量化“量价淘金”选股因子系列研究(六)，创新高股票中的Alpha.docx

内容目录

一、前言 4

二、创新高股票的超额收益 4

三、创新高事件的增强因子 6

时序筛选：放量 破前高的样本超额收益更显著 6

截面筛选：寻找反应不足或基本面优秀的个股 7

长期动量+反应不足：量价类因子 7

股价与基本面的戴维 击：一致预期类因子 9

、如何构建创新高事件的选股组合？ 9

创新高样本的综合筛选方案 9

创新高组合落地：资金 道法 11

五、进一步论 12

创新高股票能否相比 行业其余股票创造更稳定的超额收益？ 12

创新高组合的改进方案——行业等权 13

创新高组合的改进方案——等待回踩确认后再买入 15

风险难示 16

表目录

表1：创新高股票数量与中证800指数走势 4

表2：创新高股票未来240个交易日平均累计收益 4

表3：创新高样本重要时点累计超额收益牛计 5

表4：不价格走势下创新高股票未来240日累计超额收益对比 5

表5： 除涨 后创新高样本重要时点累计超额收益牛计 5

表6：京东方A(000725.SZ)新高前后价量形 6

表7：中集集 (000039.SZ)新高前后价量形 6

表8：放量新高和 量新高样本平均累计超额收益 7

表9：不前期涨跌幅下创新高样本未来240个交易日平均累计超额收益 8

表10：不 前期换手率下创新高样本未来240个交易日平均累计超额收益 8

表11：不 一致预期FY1eps上调幅度下创新高样本未来240个交易日平均累计超额收益 9

表12：筛选后的创新高样本未来240个交易日平均累计超额收益 10

表13：筛选后样本创新高后20个交易日超额收益增强幅度 10

表14：筛选后创新高股票数量与中证800指数走势 10

表15：创新高组合净值走势 11

表16：创新高组合分年度表现 12

表17：行业暴露不变下买入创新高股票的组合净值走势 13

表18：电新行业创新高股票数量与行业指数净值走势 13

表19：电力设备及新能源行业内不创新高数量下样本未来收益情况 14

表20：行业等权创新高组合与原始组合净值走势对比 14

表21：行业等权创新高组合与原始组合绩效指标对比 14

表22：回调后再买入的创新高组合与原始组合净值走势对比 15

表23：回调后再买入的创新高组合与原始组合绩效指标对比 15

一、前言

锚定效应是行为金融学的代表理论之一。投资者在进行股票投资时，往往会考虑股票过去的价格走势，比如将过去一年中的低点视为支撑位、过去一年中的高点视为压力位。当股价逼近过去高点时，“锚定投资者”会认为股价很难继续上涨至突破高点，因此很容易造成股票价格对其他利好消息的反应不足。学术研究也表明，以过去52周的高点作为锚，突破高点的股票在未来很容易产生超额收益，因此可以用股价是否创新高来进行趋势投资。

本报告将从股价创新高这一事件出发，尝试从中寻找到稳定、持续的超额收益。我们将股价创新高定义为某只股票某日的收盘价创过去240个交易日收盘价的新高，暂且在中

证800成份股中测试事件的有效性，并探索对创新高股票组合表现进行增强的方案。

二、创新高股票的超额收益

创新高股票被看作市场情绪的风向标，股价突破后常受到投资者的关注而持续上涨。图表1统计了2013/1/4-2023/05/31内，中证800指数成份股中每日创新高股票数量，并与中证800指数走势进行对比。创新高股票的样本数量与指数走势息息相关，指数单日上涨幅度较大时，成份股创新高的数量通常也较多；当指数成份股中的“领头羊”不断突破新高、创新高股票越来越多时，往往也会带动市场情绪，推动指数不断走强，两者形成共振。整体来看，中证800成份股中，每个交易日创新高股票的平均数量约为21

只，中位数为11只。

图表1：创新高股票数量与中证800指数走势 图表2：创新高股票未来240个交易日平均累计收益

资料来源：， 资料来源：，

为探讨创新高股票在新高后的收益情况，我们统计了每个创新高样本在未来240个交易

日的累计绝对收益及其相对中证800指数的累计超额收益并求平均，在图表2中进行展

示。从绝对收益来看，股票创新高后短期内一般仍会继续上涨，在创新高后的120个交易日收益最高，随后有所衰减。若考虑累计超额收益，则突破新高后短期内，创新高样本的超额收益有限且波动较大，甚至在20-30个交易日左右平均累计超额收益为负；但

随时间推移，约35个交易日后，创新高样本开始较为稳定地积累正向超额收益，拉长至一年维度，平均累计超额收益约为6.37%。

需要关注的是，虽然创新高股票的平均收益表现不错，但全样本收益有偏，