周亮+江澤晟

摘 要：選取2011年1月至2017年3月間新增投資者開戶數(shù)、市盈率、換手率和波動(dòng)率四個(gè)變量的周度數(shù)據(jù)作為源指標(biāo)，利用主成分分析法構(gòu)造了投資者情緒指標(biāo)，并分析了投資者情緒對(duì)巨潮大盤、中盤和小盤指數(shù)的不同影響以及基于投資者情緒的大小盤風(fēng)格輪動(dòng)策略的效果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：投資者情緒指標(biāo)對(duì)小盤股的影響最大，對(duì)大盤指數(shù)的影響最小。風(fēng)格輪動(dòng)策略顯示，在低投資者情緒時(shí)候應(yīng)選擇中盤指數(shù)，在中等情緒時(shí)期應(yīng)選擇大盤指數(shù)，在高情緒時(shí)期應(yīng)選擇小盤指數(shù)。策略在樣本區(qū)間取得了51.73%的收益率，高于各規(guī)模指數(shù)的收益率，且夏普比率也比規(guī)模指數(shù)要高出不少，因此基于投資者情緒的風(fēng)格輪動(dòng)策略是有效的。

關(guān) 鍵 詞：投資者情緒；風(fēng)格輪動(dòng)；規(guī)模指數(shù)

中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-2517（2018）01-0024-08

DOI：10.19631/j.cnki.css.2018.01.004

Abstract： Based on the research of other articles， the paper selected four variables of number of new investors， PE， turnover rate and volatility as the source index from January 2011 to March 2017 and used component analysis method to construct the investor sentiment index， and analyzed the investor sentiments influence on the big tide， the mid-disk and the small-cap index and the effect of the disk-style wheeling strategy while taking the investor sentiment into account. The result shows that： the investor sentiment has the greatest impact on small-cap stocks， the smallest impact on the broader market index； style wheeling strategy shows that low investor sentiment should be selected in the mid-disk index， in the medium emotional period should choose the broader market index， in the high emotional period should select small-cap index； strategy in the sample range made 51.73% yield， higher than the size of the index rate of return， and the sharp ratio is also higher than the scale index， so the style based on investor sentiment strategy is effective.

Key words： investor sentiment； style wheeled； scale index

一、引言

投資者情緒反映了投資者對(duì)投資標(biāo)的的預(yù)期，行為金融學(xué)的研究成果表明，投資者情緒對(duì)投資者的主體行為有重大影響，進(jìn)而對(duì)投資標(biāo)的的市場價(jià)格產(chǎn)生重大影響。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)投資者情緒開展了大量的研究，主要集中在對(duì)投資者情緒的測量以及研究投資者情緒與市場收益之間的關(guān)系。在對(duì)投資者情緒的測度上，各種直接指標(biāo)和間接指標(biāo)被大量采用，如美國投資者協(xié)會(huì)指數(shù)、央視看盤指數(shù)、新增投資者開戶數(shù)、封閉基金折價(jià)率、市盈率、換手率、波動(dòng)率等，也有越來越多的學(xué)者采用主成分分析等方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行組合從而得到綜合指標(biāo)，以更全面地反映市場情緒的變動(dòng)。在投資者情緒與市場收益的關(guān)系方面，大部分學(xué)者都發(fā)現(xiàn)了市場收益與投資者情緒相互之間存在著影響關(guān)系。

但是對(duì)于不同規(guī)模的股票來說， 投資者情緒的影響顯然會(huì)有所不同。 大市值的股票往往走勢更為平穩(wěn)，投資者情緒的波動(dòng)導(dǎo)致其股價(jià)的變化不如小市值股票那么劇烈。因此，通過投資者情緒的變化來對(duì)大小盤進(jìn)行輪動(dòng)的策略在邏輯上是成立的。只是目前的學(xué)術(shù)研究在這方面鮮有涉及，這也是本文研究的方向和價(jià)值所在。本文擬在借鑒其他學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，采用新增投資者開戶數(shù)、市盈率、換手率、波動(dòng)率等源指標(biāo)構(gòu)造出投資者情緒指標(biāo)，在基于投資者情緒對(duì)不同規(guī)模指數(shù)的影響差異的基礎(chǔ)上，構(gòu)造出大小盤風(fēng)格輪動(dòng)策略并檢驗(yàn)其收益和風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，輪動(dòng)策略相對(duì)于采用單一的持有規(guī)模指數(shù)而言能夠取得更高的收益和較低的風(fēng)險(xiǎn)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）投資者情緒指標(biāo)的測度

