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    基于股價(jià)日均線的趨勢策略有效性分析

    2016-12-14 01:20:01林朝雄
    上海管理科學(xué) 2016年2期
    關(guān)鍵詞:周度穩(wěn)健性均線

    林朝雄 鄭 旭

    (上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海 200030)

    基于股價(jià)日均線的趨勢策略有效性分析

    林朝雄 鄭 旭

    (上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海 200030)

    反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在說明了股價(jià)的走勢具有規(guī)律性,但僅依賴單一時(shí)間窗口歷史收益率構(gòu)造的反轉(zhuǎn)策略難以有效捕捉這一規(guī)律?;诠蓛r(jià)日均線指標(biāo)本文構(gòu)造了趨勢策略,該策略在投資收益及策略的穩(wěn)定性上均優(yōu)于反轉(zhuǎn)策略。趨勢策略具有更佳的表現(xiàn),一方面其可反映反轉(zhuǎn)策略捕捉到的股價(jià)走勢信息,另一方面其還可捕捉到反轉(zhuǎn)策略無法捕捉的信息。趨勢策略對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、市值、賬面市值比、市盈率、杠桿率、換手率等特征指標(biāo)的影響、賣空交易及策略的構(gòu)造具有較高的穩(wěn)健性。

    趨勢策略;股價(jià)日均線;反轉(zhuǎn)策略;股票特征指標(biāo)

    1 數(shù)據(jù)描述

    本文采用1998年1月至2015年6月的A股周度數(shù)據(jù),周度數(shù)據(jù)頻率的選取,一方面為盡量擴(kuò)大樣本數(shù)量,另一方面日度數(shù)據(jù)波動(dòng)大、缺乏穩(wěn)定性。個(gè)股周度收益率、市值、換手率及無風(fēng)險(xiǎn)利率來自Wind數(shù)據(jù)庫,其中周度收益率的計(jì)算包括分紅、配股因素,無風(fēng)險(xiǎn)利率的計(jì)算取1年定期存款利率。個(gè)股資產(chǎn)負(fù)債表及利潤表數(shù)據(jù)來源為CSMAR數(shù)據(jù)庫。為排除新股上市初期價(jià)格異常的影響、保證股價(jià)日均線數(shù)據(jù)的連續(xù)性及保證趨勢策略穩(wěn)健性檢驗(yàn)中使用數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性,本文刪去個(gè)股上市最初6個(gè)月、前20個(gè)交易日無連續(xù)交易、凈資產(chǎn)為零或負(fù)值及前98個(gè)交易周中交易周數(shù)小于48周的股票交易數(shù)據(jù),其中要求股票前98個(gè)交易周中交易周數(shù)大于48周是出于估計(jì)個(gè)股市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的考慮。本文個(gè)股市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的計(jì)算采用前98個(gè)交易周(約2年)的股票交易數(shù)據(jù),因此本文趨勢策略檢驗(yàn)實(shí)際采用的數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)間為2000年1月至2015年6月。

    表1 各年份平均每周個(gè)股樣本數(shù)及樣本交易周數(shù)

    2 動(dòng)量、反轉(zhuǎn)效應(yīng)檢驗(yàn)

    參照J(rèn)egadeesh和Titman(1993)構(gòu)造慣性策略的方法,本文首先根據(jù)觀察期中股票收益率的大小,按排序的五分位構(gòu)造出觀察期收益率由小到大的5個(gè)等權(quán)重投資組合WR1-WR5,再通過買入WR1、賣空WR5的方式構(gòu)造出零成本對(duì)沖組合(反轉(zhuǎn)策略),最后根據(jù)反轉(zhuǎn)策略持有期的收益率是否為顯著的正值、負(fù)值檢驗(yàn)A股市場的動(dòng)量、反轉(zhuǎn)效應(yīng)。若反轉(zhuǎn)策略收益率為顯著的正值,則說明A股市場具有反轉(zhuǎn)效應(yīng),若為顯著負(fù)值則說明具有動(dòng)量效應(yīng)。表2給出了觀察期為1、2、3、4周和持有期為1、2、3、4周交叉組合共計(jì)16種不同動(dòng)量、反轉(zhuǎn)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果,檢驗(yàn)結(jié)果與潘莉和徐建國(2011)2002-2008年樣本區(qū)間的檢驗(yàn)結(jié)果一致,僅發(fā)現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)而無動(dòng)量效應(yīng)。在各反轉(zhuǎn)效應(yīng)中,觀察期和持有期均為1周的反轉(zhuǎn)效應(yīng)最為明顯,其所對(duì)應(yīng)的反轉(zhuǎn)策略在收益率、夏普比率及收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)上表現(xiàn)都為最佳。反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在,說明了在A股市場上股票歷史收益率對(duì)未來收益率具有預(yù)測性,即股價(jià)變動(dòng)趨勢是具有規(guī)律性的。

