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基于投資者情緒的大小盤風格輪動策略探析

2018-02-23 19:12周亮江澤晟
金融理論探索 2018年1期
關(guān)鍵詞:小盤輪動投資者

周亮+江澤晟

摘 要:選取2011年1月至2017年3月間新增投資者開戶數(shù)、市盈率、換手率和波動率四個變量的周度數(shù)據(jù)作為源指標,利用主成分分析法構(gòu)造了投資者情緒指標,并分析了投資者情緒對巨潮大盤、中盤和小盤指數(shù)的不同影響以及基于投資者情緒的大小盤風格輪動策略的效果,結(jié)果發(fā)現(xiàn):投資者情緒指標對小盤股的影響最大,對大盤指數(shù)的影響最小。風格輪動策略顯示,在低投資者情緒時候應選擇中盤指數(shù),在中等情緒時期應選擇大盤指數(shù),在高情緒時期應選擇小盤指數(shù)。策略在樣本區(qū)間取得了51.73%的收益率,高于各規(guī)模指數(shù)的收益率,且夏普比率也比規(guī)模指數(shù)要高出不少,因此基于投資者情緒的風格輪動策略是有效的。

關(guān) 鍵 詞:投資者情緒;風格輪動;規(guī)模指數(shù)

中圖分類號:F832.5 文獻標識碼:A 文章編號:2096-2517(2018)01-0024-08

DOI:10.19631/j.cnki.css.2018.01.004

Abstract: Based on the research of other articles, the paper selected four variables of number of new investors, PE, turnover rate and volatility as the source index from January 2011 to March 2017 and used component analysis method to construct the investor sentiment index, and analyzed the investor sentiments influence on the big tide, the mid-disk and the small-cap index and the effect of the disk-style wheeling strategy while taking the investor sentiment into account. The result shows that: the investor sentiment has the greatest impact on small-cap stocks, the smallest impact on the broader market index; style wheeling strategy shows that low investor sentiment should be selected in the mid-disk index, in the medium emotional period should choose the broader market index, in the high emotional period should select small-cap index; strategy in the sample range made 51.73% yield, higher than the size of the index rate of return, and the sharp ratio is also higher than the scale index, so the style based on investor sentiment strategy is effective.

Key words: investor sentiment; style wheeled; scale index

一、引言

投資者情緒反映了投資者對投資標的的預期,行為金融學的研究成果表明,投資者情緒對投資者的主體行為有重大影響,進而對投資標的的市場價格產(chǎn)生重大影響。國內(nèi)外學者對投資者情緒開展了大量的研究,主要集中在對投資者情緒的測量以及研究投資者情緒與市場收益之間的關(guān)系。在對投資者情緒的測度上,各種直接指標和間接指標被大量采用,如美國投資者協(xié)會指數(shù)、央視看盤指數(shù)、新增投資者開戶數(shù)、封閉基金折價率、市盈率、換手率、波動率等,也有越來越多的學者采用主成分分析等方法對指標進行組合從而得到綜合指標,以更全面地反映市場情緒的變動。在投資者情緒與市場收益的關(guān)系方面,大部分學者都發(fā)現(xiàn)了市場收益與投資者情緒相互之間存在著影響關(guān)系。

但是對于不同規(guī)模的股票來說, 投資者情緒的影響顯然會有所不同。 大市值的股票往往走勢更為平穩(wěn),投資者情緒的波動導致其股價的變化不如小市值股票那么劇烈。因此,通過投資者情緒的變化來對大小盤進行輪動的策略在邏輯上是成立的。只是目前的學術(shù)研究在這方面鮮有涉及,這也是本文研究的方向和價值所在。本文擬在借鑒其他學者研究的基礎上,采用新增投資者開戶數(shù)、市盈率、換手率、波動率等源指標構(gòu)造出投資者情緒指標,在基于投資者情緒對不同規(guī)模指數(shù)的影響差異的基礎上,構(gòu)造出大小盤風格輪動策略并檢驗其收益和風險,結(jié)果發(fā)現(xiàn),輪動策略相對于采用單一的持有規(guī)模指數(shù)而言能夠取得更高的收益和較低的風險。

