股票交易的量化交易篇1

一、引言

价格和交易数量的关系是市场关系中的最基本关系。在股票市场上就表现为股票交易量和股票价格、收益以及收益变动性(volatility)之间的关系。近年来国外有许多文献对此进行了分析。一般认为交易量在甄别市场信息方面起着明显的作用[1]。交易量反映了股票交易者掌握影响市场的不同新信息,交易人员对市场未来看法的差异越大,市场的交易量也越大。有些学者通过实证分析指出股票绝对价格和交易量之间存在着正相关,价格的变化将促使交易量变化到一个新水平;还有些学者认为交易量精确地反映了股票价格的历史信息,因此包含交易量的股票技术分析比不包含交易量的股票技术分析更准确[2]。股票收益和交易量之间的因果关系分析,就是检验股票收益和交易量哪个是原因哪个是结果,是互为因果还是不存在因果关系,是否真如华尔街古老格言所讲:“是交易量在推动股票价格变动。”众多学者对两者之间的因果关系进行了分析。如Rogalski运用Haugh提出的数量方法对股票收益和交易量之间的因果关系进行了实证研究[3];Tauchen和Pitts对股票价格变化的变动率和交易量之间的关系进行了研究[4]。中国股票市场发展至今已有相当规模,由于中国上市公司特有的股权结构以及权益市场特有的特征,对我国股票市场上股票收益和交易量的关系也需要进行具体研究,而不能照搬国外现成的分析结果。本文分如下几部分:首先运用ADF和PP方法对深圳股票收益和交易量的平稳性进行单位根检验;接着对深圳A股市场的股票收益和交易量之间进行相关分析和回归分析,从静态方面分析二者之间的关系;再次对深圳股票市场上的交易量和股票收益及收益的变动性进行Granger因果关系分析;最后是一简短的结论。研究的数据包括深圳交易所从1991年4月3日到2002年12月5日全部深圳成份股日收盘指数和全天A股日交易量,共计5776组数据。本文涉及到的两个基本公式定义如下:股票的日收益公式定义为Rt=log(Pt/Pt-1)。假设股票的期望收益为零,即E(R)=0,则股票收益的变动率为σ2=E(R2)-(E(R))2=E(R2),那么,股票日收益变动率可定义为σ2=(log(Pt/Pt-1))2。

二、序列平稳性检验序列的平稳性是进行相关分析、回归分析以及进行因果关系检验的前提

当序列非平稳时,会出现伪回归、伪相关。平稳性检验方法主要有:非参数检验、自相关函数检验和单位根检验等。本文运用单位根对深圳A股交易量和深成指进行平稳性检验[5]。为了检验单位根,采用扩展的迪克—富勒(D-F)检验和Phillips-Perron(P-P)检验。迪克—富勒回归:Δxt=ρ0+ρxt-1+∑ni=1δiΔxt-iPhillips-Perron回归:xt=α0+αxt-1+ut零假设为该序列是非平稳的(存在一个单位根),即ρ=0和α=0。对深圳A股交易量和深成指进行平稳性检验结果。迪克—富勒(D-F)检验和Phillips-Perron(P-P)检验的结果完全一致。深圳成份股指数绝对值呈现出显著的非平稳的特征。但是深成指日收益和日收益的变动率以及交易量序列则表现出平稳的特征。

三、交易量和收益的相关与回归分析

关于股票价格和交易量之间的相关与回归分析有多种研究思路,有从绝对价格和交易量之间关系来研究的(Granger和Morgenstern,1963)[6],有从价格变化和交易量之间关系来研究的,还有从价格变动的方差和交易量之间关系来研究的[7]。本文从交易量和股指收益之间的相关和回归方面进行研究高达0•6146;第二,交易量和股票指数的收益呈正相关,相关系数为0•0776;第三,收益变动性(volatility)和交易量之间呈负相关,相关系数为-0•0297。

四、因果关系分析Granger因果关系由两个部分组成

首先必须有充足的理由支持两个变量之间的因果联系;其次作为原因的变量发生变化,作为结果的变量也应该随之发生变化。本质上,Granger因果关系是采用F检验来决定是否变量X的滞后信息在解释变量y目前值方面有统计显著性,即下式是否成立的问题:σ2(yt|yt-k,k>0)>σ2(yt|yt-k,xt-k,k>0)如果用x的滞后值和y的滞后值对y进行预测比只用y的滞后值对y进行预测所产生的预测误差要小,则称x是引起y变化的Grange原因,否则称x不是引起y变化的Grange原因;如果通过F检验得出x是引起y变化的Grange原因,y也是引起x变化的Grange原因,这时为互为因果,存在一种双向反馈的关系。这时可能有其他变量的存在,由于它的变化引起x和y的共同变化。进行因果关系分析需要两个变量均为平稳的时间序列。由于实际上大多数金融时间序列是非平稳的,这时可考虑对这两个序列进行共积(cointegration)检验,进而进一步研究两者之间关系[8]。如下的双变量回归模型用来检验交易量和深圳成份股指数收益及收益变动性的Granger因果关系。xt=α0+∑mi=1αixt-i+∑ni=1βiyt-i+εtyt=γ0+∑mi=1γixt-i+∑ni=1δiyt-i+ηtH0:βi=γi=0假设xt和yt分别是交易量和收益。如果βi系数在统计上具有显著性,那么就表明用过去的交易量值和过去收益值对交易量进行预测比只用交易量的过去值进行预测误差小,则称收益是交易量的Granger原因。

同样在第二个式子中,如果γi系数在统计上具有显著性,那么就表明用过去的交易量值和过去收益值对收益进行预测比只用收益的过去值进行预测误差小,则称交易量是收益的Granger原因。如果F统计检验没有拒绝γi=0,称交易量不是收益的Granger原因;如果βi和γi在统计上都具有显著性,称交易量和收益之间存在双向反馈关系。对深圳A股日交易量和深圳成份股指数的日收益以及收益变动性的因果关系分析结果。可以得出:第一,不论怎样选取滞后值,深圳A股的日交易量和深成指日收益存在双向反馈关系或双向因果关系,但是双向因果关系的显著性和滞后值的长短成反向关系;第二,无论怎样选取滞后值交易量和收益的变动性都不存在Granger因果关系超级秘书网

五、结论

本文对1991年4月3日至2002年12月5日深圳证券交易所A股日交易量和深成指日收益以及日收益的变动性的相互关系进行了实证分析,主要目的是揭示交易量信息是否有助于提高对日收益以及日收益变动预测的准确性。通过单位根检验得出深圳证券交易所A股日交易量和深成指日收益以及日收益的变动性为一平稳时间序列。交易量在预测股票收益有显著的作用;但也发现收益对交易量有更明显的作用,两者之间的关系表现在,收益变化引起交易量变化。这样,在证券投资分析别是在技术分析中,将交易量和价格结合起来进行分析,可以进一步提高预测的准确性。本文的进一步研究有如下两个方面:一是研究日内收益和交易量的关系,如在一个交易日每隔若干分钟分析交易量和收益变化;另一个是运用其他动态模型分析两者之间关系[9]。

参考文献:

[1]JiangWang.TradingVolumeandAssetPrices:AnnalsofEconomicsandFinance[M].PekingUniversityPress,2002•3;299-359.

[2]MartinT.BohlandHaraldHenke.TradingVolumeandStockMarketVolatility:ThePolishCase[DB/OL].viadri-na.edu-frankfurt-o.de,2002-6.

股票交易的量化交易篇2

摘要：已有研究表明，量价关系对于不同类型的股票在不同市场阶段呈现出不同的特征。本文利用技术分析指标描述股票短期涨跌趋势，发现上涨放量有助于抬高股票收益率，下跌放量则会压低股票收益率。通过对不同股本规模和信息透明程度样本的分析，发现了交易量信号的异质性。即大市值的股票上涨放量信号略强于小市值股票，而后者的下跌放量信号明显强于前者：信息透明程度较高时交易量信号较为一致，信息透明程度较低时短期趋势在识别交易量信号中的作用可能失效。本文在对股票交易量信号差异解释的基础上，为短线交易提供了新的建议。

关键词 ：股票收益率；交易量信号：量价关系；股本规模；信息透明程度

中图分类号：F830. 91

文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2015）07-0052-06

收稿日期：2015 -04-18

作者简介：徐加根（1969 -），男，湖北黄梅人，教授，博士，博士生导师，主要从事资本市场和行为金融等方面的研究。E．mail： xujg@ swufe. edu. cn

孙文佳（1993 -）．女，辽宁抚顺人，主要从事证券市场研究。E-mail： ryeowookjia@ 163. com

牛锋（1990 -），男，安徽阜阳人，博士研究生，主要从事证券市场和金融资产定价等方面的研究。E-mail：star8285@ 163．com

一、引 言

股票市场中交易量通常与价格波动存在密切的关系，在证券市场领域也占据着重要地位。现有投资理论普遍认为，成交量是推动股价上涨的原动力，通过其增减速度可以推断多空双方的博弈力量，并对股价的未来波动进行预测。同时，成交价对应着交易量的变动，因此，成交量能够对价格形态进行验证。量价之间的这种关联性趋势规律表现为量价同向、量价背离等不同的市场现象。传统经济理论对量价变动从不同角度进行了解释，Morse提出的“信息不对称理论”，解释了大交易量之后的价格惯性，认为股票交易产生于拥有信息优势的投资者与不知情投资者之间，成交量的大小度量了信息不对称程度，而未公开信息越多，股价越倾向维持之前的变化趋势。Campbell等提出的“资产配置理论”则对高交易量后的价格反转进行了解释，认为非股票资产的收益波动可能促使投资者对资产配置进行调整，进而导致大交易量，资产配置结束后，股票价格倾向恢复到之前的价格水平。二者从不同角度对大交易量的成因进行了解释，有其合理性但都较为片面。

我国股票市场同时存在信息不对称和资产配置的影响。首先，股票市场尚不成熟，上市公司信息透明程度参差不齐。其次，货币政策调整后的股市波动显示了资产配置对股市的影响，但对不同股本规模产生的影响存在差异。因此，经典分析方法对我国股票市场的适用性有待斟酌。当前投资策略普遍认为，股票价格的有效变动必须有成交量配合，正确把握交易量蕴含的市场信号，才能做到“低吸高抛”。但是，对于不同类型的股票以及不同的涨跌阶段，成交量的放大和收缩可能透露不同的市场信息。鉴于当前我国股票市场的复杂性，对上市公司进行合理分类，厘清股票交易量对于价格波动的信号作用，为投资者正确识别市场信息以及监管部门完善市场微观结构建设具有重要的研究价值。

一、文献综述

量价变动关系作为投资者密切关注的对象，也成为许多学派的研究热点。现有研究中，Granger因果关系通常被用来检验股票交易量和股票价格之间的预测关系。赵振全和薛丰慧通过股票市场的日交易数据发现上海、香港的交易量都可以解释收益率。类似结论同样存在于高频数据中，李梦玄和周义利用交易日内每五分钟指数价格序列以及对应的交易量序列，认为沪深两市的日内交易量对日内收益具有预测作用。可见，股票交易量的特征代表着某种市场信息，对预测股票后续价格波动具有重要作用。

现有研究表明信息透明程度不同的股票在量价关系上可能存在不同的表现。中国沪深两市仍属于非有效的金融市场，内幕交易通常会对收益率和成交量形成巨大影响。唐齐鸣和张学功选取五家因内幕交易被证监会处罚的股票，Granger因果检验的结果却显示，内幕交易股票仅存在由收益到成交量的单向因果关系。郑方镳等发现，在牛市和熊市中，在高成交量的交易日之后，信息不对称程度较高的股票，其收益率与信息不对称程度较低的股票相比，更倾向于表现出反转。

此外，许多研究证实我国股市中的量价关系并不固定。李丽利用ARCH和DCC - GARCH模型发现股价和成交量序列存在显著的正相关性，但相关系数是时变的，并且具有很强的波动性。郭梁和周炜星使用分笔高频数据进一步发现，中国股市成交价格波动和成交量之间的相关关系为一非线性凸函数，当归一化成交量较高时，价格变化的绝对值与成交量之间呈正相关性，当归一化成交量较低时，呈反常的负相关性。交易量与股票价格的关系还会受到其他许多因素的影响。范从来和徐科军发现对于规模较小的公司股票来说，交易量的这一指标作用较为明显。但是，对于规模较大的公司股票来说，交易量的预测作用并不明显。王杉和宋逢明发现单位交易量引起的价格变化与股票价格水平的平方正相关，与股票的流通市值负相关。

现有文献对我国股票市场中的量价关系的研究结论不一，其中重要的原因是忽略了股本规模、信息透明程度等因素上的差异对交易量信号的影响。此外，在计量方法上，已有研究为分析不同经济条件下的量价关系，通常对整体样本切割成块，牺牲了样本信息，损失了量价关系的准确性。并且，利用普通最小二乘法对量价关系进行估计时，得到的是二者之间的“平均”相关程度，也会错估真实的量价关系。并且，交易量与收益率存在互为因果关系，使用最小二乘法估计可能导致异方差等问题，钱争鸣和郭鹏辉提出使用分位数回归方法有效避免了这一问题。

本文的创新之处在于：首先，在已有研究的基础上，按照股本规模和信息透明程度对样本股票进行分类，消除股本规模及信息对称程度差异对量价关系造成的混淆。其次，利用技术分析指标表示个股涨跌趋势，通过引入二元变量对不同涨跌阶段的量价关系进行了解读。最后，采用分位数回归方法，分析交易量在股票不同收益率水平下的信号差异。

三、研究设计

（一）样本及数据

本研究采用中证指数考察我国沪深股市的量价关系。郑方镳等、范从来和徐科军以及王杉和宋逢明的研究表明，我国股市中的量价关系对于不同股本规模和信息不对称程度的上市公司有着不同的表现。本文以这两个标准对样本进行选取和分类，以期得到不同类型股票的量价特征。

股本规模方面，本文分别使用中证100指数和中证500指数不同股本规模的股票市场数据。其中，中证100指数是从沪深300指数样本股中挑选规模最大的100只股票组成样本股，能够综合反映沪深证券市场中最具市场影响力的一批大市值公司的整体状况，中证500指数的样本选择在剔除了规模靠前的股票的基础上选取流动性较好的500只股票，能够综合反映我国股市小市值公司的整体状况。

信息不对称程度方面，Lang以及Leuz和Verrecchia以各股票在整个研究区间内的股价波动作为信息不对称程度的替代指标，但事实上，即便同一股票在不同时期所受市场信息影响也有所不同，本文采用过去5日的收益率标准差作为短期内信息透明程度的衡量指标，以短期波动前10%和后10%的数据分别作为信息透明与信息非透明的样本。

为尽可能丰富样本数据，降低市场异常现象的影响，从而更加有效地呈现真实的量价关系。本文结合两个指数的时间，剔除部分缺失数据后，真实研究区间为2007年1月15日至2013年12月31日，基本涵盖我国股市牛市、熊市已经平衡震荡的市场阶段。本文采用的指数收益率和交易量均为日交易数据，数据来源为RESSET数据库。

（二）变量选取

1．被解释变量

日收益（Dretnd）：为指数不考虑现金红利的个股回报率乘以100，单位为百分点。

2．解释变量

交易量（vol）：为指数权重股的每日交易量，单位为10亿股，描述各股票当日的交易活跃程度。

虚拟变量up和down：为对各股票的短期不同涨跌趋势进行度量，文章借助技术分析工具，利用5日K指标①衡量个股超买超卖状况，数值在90以上为超买状态，虚拟变量up取值为1，否则为0。对于虚拟变量down，K指标数值在10以下为超卖状态，虚拟变量取值为1，否则为0。变量取值具体计算方法如式（1）-式（4）所示：

其中，Cn为第n日收盘指数；Ln为n日内的最低收盘指数；Hn为n日内的最高收盘指数。

（三）模型设定

“追涨杀跌”是股票投资中常见的市场行为，从短期来看，在市场上升阶段，成交量的放大意味着市场信心的增强，对收益率飙升起到“推波助澜”的作用。在市场下跌阶段，成交量的增加意味着悲观情绪的蔓延，会进一步压低股票收益。由于不同涨跌阶段下交易量释放的市场信号不同，本文引入表示不同涨跌阶段的虚拟变量，对量价模型进行了扩展：

其中，β1表示平衡市中成交量变化对股票成交量的影响，β2和β3分别衡量了超买和超卖状态下成交量信号的差异。为更加直观地得到各系数的拟合结果，将模型变形为：

震荡阶段、超买状态和超卖状态下交易量的放大对股市收益率的影响分别用系数β1、βup=β1+β2和βdown=β2+β3衡量。参数估计值的符号表明在对应状态下交易量的放大对收益率的作用，系数绝对值的大小反映对应状态下交易量信号的强弱。

此外，在不同的收益率高位，由于投资者对股票未来走势的信心不同，交易量变化对收益率的推动或抑制作用也存在着差异。本文选取被解释变量80%、50%和20%三个分位点，利用分位回归方法对交易量的信号差异进行了探讨。不同分位点回归系数的确定可以通过下面的最小化问题来定义：