    表2 各反轉(zhuǎn)策略平均周度收益率及其t統(tǒng)計(jì)量

    表3 各反轉(zhuǎn)策略的夏普比率

    表4 各反轉(zhuǎn)策略周度收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)及其t統(tǒng)計(jì)量

    但在2014年7月至2015年6月的子樣本動(dòng)量、反轉(zhuǎn)效應(yīng)的檢驗(yàn)(表5)中,可發(fā)現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)的穩(wěn)定性較差,16種反轉(zhuǎn)策略在該樣本區(qū)間中收益率均不顯著。這反映了僅依賴單一時(shí)間窗口歷史收益率去捕捉股價(jià)變動(dòng)趨勢的反轉(zhuǎn)策略的不足,因此有必要去尋找其他能夠有效地捕捉股價(jià)變動(dòng)趨勢的投資策略。

    表5 2014年7月至2015年6月各反轉(zhuǎn)策略平均周度收益率及其t統(tǒng)計(jì)量

    3 趨勢策略構(gòu)造及結(jié)果分析

    3.1 基于股價(jià)日均線的趨勢策略構(gòu)造

    步驟1:采用前1周最后1個(gè)交易日市場常用的股價(jià)日均線指標(biāo),包括3日、5日、7日、10日、20日、30日及60日股價(jià)日均線指標(biāo),對(duì)股票周度收益率進(jìn)行截面回歸,具體回歸方程為:

    其中:rj,t為股票j在t周的收益率;Aj,t-1,i股票j在t-1周最后一交易日、時(shí)間間隔為日的股價(jià)日均線指標(biāo),和60。以3日股價(jià)日均線指標(biāo)為代表,Aj,t-1,3的具體公式為其中Pj,t-1、 Pj,t-2、Pj,t-3為股票j在t周前第1、前第2、前第3個(gè)交易日的收盤價(jià)格,其他股價(jià)日均線指標(biāo)計(jì)算和Aj,t-1,3一致;βi,t為回歸方程Aj,t-1,i對(duì)rj,t的影響系數(shù);βo,t為回歸方程的截距項(xiàng)。

    步驟2:基于前48周的交易數(shù)據(jù)獲得的各股價(jià)日均線指標(biāo)影響系數(shù),對(duì)下一交易周的收益率進(jìn)行預(yù)測,具體為:

    此處, Aj,t,i的影響系數(shù)采用前4 8周(約1年)交易數(shù)據(jù)回歸所得系數(shù)的平均值進(jìn)行計(jì)算。

    步驟3:參照J(rèn)egadeesh 和Titman(1993)構(gòu)造動(dòng)量策略的方法,根據(jù)對(duì)t+1周股票收益率的預(yù)測值Et[rj,t+1]的大小對(duì)股票進(jìn)行排序分組,依次構(gòu)造出Et[rj,t+1]由小到大的5個(gè)等權(quán)重投資組合EWR1-EWR5。各投資組合持有1周后,根據(jù)最近48周的交易數(shù)據(jù),對(duì)5組合進(jìn)行重新構(gòu)造以及時(shí)反映最新的股價(jià)變動(dòng)趨勢。最后以買入EWR5組合、賣空EWR1組合的方式構(gòu)造零成本對(duì)沖組合(趨勢策略)。

