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量化解盘指数走势:多少人看涨多少人看跌

量化解盘指数走势:多少人看涨多少人看跌比如我曾发起过一个小调查,询问大家是否认为上证指数会跌破下图中B处的缺口:想感知市场情绪,最简单粗暴的方法就是做个问卷调查,直接问问大家对未来市场的看法。这并不是天方夜谭。很多学者、投资者都长期研究这个课题,我自己也做过很过相关的数据研究,并在实盘量化交易中使用。在这整个过程中最大难点就是:市场情绪这么虚无缥缈,怎么精确客观的量化呢?本文接下来就介绍7种常见的方法,教你如何客观的量化市场情绪,摸透市场脾气。

每个投资者对市场都有自己的观点:你觉得牛市要来了,应该赶紧买买买;他觉得还要震荡很久,先保留手里的弹药。

千千万万个这样的观点汇聚起来,就形成了市场情绪。

这些情绪也就是大家对市场未来的看法,而这些看法会变成实际买入、卖出的资金,从而影响市场价格。

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在任何一个市场中,市场情绪的起落都会对市场的短期走势产生很大的影响。那我们是否有可能提前感知到市场的真实情绪,在情绪爆发之前先买,并且在退烧点卖出呢?

这并不是天方夜谭。很多学者、投资者都长期研究这个课题,我自己也做过很过相关的数据研究,并在实盘量化交易中使用。

在这整个过程中最大难点就是:市场情绪这么虚无缥缈,怎么精确客观的量化呢?

本文接下来就介绍7种常见的方法,教你如何客观的量化市场情绪,摸透市场脾气。

01 问卷调查

想感知市场情绪,最简单粗暴的方法就是做个问卷调查,直接问问大家对未来市场的看法。

比如我曾发起过一个小调查,询问大家是否认为上证指数会跌破下图中B处的缺口:

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根据下图的调查结果来看,80%的人认为会回补

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而最终的结果是:到8月6日上证指数跌破2800,完全回补了这次跳空,与问卷调查中大家的预期一致。

以上就是一个问卷调查的案例。但是老实说,这种方法可能在1929年的华尔街算先进,但现在难免有些过时。并且有很多人不会认真对待问卷,信息来源和可靠性没有保障,整个过程还费时费力,因此不推荐这种方法。

02 期货的升水、贴水

期货是一种“未雨绸缪”的金融产品,它可以让交易者用今天的价格买到未来的商品。

以下图中的中证指数为例。第一行4863是中证500指数现在的价格,下面的全都是指数的期货。“中证”后的数字代表了交割日期,“1906”就是2019年6月份交割的近期期货。“1912”就是2019年12月份交割的远期期货。

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期货的价格代表什么呢?实际上,期货的价格就是投资者认为的未来价格。图中1912合约的价格4544.44,这可以直接的理解为:当前投资者认为,到19年12月底中证指数的价格是4544.4。

而这个价格相比于现在的4863.49低了6.6%。所以投资者对市场未来的情绪和预期已经一目了然了。

如果期货的价格比现货的价格低,我们就说现在是贴水行情;如果期货价格比现货价格高,就说现在是升水行情

我们可以实时计算期货的“贴水率”或者“升水率”,观察市场情绪的变化。

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目前股票市场期货长期贴水,这说明大众对市场的信心不足。

在其他的市场,也有类似的指标。

03 开户数量

另一个可以很直观的量化市场情绪的指标就是新开户人数

当市场情绪特别高涨的时候,往往会有许多人争先恐后的来开户,想借此机会赚上一笔。所以,新开户的人数也可以作为量化市场情绪的指标。

A股新开户的数据是公开的,可以在中国证券登记结算网站上查到。如下图所示:

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在获取新开户人数之后,我们就可以观察A股投资者的增速和股价之间的关系:

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通过上图的对比可以发现,新股民的增长率会比沪深300指数更先作出反应,有一定的预测作用。这也不难理解,新投资者的进入是牛市开始的重要原因嘛。

但要注意的是,账户增长率过高也是明显的顶部指标。大量新人开户,说明股票市场很有可能进入了过热的状态,这些时候很有可能该控制风险了。

04 搜索数量

当牛市来临的时候,关注股市的人大幅增加,在网上搜索“股市”、“上证指数”等等关键词的人也会增加。因此,我们也可以通过搜索数量这一指标来量化市场情绪。

大型的搜索引擎或社交网站一般会有一个搜索指数的页面,比如谷歌指数、微博指数、百度指数、微信指数等等。

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以百度指数为例,在百度指数上搜索“上证指数”作为关键词,会发现在2015牛市来临的时间段,搜索指数与K线的走势非常的接近。

