A股市场低开现象研究

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引言

>>> 研究目的

本文参考华泰金工量化择时系列研报《A股市场低开现象研究》内容，对动量因子进行创新性的探索。对于股票市场的每日涨跌，可以将其分解为今开与昨收之间的跳价部分和今收与今开之间的日内连续部分。分解为这两部分之后可以发现，A股主要指数的跳价部分常常为负，其累积收益稳定为负值，存在显著的低开现象。对于“低开现象”的收益来源，我们猜测可能和A股市场“T+1”的交易制度、个人投资者为主的投资者结构有关。

>>> 研究思路

【1】收益分解：将标的证券每日收益分解为今开与昨收之间的跳价部分和今收与今开之间的日内连续部分，观察跳价现象在A股市场的存在性。

【2】行业分解：根据收益分解部分内容思路将A股按照申万一级行业划分，设定阈值观察跳价现象在行业上的分布特征。

【3】价值曲线：基于跳价现象构建半仓t+0策略，即在第0天开盘买入半仓持有，第1天开盘买入剩下的半仓，并在收盘时将第0天买入的半仓卖出，以此类推构建策略，观察不同证券收益曲线。

>>> 研究结论

【1】低开现象在我国A股市场中广泛存在。

【2】在跳价现象的行业分布上，房地产，综合，钢铁，商业贸易相对明显，而银行，电气设备，机械设备，计算机相对不明显。

【3】在考虑了手续费以及印花税后，大部分跳价收益会被抹平，只有少数表现最好的股票能够获取超额收益。高昂的手续费以及印花税让半仓t+0这种较为高频的交易策略难以获得超额收益。

>>> 研究设置

【1】时间范围：2007.1 ～ 2019.6

【2】研究指数：上证50、沪深300、中证500

【3】行业设置：申万一级行业

【4】股票池：行业统计股票池为全市场股票、底仓策略股票池为中证500股票池。

收益分解

A股市场每个交易日从上午九点交易到下午三点，中午十一点半到一点休市，共交易4个小时，通过9:15至9:25的集合竞价形成开盘价。由于交易时间非连续，一些重要信息会在非交易时间发布，同时海外市场的交易时间也与A股不同，这样容易造成A股开盘价与前一日收盘价的差异也就是所谓的“跳开”。我们的研究发现A股的“跳开”存在一定的规律，低开的现象非常明显。

对于每日收益率而言，我们计算的都是收盘价与昨日收盘价之间的涨跌幅，考虑到交易连续与非连续的差别，将每日收益率分解为连续交易的日内收益与非连续交易的日间收益两部分，这里我们以对数收益率分解收益。

ln ( close_price_1 / close_price_0 ) = ln ( open_price_1 / close_price_0 ) + ln ( close_price_1 / open_price_1 )

日间收益(或者说跳价收益)部分指的是当天的开盘价对前一天收盘价的对数收益，日内收益部分指的是当天的收盘价对当天开盘价的对数收益，下文中我们分别对上证50，沪深300，中证500指数进行了收益分解工作。

图1-上证50收益分解

图2-沪深300收益分解

图3-中证500收益分解

观察图表我们可以发现，在上证50，沪深300，中证500中均存在显著的跳价收益，接下来我们将在考虑交易费用后再对这一结论进行充实。 行业分布基于上一部分的对数分解收益，我们将A股所有股票进一步按照申万一级行业进行区分，设定阈值对每一个行业低开现象显著的股票比例进行计算后排名，观察低开现象在行业上的分布情况，在这里我们将阈值设定为年化的-0.15。

图4-低开现象的行业分布

观察图表我们可以发现，跳价现象的行业分布上，房地产，综合，钢铁，商业贸易相对明显，而银行，电气设备，机械设备，计算机相对不明显。

价值曲线—半仓t+0的构建

获取A股低开收益的方法最直接的是每日开盘买入、收盘卖出，但是由于T+1交易机制的限制，当日买入的股票无法当日卖出。因此如果想获取这部分收益，需要一部分底仓的存在。所谓半仓策略，即初始仓位里有一半现金和一半股票，每日开盘时现金购入股票，仓位变为满仓，收盘时将仓位中原有的股票卖出，回到半仓状态，如此循环往复。基础操作如下：

【1】初始净值假设为1，定义基准为证券本身

【2】在第一日开盘时买入半仓，第二天开盘时再补至满仓，收盘时卖出一半股票，恢复半仓状态，如此循环往复

【3】计算手续费，印花税下策略净值走势和绩效表现首先我们测试了上证50，沪深300，中证500指数的等效组合的绩效表现以观察跳价现象在市场中整体的存在性。

图5-上证50等效组合价值曲线

图6-沪深300等效组合价值曲线

图7-中证500等效组合价值曲线

观察图表可知，整体上交易费用以及印花税会抹平跳价带来的超额收益，甚至将正收益变为负收益。其中尽管印花税是单向的，但由于数值过高，其对于收益的负面影响要大于手续费。 价值曲线—头部股票为了进一步验证调剂收益的可获取性，我们将上证50，沪深300，中证500指数成分股按照年化收益率进行排名，选取头部股票观察收益曲线，在这里我们以中证500的9只头部股票为例（代码从左至右，从上至下依次为：000025，002709，002745，002797，002807，002839，300253，600158，600291）：

图8-中证500头部股票价值曲线

观察图表可知，头部股票确实即使在考虑交易费用后依旧可以获取超额收益，理论上跳价收益可以作为扩大优势股票收益的工具进行使用，其具体使用方式还需要进一步探究。

总结

通过在聚宽平台对A股低开现象进行研究， 发现市场中确实广泛的存在低开现象。

在行业分布上，房地产，综合，钢铁，商业贸易相对明显，而银行，电气设备，机械设备，计算机相对不明显。在指数上进行收益分解发现均存在显著的跳价收益。

为了将负向的低开收益作为一种稳定的 alpha 进行捕捉，通过构建了半仓t+0策略，观察不同证券收益曲线。在考虑了手续费以及印花税后，大部分跳价收益会被抹平，只有少数表现最好的股票能够获取超额收益。

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关键词：量化投资 机器学习 人工智能 收益

竟然还有人研究这个，厉害，很多年前，我也琢研究过低开的问题，只不过更多是基于感性的基础上。