股市指数实战策略研究论文

中国证券市场，经过十几年的发展，取得了举世瞩目的巨大成绩，成长为全世界最大的新兴市场。但是，与支撑中国经济起飞的战略目标相比仍然有很大差距，尤其是把中国证券市场放在全球竞争背景下，挑战则更为严峻。近年来，中国证券市场的发展更强调于经济晴雨表的宏观意义，忽视了促进企业成长、发展壮大的微观意义，这种导向会使政策市长期困扰中国证券市场，延误中国证券市场制度建设的步伐。因此，当前有必要对中国证券市场的功能与定位进行重新思考。晴雨表还是企业成长的孵化器作为比较成熟、完善的证券市场，美国股市的走势与其实体经济一直体现出高度的相关性，证券市场有着强“晴雨表”功效。但从我国的股市走势与经济走势的关系来看,这一关联难以得到有效的实证。如果把证券市场的效率定义为其与宏观经济的相关程度的话，我们的结论是，中国证券市场在此意义上基本上是一个缺乏效率的市场。这种低效率集中体现为股市晴雨表功能的丧失，即中国股市目前还无法正确及时地反映国民经济的整体运行状况。这种功能定位会从两条渠道造成证券市场的巨大波动：第一，从监管层来说，中国证券市场从创建之初就带有明显的政府直接干预色彩，有所谓“政策市”之说。监管层对上市公司、投资者和市场习惯采用行政干预手段，容易引起市场跳跃式波动，带来异常冲击，不利于稳定市场预期，干扰市场调节和配置机制，造成股票市场无法按经济信号的指引运行；第二，证券市场周期与经济周期发展不同步，于是，在我国证券市场上，形成了一种特殊的市场（投资者）与政府之间的“博弈”关系和“依赖”关系。市场（投资者）始终保持着对政策的警惕性，揣摩着政策意图，这样更加剧投资者对证券市场发展缺乏整体性、长期性和稳定性的预期，增加了短期投机的程度。从中国证券市场的发展进程来看，政策周期与证券市场周期高度相关。国家的宏观政策在很大程度上左右了证券市场运行。在对中国证券市场“政策效应”具体表现的研究上，人们发现政策对股指的波动有显著影响，一个政策的发布导致的短期日平均超额指数收益为正常水平1.671倍；政策对股指的影响幅度呈收敛趋势；股市效率低下，股市对利好、利空政策反应不一致并且存在明显的预期政策反应。中国证券市场角色定位、发展目标等方面的缺陷是困扰当前证券市场发展的根源。由于一直把证券市场定位于宏观经济的“晴雨表”，监管层承受救市之压，特别是随着近年来股市“非理性繁荣”加剧，监管层表现出对指数特别关注。使证券市场患上了“数据综合征”：每到相关经济、金融数据公布前，市场的运行往往会失去方向感。在这种情况下，不仅宏观经济政策要考虑对证券市场的影响，而不敢出台紧缩政策，而且针对证券市场的一系列制度创新也迟迟不敢出台。如果管理层不把“晴雨表”的负担从肩上卸下，中国证券市场的根本性制度变革很难顺利推进。因此，当前有必要对中国证券市场的定位进行重新思考。中国证券市场到底是为谁服务的？我们认为，中国证券市场应该首先定位于企业成长的“孵化器”。依靠证券市场着力培育一批业绩优良、具有高成长潜力和较强国际竞争力的公司，增强经济可持续发展的后劲，更好地参与国际竞争，这样在中国证券市场这个平台上，优质企业将实现对于发达国家高科技领域的追赶，并购和重组等市场筛选机制将创造出真正意义上的世界级企业，证券市场的制度化改革才更少地受宏观经济政策以及宏观经济运行指标的影响，走出困扰中国多年的“政策市”怪圈，这才是证券市场最基本的定位。中国证券市场必须实现“价值发现”的功能回归证券市场的效率与功能紧密相连。包括投融资功能、资本定价和资源配置功能以及风险分担与管理功能：另一类则侧重于证券市场运行方面的内部功能，主要指公司治理功能。可见，证券市场效率是证券市场整体功能的实现效率，如果证券市场仅仅发挥了某一方面功能，比如筹集了大量资金，而并没有实现其整体功能，这样的市场仅仅在融资功能方面是有效的，但就证券市场整体而言，显然是低效率甚至是无效率的。我国证券市场功能错位所引发的一系列制度缺陷是造成市场低效率的根本原因。中国证券市场从1990年设立以来，一直主要担当着为国有企业改制、融资、脱困的服务功能，始终将支持国有经济作为其制度安排的重要因素加以考虑。