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05 分析师评级

国内证券公司的分析师会在研究报告中,对股票进行评级,根据看好程度由低到高分为五类:“卖出”、“减持”、“中性”、“增持”、“买入”。

评级明显就代表了专业的分析师对股票未来的情绪以及预测。在一些财经网站上,可以看到整理好的分析师评级数据:

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我们把每个评级的研究报告数量进行汇总,可以得到以下数据:

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数据截于2019年5月29日

每个评级的占比会随着时间变化,这种变化实际上就是市场情绪的变化。比如说,如果发现“买入”级别的占比增加了,说明情绪变得更加积极了。反之,如果“持有”、“中性”,甚至是“减持”和‘卖出"的数量占比增加了,就要小心市场的波动了!

当然我们也可以看个股的评级变化。如果你关注的股票的评级从“买入”突然掉到了“持有”,说明分析师的情绪开始多转空,这种时候就需要小心了。

06 融资融券数据

融资融券交易,只要抵押保证金,就可以借钱做多,或者借股票做空。

融资融券余额直接反应了市场上有多少人在加杠杆操作,加杠杆的程度很明确的直接反映了市场此时的情绪。更多的人愿意加杠杆买入股票,就说明此时市场情绪高涨。

上交所的官网可以直接查看到融资融券的余额数据:

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我们将2015年牛市的那一段时间的融资融券余额数据和大盘对比,可以发现很明显的相关关系。

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07 新闻、社交网站文本挖掘

财经网站的首页上有许多的小文章标题,比如下面这样:

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这些标题往往带有非常强的情绪倾向,比如“风险”、“周转率降低”等字眼就带有明显的负面情绪,而“新增”、“无惧”等则非常的积极。

每天各大财经媒体会产生成千上万条类似的新闻,或者各大社交网站也可以看到众多投资者对于市场的情绪或者看法,那么这些文本内容就可以成为大数据来分析市场情绪。

当然对于这海量的内容,我们不可能人工处理,得依靠人工智能技术。

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例如对于每天财经网站上的文章,我们可以通过程序自动根据它包含的情绪将其分类,可以分为:看涨、看跌、中性、无观点

然后就可以得到每天看涨的比例数据、看跌的比例数据,这些就能代表市场情绪的趋势

当然也不要觉得这样的做法很先进,类似的研究其实很早就开始了。美国在2010年就有对冲基金基于Twitter上的发言来交易,我自己也是大约2011年开始这方面的研究。到现在又过去了8年,人工智能技术又变的更加成熟,有一定基础的的朋友可以尝试下,也可以和我交流。

08 其他更多方法

以上介绍了7种如何量化市场情绪的方法。以这些加工之后的情绪数据为基础,我们可以开发出各种各样效果很不错的择时、选股策略。之后有机会,可以展示一些案例。

当然,刻画市场情绪的方法远远不止这些,比如常见的还有:公募基金仓位、50ETF期权隐含波动率、大股东及高管增持减持行为、强势个股占比数、股票活跃账户比例等等。

09 后记

文章的最后,和大家分享一点量化投资的心得。

很多人问我小白如何开始学习量化投资,有什么可以书单推荐

我的建议是千万不要直接找本书来看。

你找本编程书看,那跟着敲完“Hello World”就结束了;你找本数学书看,那看到第七页的公式就睡着了。

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更好的学习方式是做实际的项目,在实践中学习量化策略。

研报就是很好的量化实践项目。

一篇研报就是一个策略,作者都是年薪百万的高学历券商分析师,你要做的就是读懂策略研报,并用代码实现。

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在此期间什么不会学什么,哪里不会点哪里,抱着解决问题的心态去学习,事半功倍。

熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。

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那么哪里可以获取研报呢?

你可以在网上零零散散的搜索到一些,但是非常的不系统。

而像WIND这类能找到系统性研报的软件,则需要付费,并且里面的研报太多,让人不知该从何处入手。

我分门别类整理了几万份研报并实时更新,同时区分了研报的难度进行精选。

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也可以翻翻我主页的内容,还是有很多量化干货的

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