趨勢交易者和反趨勢交易者中的處置效應
2014-04-29 20:34:42李佳惠丁寒雪
中國管理信息化 2014年18期
李佳惠 丁寒雪
[摘 要] 本文以北京科技大學學院路公選課程《中國股票市場》的股票模擬交易數據為基礎，研究個人交易者中趨勢交易者和反趨勢交易者對于處置效應的傾向性。在理解處置效應的成因時，不僅以價值函數為基礎，還考慮了概率權重函數。在對處置效應的定量分析上選用DE1，DE2，DZ三個不同模型。對交易趨勢的定量分析，本文創新了SU、BD模型。本文的主要假設是反趨勢交易者比趨勢交易者更傾向于表現出處置效應。研究結果表明：①盡管是股票模擬交易，但大部分受測者仍表現出處置效應，且存在異質性。②樣本的整體交易趨勢明顯，但仍存在異質性。③與假設一致，反趨勢交易者更傾向于處置效應。且相比于跌勢，漲勢時處置效應表現得更明顯。
[關鍵詞] 趨勢和反趨勢交易；處置效應；價值函數；概率權重函數
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 18. 055
[中圖分類號] F832.48 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）18- 0084- 04
0 引 言
近年來，處置效應在行為金融領域已經不再是一個新鮮的話題。然而縱觀國內該方面研究，對處置效應的解釋仍主要依靠價值函數，研究方法也大都較為陳舊，仍主要采用Odean的定量模型DE1，且大部分研究仍停留在整體水平上，而忽略了處置效應的個體異質性。基于此，本文同時用價值函數和概率權重函數來解釋處置效應，分別從整體和個體角度出發，用國外最新模型DE2、DZ對處置效應進行定量分析來克服DE1模型的不足。
相比于處置效應，國內關于交易趨勢的研究很少，甚至對于交易趨勢的稱謂也不盡相同。為避免含義模糊，本文將“高拋低吸”的交易趨勢名稱定為反趨勢交易；對于“追漲殺跌”，本文將其定名為趨勢交易。且國內對于交易趨勢的研究大都側重利潤與交易趨勢之間的關系，鮮有研究對已有的真實交易數據進行交易趨勢辨別，分析投資者的交易趨勢傾向，關于辨別交易者交易趨勢的研究方法幾乎為零。
本文同時從價值函數和概率權重的角度，考察交易趨勢不同的交易者處置效應傾向。
1 研究數據和方法
1.1 數據
本文選取北京科技大學學院路公選課《中國股票市場》2012年10月25號場2的下降段和2012年11月8號場1的上升段的交易數據，見圖1～2。
選取該數據的原因如下：①《中國股票市場》是學院路的選修課，參與模擬股票交易的學生有120人，觀測值較多。該實驗受測者都是學生，避免了受測者影響處置效應的一些其他特質（年齡段、工作、經驗等等）。由于是學院路公選課，涵蓋的學生遍布學院路不同學校，不同專業，克服了受測者都是經管專業的同年級學生的偏頗性。②選取的兩場數據都有大賬戶干預，保證了受測者本身交易不會影響股價的前提條件。且學校的模擬交易市場還排除了長期趨勢中一些噪聲（如隔天趨勢）的干擾。③由于投資者的決策參考點（判斷盈利/虧損的股價基準點）不同，因此本文選取兩段從開盤起就一直上升和下降的數據，不論投資者的參考點是什么，在上升段都盈利，下降段都虧損。由此克服了計算處置效應時不同投資者參考點不同帶來的麻煩。
選取的下降段交易數據受測者數量為93 （N1=93），上升段交易數據受測者數量為94 （N2=94），兩場的重疊受測者數量為64 （N=64）。兩場數據整場交易時間都為20分鐘，截取20121025場2開盤至開盤后11分鐘的交易數據，20121108場1從開盤至開盤后5.9分鐘的交易數據。
模擬交易是委托制，沒有交易費用，是即買即賣制。在模擬交易中，受測者只可交易東凌糧油公司股票，且每個受測者都有一定虛擬資金，但互不相同。受測者只能與模擬股票市場而不能與其他受測者互相接觸，受測者之間也不可互相買賣股票。
由于受測者最終的成績排名和交易收益狀況排名一致，因此每個受測者的交易目的都是收益最大化，保證了數據的可取性。
1.2 研究方法
1.2.1 處置效應
參考Odean的方法，在盈利/虧損區間被賣出的股票數量記為RG（realized gain）/RL（realized loss），未賣出股票數量記為PG（paper gain）/PL（paper loss）。計算出每個受測者的RG、RL、PG、PL后，算出實現盈利比率和實現虧損比率：
PGR （the Proportion Of Gain Realized） =RG/（RG+PG） （1）
