前言

股市很复杂，但是数据不会说谎。

探索市场，就像是在盲人摸象，只能不断尝试、不断验证，才能尽可能全面地想象出“大象长啥样”。研究，就是我们的“手”，帮我们“摸象”。

最近将开始《见量》系列，尝试用通俗语言、从量化的视角，为大家讲解一些投资策略，涵盖范围包括但不限于股票、商品期货、基金、债券、期权等，希望能为您带来不一样的视角。

本文为《见量》系列第一篇，主题为反转效应，此因子多空组合年化收益率9.76%，最大回撤3.59%，收益风险比2.72，日胜率66.53%，日盈亏比1.37。

本文主要内容有：

（1）什么是反转效应？

（2）为什么会出现反转效应

（3）反转效应检测方式

（4）全市场反转效应检验

（5）结论

什么是反转效应？

“追涨杀跌”、“买涨不买跌”，这些说法相信大家再熟悉不过了。这本质上是趋势跟随的思想。诚然，这种思想不无道理，股价骤然下跌，必定有其背后的逻辑在，不能轻易违背这个逻辑而行。

但是，在A股中存在一种和趋势思想相反的现象，即反转效应。反转效应，即涨得多的股票未来相对市场下跌，跌得多的未来正对市场上涨。基于此规律，做多跌得多的股票、做空涨得多的股票，将获得比较稳健的收益。与反转效应对应的概念是动量效应。动量效应和反转效应相反，即涨得多的涨，跌得多的跌。一个市场、在一个时期内究竟是反转还是动量，取决于实际测试结果，并没有“规定”必须是反转还是动量。

A股市场存在显著的反转效应，但是收益大多集中在空头一方。由于做空限制，反转效应的收益并不容易实现。但是，基于此规律依然可以得出很多有意思的衍生结论。

为什么会出现反转效应

反转效应，可以从“先来者”和“后到者”两个角度来解释。

“先来者”视角：当股价上升幅度很大时，已经有很多的获利投资者，他们在股价上涨前就买入了，此时已经获利颇丰。他们当中，有一部分投资者希望获利了结，不希望再承受后续的波动，因此选择落袋为安。结果就是，他们会在后续一段时间里持续卖出，这就出现了来自卖方压力，抑制股票上涨，结果就是，该股票会相对于市场下跌。

“后到者”视角：后到者，看到股价已经较高，其他情况相同条件下，此时买入的期望收益率会更低，因此投资者倾向于买其他的股票，导致该股票买盘较弱，抑制了股价上涨。

大样本下的概率视角：以上举了两个特例，实际上每个股票情况不同，股价持续上涨也可能是因为基本面利好。所以，不能说上面情况适用于所有股票。但是，从概率上讲，是合理的。假设你选了100只涨幅较大的股票，其中有些基本面好，有些不好，而且即使基本面好的股票也有由涨转跌的可能，那么整体下来，反转效应的作用就开始体现了。

反转效应检测方式

收益率因子：从因子角度讲，反转效应是收益率因子得出的结果。收益率，即个股在过去一段时间的涨幅，这个时间段可以是长周期，比如20天；也可以是较短的周期，如5天。收益率因子计算的参数（天数），要和策略的持仓时间匹配。

反转效应一般采用截面排名分组统计的方式进行检测。（1）所谓截面排名，就是在某一天上对所有股票进行排名，排名依据是收益率因子。（2）分组，就是根据排名来进行分组，比如有1000个股票，排名前100的分到第一组，排名101～200的分到第二组，以此类推。（3）分组统计，即统计每一组的平均收益率。

排名分组后，就可以统计每一组的平均收益率，并且计算多空组合的历史净值曲线。对收益率因子的评价，需要考虑分组平均收益率的单调性，以及净值曲线的平稳性。

一般来说，因子检测需要做中性化处理。中性化处理一般针对市值和行业，主要目的是为了剔除市值和行业因素对因子检测结果的影响。不过，中性化与否并不影响结论，为避免内容过于冗杂，这里不再展示中性化后的测试结果。

全市场反转效应检测结果

检测设置

因子：过去20日平均收益率，利用昨日及以前的数据计算，不包含今日数据；

开仓、平仓时间点：今日开盘买入，持有20日；

测试区间：2017年1月1日-2019年12月31日；

测试股票池：全A；

分组数量：10组；

分组平均收益率

小收益率组平均未来20天的收益率为0.04%，最大收益率组的平均未来20天收益率为-1.71%；分组收益率单调系数为-0.82。

分组平均未来收益率

多空净值曲线走势

多空组合年化收益率9.76%，最大回撤3.59%，日胜率66.53%，日盈亏比1.37。

结论

世界是多维的，评价是一个事物不能仅从一个维度展开，股票也不例外。

反转效应，只是股票的一个维度的信息；它并不是告诉我们一定要去买那些下跌多的股票。

我们需要从多个维度来分析一个股票的属性、以及未来期望收益率，而反转效应只是其中一个视角。