其中，x为方程（7）中的自变量，β为对应系数，q为设定的分位数，分别设为80%、50%和20%。

四、结果分析

（一）描述性统计

通过表1中样本收益率与成交量的数据特征可以看出，在本文研究区间内小盘股的收益率和成交量均值均大于大盘股股票，并且波动性更高。两支指数收益率和成交量峰度值均明显大于3，呈现出金融数据典型的尖峰厚尾的特征，收益率偏度小于0，具有略微的左偏特征。传统OLS估计建立在标准正态分布上的假设检验缺乏稳健性，而基于不同分位点的分位数回归对极端值具有更强的耐抗性，能够提供更加完整准确的估计结果。

（二）相关性分析及平稳性检验

该部分利用Spearman相关系数对收益率与成交量之间的相关关系进行了度量。表2中的相关系数显示，无论对于CSI 100中的大盘股还是CSI 500中的小盘股股票，收益率与交易量总体均呈现出显著的正相关性；相关系数在0.2左右。在对短期趋势进行区分后，二者的相关性在不同的短期趋势下符号相反，说明了短期趋势在量价关系研究中的重要作用。同时，对于不同股本规模的股票样本，相同的趋势下收益率与成交量相关性强弱及显著性均表现出明显的不同。

为了防止模型存在伪回归问题，该部分对两支指数的收益率和交易量序列进行了平稳性检验，表3为两支指数的收益率和交易量序列ADF检验的统计值。结果显示，ADF检验均拒绝了数据存在单位根的原假设，说明时间序列数据平稳。

（三）回归分析

该部分分别利用OLS方法和分位数回归方法分别对模型（6）的系数进行了估计，表4中，QR_80、QR_50、QR_20分别表示80%、50%和20%分位数的回归结果。

表4中的不同分位点下的回归结果显示，vivol、upvol和downvol的系数在20%、50%以及80%的分位数下均存在明显差异，甚至正负性发生改变。对不同分位数回归系数差异性的F检验均拒绝原假设，①这一结果也验证了本文采用分位数回归方法研究量价关系的恰当性。通过对表4的回归结果分析可以看出：

第一，无论是中证100指数还是中证500指数，OLS回归和分位数回归的结果均显示upvol系数在1%的显著性水平下显著为正，说明上涨阶段换手率的增加能够抬高股票收益率。但在下跌阶段，除少数分位点外，两个股票指数downvol的系数均显著为负，说明下跌阶段交易量放大会进一步压低了股票收益率。由于在不同的市场阶段，交易量的变动会传递出截然相反的市场信息，单纯检验交易量与收益率之间的相关关系可能存在较大的谬误，这也验证了在量价模型中加入趋势因素的合理性。这一结果同样说明，一旦短期趋势形成，对于逐渐放量的股票，“追涨杀跌”的短线投资策略在我国股票投资，尤其是大盘股投资中具有一定的有效性。

第二，从不同的分位点来看，大盘股股票交易量信号呈现出一致性趋势。在短期上涨阶段，大盘股交易量信号随着分位点的提高逐渐增强（upvol系数从0.1984上升到0.3212），说明在收益率的高位投资者情绪高涨，上涨放量作用更强。这一结果说明了我国股票市场的投资者存在的“跟风现象”，对于高收益股票过分追捧容易导致价格泡沫的形成。在短期下跌阶段，随着分位点的提高放量信号总体呈逐渐减弱趋势。在收益率的低位，成交量放大对收益率的抑制作用更强，说明了市场对低收益股票容易产生市场恐慌，较强的投机倾向延误了价格的合理回归。当利用K指标无法确定短期趋势的情况下，分位数回归的结果传递出更加重要的信息。在收益率的高分位点，系数为正，放量能够进一步抬升收益率，但在低分位点系数为负，反而会压低收益率。与此不同的是，小盘股在不同分位点的放量信号相对平稳。

（四）交易量信号存在的差异

股本规模方面，通过对表3中两类样本回归系数的对比发现，在短期上涨阶段，中证100指数的放量信号（大致介于0. 2000-0. 3200之间）强于中证500指数（介于0. 1000-0. 1900之间）。但是在短期下跌阶段，中证500指数的放量信号（介于-0. 5300-0. 9200之间）则明显强于中证100（介于-0.0200-0.4600之间），这一结果显示了交易量信号在不同股本规模的股票中存在的非对称性。中证100的成分股多为大型工业企业和国有金融机构，是机构投资者重仓持有对象。在市场上升阶段，市场对交易量变动容易形成一致性预期，相对于小盘股股票，同样的交易量变化能够对收益率造成更加有效的影响。并且由于大盘股的经营稳健性高，市场下跌阶段的抗跌能力更强。而对于中证500指数，成分股为沪深两市小市值公司的代表，本身波动率要大于大盘股票，在市场的下跌阶段，更容易遭受悲观情绪的影响。

信息透明程度方面，通过比较不同收益率分位点的交易量信号波动，我们发现，无论是中证100指数还是中证500指数，信息不透明阶段的信号波动都明显强于信息透明阶段的样本。更为重要的差异体现在上涨放量信号上，对于信息透明阶段，上涨阶段交易量的放大在各收益率分位点均对收益率有正向作用。但对于在信息不透明阶段，上涨放量在较低分位点（收益率为负）能够抬高指数收益率，但随着分位点的提高上涨放量信号逐渐变小直至为负。这一现象说明了，在估值震荡比较剧烈的阶段，投资者尚未充分消化市场信息，因此，对于交易量变动较难形成一致性预期，由于对短期趋势信心不足，上涨趋势中的交易量信号也呈现出不稳定性。

五、小结

通过加入趋势虚拟变量对传统量价模型进行扩展，结果显示了结合短期涨跌趋势在交易量信号识别中的必要性。同时，对不同股本规模和信息透明程度的数据分析结果显示，交易量信号在不同数据样本之间存在较大差异。结论对于投资者正确识别交易量信号具有以下启示：

第一，股票市场中，甄别短期趋势对于正确识别交易量信号具有重要作用。本文在依据K指标对股票短期趋势进行判断的基础上发现，上涨阶段交易量的放大能够释放出收益率上扬的积极信号，而下跌阶段的放量则会压低股票收益。因此，简单依赖交易量的变动方向可能混淆真实的市场信号，而股票的短期趋势为投资者提供了良好的辅助工具。对于量化交易投资者，追逐上涨放量的股票（尤其是经营稳健的大盘股股票），往往能够带来更高收益。

第二，交易量信号的强弱与股票收益率的分位点密切相关。实证结果显示，我国股票投资者具有明显的“跟风现象”，在不同收益率的高位，交易量信号的强弱存在较大的差异。尤其在利用技术指标无法确定短期涨跌趋势时，交易量的放大会呈现出相反的效果。在收益率的高位，即便短期趋势尚未形成，一旦交易量呈现放大趋势，投资者的追捧也会使股票在短期内上扬。但在收益率的低位，交易量的放大更有可能显示了悲观情绪的蔓延，会在短期内压低股票收益率。投资者在利用交易量对收益率波动进行判断时，结合即时的收益率数值能够得更加准确的交易量信号。

第三，对于不同股本规模的股票，交易量信号存在明显的不对称性。数据显示，在市场上升阶段，股本规模较大的股票放量信号更强。相对于小市值公司，大盘股经营信息更加公开，投资者对其预期更加一致，交易量变动更加有效地推动股价波动。而小盘股股票，由于所受市场干扰因素较多，且不同股票之间表现差异较大，交易量变动对整体收益率传递的信号略弱。在市场下跌阶段，大市值公司由于其经营的稳健性，抗跌能力强，相比而言，小市值股票由于更容易遭到市场负面信息的影响，大量抛售引发的交易量放大会迅速压低股票收益。

第四，在信息透明程度异常的阶段，交易量信号同样会产生显著的差异。信息透明程度较高时，交易量信号随收益率分位点的变动幅度较小，结合短期趋势能够对其进行较好的识别。但信息透明程度较差时，交易量信号受收益率分位点的影响较大，并且上涨放量在不同分位点也会传递不同的信号。这一发现说明，在股票历史的收益波动较大时，由于市场信心不足，结合短期趋势在判断交易量信号时可能失效，需要在市场信息充分吸收之后才能对收益率变动进行良好预测。

参考文献：

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股票交易的量化交易篇3

二、股票交易印花税变动对我国证券市场的影响

我国自1992年开始对A股市场征收股票交易印花税以来，共调整过8次税率（见表2）。如此频繁的股票交易印花税变动对我国证券市场到底影响几何，我国学者对此进行了大量研究。史东贤、蒋贤锋（2003）从市场波动性、噪音波动性、股票交易印花税收入和券商佣金收入等方面分析了股票交易印花税调整对我国股票市场的影响，结果发现下调股票交易印花税可以使市场波动性和噪音波动性同时下降。②姚涛、杨欣颜（2008）运用回归分析和GARCH模型，对2007年5月30日和2008年4月24日两次股票交易印花税调整对股市波动性的影响进行了分析，发现股市波动性在股票交易印花税上调后短期内有显著增加，长期有所减弱，而在股票交易印花税下调后变化不太显著。③许赫宁（2007）从法律角度对我国股票交易印花税征收的合法性、征收方式的合理性进行了辩证分析，认为我国政府征收股票交易印花税的行为缺乏法律依据且随意性较高，对股票市场的长期发展和保障投资者的利益都没有好处。④吴昱等（2013）利用2006年11月至2008年8月的股票交易高频数据，实证研究了期间两次股票交易印花税调整对我国股票市场的交易量、买卖价差、价格波动性及有效性的影响，结果表明降低股票交易印花税税率可以增加股票的交易量、降低买卖价差，同时可以抑制股票价格的波动，提高股票价格的有效性。其中，Xi为每个时间区间内的收益率，n为计算周期内的交易天数。结果如图1、图2、图3所示。上述结果显示：第一，无论上调还是降低股票交易印花税税率，在短期内都会引起股市波动，但是2007年5月30日股票交易印花税上调后引起的波动更大；第二，从中长期波动趋势来看，2008年4月和9月降低股票交易印花税税率后，上证综指的年化波动率呈下降趋势，而2007年5月股票交易印花税上调后，上证综指的年化波动率一直处于高位，且不断上升。这两个结论与前人的研究有些不同之处，但主要发现是相似的，即上调股票交易印花税税率会造成证券市场大幅波动，从保持市场稳定的角度不支持政府上调股票交易印花税税率。

股票交易的量化交易篇4

一、文献综述

根据芝加哥大学著名教授fama所总结的“有效市场假说”，若市场是有效的，当前股票的成交量对股票未来收益率是没有预测作用的。因此，在以有效市场假说为理论基石的capm等传统资产定价模型中，成交量是不被考虑的因素。但是在投资管理的实务领域，以股票的成交量作为研判未来股票价格变化的依据，则是证券分析中的一个重要工具。

然而，成交量究竟表示什么?为何其可用于预测未来股价的变化?高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出“惯性”还是“反转”?近年来，学界对这些问题争论颇多，并逐渐形成两种理论假说来解释实证结果，即campbell，grossman和wang (1993)提出的“资产配置假说”，以及morse(1980)提出的“信息不对称假说”，而llorente，michaely，saar和wang(2002)则试图将上述两种看似矛盾的理论假说统一起来形成“资产配置与信息不对称统一假说”。

(一)资产配置假说

campbell等(1993)的实证研究发现，高成交量交易日的股票收益率更易在随后交易日中表现出反转。他们提出了基于投资者资产配置的理论模型对此进行解释：非股票资产风险收益关系的变化导致投资者进行资产比例的重新配置(hedging trades)驱动成交量的变动，例如股票以外的其他资产的收益下跌，使得投资者增加股票投资的比重，从而导致成交量放大，可见成交量变化仅仅表示“其他资产收益相对于股票收益的变化”，而且由于这种成交量的变化并不表明股票的基本价值发生变化，因此成交量的变化是暂时的，未来股票收益将会“反转”，即：股票以外其他资产收益下降导致投资者大量买入股票，从而成交量增加、同时股价上升，但一旦资产配置结束，股价将会下跌，回复到基本价值。

conrad等(1994)采用周收益率数据，基于股票成交量构造投资组合，研究交易策略的盈利性，实证结果支持了campbell等(1993)的假说：本周成交量较高的股票，在下一周股价出现了反转；相反，本周成交量较低的股票，在下一周股价则保持惯性。

(二)信息不对称假说

morse(1980)认为，股票交易的发生是由于拥有内幕信息的投资者与不知情的投资者之间对股票价值的不同判断所致，因此信息不对称程度越高，股票交易越活跃，股票成交量也越大。可见，成交量高低就表示“未公开信息的多寡”，未公开信息越多，则随着信息的公开，未来股票收益将呈现于“惯性”，即原先股价上涨的股票未来继续上涨、原先股价下跌的股票未来继续下跌。其实证结果显示，股票成交量与后一交易日股票超常收益率的绝对值显著正相关。

stickel和verrecchia(1994)发现，若股票在季度盈余公告日的成交量较小，则后一交易日的股价往往发生反转，反之，若季度盈余公告日的成交量较大，则后一交易日的股价倾向于保持惯性。他们认为，这是因为成交量越大，股票交易由内幕信息拥有者驱动的可能性越大，故股价越倾向于保持惯性。

(三)资产配置与信息不对称统一假说

值得指出的是，以上两种理论假说得出了截然相反的结论。资产配置假说认为：若当期成交量大，则下期股价将出现反转；而信息不对称假说则表明：若当期成交量大，则下期股价将保持惯性。llorente等(2002)试图将这两种假说统一起来，在他们的模型中，存在着股票资产和非股票资产，同时也存在信息优势和信息劣势两类投资者。股票交易受两种因素驱动：一是由于非股票资产风险收益关系的变化导致投资者重新配置资产比例；二是有信息优势的投资者基于未公开信息所进行的股票交易。如果股票交易由第一种驱动因素所主导，则随后的收益率倾向于反转；如果股票交易由第二种驱动因素所主导，则随后的收益率倾向于惯性。因此，成交量对股票收益率序列相关性的影响如何，在很大程度上取决于股票交易者的信息不对称程度。由此，llorente等(2002)进而将股票平均市值大小和平均买卖价差作为投资者信息不对称程度的衡量指标进行实证研究，结果支持了他们的理论预测，即：对于信息不对称程度较高的小市值或高买卖价差的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于持续，而对于信息不对称程度较低的大市值或低买卖价差的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于反转。

近年来，股票成交量与收益率之间关系的研究日益受到国内学者的关注。迄今为止，国内学者的研究可以分为以下三个方向：一是将成交量作为信息流的替代指标，研究成交量对价格波动的影响(王承炜、吴冲锋，2001；潘越、吴世农，2004)；二是将成交量作为推进股价进程的标度，就其意义进行理论与实证探讨(吴文锋等，2002；吴文锋、吴冲锋，2003)；三是对成交量与股价变化之间的关系进行实证研究。陈怡玲、宋逢明(2000)发现中国股市的股票日成交量与当日价格变化之间存在正相关关系。盛建平、高芳敏 (2000)发现深交所成份股的股票回报率与当月成交量、前月成交量之间都存在正相关关系。王杉、宋逢明(2006)建立了中国股市的简单量价关系模型，并且发现中国股市中交易量与价格变化正相关，而单位交易量引起的价格变化与股票的流通市值负相关。徐信忠、郑纯毅(2006)发现，换手率与中国股市的动量效应有着直接关系，在期限较短的情况下(1到3个月)，高换手率的股票动量组合收益高于低换手率的股票动量组合收益，但随着期限的延长，会出现反转现象。

可见，目前国内的多数研究尚未涉及成交量与股票收益率序列相关性的关系这一研究领域，其中徐信忠、郑纯毅(2006)的研究中对成交量与收益惯性的关系进行了检验，但由于研究目的和侧重点的不同，他们的研究着重分析换手率对1个月以上的股票动量效应的影响，而不是专门探讨成交量与股票收益率序列相关性的关系及成因。由此可见，成交量高低是否可以用于预测未来股价的变化?高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出“惯性”还是“反转”?其背后的原因是什么?这些问题对于中国股市，都还是未知数。本文以1996—2003年间在沪、深证交所上市的255家公司为样本，采用时间序列分析和横截面分析两种方法，针对上述问题进行实证研究，并结合中国国情，从中国投资者投机交易行为角度，提出新的理论假说来解释中国的特殊现象。

二、研究设计

(一)样本与数据

本文的研究期间为1996年1月1日至2003年12月31日，共8年，包含1932个交易日。选择该研究期间的原因是：(1)中国股市在这8年间经历了典型的牛市、熊市和平衡市，故研究期间具有代表性；(2)自1996年起，上市公司已初具规模，股市也结束了设立初期的大幅波动阶段，步入正轨，故取1996年作为研究期间的起点。为了考虑不同市场环境对本文研究结论的影响，本文还区分牛市、熊市和平衡市三个期间进行分阶段研究，其中，1997年7月1日至1999年5月18日为平衡市，1999年5月19日至2001年 6月13日为牛市，2001年6月14日至2003年12月31日为熊市。本文的研究样本取自 1996年1月1日之前在沪、深证交所上市的公司，并删除研究期间曾经增发、被“pt”处理及被中止上市的股票，最后得到255只样本股票。研究所需数据均来自wind数据库。

(二)研究程序与模型构建

本文的研究包括两个步骤：(1)时间序列分析，即对个股成交量与收益率序列相关性的关系进行回归分析，以发现高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出“惯性”或“反转”，并得出个股成交量对收益率序列相关性的影响系数。(2)横截面分析，以第一步得出的影响系数为因变量，以公司规模和股价的波动性作为公司信息不对称程度的指标，并作为自变量，进行回归分析，以检验llorente等(2002)所提出的“资产配置和信息不对称统一假说”：即信息不对称程度较强的公司，高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中是否表现出“惯性”特征，反之信息不对称程度较弱的公司，高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中是否表现出“反转”特征。