二、文獻綜述

(一)投資者情緒指標的測度

對投資者情緒指標的測度主要是通過直接指標或間接指標,直接指標指的是調(diào)查機構(gòu)通過對投資者進行直接調(diào)查獲得的相關(guān)數(shù)據(jù),而間接指標則是通過市場上的一些特征來度量投資者情緒。目前常用的直接指標包括美國的投資者協(xié)會指數(shù)[1]、投資者智能指數(shù)[2]、我國的華鼎多空民意調(diào)查指數(shù)[3]、央視看盤指數(shù)[4]等,而間接指標常用的有市盈率[5]、新增投資者開戶數(shù)[6]、IPO上市數(shù)量[7]、封閉基金折溢價率[8]等。在綜合指標的構(gòu)建方面,易志高等(2009)使用的主成分分析方法被學者們廣泛采用[9]。同時隨著融資融券、股指期貨、股指期權(quán)等金融衍生產(chǎn)品的不斷豐富,也有學者開始使用這些新工具來度量投資者情緒,如周亮(2017)就采用中國波指、 股指期貨升貼水率等衍生品指標,與傳統(tǒng)指標一起,構(gòu)造了反映滬深300指數(shù)的投資者情緒指標[10]。endprint

(二)投資者情緒對市場收益的影響

國內(nèi)外學者普遍發(fā)現(xiàn)了投資者情緒對市場收益存在著較為顯著的正向影響。Lee等(1991)[11]和Swaminathan(1996)[12]用封閉式基金折價來代表投資者情緒,結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者情緒的變化能夠正向影響低市值股票的回報率。Jansen等(2003)[13]和Leger等(2008)[14]則用消費者信心來替代投資者情緒, 發(fā)現(xiàn)股票市場收益和投資者情緒之間存在著正相關(guān)關(guān)系。Corredor等(2013)發(fā)現(xiàn)法國、德國、西班牙和英國四個歐洲股市市場的投資者情緒對收益有重大影響,但強度并不相同,股票特征和跨國文化或制度上的差別可能是導致強度差異的原因[15]。國內(nèi)學者王春(2014)研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒與股票市場收益之間存在正向反饋作用,且在以股票市值為分類的組合中,發(fā)現(xiàn)大市值股票組合受投資者情緒影響的股票市場指數(shù)條件波動越大,股票組合收益越大;小市值股票組合受投資者情緒影響的股票市場指數(shù)條件波動越大,股票組合收益反而越小[16]。

(三)資產(chǎn)輪動相關(guān)研究

在資產(chǎn)輪動方面,大部分學者采用經(jīng)濟周期的劃分標準來構(gòu)造策略。蘇民等(2011)認為,經(jīng)濟周期是資產(chǎn)配置的大背景,只有從經(jīng)濟周期的角度出發(fā)來配置資產(chǎn),才能從中長期的角度獲得戰(zhàn)略性收益,并因此建立了基于經(jīng)濟周期的資產(chǎn)輪動模式[17]。韋立堅等(2012)將公司規(guī)模風格與賬面市值比風格進行綜合,并基于復合風格的動量收益構(gòu)建了套利組合,以考察風格輪動的演化過程,并進一步根據(jù)中國股市風格輪動的特點,指出投資者根據(jù)市場環(huán)境變化而采取相應的投資風格,是引致市場出現(xiàn)風格輪動效應的原因[18]。郜哲(2015)根據(jù)經(jīng)濟周期劃分結(jié)果,考察了我國四類資產(chǎn)(現(xiàn)金、債券、商品、股票)在經(jīng)濟周期不同階段的表現(xiàn),得出我國經(jīng)濟具有周期輪動性,利用投資時鐘原理和經(jīng)過蒙特卡洛模擬優(yōu)化后均值方差模型,可以優(yōu)化資產(chǎn)配置,取得較高收益和較低最大回撤[19]。周亮(2017)研究發(fā)現(xiàn),相對于股災前的投資組合配置,因子配置更多地向估值影子傾斜[20]。也有一些學者采用更為復雜的算法對輪動策略進行設計。高波等(2016)采用主成分回歸模型設計了一種行業(yè)輪動策略,發(fā)現(xiàn)該模型能夠很好地預測未來的行業(yè)收益率,行業(yè)輪動策略能夠獲得顯著為正的阿爾法收益,而市場趨勢和行業(yè)動量效應是行業(yè)輪動策略收益率的主要影響因素[21]。彭惠等(2016)應用關(guān)聯(lián)規(guī)則Aprior算法對我國股票市場行業(yè)輪動現(xiàn)象進行探索性的研究,在日、周、月三個周期維度上從我國股市強大的交易數(shù)據(jù)中挖掘出了行業(yè)間穩(wěn)健的聯(lián)動規(guī)則和輪動規(guī)則[22]。