在这种功能定位下会产生两个重大误区：一是把市场融资规模作为主要的衡量标志，认为融资规模越大，市场功能越强，成绩越大。事实上，筹融资规模只具有表征意义，而不能说明更深层次的资本使用效率，反而恰恰是一种低效率或无效率的表现；二是把股价指数增幅作为一个衡量标志，认为股价指数增幅越大，市场的作用和成绩越大。股价指数与作为指数计算依据的采样股票的数量、价格等因素有关，并不直接反映上市公司手中的金融资源的配置效率。中国需要构建一个现代的金融体系，这个金融体系的核心元素就是发达的健康的资本证券市场。这个金融体系应该具有完善的价值发现、资源配置功能等。要达到这些功能，显然只有证券市场才能完成。如果构建现代的金融体系这个战略目标是确定的，那么这些年来我们关于证券市场的有关政策就不应该反复波动。但目前这些政策经常在反复波动，这其中的一个重要原因就在于我们证券市场的功能目标还很模糊。尽快向质量提高型市场转变首先中国证券市场发展战略的转变。中国经济未来发展的战略目标是从经济大国迈向经济强国，证券市场总体发展战略上，应从数量扩张型向质量提高型转变，树立可持续发展战略。上市公司是证券市场的基石，细胞生命力旺盛，证券市场才能健康发展。近年来，中国经济增长很快，但效益质量不高，美国上市公司净资产收益率大概是7％左右，中国上市公司最低的时候是2.3％、2.4％，因此，引导大规模组织社会资金和引导资本有序流动；进一步优化上市公司治理和股权结构，形成对企业的有效激励与约束机制，通过促进技术进步、降低经营成本和提高经济效益，实现由粗放型经济增长方式，向集约型经济增长方式转变。其次，中国证券市场定位的转变。目前是证券市场重新定位的最佳契机。过去，我们一直致力于深化市场经济体制改革。然而，当前现代市场经济配置资源的主战场应该是证券市场。只有在成熟的证券市场基础上重构现代金融体系，资源配置才能进入到更高阶段。“十一五”时期是建设创新型国家的起步时期，为高技术产业发展提供了难得的重要机遇，要利用和发挥证券市场的优势，在新一轮产业转移中，使资本、技术等高端生产要素，向有利于我国经济发展的方向流动。通过建立一整套新技术、新产品的发现和孵化、筛选的创新机制，推动产业结构优化调整，促使宏观经济向创新经济转型。再次，是中国证券市场功能的转变。中国证券市场当前的重要功能应该是价值发现功能，但这也是证券市场最大的瓶颈。对于价值发现问题，现在的困难就是估值标准紊乱。股票估值体系与定价机制的重大缺陷。中国证券市场价格形成机制还不具备，并没有形成市场运行效率——市场定价效率——资源配置效率的作用机制，上市公司估值标准不够规范和稳定。成熟市场上股票定价标准是比较明确的，市盈率在15～20倍左右，新兴市场高一点，市盈率在35倍左右。反观中国证券市场，对股票估值一直缺乏稳定而明确的标准，扭曲股价信号导致金融资本和产业资本低效配置。股价是金融资源配置的“指示器”。只有在市场公平竞争基础上形成的公正合理的股价，才能有效指导增量金融资源的分配和存量金融资源的调整，使金融资源真正流向业绩优良，成长性好的公司。缺乏科学、自主的估值定价体系一方面造成了股市价值虚高、资产泡沫膨胀，另一方面又被动接受发达国家标准的转嫁，这也是当前证券市场缺乏价值发现的基本制度缺陷。应把可持续发展作为发展的目标，准确定位证券市场功能，淡化短期行为及融资功能，突出“优化资源配置和实现投资回报”的功能，要由单纯的筹融资功能，向培育蓝筹公司、价值发现、产权复合、优化资源配置等多方面的功能组合转变。只有坚定证券市场长期制度建设的信念，才不会被眼前的涨涨跌跌毁掉信心。

