行为金融学在量化投资中的应用

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行为金融学在量化投资中的应用

行为金融学认为,人并非是完全理性的,由于信息不足和认知能力有限,投资者在决策过程中可能会产生许多心理偏差,如过度自信、自我归因和保守等,并由此产生了两个异常投资行为过度反应(Overreaction)和反应不足(Underreaction)。异常投资行为使股价过分波动,股票价格脱离其价值,不仅使投资者承担了较大的投资风险,而且也不利于资本市场功能的发挥,通过对过度反应与反应不足的表现进行分析,找出其产生的渊源,即可提出相应的规避策略。也可以以管窥豹,看到行为金融学在量化投资学的一般的应用场景。


过度反应与反应不足的表现

过度反应及其表现

过度反应是指人们对某一信息或事件的发生做出了比正常反应更加强烈的反应。将其引申到股市中是指这样一种现象,由于投资者对可能影响股价的某种信息或事件的影响力存在认识上的偏差,股价会出现过度涨跌。即股价会因利好消息而过度上涨,或因利差消息而过度下跌,从而偏离其基础价值,而在随后的一段时间内,这种偏离将被反向修复。

反应不足及其表现

反应不足是指投资者低估了最近获得的信息,处于保守状态,对某些信息反应冷淡,甚至没什么反应。本来属于“大”的利好或利空消息,在消息公布时,却得不到市场的回应或市场反应微弱。反应不足意味着价格在一定时期内将沿原方向继续运动,形成趋势

过度反应与反应不足的成因

从投资者心理来看,导致过度反应的原因主要有两方面:1. 过度自信(Overconfidence)。2. 自我归因偏差(Selfcontributionbias)。过度自信是指人们倾向于过度相信自己的判断,而低估这种判断可能存在的偏差(DeBondtandThaler,1985)。自我归因偏差则是指投资者过于高估或认可与自己意见一致的信息,而忽视意见相左的信息,若成功则归因于自己的努力,失败了则归于运气不好,这种意识随着投资收益的增加会不断加强,导致股价会因某一利好消息或利差消息上涨再上涨或下跌再下跌。导致反应不足的心理原因是保守性偏差(Conservationbias)。保守被证实偏离贝叶斯估计或判断,即对基础评判给予过多的权重,而对新的数据重视不足,保守易引致反应不足(JamesMonter,2002)。固执(BeliefPerseverance)是保守的一个极端情形。人们一旦形成某种看法,往往就死死坚持它。过度反应和反应不足还与心理距离有关。心理距离有时间上和空间上两种。时间上的心理距离是指新消息产不产生影响或影响大小,与消息好坏无关或关系不大,只与消息产生效果所需时间长短有关。过度反应和反应不足还可以用投资者的心理账户来解释。在进行决策时,人们往往倾向于不是权衡全局情况进行考虑,而是在心里无意识地把它分成几个部分(心理账户)来看,对每个账户釆取不同决策。在股票市场上,投资者会将自己的投资组合分成两部分:一部分是风险低的安全投资,另一部分是风险较高但可能使自己更富有的投资。在考虑问题的时候,投资者往往每次只考虑一个心理账户,把目前要决策的问题和其他的决策分别看待,即将投资组合放在若干个“心理账户”中,不太在意它们之间的共同变异数,由于投资者过于关心单个账户的盈亏而不是注意整体效果,可能会导致过度反应和反应不足。

反转策略与动量策略

过度反应的规避策略主要是反转策略(ContrarianttradingStrategy),而动量策略(MomentumtradingStrategy)则主要用于纠正反应不足。

反转策略

反转策略,就是买进过去表现差的股票、卖出过去表现好的股票,以此进行套利的投资方法。反转一般分为价格反转和收益反转。价格反转是指这样一种统计现象,如果以证券市场上过去3~5年的回报为基础将股票分为“输家”和“赢家”组合(即过去表现差的股票和过去表现好的股票),则在随后的3~5年可以观察到,过去的输家战胜了过去的赢家。而收益反转是指以近期的各类财务比率,如E/P(收益价格比)、B/M(账面价值与市场价值比率)等,将股票分为收益型股票和成长型股票,则在随后的3~5年可以发现,收益型股票战胜了成长型股票。如果买进过去的收益型股票、卖空过去的成长型股票,则可以获得高于市场的超常回报。因为收益型股票往往是过去表现差的股票,而成长型股票一般是过去表现好的股票,所以也是一种反转现象。

动量策略

动量策略,即预先对股票收益和投资量设定过滤准则,只有当股票收益或股票收益和投资量同时满足过滤准则时,才买入或卖岀股票。价格动量与价格反转是对应的,只不过是以证券市场上过去3~12个月的回报为基础,而且过去的输家仍然是输家,而过去的赢家仍然是赢家。若投资者发现股市当前处于反应不足,股价在未来仍有可能延续时,要及时实施动量策略,即买进具有上涨空间而卖出仍有继续下跌趋势的股票,当股价接近趋势的尾部时,再在高位抛出或低位吸进,从而实现投资价值。

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