綜上可以看到,無論是投資者情緒的測度以及其對市場收益的影響, 還是資產(chǎn)輪動方面,學者們均進行了大量的研究, 取得了豐碩的成果。但是將二者結(jié)合起來進行分析的很少,而正像王春(2014)的研究所發(fā)現(xiàn)的,投資者情緒在大小市值股票之間的作用存在著一定的差異[16],因此基于投資者情緒的基礎構(gòu)造大小盤股票風格輪動策略具有理論價值,且對投資實踐也具有一定的指導意義。這也是本文的創(chuàng)新和價值所在。

三、變量選取及說明

(一)新增投資者開戶數(shù)

新增投資者開戶數(shù)是衡量投資者情緒常用的一個指標。當投資者情緒高漲時,投資者參與市場的熱情高漲,也就有越來越多的新增投資者進入市場;當投資者情緒低迷時,場內(nèi)的投資者將會逐漸離開市場,而還沒有進入市場的投資者就更不會選擇在這個時候進行開戶。因此選擇新增投資者開戶數(shù)(NIA)作為投資者情緒的一個源指標。

借鑒Leger(2008)期貨市場投資者情緒指數(shù)的度量公式[14]:

其中,SIt是t時刻投資者的情緒指數(shù);St是t時刻的凈頭寸;MAX(St)和MIN(St)是樣本期間凈頭寸的最大值和最小值。SIt的變動范圍為0到1,代表著投資者情緒從極度悲觀到極度樂觀。為了避免投資者情緒各源指標之間數(shù)值差異過大導致部分源指標占比過大,部分源指標占比過小,因此對各源指標也按照公式(1)進行預處理,處理后的新增投資者開戶數(shù)指標(NIAR)計算公式為:

(二)市盈率

市盈率是股價除以每股凈利潤,是計算股市估值的最常用指標,而估值水平的高低也可以間接反映出投資者情緒的高低。 當市盈率較高時,代表投資者愿意以更高的價格進行股票買賣,也就代表著投資者情緒較高;反之,當市盈率較低時,則代表投資者情緒低迷。同樣,借鑒公式(1)計算市盈率指標(PER):

(三)換手率

換手率的高低能反映交易行為過程的熱烈程度。換手率較高,投資者在市場上的買賣行為較為熱烈,反映出投資者情緒高漲;換手率較低,表明投資者不愿意對股票進行買賣,或者對買賣成交的價格不滿意, 反映出投資者情緒低迷。因此采用換手率作為投資者情緒指標的源指標,同樣借鑒公式(1),換手率(VOLR)的計算公式為:

(四)波動率

波動率是金融資產(chǎn)價格的波動程度,是對資產(chǎn)收益率不確定性的衡量。波動率的高低可以反映投資者情緒的高低,當波動率較高時,表明參與市場的投資者較多, 投資者情緒也就較高;反之亦然。選擇20日波動率(FLU)來進行相關(guān)檢驗,計算公式為:

(五)數(shù)據(jù)來源

市盈率、換手率和波動率這三個投資者情緒的源指標均以滬深300指數(shù)為準。同時,為了考慮大小盤輪動效應,選取了巨潮大盤、中盤和小盤指數(shù)。 考慮到新增投資者開戶數(shù)只有周度數(shù)據(jù), 因此選取2011年1月至2017年3月間所有的周度數(shù)據(jù),共319組,所有數(shù)據(jù)均來自東方財富金融數(shù)據(jù)庫。

四、實證檢驗分析

(一)變量描述性統(tǒng)計及相關(guān)分析

借鑒周亮(2017)的分析方法[5],采用主成分法構(gòu)造投資者情緒指標。表1報告了四個投資者情緒源指標的描述性統(tǒng)計及相關(guān)系數(shù), 可以看到,只有NIA均值和中位值在0.5附近,其余三個指標的均值都遠低于0.5, 表示這些指標均為右偏分布。從右側(cè)相關(guān)系數(shù)表上可以看到,四個指標之間兩兩間均存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系,因此采用主成分分析是合適的。endprint

