基于beta的策略交易

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说在前面：我以前感觉beta都是瞎掰胡扯，最近帮别人作个东西，用到了计算beta，就好奇了看看这个东西是不是有点用，结果很出乎意料。

按照Black Jensen Sholes(1972)的方法检验CAPM过程中，我发现可能存在有利可图的投资策略，首先声明，自己基本不太交易股票，以下观点未必正确，只是和大家探讨一下，我把我作的过程简单说一下，大家看看是不是有利可图或者是不是哪有什么错误。基于c-s-m-a-r数据作的，我没验证过数据的准确性，但是也没人为去改过数据。
使用的数据：上市公司的考虑现金分红的最近104周的周度收益率数据，去掉退市，ST之类的公司，只保留了这104周都有交易的上市公司，1604家，我嫌分组麻烦，去掉了beta最低的4家剩下1600家。先用前50周的数据对每家公司计算beta，然后按照大小排序，分为10组，每组160个公司，然后计算每组作为投资组合的每周的平均收益率（直接算术平均(等权的)），然后再周度之间计算每个组别后面54周的持有期收益率(几何平均)，得到的结果如下(beta从高到低)：

             c1
r1   .20234924
r2  -.64080618
r3  -.24969309
r4  -.06687792
r5   .25575134
r6   .09219978
r7   .39392244
r8  -.13914203
r9  -.12828654
r10   .05303338

我发现beta排名第7这组（beta大致介于(1.23,1.35)之间）收益率确实很高，为了验证下在这104周的综合平均收益率组别排名是不是有大的变动，我也计算了这104周的每组别持有期平均收益率（依旧是按照beta的大小排序）：
             c1
r1   .13481752
r2  -.47598015
r3  -.17361976
r4  -.04558954
r5   .16973576
r6   .06196218
r7   .25901883
r8   -.0955478
r9  -.08799312
r10   .03575834

我感觉这个收益率相当之可观，毕竟这两年是神马行情啊，不知道是一个投资机会还是哪出错了？大家探讨下，欢迎批评指正。

附上我计算中用的数据，里面附带了我计算的beta，欢迎大家检验下：
http://kanboxshare.com/link/RnAFi62cn9gj7CcZq29zUO2aCHxKflx64
数据中wretwd是公司的周度回报率，nrrwkdt是无风险周度回报率，wretwdos是分市场周回报率，trdwnt是交易周度，compid是公司代码，应该计算中就这些比较有用了。

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关键词：beta 策略交易 Bet ETA Jensen 上市公司 投资策略 现金分红 收益率 Black

本人不是投资大师，一个新手而已，只是和大家探讨下，另外这个策略即便是对的，实现起来对个人估计有些小麻烦，一下买160支股票不那么好处理。我目前还是对此持怀疑态度，麻烦大家给找找是不是哪里错误了。
另外还有一点，就是假定这是对的情况下，之后的大盘还会不会是这神奇的第七组继续给力？为什么这第7组会有如此好的表现，都值得思考，我还没想明白这是为什么，只是纯数据分析。当然，其实beta最高的一组表现也还不错啦。
贴出来这些股票代码：

002009	002290	002477	600290	002480	600231	002321	002081
002330	002233	000737	000150	601369	002427	002422	000797
600674	002592	002615	600327	600137	002341	600623	600130
300277	600602	600371	000606	300052	002458	600241	002501
300276	600383	000632	002036	600173	002056	002185	000686
601801	300172	002509	002246	600861	000988	600662	002610
002606	600896	600787	600452	000637	600103	002337	002629
002092	600502	000534	600469	001896	300273	600518	002378
600536	600651	300158	600129	002183	300219	000983	600491
601601	600614	002396	600170	300050	600303	600739	002435
600258	002058	600509	000960	002381	600562	000157	002310
600184	002530	000510	600626	600080	600756	300156	002614
000059	600822	601186	000823	300140	600701	300181	002045
000818	600963	000970	002622	600120	600463	002539	300101
601106	600026	600827	600529	002621	600219	600210	002369
000524	002234	600873	002101	600864	002097	002283	600776
000801	600676	002609	002362	002333	600178	600749	600302
600992	000680	002133	000795	300010	600076	002457	000877
300035	002630	600313	300218	002121	002256	002626	002442
000597	600122	002265	002631	002182	002411	002440	300255

对这个主题同样感兴趣！期望高手们前来讨论，解惑！

不懂。。。

你可以考虑去量化部门，他们可能要你这种人才！

不过我不相信量化！

luweihust 发表于 2013-12-17 12:07
你可以考虑去量化部门，他们可能要你这种人才！

不过我不相信量化！

为什么啊？看国外量化好像很成功啊，虽然国情不同。但是我觉得量化的理论很精美啊，想朝这个方向学习下。刚开始学习的小菜鸟，请不要见笑。

charles2011 发表于 2013-12-17 13:39
为什么啊？看国外量化好像很成功啊，虽然国情不同。但是我觉得量化的理论很精美啊，想朝这个方向学习下。 ...

西蒙斯那样的奇葩，目前只有一个！

占个首页，等大牛回复

第7组beta都是(1.23,1.35)，那剩下3组的beta是多少啊？这么高的beta，标的指数是什么呢？感觉这个beta有点问题啊：）

首先，这结果没有任何意义，没有economic intuition。这种结果就是证明capm在实证中不能hold。

其次，关于你计算的过程。为何分为50,54组。 不妨用最基本的fama-macbeth,  直接用104组的time series 求出beta， 然后在做cross section的test。你用的是周为单位，不妨用month，用更多的sample test看看。