【招商定量·深度报告巡礼之十】基于逐笔数据的AFH改进因子

（以下内容从招商证券《【招商定量·深度报告巡礼之十】基于逐笔数据的AFH改进因子》研报附件原文摘录）
　　处置效应是资本市场上一种重要的投资者行为规律。在处置效应的影响下，投资者会在面临持仓亏损时更倾向于选择继续持有。而积极主动买入的小单筹码往往更易形成处置效应，这将在一定程度上减小股票的卖出压力进而影响股票价格。在积极灵活筹码因子（即主动小单筹码占比，简称AFH因子）的基础之上，我们从筹码买入行为和筹码盈亏状态两个视角对AFH进行了因子改进，最终得到了一个具有一定有效性的AFH_Smart因子。 首先，我们基于股票买入时的不同交易行为对若干筹码因子进行分类并做了有效性测试。根据结果，主动买入行为相对被动买入行为具有更强的正向选股效应，小单买入筹码相对整体买入筹码也具有更强的选股效应。总体来看，主动小单筹码占比因子（AFH）在整体筹码因子中的表现是最好的。 因此，我们对AFH因子的有效性来源进行了理论梳理和讨论。基于前景理论，我们构建了交易行为函数，表明了投资者的预期收益越高，投资者在筹码亏损时越可能选择继续持有。除此之外，基于过度自信、代表性偏差和懊恼心理也可能会进一步强化投资者的处置效应。并且，根据部分论文的实证结果，个人投资者更容易在卖出交易时形成处置效应。 进一步的，我们在前述理论上进行逻辑延伸，基于具有更加详细交易行为信息的逐笔交易数据，对AFH因子进行有效性改进： （a）投资者在买入股票时，个股日内跌幅越大，则说明投资者越具有显著的反向交易特征，更易导致其筹码在持有过程中形成处置效应。 （b）在买入股票当日收盘时若产生浮盈，在自我归因偏差的影响下，投资者往往会形成过度自信的现象，这也将增强筹码的处置效应。 （c）投资者在筹码获得盈利时会倾向于卖出个股，亏损时会倾向于继续持有，因此可以根据历史一段时间内筹码的盈利情况，来分析积极灵活筹码当下的状态。 基于前述视角，我们分别构建了AFH_Open、AFH_Close和AFH_Return因子，经过检验，这些因子在有效性上相对原始因子均有所提升。 在将改进因子进行复合之后，我们得到了AFH_Smart因子，该因子IC均值4.40%。在全市场测试中，多头组合超额收益率9.67%，信息比率2.02。经过检验，该因子与风格因子、量价因子相关性不高。经过正交化后虽然IC均值下降至2.02%，但多头收益仍有9.38%，信息比率则提升至2.21。 风险提示：本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险，不构成任何投资建议。 I 前言 1.1筹码因子的测试 股票的价格由交易者的买入和卖出共同决定，其中，股票的卖出取决于股票筹码持有者的止盈或止损行为。从卖出视角来看，诸多筹码持有者的卖出行为将凝聚成股票的抛售力量，进而对股票价格形成直接的影响。由于不同类型的筹码交易者具有不同的预期收益和投资目标，因此不同类型的筹码持有者的交易行为往往存在着一定的差异。 进一步的，我们可以通过买入股票时的交易行为来对筹码持有者的类型进行区分。例如，基于股票的主动还是被动的买入，我们可以将买入筹码分为积极主动买入筹码或被动购入筹码；从股票的挂单成交金额的大小，我们可以将买入筹码分为小单筹码或大单筹码。也就是说，我们可以按照买入筹码的交易行为很直观地构建出几个筹码因子。 我们可以从以下几组数据进行分析： （1）将因子1与因子3对比来看，在主动买入视角下，小单筹码相对整体筹码来看更加具有Alpha信息。同样的，我们将因子3与因子4、因子5与因子6对比来看，同样是小单筹码因子具有更好的选股效果。这说明相对于整体筹码来说，小单筹码蕴含的Alpha信息更为显著。 （2）对比因子1与因子2可以看到，主动买入筹码越多，个股未来预期收益也相对越高。