PLR （the Proportion Of Loss Realized） =RL/（RL+PL） （2）
接下來用3個模型來將處置效應定量化：
DE1=PGR-PLR （3）
這是Odean研究所用的方法。DE1為零，表明沒有交易傾向被揭示；DE1為正，表明有處置效應傾向；DE1為負，表明有與處置效應相反的交易傾向。當DE1為正值時，數值越大，處置效應傾向越強。但是，DE1指數會受到投資組合規模和交易頻率的影響：投資組合規模越大，交易頻率越大，則DE1指數越小。
DE2=PGR/PLR （4）
這是Odean提出的指數，該指數由于是實現盈利比率與實現虧損比率相除，因此不受投資組合規模和交易頻率的影響。DE2=1，沒有交易傾向被揭示；DE2>1，有處置效應傾向；DE2<1，有與處置效應相反的交易傾向。當DE2>1時，DE2指數越大，處置效應越強。
DZ= RG/RL-PG/PL （5）
DZ指數由Dhar和Zhu提出，該指數同樣不受投資組合規模和交易頻率的影響。DZ=0，沒有交易傾向被揭示；DZ>0，有處置效應傾向；DZ<0，有與處置效應相反的交易傾向。當DZ>0時，DZ指數越大，處置效應越強。
1.2.2 交易趨勢（趨勢交易和反趨勢交易）
為量化交易者的交易趨勢，計算每個交易者在上升/下降期間的買入股數、賣出股數，分別記為BU/BD、SU/SD。接著計算以下兩個比率：
下降趨勢中的買入比率（BD）
BD（Buying propensity during downtrends） =BD/（BD+SD）（6）
上升趨勢中的賣出比率（SU）
SU（Selling propensity during uptrends） = SU/（BU+SU）（7）
反趨勢交易者有較高的BD、SU指數。BD，SU的值在0與1之間，0意味著趨勢交易傾向，1意味著反趨勢交易傾向。雖然上升段、下降段時間不同，但BD，SU不會受到時間的影響，因此不需用時間進行加權。
1.3 趨勢和反趨勢交易者中的處置效應
本文首先提出疑問是否投資者對于處置效應的傾向性與交易趨勢有關。根據Dacey和 Zielonka 的研究，我們假設處置效應是由兩個因素導致的：①價值函數，②概率權重函數。趨勢交易者和反趨勢交易者的價值函數是一致的，他們都傾向于賣出盈利股票，持有虧損股票。然而，由于趨勢交易和反趨勢交易其本身的定義，兩種投資者評估未來股票價格變化趨勢的概率是不同的，因此兩者的概率權重函數不同。當趨勢交易者持有漲勢的股票時，他預計該趨勢會繼續；反趨勢交易者則會預計未來趨勢會反向發展。趨勢交易者賣出股票的傾向會減弱，而反趨勢交易者賣出股票的傾向會加強。反之亦然。因此，在股票處于漲勢時，反趨勢交易者賣掉股票的傾向比趨勢交易者大；在處于股票跌勢時，反趨勢交易者持有股票的動機比趨勢交易者大。
基于以上定性分析，我們提出主要假設：反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應。
下面進行定量分析，檢驗該假設。分別將每個投資者的，BD、SU指標作為自變量，處置效應的3個指標作為因變量，構造回歸模型：
DE1=αBD+βSU +γ （回歸1）
DE2=αBD+βSU+γ （回歸2）
DZ = αBD+β SU+γ （回歸3）
由于BD、SU越接近于1，投資者越有反趨勢交易的傾向，因此，若回歸系數α、β大于0，則假設成立，反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應；若回歸系數α、β等于0，則不同交易趨勢投資者的處置效應傾向性一致；若回歸系數α、β小于0，則與假設相反，趨勢交易者比反趨勢交易者更易表現出處置效應。當然，還要檢驗相關系數的顯著性。
2 實證分析
2.1 處置效應
首先，對股票模擬市場進行一個整體上的分析，發現虧損段買入數量為3 124股，賣出數量為855股；在盈利段買入數量為601股，賣出數量為1 266股。虧損段買入股票比賣出股票數量多2 269股，盈利段賣出股票比買入股票數量多665股。受測者整體上有“賣贏持虧”的傾向性。
由于虧損段時間為11分鐘，盈利段時間為5.9分鐘，這種時間上的偏差會影響PGR、PLR指數。為排除時間偏差，分別計算虧損段和盈利段每分鐘買賣數量。在分鐘化的數據基礎上，我們計算了模擬交易市場整體上的PGR= 0.001 129， PLR= 0.000 212，DE1= 0.000 917，DE2=5.325 DZ=4.328 2。可以發現，受測者整體上有處置效應傾向。
