小市值策略的探索性研究（一）

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

感兴趣的朋友可以移步 https://www.joinquant.com/post/297 进一步研究

一个简单的策略：

在一定时间周期内，持有市值最小的若干只股票，周期结束时卖出；在下一个周期开始时，再买入市值最小的若干只股票，在周期结束时卖出，如此循环。 简而言之，持有小市值股票，定期更新。

策略简单，收益单薄？

[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

使用JoinQuant回测一下，从05年到15年，10万元变成了4000万元！ 收益惊人！！！

不可能吧？

这收益太夸张了，是否使用了未来信息？是否存在漏洞？

1.策略中使用的是当前市值，并没有使用未来信息。
2.小市值策略在业界并非秘密，很多人研究过这个策略，收益高是共识。
3.40000%的收益率的结果可能有些超出人们的预料，因为这个策略我优化过参数，所以收益会比一般的小市值策略要高。不过，一般的参数通常也能有20000%左右的收益，还是很高的。
4.40000%的这次回测的最大回撤是60%，确实很大。但这60%的回撤是发生在08年大熊市的时候，由于策略的设置很简单，并没有加入熊市的判断，大熊市也是一直在持有股票的，于是才有60%的回撤，若通过一些设置避开大熊市，回撤还是可以接受的。下图是09到15年没有大熊市的回测，最大回撤有20%，收益有5000%。

[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

探索开始
小市值如此高收益该怎么解释呢？需要研究研究。 预计研究要经过以下三个阶段
1. 看看股市公司的市值的分布情况，做一些图得到些感官上的认识，为之后的研究寻找方向。
2. 量化小市值股票的定义，寻找小市值股票的收益分布。
3. 做出小市值股票的收益随时间变化规律，并探寻原因及其平稳性。

首先，我们先选一天的数据，看看市值的分布是什么样的。

单日市值分布

[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
股票池是沪深所有股票。
时间是2015年1月5日。
横轴market_cap表示市值，单位为亿。
纵轴density表示概率密度。

由上图可以看到，市值绝大部分都很小，我们猜测整体分布接近幂率分布，所以打个log试试，得到下图。


[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

横轴market_cap_log表示取了自然对数的市值，即log(市值)

可以看到市值差异很大，在对数市值坐标下，分布才接近正态，且市值分布很不对称。 为了看看市值分布随时间的变化，我们做出时间和市值的联合分布图。

时间和市值的联合分布图
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

横轴date表示时间。
density含义同上，但可以由颜色来区分。
此外，在3d立体图的上方浮了一层等高线图。

由上图可以看到，随着时间的变化，山峰越来越高，这应该是由于上市公司越来越多造成的。这影响了我们对不同时间前后市值分布的观察。 所以为了去除这个影响，对每个样本点进行了加权（样本点含义及加权方法见后文说明），得到下图。

[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
样本点：即横纵轴平面上的点，由date和market_cap_log两个坐标确定。（样本点的这个说法可能不妥，该含义仅针对此处）
权值：每个样本点的权值为，所选股票池（此处为沪深股票）中股票数量的千分之一的倒数。
加权方法：举例来说，一个样本点，date为20121212，market_cap_log为4，该点上有100个样本，即20121212这一天，有100家公司的市值取自然对数后为4。那么，假设当时股市共有2000只股票，即权值为2000/1000的倒数为0.5，所以加权后，该样本点上的样本数为100*0.5=50。

可以看到，加权处理后，山峰高度大致相同了。 接下来，我们想考察市值分布与指数的关系，所以想把立体图压扁成为平面图，单用颜色来衡量密度，并在上面叠加指数曲线。 为了反映沪深两市的整体情况，此处将上证指数与深证综指合成一个新指数，合成方法见下文。

市值分布与指数的关系
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
左纵轴表示market_cap_log，含义同上。
保持了加权。
density含义同上，但是由颜色来区分。
此外，在图上还叠加了一个Index，即指数随时间变化的曲线，右纵轴表示它的大小。
此处的指数是一个合成指数。合成方法为：上证指数与深证综指按各自包含股票的总市值加权平均，并令此处考察时间段的第一天为1000点。

这个指数的曲线Index的波动好像有一点点大，是不是像市值一样取对数后会好一点呢？
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
右纵轴Index_log表示取过自然对数后的指数。
试了一下，效果好像好了一点点，但不明显，就先用着吧。 之后为了观察各板独立的情况，我们将它们分别作出市值分布与指数的图。


各板市值分布与指数关系
000001.XSHG 上证指数
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
指数选取为 000001.XSHG 上证指数
股票池为 指数包括的股票

399106.XSHE 深证综指
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
指数选取为 399106.XSHE 深证综指
股票池为 指数包括的股票

399005.XSHE 中小板指
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
指数选取为 399005.XSHE 中小板指
股票池为 指数包括的股票

399006.XSHE 创业板指
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
指数选取为 399006.XSHE 创业板指
股票池为 指数包括的股票

000300.XSHG 沪深300

[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

指数选取为 000300.XSHG 沪深300
股票池为 沪深300包括的股票

000016.XSHG 上证50
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]
指数选取为 000016.XSHG 上证50
股票池为 上证50包括的股票

小结
通过以上对市值分布的研究可知，市值分布与指数走势存在明显的相关关系。但结果大多都停留在感觉上的认识，没有得到太多量化的结果，之后会对小市值进行量化界定，并寻找小市值股票收益的分布规律，敬请期待~~

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏5 回帖

关键词：探索性 小市值 Density market marke 收益率 朋友 秘密 信息 熊市

也许简单就是最好把

楼主实盘试了吗，效果这样

实盘试了,不到一个月收益3%，说明不了什么倒是

实盘试了，不到一个月，收益3%，还说明不了什么

哈哈，一个月收益3%，很高了

有没有考虑幸存者效应？

这几天回撤挺惨的吧？

小市值涨得快，跌的也快，不过长线持有的话，收益不容小觑！

楼主还有后续的研究吗，这篇文章貌似没说完