對(duì)投資者情緒指標(biāo)的測度主要是通過直接指標(biāo)或間接指標(biāo)，直接指標(biāo)指的是調(diào)查機(jī)構(gòu)通過對(duì)投資者進(jìn)行直接調(diào)查獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)，而間接指標(biāo)則是通過市場上的一些特征來度量投資者情緒。目前常用的直接指標(biāo)包括美國的投資者協(xié)會(huì)指數(shù)[1]、投資者智能指數(shù)[2]、我國的華鼎多空民意調(diào)查指數(shù)[3]、央視看盤指數(shù)[4]等，而間接指標(biāo)常用的有市盈率[5]、新增投資者開戶數(shù)[6]、IPO上市數(shù)量[7]、封閉基金折溢價(jià)率[8]等。在綜合指標(biāo)的構(gòu)建方面，易志高等（2009）使用的主成分分析方法被學(xué)者們廣泛采用[9]。同時(shí)隨著融資融券、股指期貨、股指期權(quán)等金融衍生產(chǎn)品的不斷豐富，也有學(xué)者開始使用這些新工具來度量投資者情緒，如周亮（2017）就采用中國波指、 股指期貨升貼水率等衍生品指標(biāo)，與傳統(tǒng)指標(biāo)一起，構(gòu)造了反映滬深300指數(shù)的投資者情緒指標(biāo)[10]。endprint

（二）投資者情緒對(duì)市場收益的影響

國內(nèi)外學(xué)者普遍發(fā)現(xiàn)了投資者情緒對(duì)市場收益存在著較為顯著的正向影響。Lee等（1991）[11]和Swaminathan（1996）[12]用封閉式基金折價(jià)來代表投資者情緒，結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者情緒的變化能夠正向影響低市值股票的回報(bào)率。Jansen等（2003）[13]和Leger等（2008）[14]則用消費(fèi)者信心來替代投資者情緒， 發(fā)現(xiàn)股票市場收益和投資者情緒之間存在著正相關(guān)關(guān)系。Corredor等（2013）發(fā)現(xiàn)法國、德國、西班牙和英國四個(gè)歐洲股市市場的投資者情緒對(duì)收益有重大影響，但強(qiáng)度并不相同，股票特征和跨國文化或制度上的差別可能是導(dǎo)致強(qiáng)度差異的原因[15]。國內(nèi)學(xué)者王春（2014）研究發(fā)現(xiàn)投資者情緒與股票市場收益之間存在正向反饋?zhàn)饔?，且在以股票市值為分類的組合中，發(fā)現(xiàn)大市值股票組合受投資者情緒影響的股票市場指數(shù)條件波動(dòng)越大，股票組合收益越大；小市值股票組合受投資者情緒影響的股票市場指數(shù)條件波動(dòng)越大，股票組合收益反而越小[16]。

