投资策略研究：从Salience Theroy看个股交易热度

依托Salience Theory定量研究投资者对 “ 凸显 ” 信息的过度反应。 “Salience Theory”认为人们在做决策时，更倾向于关注“凸显”的信息，而这种偏向“凸显”信息的倾向会影响人们在金融市场上的投资行为。我们通过三步骤构建ST指标，量化股票收益率受到该理论的影响程度。 历史上看ST指标有效性显著。从2010年至2023年3月，ST指标月度平均RankIC为6.70%，胜率为82.80%。10分组及5分组单调性显著，多空组合年化收益率10.84%，最大回撤15.31%。 从个股ST指标分布看当下TMT拥挤度，整体偏高但机遇仍存。从一级行业来看，目前计算机、传媒以及通信的ST指标平均分组为6.67，中位数为8，标准差为2.61。从分布上看，目前三个行业均明显向超买倾斜。但值得关注的是，板块中仍不乏高分组大市值标的，从ST视角看依然具备性价比。 风险提示：股票市场风险、技术面指标失效风险、地缘形式影响风险偏好、历史数据对未来预测性降低 什么是Salience Theory？如何量化？ “Salience Theory”是金融学中的一个理论，它认为人们在做决策时，更倾向于关注“凸显”的信息，而非全部信息。这些“凸显”的信息往往是那些和人们预期不同或是异常的信息，而对于那些普通的信息，人们则会相对忽视。这种偏向“凸显”信息的倾向会影响人们在金融市场上的投资行为，因为在这个市场中，有很多信息可以选择性地呈现给人们。这么看来，该指标对于当前是否“拥挤”同样具有一定的解释性。 对于如何定量计算某支个股是否已经符合了上述的倾向并有回归的可能性，本篇文章构建月频指标，主要可分为以下三个步骤： 1.对于收益显著性的量化 某个证券在某天的回报的显著性取决于其与当天市场平均回报的距离。因此，日收益的显著性可以通过以下公式计算： | |+𝜃 𝑟−𝑟̅| 𝑖,𝑠 𝑠 ( 𝜎𝑟,𝑟̅ ) = 𝑖,𝑠𝑠 |𝑟 ||+𝑟̅ 𝑖,𝑠 𝑠 其中，𝑟为该支股票的收益率，𝑟̅为市场平均收益率，𝜃为大于0的常数，本文中取𝜃=0.1。 𝑖,𝑠 𝑠 该函数满足了以下三个条件：有序、递减灵敏度、与收益率符号无关。排序意味着股票的显著性随着其收益与市场平均收益之间的距离增加而增加。递减灵敏度意味着随着市场的绝对收益水平均匀上升，显著性下降，即当收益差异在更高的收益水平发生时，它们的感知程度降低。与收益率符号无关意味着显著性仅取决于收益绝对值的大小，而不取决于它们的符号，因为远大于或远小于市场收益率理论上应具有同样的“凸显”效果。 2.主观概率的计算 给定显著性函数后，我们根据每支股票的𝜎值对股票每天的显著性从大到小进行排序，并计为𝑘。那么在一个受凸显理论影响的投资者眼中的主观概率应该是由客观概率乘以一个凸显权重，数学表述如下： 𝑖,𝑠 𝜋̃ =𝜋∗𝜔 𝑖,𝑠 𝑠 𝑖𝑠 其中𝜋̃ 为主观概率，𝜋为客观概率,S为统计当月的交易日，从这个维度看，我们可以假设𝜋等权，即概率均匀分布在每个交易日上。𝜔为凸显权重。凸显权重的定义为： 𝑖,𝑠𝑠 𝑠 𝑖𝑠 𝑘𝑘 𝑖,𝑠 𝛿𝛿 𝜔= 𝑖𝑠 ′𝑖,𝑠 ∑ ′𝑆 ∗𝜋 ′𝑠 其中𝛿反应的是凸显理论的重要程度，本文中取𝛿=0.7。在这个定义下，可以看到𝜔为𝑘的单调递减函数，则及股票收益率显著性越高，凸显权重越大。 3.衡量收益率与凸显性的关系 在计算出凸显权重后，最后一步就是查看每支股票收益率与凸显性的相关性，则定义ST指标： [ 𝑆𝑇=𝑐𝑜𝑣𝑟,𝜔 ] 𝑖 𝑖,𝑠 𝑖𝑠 通过计算当月收益率序列与凸显权重序列的相关性，能够直观衡量当月的收益率情况在多大程度上取决于凸显理论效应。 ST指标有效性初探 为探究ST指标的有效性，我们以全市场除北交所外的股票为样本进行回测。从2010年至今年3月末，该指标月度平均RankIC为6.70%，胜率为82.80%。 根据10分组平均收益率来看，除最低组与最高组外，其余各组呈现严格单调性。我们后续的报告中将会针对该问题进行优化，目前先定性解释我们认为可能出现该情况的原因：图中第0组与第9组分别代表着前一月凸显超卖以及凸显超买的股票，由于中国股票市场特殊的交易规则以及成立时长相对较短的原因，极度的买入或卖出行为延续性可能会长于我们目前设置的1个月的回测周期。如果我们改用5分组的话，就会呈现明显的单调性。因此整体来看，该指标除了在部分极端条件下依然具有有效性。 图表1：10分组平均收益 图表2：5分组平均收益 图表3：10分组分层收益率 由于之前提到的第0组与第9组的不稳定性，我们在构建多空组合时选取了第1组与第8组。多空组合10年以来总收益281.16%，年化收益率10.84%，最大回撤15.31%。 图表4：10分组分层收益率 ST指标视角看TMT当前拥挤度 当下，市场最关心的TMT拥挤度问题： 1.在TMT板块拥挤已成事实下，关注视角从板块拥挤转向个股拥挤，个股交易热度如何正确跟踪？ 2.假设未来热度微微下降，如何板块内个股高低切？ 从定性角度出发，TMT板块的现有极高热度由“国内：信创”和“国外：chatGPT”促成，“国外：chatGPT”受最近反AI浪潮等影响，对TMT板块热度的间接积极影响可能无法持续，但“国内：信创”作为TMT有力坚实的主力军，或许能维持板块部分热度。 那么在目前极高热度和未来热度微微下降的假设情况下，以及板块现有价格阶段高位的情况下，对交易层面的判断（短期个股交易是否过激、中期如何跟踪个股交易情绪），将超越基本面的影响，成为TMT短期涨跌最主要的逻辑和理由。 从一级行业来看，目前计算机、传媒以及通信的ST指标平均分组为6.67，中位数为8，标准差为2.61。从分布上看，目前三个行业均明显向超买倾斜。但同样的，我们可以看到板块中依然有部分股票处于靠前的组别，其中不乏一些大市值公司，从ST指标视角观测，当前这些公司具有更高的性价比。 图表5：计算机、传媒、通信行业3月ST指标分布 图表6：TMT中3月高分组大市值股票 风险提示 股票市场风险、技术面指标失效风险、地缘形式影响风险偏好、历史数据对未来预测性降低