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沪深300指数成分股调整对指数本身的影响

沪深300指数每年调整两次,一次是6月初,一次是12月初,这个是事件性的影响,也有人靠这个策略挣点alpha。 在股指期货刚刚出来的时候,10年往后两三年,指数调整前,买入将要被调整进指数的股票,同时卖出要被调出指数的股票,同时用股指期货套保上,就能够获得比较显著的alpha收益。 但是这个收益逻辑明确,很快也就被市场知道了,券商的金融工程分析师就这点也写了不少研报,这个alpha就不明显了。 今年沪深300指数成分股调整,大幅增加了创业板权重,特别是宁德时代纳入成分股,占比2.5%左右,影响特别大。 比如下面这个图,new_price就是未来沪深300的清单在9月30 号开始,就计算这个点数,old_price就是调整前的清单(不做改变)的表现。 在9月30号,起点的追踪误差,也就是new_price-old_price等于-19,在指数调整观察截止日(10月30号),new_price-old_price的值是32.8,也就是这个一个月将要被纳入的股票,跑赢了被调出的股票50个点,由于指数也就5000点左右,基本上就一个月alpha就1%了,还是相当显著的。 指数调整发生日是12月10号,截止这一天,new_price-old_price等于8,也就是实际上alpha在变少了,后面几天这个追踪误差还是比较稳定的。 有一点可以观察到12月10号这一天,alpha有一个跳跃,这个是因为指数调整收盘的时候,很过被调入调出的成分股在尾盘价格发生很大的变化。 以前在做这个alpha的会后,我们是等到指数观察日截止(10月30日),才开始做新清单,指数公司也是以这一天之前的数据来做筛选的,但是从上面这个图就可以看到,现在在指数调整观察日之后,这个alph是负的。 在观察日之前就对未来的清单做预测,才有可能获得点alpha。不管怎么说,市场在进化,思路要跟上。

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实证手段论证社会热点

因为京东最近搞活动,所以连着看了好几本今年出来的书。这本是《大侦探经济学》 一般来说,除非是和工作相关,否则很少看年内出的新书,无他,就是因为要花钱。 因为也在学术刊物发过论文,所以对本书核心话题因果推断并不陌生,因此对于文中的工具描述理解起来没有难度,而文中反复多次的《女士饮茶》,自己都不记得什么时候看过,当时以为是小说,对其中的数量影响非常稀薄。 作者这本书里面,我个人觉得在普及实证分析方法上面,如果是没有接触过的,理解起来并不容易。但是作者精心挑选的议题,却让我有所收获。 我印象最深的就是论证资本主义和新教伦理没啥关系,马克思韦伯的分析是错的,那么我们这些不信教的照样可以把资本主义搞好就是言下之意了。 还有对美国贫富差距扩大的论证,完全切合当下的热点,美国人正在寻找共同富裕的道路,而我们可能还没分析好走什么道路比较合适,但是知道山就在那,不管路是什么样,已经迈开脚走上了。 还有原来对北京雾霾和取暖政策的实证,已经有确定性的结果了,诸如此类的时政议题,就是几年前的热点,但是热点消逝之后,很多学者给出了确定性的解释,却因为随着媒体关注度的消失,没有被推到大众眼前,这其实是有点可惜的,而本书把对这些议题最前沿的论证汇集编排,让学术圈外的人看到,本身就很有价值。

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plotly 箱型图的使用-股指期货跨期价差变化

最近在更新一下技能树,工作之后,实际上更多的就是增加了经验,技能本身的增加少之又少。 有些技能,比如数学公式推导功力,绝对是在退化,不过好歹见识是增加了,记忆里还行,软件使用的基本影响都还在。 此前画图一直用matplotlab和seaborn,最近一段时间发现plotly已经显著的比这两个基本工具更优,于是找了个自己一直关系的话题,用这个软件重新练了下手。 IC IF

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