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第4部分（第2页）

第三篇　牛市挖机会　熊市避风险（3）

市场划分的部分阶段有效年线是投资中的一个重要参考指标，市场突破年线后，市场运行趋势往往第三篇牛市挖机会熊市避风险023会延续一段时间，因此，可以选择用年线（240日）衡量牛、熊市。

用利润利息比2的大小和是否高于年线确定未来市场所处阶段。也就是说，高估：利润利息比2小于1；低估：利润利息比2大于1。牛市：高于240日均线；熊市：低于240日均线。

综合两个指标，就可以把市场划分成牛市高估、牛市低估、熊市高估和熊市低估四个阶段。对2001年1月～2009年5月的市场按月划分，结果表明，市场处于熊市低估阶段时间比较长，这和市场从2002～2005年长期处于熊市有关，其他三个阶段时间长度相差不多。

在熊市高估阶段，21个月中有14个月市场下跌，时间占比，市场平均月跌幅也达到；在牛市低估阶段，18个月中有14个月市场上涨，时间占比，市场平均月涨幅达。这说明，市场划分对熊市高估和牛市低估阶段的预测准确率比较高。

牛市挖机会，熊市避风险在不同的市场环境下，行情表现不同，投资者心理不同，那么就应该采取不同的投资策略。在牛市低估阶段，行情处于上涨初期，投资情绪开始提高，股票开始稳步上涨，此时应该寻找明显被低估、未来赢利稳定的股票。

在牛市高估阶段，行情处于上涨的后期，投资情绪高涨，上涨较少的股票开始补涨，此时应该寻找相对估值比较低或者以预期赢利增长看相对低估的股票。

在熊市高估阶段，行情处于下跌的初期，投资情绪开始下降，下跌股票越财富预言全国顶级分析师的投资预测024来越多，此时应该回避预期赢利大幅下降的股票。

在熊市低估阶段，行情处于下跌的后期，投资情绪低落，高价的股票继续下跌，此时应该回避价格相对较高的股票。

根据划分方法确定市场所处阶段后，可以考察不同阶段偏离幅度、估值、基本面因子对股价的影响，然后根据统计分析结果对模型策略进行修正，进而能够提高量化策略组合的表现。

超跌反弹策略长期有效我们发现，基本面因子在熊市高估阶段作用明显。在不同市场阶段下，考察低估偏离组合和优质低估组合的各类基本面驱动因子对股票价格的作用。用股票涨幅对各类因子的综合得分进行回归。统计结果表明，在熊市高估阶段，各类因子的综合得分均与股价涨跌呈显着负相关，就是说在市场下跌阶段，基本面越好的股票，未来股票表现越抗跌。

总体来看，“优质”且被低估的股票超跌后会反弹，在熊市高估中尤其显着。在不同市场阶段下，分别用低估偏离组合和优质公司的股价涨幅对估值、动量因子的排名得分进行回归。整体上，股票涨跌与估值和Bias的排名得分成反比，即估值和Bias越低，股票表现越好。

因此，我们考虑把Bias指标纳入到组合选股指标体系中。每月对优质公司的PB和Bias从低到高分别进行排名，序号作为它们的得分，把PB和Bias的得分加总得到综合得分，然后对优质公司再从低到高进行排名分成6组，选取第1组，最后把超过行业规模限制的股票名额分配给其他行业PB和Bias综合得分排名靠前的股票，这样构建新的优质低估组合。

结果发现，优质公司组合表现在四个市场阶段均得到提高，其中在熊市低估阶段，相对改善幅度最高。　txt小说上传分享

第三篇　牛市挖机会　熊市避风险（4）

组合调整效率与惯性和反转虽然股票跌到或涨到一定程度会反转，但也可能继续保持惯性。在惯性作用下，调出组合的股票会维持超额收益，调入组合的股票会继续下跌。采用事件研究方法，分别计算数量组合调入股票和调出股票的买入累计超额收益（BHAR）。计算时，以调整日为事件日，分别向前和向后计算60个交易日，考察股票表现。