1.时间序列分析

(1)成交量的衡量

本文借鉴llorente等(2002)的方法，以经长期时间趋势调整之后的股票换手率来衡量成交量vt，计算公式为式(1)：

其中，turnovert表示第t个交易日的股票换手率，定义为当日交易的股数除以总流通股数。

(2)成交量与收益率序列相关性的关系模型

campbell等(1993)发现，股票日收益率的序列相关性主要存在于一阶关系上，二阶以上序列相关性不显著，因此，本文主要研究股票成交量与收益率一阶序列相关性的关系，即成交量对下一期收益率的预测作用，模型如下式(2)所示：

其中，rit表示股票i在第t个交易日的收益率；vit表示股票i在第t个交易日的成交量；γi是股票i的成交量与收益率交乘项的系数，表示个股成交量对收益率序列相关性的影响系数，若γi符号为正，则股票成交量的放大倾向于使得股票的收益率表现出惯性，反之则反，而γi大小则表示成交量对股票收益率时间序列特征的影响程度。

2.横截面分析

为研究信息不对称程度在成交量对收益率序列相关性预测中所起的作用，采用模型形式如下：

模型3中，ai是股票i信息不对称程度的变量。借鉴lo和mackinlay(1990)、 llorente等(2002)的研究，本文首先以公司规模股票的信息不对称程度，公司规模越大，代表信息不对称程度越低。公司规模有以下两种衡量方式：(1)股票在1996年1月1日到2003年12月31日期间平均流通市值的自然对数，即ln(流通市值)；(2)将样本股票按平均流通市值由小到大进行排序，以排序序号除以样本股票总数，即order(流通市值)来表示公司规模。为了检验结论的稳健性，本文进而借鉴lang和lundholm(1993)、 leuz和verrecchia(2000)的研究，以股价的波动性作为信息不对称的变量，股价的波动性越低，代表信息不对称程度越低。股价波动性同样采用两种衡量方式：(1)股票在 1996年1月1日到2003年12月31日期间日收益率的标准差sd；(2)将样本股票按sd由小到大进行排序，以排序序号除以样本股票总数，即order(sd)来表示股价波动性。

根据llorente等(2002)的理论模型，大市值或低波动性的股票信息不对称程度较低，股票交易主要由资产配置交易主导，叩较小；小市值或高波动性的股票信息不对称程度较高，股票交易由信息优势者的投机交易主导，γ较大。因此在模型3中，若以公司规模信息不对称，b应该显著地小于零；若以股价波动性信息不对称，b应该显著地大于零。但是中国股市不论从投资者的构成还是市场监管体系的完善程度来看都与美国股市等成熟市场有较大差异，所以实证结果未必与成熟股市相同。因此本文对此不作预设性的结论，而是立足于实证检验，并基于国情，对实证结果进行深入剖析。金融,证券,股票-[飞诺网feno.cn]

三、实证结果与分析

(一)描述性统计

描述性统计数据如表1所示。表1将样本股票按全部样本(255只)以及小、中、大流通市值样本(每组85只)分别进行统计。对于每一只样本股票，平均流通市值是指该股票在1996—2003年间每日流通市值的平均值。从表1的第3列数据可看出，样本公司的平均流通市值差异较大，最大与最小之差为近170倍。表1的第5列数据显示，样本股票的平均日换手率达1.86%，相当于1年换手4.5次，远大于美国股市0.321%的股票平均日换手率。这从一个侧面说明了我国股市的投机氛围远高于成熟股市。同时，小流通市值样本股票的平均日换手率最高，为2.24%，而大流通市值股票的平均日换手率最低，为 1.50%，这与美国股市的情况截然相反。美国股市大市值股票的换手率高于小市值股票，蓝筹股具有更好的流动性。表1的第6列数据显示，样本股票中，小流通市值股票的平均股价高于大流通市值股票的平均股价，这一点也与美国股市的数据相反。根据 llorente等(2002)的统计，美国股市大市值股票的平均股价约为小市值股票的4倍。

从以上描述性统计结果可以看出，我国股市不同流通市值股票的价格和成交量特征与以美国股市为代表的成熟股市具有明显差别，主要反映为整体换手率偏高，小流通市值股票的交易特别活跃等，均表现出明显的投机性特征。

(二)实证结果与分析

1.时间序列分析

本文借鉴llorente等(2002)的研究方法，对每一只样本股票，采用式(2)的ols回归模型，以整个研究期以及进一步区分牛市、熊市和平衡市作为研究期间，对α、β和γ进行参数估计。对于小、中、大流通市值的三类子样本，分别计算各类样本所包含股票的α、β和γ三个参数的平均值，并统计每类样本中γ<0以及γ显著为负的公司数目，三类子样本股票的时间序列回归结果列示表2中。

从表2可知：(1)据前述分析，γ代表股票的成交量与收益率序列相关性的关系，即股票成交量对未来收益率与当前收益率之间的序列相关性是正向还是反向影响，其影响程度有多大。从表中可见，在所有四种研究期间，对于三个子样本集合，γ的平均值都是负数，γ<0的样本数量也都占大多数，并且在整个研究期内，γ显著为负的样本数分别为 33、32和24家，说明高成交量所伴随的价格变化在下一周期较倾向于反转，这一实证结果在一定程度上支持了“资产配置假说”；(2)对于整个研究期和牛市、熊市期间，随着股票流通市值的增大，γ的平均值总体呈上升趋势，同时，γ为负及显著为负的样本数量也随着子样本集合平均流通市值的增大而减少。这说明：牛市和熊市中，在高成交量交易日之后，小市值公司的股票收益比大市值公司更易“反转”；(3)在整个研究期以及牛市期间，三个子样本集合的平均。估计值都大于0，这与研究期间股市整体呈上升趋势相一致；而在熊市期间，平均。估计值则小于0，这也与相应期间股市整体下跌相一致。对于上述三种研究期间，三个子样本集合的平均p估计值也都大于0，说明控制成交量的因素，股票日收益率总体上仍有延续前一交易日收益率的惯性趋势。但是对于平衡市，则不存在上述关系。

2.横截面回归分析

为研究叩与信息不对称程度的关系，以整个研究期以及进一步区分牛市、熊市和平衡市作为研究期间，依据公式(3)进行横截面ols回归分析，结果见表3。其中信息不对称程度采用公司规模和股价波动性两种变量。

表3—a的回归结果显示，对于整体研究期间，不论自变量采用ln(流通市值)还是 order(流通市值)，参数b的估计值都显著地大于0，说明股票的规模特性影响着股票的日成交量与日收益率序列相关性之间的关系：股票的流通市值越大，反映股票成交量与收益率序列相关性关系的系数。y也越大。由此可见，在高成交量的交易日之后，信息不对称程度较高的小市值股票，其收益率比大市值股票更易反转。进一步区分市场环境的回归结果显示，在牛市和熊市期间，参数b的估计值不仅显著大于0，而且比整体研究期间的参数b估计值更大，但在平衡市期间，参数b不显著异于零。

为检验这一结果的稳健性，我们还采用“股票日收益率的标准差”sd和“收益率标准差排序号／样本股票总数”order(sd)这两个股价波动性变量来度量信息不对称程度，根据表3—b的回归结果，我们同样发现对于整体研究期间以及牛市和熊市期间，参数b的估计值都显著地小于0，即在高成交量的交易日之后，高波动性股票(信息不对称程度较高)的收益率与低波动性股票相比，更倾向于表现出反转。同样地，在平衡市期间，参数b不显著。

显然，本文的实证结果与llorente等(2002)对美国股市的研究结论不同。llorente等 (2002)的实证研究发现，参数7随着公司规模的增大而减小，即：对于小市值的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于惯性，而对于大市值的股票，高成交量交易日之后的股票收益率倾向于反转。llorente等将这种现象归因于投资者之间信息不对称程度的差别：首先，对于大市值的股票，由于公开披露的信息较多，分析师对它的跟踪也较多，因此内幕信息较少，信息不对称程度低，这类股票的交易驱动因素主要是投资者对资产的重新配置，因此高成交量之后的收益率没有惯性；其次，对于小市值的股票情况则相反，其信息不对称程度较高，交易驱动因素主要是投资者基于未公开信息所进行的投机交易，因此高成交量之后的收益率较易持续。

实证结果的差异使我们无法套用llorente等(2002)的理论解释，这也恰恰说明了中国股市的投资者行为与美国存在重要差别。下文中，我们将立足中国国情，从中国投资者投机交易行为的角度，力求对该实证现象提出一个较为合理的解释：

中国股市由于设立时间短，与成熟股市相比，总体上投机氛围较为浓厚，这一点可从表1的描述性统计结果中得到证实：中国股市的股票平均日换手率接近美国股市的6倍。由于投资者的持股时间普遍较短，跟庄炒作的交易模式盛行，散户投资者与有资金实力和信息优势的投机机构之间的博弈成为股票交易的重要驱动因素。对于大流通市值和低波动性的股票，由于其信息不对称程度较低，股价受到少数投机机构操纵的可能性也相对较低，成交量的放大往往是由股票以外资产风险收益的变化所驱动(即“资产配置交易”)，因此随后股价反转，这一点与“资产配置假说”相一致；而对于小流通市值和高波动性的股票，其股价在成交量放大之后的反转则不仅受资产配置交易的驱动，而且可能受到投机炒作行为的影响，原因是：小市值及高波动性股票的信息不对称程度较高，而且炒作小市值股票所需要的资金量也远低于大市值股票，这为具有资金和信息优势的投机机构炒作股票提供了便利，因此，对于这类股票，成交量放大的交易日往往是散户投资者追涨杀跌、而投机机构进行反向交易的时候，所以随后交易日的股价将表现出更为强烈的反转。可见，在过度投机的新兴市场中，信息不对称对投资者交易行为的影响与成熟市场不同，在这里，具有信息优势的投机机构并非如主流金融理论所描述的被动地对信息做出反应，而往往是主动地利用信息吸引散户投资者跟风买卖以获取利润，由此导致了股票收益率的序列相关性质与主流金融理论中“信息不对称假说”的预测截然相反。

以上解释也可以从分市场环境的回归结果中得到一定程度的支持：在牛市和熊市中，由于利好(利空)信息频出，伴随着股价的连续上涨或下跌，容易引起散户投资者对信息的过度反应，这也为具有信息优势的投机机构炒作股票提供了便利，例如：在一个利好信息公布之前，具有信息优势的投机机构就已买人股票，当信息公布时，散户对信息的过度反应使其以过高的价格从机构手中接盘，这不仅导致当日交易量放大，而且使得其后的股价倾向于反转回股票的基本价值。因此，在牛、熊市中，信息不对称程度越高的公司，高成交量之后的股价越易反转；但在平衡市中，利好和利空信息对股价的影响较为均衡，散户投资者对信息的反应也比较理性，机构较难利用散户对信息的过度反应进行投机炒作，因此信息不对称程度对股票成交量与收益率序列相关性之间关系的影响并不显著。

四、结论与启示

股票交易的量化交易篇5

一、引言

权证发行会对标的股票产生何种影响一直被人们所关注。近年来国内的研究主要集中在权证发行对标的股票价格和波动率的影响方面，而关于权证发行对标的股票流动性影响的研究甚少。国外在这方面的研究却非常多，普遍的观点认为期权发行会改善标的股票的流动性。我国推出权证的时间比较短，而且政策性比较强，是在股权分置改革中上市公司的非流通股东为获得其所持股份的流通权所采取的向流通股股东补偿的股改创新方式之一。权证发行人是上市公司的大股东，而非证券公司等金融机构。在这些条件下，我国的权证发行有没有提高标的股票的流动性就值得探讨，分析其是否有别于国外发达市场的实证经验。本文以研究权证发行对标的股票的流动性为目的，详细分析权证发行前后标的股票的流动性的变化。希望对如何完善权证这种新的投资工具和证券市场的健康发展提供一定的借鉴。

二、文献综述

国外研究期权发行对标的股票的影响主要就是从买卖价差着手的，有的同时也研究标的股票的交易量和交易深度。Hayes&Tennenbaum(1979)对1972年5月到1977年9月芝加哥期权交易所和纽约股票交易所中，43家发行期权的公司和21家没有发行期权的公司进行研究。先采用截面分析，把标的股票占纽约股票交易所总交易量的份额作为因变量，用哑变量作为自变量进行回归分析，发现没有发行期权的公司股票交易量基本没有变化，而发行期权的公司股票交易量增长了约33％。然后又采用纵向，分析单个公司在期权发行前后标的股票交易量的变化情况，发现在所有的43家公司期权发行引起的标的股票交易量的平均增长为22％，即发行100手期权和约会使标的股票的交易量增加22手。而且其中的43家公司中，有40家股票的交易量显著增长，剩余的呈负相关的三家中有两家在统计意义上并不显著。

Grossman(1988)认为在合成证券和真实证券之间存在显著的区别，真实证券不是冗余的，如期权虽然其可以通过其它资产进行动态复制。真实证券的价格给市场参与者传递一些重要信息，但如果这些真实证券被合成的交易策略所替代这些信息则不能被传递。特别是在不完备的市场上，期权可以更加方便投资者投机和套期保值，以减少未来收益的不确定性。因此，期权交易可以减少标的证券的不确定性并提高其流动性。

Fedenia & Grammatikos(1992)从信息效应、重新分布效应和波动效应三方面，详细检验了期权发行与标的股票买卖价差之间的关系，看买卖价差与哪个效应关系最密切。Stein(1987)和Grossman(1988)发现新的期权交易一般能提高标的股票的流动性，但是由新的期权交易者所产生的信息可能对股票市场造成稳定或不稳定的影响。Black(1975)认为更低的交易成本、资本要求和交易限制会使知情交易者偏向期权市场，做市商由于知情交易者所引起的损失就会减少，从而会减少标的股票的买卖价差。但如果足够多流动性驱动交易者转向期权市场，做市商的存货成本就会增加，股票市场的流动性就会降低。Fedenia & Grammatikos用1970年到1988年340只纽约股票交易所的股票和1984年到1988年98只场外交易的股票作实证，发现期权发行提高了标的股票的平均流动性。纽约股票交易所股票的买卖价差在期权交易后下降，但场外交易股票的买卖价差在期权发行后有所增加，发现尽管波动效应会影响买卖价差，但期权发行也会对买卖价差造成特有的影响。

Kumar，Satin & Shastri(1998)用1983年到1989年北美几大股票交易所的所有发行期权的股票进行实证研究，发现期权发行可以有效的提高标的股票的市场质量。期权发行可以降低买卖价差，增加交易深度、交易量、交易规模和交易频率。同时还发现期权发行可以降低定价误差的方差，这也是更高的定价有效性和市场质量的证明。

股票交易的量化交易篇6

股票融券交易，又称保证金卖空交易，指投资者出于对股票价格下跌的预期，支付一定比例的保证金，同时向融券方借入一定数量股票，按一定的价格卖出的信用交易方式。相对应的股票融券交易制度涉及融券额度、期限、融资比率、保证金制度、融券回补、客户保证券运用、股份分红派息、表决权等制度性安排。股票融券交易须以现货交易为原则。1998年颁布《中华人民共和国证券法》禁止股票的融券卖空行为，股票交易方式较为单一。随着证券市场的扩大，参与主体素质的提高，政府监管能力的提升和技术的进步，我国证券市场日趋成熟，适时推出股票融券交易具备一定的可行性，对推动完善中国证券市场具有重大意义。

有利于完善中国证券市场交易机制

股票融券交易机制为股票市场基本的交易机制，没有做空交易的市场就好像一条腿的人一样残缺不全，从这个意义上说股票卖空交易是市场完善所必需要引入的机制。同时也只有股票融券交易的卖空机制的存在，各种证券市场的制度创新和产品创新才能应运而生。

在证券交易市场，融券交易和现货交易的相互配合可以增加证券的供求弹性。当股价过度上涨偏离价值时，看空者预期股价会下跌，便提前融券卖出，增加证券的有效供应，从而抑制股价过度上涨；与此相反，当股价过度下跌偏离其价值时，看多者预期股价不久会上涨，提前融资买入，增加证券的有效需求，遏制股价的进一步下跌。因此融券的信用交易有助于稳定股票价格，使价格更接近其内在的价值，提高股票市场价值发现能力，有利于完善股价形成机制，优化资源配置。

我国股票市场为典型的单边市场，只能做多，不能做空。一方面中国的投资者多数为短期投机者，投资的目的多数为博取价差收益，为了获利只有先低价买进股票然后再高价卖出。对于市场中的投资者而言，股价的一路上涨为多赢的局面，这样容易导致股市泡沫的产生；然而一旦泡沫破灭，市场中的所有投资主体却又面对同样的下跌风险，市场中的投资主体集体的抛售行为又容易导致股票过度下跌。因此缺少做空机制的股票市场导致股市过度的波动和频繁的波动。而在完善的股票融券制度下，市场本身具备了价格稳定器的作用，可以一定程度上抑制股市泡沫的形成和股票市场的过度波动。