相反的，被动买入筹码越多，则预期收益相对越低。而对比因子3和因子4，主动小单筹码因子在IC结果上略微优于被动小单筹码因子，而在分组测试上呈现出主动小单筹码有效性显著好于被动小单筹码因子。这说明无论是在什么样的筹码维度下，主动买入筹码都比被动买入筹码具有更强的截面选股效应。 综上所述，主动买入行为相对被动买入行为具有更强的正向选股效应，小单买入筹码相对整体买入筹码具有更强的选股效应。总体来看，主动小单筹码占比因子在整体因子中的表现是最好的，那么为什么这类型的筹码因子会具有最为显著的选股效应呢？接下来我们尝试进行一定的探讨。 II 筹码因子有效性讨论 Shefrin和Statman在1985年最早提出了处置效应（Disposition Effect），即投资者更可能在资产盈利时出售它，而在亏损时则相对不愿意出售。有观点认为[1]，无论是实际的金融市场交易，或是行为经济实验当中，处置效应可能是学术研究者发现的最为确定存在的投资者行为规律。其中，解释处置效应存在的理论有许多，本次我们从前景理论和认知偏差两个角度出发，对投资者处置效应影响筹码因子的传递机制进行探讨。 2.1前景理论 根据前景理论，非理性经济人的价值函数将如图1所示，其中最为显著的特征在于投资者具有损失厌恶心理。具体来说，投资者对盈利和亏损的效应函数是不同的，在面临亏损时的价值函数斜率较大，而面临盈利时的价值函数斜率相对较小。这使得投资者在面对盈利时倾向于风险回避，将通过卖出筹码来锁定利润；而当出现亏损时由于风险厌恶心理，不愿面对确定的损失，从而继续持有亏损筹码。 我们可以在这里对价值函数做一个相应的转化，从而得到非理性经济人在持有筹码时的交易倾向函数。具体来说，可以将横轴转化为持有筹码的收益亏损状态，将纵轴转化为持有筹码时的卖出倾向。在不考虑投资者预期收益的前提之下，可以得到图2中虚线所代表的交易倾向函数，其代表着当投资者筹码获得收益越高时，将提高卖出筹码的倾向；而当出现亏损时，将提高其继续持有筹码的倾向。（值得注意的是，在这里我们讨论的只是筹码盈亏状态对其买入卖出倾向的影响机制，实际上，个股的基本面变化因素、整体市场因素和投资者的资金状况等等因素将会和前述交易倾向综合决定投资者的最终交易行为） 事实上，当投资者做出买入决定时，必然是认为股票价格被低估，持有相应股票将能获得收益，因此对持有股票应该具有一定的预期收益。在预期收益的影响之下，投资者的交易倾向函数将向右方平移，进而交易倾向函数将表现为图3中实线函数。根据平移后的交易函数，投资者持有的筹码在不盈不亏时，将具有一定的持有筹码倾向，这样的交易函数是比较符合实际投资规律的。而当投资者的预期收益越大时，交易函数向右方平移的程度就越大。交易函数也将表现为收益表现越大时，投资者才开始由持有倾向转变为卖出。基于股票收益率是正态分布的假设之下，根据平移后的交易倾向函数可以看到此时筹码相对于卖出将更容易被选择继续持有。并且，预期收益越大，则持有概率越大于卖出概率。 一方面，主动买入筹码通常相对被动买入筹码具有更高的预期收益。主动买入者为了确保能尽快购得股票筹码，在买入股票时选择根据已有卖价直接买入而不是以更好的价格被动买入，通常相对被动买入者在心理上对股票具有更高的预期收益。另一方面，小单筹码购入行为更容易代表着市场上的灵活投资者，这部分灵活投资者往往对投资具有更高的预期收益。基于此，我们也可以把主动小单买入筹码称之为积极灵活筹码（AFH,Actively and Flexibly Holding）。因此，积极灵活筹码占比越高，个股筹码中在各种市场表现下被持续持有的概率将高于卖出的概率，这在一定程度上影响了股票的多空力量，减小股票的卖出压力进而影响股票价格。 2.2认知偏差 投资者往往具有一定的认知偏差，这些偏差是非理性的，但却在投资中确是难以避免的。包括自我归因偏差、过度自信、代表性偏差和懊悔心理等，这些认知偏差都加强了投资者的处置效应。 