（三）資產(chǎn)輪動(dòng)相關(guān)研究

在資產(chǎn)輪動(dòng)方面，大部分學(xué)者采用經(jīng)濟(jì)周期的劃分標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)造策略。蘇民等（2011）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)周期是資產(chǎn)配置的大背景，只有從經(jīng)濟(jì)周期的角度出發(fā)來配置資產(chǎn)，才能從中長期的角度獲得戰(zhàn)略性收益，并因此建立了基于經(jīng)濟(jì)周期的資產(chǎn)輪動(dòng)模式[17]。韋立堅(jiān)等（2012）將公司規(guī)模風(fēng)格與賬面市值比風(fēng)格進(jìn)行綜合，并基于復(fù)合風(fēng)格的動(dòng)量收益構(gòu)建了套利組合，以考察風(fēng)格輪動(dòng)的演化過程，并進(jìn)一步根據(jù)中國股市風(fēng)格輪動(dòng)的特點(diǎn)，指出投資者根據(jù)市場環(huán)境變化而采取相應(yīng)的投資風(fēng)格，是引致市場出現(xiàn)風(fēng)格輪動(dòng)效應(yīng)的原因[18]。郜哲（2015）根據(jù)經(jīng)濟(jì)周期劃分結(jié)果，考察了我國四類資產(chǎn)（現(xiàn)金、債券、商品、股票）在經(jīng)濟(jì)周期不同階段的表現(xiàn)，得出我國經(jīng)濟(jì)具有周期輪動(dòng)性，利用投資時(shí)鐘原理和經(jīng)過蒙特卡洛模擬優(yōu)化后均值方差模型，可以優(yōu)化資產(chǎn)配置，取得較高收益和較低最大回撤[19]。周亮（2017）研究發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于股災(zāi)前的投資組合配置，因子配置更多地向估值影子傾斜[20]。也有一些學(xué)者采用更為復(fù)雜的算法對(duì)輪動(dòng)策略進(jìn)行設(shè)計(jì)。高波等（2016）采用主成分回歸模型設(shè)計(jì)了一種行業(yè)輪動(dòng)策略，發(fā)現(xiàn)該模型能夠很好地預(yù)測未來的行業(yè)收益率，行業(yè)輪動(dòng)策略能夠獲得顯著為正的阿爾法收益，而市場趨勢和行業(yè)動(dòng)量效應(yīng)是行業(yè)輪動(dòng)策略收益率的主要影響因素[21]。彭惠等（2016）應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則Aprior算法對(duì)我國股票市場行業(yè)輪動(dòng)現(xiàn)象進(jìn)行探索性的研究，在日、周、月三個(gè)周期維度上從我國股市強(qiáng)大的交易數(shù)據(jù)中挖掘出了行業(yè)間穩(wěn)健的聯(lián)動(dòng)規(guī)則和輪動(dòng)規(guī)則[22]。

綜上可以看到，無論是投資者情緒的測度以及其對(duì)市場收益的影響， 還是資產(chǎn)輪動(dòng)方面，學(xué)者們均進(jìn)行了大量的研究， 取得了豐碩的成果。但是將二者結(jié)合起來進(jìn)行分析的很少，而正像王春（2014）的研究所發(fā)現(xiàn)的，投資者情緒在大小市值股票之間的作用存在著一定的差異[16]，因此基于投資者情緒的基礎(chǔ)構(gòu)造大小盤股票風(fēng)格輪動(dòng)策略具有理論價(jià)值，且對(duì)投資實(shí)踐也具有一定的指導(dǎo)意義。這也是本文的創(chuàng)新和價(jià)值所在。

三、變量選取及說明

（一）新增投資者開戶數(shù)

新增投資者開戶數(shù)是衡量投資者情緒常用的一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)投資者情緒高漲時(shí)，投資者參與市場的熱情高漲，也就有越來越多的新增投資者進(jìn)入市場；當(dāng)投資者情緒低迷時(shí)，場內(nèi)的投資者將會(huì)逐漸離開市場，而還沒有進(jìn)入市場的投資者就更不會(huì)選擇在這個(gè)時(shí)候進(jìn)行開戶。因此選擇新增投資者開戶數(shù)（NIA）作為投資者情緒的一個(gè)源指標(biāo)。

借鑒Leger（2008）期貨市場投資者情緒指數(shù)的度量公式[14]：

其中，SIt是t時(shí)刻投資者的情緒指數(shù)；St是t時(shí)刻的凈頭寸；MAX（St）和MIN（St）是樣本期間凈頭寸的最大值和最小值。SIt的變動(dòng)范圍為0到1，代表著投資者情緒從極度悲觀到極度樂觀。為了避免投資者情緒各源指標(biāo)之間數(shù)值差異過大導(dǎo)致部分源指標(biāo)占比過大，部分源指標(biāo)占比過小，因此對(duì)各源指標(biāo)也按照公式（1）進(jìn)行預(yù)處理，處理后的新增投資者開戶數(shù)指標(biāo)（NIAR）計(jì)算公式為：

（二）市盈率

市盈率是股價(jià)除以每股凈利潤，是計(jì)算股市估值的最常用指標(biāo)，而估值水平的高低也可以間接反映出投資者情緒的高低。 當(dāng)市盈率較高時(shí)，代表投資者愿意以更高的價(jià)格進(jìn)行股票買賣，也就代表著投資者情緒較高；反之，當(dāng)市盈率較低時(shí)，則代表投資者情緒低迷。同樣，借鑒公式（1）計(jì)算市盈率指標(biāo)（PER）：

