短期交易策略范文第1篇

【关键词】市场大环境；人民币对外汇期权；交易策略

一、市场大环境下期权交易策略概述

1.期权交易策略构建原则

在当前市场大环境下，客户的外汇期权的交易策略不能与货币交易的背景相脱离，也就是说外汇期权交易策略不是由客户自己根据汇率或者期权价格变动来决定的，而是要在真实的市场环境下进行，所以说在期权交易策略的构建中必须要坚持实需性的原则。

2.期权交易策略的内容和现状

（1）期权交易策略的内容

人民币对外汇期权的交易策略有很多种，但是无论哪种交易策略都是以买入买权、卖出买权、买入卖权、卖出卖权为基础的。这几种交易策略是最基本也是最实用的。根据上述提及到的期权交易策略的构建坚持实需性原则，我们可以看出，我国对期权交易的规定决定了只要仔细了解这几种交易策略就可以了，以下笔者进行了简单的介绍。

第一，买入买权。这种交易策略是指投资者可以在截止期权到期日（含到期日）之前，按照一定的价格买入某种货币。

第二，卖出买权。这种交易策略是指投资者可以在截止期权到期日（含到期日）之前，按照一定的价格卖出某种货币。

第三，买入卖权。这种交易策略是指投资者可以在截止期权到期日（含到期日）之前，按照一定的价格买入某种货币。

第四，卖出卖权。这种交易策略是指投资者可以在截止期权到期日（含到期日）之前，按照一定的价格卖出某种货币。

（2）期权交易策略的现状

由此可见，上述的四种外汇期权交易策略，都是以真实的市场交易为基础的，而且也都是最基本，有投资回报的。但是在当前的市场大环境下人民币的对外汇期权交易策略的现状不太乐观，主要的就是核心的交易策略较为单一。

当前期权产品为了迎合市场的需要正在不断的创新，人民币对外汇市场的发展也较为稳定，外汇期权的交易策略的种类也很繁多，但是无论是简单的期权交易还是期权组合，都以近远期的货币发展趋势为交易思路，这就导致核心的交易策略较为单一。

3.评价期权策略的绩效方法

（1）信息比率

（2）夏普比率

二、市场大环境下的人民币对外汇期权交易策略选择细则

根据当前的市场大环境来看，外汇期权的交易策略无法适用于任何情况，在期权交易策略的选择上还是要坚持一定的原则，这样才能够保证所选期权的科学性和合理性。任何一种期权交易策略是否能够实行，主要由这两个方面决定：一方面要对汇率的波动有准确的预估；另一方面在期权的规定期限内能够正确的预估人民币的即汇率。

1.科学选择期权种类

企业在选择期权种类的时候，首先要了解自身所持有的货币具有什么样的发展趋势，这种货币的即期汇率的趋势如何，然后在决定期权的种类。对于选择买权还是卖权都要根据即期汇率，在升值的情况下，选择看涨期权这样才能够在期权到期日获得更多的收益，反之则选择看跌期权。

2.合理选择交易方向

交易方向的选择一般以隐含波动率为标准，根据持有者的期权在期权期限内的汇率波动高低来决定持有何种头寸。当前在市场大环境下，隐含波动率报价偏高，而人民币汇率的波动性又较低，所以在这种情况下，一般持有期权短头寸的优势较多。人民币对外汇期权在交易方向的选择中，必须要将方差率与漂移率的数据预估准确，否则有一项出现错误都会导致整体的方向受到影响，两项如果都出错，最后盈利的机会可以说是少之又少。

三、结束语

综上所述，在当前的市场大环境下外汇市场的波动十分的频繁，人民币对外汇期权的交易策略经过优化之后只能在短期的市场内占据一定的优势，如果想要取得长期的效益，应该在期权交易策略的选择上遵循相应的原则，而且与交易策略运用中市场数据分析的准确与否也有很直接的关系。

参考文献：

[1]李谷. 人民币外汇期权市场及产品实务应用[D].上海交通大学，2013.

[2]李剑锋. 当前市场环境下人民币对外汇期权交易策略研究[D].厦门大学，2013.

[3]闫永记，张占山. 基于商业银行视角的人民币对外汇期权交易研究[J]. 合作经济与科技，2013，11：61-62.

短期交易策略范文第2篇

一、文献综述

近年来，证券市场中的反转与惯性现象逐渐成为研究热点。价格反转是指早期收益率低的股票在之后的表现会超过早期收益率高的股票，价格惯性则指早期收益率较高的股票平均仍会在接下来的一段时期内超过早期收益率较低的股票。从理论研究的角度看，这些能给投资者带来超常收益的规律性现象是对传统资本市场理论，特别是“有效市场假说”(EMH)的极大挑战；从投资实践的角度看，投资者可以根据股票过去的价格预测其未来的变动情况，从而获取超额收益。如果确实存在这一价格变化规律，那么，这就形成了两种投资策略：反转投资策略(contrarianInvestmentstrategies，简称反转策略)和惯性投资策略(MomentumInvestmentstrategies，简称惯性策略)。[2]

（一）国外反转和惯性策略的研究

1.反向投资策略

反向投资策略就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。由于股票市场经常是反应过度和反应不足的,对反应过度的修正会导致过去的输家的将来表现高于市场平均水平,从而产生长期超常回报现象。行为金融理论认为,由于投资者在实际投资决策中,往往过分注重上市公司近期表现的结果,通过一种质朴策略(NaveStrategy)——也就是简单外推的方法,根据公司的近期表现对其未来进行预测。从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应,形成对绩差公司股价的过分低估和对绩优公司股价的过分高估现象,为投资者利用反向投资策略提供了套利的机会。DeBondtandThale（r1985、1987）首次提出长期内过度反应的证据，证明市场上存在价格反转现象，标志着对股市惯性和反转现象研究的正式开始。此后，Jegadeesh（1990）提出了在更短时间间隔内如月和周间隔内短期收益反转的证据。

2.惯易策略

惯易策略是指在分析股票过去相对短的时间内(通常是一个月到一年)表现的基础上,预先对股票收益和交易量设定过滤规则(filterrules),当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤规则就买进或卖出股票的投资策略。Jegadeesh和Titman(1993)最早发现的惯性策略，Hong、LimandStein（2000）注意到分析师覆盖度越低的股票惯性越强。Ahn、ConradandDittma（r2003）引入随机折现因子来评估惯性策略的收益，他们认为以CAPM作为解释的基准点可能是不正确的。