首先，自我归因偏差是指人们倾向于将事情的成功归结于自己的能力，而将事情的失败归结于客观因素。对投资者而言，自我归因偏差会导致其过度自信。过度自信的投资者会高估自己对市场和公司的了解程度，认为自己掌握的信息准确程度以及自身的决策能力比他人更强。在这样的背景之下，如果股票出现下跌，过度自信的投资者会认为股票出现了错杀，更加不会轻易的出售手上的筹码。 其次，代表性偏差会使投资者依赖熟悉的模式和经验来判断市场走势。如果投资者曾经在历史经验中通过持续持有亏损筹码扛住了亏损而后形成了资产盈利，这将使投资者对这样一个代表性事件形成深刻印象。当再次面对亏损时，投资者将基于历史经验倾向于继续持有亏损筹码。同样的，当盈利筹码没有及时兑现而又导致亏损，也将使投资者形成强烈的印象。这些历史经验会在一定层面影响到投资者的未来决策。 另外，投资者的懊悔心理也将影响投资者的交易行为。懊悔心理由遗憾规避理论（Fear of Regret Theory）提出，该理论认为，投资者在做决策时会倾向于避免做容易产生后悔情绪的决定，同时极力避免承认之前的决策失误以追求自豪感。一方面，投资者会为了避免承认过去的投资决策是错误的，而继续持有亏损股票。如果出售亏损股票，就意味着他们过去的决策是失败的，因此他们更倾向于认为“损失是暂时的”，从而继续持有亏损股票。另一方面，当投资者将亏损筹码卖出后，一旦对应个股未来出现价格反弹，投资者将会形成极大的懊悔情绪。因此为了避免形成懊悔情绪，他们会在面对亏损筹码时更倾向于持有。 最后，由于涉及投资者行为的实证分析无法直接通过公开数据进行，但我们在这里可以引用部分论文观点进行探讨。 III 对AFH因子的改进 在第一节中，我们对积极灵活筹码因子（即主动小单筹码占比，后文简称AFH因子[1]）的有效性进行了简单的测试，并对其因子的有效性来源进行了理论讨论。在第二节中，我们将尝试根据这些理论进行逻辑延伸，基于具有更加详细交易行为信息的逐笔交易数据，对AFH因子进行选股有效性改进。 3.1基于筹码买入行为的改进 在第一节我们提到，处置效应将使得积极灵活筹码更倾向于被持有而不卖出，这将减少股票的空头力量。那么，在什么情况下买入的筹码会使投资者具有更强的处置效应呢？ 我们认为，在日内下跌过程中买入的筹码将更具处置效应。处置效应将导致筹码在亏损时持有，在盈利时卖出，这本身代表着一种反向交易行为。显而易见的，倾向于在日内下跌过程中买入筹码的投资者更具有反向交易的思维。因此我们可以计算筹码买入价格相对当日开盘价的涨跌幅作为该筹码的反向交易系数，根据系数与筹码买入量相乘即可得到修正筹码值。 其中具体计算过程可以联系我们做进一步交流。 3.2基于筹码盈亏状态的改进 在处置效应的影响之下，当投资者持有的股票盈利时，投资者出于对风险的厌恶，投资行为会更加谨慎，追求“落袋为安”，表现为卖出盈利的股票；而当投资者亏损时，投资者的行为更加激进，表现为将亏损的股票继续持有。因此，我们可以根据最新价格去计算过去买入筹码的盈亏状态，并借助盈亏状态采用与3.1中相同的方法，构建一个筹码盈亏系数来对筹码量进行调整。 其中具体计算过程可以联系我们做进一步交流。 Ⅳ AFH_Smart因子的详细测试 在这里，我们将前述改进因子做复合得到最终的AFH_Smart因子。接下来，我们将对AFH_Smart做详细测试，以考察该因子的选股有效性。 4.1 因子测试 首先，我们对AFH_ Smart做IC测试，可以看到，AFH_ Smart因子IC均值为4.40%，IC胜率为78.05%，T值为8.06。整体来看，复合之后的因子表现更加稳定。 经过分组测试，复合后的AFH_ Smart分组测试单调性良好。多头组合表现较为出色，超额年化收益率达到9.67%，信息比率为2.02。 为了进一步展示该因子的阶段性表现，我们按照季度将因子的多头、空头和基准收益表现进行了统计。