（三）換手率

換手率的高低能反映交易行為過程的熱烈程度。換手率較高，投資者在市場上的買賣行為較為熱烈，反映出投資者情緒高漲；換手率較低，表明投資者不愿意對(duì)股票進(jìn)行買賣，或者對(duì)買賣成交的價(jià)格不滿意， 反映出投資者情緒低迷。因此采用換手率作為投資者情緒指標(biāo)的源指標(biāo)，同樣借鑒公式（1），換手率（VOLR）的計(jì)算公式為：

（四）波動(dòng)率

波動(dòng)率是金融資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)程度，是對(duì)資產(chǎn)收益率不確定性的衡量。波動(dòng)率的高低可以反映投資者情緒的高低，當(dāng)波動(dòng)率較高時(shí)，表明參與市場的投資者較多， 投資者情緒也就較高；反之亦然。選擇20日波動(dòng)率（FLU）來進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)，計(jì)算公式為：

（五）數(shù)據(jù)來源

市盈率、換手率和波動(dòng)率這三個(gè)投資者情緒的源指標(biāo)均以滬深300指數(shù)為準(zhǔn)。同時(shí)，為了考慮大小盤輪動(dòng)效應(yīng)，選取了巨潮大盤、中盤和小盤指數(shù)。 考慮到新增投資者開戶數(shù)只有周度數(shù)據(jù)， 因此選取2011年1月至2017年3月間所有的周度數(shù)據(jù)，共319組，所有數(shù)據(jù)均來自東方財(cái)富金融數(shù)據(jù)庫。

四、實(shí)證檢驗(yàn)分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)分析

借鑒周亮（2017）的分析方法[5]，采用主成分法構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)。表1報(bào)告了四個(gè)投資者情緒源指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)系數(shù)， 可以看到，只有NIA均值和中位值在0.5附近，其余三個(gè)指標(biāo)的均值都遠(yuǎn)低于0.5， 表示這些指標(biāo)均為右偏分布。從右側(cè)相關(guān)系數(shù)表上可以看到，四個(gè)指標(biāo)之間兩兩間均存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，因此采用主成分分析是合適的。endprint

（二）投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建

1. 提前與滯后量的選擇。因?yàn)楦髯兞恐g會(huì)存在著一定的領(lǐng)先和滯后關(guān)系， 即某些變量的反應(yīng)會(huì)快于另一些變量， 因此在構(gòu)造最終的投資者情緒指標(biāo)前，首先需要對(duì)各源指標(biāo)的領(lǐng)先和滯后關(guān)系進(jìn)行分析。具體步驟為：第一步，對(duì)各源指標(biāo)的當(dāng)期值和滯后一期值一起進(jìn)行主成分分析；第二步， 嚴(yán)格按照85%以上的原則選擇出主成分，然后根據(jù)分析結(jié)果采用特征值加權(quán)得到初始的投資者情緒指標(biāo)ISI1； 第三步， 選取各源指標(biāo)在ISI1中系數(shù)較高的當(dāng)期值或滯后一期值作為構(gòu)造最終投資者情緒指標(biāo)的來源。

表2報(bào)告了主成分分析的結(jié)果， 可以看到，嚴(yán)格按照85%的原則， 一共可以提取三個(gè)主成分，可以解釋總體方差的90.88%。按特征值進(jìn)行加權(quán)，從而得到初始的投資者情緒指標(biāo)為：

ISI1=0.192NIARt+0.209PERt+0.219VOLRt+0.345FLURt+0.198NIARt-1+0.215PERt-1+0.242VOLRt-1+0.344FLURt-1 （7）

可以看到，NIARt-1、PERt-1、VOLRt-1、FLURt在ISI1的構(gòu)造方程中占比更高，因此選用這四個(gè)變量進(jìn)行主成分分析以建立最終的投資者情緒指標(biāo)。

2. 投資者情緒指標(biāo)的建立及分析

表3報(bào)告了四個(gè)變量的主成分分析結(jié)果，可以看到，仍然提取了三個(gè)主成分，這三個(gè)主成分累計(jì)方差占到了93.10%。 按照特征值進(jìn)行加權(quán)平均，從而得到最終的投資者情緒指標(biāo)，計(jì)算公式為：