我国的股票市场操纵行为比较严重，市场操纵者惯用的操纵手法为，主力机构（也称庄家）在相对低位大量买进股票，控制股票的大量筹码，然后利用资金的优势推高股票，最后利用各种机会派发筹码，也即通过控制单只股票较大比例的股份达到操控股价的目的，对于这类股票，庄家的意愿超越市场机制成为决定股价的首要因素。如果有了股票融券交易制度，通过融券卖空机制就可以大幅增加股票的供应，达到削弱庄家控制股票交易的目的，使价值在股价形成机制中发挥主导作用。因此股票融券交易制度有利于打击股价的盲目炒作、倡导价值型的投资理念，促进股价的合理形成，优化资源配置。

另外，股票融券交易有利于增加股票市场的流动性。流动性是一个市场的公共属性，是变现能力的体现，良好的流动性是证券市场实现价格发现功能的前提。所谓流动性是指能够以较低的交易成本即时完成交易指令，同时对市场价格影响较小的交易能力。股票融券交易可以增加证券市场的总供给，扩大证券交易的深度，而且，证券卖空交易本身就存在一种使股价连续的内在机制，如各国证券市场的卖空交易均要求卖空价必须高于或不低于最近一次成交价，从而提高股票市场的流动性。

有利于金融创新和证券经营、盈利模式转变

金融业发展的最大动力来自于创新，创新反过来推动金融业的发展。金融创新的载体为金融产品的推出，然而新的金融产品的推出需要借助于市场上存在的金融工具，利用金融工具的手段推出新的金融产品。然而如果没有卖空机制，就像我们的代数计算中没有了减法这个运算符，金融创新的努力将会很大程度受到遏制，大量的金融产品没有办法推出，严重的影响金融业的发展进程，影响价格机制的形成、金融创新进程以及金融业的发展。事实上大部分金融创新都需要卖空机制的存在，例如股指期货期权、股票期货期权等的条件之一就是存在卖空套利机制，股票融券交易机制为股指期货和期权的推出创造了有利条件。

在成熟的证券市场如果没有做空机制，券商资产管理业务的风险将很大。一方面，在实际开展业务时证券公司对客户都有私下的保底收益率的承诺。另一方面，由于缺少有效的避险机制，大量的多头股票组合在股票市场下跌过程中，将遭受巨大的亏损。证券公司在股票市场低迷时开展的资产管理业务所导致的亏损，往往是导致券商亏损、被接管或破产的最主要的原因。例如自2001年6月以来的股市的长时期的下跌，使证券公司的资产管理业务遭受巨大打击，许多券商因为资产管理业务的巨大亏损，导致被政府接管或者宣布破产；由于没有做空机制，一方面券商很难推出保底收益率承诺的金融产品，而客户一般要求管理方提高保底收益率，这样将导致资产管理业务很难开展。而证监会明令禁止向客户承诺保底收益率，因为机制的缺失，资产管理方不能够靠金融产品本身实现保底的收益率，如果保底将会给券商带来难以承受的风险，而这个风险又可能会传导到金融系统的其他部门。但是一旦做空机制存在，资产管理方在某种程度上可以实现一定的保底收益率，例如可以通过股票+做空的保险策略实现客户保本的安全性的要求。通过这种方式，投资者期待的、资产管理方常常在地下开展的保底的投资金融产品可以合法推出，有利于券商的资产管理业务，同时券商也可以增加盈利水平。

另外，券商研究股票投资价值不仅可以通过价值低估的股票获利，而且还可以通过发现价值高估的股票获利。这样不管是证券公司本身还是其客户对于价值研究会有很大的需求，推出股票的融券交易将促使证券公司以及其他研究机构将在股票价值研究上投入更多的研究力量，从而提高券商研究股票投资价值的积极性，增强券商的研究开发能力，进一步发挥股票市场的价值发现功能、优化资源配置功能。

股票融券交易可以增加投资机会和加快股市国际化

股票的融券交易机制将使投资者将面对更多的投机金融工具，面对更大的风险收益特征的金融产品，也就是使投资者有更多的投资机会。

首先，做空机制的引入使得投资者即使是在“熊市”市场中也有机会盈利，为投资者创造新的投资途径和盈利模式。例如投资者可以通过做空获利，改变以往靠天吃饭，只有股票市场上涨才可能获利的单一的获利模式。

其次，投资者可以根据自己的风险收益偏好，自己选择投资杠杆，满足自己的投资需求；另一方面，做空机制推出后，证券机构推出的各种金融衍生产品将进一步满足客户的风险收益偏好。市场中不同风险收益偏好的投资者可以更大程度上得到所需要的个性化的金融产品，进一步促进了风险和资源的优化配置。

最后，可以增强投资者抗风险的能力。投资者通过向证券公司融券，扩大交易筹码，而可以利用较少资本来获取较大的利润，这就是信用交易的财务杠杆效应。然而在现货现款交易中，投资者只能通过证券投资组合来规避投资风险，其抗风险能力是有限的，因为充分的投资组合对资金规模有限的投资者来说不具有可操作性。有了信用交易之后，投资者可以通过融券卖空策略，使用相对较少的资金就可以获得与证券投资组合同样的效果。另外，含卖空的投资组合可在一定程度上可以锁定投资收益，消除证券市场或个股意外波动可能带来的损失，可以用来对冲系统性风险。

在遭遇熊市或者投资者判断市场将要下跌时，投资者可以做空以回避控制风险。对于大型的机构投资者，例如基金管理公司、社保基金、保险公司等大的机构投资者，可以利用卖空股指期货或者股票来为自己的大量长期投资股票多头对冲风险。例如可以通过构建（股票持仓+卖空）的投资组合规避股价下跌风险、锁定投资收益。对于想中长期持有上市公司股票的战略性投资者，尤其需要这种避险对冲工具。例如战略性机构可能通过二级市场购买了大量股权以获得表决权以及中长期的投资收益，以实现该公司的战略目的，如果该公司想回避该公司股票下跌的风险，也可以通过构建（股票+卖空）的投资组合规避股价下跌风险。这样可以为投资者提供避险工具、促进机构投资者的发展。

同时，有了融券交易制度，长期持有的投资者还可以通过构建（股票多头+融出券）的组合增加收入，因为投资机构可以获得额外的“放券”收入。在国际证券市场中，保险公司和社保基金是整个证券信用交易市场中最为重要的借券方，因为这类投资者一般来说是长期投资者，他们的收入来于分红、资本利得、放券收入。在目前中国证券市场分红很少的情况下，开展融券交易，可以增加长期投资对这类投资者的吸引力，进一步形成市场长期价值投资的理念，稳定证券市场。

总的来说，股票融券交易机制，一方面使得机构投资者可以通过放券增加收入，增强机构投资者坚持价值型投资理念的信心；另一方面，更为重要的是，投资机构可以通过做空对冲组合的风险。可大大提高基金抵抗股市波动风险的能力，促进机构投资者的健康发展。

我国证券市场已经走过15年，我国试点开展股票卖空交易的条件已经基本具备，同时有西方成熟市场和亚洲新兴市场的相关经验可参考借鉴。而且债券方面，开放式回购机制的引入，实质上是允许在债券市场中引入了做空机制，因此在股票方面，完全可以借鉴其相关的经验。事实上从参与主体的素质、技术系统以及监管能力看，我国开展股票融券交易都具备可行性，证券融资融券交易制度有利于我国股市走向国际化，接轨于国际惯例，完善合格境外机构投资者（QFII）制度，吸引更多的QFII投资者长期投资中国A股，促进中国证券市场持续健康发展。对于成熟的证券市场，融券交易是基本的交易制度，国际性的投资机构习惯于现货交易和信用交易并存的市场交易制度，他们对这种交易制度也有迫切的需求。2002年11月5日，《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》正式出台，从此国外的投资者可以通过QFII投资中国A股。为了更好的吸引国外的投资者，完善中国的QFII制度，我国应该适时推出股票融券交易。该交易制度的推出，将是我国证券市场完善发展走向国际化的一个标志。

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股票交易的量化交易篇7

【中图分类号】 F832.2 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）02-0065-05

一、引言

融资融券交易起源于美国，是发达国家股票市场通行的交易制度，指的是证券投资者向证券公司缴纳保证金，借入证券卖出获得资金（融券交易）或者借入资金买入证券（融资交易）的行为。为了稳定股价，结束我国的单边市场制度，经过近四年的积极筹备，中国证监会于2010年3月2日宣布正式启动融资融券业务试点。在接下来的三年里，随着相关法律法规的逐步完善，融资融券经历了三次扩容，标的股票由试点阶段的90只增加到第三次扩容后的700只。2014年9月12日，深沪交易所分别《关于扩大融资融券标的C券范围的通知》。2014年9月22日，深沪交易所正式实施融资融券业务标的证券范围第四次扩容，标的股票数量由700只增加到900只。

二、国内外文献综述

国外学者关于融资融券对股市波动性影响问题的研究起步较早，且没有得出一致结论。Figlewshki和Web研究认为融券交易并不能降低市场泡沫量，更不能稳定股票价格，即对股市波动性没有影响[ 1 ]。James和Angel选取纽交所100多只个股研究了融券交易与股价下跌之间的关系，结果表明融券交易能起到稳定证券市场的作用[ 2 ]。Bris等通过计算个股收益的标准差发现，可以进行股票卖空的市场其股价波动性要低于禁止卖空的市场，即融券交易可以降低市场波动[ 3 ]。Charoenrook和Daouk等研究了卖空交易对股市波动性的影响，研究表明因为证券市场发展成熟度的差异，卖空机制会导致投机现象的发生，造成股票价格的大幅波动[ 4 ]。

国内学者关于融资融券对股票市场波动影响问题的研究较晚，且大部分研究认为融资融券交易能抑制股价波动性。前期主要以台湾和香港市场为研究对象。廖士光和杨朝军对台湾股票市场股票价格与卖空机制进行研究，发现股价指数与卖空交易额之间存在协整关系，且股价是卖空交易额的Granger原因[ 5 ]。袁华涛对香港证券市场的研究表明，标普香港大型股指数与融券卖空交易额之间存在因果关系，卖空机制有效地平抑了市场波动[ 6 ]。后期主要以A股市场为研究对象。李晓东等基于首批融资融券标的股票数据研究发现，融资融券标的股上市公司会计信息披露不完善一定程度上造成了股市的波动[ 7 ]。谭平以沪深300指数每日收盘价格为研究变量，运用GARCH模型和TARCH模型研究融资融券对股票价格波动性的影响，结果表明融资融券平抑了股市波动性但也带来了杠杆风险[ 8 ]。梁星韵和刘卫东利用Granger因果检验研究融资融券业务的推出与股市波动性的关系，结果表明，融资融券能降低股市波动性，但试点阶段的平抑效果并不显著[ 9 ]。佟孟华和孟照康采用710个融资融券标的股票数据，利用VAR模型，研究了不同类别股票融资融券交易对股市波动性的影响，研究表明高市盈率、高换手率股票的融资融券交易能显著降低股市波动性[ 10 ]。吴国平和谷慎选取融资融券标的股票重新编制指数，运用GARCH模型和VAR模型实证检验了融资融券业务推出前后股市波动性的变化，检验结果表明，融资融券业务加剧了股市波动[ 11 ]。吴琼利用事件研究法对新纳入融资融券标的范围的个股进行参数检验，发现融资融券可以抑制个股的波动性[ 12 ]。刘烨等通过构建TARCD-XM模型从动态视角考察融资融券余额变动对股市波动性的影响，研究发现融资融券余额变动不能显著增加股市波动性[ 13 ]。宋钊等通过建立GARCH、VAR模型，选取上证180指数交易日数据为变量研究融资融券交易各自对股市波动性的影响，研究表明：融资交易能降低股市波动性，但融券交易对波动性的影响微弱[ 14 ]。

本文以沪深300指数交易日数据为研究样本，采用2014年4月1日至2015年4月30日每日融资融券交易量为研究变量，使用VAR模型，对2014年9月22日第四次扩容前后，融资融券交易对我国股市波动性的影响进行实证研究。

三、基于Var模型的实证分析

（一）研究假设

2010年以前中国证券市场是单边交易市场，单边交易机制使得投资者只能先买后卖，且只有低买高卖才能获取收益。这种机制容易使股市上涨时受趋利思想影响，助长股市泡沫，股市下跌时受恐惧心理影响，过度抛售，使股市大涨大跌，股市波动性过大，极端情况下可能引发金融动荡和金融危机。融资融券交易制度改变了我国股票市场“单边做市”格局，为市场提供了反向交易机制，有助于抑制股市波动性，保障证券市场稳定性：当股票市场价格被过度低估的时候，融资交易扩大购买资金容量，促使股价回升；当股票价格暴涨时，融券交易扩大股票卖出数量，促使股票价格回归正常，且标的股票数量越多，效果越显著。基于此本文假设融资融券第四次扩容能够有效抑制股市波动性。为验证此假设，本文运用VAR模型进行实证研究。

（二）变量选取

本文以沪深300指数代表大盘股市，因为沪深300指数样本选自沪深两个证券市场，覆盖了大部分流通市值，能反映中国股票市场股票价格状况[ 10 ]。选取2014年4月1日至2014年9月22日共264个有效交易日的数据，以每日融资买入额、每日融券卖出额为研究变量，以融资融券标的股票第四次扩容正式实施日2014年9月22日作为分界点，划分两个研究样本：样本一为融资融券第四次扩容前的2014年4月1日至2014年9月22日，共121个交易日数据；样本二为融资融券第四次扩容之后的2014年9月23日至2015年4月30日的数据，共143个交易日数据。数据来源于上海证券交易所网站，且采用日度数据。

每日融资买入额（MP），采用沪市每日融资买入额来代表买空交易，并对其取对数，得到LNMP的时间序列数据。

每日融券卖出额（SP），采用沪市每日融券卖出额来代表卖空交易，并对其取对担得到LNSP的时间序列数据。

股票市场波动性指标（VOL），PHt表示沪深300指数当日最高价格指数，PLt表示沪深指数当日最低价格指数。

（三）实证分析

1.各变量的平稳性检验

序列的回归模型往往存在“伪回归”现象，为了保证回归结果的有效性，需对其进行平稳性检验。本文采用ADF检验法分别对两个样本的三个变量进行平稳性检验，结果见表1。样本一和样本二中代表每日融资买入额，每日融券卖出额和股票市场波动性的三个变量LNMP、LNSP、VOL的ADF值都大于5%的临界值，即三个变量的原时间序列都是非平稳的，存在单位根。但经过一阶差分后，三个变量的ADF值都小于5%的临界值，即三个变量为一阶平稳时间序列。

2.协整关系检验

根据ADF检验的结果，样本一和样本二的变量LNMP、LNSP、VOL都是非平稳的，因此在进行回归分析之前需要检验变量之间的协整关系。本文采用Johansen检验法，结果见表2。表2中第三行检验的是变量之间是否存在长期均衡关系，两个分样本的迹统计量大于5%的临界值，说明三个变量之间具有协整关系。第四行检验的原假设最多存在一个协积向量，两个分样本的迹统计量均大于5%的临界值，说明三个变量之间存在一个协积向量。因此，两个分样本均可以建立三个变量之间的误差修正模型（VEC模型）。

3.Granger因果检验

为了进一步确定变量之间的关系，对三个变量进行Granger因果关系检验，结果见表3。检验结果表明：对于样本一，在5%的显著水平下，每日融资额、每日融券额并不是股市波动性的原因，但股市波动性却是导致每日融资额和融券量变化的原因。对于样本二，在5%的显著水平下，每日融资额是造成股市波动的原因，但股市波动性并不影响每日融资额变动；每日融券额不是造成股市波动的原因，但股市波动却会造成融券额的变动。

4.建立误差修正模型（VEC）

考虑到变量之间有协整关系，可以建立约束的VAR模型，即向量误差修正（VEC）模型，将两个样本的三个变量VOL、LNMP、LNSP的时间序列数据分别代入Evievs，结果如下：

样本一的VEC模型：

？驻VOLt=-0.6545*（VOLt-0.0059LNMPt+ 0.0109LNSPt -

0.0927）-0.2150*？驻VOLt-1-0.1817*？驻VOLt-2 -0.0056*？驻LNMPt-1-

0.00756*？驻LNMPt-2+ 0.0029*？驻LNSPt-1+0.0032*？驻LNSPt-2-

0.0323

R2=0.5074 F=16.0454

标准化的协整方程为：VOLt = -0.0059*LNMPt +

0.0109*LNSPt

从方程中可以看出：对于样本一，股市波动和融资交易之间存在反向的长期稳定关系，且每日融资额对股市波动的长期弹性为-0.0059，即每日融资额每增加1%，股市波动性将降低0.0059%。此外，VEC模型的误差修正系数为-0.6542，这表明当股票价格波动偏离长期均衡状态时，融资融券交易将以-0.6542的速度推动股票价格向均值调整。

样本二的VEC模型：

？驻VOLt=-0.0925*（VOLt-0.1101LNMPt +0.1900LNSPt-

1.2581）-0.4647*？驻VOLt-1-0.0077*？驻VOLt-2 +0.0010*？驻LNMPt-1-

0.0009*？驻LNMPt-2+0.0092*？驻LNSPt-1 - 0.0005*？驻LNSPt-2-

0.0010

R2=0.2646 F=6.8383

标准化的协整方程为：VOLt = -0.1101*LNMPt +

0.1900*LNSPt

由此可以看出：对于样本二，每日融资额与股市波动性之间存在反向的长期稳定关系，且每日融资额对股市波动性的长期弹性为-0.0925，即每日融资额每增加1%，股市波动性将降低0.1101%。VEC模型的误差修正系数为-0.0925，这表明当股票价格波动偏离长期均衡状态时，融资融券交易将以-0.0925的速度推动偏离的股票价格向均值调整。