摘 要 研究了沪深300指数日收益率时间序列，经检验其具有马氏性，并建立了马尔可夫链模型。取交易日分时数据，根据分时数据确定状态初始概率分布，通过一步转移概率矩阵对下一交易日的日收益率进行了预测。对该模型分析和计算，得出其为有限状态的不可约、非周期马尔可夫链，求解其平稳分布，从而得到沪深300指数日收益率概率分布。并预测了沪深300指数上涨或下跌的概率，可为投资管理提供参考。关键词 马尔可夫链模型 沪深300指数 日收益率概率分布 平稳分布1 引言沪深300指数于2005年4月正式发布，其成份股为市场中市场代表性好，流动性高，交易活跃的主流投资股票，能够反映市场主流投资的收益情况。众多证券投资基金以沪深300指数为业绩基准，因此对沪深300指数收益情况研究显得尤为重要，可为投资管理提供参考。取沪深300指数交易日收盘价计算日收益率，可按区间将日收益率分为不同的状态，则日收益率时间序列可视为状态的变化序列，从而可以尝试采用马尔可夫链模型进行处理。马尔可夫链模型在证券市场的应用已取得了不少成果。参考文献[1]、[2]、[3]和[4]的研究比较类似，均以上证综合指数的日收盘价为对象，按涨、平和跌划分状态，取得了一定的成果。但只取了40～45个交易日的数据进行分析，历史数据过少且状态划分较为粗糙。参考文献[5]和[6]以上证综合指数周价格为对象，考察指数在的所定义区间（状态）的概率，然其状态偏少（分别只有6个和5个状态），区间跨度较大，所得结果实际参考价值有限。参考文献[7]对单只股票按股票价格划分状态，也取得了一定成果。然而收益率是证券市场研究得更多的对象。本文以沪深300指数日收益率为对考察对象进行深入研究，采用matlab7.1作为计算工具，对较多状态和历史数据进行了处理，得出了沪深300指数日收益率概率分布，并对日收益率的变化进行了预测。2 马尔可夫链模型方法2.1 马尔可夫链的定义设有随机过程{Xt，t∈T}，T是离散的时间集合，即T={0，1，2，L}，其相应Xt可能取值的全体组成状态空间是离散的状态集I={i0，i1，i2，L}，若对于任意的整数t∈T和任意的i0，i1，L，it+1∈I，条件概率则称{Xt，t∈T}为马尔可夫链，简称马氏链。马尔可夫链的马氏性的数学表达式如下：P{Xn+1=in+1|X0=i0，X1=i1，L，Xn=in}=P{Xn+1=in+1|Xn=in} （1）2.2 系统状态概率矩阵估计马尔可夫链模型方法的基本内容之一是系统状态的转移概率矩阵估算。估算系统状态的概率转移矩阵一般有主观概率法和统计估算法两种方法。主观概率法一般是在缺乏历史统计资料或资料不全的情况下使用。本文采用统计估算法，其主要过程如下：假定系统有m种状态S1，S2，L，Sm根据系统的状态转移的历史记录，可得到表1的统计表格。其中nij表示在考察的历史数据范围内系统由状态i一步转移到状态j的次数，以■ij表示系统由状态i一步转移到状态的转移概率估计量，则由表1的历史统计数据得到■ij的估计值和状态的转移概率矩阵P如下：■ij=nij■nik，P=p11 K p1mM O Mpm1 L pmn（2）2.3 马氏性检验随机过程{Xt，t∈T}是否为马尔可夫链关键是检验其马氏性，可采用χ2统计量来检验。其步骤如下：（nij）m×m的第j列之和除以各行各列的总和所得到的值记为■.j，即：■.j=■nij■■nik，且■ij=nij■nik（3）当m较大时，统计量服从自由度为（m-1）2的χ2分布。选定置信度α，查表得χ2α（（m-1）2），如果■2>χ2α（（m-1）2），则可认为{Xt，t∈T}符合马氏性，否则认为不是马尔可夫链。■2=2■■nijlog■ij■.j（4）2.4 马尔可夫链性质定义了状态空间和状态的转移概率矩阵P，也就构建了马尔可夫链模型。记Pt（0）为初始概率向量，PT（n）为马尔可夫链时刻的绝对概率向量，P（n）为马尔可夫链的n步转移概率矩阵，则有如下定理：P（n）=PnPT（n）=PT（0）P（n）（5）可对马尔可夫链的状态进行分类和状态空间分解，从而考察该马尔可夫链模型的不可约闭集、周期性和遍历性。马尔可夫链的平稳分布有定理不可约、非周期马尔可夫链是正常返的充要条件是存在平稳分布；有限状态的不可约、非周期马尔可夫链必定存在平稳过程。