    3.2 趨勢策略結(jié)果分析

    EWR1至EWR5投資組合收益率由低至高逐漸遞增(表6),反映出股價(jià)日均線對(duì)股票收益率的預(yù)測性,股價(jià)日均線預(yù)測收益率高的股票,其實(shí)際收益率也傾向于更高。這說明了股價(jià)日均線除產(chǎn)生買賣信號(hào),對(duì)股票收益率還具有更為普遍的預(yù)測性。對(duì)EWR1至EWR5投資組合收益率進(jìn)行三因子模型回歸,觀察各投資組合收益率回歸的截距項(xiàng),可發(fā)現(xiàn)EWR1至EWR5投資組合截距項(xiàng)也呈現(xiàn)由低至高逐漸遞增的規(guī)律(表7),因此這種股價(jià)日均線的預(yù)測性是不為三因子模型所能解釋的。以2006年3月國務(wù)院公布《國務(wù)院2006年工作要點(diǎn)》標(biāo)志股權(quán)分置改革基本完成,本文以2006年6月為截點(diǎn)分析股權(quán)分置改革前后股價(jià)日均線指標(biāo)預(yù)測性的變化,可發(fā)現(xiàn)股權(quán)分置改革后,其預(yù)測性有所加強(qiáng),趨勢策略的周度收益率由改革前的0.43%提升至改革后的1.01%,趨勢策略收益率三因子模型回歸的截距項(xiàng)由0.41%提升至0.98%。

    表6 EWR1-EWR5投資組合及趨勢策略平均周度收益率及其t統(tǒng)計(jì)量

    趨勢策略的構(gòu)造是為了更好地捕捉股價(jià)的變動(dòng)趨勢,因此有必要與僅依賴單一時(shí)間窗口歷史收益率預(yù)測股價(jià)變動(dòng)趨勢的動(dòng)量、反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行比較分析。上文周度頻率動(dòng)量、反轉(zhuǎn)效應(yīng)的檢驗(yàn)中,僅發(fā)現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng),且不同觀察期和持有期的反轉(zhuǎn)效應(yīng)中,觀察期和持有期均為1周的反轉(zhuǎn)效應(yīng)最為明顯,因此本文僅取觀察期和持有期均為1周的反轉(zhuǎn)策略與趨勢策略進(jìn)行對(duì)比。

    已經(jīng)四千多年了,古老的銅綠山還在繼續(xù)貢獻(xiàn)出寶藏,這一方厚重的沃土,該見過了多少歷史的滄桑,見慣了多少生命的無常,那些逝去的生命或許重于泰山,或者輕于鴻毛。銅綠山仍是山崖依舊,山上的銅草花,花開花落,歲歲年年,幾千年不絕如縷。

    表7 EWR1-EWR5投資組合及趨勢策略周度收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)及其t統(tǒng)計(jì)量

    表8對(duì)比可發(fā)現(xiàn)無論在全樣本或股權(quán)分置改革前后子樣本中,趨勢策略在收益率、夏普比率及收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)上均具有比反轉(zhuǎn)策略更佳的表現(xiàn)。此外,表9數(shù)據(jù)顯示趨勢策略的穩(wěn)定性也優(yōu)于反轉(zhuǎn)策略。2000年至2015年6月共有732個(gè)48周時(shí)間窗口樣本,趨勢策略86%的樣本在10%置信水平下收益率顯著,且在股權(quán)分置改革后10%置信水平下收益率顯著的樣本占比提升至100%,分別比反轉(zhuǎn)策略高14%和15%。故無論在投資收益或是策略的穩(wěn)定性上,趨勢策略均優(yōu)于反轉(zhuǎn)策略。

