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主题:【原创】牛与熊,从科研角度看股市(一)---从一篇小论文谈起 -- 千里烟波

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  • 家园 【原创】牛与熊,从科研角度看股市(一)---从一篇小论文谈起

    尝试用简单一点的语言把学术研究介绍出来。我的研究方向更多在于金融计量(Financial Econometrics)分析,最近正在做一些牛市与熊市的研究,对实践了解不多,借此宝地希望能接受更多的实践工作者的建议,也希望能找到同道中人共同进步。

    从2007年一篇论文说起,作者Wu Yan, John Powell, Jing Shi 和 Wei Xu。 发表在Economic Letters。 该杂志的文章简短新颖,对经济学者来讲起到了先挖坑以后再填的作用。有什么想法第一时间冲过去报到,以后别人在写也要引你的论文了。

    在金融计量方面,牛市与熊市的研究不是从估计(Estimate)开始,而是从实践中去定义。详细的算法不说了,对于转折点的定义主要在于:

    1,转折点前后要有足够的时间长度,金融数据看上去很丑,所以需要一些限制来管住波动。牛熊的定义通常上是指中长期(以年为单位)。

    2,对于突然间的大波动,比如一个月内指数俯冲20%,也计为熊市。

    举个例子,3个月内指数减少10%不是熊市,但是如果半年内减少10%是熊市。

    学术的东西一旦脱离了术语就失去了神秘性,拿出来肯定有人不满意。这位说了,这都什么呀?too simple, too naive。我还偏偏不反驳,如果都完美了咱们不就不用搞这些东西了么?

    这四个人应用Bry和Boschan的方法到深沪两市,分解出熊市和牛市,沪市为例:

    牛:1991.1 - 1992.5

    1992.10 - 1993.4

    1994.7 - 1997.4

    1997.9 - 1998.5

    1999.2 - 2001.6

    2002.1 - 2002.6

    2003.10 - 2004.5

    2005.5 -

    熊:剩下的全是熊

    (数据只到2006.12)

    那位说了,有什么用?

    我先说个大方向,理论上任何技术分析都可以用时间序列分析表述。但是学术上无法把握的事情实在是太多,不是不能描述,而是参数太多没法解或者数学上的精确反而不如经验的模糊。不过这里底线是,很多事情没有做,也值得一做。

    这四个人用以上所说的BB算法做了一个有趣的预测,如果一个高点之后五个月(这是算法中的参数)后未能有效突破,卖掉所有股票,如果一个低点之后五个月持续高于它,全仓持有。这样的交易策略带来的收益比死拿不放(buy and hold)的平均年收益要高36%(沪市),57%(深市)。

    呵呵,有点用是吧?

    PS:四个人写这么个三四页的小东西实在是奇怪,我怀疑有free rider存在。

    还有,我在申请认证,有河友指出要多吆喝。我之所以在上一篇观点时事中没说是不想发国难财,谢谢帮助。

    关键词(Tags): #股市(chlorination)#科研方法(chlorination)#股市#科研方法元宝推荐:禅人,老马丁,铁手,

    本帖一共被 6 帖 引用 (帖内工具实现)
    • 家园 一个问题:

      一个问题:这个算法以五个月为周期,而中国股市一共二十年历史,这就有一个交易次数过少的问题。这样的统计结果,我认为没有意义。

    • 家园 翻出来顶一下!
    • 家园 拿了宝,不吭声不好意思。顺祝过年好。

      恭喜:你意外获得【通宝】一枚

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    • 家园 厉害的烟波姐姐,虽然没怎么看懂,还是花一个!
    • 家园 【原创】牛与熊,从科研角度看股市(完)--- 模型分析

      前些日子心情不佳,工作繁忙但是没有头绪,以致很久没来写东西。最近终于云开雾散,咱家发了一篇IER,大老板给俺凌空画了一个大饼,二老板专门写信来夸俺工作出色,等不及要见面畅谈等等...

