 0，P 值 = 0.000<0.05，T检验显著，拒绝原假设，选择备择假设，新增开户数与上证指数线性正相关。

新增开户数与深圳综指作皮尔森(Pearson)积矩相关分析，原假设相关系数为0，新增开户数与深圳综指不线性相关，备择假设相关系数不为0，新增开户数与深圳综指线性相关。新增开户数与深圳综指皮尔森(Pearson)积矩相关分析结果：Pearson 相关系数 = 0.534 > 0，P 值 = 0.000<0.05，T检验显著，拒绝原假设，选择备择假设，新增开户数与深圳综指线性正相关。

(三)股票收益刺激新增开户，新增开户推动股票收益

新增开户数与上证指数作互相关函数分析。

图2 新增开户数与上证指数互相关函数图

新增开户数(万户)(t) 与上证指数(t+k) 的相关，k滞后(-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5)，互相关(CCF)系数分别为(0.374593，0.459421，0.538013，0.614491，0.733877，0.808519，0.821199，0.807738，0.785772，0.787674，0.727035)。观测图2，滞后0周期的左侧，互相关系数逐步均匀下降，在滞后-3周期时，互相关系数还大于0.5，相关显著，这表明上证指数收益率的波动直接影响到新增开户数的同步波动；上证指数收益率的波动随着时间的拉长，对新增开户数的波动影响线性减弱，上证指数收益率当月波动对新增开户数影响最大。观测图2，滞后0周周期的右侧，互相关系数有一个4月的平台区域，其中滞后1周期的互相关系数0.821199反而要大于滞后0周期的互相关系数0.808519，其中滞后4周期的互相关系数0.787674反而要大于滞后3周期的互相关系数0.785772，这表明新增开户数对上证指数收益率的波动具有推动作用，新增开户数对上证指数收益率的波动具有显著的推动作用，推动作用持续性最少能够达到4个月，其中第一波新增开户数对上证指数收益率显著推动出现在第2个月，这点同郭彦峰等(2012)研究发现新增A股开户投资者在开户后10个左右的交易日开始介入市场相一致，第二波新增开户数对上证指数收益率显著推动出现在第4个月，这大概同新增开户投资者尝到甜头后加码入市有关系。

新增开户数与深圳综指作互相关函数分析。

图3 新增开户数与深圳综指互相关函数图

新增开户数(万户)(t) 与深圳综指(t+k) 的相关，k滞后(-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5)，互相关(CCF)系数分别为(0.212878，0.270848，0.328238，0.388839，0.480748，0.534040，0.544413，0.532746，0.512388，0.520065，0.490801)。观测图3，滞后0周期的左侧，互相关系数逐步均匀下降，在滞后-3周期时，互相关系数大于0.3，相关显著，这表明深圳综指收益率的波动直接影响到新增开户数的同步波动；深圳综指收益率的波动随着时间的拉长，对新增开户数的波动影响线性减弱，深圳综指收益率当月波动对新增开户数影响最大。新增开户数与深圳综指的相关系数明显小于新增开户数与上证指数的相关系数，说明上证指数波动是主导新增开户数的波动。观测图3，滞后0周周期的右侧，互相关系数有一个4月的平台区域，其中滞后1周期的互相关系数0.544413反而要大于滞后0周期的互相关系数0.534040，其中滞后4周期的互相关系数0.520065反而要大于滞后3周期的互相关系数0.512388，这表明新增开户数对深圳综指收益率的波动具有推动作用，新增开户数对深圳综指收益率的波动具有显著的推动作用，推动作用持续性最少能够达到4个月，其中第一波新增开户数对深圳综指收益率显著推动出现在第2个月，这点同郭彦峰等(2012)研究发现新增A股开户投资者在开户后10个左右的交易日开始介入市场[6]相一致，第二波新增开户数对深圳综指收益率显著推动出现在第4个月，这大概同新增开户投资者尝到甜头后加码入市有关系。

指数波动刺激投资者去开户加入股市交易，新增投资者投入股市买入股票又进一步加大指数的波动，指数波动和新增投资者的买入股票行为相互正反馈，在股票上涨过程中不断被相互强化，这种正循环一旦显性形成，股票市场就会出现一场波澜壮阔的牛市，最终，新增开户数达到极限，牛市也将曲终人散。

三、韭菜交易策略在A股实证研究

上一节，研究发现新增开户数对上证指数和深圳综指收益率具有推动作用，第一波显著推动出现在开户的第2个月，第二波相对弱小推动出现在开户的第4个月。新增开户数同指数的互相关函数在滞后0周期右侧有4个周期平台区，新增开户数领先指数波动，领先周期达到1至4个月。