(二)投資者情緒指標的構(gòu)建

1. 提前與滯后量的選擇。因為各變量之間會存在著一定的領先和滯后關(guān)系, 即某些變量的反應會快于另一些變量, 因此在構(gòu)造最終的投資者情緒指標前,首先需要對各源指標的領先和滯后關(guān)系進行分析。具體步驟為:第一步,對各源指標的當期值和滯后一期值一起進行主成分分析;第二步, 嚴格按照85%以上的原則選擇出主成分,然后根據(jù)分析結(jié)果采用特征值加權(quán)得到初始的投資者情緒指標ISI1; 第三步, 選取各源指標在ISI1中系數(shù)較高的當期值或滯后一期值作為構(gòu)造最終投資者情緒指標的來源。

表2報告了主成分分析的結(jié)果, 可以看到,嚴格按照85%的原則, 一共可以提取三個主成分,可以解釋總體方差的90.88%。按特征值進行加權(quán),從而得到初始的投資者情緒指標為:

ISI1=0.192NIARt+0.209PERt+0.219VOLRt+0.345FLURt+0.198NIARt-1+0.215PERt-1+0.242VOLRt-1+0.344FLURt-1 (7)

可以看到,NIARt-1、PERt-1、VOLRt-1、FLURt在ISI1的構(gòu)造方程中占比更高,因此選用這四個變量進行主成分分析以建立最終的投資者情緒指標。

2. 投資者情緒指標的建立及分析

表3報告了四個變量的主成分分析結(jié)果,可以看到,仍然提取了三個主成分,這三個主成分累計方差占到了93.10%。 按照特征值進行加權(quán)平均,從而得到最終的投資者情緒指標,計算公式為:

ISI=0.268NIARt-1+0.293PERt-1+0.326VOLRt-1+0.489FLURt (8)

經(jīng)計算,ISI與ISI1相關(guān)系數(shù)為0.99,意味著雖然剔除了四個變量, 但是ISI保留了ISI1的幾乎全部信息。 而測算ISI與滬深300指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.87, 意味著本文所構(gòu)建的投資者情緒指標能夠與滬深300指數(shù)具有良好的相關(guān)性。圖1報告了ISI與滬深300指數(shù)的走勢圖,從圖形上可以看到,兩者走勢同步,投資者情緒的高點略滯后于滬深300指數(shù)的高點,而投資者情緒的低點卻略領先于滬深300指數(shù)的低點。

(三)投資者情緒與大小盤指數(shù)間的關(guān)系

1. 協(xié)整檢驗

對于金融時間序列, 為了避免偽回歸等現(xiàn)象,在進行回歸分析前,首先需要對序列的平穩(wěn)性進行檢驗。 表4報告了ISI及巨潮大盤(BIG)、中盤(MEDIAN)、小盤(SMALL)三個指數(shù)的ADF檢驗結(jié)果, 可以看到,4個序列均是一階單整序列,因此在建立回歸方程之前,需要先進行協(xié)整檢驗。表5報告了巨潮規(guī)模指數(shù)與投資者情緒之間的協(xié)整檢驗結(jié)果,可以看到,在5%的顯著性水平下,大盤、中盤及小盤指數(shù)均與投資者情緒指標之間存在著協(xié)整關(guān)系。

2. 回歸分析

為了確定ISI對規(guī)模指數(shù)的領先關(guān)系, 根據(jù)AIC和SC確定ISI的滯后階數(shù), 經(jīng)過反復驗證發(fā)現(xiàn)滯后一期和滯后三期的ISI指標在模型中最為顯著,模型擬合效果最好,因此采用滯后一期和滯后三期的ISI指標作為自變量對規(guī)模指數(shù)進行分析?;貧w結(jié)果如表6所示,對比三個模型的回歸結(jié)果可以看到,ISI對小盤指數(shù)的影響最大(回歸系數(shù)分別為0.752和0.513), 對大盤指數(shù)的影響最?。ɑ貧w系數(shù)分別為0.595和0.293);但是從模型整體擬合性來看, 大盤指數(shù)的擬合性最好(調(diào)整R2為0.7763), 而小盤指數(shù)的擬合效果最差(調(diào)整R2只有0.6056),表明影響小盤指數(shù)的因素更為復雜, 模型中沒有包括的其他變量相對于大盤指數(shù)而言更多。

