能赚钱的傻瓜式交易!高盛通过新策略找到最受散户欢迎的股票

  • 2022-07-02
  • John Dowson

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  散户交易量仍然很高,特别是在单一股票期权市场。虽然与零售交易活动有关的信号已经被深入地研究了几十年,但在过去的一年里,有一些新的重要趋势在形成。虽然只有时间能证明这些趋势是否代表了结构性变化,但高盛的分析表明散户交易活动仍然是一个领先的指标(而不是反向的)。在这份报告中,高盛基于过去一年的研究,讨论了:

  高盛利用了来自高盛电子交易系统(GSET)平台的新数据,通过交易报告机构(TRF)的数据估计每只股票的散户交易量的百分比。总的来说,在过去的一年里,使用这一信号得到回报与使用高盛的小批量交易信号得到的回报相似;但是,也有短暂的表现差异。这种相似性增加了高盛对每个衡量标准的信心,同时也暗示综合模型有可能改善结果。

  *什么是小批量交易:股票方面,高盛将低于2000美元的交易确定为小批量交易。如果股票价格2,000美元,那么只有1手的交易被认为是小批量交易。对于期权,高盛认为任何合约数量乘以股票价格小于5000美元的交易都是小批量交易。

  高盛分析了散户大量交易的股票的每日回报,以了解它们与宏观资产和特定因素的相关性。了解它们与宏观资产和特定因素的相关性。高盛发现这种散户交易信号的回报与五种资产/策略结合使用时有明显的关联性。这5种资产/策略是:

  高盛的分析表明,小批量交易在股价达到峰值之前就会下降,这意味着大批量交易商在股价峰值之前和之后推动了股价的波动。

  自5月12日市场创下最近的底部以来,在小批量交易的成交量见顶之后买入股票这一策略一直是可以赚到钱的。信号为:

  不管是使用GSET通过TRF计算的散户交易百分比还是通过小批量交易找到的小批量股都得到了类似的结果,在2020年2月之日相关性达到80%,说明这两种计算方法都能准确找到散户交易的股票。

  高盛利用2020年7月至今的宏观和特殊因素的总回报排列,做了一个宏观模型,以最佳方式复制上述每个交易信号的每日回报。

  从20个资产和特殊因素交易策略的列表中,高盛估计了所有可能的5个变量模型,并根据拟合效果最好的模型进行排序。高盛研究模型,以了解哪个模型提供了最清晰的分解。

  宏观模型解释了大部分的变化。对于小规模股票、小规模期权和GSET股票,5个因素模型的拟合度分别为74%R^2、59%R^2和63%R^2。这表明散户参与与其他宏观和因子投资相关,但仍有很大一部分回报无法解释。

  根据散户信号进行交易的盈利能力与拥有高盈利股票的收益率呈负相关。散户投资者关注的股票,大多当前的盈利能力通常低于平均水平。

  散户信号策略的股票的盈利能力与受益于利率上升的股票(如金融类股票)呈正相关,与受利率上升负面影响的股票(如科技类)呈负相关。

  每天观察小批量的交易数据有助于高盛发现各种事件中的相似性。下面,高盛用五只股票来说明这些趋势,这五只股票在今年到目前为止某个时候都会有高于异常的散户交易成交量。

  高盛相信散户交易活动是大量交易员关注一只股票的表现。当散户投资者关注一只股票时,他们通常会在买入或不买入该股票之间做出选择(散户投资者通常不做空)。这导致了散户投资者暂时的净买入流量会暂时推高股价。

  高波动的股票随后吸引了机构投资者的注意,因为他们在期权市场、做市商的三角对冲要求和基本面估值的理解看到了机会,并且为获得超额利润建仓。在某些时候,散户在整个交易量中的比例变小了,这种关注的信号中固有推高价格的因素也随之消失。这就是机构投资者为(部分)均值回归进行定位的时刻。事实上,许多著名的散户最爱股票都显示,在股价峰值之前的几天,散户交易占总交易量的百分比明显下降。由于高盛的方法模拟了在最大的波动日之前避开股票,它使高盛的框架能够避开散户投资者活动升高后的最大跌幅。

  下面,高盛展示了一些关键股票的数据。在这些股票中,高盛发现在过去一个月的时间里,散户投资者的参与度非常高。高盛对这些股票不持任何观点,下面的图表并不意味着对所提及的证券的基本面、方向性或波动性的看法。

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