    對(duì)比趨勢策略和反轉(zhuǎn)策略超額收益間的相互解釋關(guān)系,可發(fā)現(xiàn)趨勢策略在投資收益及策略的穩(wěn)定性上具有比反轉(zhuǎn)策略更佳表現(xiàn)的原因。在三因子模型基礎(chǔ)上加入趨勢策略收益率后,在股權(quán)分置改革前后兩子樣本中,反轉(zhuǎn)策略收益率三因子模型回歸的截距項(xiàng)顯著性均消失,說明了趨勢策略基本反映了反轉(zhuǎn)策略的超額收益。但相反在三因子模型基礎(chǔ)上加入反轉(zhuǎn)策略收益率,趨勢策略收益率三因子模型回歸的截距項(xiàng)只是有所減小,其顯著性不變,說明了反轉(zhuǎn)策略只能部分地解釋趨勢策略的超額收益。因此,趨勢策略具有更佳的表現(xiàn)的原因在于其可更為全面地捕捉股價(jià)走勢信息,一方面趨勢策略可反映反轉(zhuǎn)策略捕捉到的股價(jià)走勢信息,另一方面趨勢策略還可捕捉到反轉(zhuǎn)策略無法捕捉的信息

    表8 趨勢策略與反轉(zhuǎn)策略周度收益率統(tǒng)計(jì)量對(duì)比

    表9 趨勢策略與反轉(zhuǎn)策略48周時(shí)間窗口樣本中收益率顯著樣本占比對(duì)比

    4 穩(wěn)健性分析

    表10 反轉(zhuǎn)策略周度收益率三因子模型及趨勢策略收益率回歸

    表11 趨勢策略周度收益率三因子模型及反轉(zhuǎn)策略收益率回歸

    4.1 特征指標(biāo)影響的穩(wěn)健性分析

    潘莉和徐建國(2011)系統(tǒng)地研究了A股市場上市場風(fēng)險(xiǎn)因子、市值、市盈率、賬面市值比、賬面杠桿率、市場杠桿率及流通股比例等7特征指標(biāo)對(duì)股票收益率的影響關(guān)系,發(fā)現(xiàn)市值、市盈率、賬面杠桿率無論是否控制住其他特征指標(biāo)均對(duì)股票收益率具有顯著影響。田利輝和王冠英(2014)在實(shí)證分析中發(fā)現(xiàn)換手率、市值、賬面市值比對(duì)股票收益率具有顯著的影響。既然市值、賬面市值比、市盈率、賬面杠桿率及換手率等特征指標(biāo)對(duì)股票收益率具有影響作用,則有必要檢驗(yàn)趨勢策略是否受這些特征指標(biāo)影響。上述學(xué)者雖發(fā)現(xiàn)控制住其他特征指標(biāo)后市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)對(duì)股票收益率無顯著影響,但鑒于市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)在學(xué)術(shù)界中廣泛的影響,本文同時(shí)檢驗(yàn)了市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的影響。故本文趨勢策略特征指標(biāo)影響的穩(wěn)健性分析同時(shí)考慮了市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、市值、賬面市值比、市盈率、杠桿率、換手率等特征指標(biāo)對(duì)趨勢策略的影響作用。

    趨勢策略的構(gòu)造是基于股價(jià)日均線指標(biāo)預(yù)測收益率(Et-1[rt]),故本文趨勢策略對(duì)特征指標(biāo)影響的穩(wěn)健性分析為檢驗(yàn)特征指標(biāo)對(duì)Et-1[rt]的收益率預(yù)測能力的影響作用。單獨(dú)考慮Et-1[rt]和收益率的影響關(guān)系,可發(fā)現(xiàn)Et-1[rt]和收益率具顯著的正相關(guān)關(guān)系,反映了日均線對(duì)收益率的預(yù)測性。采用Fama-MacBeth(1973)回歸同時(shí)控制住市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、市值、賬面市值比、市盈率、杠桿率、換手率等特征指標(biāo),Et-1[rt]對(duì)收益率的影響系數(shù)維持1%置信水平下的顯著性,且Et-1[rt]系數(shù)相比單獨(dú)考慮Et-1[rt]僅下降18%,反映了Et-1[rt]的收益率預(yù)測能力受特征指標(biāo)的影響較小,趨勢策略對(duì)上述特征指標(biāo)的影響具有較高的穩(wěn)健性。