3 马尔可夫链模型方法应用3.1 观测值的描述和状态划分取沪深300指数从2005年1月4日~2007年4月20日共555个交易日收盘价计算日收益率（未考虑分红），将日收益率乘以100并记为Ri，仍称为日收益率。计算公式为：Ri=（Pi-Pi-1）×100/Pi-1（6）其中，Pi为日收盘价。沪深300指数运行比较平稳，在考察的历史数据范围内日收益率有98.38％在[-4.5，4.5]。可将此范围按0.5的间距分为18个区间，将小于-4.5和大于4.5各记1区间，共得到20个区间。根据日收益率所在区间划分为各个状态空间，即可得20个状态（见表2）。3.2 马氏性检验采用χ2统计量检验随机过程{Xt，t∈T}是否具有马氏性。用前述统计估算法得到频率矩阵（nij）20×20。由（3）式和（4）式可得：■.j=■nij■■nik，且■ij=nij■nik，■2=2■■nijlog■ij■.j=446.96，令自由度为k=（m-1）2即k=361，取置信度α=0.01。由于k>45，χ2α（k）不能直接查表获得，当k充分大时，有：χ2α（k）≈■（zα+■）2（7）其中，zα是标准正态分布的上α分位点。查表得z0.01=2.325，故可由（1）、（7）式得，即统计量，随机过程{Xt，t∈T}符合马氏性，所得模型是马尔可夫链模型。3.3 计算转移概率矩阵及状态一步转移由频率矩阵（nij）20×20和（1）、（2）式得转移概率矩阵为P=（Pij）20×20。考察2007年4月20日分时交易数据（9：30~15：30共241个数据），按前述状态划分方法将分时交易数据收益率归于各状态，并记Ci为属于状态i的个数，初始概率向量PT（0）=（p1，p2，L，pt，L，p20），则：pj=Cj/241，j=1，2，K，20（8）下一交易日日收益率分布概率PT（0）={p1（1），p2（1），L，pi（1），L，p20（1）}，且有PT（1）-PT（0）p，计算结果如表3所示。3.4 马尔可夫链遍历性和平稳分布可以分析该马尔可夫链的不可约集和周期性，从而进一步考察其平稳分布，然而其分析和求解非常复杂。本文使用matlab7.1采用如下算法进行求解：将一步转移概率矩阵P做乘幂运算，当时Pn+1=Pn停止，若n>5 000亦停止运算，返回Pn和n。计算发现当n=48时达到稳定，即有P（∞）=P（48）=P48。考察矩阵P（48）易知：各行数据都相等，不存在数值为0的行和列，且任意一行的行和为1。故该马尔可夫链{Xt，t∈T}只有一个不可约集，具有遍历性，且存在平稳分布{πj，j∈I}，平稳分布为P（48）任意一行。从以上计算和分析亦可知该马尔可夫链是不可约、非周期的马尔可夫链，存在平稳分布。计算所得平稳分布如表4所示。3.5 计算结果分析表3、表4给出了由当日收益率统计出的初始概率向量PT（0），状态一步预测所得绝对概率向量PT（1）和日收益率平稳分布，由表3和表4综合可得图1。可以看出，虽然当日（2007年4月20日）收益率在区间（1.5，4.5）波动且在（2.5，4.5）内的概率达到了0.7261，表明在2007年4月20日，日收益率较高（实际收盘时，日收益率为4.41），但其下一交易日和从长远来看其日收益率概率分布依然可能在每个区间。这是显然的，因为日收益率是随机波动的。对下一交易日收益率预测（PT（1）），发现在下一交易日收益率小于0的概率为0.4729，大于0的概率为0.5271，即下一交易日收益率大于0的概率相对较高，其中在区间（-2，-1.5）、（0.5，1）和（1，1.5）概率0.2675、0.161和0.1091依次排前三位，也说明下一交易日收益率在（-2，-1.5）的概率会比较高，有一定的风险。从日收益率长远情况（平稳分布）来看，其分布类似正态分布但有正的偏度，说明其极具投资潜力。日收益率小于0的概率为0.4107，大于0的概率为0.5893，即日收益率大于0的概率相当的高于其小于0的概率。4 结语采用马尔可夫链模型方法可以依据某一交易日收益率情况向对下一交易日进行预测，也可得到从长远来看其日收益率的概率分布，定量描述了日收益率。