（二）国内反转和惯性策略的研究

王永宏和赵学军(2001)以深沪两市1993年以前上市的全部A股为研究样本，分别考察了1993年到2000年之间的惯性收益和反转收益，发现只有反转策略显著，而惯性策略不显著。[3（]P12-15）杨忻、陈展辉（2004）基于1992-2001年的沪深A股市场的全样本数据，采用Jegadeesh和Titman(2001年)方法,研究中国股市惯性和反转投资策略，得出短期内中国A股市场总体而言并不存在显著的惯性现象，过去的赢家或者输家在未来的表现并没有显著差异。[4]王晓国，王国顺(2005)通过300种惯性/反转策略,2个样本时段,3种样本容量.实证发现中国基金市场存在中期(52-78)周惯性现象.不存在(1-78)周反转现象，并且这种现象不是人为的结果。[5]谢赤、禹湘、周晖（2006）以偏股型证券投资基金为研究对象，分析得出：在交易策略上，证券投资基金整体采用惯易策略，但倾向于买过去表现好的股票，尤其是收益率高于同期上证综合指数收益率的股票；不倾向于卖出过去表现差的股票，即采用高买高卖的策略。[6]庄悉备（2008）对开放式基金重仓股的行为投资策略分析从行为金融的角度揭示短期动量现象存在的原因和机理，实证结果表明基金经理资产配置不合理会导致赢家经理增仓时采取惯性策略、减仓过程中投资策略不明显，输家经理减仓时惯性策略表现非常明显，而增仓时投资策略不明显。[7]

二、反转与惯性投资策略的模型与方法

（一）数据处理方法

考虑到我国股市波动幅度较大，短期内股票出现大幅度上涨和下跌的现象较普遍，因此，采用间隔时间较短的周收益率来检验股票价格的自相关性。周收益率的计算通常使用周收盘价对数的一阶差分作为收益率指标，以便更好地符合正态分布的要求。

（二）反转与惯性策略算法

本文对惯性策略和反转策略的研究采用比较简单的非重叠的抽样方法（如图1），这样更符合实际中的运用，而且也可以避免重叠抽样方法中收益率可能出现的自相关和异方差问题。由于我们采用的数据周期为172周，可以解决样本数据较少的矛盾。定义S为排序期(即投资组合构建期)，H为持有期。下列步骤即为惯性策略和反转策略的基本算法:1.从某一时点开始，以股票(在以前已经上市且在和之间有收益率数据的样本)前S段时间的收益率为基准进行从高到低排序；2.将上述排序好的股票分成十个等份构成等价值权重组合，依次为Pl，P2，，P10。第一个组合P1称为Winners，最后一个组合P10称为Losers；3.计算各个组合在从时刻到+时刻的累积对数收益，i=1,,10；4.在时刻+重复上面的过程，为时间滑动长度。

（三）反转与惯性策略的数学模型[8]

设初始投资时刻为t。（）为[1，]时期市场上所有股票的集合，设（）中的股票数目为N=N(t)，在[1，]时期股票i的收益率为t（1），∈（）。按[1，]时期收益率的大小将（）中的股票从高到低排序，然后等份成10组，分别为1（），2（），10（），称1（）为Winners，10（）为Losers。定义惯性策略买入函数为定义反转策略买入函数为Winners在[，+2]时期的收益率为（2）Losers在[，+2]时期的收益率为（2）所有股票在[，+2]时期的平均收益率为（2）用（2）作为[，+2]时期的市场平均收益率，那么可以得到:Winners在[，+2]时期的超额收益率Losers在[，+2]时期的超额收益率惯性策略的操作就是买入Winners，卖出Losers，在[，+2]时期的收益率为反转策略的操作就是买入Losers，卖出Winners，在[，+2]时期的收益率为如果市场有效，那么如果股票收益存在惯性特征，那么有如果股票收益存在反转特征，那么有

三、实证分析与结果

（一）实证分析

1.样本选择以及数据处理

（1）样本选择

本文的股票交易数据取自“巨灵金融终端”数据库，按照下述标准选取样本：①样本选取的时间包括中国股市一个比较完整的牛熊市，以2005年6月6日到2007年10月16日为牛市，以2007年10月17日到2008年11月3日为熊市，其后为另一个周期循环；②由于本文以机构投资者的投资策略为研究对象，因此本文的样本数据采用2005年6月至2008年11月在上海证券交易所和深圳证券交易所上市交易的基金重仓股股票的周复权数据，样本期为172周(除去春节、“五一”、“十一”等长假股市休市)；③从上述所得样本中再选择2005年至2008年中至少两年以上为基金重仓股，且基金持股占该股流通市值比例在15%以上的股票(并去掉新股、ST股)，从而得到31个股票样本。

（2）数据处理

①计算样本期内31个股票样本的周收益率，即周收盘价对数的一阶差分，从而每支股票都得到171个周收益率数据；②将每支股票的171个周收益率数据按非重叠算法分别计算出持有期（3、6、9、12、24、36、48周）和排序期（3、6、9、12、24、36、48周）的数据；③为保证样本期限的一致性，将31只样本股中期限短于172周的5只股票的去掉，剩余股票中有11只股票在样本期内的累积超额收益率大于0，将其视为Winners组合；15只股票在样本期内的累积超额收益率小于0，将其视为Losers组合。

（二）实证结果

短期以排序期和持有期分别取3、6、9、12周为分析对象，中期以排序期和持有期分别取12、24、36、48周为分析对象。实证结果如下：由实证结果我们可以看出：

1．在排序期为3，持有期为3时，Winners有最大的超额收益率，数值为0.7989%/周；

2．在排序期为6，持有期为3时，Losers有最大的超额收益率，数值为0.8886%/周，略微比Winners的最大超额收益率大；

3．惯性策略最大收益率为0.9633%/周，其中Winners的超额收益率数值占38.9%，Losers的超额收益率数值占61.1%；

4．反转策略的最大收益率为0.5326%/周，其中Winners的超额收益率数值占43.4%，Losers的超额收益率数值占56.6%；

5．短期策略中，惯性策略的收益率（Winners-Losers）大部分大于0，表现出一定的惯；6.中期策略中，惯性策略的收益率则表现不明显，反转策略可以获得正的收益。

四、结论

从上述分析我们知道，中国证券市场在短期表现出惯易，而在中期则表现出反转交易特征，原因主要是以下两点：

短期交易策略范文第3篇

关键词：动量效应行业动量行为金融投资策略

一、问题提出

现代金融理论可以基于完美的假设，从而构造出一个理想的均衡有效市场，但是现实的金融市场却往往不是那么有效，通常存在一些明显的异象，例如日历效应、一月效应、动量效应等。因为股票动量现象的存在，投资者可以通过买入过去收益率排名靠前的股票，同时卖出过去收益率排名靠后的股票来构建投资组合，从而获得无风险收益，这种利用动量效应构造的投资组合策略称为动量投资策略。

