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量化交易吧 /  数理科学 帖子:3353802 新帖:53

行为金融学:A股最近为何周一涨周四跌

螺罗丝发表于:5 月 10 日 05:06回复(1)

2019春节后迎来了上涨行情,我发现A股2月11日至3月17日周一涨周四跌的规律明显。 以下是上证指数的期间周一和周四涨跌表现:
Img
 期间周一累计涨幅12.7% (不包括3月18日), 周四累计跌幅 -1.9% 。
 如果每周一做多股指期货, 每周四做空股指期货。 将获得14.6%的收益。 因为做多和做空的次数都为5次, 所以这是“择时市场中性策略",用周一和周四表现对冲,没有单边持仓风险,实际在赌周一的表现比周四强,对冲了系统风险。

择时市场中性策略是我独创的概念。择时策略长期被学界视为边缘(找不到确定的研究方法),学界推崇不择时,做多强势股,做空弱势股,多空仓位相加为0,可以抵消系统风险,实现套利。择时市场中性策略从另一角度考虑, 将时间拉长,一半时间做多,另一半时间做空,对于整体时间,多空仓位相加为0,也可以抵消系统风险。

那么A股春节后呈现周一涨周四跌的规律的行为金融学的可能原因是什么呢? 我认为。这和A股市场投资者和市场管理者的行为有关。
1.市场管理者出于稳定市场的原因,一般选择在周末非交易时间发布政策。 春节后周末发布的多是利多信息。
2.目前在周四卖股票,买国债逆回购将拿到3天的利息。导致短线投资者常在周四卖股买国债逆回购。 已经影响了市场行为。
3.周四买国债逆回购在周一回款。 加之周末有利多,叠加后,加强了周一上涨的幅度。
4.人类一般恐惧不确定性发展, 很少对不确定性发展充满乐观。实际长期来看,好坏两个不确定方向的概率相同。这是人类的心理误区,对坏的事件记忆深刻。由于假日的大段时间间隔,发生不确定性事件的可能性增加,所以许多短线投资者养成了持股不过周末的习惯,周末卖出,周初买入。

那么人类为何总是恐惧不确定性发展? 本质是人类对死亡的恐惧。因为对于一个人来说,最好的发展是比当下活的更好, 而最坏的发展是死亡,也就是一无所有,永无挽回。 但是股市并不是生与死。 恐惧股市不确定性发展大于乐观,是人类的心理误区。恐惧和乐观应该是各50% 。

所以至少在目前政策牛市的情况下,每周一做多指期货, 每周四做空股指期货,是可以套利的。

那么我的每日多空平是否会每周一股做多, 每周四做空。答案是不会。金融行为没有那么简单,这只是金融行为中很微小的一方面。这种行为只是在春节后明显的表现出来。未来是否还会持续明显表现,那就不确定了。 我只是把周一和周四作为每日多空平分析的一个行为因素。 我并不会执着于某一因素,这很重要!


以下是研究程序

import pandas as pddf=get_price("000001.XSHG", start_date='2019-02-01',end_date='3000-01-01',frequency='daily', fields=['close'],skip_paused=True, fq='pre')   df['涨跌幅']=df['close'].pct_change()df['涨跌幅'] = pd.Series(["{0:.2f}%".format(val * 100) for val in df['涨跌幅']], index = df.index)df['week_day']=df.index.weekday+1print("周一上证指数涨跌幅")print(df[df['week_day']==1])print("")print("周四上证指数涨跌幅")print(df[df['week_day']==4])
周一上证指数涨跌幅
              close    涨跌幅  week_day
2019-02-11  2653.90  1.36%         1
2019-02-18  2754.36  2.68%         1
2019-02-25  2961.28  5.60%         1
2019-03-04  3027.58  1.12%         1
2019-03-11  3026.99  1.92%         1
2019-03-18  3096.42  2.47%         1

周四上证指数涨跌幅
              close     涨跌幅  week_day
2019-02-14  2719.70  -0.05%         4
2019-02-21  2751.80  -0.34%         4
2019-02-28  2940.95  -0.44%         4
2019-03-07  3106.42   0.14%         4
2019-03-14  2990.68  -1.20%         4
 

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