5.脉冲效应分析

为了从长期角度观察融资融券对股市波动性的影响，将样本一和样本二归为一个总样本，并建立脉冲效应函数，分析图如图1、图2。对比两图可以发现：相对于融券交易误差扰动带给股价波动反应不明显来说，融资交易误差扰动带给股价波动的影响要明显得多。当给本期融资买入额一个标准单位的正向冲击，股市波动率在第一期没有变化，但到了第二期开始表现为负相关，并且随着时间的推移，影响效用越来越明显。由此看出，融资交易可以有效地抑制股票市场价格的波动，并且随着股票数量的增加，抑制效果越好。当给本期融券买入额一个标准单位的正向冲击时，股市波动性在第一期没有什么变化，随后呈现微弱的正相关，且随着时间的推移这种冲击作用日趋稳定。

四、研究结论与对策建议

（一）研究结论

1.目前我国股市融资交易能降低股市波动性，且随着标的股票数量的增加，作用越来越明显。Granger因果检验表明融资买入额是股市波动的原因，误差修正（VEC）模型进一步表明，融资买入额与股市波动性之间存在稳定的负相关关系，且随着标的股票数量的增多，负相关系数由-0.0059变成-0.1101。脉冲效应函数分析图更直观地表明，股市波动性对融资交易的反应随着标的股票数量的增多越来越大。由此可见，融资业务已经成为平抑股市波动性的一个重要因素，一定程度上达到了融资业务的预期理想效果。

2.目前我国股市融券卖空交易不能有效地平抑股票价格的波动。Granger因果检验表明融券卖出额并不是股市波动的原因。脉冲效应函数分析图进一步表明股市波动性对融券交易~变化的反应很小，即使标的股票数量不断增加，股市波动性对融券交易的反应也保持稳定。出现这种结果的原因在于融资融券呈现非常严重的不平衡状态。据统计数据显示，2014年全年融资买入额9.5万亿元，占89.5%，而融券卖出额为1.1万亿元，仅占10.5%。事实上由于融券资源有限，经常在股市向下波动时，投资者无法在融券市场上购买到足够的证券，因此其抑制功能受到限制。

3.整体来说，融资融券标的股票第四次扩容使得融资融券交易平抑股市波动的效果更加显著。这是因为标的股票数量的增加，一定程度上活跃了市场上的证券交易，增强了市场流动性。融资融券交易的引入将更多的信息融入了证券价格中，有利于股票市场的价格发现，使得股票价格日趋合理。而且，融资融券交易提高了存量资金的使用效率，丰富了投资者的盈利方式，减少了短期化投资的发生频率，有效避免了市场价格的剧烈波动。

（二）对策建议

1.稳定发展融资交易。首先，可以尝试逐步扩大融资融券标的股票范围，因为实证分析表明随着标的股票数量的增多，融资交易平抑市场波动性的效果愈发显著。其次，严格控制杠杆效应风险。融资融券的杠杆效应使得大量投资者证券资产得以盘活，提高了市场流动性，但也意味着其带来的风险问题需要重点关注。最后，完善投资者适当性制度，降低其投资风险，以保持融资交易频率，进一步增加其对股票市场波动性的影响。

2.多角度促进融券交易发展。首先，支持专业机构投资者参与融券交易，扩大融券券源。其次，加大融券业务知识的普及，培育投资者做空的投资理念，学会在有效规避风险的同时积极参与融券交易。再次，优化融券卖出交易机制和完善交易渠道，为融券业务的开展提供基础支撑，刺激市场融券量的稳定增加。最后，完善相关法律法规和制度建设，为融券业务的开展提供法律保护。

3.推进转融通业务的发展进程。中国证券金融公司于2012年推出转融资业务试点，随着我国融资融券交易规模的不断扩大，融资融券机制真正发挥了其完善市场价格形成机制的作用。具体来说，转融通业务的发展扩大了市场交易活跃度，加强了融资融券信用交易和现货交易的配合，增加了证券供求的弹性。因此，继续鼓励推进转融通业务，将盘活证券资产的流动性，是降低我国股票市场巨幅波动的重要举措之一。

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股票交易的量化交易篇8

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015. 05. 098

[中图分类号] F830.91 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）05- 0200- 04

1 股票市场流动性的含义

股票市场是已经发行的股票转让、买卖和流通的场所，包括交易所市场和场外交易市场两大类别，由于它是建立在发行市场基础上的，因此又称作二级市场。股票市场的结构和交易活动比发行市场（一级市场）更为复杂，其作用和影响力也更大。股票市场的前身起源于1602年，荷兰人在阿姆斯特河大桥上进行荷属东印度公司股票的买卖，而正规的股票市场最早出现在美国。股票市场是投机者和投资者双双活跃的地方，是一个国家或地区经济和金融活动的寒暑表，股票市场的不良现象，例如无货沽空等，可以导致股灾等各种危害的产生。股票市场唯一不变的就是――时时刻刻都是变化的。中国有上海证券交易所（上交所）和深圳证券交易所（深交所）两个交易市场。

流动性是股票市场的重要属性，是由于某种原因交易者购买或出售股票的意愿的程度。当市场参与者对金融产品进行估价和管理其投资组合，或者证券监管部门执行其相关政策时，市场流动性通常被假设充分地存在。然而不幸的是，由于股票市场流动性脆弱的本质却常常以剧变的形态展现在人们面前，例如在1987年10月，席卷全球的股灾以及后来的亚洲和俄罗斯的金融危机中，流动性在世界上许多国家和地区的金融市场上突然消失，给整个金融体系乃至全球经济的平稳运行带来了严重的负面影响。

1.1 股票市场流动性的描述指标

（1）股票市场交易的深度。即在当前股票价格不变的情况下，股票市场能够完成的成交数量。如果股票市场规模较小，则一定规模的交易将引起股票价格大幅度的变化，这也说明该股票市场的流动性差。具有“深度”的股票市场便于大笔交易顺利执行，而不会导致股票价格的大幅波动，原因在于卖出和买入双方资金量匹配，不会在有大额卖出时，买入量不足，导致价格大幅下跌，或在大额买入时，无相应卖出导致价格抬升。通常那些流动性较强的大盘股的市场深度最好，大资金可以自由进出。

（2）股票市场交易的广度。股票市场广度是指一种技术分析方法，通过分析上涨股票数量与下跌股票数量的差额来判断未来市场走势。当市场广度为正时，表明上涨股票数量大于下跌股票数量，市场处于多头环境；当市场广度为负时，表明下跌股票数量多于上涨股票数量，市场处于空头环境。通过分析市场广度，可以消除指数由少数几只大盘股涨跌影响而出现波动的假象，更能全面反映整个市场参与者的空头或多头状态。技术分析人员一般会用创出N周新高的股票数量与创出N周新低的股票数量进行对比，来判断空头或多头市场持续的时间。

（3）股票市场交易的宽度。交易宽度指交易价格偏离市场有效价格的程度，在任何一个市场上，如果投资者不考虑资产成本的话，交易一般都能够迅速地执行。因此，流动性在交易的同时，还必须在成本尽可能小的情况下获得，或者说在特定的时间内，如果某资产交易买方的溢价很小或卖方的折价很小，则该市场具有流动性。这是从市场的价格层面来考虑流动性中的交易成本因素。

（4）股票市场交易的即时性。是指股票市场交易在时间上是否能够立即执行，证券市场既然是市场，其流动性的高低必然首先表现为证券交易能否迅速地、无阻碍地进行。因此如果股票能迅速进行交易的市场是流动性高的市场，否则其流动性较低，交易的即时性越强，市场的流动性越高。从这一层面衡量，流动性意味着一旦投资者有买卖的愿望，通常总是可以立即得到满足。

（5）股票市场交易的弹性。即由于一定数量的交易导致价格偏离均衡水平后再恢复均衡价格的速度，在一个以弹性衡量的高流动性的市场，价格将立刻返回到有效水平。或者说，当由于某一突发的订单不平衡导致价格发生变化后，新的订单立即大量进入，则市场具有弹性；当订单流量对价格变化的调整缓慢，则市场缺乏弹性。

1.2 股票市场流动性的衡量方法

股票市场流动性的几个基本要素之间存在相互冲突，对流动性的衡量有大量的研究，但尚没有统一的标准，因此难以找到一个“无异议的、可操作的流动性定义”。可依据上述的基本要素，将各种流动性的衡量方法大致分为如下类型：

1.2.1 价格法

基于价格的流动性衡量方法，是从流动性的市场宽度演变而来的，最主要的价格指标是价差衡量指标、价格改善指标和价格自相关模型。其中最常用的价差指标是买卖价差，在实行报价驱动机制的股票市场上，作为流动性提供者的市场需要分别向买卖双方报出卖出价和买入价，买卖价差是指为市场提供即时交易服务的补偿。衡量买卖价差有两种方法：①绝对买卖价差，即买卖价差的绝对值（等于卖出报价减去买进报价）；②相对买卖价差，即用绝对买卖价差除以最佳买卖价格的平均值，所得到的百分比买卖价差。以买卖价差衡量流动性程度最大的优点在于，买卖价差可以直接衡量立即交易成本。价差越大，说明立即交易成本越大，市场流动性越低；价差越小，说明立即交易成本越小。买卖价差实际上是衡量交易成本的直接指标，而不是流动性，以买卖价差衡量流动性存在一些不足，只有在做市商同时完成一买一卖，且买价为买进报价，卖价为卖出报价时，才能以报价价差衡量交易成本，但实际上买卖往往不是同时发生，而且买卖价差不能说明在买卖价差以外和价差以内成交的交易。例如，大额交易以及可协商定价的交易，其交易价格往往与做市商的买卖报价不一致。再者买卖价差对交易规模不敏感，忽略了交易量对价格的影响，不能反映在价格不受干扰的情况下，市场机制吸收每一单位成交量的能力。此外还包括有效价差、实现的价差、定位价差等价差衡量指标，以及价格改善指标和价格自相关模型。这些指标大都基于价格变动这个交易成本来衡量，考虑的角度忽略了交易量、交易速度等因素的影响。

1.2.2 交易量法

基于交易量的流动性衡量也是一种重要方法，其中最常用的是换手率，它是一个从成交量角度直接衡量流动性的指标。换手率的公式有两种：①以交易量（股数）除以总流通股数，这种方法使用比较普遍；②交易金额除以流通的市值。换手率不但测量了一定时间内证券市场上实际交易的股票数量，或价值相对于市场上可交易的股票数量及价值的大小，而且换手率的倒数也被用作衡量证券持有时间的指标。因此，高的换手率表明股票在市场交易的次数相对较多，交易频率较高，完成一次交易的时间相对较短。换手率指标考虑了流通股本的大小，但没有考虑价格变化的影响，因为在同等换手率的情况下，价格变化越小，则流动性越小。换方之，换手率仅代表市场交易的频率次数。如果买卖双方不断地进行股票虚假交易，造成需求旺盛的假象，其交易代表的信息含量却很少，这就不能表示市场的流动性强。

此外衡量流动性的还有市场深度、成交率等衡量指标，但基于交易量的流动性指标的主要缺点有两个方面：①忽略了价格变化的影响，而价格变化往往是衡量流动性的主要因素；②交易量大小与波动性有关，而后者又将妨碍市场的流动性。

1.2.3 量价结合法

为了克服买卖价差和单纯交易量方法衡量流动性的不足，一些学者发展了几个结合价格和交易量的衡量流动性的指标，如价格冲击模型和流动性比率法。其中流动性比率衡量交易量和价格变化的关系，其基本原理是，若少量的交易引起的价格变化较大，则市场流动较差；若大量的交易引起的价格变化较小，则是市场流动性较高。常用的指标有：①Amivest流动性比率，是指使价格变化一个百分点时需要多少交易量，但该指标没有考虑公司流动股本数量，可能会出现流通股本越多的股票流动性越高的情形；②Martin流动性比率，Martin指数假定在交易时间内价格变化是平稳分布的，因此可用每日价格变化幅度与每日交易量之比衡量流动性，Martin指数以价格波动的平方来代表价格变化，克服了价格变化正负抵消的缺陷。但是，Martin指数在使用中不但会碰到与Amivest流动性比率相类似的问题，而且Martin指数会随着每日交易情况而变化，比较容易受个别极端的价格变化的影响；③还有Hui-Heubel流动性比率、Amihud流动性比率等。

尽管基于交易量的流动性比率指标克服了买卖价差的缺陷，但仍然不是最理想的指标。与买卖价差一样，基于交易量的流动性比率也没有区分临时性的价格变化，及由于市场状况等发生变化导致的长期价格变化，也没有区分新信息到达后对市场价格变化的影响。基于交易量的流动性比率提供了过去的价格变化与交易量的关系的信息，但不能说明当大于平均规模的订单突然出现时对价格的影响。流动性比率指标无法衡量交易对价格的即时冲击，更无法区分交易对价格冲击是单期、还是多期的。流动性比率没有去除非交易因素对价格变化造成的影响，如最小价格升降档位、买卖报价差、套利或卖空价格限制、新信息到达等的影响。

1.2.4 时间法

流动性的一个重要概念就是交易的即时性，交易执行时间也是衡量流动性的一个重要方法。时间法最主要的指标有两个：①执行时间，即从订单到达到订单得到执行的时间间隔；②交易频率，即在一个特定时间内的交易次数。时间法的优点是衡量方法简便，缺点主要是限价订单的执行时间与其价格密切相关、交易频率与市场波动性有关、没有考虑价格变化的影响。

基于时间的第二个指标是弹性指标，即从价格发生变化到恢复均衡价格所需的时间，弹性是由交易引起的价格波动消失的速度。关于市场弹性还没有一个统一的指标，一种测量方法是用当前最佳卖（买）价与下一个最佳卖（买）价之间的差额，另一种方法是以相邻两次订单的价差来估计弹性。在假定股票的基本价值不变的情况下，价格将会随机地围绕基本价值波动，市场弹性越好，则价格偏离价值以后返回的速度越快。相应地，两次相邻订单的价差越小，则价格返回真实价值所需要的时间就越短，市场弹性就越好。弹性指标考虑了价格变化的影响，但也有3个主要的不足：①选择均衡价格带有很大的随意性；②没有考虑新到达的信息对价格变化的影响，因此不能区分价格变化是由于新信息的影响，还是由于交易的影响；③与市场波动有关。

基于时间法的第三个指标是交易的频率，交易频率就是在单位时间内的交易次数，它反映了交易的频繁程度。实际上，交易的等待时间和交易的频率是两个联系密切的指标，因为当委托价格下交易的频率越高意味着交易就越频繁，交易的等待时间也就会越短。但是在利用交易的频率这一指标时，必须在不考虑交易数量的前提下，一般来说，市场的波动性越大，价格的变动就越大，交易的频率也会相应越大。另外，委托的价格也是决定交易频率的重要因素，因为股票价格是决定投资者选择的最直接动机。

时间法衡量流动性的局限在于对交易的等待时间指标，它受委托价格影响很大，对于交易频率指标，它受到市场波动很大的影响，而且两个指标都没有考虑价格变化的影响。对于弹性指标来说，我们并不能准确地判断均衡价格的具置，而且没有考虑到新的信息对价格的冲击，另外市场波动性也会对弹性有较大的影响。这些都削弱了我们对流动性指标准确的度量。

2 股票市场流动性风险分析

所谓风险是指未来结果的不确定性或波动性，如未来收益、资产或债务价值的波动性或不确定性。股票风险是指上市公司未来收益的不确定性或波动性，它直接与股票市场的波动性相关。一般而言，收益的不确定性包括盈利的不确定性和损失的不确定性两种情形，而现实中人们更关注的是损失的不确定性。流动性可以定义为，投资者在对价格影响很小的前提下在股票市场内迅速进行大规模交易的能力。但股票市场并不是必须流动的，也就是说投资者在买卖股票时，有可能面临由于市场缺少流动性而导致的交易困难和交易成本的上升，甚至面临无法交易的境地。投资者面临上述情况的可能性即流动性的不确定性，称为流动性风险。高度发达的现代资本市场，使投资者基本上摆脱了无法交易的困境（只要投资者愿意付出足够的交易成本），所以流动性风险主要指投资者因为市场缺乏流动性导致的交易成本上升和交易困难，亦可以采用术语非流动性来替代，即无法在指定的时间内以合理的价格轧平一个头寸的风险。

股票市场流动性风险作为交易性风险，实际上还包含信息不对称风险、搜寻风险、信贷约束风险等一些风险的影响。因为流动性水平及其变化，是股票市场相关一些基本的、经济的或政策性不确定性的驱动，是每个投资者对存在信息不对称风险、搜寻风险、信贷约束风险和其他基本面风险等投资约束条件，做出适时最优交易策略反应的综合结果。所以，正如价格风险是由资产市场内外的经济条件变化所引致的那样，流动性风险也是一些风险，辟如信息不对称风险、搜寻风险、信贷约束风险等综合的反映。