但在动量效应是否存在于中国股市这一问题上，学术研究和市场投资者却有着相反的结论。有些学术研究认为动量效应并不存在，也有些研究认为动量效应存在但不明显。然而，实际投资者的直观感觉与多数研究者的经验结论相矛盾。这些促使我们考虑，到底投资者的这种感觉是一种错觉，还是说已有的学术研究没有能选取合适的研究方法和角度来辨别动量效应的存在。

本文首先对我国股市行业动量效应的存在性进行实证检验，然后提出行业动量投资策略并对其投资收益进行检验。

二、文献综述

行业动量方面最重要的文献是Moskowitz and Grinblatt (1999)发表的，研究的数据来自1963年6月到1995年6月的美国股票市场，涵盖了NYSE、AMEX和Nasdap。研究结果表明，行业动量是动量效应的主要来源。

Lewllen(2002)研究表明，行业、公司规模和净资产市值比三者构成的资产组合也存在动量效应，并且在某些时候比个股动量效应和行业动量效应更强。Swinkels（2002）的研究表明，在美国和欧洲市场都存在行业动量效应，但日本市场却不存在。

除日本外，行业动量效应在亚洲市场的研究依然不多。Fu and Kang(2009) 利用Lo and Mackinlay (1990)的研究方法对1995-2007年的台湾股票市场进行了考察，实证结果表明台湾股市的行业动量效应并不明显，但具有自相关收益为正的行业动量效应会更明显一些。

Giannikos和Ji(2007)研究了美国以及其他35个国家的证券资本市场，结论再次表明，行业动量效应的存在是一个普遍的现象，并且证明了个股动量效应和行业动量效应是相关的。

从行业角度研究中国股市动量现象的文献并不多，主要有以下几篇：

陈乔、汪强(2003)研究结果表明，行业组合的动量效应是存在的，当形成期为1周、持有期为4周等投资组合中表现较为明显；但单纯买入赢者组合或卖出输者组合不能带来超额收益。该文缺点为数据时间区间较短，所得结论没有足够的说服力，并且数据处理方面出现了明显的错误。

杜敏杰、林寅(2005)选择中信行业指数为研究对象，时间区间为1997年到2003年，以周为排序期和持有期的时间单位，考察超短期内中国行业动量投资策略的盈利性。研究结果表明：行业动量效应是存在的，当形成期和持有期在1周和24周之间时较为明显。樊澎涛（2006）选取了A股市场1995-2003年的股票数据，考察了行业动量交易策略的盈利特征。实证结果显示：我国股市存在明显的短期行业动量效应，但在对股市数据进行了分期考察后，发现不同阶段的结果并不一样，由此可以看出投资者受市场状况的影响。该文还对比分析了整体股票市场和分行业角度下个股动量投资策略的异同。

张华（2006）。研究结论为：1）行业动量效应是明显存在的，短期动量投资策略可获得显著的累计超额收益；2）动量投资策略在中期也能获得明显的超额收益，这点与之前的研究结论都不相同；3）当动量组合中仅包含一个赢家行业和一个输家行业时，其累计超额收益最大，大于包含所有行业的投资组合；4） 牛市中行业动量投资策略获得的显著累计超额收益次数明显多于熊市。

石江伟（2007）研究指出：我国股市存在明显的短期行业动量现象，当持有期小于2周时较为显著，持有期在2-6周时存在但不显著。多数行业动量策略组合的统计结果不显著。通过区分牛市和熊市，发现动量现象的强弱与大盘特征相关。该文的主要贡献是改进了陈、汪（2003）和樊澎涛(2006)中的数据处理问题。

三、实证分析

（一）行业动量效应的存在性

在行业的划分方面，我们采用申银万国行业分类标准，将A股所有股票分为23个一级行业。

参考之前的文献及结论，本文使用了Jegadeesh and Titman(1993)和Moskowitz and Gorinblatt(1999)中使用的方法来构建行业动量投资策略。

1、从统计结果来看，只要持有期在8周之内，投资组合都取得了正的超额收益。只有在持有期到12、16周时，才出现了少量负的超额收益，证明了短中期存在明显的行业动量效应，长期会出现反转效应。之前的研究结论支持短期有动量效应，但是较多支持中期并不存在。

2、得出的行业动量效应超额收益明显要大于之前的文献研究所得出的结果。张华（2006）和石江伟（2007）中得出的超额收益最大值约为0.6%，而本文得出的最大值为1.61%，且大于1%的投资组合存在7组。这说明，在我国股市，行业动量是动量效应的重要来源。

3、在显著性方面，短期的投资组合表现较好，共有（2，2）、（2、3）、（3，2）、（6，3）（6，4）、（6，6）、（6，8）7组投资组合通过了1%的双尾检验。结果明显好过之前石江伟（2007）的研究结果，和张华（2006）的结论相近。形成期到了12周之后，显著性明显开始下降，也和张华（2006）之前的结论相同。

4、超额收益随着持有期的延长，呈现出先增加后减少的趋势，一般在第6周或者第8周达到最高，然后开始衰减。超额收益和形成期之间的关系略微复杂一些，总体还是先增加后减少，但是具体对应的高点阶段会随着形成期的变化而变化。

（二）行业动量效应投资策略实证检验

我们仍然采用前面构建零成本自融资投资组合的投资策略来检验实际投资效果，但加入了交易费用的设定。然后，考虑到卖空限制，通过只买入赢家组合的方式来检验实际投资效果。

1、零成本自融资投资组合策略

时间是从2001年1月至2009年12月，交易策略和前面一样，买入涨幅最高的行业做为赢家组合，同时卖出跌幅最多的行业构建输家组合，交易费用设定为0.2%。形成期和持有期选择IM超额收益最大的（6，8）组合。

从实证结果可以看出，零成本自融资投资组合的远远跑赢了WIND全A指数，2001年-2009年累计超额收益为621.2%，说明我国股市中行业动量效应的超额收益是相当明显的。

分阶段来看，2005年8月-2007年10月的一轮大牛市贡献了最多的超额收益，约占全部超额收益的78%。这也符合前面的结论，牛市的行业动量效应更加明显。从分阶段结果可以发现，行业动量无论是在熊市还是在牛市都可以获得正的超额收益，但是在熊市阶段跌幅也明显较大。

2、只买入赢家组合的交易策略

由于我国市场存在卖空机制的限制，所以只能通过买入赢家组合来获得行业动量效应所带来的收益。这里只计算买入赢家组合的累积超额收益，持有期和形成期为组合（6，4）。交易成本为0.2%。