(四)大小盤指數(shù)輪動分析

1. 不同情緒期規(guī)模指數(shù)的表現(xiàn)分析

由于投資者情緒對于不同規(guī)模的指數(shù)作用并不一致, 對于小盤指數(shù)的影響程度要大于中盤股和大盤股,因此可以通過投資者情緒的高低來進行大小盤指數(shù)間的輪動策略構(gòu)建。投資者情緒指標值在0.08至1.2之間, 經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)0.35以下及0.55以上的數(shù)值均在三分之一左右,因此按照小于0.35、大于0.35但小于0.55、大于0.55的標準將投資者情緒分為三個區(qū)間,分別對應低投資者情緒、 中等投資者情緒及高投資者情緒。同時為了避免數(shù)據(jù)波動過大,導致情緒跳動過于頻繁,對投資者情緒指標進行5日平均,以平均后的數(shù)值為依據(jù)進行情緒期的劃分。最終得到低投資者情緒時期三個, 分別是2011年12月16日至2012年2月3日、2012年4月13日至2013年2月8日、2013年4月19日至2014年11月28日;中等投資者情緒時期五個,分別是2011年1月7日至2011年12月9日、2012年2月20日至2012年4月6日、2013年2月22日至2013年4月12日、2014年12月5日至2014年12月19日、2016年4月15日至2017年3月31日;高投資者情緒時期一個, 是2014年12月26日至2016年4月8日。

分別計算三個情緒時期的總體收益率、標準差及夏普比率(未扣除無風險利率),所得結(jié)果如表7所示??梢钥吹剑诘颓榫w期,三個規(guī)模指數(shù)都獲得了上漲,其中小盤指數(shù)最大,達到了45.4%,但是從夏普比率可以看到,中盤指數(shù)在低情緒期的表現(xiàn)最好,夏普比率達到了13.694;中等情緒時期,只有大盤指數(shù)獲得了1.1%的上漲,中盤指數(shù)和小盤指數(shù)分別下跌了15.9%和11.4%,顯然在中等情緒期大盤指數(shù)表現(xiàn)最為穩(wěn)定;而高情緒時期,上漲幅度和夏普比率最大的均是小盤指數(shù),同時也可以看出,高情緒時期的標準差要遠大于低情緒期和中等情緒期, 說明高情緒期的風險更大。

2. 輪動策略分析

從夏普比率來看, 在低情緒期中盤指數(shù)最高中等情緒時期大盤指數(shù)最高, 高情緒期小盤指數(shù)最高,因此相較于采取單一指數(shù)策略來說,采用輪動持股策略在理論上可以獲得更佳的效果。 圖2和表8報告了輪動策略的結(jié)果,可以看到,從收益率上來看,輪動策略最高,比起小盤指數(shù)的45.51%還要高出6.22%;從標準差的角度看,雖然輪動策略高于大盤指數(shù)的0.0319和中盤指數(shù)的0.0375, 但是低于小盤指數(shù)的0.04;因此,輪動策略的夏普比率達到了13.66,要遠大于大盤指數(shù)的5.893和中盤指數(shù)的2.819, 也高于小盤指數(shù)的11.375。因此,綜合來看,采用投資者情緒來對大小盤指數(shù)進行輪動策略是有效的,不僅可以獲得超額收益,而且可以有效降低投資風險。endprint

五、結(jié)論與展望

新增投資者開戶數(shù)、市盈率、換手率和波動率四個變量所構(gòu)造的投資者情緒指標能夠?qū)χ笖?shù)進行較好的擬合,相關(guān)系數(shù)達到了0.87;投資者情緒指標對小盤股的影響最大,對大盤指數(shù)的影響最小,但是小盤股同樣受到其他因素更復雜的影響;風格輪動策略顯示,在低投資者情緒時候應該選擇中盤指數(shù),在中等情緒時期應該選擇大盤指數(shù),在高情緒時期應該選擇小盤指數(shù),策略在樣本區(qū)間取得了51.73%的收益率, 高于各規(guī)模指數(shù)的收益率, 且夏普比率也比規(guī)模指數(shù)要高出不少,因此基于投資者情緒的風格輪動策略是有效的。這種交易策略也是具有一定的投資實踐支撐的,小盤股票相對于中大盤股票而言,對市場情緒更為敏感,從而具有更高的波動性。當市場情緒較高時,小盤股票由于波動性更強,往往能夠獲得更高的收益;但是當市場情緒偏低時,整個市場成交低迷,股票下跌的可能性更大,小盤股票下跌的幅度更大,相反,中大盤股票由于對市場情緒不那么敏感, 下跌幅度往往更小甚至可能上漲,因此在投資者情緒較低時,持有中大盤股票是更為有效的交易策略。