3 股票市场流动性风险的影响因素

一般来说可以将影响股票市场流动性的因素分为市场参与者因素，与市场微观结构有关的因素、与市场交易品种有关的因素三大类。

3.1 市场参与者因素

3.1.1 投资者情绪

传统数学建模然后进行实证检验的方法，往往与现实的情况有较大的差距。随着行为金融学的发展，人们发现市场流动性与交易者的行为密切相关，市场流动性的变化与市场参与者对市场未来的预期有关。例如，短期价格波动引起的交易者情绪、风险规避程度和他们对未来价格预期的信心等因素，都会影响市场流动性。投资者对待风险的态度不是固定不变的，当外部环境乐观、影响市场的利好消息占主导地位时，投资者往往对未来充满信心，表现为风险偏好型，买卖交易容易达成，流动性风险较低。然而当市场参与者对未来价格预期失去信心时，市场参与者就会更加厌恶风险，成交量降低，市场流动性水平会急剧下降。

3.1.2 投资者策略

证券市场中的反馈现象，是指投资者根据股票前期表现情况来决定当期的投资策略的行为。投资者的差异性对于市场的流动性至关重要，即具有不同的风险偏好程度、投资策略、投资期限，更重要的是具有不同的信息反馈模式，导致投资者对同样的信息可能做出不同的反应，进而产生不同的需求。不同投资者之间就更容易找到交易的对手，需求与供给就可能相互抵消，进而提高证券的流动性，促进证券价格的稳定。因此，反向交易策略型的投资者在市场的单边下跌或单边上涨过程中，可能为市场提供必要的流动性。

3.1.3 投资者“羊群行为”

羊群行为是指管理学上一些企业的市场行为的一种常见现象，经济学里经常用“羊群行为”来描述经济个体的从众或跟风心理。羊群是一种很散乱的组织，平时在一起也是盲目地左冲右撞，但一旦有一只头羊动起来，其他的羊也会不假思索地一哄而上。因此，“羊群行为”就是比喻人都有一种从众心理，从众心理很容易导致盲从，往往会陷入骗局或遭到失败。

20世纪80年代以来，对于曾被传统的金融学认为是非理性的、不科学的羊群行为研究受到越来越大的重视，羊群行为也可以称为群体心理，受社会压力传染。特别最近10年来，随着人们对于金融市场本质不断深入地认识，加上频频爆发的金融危机所引发的对于投资者行为的深层次思考，使得对金融市场中的羊群行为的研究成为一个极富挑战性的现实意义的方向。

股票市场的羊群行为是指投资者在交易过程中存在学习与模仿现象，从而导致他们在某段时期内买卖相同的股票。凯恩斯很早就曾指出“从事股票投资好比参加选美竞赛，谁的选择结果与全体评选者平均爱好最接近，谁就能得奖。因此每个参加者都不选他自己认为最美者，而是运用智力，推测一般人认为最美者”。可见，羊群行为是出于归属感、安全感和信息成本的考虑，小投资者会采取追随大众和追随领导者的方针，直接模仿大众和领导者的交易决策。就个体而言，这一行为是理性还是非理性的，经济学家们还没有得出统一的结论。比较极端的理性主义者，如美国芝加哥大学教授加里・贝克尔认为“人类所有的经济行为都是理性的，经济学家们之所以不能解释，是因为他们情不自禁地用非理粗心大意、愚蠢行为、价值的特别改变等臆断，说明他们解释不了的现象以掩盖他们知识上的缺乏，而这些臆断恰恰暴露了他们所掩饰的失败”。贝克尔的观点虽然比较极端，但却可以让人们相信，只要人们不要臆断地分析，个体股市参与者的“羊群行为”多少还是有几分理性的。

社会心理学可控实验证实，当观察现实很模糊时，大众就会成为信息源，或者说大众的行为提供了一个应该如何行动的信息。在股市上，由于信息的不对称，个体无法从有限的股价信息中做出合理的决定，从众就是其理，虽然这种理性含有不得已的意味。所以一般认为，股市的羊群行为经常是以个体的理性开端的，通过其放大效应和传染效应，跟风者们渐渐表现出非理性的倾向，进而达到整体的非理性。当股市炒作过度时，就出现了“非理性繁荣”。

假如你在绝望时抛售股票，你一定卖得很低。当市场处于低迷状态时，其实正是进行投资布局，等待未来高点收成的绝佳时机。不过，由于大多数投资人存在“羊群效应”的心理，当大家都不看好时，即使是具有最佳成长前景的投资品种也无人问津；而等到市场热度增高，投资人才争先恐后地进场抢购，一旦市场稍有调整，大家又会一窝蜂地杀出，这似乎是大多数投资人无法克服的投资心理。

3.2 市场微观结构因素

3.2.1 交易所制度

股票的交易分为场内交易与场外交易两种。场内交易是指通过证券交易所进行的股票买卖活动，目前在世界各国，大部分股票的流通转让交易都是在证券交易所内进行的，因此证券交易所是股票流通市场的核心，场内交易是股票流通的主要组织方式。在场内市场的交易过程中，交易双方根据事先确定的交易规则，集中进行交易，各种交易信息能够在市场参与者之间充分传播，价格发现功能较强，从而有助于提高市场交易的活跃程度。而在场外市场的交易过程中，尽管做市商对他们接受的交易指令信息有一定程度的垄断性，但他们能够在市场整体波动较大的情况下，利用自身的证券存货和现金进行交易，并努力保持市场的稳定，从而有助于鼓励其他市场参与者进行交易，保持市场整体的流动性，同时也使得市场更富有弹性。

3.2.2 信息透明度

股票流动性是市场投资者交易活跃程度的反映，是投资者参与交易意愿的综合表现。上市公司高质量的信息披露，可以减轻公司管理层和股东之间，以及市场投资者之间的信息不对称程度，增强广大投资者在公平价格上进行交易的信心，更多投资者的参与导致公司股票流动性的增加。如果透明性降低，则知情交易者会变得更好，而非知情交易者会变得更坏，因为前者可以更大限度地利用其私人信息的价值。为了从其他市场参与者的交易活动中获得更多的信息，交易者愿意推迟交易。

3.2.3 交易成本

中国股票市场交易成本主要包括券商佣金、过户手续费、印花税和买卖价差。微观结构理论对交易成本的研究是从买卖的价差开始的，买卖价差通常又被称为报价差，是做市商的买入报价与卖出报价之间的差额，因此是投资者为市场的流动性所支付的成本。这个成本是可以观测得到的，有的人称其为隐性成本，原因是对研究者来说买卖价差的数据多数时候是不可获得的，即便得到了，由于成交价不一定等于出价或要价（在有些情况下成交价等于出价或要价），也不一定介于这两者之间（但在多数情况下，成交价的确介于出价和要价之间），由此决定买卖价差不一定反映了真实的交易成本。

3.3 市场交易品种因素

如果股票市场内投资品种的替代性增强，则为投资者提供了更多的投资品种的组合，增加了投资品种的供给，使股票市场的流动性得以增强。股票的规模对市场的流动性也有影响，上市公司的股票规模与股票流动性之间存在着显著的正相关的关系。

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股票交易的量化交易篇9

我国股票市场建立二十多年来得到了飞速的发展，股票市值占GDP的比重呈上升趋势，股票总市值占GDP 的比例最高达50%左右，已成为亚洲最大的证券市场之一。股票市场的发展同时也对我国宏观调控带来严峻的挑战，随着股票市场在国民经济中的地位和作用的日益提高，其对货币政策，尤其是对货币需求的影响日益明显。

传统的货币理论强调货币供应主要考虑商品和劳务供求，但却忽视了金融资产的交易同样需要货币作为媒介。一般认为，股票市场在其发展的过程中促使其交易量扩大，使货币需求的总量和结构发生变化；同时，资金为了寻求高额回报在不同市场间流动也导致了货币寻求的短期变化。而在我国目前以货币供应量作为货币政策中介目标的情况下，股市与货币需求之间的关系直接影响到中央银行对货币供应的调控行为，进而对货币政策的制定和实施产生重要影响。

一、货币需求理论及股票市场对货币需求影响的理论分析

（一）国外研究概述

西方货币需求理论主要包括传统货币数量论、凯恩斯“流动性偏好”货币需求论、弗里德曼现代货币数量论等。纵观西方货币需求理论的形成和发展，货币数量论对货币需求的影响因素和数量关系的解释，是货币需求理论最基本的思想和理论渊源。

美国经济学家费雪《货币购买力》一书中对传统货币数量论作了系统清晰的阐述。费雪提出的现金交易数量说阐明，总支出仅仅决定于货币数量的变动,而对利率波动不具有敏感性。认为货币是用来交换商品和劳务,以满足人们的欲望,货币最终都将用于购买。剑桥学派则在费雪理论的基础上考虑了利率对货币需求的影响。

20世纪二三十年代资本主义经济出现大萧条，凯恩斯经济理论开始发展起来，他强调经济的长期性和非充分就业，对货币需求提出著名的流动性偏好理论。凯恩斯把行为人对于货币的需求称为流动性偏好,他认为形成流动性偏好是出于交易动机、预防动机、投资动机三个动机。后凯恩斯派的鲍漠和托宾的现金管理模型和惠伦模型是对原有理论用数学公式进行阐述和补充。

在货币需求的研究中将股票市场的影响因素考虑进去是在1956年弗里德曼发表《货币数量论:一种新的解释》一文中，他给传统货币数量论以新的解释。弗里德曼的货币需求理论将货币视作任何一种资产,运用资产需求理论得出了货币的需求是持有货币的机会成本和恒久性收入的函数。关于股票市场对货币需求的影响机制，弗里德曼认为体现在财富效应、资产组合效应、交易效应、替代效应四个方面，在上述四种效应中，财富效应、资产组合效应和交易效应会增加货币需求，而替代效应则减少货币需求。

M. Friedman（1988）利用1961—1986年美国的季度数据对股票价格的货币需求效应进行了实证研究，结果发现股价上升的资产组合效应不明显；利用1886—1985年美国的年度数据所做的实证检验却发现，股价上升对M2的财富效应小于替代效应，这表明股票价格的上升将减少货币需求。

Palley（1995）的实证研究发现1976—1991年美国的股票市场交易额与货币需求呈显著正相关，并且发现通过引入股票市场变量可以提高货币需求函数的预测能力。

（二）国内研究状况概述

随着1991年底上海和深圳两个证券交易所的建立，我国股票市场不断发展和完善。近年来国内许多学者开始进行我国股票市场对货币需求的影响的实证研究，如谢富春和戴春平（2000）利用1994—1999年的季度数据对货币需求函数进行估计时发现，股票市值同M1、M2和准货币的名义余额具有显著的正相关关系。石建民（2001）以中国1993—2000年的季度数据为样本，采用多元线性回归模型分析表明，中国股票市场交易与货币需求量正向相关。姜波克和陈华（2003）利用证券收益率及其方差来估计股票市场对货币需求的影响，结果表明证券市场真实收益率期望值和方差与货币需求实际余额显著正相关。易行健（2004）利用我国1994—2002年的季度数据，采用Johansen 协整方法，结果表明我国股票市场的发展减少了对狭义货币与广义货币的需求，体现了极强的资产替代效应和交易效应；同时，股票市场对货币需求结构存在显著的影响，估计系数表明了股票市场交易与货币流动性M1/M2之间呈正向相关关系。从以上的研究结论看，我国股票市场的产生和发展增加了对货币的需求。本文对股票市场通过交易效应、资产组合效应、财富效应和替代效应对M1、M2以及货币需求总量产生的影响进行考察论证。

二、我国股票市场与货币需求的实证分析

将传统的货币数量论方程式（1）作了进一步的改进，改进后的方程见公式（2）。

MV=PQ（1）

其中，M表示货币数量，V表示货币流通速度，P表示商品价格，Q表示商品交易量。

MV=PT+PSTS （2）

其中，PS表示股票市场价格水平，TS表示股票市场交易量，PSTS则表示股票市场股票交易所需的货币流通量。

公式（2）给出了一个涉及产品市场、股票市场和货币市场三市场的货币数量模型。该模型表明货币的总流通量不仅取决于实体经济中的产品市场交易，而且还受到股票市场交易的影响。从总量上看，股票交易动机的货币需求取决于人们对股票的需求，以及股票的价格水平。当股票价格上涨时，PS上升，因此股票交易动机的货币需求将增加。而且股票价格的上涨通常会带动股票交易量TS的放大，从而进一步导致货币需求增加。

（一）我国股票市场与货币交易需求的实证分析

为了证实我国股票市场的发展与完善是否对货币的交易性需求产生影响，本文采用多元线性回归模型进行分析论证。模型的样本数据为2002—2009年的季度数据，为了得到更准确的结果，模型的因变量和自变量全部采用相对量而不是绝对量。模型的因变量为狭义货币余额增长率（M），自变量包括工业生产总值增长率（GIP）、物价增长率（CPI）、上海证券交易所股票交易金额增长率（TRD）以及一年期存款利率增长率（DIR）：

M1 = A1+a1GIP+b1CPI-c1DIR + d1TRD（3）模型回归的结果如表1：

货币交易需求的回归结果显示，股票市场交易与货币需求量呈正向相关。尽管货币需求与股票市场交易之间的系数并不是很大，回归方程的D.W值偏低，但在模型既定的样本容量和确定的自变量数目下，同时给定0.05的显著性水平，D.W值的上下限分别为1.74 和1.16，而模型的D.W值介于0和下限1.16之间，表明存在一定的一阶正自相关。使用广义差分法来修正方程的序列相关性，重新回归的结果如表2。

（二）我国股票市场与货币总需求关系的实证分析

利用货币交易需求回归主要是分析我国股票市场对货币产生的交易需求，因而采用的是狭义货币M1。狭义货币相对于广义货币而言更能体现货币的交易性质。但股票市场对货币的影响并不仅仅只在交易需求方面，它还会通过其他效应和机制对货币总需求产生影响，只有同时对狭义货币和广义货币进行分析，才能判断股票市场是如何影响货币需求的。因此，这部分实证分析将考察我国股票市场与货币总需求的关系，由于考察的是货币总需求，相应的货币指标将采用广义货币M2，与上一部分对应，其回归模型如下：

M2 = A2+a2GIP+b2CPI-c2DIR + d2TRD （4）

回归分析表明，股票市场与货币总需求同样具有统计显著性，呈正相关关系，股票市场价格上涨、交易量增加，会导致货币总需求相应增加。回归结果的D.W值与回归方程（3）类似，相对偏低，表明检验结果存在一定的序列相关性。使用广义差分法进行重新回归，结果如下表3。

修正结果与初始回归结果虽然在系数大小上存在差别，但在基本结论上并不冲突，且正负方向仍然是一致的。因此，可以说明我国股票市场对货币总需求函数是具有影响，而且呈正相关关系，说明在股票市场对货币需求产生的正效应（财富效应、资产组合效应、交易效应）和负效应（替代效应）的相互作用中，增加货币需求的正效应超过降低货币需求的负效应，从而使股票市场与货币总需求之间呈正相关关系。

三、结论分析

以上实证研究结果表明，股票市场对货币需求是有影响的，对我国的货币政策传导机制会产生一定作用，但由于我国股票市场自身发展的局限性，其作用还是十分有限的。对于我国股票市场来说货币需求产生的影响效应主要表现在以下几个方面：

（一）股票市场的发展规模。衡量股票市场发展的指标——上证指数无论对M1，还是对M2需求都有正效应和负效应两方面的作用，原因是股票价格波动对货币需求的替代效应是负效应，对财富效应、资产组合效应和交易效应是正效应，正效应之和大于负效应，应说明我国股票市场投资者一般都具有较低的风险偏好。因此，当股票价格上涨、风险程度增加时，人们并会增加其资产组合中相对安全资产的比重来抵消这种风险，将部分资金撤出股票市场，转而投向定期存款、国债等相对安全和稳定的资产。

（二）现金化交易规则，我国证监会规定股票市场交易必须采用足额的现金，所以股票市场对货币需求的交易效应十分明显。由于证券保证金计入M2，当股票市场活跃时，一部分货币就从现金、活期存款进而转化为证券保证金，从而减少M1，增加M2。

(三)投资者偏好。我国股票的投资者散户较多，机构投资者正处于发展阶段，还尚不成熟，对股票的认识还不充分。当股价上涨时，往往有更多的投资者和更多资金以各种方式进入股票市场；当股市低落时，由于我国股票市场的特殊性，散户和机构投资者的投资偏好又具有投机性，资金不会迅速撤出市场。这与国外的投资行为完全不同，所以能够产生相应的财富效应和资产组合效应，但其持续行不强，一旦投资者将资金的投机失败，资金迅速会撤出市场。可见其财富效应和资产组合效应并不显著。

四、对策建议

伴随着我国股票市场的发展和不断完善，它对货币需求的影响也在不断地突显。因此，要关注股票市场的发展，实现股票市场和货币政策的良性互动。应从以下两个方面加以完善。

（一）完善货币市场，促进股票市场和货币市场的协调发展。两个市场的良性发展，是金融行业有效运行的市场基础，也是现代金融体系的内在需求。股票市场发展到一定规模，而货币市场的发展相对滞后，则会影响到股票市场的进一步发展。股票价格持续上涨时，投资者评估股票预期收益率高于实业投资的预期收益率，大量资金便会留在股票市场，货币需求就会减少，此时不应再增加货币供应，否则将助长股市泡沫滋生，带来经济发展不稳定，造成虚假繁荣；而当股票价格持续下跌，股票市场处于低迷状态时，由于股票市场的替代效应大于其他效应，货币需求就会增加，这时就应适当增加货币供应量，这将有助于活跃股票市场，促进股票价格上升，增强其融资功能。