从实证结果可以看出，即使考虑到卖空限制，只买入赢家组合依然能获得明显的超额收益，2001年-2009年累计超额收益率为237.9%。

从分阶段结果可以看出，超额收益最大的阶段依然为牛市，2005年8月-2007年10月的牛市超额收益为93.4%，约占全部超额收益的39%。此外，2008年11月-2009年12月只买入赢家组合的投资策略超额收益率超过了买入赢家组合同时卖出输家组合所构建零成本自融资组合的超额收益，这说明了在这一阶段输家组合开始呈现反转效应。

（三）相关案例

近几年，由于金融工程在我国学术界和实务界的迅速发展，很多机构也纷纷推出了基于量化投资策略的产品，例如国泰君安资产管理公司发行了多款理财产品，其中较多的运用了量化选股的思路，并在其产品说明中的投资策略里明确提到会把动量因子做为重要的参考因素，但由于其模型的驱动因素较多，无法单独衡量加入动量因子对投资组合业绩的贡献。此外，由于具体的投资策略牵涉到了相关投资机构的商业机密，也无法获取其直接的相关投资模型，只能从侧面加以参考。

财通基金发行了一份名为财通价值动量的产品，在其招募说明书，我们可以看到如下描述：“在非完全有效市场中，本基金将通过追踪大类资产、行业和个股的动量特征，把握价格围绕价值中枢波动、动量特征等运行规律，动态调整投资组合。”不难看出，该基金对动量投资策略非常重视。

观察其业绩也可以发现，该基金自从发行以来的收益率明显高于同期沪深300指数和上证指数。截至2012年4月6日，今年业绩排名在同类159名基金中排14位，取得了相当好的业绩。虽然不能证明其超额收益和动量投资策略之间的直接关系，但是也可以从侧面说明动量投资策略运用得当是可以带来超额收益的。

四、结论

本文结论如下：

（一）我国股市短中期存在明显的行业动量效应，长期会出现反转效应。之前的研究大多支持短期存在行业动量效应，但没有指出过中期6周左右也存在。且行业动量效应的显著性也较为明显。

（二）通过对行业动量实际交易策略的实证检验，结果表明行业动量效应投资策略可以获得明显的超额收益，即使考虑到交易费用和卖空限制，只买入赢家组合的投资策略依然可以获得较高的超额收益。这说明行业动量投资策略具有明显的实际操作意义。通过案例分析，也可以从侧面证明动量投资策略的有效性。

由于论文写作时间和个人研究水平的局限，本文还存在较多的不足之处，对动量现象的成因机制和投资策略还有很多地方可以进一步深入研究。例如本文检验了行业动量投资策略的在实际中的操作效果，也通过案例分析从侧面进行了证明。但建立的投资策略模型较为简单，未来的研究可以在本文的基础上，对包含行业动量因子的投资策略进行更加深入的研究。

参考文献：

[1]Lewllen,Momentum and autocorrelation in stock returns[J].The Review of Finnancial Studies 15(2), 2002,533-563

[2]Moskowitz Tobias J.and Makr Grinblatt,1999, Do industries explain momentum? [J].Journal of Finance 54,2000,1249-1290

[3]Swinkels,L.,2002,International industry momentum[J].Journal of Asset Management 3,2000, 124-141

[4]杜敏杰，林寅.行业动量盈利性分析[J].经济与管理研究，2005(1):45-48

短期交易策略范文第4篇

关键词：分享经济；在线短租；发展路径

一、 引言

“分享经济”（Sharing Economy）本质上是一种商业模式，也被称为“P2P”（Peer to Peer）模式，伴随着Airbnb、Lyft等公司的成功，逐渐成为当下最受关注和追捧的商业模式。这一模式尚无严格的学术定义，但是从其实际运营来看，主要是一种单个自然人之间，通过某一平台（一般是互联网平台）对自己所拥有的物品，特别是房屋、汽车等财产进行的租赁交易。

按照中国互联网经济的发展经验，从国外复制成功的商业模式到中国，是一条借助互联网创业的捷径，这一点对于“分享经济”模式而言也不例外。目前，采用“分享经济”商业模式的P2P网贷、在线短租等已在中国形成一定的规模。但是，中国互联网经济的另一条发展经验，即完全照搬国外现有模式会在中国遭遇“水土不服”，同样应验于“分享经济”模式。因而，如何结合中国国情，推动“分享经济”模式在中国的发展是一个值得研究的重要问题。本文将以目前学术界关注较少的在线短租业为例，探讨“分享经济”模式在中国的发展现状、问题和可能的对策建议，以得出合理的发展路径。

二、 在线短租的商业模式

短租并非一个新生事物，其实际上是一种介于旅店住宿和个人房屋租赁之间一种短期住宿服务，在大学、医院和景区周边往往都分布着大量的短租特别是日租房源。但是，由于信息不对称和高昂的搜寻成本，传统短租往往存在房东和房客难以找到合适的交易对象的问题，从而限制了传统短租的发展。而在线短租实际是通过互联网构建一个双边市场交易平台，将房东和房客都吸引到这一平台中，通过互联网降低信息不对称和搜寻成本的不利影响，提高房与房客的匹配效率。而提供交易平台的企业（简称为平台企业）则从中获取一定数额的中介费用。因而，在线短租的“分享经济”特征主要体现在，房东将自己富余的住房空间，临时分享给需要住宿的房客，而平台企业则以最有效率的方式使得供求双方达成交易。从而，三方都从这一住房空间的分享中获得收益。

此外，平台企业并非简单的提供交易双方的信息，其往往还要承担一定的交易风险，一方面，平台企业要为房东和房客的财产甚至人生安全提供一定的保险和其他形式的保障；另一方面，平台企业也要承担一定的违约风险，在发生违约时能够预先补偿受损失的一方。

因而，对于平台企业而言，其价值事实上在于分担了原本有房东和房客承担的交易成本，相应的，其成本主要也就是从房东和房客处转移而来的交易成本。平台企业承担的比例越大，交易市场的双方就越愿意通过该平台进行交易，但是相应的，平台企业所承担的成本也就越高。因而，给定平台企业所收取的中介费用，房东与房客之间的交易成本越大，或者平台企业所要承担的比例越高，则平台企业利润越低，越有可能退出市场。

综上，在线短租的基本商业模式可以简要地概括为图1所示的，一种连接房东和房客的双边市场平台模式。

三、 中国在线短租的发展现状

虽然，“P2P”模式在国内被大众所熟知，更多地是因为个人贷款平台，但是“分享经济”作为一种商业模式在国外受到广泛关注和追捧，则主要是因为这一模式在个人租房、租车等业务领域的成功实践，特别是房屋在线短租平台Airbnb的成功。Airbnb是以提供私人住房短期租赁中介服务的美国公司，成立于2008年，目前已累计融资近10亿美元，估值近百亿美元，成为硅谷最成功的创业公司之一。