ISI=0.268NIARt-1+0.293PERt-1+0.326VOLRt-1+0.489FLURt （8）

經(jīng)計(jì)算，ISI與ISI1相關(guān)系數(shù)為0.99，意味著雖然剔除了四個(gè)變量， 但是ISI保留了ISI1的幾乎全部信息。 而測算ISI與滬深300指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.87， 意味著本文所構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)能夠與滬深300指數(shù)具有良好的相關(guān)性。圖1報(bào)告了ISI與滬深300指數(shù)的走勢圖，從圖形上可以看到，兩者走勢同步，投資者情緒的高點(diǎn)略滯后于滬深300指數(shù)的高點(diǎn)，而投資者情緒的低點(diǎn)卻略領(lǐng)先于滬深300指數(shù)的低點(diǎn)。

（三）投資者情緒與大小盤指數(shù)間的關(guān)系

1. 協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)于金融時(shí)間序列， 為了避免偽回歸等現(xiàn)象，在進(jìn)行回歸分析前，首先需要對(duì)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。 表4報(bào)告了ISI及巨潮大盤（BIG）、中盤（MEDIAN）、小盤（SMALL）三個(gè)指數(shù)的ADF檢驗(yàn)結(jié)果， 可以看到，4個(gè)序列均是一階單整序列，因此在建立回歸方程之前，需要先進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。表5報(bào)告了巨潮規(guī)模指數(shù)與投資者情緒之間的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，可以看到，在5%的顯著性水平下，大盤、中盤及小盤指數(shù)均與投資者情緒指標(biāo)之間存在著協(xié)整關(guān)系。

2. 回歸分析

為了確定ISI對(duì)規(guī)模指數(shù)的領(lǐng)先關(guān)系， 根據(jù)AIC和SC確定ISI的滯后階數(shù)， 經(jīng)過反復(fù)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)滯后一期和滯后三期的ISI指標(biāo)在模型中最為顯著，模型擬合效果最好，因此采用滯后一期和滯后三期的ISI指標(biāo)作為自變量對(duì)規(guī)模指數(shù)進(jìn)行分析?；貧w結(jié)果如表6所示，對(duì)比三個(gè)模型的回歸結(jié)果可以看到，ISI對(duì)小盤指數(shù)的影響最大（回歸系數(shù)分別為0.752和0.513）， 對(duì)大盤指數(shù)的影響最?。ɑ貧w系數(shù)分別為0.595和0.293）；但是從模型整體擬合性來看， 大盤指數(shù)的擬合性最好（調(diào)整R2為0.7763）， 而小盤指數(shù)的擬合效果最差（調(diào)整R2只有0.6056），表明影響小盤指數(shù)的因素更為復(fù)雜， 模型中沒有包括的其他變量相對(duì)于大盤指數(shù)而言更多。

（四）大小盤指數(shù)輪動(dòng)分析

1. 不同情緒期規(guī)模指數(shù)的表現(xiàn)分析

由于投資者情緒對(duì)于不同規(guī)模的指數(shù)作用并不一致， 對(duì)于小盤指數(shù)的影響程度要大于中盤股和大盤股，因此可以通過投資者情緒的高低來進(jìn)行大小盤指數(shù)間的輪動(dòng)策略構(gòu)建。投資者情緒指標(biāo)值在0.08至1.2之間， 經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)0.35以下及0.55以上的數(shù)值均在三分之一左右，因此按照小于0.35、大于0.35但小于0.55、大于0.55的標(biāo)準(zhǔn)將投資者情緒分為三個(gè)區(qū)間，分別對(duì)應(yīng)低投資者情緒、 中等投資者情緒及高投資者情緒。同時(shí)為了避免數(shù)據(jù)波動(dòng)過大，導(dǎo)致情緒跳動(dòng)過于頻繁，對(duì)投資者情緒指標(biāo)進(jìn)行5日平均，以平均后的數(shù)值為依據(jù)進(jìn)行情緒期的劃分。最終得到低投資者情緒時(shí)期三個(gè)， 分別是2011年12月16日至2012年2月3日、2012年4月13日至2013年2月8日、2013年4月19日至2014年11月28日；中等投資者情緒時(shí)期五個(gè)，分別是2011年1月7日至2011年12月9日、2012年2月20日至2012年4月6日、2013年2月22日至2013年4月12日、2014年12月5日至2014年12月19日、2016年4月15日至2017年3月31日；高投資者情緒時(shí)期一個(gè)， 是2014年12月26日至2016年4月8日。