    表12回歸結(jié)果顯示當(dāng)控制住Et-1[rt],前1交易周股票收益率(WR[t-1])對(duì)收益率的影響系數(shù)的顯著性消失,但無論是否考慮WR[t-1],Et-1[rt]對(duì)收益率的影響關(guān)系不變,一直維持顯著的正相關(guān)關(guān)系。這反映了Et-1[rt]在收益率預(yù)測上包含比WR[t-1]更多的信息量,和上文分析所得的“一方面趨勢策略可反映反轉(zhuǎn)策略捕捉到的股價(jià)走勢信息,另一方面趨勢策略還可捕捉到反轉(zhuǎn)策略無法捕捉的信息”的結(jié)論相一致。

    表12 個(gè)股周度收益率對(duì)股票特征指標(biāo)Fama-MacBeth回歸

    截至2014年9月22日,經(jīng)過4次融資融券標(biāo)的擴(kuò)容,A股市場可賣空標(biāo)的已擴(kuò)大至900只,占A股上市公司總數(shù)的三分之一。賣空限制的解除使得對(duì)市場中的超額收益率進(jìn)行對(duì)沖套利成為可能,這將對(duì)趨勢策略的有效性形成沖擊,因此有必要檢驗(yàn)賣空交易對(duì)趨勢策略的影響。根據(jù)上交所和深交所2013年9月6日和2014年9月22日公布的融資融券標(biāo)的目錄,本文將股票類型分為非融資融券標(biāo)的和融資融券標(biāo)的,并在2013年10月至2015年6月和2014年10月至2015年6月區(qū)間中,對(duì)比非融資融券標(biāo)的和融資融券標(biāo)的中趨勢策略執(zhí)行的有效情況。表13顯示賣空限制的解除確實(shí)對(duì)趨勢策略的產(chǎn)生沖擊,以2013年9月6日標(biāo)的目錄區(qū)分融資融券標(biāo)的,在2013年10月至2015年6月區(qū)間,融資融券標(biāo)的中趨勢策略收益率、收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)僅為非融資融券標(biāo)的中的59%和52%。但無論是以2013年9月6日或2014年9月22日標(biāo)的目錄區(qū)分樣本進(jìn)行檢驗(yàn),可賣空的融資融券標(biāo)的中趨勢策略收益率、收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)均具有顯著的正收益率,反映了趨勢策略對(duì)賣空交易具有較高的穩(wěn)定性,趨勢策略的超額收益并未因賣空限制的解除而消失。

    表14 股價(jià)日均線指標(biāo)系數(shù)采用不同時(shí)間跨度回歸系數(shù)均值的趨勢策略周度收益率統(tǒng)計(jì)量

    表13 趨勢策略在融資融券標(biāo)的和非融資融券標(biāo)的中的周度收益率對(duì)比

    4.3 策略構(gòu)造的穩(wěn)健性分析

    上文分析中趨勢策略的構(gòu)造,股價(jià)日均線指標(biāo)對(duì)收益率預(yù)測的影響系數(shù)采用的是前48周(約1年)交易數(shù)據(jù)回歸系數(shù)的平均值,因此有必要改變影響系數(shù)采用回歸系數(shù)均值的時(shí)間跨度對(duì)趨勢策略的構(gòu)造進(jìn)行穩(wěn)健性分析,以確定趨勢策略的適用范圍。表14結(jié)果顯示,回歸系數(shù)均值的時(shí)間跨度在48周(約1年)及以上,無論在全樣本或股權(quán)分置改革前后子樣本中,趨勢策略在收益率、夏普比率及收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)上均具有比反轉(zhuǎn)策略更佳表現(xiàn),故趨勢策略在策略構(gòu)造上同樣具有較高的穩(wěn)健性。