中国的在线短租业正是在对Airbnb及其美国同行的模仿中成长起来的。2011年4月，国内第一家在线短租平台――爱日租正式运营。同年，游天下、蚂蚁短租、途家网、住我那等同类在线短租平台纷纷上线，截至目前，中国在线短租业已有10多家大小不一的平台企业。根据易观国际2012年的预测，中国在线短租业的市场规模有望在2014年突破20亿元。为更深入地了解中国在线短租业的发展，本文在此运用产业组织理论的SCP范式，对中国在线短租业的市场结构、市场行为和市场绩效进行分析。

1. 市场结构。市场结构以一种静态的方式，反映了一个行业现有的竞争程度，主要可以通过集中度和进入壁垒进行描述。

根据中国指数研究院的《2013年在线短租行业报告》数据显示：2013年中国较大的四家在线短租平台，游天下、蚂蚁短租、途家网和小猪短租共拥有超过40万套房源，其中，游天下规模最大，拥有超过20万套的房源；而从覆盖的城市来看，游天下和蚂蚁短租各自覆盖了多达三百多座城市，而途家网和小猪短租也各自覆盖了超过一百多座的城市。由于没有完整的市场数据，很难通过集中度的计算，对目前中国在线短租业的市场结构进行精确的判定。但是根据上述报告的数据，以及中国在线短租业短暂的发展历程来看，当前中国在线短租业暂时形成了一个较低集中度的寡占市场结构。由于中国在线短租业仍处于由初创期向成长期过渡的阶段，新企业仍会不断进入，在位者也会不断扩大规模，并产生激烈竞争，现有的市场结构应当会发生动态调整。

同时，从进入壁垒的角度看，在线短租业本身并不存在技术壁垒或资金壁垒，同时由于行业监管法规的缺失，也不存在行政壁垒。因此，中国在线短租业暂时不存在明显的进入壁垒，市场进入自由。

2. 市场行为。

（1）规模竞争策略。在当前的发展阶段，通过巨额投入，或寻求战略联盟，以迅速占领市场是当前国内在线短租企业的主要竞争策。更为重要的是，在线短租业的双边市场特征也决定了网络规模的重要性，只有通过吸引更多的房源，更多的区域覆盖，才能吸引更多的消费者，而只有吸引更多的消费者又才能吸引更多的房源，收取更高的费用。因而，规模扩张或者说规模竞争策略是这一行业自身特征的内在要求，这一点类似于具有规模经济性特征的行业。

但是规模的扩张需要大量资金的支持，因而在这一过程中，最为重要的就是通过源源不断的融资避免资金链的断裂。同时，通过各种市场合作或战略联盟，尽可能地发挥规模优势，尽快产生现金流入，也是维持资金链运转的重要手段。事实上，游天下是搜房网的旗下企业，蚂蚁短租是赶集网的旗下企业，途家网获得了光速、鼎晖、携程以及美国在线短租业HomeAway的联合投资，同时与携程达成了战略合作，而小猪短租则是58同城的合作伙伴，并且已经获得千万美元的融资。

尽管在互联网经济已经日趋成熟的中国市场上，获得资金支持已并非难事，但是资金链断裂的风险仍始终如影随形。2013年7月，作为中国市场上的先行者――爱日租悄然关闭，而根据艾瑞咨询的数据显示，其在2012年已占据了中国在线短租29.7%的市场份额，成为当时市场占有率最高的在线短租平台。爱日租关闭的背后，最为根本的原因应当是国外在线短租的商业模式在中国的水土不服，但更为直接的原因则可能是快速扩张所导致的资金链断裂问题。

因此，规模竞争策略对于在线短租平台的发展而言，是一把“双刃剑”，一方面，行业属性要求企业必须通过扩大规模来获得竞争力；另一方面，规模的扩大又在不断加剧着资金链断裂的风险。综上，对于在线短租企业而言，规模竞争策略运用成败的关键可能并不在于市场开拓，而是在于资金链的稳定。

（2）价格竞争策略。由于在线短租大多采取的是双边市场模式，所以存在所谓的“非中性”定价策略，即需求弹性低的一方会被收取高价，而需求弹性高的一方会被收取低价。换言之，在线短租平台企业应当向对价格不敏感，能够承受高价的一方收取高价格，而对价格敏感，不能承受高价的一方收取低价格。

从现实的角度看，在线短租平台企业也确实采取了这一定价策略。目前，国内在线短租平台大多采取向房东收费的定价方式，中介费率平均在10%～12%，而针对另一边用户即租客，则收取零费用。因而，在租客这一边的市场上，从一开始便不存在价格竞争的空间。而在房东这一边的市场上，虽然多数企业都有着相近的价格，没有出现激烈的价格战，但是，作为当前业内规模最大的企业，游天下却采取了零费率的定价政策，这可能也是游天下能够成为房源最多，覆盖城市最多的在线短租平台的重要原因。或许，游天下所采取的正是当年淘宝阻击易趣时所采取的竞争策略。

因此，虽然目前中国在线短租市场上并未出现激烈的价格战，但是价格竞争仍可能成为同质化背景下中国在线短租平台的重要竞争手段。

（3）差异化竞争策略。差异化竞争是企业摆脱低成本竞争策略，获得高利润竞争优势的主要方式，对于在线短租平台而言同样如此。线短租平台的差异化策略可以分为三类：一是平台服务的差异化；二是房源的差异化；三是商业模式的差异化。

从平台服务的差异化来看，提供更多的信息、更多的安全保障、更优质的售前售后服务是最主要的差异化手段。目前，主要的在线短租平台企业的运营情况来看，各平台并无较大差异，相对而言，游天下的服务更为全面，特别是在帮助房东进行房屋管理方面。而从房源的差异化来看，不同区域、不同类型的房源是差异化的主要成因，但是这种差异更多的体现为横向差异，以满足不同类型消费者的需求。

根据中国指数研究院的《2013年在线短租行业报告》数据显示，2013年过半数的消费者选择短租的原因是旅游度假，其次则是商务出差和考试在房源类型的选择上，公寓型房源是最受欢迎的房源类型，而一线城市的独立别墅也受到越来越多的关注。因而。旅游景区和公寓型的房源就可能成为在线短租平台的重要竞争资源。

就商业模式的差异化而言，其实际上是服务于平台服务和房源的差异化，即通过商业模式调整的方式来提供差异化的服务和房源。途家网就是这方面的典型案例。作为主要的在线短租平台，途家网采取了与其他在线短租平台不同的策略，即以自营的旅游度假公寓为主要房源。采取这种策略即是为了提供更好的服务，也是为了迎合消费者的房源偏好，但同时也意味着途家网放弃了“P2P”的商业模式，转而成为一种“B2C”（Business to Consumer）的商业模式。由于缺乏公开的财务数据进行对比分析，本文无法判断这种对在线短租业典型商业模式的调整，是否是在当前的中国社会经济环境中，发展在线短租业的合理路径。但是，现实经验往往是一种新引入的商业模式在中国的成功必然是经过本土化改造的，因而，这种商业模式的调整至少是一次有益的尝试。