計算每個受測者的PGR、PLR、DE1、DE2、DZ指標。結果顯示，受測者的3個指標結果一致。DE1指標沒有無效結果，但DE2和DZ指標公式中由于有除法，因此有些受測者無法計算處置效應：一些受測者PLR為0，也就是受測者在虧損時沒有賣出股票，這導致DE2值無法計算；一些投資者的PL、RL為0，也就是虧損時沒有賣出或沒有買入，這導致DZ值無法計算。刪除沒有交易和持股數量為0的受測者，剩余57名有效受測者，其中有處置效應傾向的受測者為47名，反處置效應傾向的受測者有10名。表現出處置效應的受測者占整體樣本的82.14%。這表明模擬交易市場上大部分受測者有處置效應傾向，但也有少數受測者有反處置效應傾向，受測者的處置效應傾向有異質性。
2.2 交易趨勢（趨勢交易和反趨勢交易）
首先，進行整體上的分析。分別計算模擬交易市場上升段和下降段的每分鐘買賣數量。下降時買入、賣出數量分別為3 124、855股，上升時買入、賣出數量分別為601、1 266股，下降時買入股數比賣出股數多2 269股，上升時賣出股數比買入股數多665股。受測者整體上在下降時更傾向于買入，上升時更傾向于賣出，有反趨勢交易傾向。計算整體的SU=1 266/1 867=0.68>0.5，BD=3 124/3 979=0.79>0.5，這同樣說明受測者整體上呈反趨勢交易傾向。
計算每個人的BD、SU指數。結果顯示，模擬市場中的57名受測者，有36名在上升段和下降段的交易趨勢一致（其中7名趨勢交易者，29名反趨勢交易者），有21名在漲勢和跌勢的交易趨勢不一致。由此可以得出以下結論：大部分受測者交易策略穩定（36名受測者，占樣本受測者的63.16%）。在漲勢和跌勢采取相同交易趨勢的受測者中，趨勢交易者有7名，占12.28%，反趨勢交易者有29名，占50.88%，可見大部分受測者為反趨勢交易者。
2.3 趨勢和反趨勢交易者中的處置效應
為檢驗本文主要假設，分別對回歸1、回歸2、回歸3方程進行回歸。
回歸（1）由于DE1值太小，因此將因變量擴大1 000倍對56名受測者進行回歸。方程R2（8.9%）不是很大，擬合程度不是很好，F檢驗值2.574
雖然DE1、DE2、DZ三個指數分別從不同角度來解釋處置效應，其中，回歸（1）的回歸效果不好，這可能是由于受交易頻率和投資組合規模的影響，因此去除回歸（1）。而回歸（2）、（3）的結果很好且很一致，SU、BD前系數幾乎一致，因此采用回歸（2）、（3）。SU、 BD 前系數為正數，這驗證了本文假設，反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應。SU前系數21.17，BD前系數12.35，這表明SU每增加一個單位，處置效應會增加21.17單位，BD每增加一個單位，處置效應會增加12.35個單位。可見交易趨勢對于處置效應傾向的影響很大。而SU前系數幾乎是比BD前系數的兩倍，說明反趨勢交易者在漲勢時比跌勢時更易表現出處置效應。
3 結論及政策建議
本文用北京科技大學股票模擬實驗室的交易數據，研究趨勢交易者和反趨勢交易者之間的處置效應。研究結果表明：①82.14%受測者存在處置效應，但仍有一部分人沒有表現出處置效應或表現出反處置效應，且個體處置效應存在異質性。②模擬市場整體上呈反趨勢交易傾向，但趨勢傾向存在異質性，大部分個體是反趨勢交易者。③驗證了假設：反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應。且反趨勢交易者在漲勢時比跌勢時更易表現出處置效應。
基于以上結論，本文建議：①使交易者了解其交易趨勢。政府相關部門及機構應制定相關政策，規定證券公司在交易者開戶前教育交易者了解處置效應的存在及影響，并通過調查問卷或模擬交易等形式使交易者了解其交易趨勢，尤其提醒反趨勢交易者更加注意股票的盈利和虧損，防范處置效應。由于以往都認為處置效應在跌勢時的惡果更嚴重，因此提醒交易者更注意止損，而本文發現反趨勢交易者漲勢時更易受到處置效應的影響，因此要在漲勢時同樣要注意防范處置效應。②加強交易者的教育。我國大部分交易者經常由于專業知識不足而無法有效利用市場信息，因此政府、各大券商、中介機構應對交易者進行投資基本知識的教育，也進行相關投資心理學的教育，提高交易者的理性程度，盡量避免非理性行為。
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