      言归正传。我们的目标是看一下股市中牛与熊的不同特性来作为投资的依据之一。而从前几贴的介绍我们知道现在手头的工具是相对简单的贝叶斯方法,即通过分析前的拍脑袋主观臆断+数据来得到经验。这个在实质上与在股市里摸爬滚打总结教训是一样的。不一样的是我们有数量化的模型,这样能够克服人类的不理性(学术上一类不理性叫时间不一致性,即今天喜欢这个,明天就改主意了。),同时也可以写成书面形式有所传承。

      好,一且就绪。我们就用Y来表示这一列美国百年股市的回报率。有些熟悉统计的河友,特别是学习劳动经济学的可能会问,为什么不加入一些解释变量,比如经济增长,利息率等。我在第二贴里面也有此一问,答案是:

      一,所有的科研必须由简到繁,这样才符合正常人类的智商。我见过若干来读MA的孩子们跟我说:“我要努力构造一个前无古人后无来者的模型”,我只能用德纲的话来回复:“祝你成功”。

      二,解释变量作为外来数据,如果不探究它的动态发展过程,那么我们只能在有了数据之后才能研究Y。这就严重制约了模型的预测能力

      咱们继续。通过原始数据分析,我发现在牛市里面正回报率和负回报率的幅度居然是差不多大的!!所以牛市之所以为牛市,在于它正回报率出现的机率大,好比再步幅一样大的情况下,向前迈三步,向后迈两步前进。同样的情况在熊市里面也适用,只不过熊市的时候向后迈得步幅要更大一点,好比无力的人在攀爬,好容易向上爬了几下,一个没抓住溜下一大截。

      由此我们见到,从前的研究聚集在幅度上,所以很难把牛与熊拆出来。以下是我另一篇非参数结构破裂估计出来的牛与熊的结果图。上半部分是累计的股市指数,下半部是牛熊力量的对比。1表示牛,0表示熊,遇到在0-1之间,比如0.9,我们认为改点90%属于牛市。

      点看全图

      我们可以发现,即使用各种手段来调节绕动和均值,很难把熊市死死地按在0附近。

      下面的图则是非常简单地利用频率来做的一个马科夫模型,而且根本不考虑结构破裂。

      点看全图

      结果形势大好。而且如果用它来做投资依据的话,07年末就应该撤资离场。我在得到这个结果之后也是小小吃惊,因为原来牛和熊要从频率的角度来看。而具体的收益率似乎独立于市场前进的方向。换句话说,年年岁岁花相似,岁岁年年人不同。牛与熊的交换总是一致的,市场整体对它们的解释却是各有不同。

      这样结束真的是虎头蛇尾,其实我在写之前也考虑过怎么表达模型的问题。但是既然是科普就要有科普的样子,说得太专业没有用。我想从刚开始的金融信息论到后来的金融数据特性以及最后的具体方法和科研实例可以概括出金融计量的50%了吧。魔鬼总在细节里,不过我的具体任务就是杀死魔鬼,把图画出来顺便给你们讲一个故事,做到了,打完收工。

      元宝推荐:老马丁,
      • 家园 是不是可以这样理解

        1 牛市里也可能赔钱,熊市里也可能赚钱,等牛市不一定是个好办法

        2 股市的牛熊转换一定会发生,跟长周期(比如20年)的经济走势没啥关系。

        • 家园 我的理解

          1 牛市里也可能赔钱,熊市里也可能赚钱,等牛市不一定是个好办法

          风险和收益是并存的,目前是问大家是否相信市场是有效的?即马克思主义的价格反映价值。即使这样,马克思也说价格围绕价值扰动,那么就有获利的机会。牛熊之辨实际上是我所做项目中间的一环,我更感兴趣的是宏观的经济商业周期,实体经济和虚拟经济之间的互动。在定价理论上,我认为牛熊分辨的作用在此是提出一种非线性定价模型,而不是为了牛熊而牛熊。线性模型的不可预测性已经讨论的很多了。

          2 股市的牛熊转换一定会发生,跟长周期(比如20年)的经济走势没啥关系。

          你可以从图里面看到股市初期波动更大,牛熊分界更多,某种意义上随着股市成熟,波动会减小(统计上可能不显著)。股市既然是实体经济的晴雨表,那么长期上也就是一个大阳线,我们不敢兴趣,那是发展经济学中搞增长的人去研究的。我感兴趣的是中期的预测(更重要的是宏观经济周期的熨平)以及短期风险管理。

      • 家园 花完再问

        IER是啥等级的论文啊

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        • 家园 大概属于中上?
          • 家园 哈哈,这个中上是个啥啊

            国内都是EI SCi什么的

            • 家园 我有点大概认识

              各个专业有各自的顶级journal,属于必看的,叫first tier.然后是second tier,也是属于有人看的。剩下的基本上属于充数的。

              当然了,综合的顶级杂志更关注创造性,每个专业的从业者都会定阅

      • 家园 恭喜一下。
      • 家园 赞一个先

        第二个图,频率周期是年/月/日?

        还有MM文章是在哪一期International Economic Review上?

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