3. 市场绩效。目前尚无公开披露的在线短租平台企业的财务信息，但是由于起步晚，并且从一开始便面临着来自传统酒店业的竞争压力，整体市场规模仍然较小，主要在线短租平台企业都尚未盈利，而爱日租的关闭更是反映了这一行业暂不乐观的财务状况。另一方面，缺乏市场培育也导致房源质量仍然良莠不齐。但是，正如中国指数研究院《2013年在线短租行业报告》所指出的，与在线短租关联密切的在线旅游业的市场规模有望从2013年的2 204.6亿元扩大至2017年的4 650.1亿元，这为在线短租提供了巨大的发展空间。而更多的市场培育和市场竞争也会使得房源质量不断提高。

四、 中国在线短租业的问题与对策

1. 主要问题。

（1）社会诚信问题。目前，制约中国在线短租业发展的主要问题在于整个社会的诚实水平较低，而这一问题也是制约“分享经济”商业模式在中国发展的主要障碍。由于“分享经济”是信息不对称条件下的陌生自然人之间的交易，交易的效率从根本上取决于社会的诚信水平，社会成员之间的信任程度越高，则交易成本越低，交易效率越高。

虽然，交易平台可以降低交易双方的搜寻成本，但是信息不对称所导致的逆向选择和道德风险问题却很难直接通过交易平台降低，因而交易成本依然很高。降低供求双方之间的交易成本需要交易平台付出更多的成本，例如由平台对房源进行实地考察、提供各种安全保障、预先偿付违约费用等。

因而，社会诚信水平越低，交易成本就越高，其结果或者是“分享经济”难以推广，或者是交易平台为推广“分享经济”而承担更高的成本，缺乏盈利能力，和对投资者的吸引力。对于在线短租业而言，由于其面临着传统酒店业的替代性竞争，诚信问题的不利影响显得更为突出，因为传统酒店业作为一种“B2C”的模式，在诚信度方面具有更大的优势。爱日租的关闭，以及途家网对“分享经济”模式的背离，都与当前制度环境的不利影响有着重要关系。

（2）法律监管问题。在线短租涉及相当多的安全隐患，但是由于其是介于旅店与一般房屋租赁之间的一种住宿服务形式，如何进行监管仍缺少法律依据。此外，中国在线短租的房东并非都是房源的所有者，而是存在一定数量的“二房东”，这种转租行为也存在相当大的法律风险，并且很有可能导致在线短租平台的经营风险。

同样，法律监管问题也是整个“分享经济”模式在中国发展所遇到的共同问题，例如，个人之间的租车服务、托管服务以及目前受到广泛关注的借贷服务等，都需要更为具体明确的法律规范。必要的法律监管不仅不会限制“分享经济”在中国的发展，反而是其在中国发展壮大的重要制度基础。

2. 对策建议。解决制约在线短租乃至整个“分享经济”模式在中国发展的障碍，最根本的是要加强制度建设，提供法律保障。不论是社会诚信问题还是法律监管问题，归根结底都是制度问题。因而，加强社会征信体系建设，完善个人信息登记和查询制度，严惩不诚信行为，以及制定更为明确具体的行业监管法规是发展“分享经济”的根本途径。

而从企业的角度看，如前文所述，在给定制度不健全的背景下，企业需要权衡考虑是否为获得更多的市场份额，而付出更多的成本，以消除信息不对称的不利影响，降低平台双边用户间的交易成本，或者选择对商业模式本身进行改良。就在线短租而言，过高的交易成本已使得部分企业对“分享经济”模式进行了一定程度的改良，例如途家网，虽然本质上偏离了“分享经济”模式，但对于企业而言却可能是当前制度环境下的优化决策。

参考文献：

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5. 易观国际.中国在线租房市场研究报告，2012.

6. 艾瑞咨询.2011-2012年中国在线短租行业研究报告，2013.

7. 中国指数研究院.2013年在线短租行业报告，2014.

基金项目：国家自然科学基金青年项目（项目号：71102027）；上海教委科研创新项目（项目号：13YS004）。

短期交易策略范文第5篇

理论回顾

关于资产定价和市场有效性的大量实证研究发现股票收益存在一定的可预测性，特别是短期价格惯性现象和长期价格反转现象。这些现象构成了反转投资策略和惯性投资策略的实证基础。

反转投资策略是指购买过去2～5年中表现糟糕的股票，并卖出同期表现出色的股票。这种方法每年可获得大约8%的超常收益(DeBondtandThaler,1985)。尽管这个发现已经有十几年的历史，但是这种超常收益的源泉却一直是争论的焦点。有学者认为，这个超常收益可能是幻觉，是方法和度量误差的产物(Merton，1987)；也有学者认为，这个超常收益可能是真实的，但是它是随时间变化的风险的理性补偿(Fama,1991)；然而，越来越多的学者倾向于认同行为金融理论的解释，认为这个超常收益来自于投资者反应过度(DeBondtandThaler,1985)。

与此相反，JegedeeshandTitman(1993)发现了惯性策略的获利性：在3～12月的较短时期中，存在相当程度的股票收益惯性。惯性策略就是购买过去几个月中表现良好的股票，卖出过去几个月中表现糟糕的股票。这与反转策略正好相反。关于惯性策略的大量研究表明：(1)价格惯性策略是有利可图的。(2)这种超常收益与价格对企业收入突变的缓慢调整相关。(3)分析师们的盈利预测是缓慢调整的。这些特点表明市场对信息(特别是公司收入信息)是反应不足的。

传统金融理论把反应过度和反应不足解释为异常现象，Fama(1998)认为，股票价格对信息的反应过度和反应不足是同样普遍的，这与市场有效性假说是一致的：这些异常现象只不过是偶然性结果。但是，这种解释被越来越多的人所怀疑。近年涌现出一些模型，其中包括Barberis,ShieiferandVishny(1998)的模型，Daniel,HirshleiferandSubrahmanyam(1998)的模型和HongandStein(1999)的模型，这些模型从不同的角度整合了关于反应过度和反应不足的理论，这些模型对反应过度和反应不足的解释已经超出了传统金融学的范畴。