（二）货币政策应该关注股票市场的变化，将股票价格作为影响因素纳入货币政策的目标体系。整个股票市场就是经济的缩影，股票价格本身包含了丰富的经济信息。但是货币政策制定也不能完全盯住股票价格，这是因为货币政策虽然能通畅地传导到股票市场，但是我国股票价格的波动性很强，股票市场对实体经济的影响还不够明确，这样就导致股票价格的变化与实体经济周期不一致。因此，一方面货币政策可以通过货币需求量调节股票市场的发展，也可以根据股票市场的变动情况预测对货币需求的变动以便及时调整货币供应；另一方面，应着眼点于实体经济运行状况货币需求量以及市场利率等指标的综合分析判断。

总之，对于像中国这样一个处于转型期的国家，应该根据宏观经济形势的不断变化和金融市场自由化的发展程度，适时地考察货币需求函数的变化和影响因素及产生的效应。只有很好地理解货币需求的影响因素和效应，才能帮助决策者们在一个正确的框架下成功地实施货币政策。

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股票交易的量化交易篇10

(1)认股权证的有效期通常比股票期权的有效期长：认股权证的有效期一般在一年以上，而股票期权的有效期一般在一年以内。股票期权的有效期偏短，并不是因为不能设计成长有效期，而是交易者自然选择的结果。就像期货合约一样，期货合约的交易量一般聚集在近月合约上，远月合约的交易量一般很少。

(2)标准化。认股权证通常是非标准化的，在发行量、执行价、发行日和有效期等方面，发行人通常可以自行设定，而交易所交易的股票期权绝大多数是高度标准化的合约。当然，当前随着IT技术的发展，柜台市场与交易所场内市场出现融合的趋势，柜台市场上的非标准化的股票期权也开始进入交易所场内市场。

(3)卖空机制。认股权证的交易通常不允许卖空，即使允许卖空，卖空也必须建立在先借入权证实物的基础上。如果没有新发行和到期，则流通中的权证的数量是固定的。而股票期权在交易中，投资者可以自由地卖空，并且可以自由选择开平仓，股票期权的净持仓数量随着投资者的开平仓行为不断变化。

(4)做市商。认股权证的做市义务通常有发行人自动承担，即使是没有得到交易所的正式指定，发行人也通常需要主动为其所发行的认股权证的交易提供流动性。而股票期权的做市商必须是经由交易所正式授权。权证类似于股票，需要发行，然后再在二级市场进行交易，但期权可直接在交易所交易。

(5)执行时的稀释效应。由于认股权证可分为股本权证和备兑权证，前者由上市公司发行，公司通过增发股票履约，因此具有稀释股权的效应。但期货执行时交易的是现已发行的股票，不具有稀释效应。（6）从数量上看，期权可被创设无限多份，但认股权证由于需要满足创设条件，只可为有限数量。

现在通过比较，容易理解全球股票期权的交易量远远大于衍生权证的交易量的原因。显然，在可交易性、信用风险等方面，股票期权要优于认股权证。大致上可以这么来说，交易所交易的股票期权就好比是现在的工业化大生产下的高度标准化、正规化的产品，而认股权证则像是手工作坊阶段量身定制的产品。虽然，对个别人来讲，量身定制的产品要好于标准化的产品，但是从适用面上就显得窄。但是另外一方面，高度标准化的产品也不能完全取代量身定制的产品。

虽然二者之间存在上述差异，但认股权证与股票期权之间并不存在本质性的区别。目前在全球，同一种股票既认股权证又有股票期权是一种常见的现象。在香港，中国移动(香港)有限公司的股票既有相应的股票期权在交易，同时也有数量多达61种之多的衍生权证在交易。GalaiandSchneller(1978)证明，在给定相同条件的情况下，标的股票相同的认股权证的价格与股票期权的价格应该相等。不过，VeldandVerboven(1995)研究了在荷兰阿姆斯特丹股票交易所(ASE)交易的有效期长达1年以上股票买权(即看涨期权)与条件相似的股票衍生权证之间的价格关系。出于可比性的考虑，他们对价格水平的衡量是采用隐含波动率指标。结果他们发现在整个有效期间，衍生权证的价格显著高于相应的股票期权的价格。为了解释这一现象，他们对市场进行了调查，发现在阿姆斯特丹股票交易所，衍生权证的交易者中散户居多，市场进入的门槛比股票期权的低，并且交易费用也比股票期权的交易费用低。因此，VeldandVerboven的研究表明，导致认股权证和股票期权之间价格差异的原因是市场的微观结构因素，而并不是因为它们之间存有本质性的差别。

二、期权与权证的内涵

期权是指在未来一定时期可以买卖的权力，是买方向卖方支付一定数量的金额后拥有的在未来一段时间内（指美式期权）或未来某一特定日期（指欧式期权）以事先规定好的价格（指履约价格）向卖方购买或出售一定数量的特定标的物的权力，但不负有必须买进或卖出的义务。买方有执行的权利也有不执行的权利，完全可以灵活选择。

权证是发行人与持有人之间的一种契约关系，持有人有权利在某一约定时期或约定时间段内，以约定价格向权证发行人购买或出售一定数量的资产（如股票）或权利。权证二个主要特点：（1）权证表征了发行人与持有人之间存在的合同关系,权证持有人据此享有的权利与股东所享有的股东权在权利内容上有着明显的区别：即除非合同有明确约定,权证持有人对标的证券发行人和权证发行人的内部管理和经营决策没有参与权；（2）权证赋予权证持有人的是一种选择的权利而不是义务。与权证发行人有义务在持有人行权时依据约定交付标的证券或现金不同,权证持有人完全可以根据市场情况自主选择行权还是不行权,而无需承担任何违约责任。权证的主要种类有：（1）以发行人为标准,可以分为公司权证和备兑权证。公司权证是由标的证券发行人发行的权证,如标的股票发行人(上市公司)发行的权证。备兑权证是由标的证券如股票发行人以外的第三人(上市公司股东或者证券公司等金融机构)发行的权证。考虑到市场发展的实际,除为解决股权分置而发行的权证外,《暂行办法》对证券公司等金融机构作为备兑权证发行人的资格条件没有规定。（2）以持有人的权利性质为标准,可以分为认购权证(向发行人购买标的证券)和认沽权证(向发行人出售标的证券)。（4）以行权方式为标准,约定持有人有权在规定期间行权的为美式权证,约定持有人仅能在特定到期日行权的属于欧式权证。（4）以结算方式为标准,可以分为实券给付结算型权证和现金结算型权证。实券给付结算以标的证券所有权发生转移为特征,发行人必须向持有人实际交付或购入标的证券,而现金结算方式则是在不转移标的证券所有权的情况下仅就结算差价进行现金支付。

三、期权与权证的主要区别

从上述认股权证与股票期权之间的比较看来，它们之间的差异既包括了期权与权证的区别，又含有具体衍生产品的特殊性，概括说来，期权与权证两种金融衍生工具大类的重要区别在于：

（1）期权是一种在交易所交易的标准化合约，其行权价格、到期日等条款已标准化，不利于在经常变动的市场中灵活调整，也缺乏创新的空间。相反，与权证挂钩的相关资产的数量远较期权的选择多。通常的情况是活跃股票的权证品种多，而活跃股票的期权则较少，投资者往往较难找到合适的期权。而每当市场出现一些新的持续性热点，权证发行人看准时机，就可发行新的备兑证，在符合创设条件的前提下，适时为投资者提供更多的选择，满足市场的需求。另一方面，权证市场可创新的空间很大，针对各种不同市况以及针对一些有较明确观点的投资群体，发行人可以适时推出带有特殊结构的权证，如锁定回报权证、跨价权证、一揽子股票权证等，方便投资者选择符合自己观点的备兑证进行投资。

（2）期权是一种标准化合约，只要有成交就会产生一份期权合约，因此理论上，期权成交的数量可以是无限的。而单只权证是由上市公司或券商等金融机构发行的,可以在交易所交易也可以在场外交易,发行量通常会在发行文件中给出一个上限，并在一定的条件下可以增加发行量，供给量是有限的，标的股票的选择范围相对较为广泛。因此，权证相对于期权更易受到供求关系和市场情绪的影响，价格短期波动也可能会更加剧烈。从目前亚太区来看，权证按照现货同样的买卖，制度安排上可能前期准备更简单一点，更容易做一点。而期权实际上受监管可能会麻烦一点。

（3）期权市场可运用的策略远较权证市场丰富。投资者参与期权投资，除了可以像买卖权证一样买入认购（或认沽）期权，还可以卖出认购（或认沽）期权，赚取权利金；而在权证市场，只有发行人才可以卖出备兑证收取权利金，投资者只能付出权利金买入认购证或认沽证。例如，买入认沽期权和卖出认购期权两种操作，表面上看都是看跌的策略，但实际的投资效果大不一样，所适合的市况也有差异，如果再把买进和卖出期权进行组合，其策略就更加丰富，可以达到根据自己的观点量身定做一个投资工具的效果，给投资者的满足感更大。

（4）权证和期权具有替代性，因此同一地区二者的地位往往不同。以香港市场为例，香港权证市场有发行商持续报价,权证流通性普遍较佳。而期权市场则有所不同，虽然有上市期权供投资者买卖,但不少股票的上市期权交投较为清淡,买卖差价亦较宽,以致香港期权市场活跃程度不及权证市场。

四、结论

综上所述可以看出，期权和权证互为补充，可以同步发展，让投资者来选择的。从目前我国具体情况来看，可能首先选择权证。我国证券市场虽然建立较晚，但经过十年多的发展，可以说走完了西方国家上百年的历史。无论是在市场规模，参与者构成还是在整个国民经济中发挥的作用，都已经达到了相当的程度。但是，我国证券市场仍然存在着很多问题，其中大部分是结构性的问题，比如市场的完全性、风险管理和资源配置的有效性，都与成熟的资本市场有较大的差距。不仅因为权证按照现货同样的买卖，前期准备的制度安排上较于期权更简单，更是因为权证从设计角度可以设计出更加的灵活、更加适合不同投资者的产品。另外，权证走到现在已经经历了一个较长的发展过程，中国投资者对权证认识可能会强于对期权的认识，因此我认为在当前的中国市场，权证市场更适合市场的需求，也更容易被接受，目前更应该发展权证市场。当然，随着市场的发展，十年、二十年后，期权市场会发展的越来越大，届时就可以让期权与权证市场相互配合，两条腿一起走路了。

发展是事物内在的必然要求，中国证券市场也必须通过不断的深化和完善，以适应日新月异的环境变化。金融衍生品20多年的发展表明，作为重要的风险管理工具，它不仅仅帮助单个经济实体控制了风险，同时也通过在全社会范围内更有效的配置风险和经济资源，提供信息，增进了社会福利。我们相信，在发展中的中国，更多类似与期权、权证的金融衍生品将会在我国资本市场上发挥更大的作用。

【摘要】在我国，金融衍生产品市场极不发达，缺乏指数期货和期权、备兑权证、ETFs权证和期货等产品，导致投资者在对冲风险、套利、构建动态资产等方面受到极大的限制。在我国这种特殊环境下，如何发展金融工具，适应市场变化成为重要的问题。

【关键词】中国市场期权权证

股票交易的量化交易篇11

一、期权与权证的内涵

期权是指在未来一定时期可以买卖的权力，是买方向卖方支付一定数量的金额后拥有的在未来一段时间内（指美式期权）或未来某一特定日期（指欧式期权）以事先规定好的价格（指履约价格）向卖方购买或出售一定数量的特定标的物的权力，但不负有必须买进或卖出的义务。买方有执行的权利也有不执行的权利，完全可以灵活选择。

权证是发行人与持有人之间的一种契约关系，持有人有权利在某一约定时期或约定时间段内，以约定价格向权证发行人购买或出售一定数量的资产（如股票）或权利。权证二个主要特点：（1）权证表征了发行人与持有人之间存在的合同关系,权证持有人据此享有的权利与股东所享有的股东权在权利内容上有着明显的区别：即除非合同有明确约定,权证持有人对标的证券发行人和权证发行人的内部管理和经营决策没有参与权；（2）权证赋予权证持有人的是一种选择的权利而不是义务。与权证发行人有义务在持有人行权时依据约定交付标的证券或现金不同,权证持有人完全可以根据市场情况自主选择行权还是不行权,而无需承担任何违约责任。权证的主要种类有： （1）以发行人为标准,可以分为公司权证和备兑权证。公司权证是由标的证券发行人发行的权证,如标的股票发行人(上市公司)发行的权证。备兑权证是由标的证券如股票发行人以外的第三人(上市公司股东或者证券公司等金融机构)发行的权证。考虑到市场发展的实际,除为解决股权分置而发行的权证外,《暂行办法》对证券公司等金融机构作为备兑权证发行人的资格条件没有规定。 （2）以持有人的权利性质为标准,可以分为认购权证(向发行人购买标的证券)和认沽权证(向发行人出售标的证券)。（4） 以行权方式为标准,约定持有人有权在规定期间行权的为美式权证,约定持有人仅能在特定到期日行权的属于欧式权证。（4）以结算方式为标准,可以分为实券给付结算型权证和现金结算型权证。实券给付结算以标的证券所有权发生转移为特征,发行人必须向持有人实际交付或购入标的证券,而现金结算方式则是在不转移标的证券所有权的情况下仅就结算差价进行现金支付。

二、股票期权与股票权证

在我国，最广为人知的期权和权证就是股票期权和认股权证。有许多人认为，认股权证是股票期权的一种。但从全球现有的认股权证和股票期权在交易所交易中所采取的具体形式看，它们之间大致在如下六个方面存在区别：

(1)认股权证的有效期通常比股票期权的有效期长：认股权证的有效期一般在一年以上，而股票期权的有效期一般在一年以内。股票期权的有效期偏短，并不是因为不能设计成长有效期，而是交易者自然选择的结果。就像期货合约一样，期货合约的交易量一般聚集在近月合约上，远月合约的交易量一般很少。

(2)标准化。认股权证通常是非标准化的，在发行量、执行价、发行日和有效期等方面，发行人通常可以自行设定，而交易所交易的股票期权绝大多数是高度标准化的合约。当然，当前随着it技术的发展，柜台市场与交易所场内市场出现融合的趋势，柜台市场上的非标准化的股票期权也开始进入交易所场内市场。

(3)卖空机制。认股权证的交易通常不允许卖空，即使允许卖空，卖空也必须建立在先借入权证实物的基础上。如果没有新发行和到期，则流通中的权证的数量是固定的。而股票期权在交易中，投资者可以自由地卖空，并且可以自由选择开平仓，股票期权的净持仓数量随着投资者的开平仓行为不断变化。

(4)做市商。认股权证的做市义务通常有发行人自动承担，即使是没有得到交易所的正式指定，发行人也通常需要主动为其所发行的认股权证的交易提供流动性。而股票期权的做市商必须是经由交易所正式授权。权证类似于股票，需要发行，然后再在二级市场进行交易，但期权可直接在交易所交易。

(5)执行时的稀释效应。由于认股权证可分为股本权证和备兑权证，前者由上市公司发行，公司通过增发股票履约，因此具有稀释股权的效应。但期货执行时交易的是现已发行的股票，不具有稀释效应。

（6）从数量上看，期权可被创设无限多份，但认股权证由于需要满足创设条件，只可为有限数量。

现在通过比较，容易理解全球股票期权的交易量远远大于衍生权证的交易量的原因。显然，在可交易性、信用风险等方面，股票期权要优于认股权证。大致上可以这么来说，交易所交易的股票期权就好比是现在的工业化大生产下的高度标准化、正规化的产品，而认股权证则像是手工作坊阶段量身定制的产品。虽然，对个别人来讲，量身定制的产品要好于标准化的产品，但是从适用面上就显得窄。但是另外一方面，高度标准化的产品也不能完全取代量身定制的产品。

虽然二者之间存在上述差异，但认股权证与股票期权之间并不存在本质性的区别。目前在全球，同一种股票既认股权证又有股票期权是一种常见的现象。在香港，中国移动(香港)有限公司的股票既有相应的股票期权在交易，同时也有数量多达61种之多的衍生权证在交易。galai and schneller(1978)证明，在给定相同条件的情况下，标的股票相同的认股权证的价格与股票期权的价格应该相等。不过，veld and verboven(1995)研究了在荷兰阿姆斯特丹股票交易所(ase)交易的有效期长达1年以上股票买权(即看涨期权)与条件相似的股票衍生权证之间的价格关系。出于可比性的考虑，他们对价格水平的衡量是采用隐含波动率指标。结果他们发现在整个有效期间，衍生权证的价格显著高于相应的股票期权的价格。为了解释这一现象，他们对市场进行了调查，发现在阿姆斯特丹股票交易所，衍生权证的交易者中散户居多，市场进入的门槛比股票期权的低，并且交易费用也比股票期权的交易费用低。因此，veld and verboven的研究表明，导致认股权证和股票期权之间价格差异的原因是市场的微观结构因素，而并不是因为它们之间存有本质性的差别。

三、期权与权证的主要区别

从上述认股权证与股票期权之间的比较看来，它们之间的差异既包括了期权与权证的区别，又含有具体衍生产品的特殊性，概括说来，期权与权证两种金融衍生工具大类的重要区别在于：