通过对沪深300指数日收益率分析和计算，求得沪深300指数日收益率的概率分布，发现沪深300指数日收益率大于0的概率相对较大（从长远看，达到了0.5893，若考虑分红此概率还会变大），长期看来沪深300指数表现乐观。若以沪深300指数构建指数基金再加以调整，可望获得较好的回报。笔者亦采用范围（-5，5）、状态区间间距为1和范围（-6，6）、状态区间间距为2进行运算，其所得结果类似。当采用更大的范围（如-10，10等）和不同的区间大小进行运算，计算发现若状态划分过多，所得模型不易通过马氏性检验，如何更合理的划分状态使得到的结果更精确是下一步的研究之一。在后续的工作中，采用ANN考察所得的日收益率预测和实际日收益率的关系也是重要的研究内容。马尔可夫链模型方法也可对上证指数和深证成指数进行类似分析。参考文献1 关丽娟，赵鸣.沪综指走势的马尔可夫链模型预测[J].山东行政学院，山东省经济管理干部学院学报，2005（4）2 陈奕余.基于马尔可夫链模型的我国股票指数研究[J].商场现代化（学术研讨），2005（2）3 肖泽磊，卢悉早.基于马尔可夫链系统的上证指数探讨[J].科技创业月刊，2005（9）4 边廷亮，张洁.运用马尔可夫链模型预测沪综合指数[J].统计与决策，2004（6）5 侯永建，周浩.证券市场的随机过程方法预测[J].商业研究，2003（2）6 王新蕾.股指马氏性的检验和预测[J].统计与决策，2005（8）7 张宇山，廖芹.马尔可夫链在股市分析中的若干应用[J].华南理工大学学报（自然科学版），2003（7）8 冯文权.经济预测与决策技术[M].武汉：武汉大学出版社，20029 刘次华.随机过程[M].武汉：华中科技大学出版社，200110 盛千聚.概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社.1989转

2010年9月30股市行情爆发的原因；其实2010年9月30股市行情没有爆发，只是当天没有跌，是在2010年10月9日才有爆发。其他的原因随便编吧。。。

证券投资策略研究论文现代金融理论由于忽略了对人的心理活动及其行为模式的研究，造成了理论与实证的背离。行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入到金融学之中，从微观个体行为以及产生这种行为的心理、社会动因来解释、研究和预测证券市场的现象和问题，逐步形成了自己的理论框架，建立了行为投资决策模型。在对证券市场的大量统计研究基础之上，行为金融理论家们已获得了关于投资者投资行为的大量实证研究结论，从而为投资者提供了良好的证券投资策略。因此综合国内外已有的研究成果基础，用行为金融理论深入探讨中国证券市场的投资策略，并对可能存在的问题作一些初步研究已显得非常必要。一、行为金融理论与投资决策模型大量的事实证明，投资者的行为方式及其深层次的心理特征对投资活动的结果具有直接的、重要的影响，在研究复杂的金融市场时，我们必须考虑人类自身行为所具有的复杂多变性特点。在借鉴行为科学、心理学以及社会学研究成果的基础上，初步形成了以投资活动当事人的心理因素为基础的行为金融理论体系。对应于现代投资理论的假设，行为金融理论给出自己的理论假设：（1）人是有限理性的；（2）非完全市场的存在；（3）投资者的投资具有群体行为特征。行为金融理论基础主要有：（1）期望理论（Prospect Theory 1979）；（2）行为资产定价模型（BAPM）；（3）行为金融资产组合理论（Behavioral Portfolio Theory 1999）。在此基础之上构造的行为金融投资决策模型有：（1）BSV模型与DHS模型；（2）统一理论模型（Unified Theory Model）；（3）羊群效应模型。二、行为金融对投资者行为的实证研究结论1.过度自信。人的心理中往往有过分高估自己能力和知识的倾向，表现为投资决策中过分相信自身的判断和决策，而忽视了客观情况变化造成决策失误的可能性。