利用流通股本分布尋找上漲信號

張晗

技術分析對交易而言是重要工具，其中流派眾多并且誕生了波浪理論等經典理論，但是千人千浪的局面導致其應用價值大打折扣。一個重要的原因就是技術分析者眾，但能解其邏輯者寡，過于關注“形”就容易忽視第一性原理。技術分析的基礎是微觀結構，本報告以流通股本分布作為分析工具，把行為金融學作為邏輯基礎，提取各類因子進行定價研究，最終定量計算得到漲跌信號，可作為主動管理的輔助工具。

擇時最重要的任務就是回答以下三個問題：

（1）股價高位是否面臨下跌？

（2）連續下跌后是否觸底反彈？

（3）上漲趨勢在當前時點能否延續？

此部分我們將在解釋微觀結構原理的基礎上構造擇時信號，并且定量的回溯信號的有效性。

1.超跌反彈信號構建

發生超跌反彈的基礎是前期股價經歷了持續大幅的縮量下跌，流通股本分布呈現斷層，并且多數的超跌反彈都是v型反轉。以2024-2-5的計算機指數為例，整個1月份計算機指數出現了20%以上的調整，區間日均換手率僅為2%，顯著低于其正常3%的換手率，此階段交換的股本數量較少，多數持股發生在調整之前。行為金融學上的處置效應意味著投資者更傾向于持有虧損的股票而賣出有盈利的個股。所以此時股價一旦反彈，即便上行30%也未能改變多數持股人的心態，即上漲面臨的阻力較小。（見圖一）

圖一：從計算機指數看超跌反彈特征

此外，2022年4月26日的新能源行業也出現了類似的股本分布形態。

超跌反彈信號的觸發是以下三個條件交集：（1）累計獲利股本比例為10%以內；（2）當前價格和上方20%區間內累計股本分布不超過15%；（3）出現底分型。

以波動較大的計算機指數為例，圖二表示超跌反彈信號發出的時點，在2022年4月、2022年10月、2024年1月等時點均發出了超跌反彈的信號，此后指數均有較好的反彈表現。

圖二：模型超跌反彈信號分布

定量的統計超跌反彈信號發出后持有5個交易日、10個交易日的持倉表現，以及按照跌破10日均線作為賣點進行優化。統計范圍是40個行業指數自從2017年至2024年3月所發出的信號。

信號發出后一周的平均持有收益達到近5%，延長持有期至兩周時收益率進一步提升，但是盈虧比和勝率有所下降，原因是捕捉到了持續性較強的幾輪超跌反彈行情，但是對于小級別行情也增加了誤判率。如果利用均線系統對賣點進行改進，當收盤價跌破10日線時賣出，勝率和盈虧比均得到較為顯著改善。

2.識別頂部信號

價格頂部識別是擇時方法論中最難的部分，情緒高漲期的場外資金，并且場外資金的體量并非微觀結構研究所能回答。我們在2023年6月21日的報告《從資金擴散識別微觀結構惡化》中提到一種思路，當資金在一個板塊中充分擴散往往是價格拐點的到來。該方法是從微觀到中觀的擇時方法，接下來我們嘗試利用流通股本分布，直接對行業指數進行建模得到信號。

當價格發生大幅上漲進入短期平臺震蕩期，如果缺乏增量資金股價容易回調，當股價跌破震蕩平臺下沿，意味著諸多短線資金發生虧損，投資者預期發生變化，則股價反彈會遇到平臺價位的較大阻力。量化模型信號設計：過去一周獲利盤比率達到90%以上，股價回調使得獲利股本比率下降25%以上。

以計算機指數為例展示所識別出的高位信號發生時點，如圖三所示。

圖三：高位信號分布特征

定量統計2017年以來40個行業指數的頂部信號表現，在其后一周或兩周的時間窗口內僅為小幅下跌，平均跌幅僅為1%，但指數波動率平均達到年化40%-50%，是正常區間波動率的一倍。即高位信號在幫助組合規避回撤的同時也會損失部分收益，整體上還是可以提高組合夏普比率。

3.上漲中繼確認信號

股價在上漲趨勢中并非每個時點的確定性都相同，而是在某些結構特征下的上漲延續性較強，其中之一就是平臺突破。不同研究框架下的平臺突破具有不同含義，本報告中定義為：股價上漲沒有伴隨成交量的顯著放大，但是獲利股本比率大幅提升。該特征說明投資者持股信心較強，即便是短期內多數投資者獲利，仍然未出現放量賣出的現象。

2019年2月11日的農林牧漁指數是比較典型的穩量平臺突破，在2個交易日之前獲利盤比率僅有40%，而此后經過1.6%的換手把獲利盤比率大幅提升至70%之上。（見圖四）

圖四：2019年2月農林牧漁指數出現平臺突破的股本分布特征的量、價背離（%）

量化信號構建：換手率處于過去40個交易日的70%分位以內，獲利盤比率提升30%以上。

利用40個行業指數2018年以來數據進行回測，平臺突破信號的表現如圖五所示。

圖五：平臺突破信號表現

文中圖片數據來源：Wind，國泰君安證券研究所

該信號具有比較顯著的統計效果，在信號發出后的一周內平均持有指數收益率為3.3%，后兩周內持有平均收益為5%，進一步如果利用均線確定賣出點，則平均持有收益率可提升至6.7%，盈虧比和勝率也相應得到提升。