1.Barberis，Shleifer和Vishny(1996)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差(representativebias)或相似性偏差(similaritybias)，即基于近期数据与某种模式(比如股票上升或下降通道)的相似性来预测，过分重视近期数据；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及时根据变化了的情况修正自己的预测。代表性偏差会造成投资者对新信息的反应过度，认为近期股票价格的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地对价格变化进行外推，导致反应过度(overreaction)。保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，认为股票收益的变化只是一种暂时现象，未根据收益的变化充分调整对未来收益的预期，当后来的实际收益与先前的预期不符时，投资者才进行调整，导致反应不足。此外，投资者在代表性偏差和保守性偏差之间的状态转移过程遵循贝叶斯法则。上述模型可以很好地解释短期投资收益惯性、长期投资收益反转等现象。

2.Daniel，Hirsheifer和Subramanyam(1998)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是过度自信(overconfidence)，其二是有偏自我评价(biasedselfattribution)或归因偏差。投资者通常过高地估计了自身的预测能力，低估自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指那些过高地估计私人信息所发出的信号的精度，过低地估计公开信息所发出的信号的精度的投资者。过度自信使私人信号比先验信息具有更高的权重，引起反应过度。当包含噪声的公开信息到来时，价格的无效偏差得到部分矫正。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。

在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归结为自己的高能力；当事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归结为外在噪声。即把成功归因于自己英明，把失败归因于外部因素。如一个投资者基于私人信息进行交易，买进股票之后得到好的公开信息，卖出股票之后得到坏的公开信息，在这种情况下，投资者的自信心增加。但是当相反的情形出现时，投资者的自信心并不是同等程度地减少，即把证实自己判断的消息作为信息予以重视，把证伪自己判断的消息作为噪声予以怀疑甚至抛弃。这样，归因偏差一方面导致了短期的惯性和长期的反转，另一方面助长过度自信。

3.HongandStein(1999)模型。假定市场由两种有限理性投资者组成：“消息观测者”和“惯易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息观测者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信号来作出预测。他们的局限性是他们不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯易者正好相反，他们可以根据过去价格变化作出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。除了对两种投资者信息处理能力方面的限制性假设，第三个重要的假设是，私人信息在信息观测者之中逐步扩散。信息在投资者当中逐步扩散，价格在短期内存在反应不足。这种反应不足意味着惯易者可以从“追涨杀跌”中渔利。然而，这种套利企图必然导致长期的价格反应过度。

4.Barberis，HuangandSantos(1999)模型。上面三个模型假设投资者在作出预测时要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投资者所出现的偏差基本可以归纳为一类，即直觉偏差(heuristicbias)。heuristic的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试错的方法。试错的方法通常导致人们形成一些经验规则，但是，这个过程常常导致其他错误。行为心理学的一个巨大贡献是识别出这些经验规则的原理以及与它们联系的系统性错误。这些经验规则自身被称为直觉。投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，而且存在框架依赖偏差(framedependencebias)。后者正是BHS模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学关于框架依赖的研究成果：KahnemanandTversky(1979)提出的“前景理论(prospecttheory)”以及ThalerandJohnson(1990)提出的“前期结果影响(influenceofprioroutcomes)”理论。前景理论指投资者的效应不仅决定于财富水平，而且决定于财富变化，财富损失给投资者带来的痛苦比等量财富盈利给投资者带来的幸福大(约为2.25倍)。前期结果影响是指投资的前期结果对风险选择具有的影响。投资者从损失或盈利中获得的效用依赖于前期结果。例如，前期盈利可以缓冲后期损失造成的痛苦。这个模型非常贴切地解释了过度波动(反应过度和反应不足)以及“股权之迷”。

本文采用1993～2000年间深沪两市数据分析研究了短期和长期交易策略的可行性。这一研究的意义在于：(1)现有关于反转策略和惯性策略的多数研究是关于发达市场的，关于中国市场的研究比较少，而且不是全样本研究。(2)金融实证研究经常面临“数据挖掘(datamining)”的质疑。这里的数据挖掘指的是从一组数据中得出既无理论意义又不能简单推广的规律或结论。对中国市场进行类似研究可以进一步证实或证伪有关理论和假说。(3)这一研究显然对投资者特别是机构投资者制定投资策略具有借鉴意义。

下面详细描述这两种投资策略，给出主要实证结果，并提供相应的检验结果。

数据和方法

我们的数据来自嘉实基金管理公司。它包括了最近3年的所有股票的交易数据和复权信息。本文作者计算了复权数据。本文研究的时间区间为1993～2000年。样本包括了1993年之前上市的全部A股。由于至今中国没有出现A股摘牌现象，所以我们的样本在时间序列方向是长度相等的，在横截面方向是数目相同的。

DeBondt-Thaler的研究方法如下：(1)将一段时间分成组合形成期和检验期。(2)在组合形成期，首先求个股超常收益率、累积超常收益率，然后按超常收益率将股票分成赢者组合和输者组合，计算赢者组合和输者组合在组合形成期的累积平均超常收益率。(3)计算赢者组合和输者组合在检验期的平均超常收益率、累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。

Jegadeesh-Titman的研究方法与DeBondt-Thaler的方法类似。主要区别有二：(1)Jegadeesh-Titman的研究方法的组合形成期和检验期的长度相对较短；(2)Jegadeesh-Titman采用了重叠的抽样方法，即组合形成期出现重叠，这样做的好处在于可以扩大样本容量，增加统计检验的势。缺点是导致抽样出现自相关性。而DeBondt-Thaler采用了非重叠的抽样方法。

我们在此基础上进行了简化，研究方法如下：(1)将一段时间分成排序期(相当于组合形成期)、检验期。(2)在每一个排序期中，首先计算个股的累计超常收益率，并进行排序，确定赢者组合和输者组合。(3)在相应的检验期中，计算赢者组合和输者组合的累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。考虑到中国股票市场历史较短，对于惯性策略，本文的抽样方法是非重叠的，即组合形成期非重叠；而对于反转策略，抽样方法是重叠的。

累计超常收益CAR的计算方法：首先采用对数差分方法计算股票和市场收益率。然后，对于股票j和月份t，从总收益Rjt中减去市场收益Rmt得到超常收益ARjt。市场收益采用上证指数收益。最后，计算股票j在n个月中的累计超常收益CARjn，它是股票j在n个月中超常收益的简单加总。

在排序期中，我们采用初始几个月的累计超常收益来对股票进行排序。最高的5、10、20只股票被赋予赢者组合；最低的5、10、20只股票被赋予输者组合。然后计算赢者组合和输者组合中所有股票的平均累计超常收益CARn。最后，计算赢者组合和输者组合的随后检验期的累计超常收益。