（1）期权是一种在交易所交易的标准化合约，其行权价格、到期日等条款已标准化，不利于在经常变动的市场中灵活调整，也缺乏创新的空间。相反，与权证挂钩的相关资产的数量远较期权的选择多。通常的情况是活跃股票的权证品种多，而活跃股票的期权则较少，投资者往往较难找到合适的期权。而每当市场出现一些新的持续性热点，权证发行人看准时机，就可发行新的备兑证，在符合创设条件的前提下，适时为投资者提供更多的选择，满足市场的需求。另一方面，权证市场可创新的空间很大，针对各种不同市况以及针对一些有较明确观点的投资群体，发行人可以适时推出带有特殊结构的权证，如锁定回报权证、跨价权证、一揽子股票权证等，方便投资者选择符合自己观点的备兑证进行投资。

（2）期权是一种标准化合约，只要有成交就会产生一份期权合约，因此理论上，期权成交的数量可以是无限的。而单只权证是由上市公司或券商等金融机构发行的,可以在交易所交易也可以在场外交易,发行量通常会在发行文件中给出一个上限，并在一定的条件下可以增加发行量，供给量是有限的，标的股票的选择范围相对较为广泛。因此，权证相对于期权更易受到供求关系和市场情绪的影响，价格短期波动也可能会更加剧烈。从目前亚太区来看，权证按照现货同样的买卖，制度安排上可能前期准备更简单一点，更容易做一点。而期权实际上受监管可能会麻烦一点。

（3）期权市场可运用的策略远较权证市场丰富。投资者参与期权投资，除了可以像买卖权证一样买入认购（或认沽）期权，还可以卖出认购（或认沽）期权，赚取权利金；而在权证市场，只有发行人才可以卖出备兑证收取权利金，投资者只能付出权利金买入认购证或认沽证。例如，买入认沽期权和卖出认购期权两种操作，表面上看都是看跌的策略，但实际的投资效果大不一样，所适合的市况也有差异，如果再把买进和卖出期权进行组合，其策略就更加丰富，可以达到根据自己的观点量身定做一个投资工具的效果，给投资者的满足感更大。

（4）权证和期权具有替代性，因此同一地区二者的地位往往不同。以香港市场为例，香港权证市场有发行商持续报价,权证流通性普遍较佳。而期权市场则有所不同，虽然有上市期权供投资者买卖,但不少股票的上市期权交投较为清淡,买卖差价亦较宽,以致香港期权市场活跃程度不及权证市场。

四、结论

综上所述可以看出，期权和权证互为补充，可以同步发展，让投资者来选择的。从目前我国具体情况来看，可能首先选择权证。我国证券市场虽然建立较晚，但经过十年多的发展，可以说走完了西方国家上百年的历史。无论是在市场规模，参与者构成还是在整个国民经济中发挥的作用，都已经达到了相当的程度。但是，我国证券市场仍然存在着很多问题，其中大部分是结构性的问题，比如市场的完全性、风险管理和资源配置的有效性，都与成熟的资本市场有较大的差距。不仅因为权证按照现货同样的买卖，前期准备的制度安排上较于期权更简单，更是因为权证从设计角度可以设计出更加的灵活、更加适合不同投资者的产品。另外，权证走到现在已经经历了一个较长的发展过程，中国投资者对权证认识可能会强于对期权的认识，因此我认为在当前的中国市场，权证市场更适合市场的需求，也更容易被接受，目前更应该发展权证市场。当然，随着市场的发展，十年、二十年后，期权市场会发展的越来越大，届时就可以让期权与权证市场相互配合，两条腿一起走路了。

发展是事物内在的必然要求，中国证券市场也必须通过不断的深化和完善，以适应日新月异的环境变化。金融衍生品20多年的发展表明，作为重要的风险管理工具，它不仅仅帮助单个经济实体控制了风险，同时也通过在全社会范围内更有效的配置风险和经济资源，提供信息，增进了社会福利。我们相信，在发展中的中国，更多类似与期权、权证的金融衍生品将会在我国资本市场上发挥更大的作用。

股票交易的量化交易篇12

一、引言

2010年3月31日，我国证券市场引入了融资融券交易这一金融创新机制以后，融资融券与股价波动的相关性这一问题就备受研究者的关注。其实，融资融券与股价波动的相关性问题可以从两个角度来考察：一个角度是融资融券对股价波动的影响。融资融券是否会导致股价波动幅度加大，这可能是监管层特别在意的;另一个角度就是股价波动对融资融券的影响。股价波动如何影响融资买入者或融券卖出者的行为，这其实涉及到股票价格决定的内在逻辑。

假如股票买入者决定是否在某日买入股票，仅仅取决于当前的卖方报价是否超过了未来股利的折现值，超过了就不买;假如股票卖出者是否决定在某日卖出股票，仅仅取决于当前的买方报价是否低于未来股利的折现值，低了就不卖，那么监管层是否允许融资融券对股票价格就不会有什么显著的影响。

然而，事实上市场参与者并不都是严格的基本面分析偏好者。根据折现现金流模型或者根据市盈率等基本面指标来做出投资决策的投资者，只是市场参与者的一部分，甚至只是一小部分。相当一部分投资者可能是技术面分析偏好者，喜欢分析K线图，根据股票近期走势、成交量、人气等与公司基本面关系不大的因素来做出投资决策。那么，在这种情况下，融资融券机制就有可能通过影响人气、成交量或者K线图的图形特征等来对股价波动产生影响。

从一般的投资逻辑来看，似乎融资融券与股价波动是交互影响的。然而，这只是一种推断而已，实际情况究竟如何，还需要基于交易数据进行实证研究，本文的成果就是我们为此做出的一点尝试。

二、文献综述

对于融资融券与股价波动的相关性，国外的研究已进行了很长时间。1977年，Edward M.Miller针对融券受到抑制情况下的股票定价效率问题作了开拓性的研究，提出了股票价格高估假说，即当投资者对股票价格的预期有分歧时，受融券约束的股票的价格会被高估，被高估的程度随着投资者的观点的分歧程度增大而增大。近十几年来的绝大多数实证检验都支持“股价高估”假说。

从“股价高估”假说出发，可以做出的一个假定是：假定融券受到抑制，股票价格可能在某一段时间会偏离价值中枢很远，当然最终还是会再向中枢靠拢;而假定融券未受到抑制，股票价格不会偏离价值中枢很远。这样，从一个较长时间来看，允许卖空将使得股价波动范围变窄。但让人困惑的是，直接针对融资融券与股价波动相关性的实证研究，却并未出现一致的结论。Allen and Gale（1991）的理论模型发现，允许卖空交易会影响股票市场的稳定，加剧市场波动。与其观点相对立，Charoenrook和Daouk（2005）采用全球111个国家1969年12月至2002年12月的数据所做的实证分析表明，与卖空交易禁止的国家相比，法律允许卖空交易的国家的市场总体收益的波动性较小。

国内的实证研究所得出的结论也同样呈现分歧。汪天都（2014）使用方差齐性检验法，发现融资融券并未影响A股市场稳定，不存在助涨助跌效应。于孝建（2012）对A股利用VAR模型的脉冲响应函数进行的实证研究表明，融资交易增大了股市的波动性，而融券交易减小了股市波动性;对于股市波动性，短期（6日）内，融券交易的影响要大于融资交易，但长期来看，融资交易的影响要大于融券交易。

从这一领域比较重要的研究文献来看，已有研究成果多以融资融券交易对较长时间段股价波动的整体影响为单一论点，却忽略了上升趋势和下降趋势时融资融券与股价波动的关联可能具有不同的特点。或者说，我们可以把股价运动的一个较长时间段根据趋势的不同划分为若干个时间区间，分别考察不同性质的时间区间内融资融券交易是否会伴随着股价波动幅度的扩大。

三、模型与变量

1、模型设定

正如前文所述，我们可以把股价运动的一个较长时间段根据趋势的不同划分为若干个时间区间，分别考察不同性质的时间区间内融资融券与股价波动的关联。那么如何界定上升趋势与下降趋势呢？简单的做法就是根据均线系统的状况来区分。短期均线是向上的，可以认为短期趋势是向上的;长期均线是向上的，可以认为长期趋势是向上的。国内投资实务中，短期均线一般用5日、10日均线作为代表，120日、250日均线都已被视作中长期趋势了。为了简化问题，下文的实证分析将分别考察5日均线朝上朝下时、10日均线朝上朝下时融资融券与股价波动的关联。

为此，本文拟建立如式（1）的时间序列回归模型，分别讨论股价在上行趋势、下行趋势下融资融券交易与个股价格波动性的关联。

BD=f（SRZ;SRQ;XRZ;XRQ） （1）

其中，BD描述个股价格的波动性，SRZ、SRQ、XRZ、XRQ分别代表股价上行趋势下的融资交易、上行趋势下的融券交易、下行趋势下的融资交易、下行趋势下的融券交易。

2、变量选取及数据来源

我国沪深两市推行融资融券交易试点已有近5年时间，在保障样本时间序列长度的前提下，为了提高分析结果的可靠程度，本文选取融资融券交易额已形成一定规模的2014年1月2日至2014年6月30日间（共119个交易日）沪市10只融资融券标的股票的相关数据（前复权收盘价、不复权收盘价、融资买入额、融券卖出量、总股本）。为了覆盖多个行业，选取的10只标的股票依次为：中国北车（601299）、康美药业（600518）、伊利股份（600887）、中国建筑（601668）、中国银行（601988）、中国重工（601989）、中国太保（601601）、中信证券（600030）、保利地产（600048）、上汽集团（600104）。若无特殊说明，本文分析所用的各交易日收盘价数据来自大智慧行情软件（2015年3月10日下载），融资融券数据均来自东方财富网。

由于不同股票的实时价格差异较大，各自的总股本数量也完全不同，本文采用个股当日收盘价相对前日收盘价涨幅的百分比表征该股价格短期波动性BDij;采用个股当日融资买入额占该股当日总市值的百分比表征该股融资交易RZij;采用个股当日融券卖出量占该股总股本的百分比表征该股融券交易RQij。其中，i=1，2，...，10，依次代表上述标的股票;j=1，2，...119，分别代表119个交易日。要额外说明的是，各股当日总市值用总股本乘以每股不复权收盘价计算得到。

为描述各股在某一个交易日是处于何种短期趋势，本文引入示性变量α、β来分别表示个股的前复权价格五日均值变化（或十日均值变化），来表征个股在当日是否有上行或者下行趋势，如：

当五日均值变化（或十日均值变化）为零时，αij、βij沿用股票i上一个交易日的状态。

至此，模型中的4个解释变量可分别记为：上行趋势下的融资交易SRZij=αij×RZij;上行趋势下的融券交易SRQij=αij×RQij;下行趋势下的融资交易XRZij=βij×RZij;下行趋势下的融券交易XRQij=βij×RQij。

四、实证分析

1、理论检验

为了更加严谨地论证融资融券交易与股价波动间的关联，在虑及个股走势对投资行为的影响之前，本文首先单纯验证融资交易额、融券交易量与市场平均股价波动的长期均衡关联。出于文章篇幅考虑，这里使用对市场平均股价波动具有象征意义的沪深300指数收盘点位作为被解释变量BD0，将深沪两市融资买入总额（单位：万元）RZ0、融券卖出总量（单位：万股）RQ0作为解释变量，考察其长期均衡关系。由于回归分析的样本时间序列足够长，这里选取滞后阶数12，并依据AIC准则，对三个变量进行ADF单位根检验。其检验结果如表1所示。

由表1的t统计量可看出，无论是否含有趋势项，各变量原序列均在1%显著水平下被认为是平稳序列，为同阶单整（I（0））过程，这是下文Johansen协整检验的必要条件。但在协整检验之前，需要确定被解释变量BD0与两解释变量间的VAR模型最优滞后阶数。其检验结果如表2所示。

表2中共有贯序修正最大似然统计量、最终预测偏误、AIC准则、SC准则、HQ准则等五项检验指标的检验结果，不同指标所确定的最优滞后阶数不尽相同。为了与前文单位根检验的信息准则一致，这里取用最终预测偏误与AIC准则所确定最优滞后阶数3阶。据此，取滞后步长为1至3阶进行Johansen协整检验，基于迹统计量和最大特征根统计量的检验结果如表3所示。

表3的两项统计结果显示，“指数波动与深沪两市融资买入总额、融券卖出总量存在长期均衡关联”的结论在统计意义上显著。由于各变量的单位不统一，且本文更注重个股价格波动与不同走势下融资融券交易的关联，故不在此罗列协整方程中变量间的数量关系。为了给下文的回归分析做好铺垫，这里进一步分析指数波动与融资交易、融券交易的影响方式，其Granger因果关系检验结果如表4所示。

由表4的联合统计量可以看出，融资交易与融券交易均不是指数波动的Granger因，而指数波动在不同滞后阶数下可能是融资交易、融券交易市场总量的Granger因。也就是说，融资交易与融券交易的往期信息并不会对指数波动产生直接影响，但指数波动将在未来不同时期内影响融资交易总体水平与融券交易总体水平。其中，“指数波动是融资交易市场总量的Granger因”这一结论尤其显著。

2、回归分析

前文已就市场平均股价波动与融资融券交易市场总量之间的关联进行了理论分析，但标的股票价格波动与该股融资交易、融券交易之间存在的量化关系仍值得讨论。基于前文给出的被解释变量BDij与解释变量SRZij、SRQij、XRZij、XRQij，针对10组（i = 1，2，...，10）时间序列数据的回归分析如表5、表6所示。其中，表5是五日均值变化趋势下个股价格波动对各解释变量的回归结果，表6是十日均值变化趋势下个股价格波动对各解释变量的回归结果，表中ci为常数项，括号内为t统计量。

可以观察到，20组拟合结果的拟合优度（调整后的R2）并不高，这与各组回归的遗漏变量有关，但不影响本文就四项解释变量系数及其统计量的数据得出结论。若以5%的显著水平为判断依据，从表5和表6的其他统计信息中可以清晰地得出以下结论。

（1）上行趋势下的融资交易与个股价格波动不相关。10只股票五日均线上行趋势下融资交易与其价格波动均不相关，而十日均线上行趋势下该结论大多数成立，仅有伊利股份、中国建筑、中国太保三个例外。

（2）上行趋势下的融券交易与个股价格波动高度相关。在股价呈现上升趋势的过程中，融券交易量越高，伴随着的股价上涨幅度越大;融券交易量越小，伴随着的股价上涨幅度越小。五日均线、十日均线下的检验均表明了这一结论。

（3）下行趋势下的融资交易与个股价格波动相关性部分显著。在五日均线下行时，中国北车、伊利股份、中国建筑、中国太保、中国证券、上汽集团这6只股票的股价波动与融资行为相关;在十日均线下行时，中国北车、伊利股份、中国建筑、上汽集团这4只股票的股价波动与融资行为相关。

（4）下行趋势下部分股票的融券交易与个股价格波动相关。在五日均线下行时，除康美药业、保利地产之外，其余8只股票的股价波动与融券行为相关;在十日均线下行时，除康美药业之外，其余9只股票的股价波动与融券行为相关。

由回归统计量显著的组数作出判断，只有第（2）条最可靠，这恰恰说明了股票交易的复杂性。在一定意义上，没有分歧就没有交易。正所谓“有人辞官回故里，有人星夜赶考场”，在某一个时间点上，针对同一只股票，看多的有看多的理由，看空的有看空的理由。那为什么上行趋势下的融券交易与个股价格波动高度相关呢？第一，这符合葛兰威尔（Granvile）法则的预期。根据均线系统的葛氏法则，移动平均线呈上升状态，股价突然暴涨且远离平均线为卖出信号。第二，这可能与我们选取的时间段有关。2014年上半年，上证综指一直在1974.38―2177.98之间震荡，上下幅度不过203.6点，以2076.18为中轴，震荡幅度在±4.9%以内。在一个震荡市的大环境下，相当多的股票稍微涨一涨又回落了，这就为融券卖出者提供了操作的经验依据。

五、结论

针对上升趋势和下降趋势时融资融券与股价波动的相关性可能具有不同的特点，本文首先验证了2014年上半年融资融券交易总体水平与市场平均股价波动的长期均衡关联;其次，考察了市场平均股价波动与融资交易、融券交易间的影响途径;同时，选取2014年上半年10只融资融券标的股票相关数据，对个股价格在不同变化趋势时与融资融券交易的关联程度进行了细致的量化分析。现归总所得结论如下。

第一，以沪深300指数收盘点位的变化作为衡量市场平均股价波动的被解释变量，将深沪两市融资买入总额、融券卖出总量作为解释变量，考察其长期均衡关系，对三个变量进行ADF单位根检验，各变量原序列均在1%显著水平下被认为是平稳序列;Johansen协整检验表明“市场平均股价波动与深沪两市融资买入总额、融券卖出总量存在长期均衡关联”的结论在统计意义上显著。

第二，由Granger因果关系检验可以看出，融资交易与融券交易均不是市场平均股价波动的Granger因，而市场平均股价波动在不同滞后阶数下可能是融资融券交易市场总量的Granger因。

第三，针对个股的回归分析表明，上行趋势下的融券交易与个股价格波动高度相关，其他情况下融资融券交易与个股价格波动的相关性在不同股票上呈现一定的差异。在股价呈现上升趋势的过程中，股价上涨幅度越大，伴随着的融券交易量越高，融券交易与个股价格波动呈现同向关系。

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abstract=687562，2005.