分別計(jì)算三個(gè)情緒時(shí)期的總體收益率、標(biāo)準(zhǔn)差及夏普比率（未扣除無風(fēng)險(xiǎn)利率），所得結(jié)果如表7所示。可以看到，在低情緒期，三個(gè)規(guī)模指數(shù)都獲得了上漲，其中小盤指數(shù)最大，達(dá)到了45.4%，但是從夏普比率可以看到，中盤指數(shù)在低情緒期的表現(xiàn)最好，夏普比率達(dá)到了13.694；中等情緒時(shí)期，只有大盤指數(shù)獲得了1.1%的上漲，中盤指數(shù)和小盤指數(shù)分別下跌了15.9%和11.4%，顯然在中等情緒期大盤指數(shù)表現(xiàn)最為穩(wěn)定；而高情緒時(shí)期，上漲幅度和夏普比率最大的均是小盤指數(shù)，同時(shí)也可以看出，高情緒時(shí)期的標(biāo)準(zhǔn)差要遠(yuǎn)大于低情緒期和中等情緒期， 說明高情緒期的風(fēng)險(xiǎn)更大。

2. 輪動(dòng)策略分析

從夏普比率來看， 在低情緒期中盤指數(shù)最高中等情緒時(shí)期大盤指數(shù)最高， 高情緒期小盤指數(shù)最高，因此相較于采取單一指數(shù)策略來說，采用輪動(dòng)持股策略在理論上可以獲得更佳的效果。 圖2和表8報(bào)告了輪動(dòng)策略的結(jié)果，可以看到，從收益率上來看，輪動(dòng)策略最高，比起小盤指數(shù)的45.51%還要高出6.22%；從標(biāo)準(zhǔn)差的角度看，雖然輪動(dòng)策略高于大盤指數(shù)的0.0319和中盤指數(shù)的0.0375， 但是低于小盤指數(shù)的0.04；因此，輪動(dòng)策略的夏普比率達(dá)到了13.66，要遠(yuǎn)大于大盤指數(shù)的5.893和中盤指數(shù)的2.819， 也高于小盤指數(shù)的11.375。因此，綜合來看，采用投資者情緒來對(duì)大小盤指數(shù)進(jìn)行輪動(dòng)策略是有效的，不僅可以獲得超額收益，而且可以有效降低投資風(fēng)險(xiǎn)。endprint

五、結(jié)論與展望

新增投資者開戶數(shù)、市盈率、換手率和波動(dòng)率四個(gè)變量所構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)能夠?qū)χ笖?shù)進(jìn)行較好的擬合，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.87；投資者情緒指標(biāo)對(duì)小盤股的影響最大，對(duì)大盤指數(shù)的影響最小，但是小盤股同樣受到其他因素更復(fù)雜的影響；風(fēng)格輪動(dòng)策略顯示，在低投資者情緒時(shí)候應(yīng)該選擇中盤指數(shù)，在中等情緒時(shí)期應(yīng)該選擇大盤指數(shù)，在高情緒時(shí)期應(yīng)該選擇小盤指數(shù)，策略在樣本區(qū)間取得了51.73%的收益率， 高于各規(guī)模指數(shù)的收益率， 且夏普比率也比規(guī)模指數(shù)要高出不少，因此基于投資者情緒的風(fēng)格輪動(dòng)策略是有效的。這種交易策略也是具有一定的投資實(shí)踐支撐的，小盤股票相對(duì)于中大盤股票而言，對(duì)市場情緒更為敏感，從而具有更高的波動(dòng)性。當(dāng)市場情緒較高時(shí)，小盤股票由于波動(dòng)性更強(qiáng)，往往能夠獲得更高的收益；但是當(dāng)市場情緒偏低時(shí)，整個(gè)市場成交低迷，股票下跌的可能性更大，小盤股票下跌的幅度更大，相反，中大盤股票由于對(duì)市場情緒不那么敏感， 下跌幅度往往更小甚至可能上漲，因此在投資者情緒較低時(shí)，持有中大盤股票是更為有效的交易策略。