按照量化组合选股规则，从2001年开始建立低估偏离策略的模拟组合和优质低估策略的模拟组合，并按照调整规则逐月调整，记录调入股票和调出股票，再分别计算调整前后的买入持有超额收益BHAR。

对低估偏离组合，调出股票在调出的买入持有超额收益小于0，涨幅要小于市场；而调入股票的买入持有超额收益则大于0，涨幅要超过市场。总体上，调整是有效的。

调入股票在调整前跑输市场，特别是在调整前30个交易日开始到进入组合时更明显跑输市场。调出股票则相反，在调出前20个交易日到调出组合时明显跑赢市场。基本上，调入股票和调出股票都有比较明显的反转表现。

第三篇牛市挖机会熊市避风险025对优质低估组合，调出股票在调出后虽然小幅跑赢市场，但跑赢幅度要小于新调入组合的股票。调入股票在调整前的60个交易日基本跑输市场，调出股票在被调出组合前明显跑赢市场。调入股票总体上有明显的反转表现。

分市场阶段考察两大组合把市场分为熊市高估、牛市高估、牛市低估、熊市低估四个行情阶段，考察低估偏离组合调入股票和调出股票调整前后在不同市场阶段的表现。

对于调入股票，在牛市高估和熊市低估阶段具有反转特征，计入组合前明显跑输市场，计入组合后明显跑赢市场；在熊市高估和牛市低估中，调入组合的股票超额收益不明显，基本与市场同步。

对于调出股票，在熊市高估和牛市低估中跑输市场，在牛市高估和熊市低估中基本与市场同步。也就是说，调入股票平均来看基本都是调入前跑输市场，调入后跑赢市场，有明显的反转表现。调出股票在调出后超额收益基本都不明显。

考察低估偏离组合的调整效率。判断下月是牛市高估、熊市低估时，调入股票的平均涨幅要明显高于调出组合的股票涨幅。判断下月是牛市低估时，调入股票相对于调出股票的相对优势不明显。因此，考虑交易成本后，除牛市低估阶段不调整外，其他市场阶段最好都按组合规则调整。

同样基于上述方法分行情阶段，考察优质低估组合调入股票和调出股票调整前后在不同市场阶段的表现。对于调入股票，在牛市高估、熊市高估和熊市低估阶段调入组合后，跑赢市场，在牛市低估阶段，调入组合后基本和市场涨幅相等。

财富预言全国顶级分析师的投资预测026在调入组合前，调入股票平均跑输市场。对调出组合股票，除牛市高估时调出组合继续有超额收益外，其他三个市场阶段都跑输市场，在调出组合的前20个交易日都明显跑赢市场。

金融业量化选股模型金融业是沪深股市占比最高的行业。企业资产质量直接决定了企业赢利能力。从竞争来看，在业务同质性的特征下，相同行业的金融企业，特别是商业银行，在传统业务占主导地位的状况下，资产就是赢利的保障，贷款质量越高，赢利能力越强。

第三篇　牛市挖机会　熊市避风险（5）

而在统一监管政策下，同一类金融企业的会计政策基本相同，资产质量具有非常强的可比性。对于同质性、学习能力非常强的企业，从长期看，赢利能力比较低的企业或许可以通过学习提高竞争力，提高赢利能力。

选择金融股时，可以从基本面选择，还有就是从估值方面选择，即选择低估的金融股作为量化组合的金融业股票。

用PB作为选股指标，筛选金融股。从2001年开始，以月为调整周期，每月初选择上月末PB最低的5只股票，构建金融量化选股组合。

从实际效果看，金融行业的量化组合大幅超越金融业指数。从累计收益看，量化选股明显跑赢金融业指数。可见，用PB指标选择低估值的股票构成的组合长期可以跑赢市场。

下半年牛市量化策略兼顾Bias后可以提高收益，增