由上交所组织完成的《中国证券投资者行为研究》指出，我国股市6500万投资者中无业者占较大比例，有理由相信这些无业者中有相当一部分人是缺乏市场竞争力的人，由于无事可做，也不考虑自己的能力，就想到股市赚钱，由此可见我国投资者过度自信之严重程度。2.抛锚性错误。人们在对某件商品的价值进行判断时，通常需要一定的信息锚作为判断的参照标准。同样，投资者对于证券价格的变动预测也需要一定信息作为参照的锚。抛锚性往往导致投资者对新的、正面的信息反应不足。我国投资者往往是利用类似行业、板块、股本大小、经营业绩等的股票价格来衡量其投资股票的价格的。但是锚并不能长时间一直保持准确性和有效性，即锚会使投资者判断出错。3.羊群行为。股市中的“羊群行为”是指投资者由于受其他投资者投资策略的影响而采取相同的投资策略。其关键是其他投资者的行为影响投资者的投资决策，并对他的决策结果造成影响。我国股市中存在的大量“跟风”、“跟庄”、投资基金的投资组合类同等都是典型的“羊群行为”。孙培源（2002）通过构造股票收益率的横截面绝对偏离和市场收益率的非线性检验，实证了中国股市羊群效应的存在。4.噪声交易。非理性投资者把与价值无关的信息认为是与价值有关，或者某些投资者人为地制造虚假信息，而其他投资者无法识别其真伪，这两种信息被认为是噪声，相应产生的交易称为噪声交易。我国股市近400%的年换手率中至少300%可以归因于噪声交易。施东晖（2001）实证研究表明，由于技术分析方法在上海股票市场被广泛使用，当某此技术信号显示“上升”或“下跌”趋势时，将引发大量的买卖行为，从而强化现有的股价趋势。5.过度反应与反应不足。过度反应是由DeBondt和Thaler（1985）最早发现的，他们发现投资者对于近期的好消息不是做出正确的贝叶斯反应，而是过度反应致使股票价格超过其内在价值。我国王永宏（2001）运用DT的方法研究了中国股票市场的过度反应现象证实了中国股市存在着明显的过度反应现象。反应不足是指投资者对自身的判断过度自信，或是一味依赖过去的历史经验作为判断的参照标准（犯抛锚性错误），对市场中出现的新趋势和新变化反应迟钝，丧失了获利的良好时机。我国股市中存在的“轮涨效应”就是一种“反应不足”。6.处置效应。“处置效应”是指投资者长时期持有套牢的股票而过早抛出赢利的股票的现象。这意味着当投资者处于盈利状态时是风险回避者，而处于亏损状态时是风险偏好者。赵学军（2001）等人的研究结论是：与国外相比，我国投资者更加倾向于卖出盈利股票，继续持有亏损股票。我国股市的处置效应在年末相对增强，个人投资者的处置效应强于机构投资者。7.动量效应。在一定持有期内，平均而言，如果某只股票或某些股票组合在前一段时期内涨幅较好，那么，下一段时期内，该股票或股票组合仍将有良好表现。通过对我国股市历年大盘及个股的统计分析，我们认为无论是在大盘还是在个股上，我国股市都存在动量效应。大盘的动量效应以日为时间单位比较明显，而一些典型个股无论是以日、周还是以月为时间单位都非常显著。8.过度恐惧与政策依赖性心理。当股市虚假消息满天飞、股市暴跌时，投资者不计成本的大量抛出股票，表现出十足的恐惧。在股市暴跌时，我国投资者往往把自己的希望寄托在政府的救市政策上，这种对政策的依赖超过了世界上任何一个国家。9.遗憾。遗憾理论认为投资者为了回避曾经做出的错误决策的遗憾和报告损失带来的尴尬，可能避免卖掉价格已下跌的股票。还有，即使决策结果相同，如果某种决策方式能减少投资者的后悔心理，对投资者而言，这种决策方式就优于其它决策方式。因此，投资者有从众心理，倾向于购买本周热门或受大家追涨的股票，因为当考虑到大量投资者也在同一投资上遭受损失时，投资者可能降低其情绪反应或感觉。10.暴富心理与赌博心理。中小投资者短线频繁操作，其目的是为了快速致富。面值1元的股票炒到100多元还有人敢去追涨；公司亏损了几亿元，已经资不抵债还有人敢去接盘；ST现象是指那些被冠以特别处理的上市公司，其股价在特别处理消息公布后不跌反升的现象。