为了判断短期惯性策略的表现，我们买入过去赢者并卖出过去输者。按照这种构造，投资组合是零投资套利组合。排序期长度分别取值1、3、6、9、12个月，但在每种情况中，检验期长度取值为1、3、6、9、12个月。这样，我们就形成了25种投资策略，每种策略用数对(排序期、检验期)来代表。排序期的起点分别为月初、季度初、半年初、季度初、年初。这样避免了排序期重叠，从而保证了样本观测值的独立性。于是，我们得到了排序期为3个月的24个赢者和输者组合，排序期为6个月的12个赢者和输者组合，排序期为9个月的9个赢者和输者组合，排序期为12个月的6个赢者和输者组合。

为了检验长期反转策略的表现，我们研究了如下套利组合：买入过去输者并卖出过去赢者。从1996年到1998年，我们构造了基于1、2、3年排序期的赢者和输者组合。对于每个组合，随后的5年是检验期。

实证结果

我们首先讨论惯性策略和反转策略的实证结果，再进行结果评论和附加稳健性检验，最后简单评述一下投资策略有可能成功或不成功的原因。

一、惯性策略

表1总结了主要结果。其中，排序期分别取值为1、3、6、9、12月。它们没有重叠；检验期分别取值为1、3、6、9、12月。检验了每种惯性策略的多个独立的重复组合。例如，对于3月排序期，有24个独立组合。表2给出了累计超常收益。

惯性策略的实证结果总体上表现出如下特点：

1.与我们的期望相反，赢者和输者组合都没有表现出相应的收益惯性，而表现出一定程度的反转。一方面，排序期为1、3、6个月的惯性策略组合(赢者组合～输者组合，10W～10L)在其后各检验期内的累计平均超常收益均为负值(图表略)。另一方面，排序期为9、12个月的惯性策略组合随着检验期增加，累计平均超常收益逐步降低(图表略)，统计量显著性不断提高。例如，策略(12，12)的累计平均超常收益为－11.83%。即如果排序期变长，惯性策略组合的表现更糟糕。

2.多数统计量显著性不高。我们认为原因在于：(1)中国股票市场系统风险在总风险中所占比重过高，纽约证券交易所系统风险占1/4左右，非系统风险占3/4左右；上海证券交易所的投资风险结构与此“倒置”，系统风险占2/3，非系统风险占1/3左右(波涛，1998)。结果股票价格普遍存在“齐涨共跌”现象，单个股票收益与市场收益难以出现分化，导致大多数股票的超常收益率比较小。(2)股票市场总风险过大，波动性过高，通过对1885～1993年道·琼斯工业指数和1992～1998年7月上证指数单日跌幅超过7%的次数统计比较看到，在超过100年的时间里，道·琼斯工业指数单日跌幅超过7%的日期只有15次，而上证指数6年之内就有23次。美国股票市场典型股票的年波动率(volatility)为20%左右(Hull,1997)，而中国股票市场典型股票的年波动率为60%左右。这些无疑导致股票(超常)收益的标准差太大，从而t统计量不显著。(3)深沪两地市场早期走势的联动性不高，采用上证指数不能完全代表整个市场指数。

尽管多数统计量在统计上不显著，但是，多种惯性策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们可以相对比较安全地认为，惯性策略不仅是无利可图的，而且是赔钱的。这个结论至少对于无力影响市场价格的中小投资者是正确的。

二、反转策略

反转策略的实证结果总结在表2中，总体上表现出如下特点：

1、与我们的期望相同，赢者和输者组合都表现出相当程度的反转。正如在表2中显示的，反转策略投资者购买过去1、2、3年的输者并卖出同期赢者。包含20个股票的策略组合在2年检验期内分别获得平均34.77%、43.58%和29.68%的超常收益，在3年检验期内分别获得平均38.23%、39.79%和27.51%的超常收益。这个收益主要由过去输者决定，过去赢者基本上与市场表现相当。

2.统计显著性比惯性策略具有明显提高。多数统计量在10%置信水平上是显著的，个别统计量不显著的原因与惯性策略相类似，这里不再赘述。由于我们的样本检验期发生了重叠，在表2中的t-统计量是经过序列相关和异方差性调整的(NeweyandWest,1987)。反转策略组合超常收益的t-统计量基本显著的。

3.反转策略的超常收益远远大于DeBondtandThaler(1985)所发现的。比如，排序期为1、2、3年的反转策略在其后两年中年超常收益分别为20%、20%和15%(图表略)，这些超常收益远远大于DeBondtandThaler(1985)所发现的约8%的年超常收益。

综上所述，多种反转策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们认为，反转策略是有利可图的。版权所有

上面我们分析了造成惯性策略和反转策略实证结果的部分统计量不显著的主要原因有：一是系统风险所占比例高；二是股市总风险大，波动性高。那么，在这两个原因背后的原因是什么呢？我们认为：

1.股票市场噪声交易者太多。中国股市投资者队伍素质偏低，他们不仅得不到信息(大多数只能得到噪声)，而且即便得到信息，他们多数也不具备应有的分析能力。这注定中国股市存在大量噪声交易者。尽管换手率中包括股票大户对敲操纵股市的交易量所占份额，但是它基本上可以反应出噪声交易者所占的比例。20世纪90年代美国纽约交易所的年平均换手率约在20%～50%之间，即股票2－5年转手一次。这就是说，绝大部分人是持有两年以上的投资者。即使到了格林斯潘所谓出现了“非理性狂躁(irrationalexuberance)”的1999年，也只有77%。经济学家开始认为美国股市存在过度交易(overtrade)，其中部分交易是噪声交易。而1998、1999、2000年我国沪深股市流通股的年平均换手率分别是395%、388%、477%(先计算“月成交金额/月末流通市值”再进行汇总，数据来自中国证监会网站)，即上市流通的每一只股票平均每年要转手5次以上，停留在每位持股人手中的平均时间不超过两个半月。如果说美国股市77%的年换手率中已经隐含了噪声交易的话，那么中国股市近400%的年换手率中至少有300%归因于噪声交易。首先，噪声交易者的“从众行为(herdbehavior)”导致股票市场系统风险所占比例太高，同时导致总风险太大(DeLong,B.,A.Shleifer,L.Summers,andR.Waldmann.1990a,b;1991)。其次，投资者频繁换手股票本身就是一种“反应过度”。

2.个别机构投资者和股票大户操纵股市。大户制造波动性从中渔利，这已经是不争的事实。

3.中国股市表现出的“博弈”特征。“补涨”是一个被投资者普遍认同的概念：如果在一次行情中，某些股票没有上涨，那么它们就具有“补涨”的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌的要无条件补跌，这样造成股市“齐涨共跌”的局面。“补涨”现象其实是一种脱离了基本价值的交易现象，具有一定的“博弈”特征。

结论

综上所述，我们得到如下结论：

一、惯性策略和反转策略的研究都表现出收益反转特征，在这个意义上可以说中国股市只存在反应过度现象，不存在反应不足现象。这一结论至少对于排序期大于一个月的策略是成立的。