    5 結(jié)論

    本文檢驗(yàn)了2000年至2015年6月A股周度頻率動(dòng)量、反轉(zhuǎn)效應(yīng),檢驗(yàn)結(jié)果與潘莉和徐建國(2011)2002-2008年樣本區(qū)間的檢驗(yàn)結(jié)果相一致,僅發(fā)現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)而無動(dòng)量效應(yīng)。但各反轉(zhuǎn)效應(yīng)在2014年7月至2015年6月的子樣本中均不顯著,反映了僅依賴單一時(shí)間窗口歷史收益率去捕捉股價(jià)變動(dòng)趨勢的反轉(zhuǎn)策略的不足?;谑袌龀S玫墓蓛r(jià)日均線指標(biāo),本文構(gòu)造出能有效捕捉股價(jià)變動(dòng)趨勢的趨勢策略。該投資策略在收益率、夏普比率及收益率三因子模型回歸截距項(xiàng)上均具有比反轉(zhuǎn)策略更佳的表現(xiàn),且策略的穩(wěn)定性也優(yōu)于反轉(zhuǎn)策略。對(duì)比趨勢策略和反轉(zhuǎn)策略超額收益間的相互解釋關(guān)系,本文發(fā)現(xiàn)趨勢策略具有更佳的表現(xiàn)的原因在于其可更為全面地捕捉股價(jià)走勢信息,一方面趨勢策略可反映反轉(zhuǎn)策略捕捉到的股價(jià)走勢信息,另一方面趨勢策略還可捕捉到反轉(zhuǎn)策略無法捕捉的信息。這一結(jié)論在采用Fama-MacBeth (1973)回歸控制住前1交易周股票收益率和股價(jià)日均線指標(biāo)預(yù)測收益率的分析中得到了一致的驗(yàn)證。

    采用Fama-MacBeth(1973)回歸同時(shí)控制住市場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、市值、賬面市值比、市盈率、杠桿率及換手率等特征指標(biāo)可發(fā)現(xiàn),股價(jià)日均線在收益率預(yù)測上受上述特征指標(biāo)影響較小,反映了趨勢策略對(duì)上述特征指標(biāo)的影響具有較高的穩(wěn)健性。根據(jù)上交所和深交所2013年9月6日和2014年9月22日公布的融資融券標(biāo)的目錄,本文將股票類型分為非融資融券標(biāo)的和融資融券標(biāo)的,以檢驗(yàn)賣空限制解除對(duì)趨勢策略有效性的影響,發(fā)現(xiàn)賣空限制的解除確實(shí)對(duì)趨勢策略的收益表現(xiàn)產(chǎn)生影響,但趨勢策略的超額收益仍然存在,反映了趨勢策略對(duì)賣空交易具有較高的穩(wěn)健性。通過改變股價(jià)日均線指標(biāo)對(duì)收益率預(yù)測的影響系數(shù)采用回歸系數(shù)均值的時(shí)間跨度,本文對(duì)趨勢策略的構(gòu)造進(jìn)行穩(wěn)健性分析,發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)均值的時(shí)間跨度在48周(約1年)及以上,無論在全樣本或股權(quán)分置前后子樣本中,趨勢策略在收益率的表現(xiàn)上均優(yōu)于反轉(zhuǎn)策略,即在策略構(gòu)造上趨勢策略同樣具有較高的穩(wěn)健性。

    [1] DeBondt, W.F.M., Thaler, R. Does the stock market overreact?[J]. Journal of Finance, 1985, 40(3): 793-805.

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    The Analysis of Effectiveness of Trend Strategy Based on Average Stock Price Indices

    Lin Chao xiongZheng Xu

    The existence of reversal effect proves that stock price trends are predictable, but the reversal strategy that depends only upon the historical return rate of one time window cannot effectively capture the trends. Based upon average stock price indices, we created the trend strategy that was better than reversal strategy upon both return and stability. Trend strategy has better performance, for it not only can capture the stock price trend information captured by reversal strategy but also can capture the information that cannot be captured by reversal strategy. Trend strategy is robust to the affect of stock characteristic indices, such as market risk factor, maket size, book-to-market ratio, price earnings ratio, leverage ratio and turnover rate, short selling and the formation of strategy.

    trend strategy; average stock price index; reversal strategy; stock characteristic index

    F830.91

    A

    1005-9679(2016)02-0102-07

    林朝雄,金融學(xué)碩士,上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,研究方向:金融計(jì)量;鄭旭,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,金融系教授,博士生導(dǎo)師,金融創(chuàng)新研究中心主任,研究方向:金融計(jì)量、對(duì)沖基金、商品期貨及私募股權(quán)。

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