长线投资者的福音:如何用统计概率筛选牛熊周期个股
每个行业都会存在各种周期,比如生命周期,经历初生期、成长期、发展辉煌期以及衰退期;业绩周期,有的行业每隔几年就会遇到行业旺季,业绩暴增,而我们普通投资者,能接触到到并亲身体验到的是上市公司的市值周期,和由上市公司组成的行业周期、大盘周期。
作为长线投资者来说,周期的预判非常重要,一个上涨周期可能历经好几年,而在这几年中虽局部波动,但区间报酬仍非常可观,同样的一个下跌周期也可能历经好几年,在港股涨跌均可操作,区间报酬也同样诱人。
基于研究对象的可操作性和指导性,智通财经APP抽样十个行业,分别抽调几百组个股数据研究行业市值周期,包括下跌形成的熊市结构周期,以及上涨形成的牛市结构周期,以供投资者投资参考。我们先谈牛熊结构:
抽样个股筛选标准
根据道氏理论的牛熊概念,牛熊结构基于水平压力线以及支撑线的分布,当K线上涨,压力线比前高,支撑线比前高则构成牛市结构,当K线下跌,压力线比前低,而支撑线也比前低,则构成熊市结构。智通财经APP选取的个股数据,保持牛熊结构的完整性,一旦结构被破坏,比如在牛市结构中,出现压力线比前低的状况,则周期计算将到此为止。
图片来源:资料整理
这种筛选方式排除了一直处于牛市状态的个股以及一直处于熊市状态的个股,或者牛熊分割非常不明显的个股,像中国恒大(03333)、腾讯(00700)以及吉利(00175)之类一直飙涨创新高,只有牛市结构被看做独立的特殊行情,不作为研究抽样个股。
智通财经APP将牛熊结构的起始点价格与均线偏幅也纳入研究对象,实际上细分了可操作思维,一方面研究行业市值的牛熊周期,另一方面还可以从起始点偏离程度研究介入点位,当然这存概率问题,有一定的误差。因为均线均具有平滑之作用,选取与哪根均线的偏幅效果均具有一致性,在这里,我们选取120日均线。
于是,完成了前提的个股数据筛选条件以及相关工作后,我们进入下一轮的数据处理环节。(个股数据筛选在最后一段附注处)
市值周期的投资胜算问题
智通财经抽样的行业分别是半导体行业、食物饮品行业、家庭电器及用品行业、媒体及娱乐行业、医疗保健行业、电讯行业、汽车行业、地产行业、软件服务行业以及工业工程行业十个行业。因为每个行业构成的个股数量不一样,因此抽调的百分比在5-20%区间。
经过庞大的数据处理后,智通财经将十大行业以及周期情况制成如下表:
图片来源:数据处理
我们可以发现有八大行业的市值周期个股集中在7-24个月的区间,其中医疗保健和媒体及娱乐的市值周期在3-12个月的区间,而软件工程和地产行业的市值周期最长,个股普遍集中在13-24个月区间。在十大行业中,虽然25个月以上的市值周期的个股很少,49个月以上的更是屈指可数,但市值周期集中的区间已足够投资者赚一把了。
数据再经过进一步处理,将不同的周期对应不同的偏幅,智通财经APP观察到一个非常有趣的现象,牛市行情中,3-24个月区间,起点偏幅均集中在(-20%,0)的区间,若以频数作为概率计算,3-6个月周期的,该区间发生概率68%,7-12个月周期为79.5%,13-24个月周期为48%。而在25个月以上的区间,起点偏幅集中在(-50%,-20%),其中25-48个月周期发生概率65%,49个月以上周期为60%。
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在熊市行情也发生了同样有趣的现象,无论周期长短,偏幅均集中在(0,30%)区间,同样的算法,3-6个月周期发生概率60%,7-12个月周期为64%,13-24个月周期为69.4%,25-48个月周期为62.5%,49个月以上则为100%。
这和投资者预想的可能存在不一致的地方,并不是离均线越远的地方就是牛熊起点,也就是说投资者介入的点关乎投资成本,并非偏幅越大的投资成本越低,机会就越大。通过大数据处理,我们更愿意相信,行业周期的介入点,牛市在(-20%,0)区间,而熊市则在(0,30%)区间,在这两个区间内就算不考虑个股基本面,胜算也比选偏幅大的要高。
风险难把控,矩阵点成投资规则
实际上,个股市值的影响因素有很多种,除了偏幅外,还有比如宏观政策、微观业绩以及研究报告、技术派等,包含了事件驱动、技术驱动、业绩驱动以及政策驱动。智通财经APP既已筛选了起点偏幅程度这个因子,那么该因素对市值的解释程度有多高呢?
智通财经APP观察到,不同行业的牛熊周期对偏幅的解释程度是不一样的,我们分别将不同行业的周期和偏幅两组数据做线性回归处理,得出拟合度R^2值,用简单的话表示就是该数值代表了偏幅对牛熊周期的解释程度。从运算得出的数据来看,偏幅对周期的解释程度均不高,但有部份达30%以上的解释概率,比如熊市的医疗保健和食物饮品。
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如果从港股逻辑来看,业绩对周期的解释概率最高,但偏幅有30%的解释概率已经实属难得,当然投资并不是选择题,投资者掌握越多的影响因素,投资的正确率就越高。
下图为周期与偏幅的点阵图,数据点分布还是很有规律的,牛熊数据点分布形态均呈现发散趋势,其中牛市数据点向X负轴发散,熊市数据点向X正轴发散。发散的数据点其实给投资者展示的是方差的非齐次性,也就是每一点对应的方差都不一样,差距扩大,在这种状态下做出投资决策是非常冒险的,因为不知道风险有多大。
图片来源:数据处理
不过该数据分布并非形成投资死穴,我们可以发现,该数据点集中区域非常明显,牛市周期数据集中的矩阵点是【(0,30%),(0,30)】,而熊市周期数据集中的的矩阵点是【(0,50%),(0,30)】,在这两个矩阵点范围内,不存在方差非其次性问题,风险容易把控。
这样一来,我们得到了一个投资规则,选取矩阵点的对应数据个股,这样可以降低风险。实际上,我们在上文已经用统计数据得到不同周期的偏幅区间发生概率,和上述数据点的分布是如出一辙的。
综上内容,我们可以得出普遍性的结论,行业的牛熊周期虽不尽相同,但有共性的一面,均主要集中在3-24个月,并不是偏幅越大投资机会就越可靠,牛市起点偏幅在(-20%,0)爆发的概率最大,熊市起点偏幅在(0,30%)爆发的概率最大。投资者或可利用矩阵点数据以及根据上述内容筛选个股,掌握足够的信息做出较为精准的投资决策。
附注:数据源
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