明知上市公司巨额弄虚作假还有人敢去炒底，这些都充分暴露了我国投资者实足的赌性。11.轮涨轮跃效应（补涨补跌效应）。在一次行情中，如果某些股票没有上涨（下跌），那么它们就具有补涨（补跌）的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌要五条件补跌。长期以来我国股市个股轮番炒作就是一例。12.小盘股、新股效应。我国股市对小盘股、新股独有情忠，逢小必炒、逢新必炒已是我国股市的惯例。我们统计分析发现在过去的十年中，我国小盘股、新股的收益率显著高于大盘股和老股。但自2001年6月中国股市长期下跌及证券投资基金大量发行以来，这一状况有所改变。三、行为金融理论指导下的证券投资策略行为金融学的理论意义在于确立了市场参与者的心理因素在投资决策行为以及市场定价中的作用和地位，否定了传统金融理论关于理性投资者的简单假设，更加符合金融市场的实际情况。行为金融学的实践指导意义在于投资者可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资赢利目标。在美国证券市场上，目前有数家资产管理公司在实践着行为金融学的理论，其中有的基于行为金融的共同基金取得了复合年收益率25%的良好投资业绩。考察我国证券市场的投资者行为特点，我们总结出我国金融市场的投资策略：1.针对过度反应的反向投资策略。反向投资策略就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。行为金融理论认为，由于投资者在实际投资决策中，往往过分注重上市公司的近期表现，从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应，形成对绩差公司股价的过分低估，最终为反向投资策略提供了套利的机会。2.动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益和交易量同时满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融意义上的动量交易策略的提出，源于对股市中股票价格中间收益延续性的研究。3.成本平均策略。指投资者在将现金投资为股票时，通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批地进行，以备不测时摊低成本，从而规避一次性投入可能带来的较大风险的策略。4.时间分散化策略。指根据投资股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，建议投资者在年轻时将其资产组合中的较大比重投资于股票，而随着年龄的增长将此比例逐步减少的投资策略。5.小公司效应策略。小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。Banz（1981）发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。Siegl（1998）研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7%，而且小公司效应大部分集中在1月份。根据小公司效应而采用的投资策略称为小公司效应策略。6.组合投资策略。行为金融学认为，证券市场并不是有效的（一般指半强式有效，semlstrong efficient）。这就意味着传统的证券组合投资理论中，“在有效市场中，投资者不可能获得与其所承担风险不对称的额外收益”的提法在实践中是不成立的。也就是说，通过选择合适的组合投资策略，投资者将可能获得额外收益。7.针对羊群行为的相反策略。由于市场中广泛存在的羊群行为，证券价格的过度反应将是不可避免的，以致出现“涨过了头”或者“跌过了头”。投资者可以利用可以预期的股市价格反转，采取相反投资策略（contrarian strategy）来进行套利交易。中国的股票市场素有“政策市”之称。