结合分季度统计和净值图，不难看出，多头组合在大多数阶段都具有超额收益，但在21年Q3以及2024年Q1出现了一定的回撤。 回顾这两个阶段：2021年Q3是一个在上游资源品通胀而引起的周期板块机会极致演绎的阶段。在一季度，周期板最初并未引起市场足够的重视，随后在二季度开始普遍上涨，在三季度出现行情持续强化。而AFH因子的核心在于利用了卖盈抗亏的处置效应，因此该因子在这种极致发展的行情机会容易错失机会；2024年Q1同样是一个较为极致化的阶段，该因子在1月底之前并未形成相对回撤，在2月初才开始出现显著的回撤。其背后原因在于在这个阶段市场整体定价权出现了一定的变化，导致处置效应对股价的影响减弱。 4.2 相关性测试 在本节，我们将对AFH_Smart与主流风格因子及部分量价因子进行了相关性分析，并尝试做中性化测试。从测试结果来看，AFH_Smart与相关因子相关性并不高。进一步的，我们将AFH_Smart与这些因子做正交化，并将中性化后的因子做进一步的有效性测试。 IC测试结果显示，正交化后整体因子的IC结果有所削弱。但结合分组测试我们可以看到，这主要是由于量价指标普遍具有较好的负向剔除效应，因此正交化处理显著剥离掉了因子在空头组合的负向剔除效应。而在多头组合方面，正交化处理并未对因子有效性形成显著影响，且正交化之后多头组合的超额收益稳健性还得到了一定的边际改善，信息比率由2.02提升至2.21。 4.3宽基测试 接下来，我们将在中证800、中证1000和中证2000的成分股中对AFH_Smart进行有效性检验。 从测试可以看出，AFH_Smart因子在市值较小的宽基指数中表现较好，这一特征是符合因子逻辑的。具体来说，AFH_Smart的有效性来源于积极的灵活投资筹码的处置效应，而处置效应是通过多空力量影响股价，其本质上是对股价变化的资金影响因素。相对于小市值个股，大市值个股的定价权更多在于机构投资者，股价更易受基本面因素影响。 V AFH_Smart因子的详细测试 在本文的第一部分，我们基于处置效应对AFH因子的有效性来源进行了讨论。在第二部分，我们基于处置效应理论构建出了AFH_Open、AFH_Close和AFH_Return因子。经过检验，这三个因子的有效性相较于AFH因子均有所改善。最后，我们对复合因子进行了详细的有效性测试，发现该因子在正交化之后虽然IC水平有所下降，但多头组合的超额收益依旧稳健。但同时，我们也发现该因子在大市值宽基成分股之中的有效性不如在中小市值宽基中稳定，我们认为这是由于资金因素对大市值个股的影响力有限而造成的。 最后，我们还将积极灵活筹码的市场整体水平进行了统计展示，下图是将每日所有个股的积极灵活筹码占比取平均后，计算过去20日的平均水平。结果显示，2022年积极灵活筹码占比相对2021年有所提升，而2022年之后积极灵活筹码占比维持在25%-30%之间波动。 本文主要利用了逐笔数据对因子进行了剖析和改进，逐笔数据相对常规数据蕴含有更多的信息，后续我们将持续进行相关方面的研究，感兴趣的投资者可以持续关注我们！ 重要申明 文章节选自2024年8月16日外发的报告《基于逐笔数据的AFH改进因子——“青出于蓝”系列研究之八》，具体细节以报告为准。 风险提示 本报告结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 分析师承诺 负责本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。 本报告分析师 任 瞳 SAC职业证书编号：S1090519080004 许继宏 SAC职业证书编号：S1090519080007 特别提示 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