不同于其他學(xué)者對(duì)于風(fēng)格輪動(dòng)主要采用經(jīng)濟(jì)周期變量或貨幣周期變量，基于投資者情緒的風(fēng)格輪動(dòng)策略， 采用的數(shù)據(jù)來自于證券市場本身，有更敏捷、更及時(shí)、更便于理解等特點(diǎn)，也更便于投資者進(jìn)行理解與應(yīng)用，這也是本文最大的創(chuàng)新和價(jià)值所在。但是所構(gòu)建的策略仍顯簡單，收益率和波動(dòng)率相對(duì)于巨潮小盤指數(shù)來說提升幅度并不大，接下來的研究可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行開展，以獲取更高的輪動(dòng)收益和更低的交易風(fēng)險(xiǎn)：首先，指標(biāo)的選取上，月度頻率的數(shù)據(jù)包含了更多的可以利用的指標(biāo)， 如GDP等經(jīng)濟(jì)周期數(shù)據(jù)、M2等貨幣周期數(shù)據(jù)， 將這些指標(biāo)結(jié)合起來，是很有研究價(jià)值的方向；其次，在對(duì)指數(shù)的跟蹤上，通過選股或指數(shù)增強(qiáng)等方式在風(fēng)格輪動(dòng)的同時(shí)獲得一定的超額收益是可以研究的方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]DE BONDT W P M. Betting on Trends：Intuitive Forecasts of Financial Risk and Return[J]. International Journal of Forecasting，1993（3）.

[2]FISHER K L，STATMAN M. Investor Sentiment and Stock Returns[J]. Financial Analysis Journal，2000（2）.

[3]余佩棍，鐘瑞軍. 個(gè)人投資者情緒能預(yù)測市場收益率嗎？[J]. 南開管理評(píng)論，2009（1）.

[4]王美今，孫建軍.中國股市收益、收益波動(dòng)與投資者情緒[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2004（10）.

[5]周亮. 投資者情緒及其對(duì)股票市場的影響研究[J]. 湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2017（3）.

[6]魯訓(xùn)法，黎建強(qiáng). 中國股市指數(shù)與投資者情緒指數(shù)的相互關(guān)系[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2012（3）.

[7]BAKER M，WURGLER J. Investor Sentiment and the Cross-section of Stock Returns[J]. Journal of Finance，2006（4）.

[8]DE LONG M R. Primate Models of Movement Disorders of Basal Ganglia Origin[J]. Trends in Neurosciences，1990（7）.

[9]易志高，茅寧. 中國股市投資者情緒測量研究：CICSI的構(gòu)建[J]. 金融研究，2009（11）.

[10]周亮. 中國波指、股指期貨與投資者情緒[J]. 稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)，2017（6）.

[11]LEE C， SHLEIFER M C A， THALER R H. Investor Sentiment and the Closed-End Fund Puzzle[J]. Journal of Finance，1991（1）.

[12]SWAMINATHAN B. Time-Varying Expected Small Fir Returns and Closed-End Fund Discounts[J]. The Review of Financial Studies，1996（3）.

[13]JANSEN W J，NAHUIS N J. The Stock Market and Consumer Confidence： European Evidence[J]. Economics Letters，2003（79）.

[14]LEGER L，LEONE V. Changes in the Risk Structure of Stock Returns： Consumer Confidence and the Dotcom Bubble[J]. Review of Financial Economics，2008（17）.

[15]CORREDOR P，F(xiàn)ERRER E，SANTAMARIA R. Investor Sentiment Effect in Stock Markets： Stock Characteristics or Country-specific Factors？[J]. International Review of Economics & Finance，2013（3）.

[16]王春. 投資者情緒對(duì)股票市場收益和波動(dòng)的影響——基于開放式股票型基金資金凈流入的實(shí)證研究[J]. 中國管理科學(xué)，2014（9）.

[17]蘇民，逯宇鐸. 經(jīng)濟(jì)周期視角下的資產(chǎn)輪動(dòng)模式[J]. 金融理論與實(shí)踐，2011（1）.

[18]韋立堅(jiān)，張維，張永杰，等. 中國股票市場風(fēng)格輪動(dòng)效應(yīng)及基于適應(yīng)市場假說的解釋[J]. 管理學(xué)報(bào)，2012（7）.

[19]郜哲. 基于投資時(shí)鐘原理的中國大類資產(chǎn)配置研究與實(shí)證[J]. 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（3）.

[20]周亮. 股災(zāi)是否改變了 股市的投資邏輯——基于A股面板數(shù)據(jù)的研究[J]. 金融理論探索，2016（5）.

[21]高波，任若恩. 基于主成分回歸模型的行業(yè)輪動(dòng)策略及其業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2016（19）.

[22]彭惠，劉欣雨. 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的中國股票市場行業(yè)輪動(dòng)現(xiàn)象研究[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2016（1）.endprint