不同于其他學者對于風格輪動主要采用經(jīng)濟周期變量或貨幣周期變量,基于投資者情緒的風格輪動策略, 采用的數(shù)據(jù)來自于證券市場本身,有更敏捷、更及時、更便于理解等特點,也更便于投資者進行理解與應用,這也是本文最大的創(chuàng)新和價值所在。但是所構(gòu)建的策略仍顯簡單,收益率和波動率相對于巨潮小盤指數(shù)來說提升幅度并不大,接下來的研究可以從以下幾個方面進行開展,以獲取更高的輪動收益和更低的交易風險:首先,指標的選取上,月度頻率的數(shù)據(jù)包含了更多的可以利用的指標, 如GDP等經(jīng)濟周期數(shù)據(jù)、M2等貨幣周期數(shù)據(jù), 將這些指標結(jié)合起來,是很有研究價值的方向;其次,在對指數(shù)的跟蹤上,通過選股或指數(shù)增強等方式在風格輪動的同時獲得一定的超額收益是可以研究的方向。

參考文獻:

[1]DE BONDT W P M. Betting on Trends:Intuitive Forecasts of Financial Risk and Return[J]. International Journal of Forecasting,1993(3).

[2]FISHER K L,STATMAN M. Investor Sentiment and Stock Returns[J]. Financial Analysis Journal,2000(2).

[3]余佩棍,鐘瑞軍. 個人投資者情緒能預測市場收益率嗎?[J]. 南開管理評論,2009(1).

[4]王美今,孫建軍.中國股市收益、收益波動與投資者情緒[J]. 經(jīng)濟研究,2004(10).

[5]周亮. 投資者情緒及其對股票市場的影響研究[J]. 湖南財政經(jīng)濟學院學報,2017(3).

[6]魯訓法,黎建強. 中國股市指數(shù)與投資者情緒指數(shù)的相互關(guān)系[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐,2012(3).

[7]BAKER M,WURGLER J. Investor Sentiment and the Cross-section of Stock Returns[J]. Journal of Finance,2006(4).

[8]DE LONG M R. Primate Models of Movement Disorders of Basal Ganglia Origin[J]. Trends in Neurosciences,1990(7).

[9]易志高,茅寧. 中國股市投資者情緒測量研究:CICSI的構(gòu)建[J]. 金融研究,2009(11).

[10]周亮. 中國波指、股指期貨與投資者情緒[J]. 稅務與經(jīng)濟,2017(6).

[11]LEE C, SHLEIFER M C A, THALER R H. Investor Sentiment and the Closed-End Fund Puzzle[J]. Journal of Finance,1991(1).

[12]SWAMINATHAN B. Time-Varying Expected Small Fir Returns and Closed-End Fund Discounts[J]. The Review of Financial Studies,1996(3).

[13]JANSEN W J,NAHUIS N J. The Stock Market and Consumer Confidence: European Evidence[J]. Economics Letters,2003(79).

[14]LEGER L,LEONE V. Changes in the Risk Structure of Stock Returns: Consumer Confidence and the Dotcom Bubble[J]. Review of Financial Economics,2008(17).

[15]CORREDOR P,F(xiàn)ERRER E,SANTAMARIA R. Investor Sentiment Effect in Stock Markets: Stock Characteristics or Country-specific Factors?[J]. International Review of Economics & Finance,2013(3).

[16]王春. 投資者情緒對股票市場收益和波動的影響——基于開放式股票型基金資金凈流入的實證研究[J]. 中國管理科學,2014(9).

[17]蘇民,逯宇鐸. 經(jīng)濟周期視角下的資產(chǎn)輪動模式[J]. 金融理論與實踐,2011(1).

[18]韋立堅,張維,張永杰,等. 中國股票市場風格輪動效應及基于適應市場假說的解釋[J]. 管理學報,2012(7).

[19]郜哲. 基于投資時鐘原理的中國大類資產(chǎn)配置研究與實證[J]. 河北經(jīng)貿(mào)大學學報,2015(3).

[20]周亮. 股災是否改變了 股市的投資邏輯——基于A股面板數(shù)據(jù)的研究[J]. 金融理論探索,2016(5).

[21]高波,任若恩. 基于主成分回歸模型的行業(yè)輪動策略及其業(yè)績評價[J]. 數(shù)學的實踐與認識,2016(19).

[22]彭惠,劉欣雨. 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的中國股票市場行業(yè)輪動現(xiàn)象研究[J]. 北京郵電大學學報,2016(1).endprint

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