作一个理性而且有专业统计知识投资者，对于新增开户数与指数之间的相互影响，应该采取大加利用观点，也是利用新增开户数作为投资交易之观测指标，为此构建交易策略。在股票市场上新增开户的投资者被股民们形象称作“韭菜”，本文把构建的基于新增开户数的交易策略，称作韭菜交易策略。

(一)韭菜交易策略定义

韭菜交易策略是在月度新增开户数创m个月新高时买入，在连续n个月月度新增开户数都无法创m个月新高时卖出，m和n为自然数。

为了避免不同交易者对韭菜交易策略产生歧义，我们使用数学定义来严格规范韭菜交易策略的定义描述，尽量做到不同交易者对策略理解的一致性。

假设交易时间为t，新增开户数为NAN(t)，买卖指示信号为S(t)，两个交易策略参数为m和n，m和n为自然数，m > n。

HHV(t)=NAN(t)>MAX(NAN(t-m+1): NAN(t-1))

(1)

(2)

(3)

说明：HHV(t)为中间变量，表示新增开户数创m个周期新高；COUNT(HHV(t)，N)表示在k=t-n至t的n个周期内HHV(k)为真的个数。

韭菜交易策略在市场实操中会碰到月度新增开户数统计披露时间滞后问题，基于新增开户数月度间波动急剧，可以使用比较实时公布的周新增开户数来线性推测月度新增开户数，从而模拟做到新增开户数实时获得。

(二)韭菜交易策略在A股实证

对韭菜交易策略在A股实证选择2003年1月至2016年5月共161个月上证指数和深圳综指历史数据作为两个策略实证回测标的。

1.策略最优参数选择

选择参数m(6，8，12)，n(1，2，3，4)，进行韭菜交易策略历史数据回测，回测主要结果见表1和表2。

表1 韭菜交易策略上证指数历史回测结果

按完整交易的最大回撤指标，是指一个买和卖完整交易结算后的净值作为统计依据来统计最大回撤，此对于追求获取绝对收益的投资者有帮助，交易中用浮动盈利来博取更大收益而带来的净值波动不用于统计最大回撤，有利于实际交易中放大“砍断亏损，让赢利奔跑”理念的实施。

表1所示，策略回测收益率全部高于上证指数同期0.94倍的收益率，具有明显的超额收益；策略最大回撤处于22%～52%之间，按完整交易的最大回撤处于7%～45%之间，全部显著小于上证指数同期71%最大回撤水平；策略胜率处于42%～73%之间，具有很高的胜率；策略盈亏比处于2.45～6.81之间，盈亏比也比较高。综合平衡策略最大回测和收益率，策略最优参数选择m=8，n=2或3比较合理。

表2 韭菜交易策略深圳综指历史回测结果

表2所示，策略回测收益率多数高于深圳综指同期3.39倍的收益率，具有部分超额收益；策略最大回撤处于20%～39%之间，按完整交易的最大回撤处于4%～25%之间，全部显著小于上证指数同期69%最大回撤水平；策略胜率处于55%～73%之间，具有很高的胜率；策略盈亏比处于4.00～15.82之间，盈亏比很高。综合策略最大回测和收益率平衡，策略最优参数选择m=8，n=3或4比较合理。

综合韭菜交易策略在上证指数和深圳综指的实证情况，策略参数最优选择m=8和n=3。

2.策略收益比指数收益波动显著减少，存在超额收益

选择策略参数m=8和n=3，韭菜交易策略在上证指数和深圳综指的实证的单位净值同指数之间的时间序列对比如图4和图5。

图4 上证指数作为标的时策略收益与上证(归一化)时间序列图

图5 深圳综指作为标的时策略收益与深综(归一化)时间序列图

观测图4和图5，直观发现使用交易策略的收益率对原有标的有明显的超额收益，同时，策略的收益率波动也比标的波动显著减少。

3.策略夏普比率显著优于目标指数的夏普比率

夏普比率计算公式：=[E(Rp)-Rf]/σp，其中E(Rp)：投资组合预期报酬率(平均收益率)，Rf：无风险利率，σp：投资组合的标准差。

上证指数月度平均收益率为0.775%，月度收益率的标准差为8.46%；深圳综指月度平均收益率为1.38%，月度收益率的标准差9.57%。选择策略参数m=8和n=3，韭菜交易策略上证指数标的下月度平均收益率为1.04%，月度收益率的标准差为5.46%；韭菜交易策略深圳综指标的下月度平均收益率为1.40%，月度收益率的标准差为6.40%。

假设无风险利率为0%。上证指数的月度夏普比率=0.092；深圳综指的月度夏普比率=0.14。选择策略参数m=8和n=3，韭菜交易策略上证指数标的下月度夏普比率=0.19，韭菜交易策略深圳综指标的下月度夏普比率=0.22。

策略月度夏普比率大约是目标指数的月度夏普比率的2倍。