考察中国证券市场的历史走势，我们会发现在重要的顶部或底部区域，在消息面上总是伴随着一些重要的股市政策的出台。不同的投资者对政策的反应是不一的。针对个人投资者的行为反应模式，投资基金可以制定相应的行为投资策略——相反投资策略，进行积极的波段操作。8.购买并持有策略。个人和机构投资于股票应执行几种能帮助控制认识错误和心理障碍的安全措施。控制这些心理障碍的关键方法是所有类型的投资者都要实施一种严格的交易策略——“购买并持有”策略。投资者在为组合购进一只股票时，应详细地记录购买理由，而且要制订一定的标准以利于进行投资决策。长期采取“购买并持有”策略，通常业绩将超过高周转率的短期交易策略。9.利用行为偏差。心理学和决策科学提出，在某种情形下，投资者并不是尽力使财富最大化，并且在某些情形下投资者还会在智力方面犯系统性判断错误，这些行为偏差将导致证券定价的错误，合理利用这些偏差将给投资者带来超额收益。行为型投资人则尽力寻找由于行为因素而被市场错误定价的证券从而获取超额利润。可见，对人类行为偏差的正确把握是获取市场超额利润的来源之一。10.ST投资策略。上市公司被宣布为特别处理，意味着公司陷入严重困境。但同时，ST公司也成为潜在的并购目标。考虑到壳资源在中国证券市场上的稀缺性，ST公司的价值无疑是巨大的。作为一种投资策略，ST公司是可以被纳入证券投资组合之中的。总之，行为金融理论寻求并确定投资者可能对新信息产生反应过度或反应迟钝而导致证券定价错误的市场情形。行为金融学投资策略的目标就是在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股票价格正确定位之后抛出获利。四、应用行为金融理论指导证券投资要注意的问题行为金融学的科学性在于它始于公理并寻求建立在公理上的理论能解释金融市场的行为。它试图理解和预测心理决策过程的系统的金融市场意义。如上所说，中国股票市场中存在着普遍的运用传统金融理论无法解释的金融现象，而用行为金融理论可以很好地解释之，并由此导致了许多有价值的行为投资策略，但在具体运用这些投资策略时还要注意以下几点问题。1.行为金融理论本身也是处于不断发展之中。行为金融理论的投资策略是：在大多数投资者尚未意识到错误时投资于某些证券，随后当大多数投资者意识到错误并投资于这些证券时卖出这些证券。一旦证券市场的绝对多数投资者认识到这一问题并采取相同的策略，那么结果又会怎样？我们相信随着行为科学的深入研究、证券市场的不断变化和发展，会进一步发现更多的行为金融问题，并且一些已有的行为金融现象可能会淡化甚至消失。因此在应用行为金融投资策略时，要防止教条化。2.要切忌对国外现有行为投资策略的简单模仿。现有的行为金融理论主要是在发达的金融市场产生的。我国证券市场同成熟的证券市场比较，还是一个新兴的证券市场——历史短、不规范。中国金融市场与发达的金融市场的共性与特殊性决定了我们在运用行为金融投资策略时，不是对国外现有行为投资策略的简单模仿，而应当掌握行为金融学的理论方法，对中国证券市场的行为特点进行深入研究，探索适应我国证券市场运行特点的我们自己的行为金融学投资策略。3.行为投资策略不是一成不变的。随着金融市场的发展、金融监管的深入及投资者结构的改善，我国金融市场行为金融现象会发生很大的变化。例如小公司效应现象就不如过去明显、庄股由于监管的加强从而动量效应也明显减弱。我们预言随着管理层对股市认识的转变和管理水平的提高，我国的ST现象迟早会消失。4.不同投资者需要有不同的投资策略。将行为金融学的研究成果运用到我国证券市场的实践中，可以合理引导投资者的行为。对于广大中小投资者，要通过教育来使其趋于理性化，提高证券市场投资者的投资决策能力和市场的运作效率。对于机构投资者，要提高其投资管理水平。投资者决策中的心理偏差是与生俱来，而这些认知偏差可以通过学习、训练等手段得到有效缓解，因此，不同投资者应该采用不同的投资策略，只有呼吁所有各层次的投资者共同参与探讨我国行为金融问题，行为金融投资策略才能在我国有用武之地。

能有多少复杂的东西呢?46