基于关联规则的我国股市行业轮动现象研究

周彩节

[摘要]随着股票市场的不断完善，我国上市公司数量呈快速增长，吸引了越来越多的投资者。行业轮动现象日益成为我国股市的基本运行规律。本文基于关联规则，通过一对一行业、多对一行业间的轮动现象研究我股股市，研究表明：预测未来存在强势表现的行业，是有效的、可行的。以期为投资者制定合理的投资策略，以获得超额收益提供参考依据。

[关键词]关联规则;行业轮动;投资策略

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.26.

1关联规则的内涵

关联规则是从大量的事务或关系的数据中发现事物之间存在着关联、相关或因果关系。关联规则挖掘则是从事件集合中挖掘出同时满足最小支持度和最小置信度的关联规则，该关联规则也称为强关联规则。关联规则可以这样描述：A→B，A指的是前提条件，B表示为结果，即为条件推出结果的蕴含关系。关联规则算法中有两个很重要的概念，一个是支持度，表示数据项集中包含某几个特定项的概率，反映了规则的有用性。另一个是置信度，表示在数据项集中出现A时，B发生的概率，反映了规则的确定性。

关联规则挖掘分为两个步骤：首先从事务集合中查找频繁项，满足最小支持度，找出所有的强关联规则;其次由频繁项集生成关联规则，保留满足最小置信度的规则。

2我国股市行业轮动现象的原因与特点

2.1 原因

我国股市之所以会出现行业轮动现象，一是我国宏观经济调控下的冲击效应。中国股市一直有所谓的“政策市”，国家对财政、货币、产业等经济政策的调整，对股票市场的收益与波动都会产生影响，也给不同行业带来了发展机遇。二是各个行业产业的周期性不同。不同行业的特点使得各个行业对经济周期、盈利周期的關联性、周期性变化也存在差异，从而形成了行业投资收益的规律性轮动。因此，行业轮动现象已经成为我国股市的基本运行规律，对于投资者而言，最理想的投资是在每一波行情中都持有超越大盘收益的强势行业的股票，从中获得超额收益。

2.1特点

受国家产业政策的变化、经济环境的影响、个股基本面变化以及大庄家的操控等因素，使各行业呈现出齐涨齐跌的走势状态，这种同涨同跌的现象，业内人士称为行业联动现象。简而言之，当一只股票成为龙头股和其他个股领涨市场时，该股所在板块中的其他股票也会一同走强;当A股市场的其他个股下跌时，该板块的其他股票也将一同下跌。

3 我国股市行业轮动现象分析

3.1行业轮动概述

行业轮动指的是行业各个板块之间呈现出的轮动，使得股票市场交易的整体行情逐渐上涨。行业轮动规则比行业联动规则更为复杂，很难直观发现其背后存在的逻辑关系，而其轮动规则在不同周期上也存在差异，因而并不能完全适用。除此之外，具有强势轮动规则和弱势轮动规则的行业也不尽相同，而强势轮动规则对于投资者来说更具有参考意义。下面从日、周、月三个时间维度上去探寻行业间可能存在的轮动规律。

3.2数据选取

本文选取了2010年1月4日至2017年3月7日的申万指数行情，以各行业指数的收盘数据，得到了1742条日收盘数据记录，共54，736个数据观测值。申银万国指数行业包括农林牧渔（农业）、采掘（矿业）、化工、商业贸易、黑色金属、有色金属、纺织服装、建筑建材、电子元器件、食品饮料、公用事业、信息服务、交运设备、综合、医药生物、建筑材料、房地产、建筑装饰、电气设备、机械设备、国防军工、金融服务、家用电器、计算机、传媒、通信、信息设备、轻工制造、餐饮旅游、银行、非银金融、汽车、交通运输、机械设备等34个行业。数据来自于国泰安数据库。

3.3实验分析

以1（正数）表示强势行业，以0（负数）表示弱势行业，分别计算在日、周、月三个时间维度上各行业的涨幅现象及其支持度与置信度，从中找出强势行业与弱势行业之间的关联规则。

3.3.1一对一行业轮动

假设最小支持度为0.5，最小置信度为0.58。实验结果发现，置信度最高的行业为家用电器与医药生物在月间的轮动，高达71.15%。然而，行业轮动在不同的时间维度下是有差异的，每个时间维度，如短周期或长周期下又有不同的轮动模式。置信度越高，行业的轮动现象越稳定，总体而言，最稳定的为月间轮动规则，其平均置信度为62.22%;其次为周间轮动规则，其平均置信度为59.54%;最不稳定的为日间轮动规则，其平均置信度仅为58.85%。

在日间行业轮动模式下，有色金属行业和采掘行业遥遥领先，其强势表现引起了次日的轻工制造、纺织服装、综合、餐饮旅游、国防军工5个行业的强势连锁反应。在周间行业轮动模式下，除了有色金属、采掘、建筑装饰、房地产行业外，黑色金属、计算机也属于强势行业，影响了次周的综合、纺织服装、电气设备行业的强势表现。在月间行业轮动模式下，家用电器、国防军工、采掘、有色金属等行业以一定频率下涨幅领先，继而影响了次月的医药生物、计算机、汽车等行业的涨幅现象，其中最明显的是家用电器行业的强势表现下，使得次月的医药生物行业出现的频率高达71.15%;国防军工行业在本月跑赢了大盘，使得计算机、汽车、机械设备行业在次月的贡献值大幅增长，其跑赢大盘的概率均为68.89%。当然，并不是所有的行业在各个时间维度下都能保持稳定，但也有小部分行业是较为稳定的，如有色金属行业在日间和周间都能引起纺织服装行业的强势表现，而电子元器件行业在周间和月间的行业轮动模式下的强势表现，带动医药生物行业表现强势。

采用一对一的行业模式研究我国股市行业轮动现象，结果会产生一定的误差，要想更准确的了解各个行业间存在的轮动规律，还需要多对一，即多个行业与单个行业进行分析。

3.3.2多对一行业轮动

规定最小支持度为32.07%，最小置信度为62.3%，得到了满足条件的行业轮动规则：其一，日间时间维度。如果有色金属、食品饮料、电子元器件行业表示强势，则次日的轻工制造行业也会表现强势，其置信度为62.76%。其二，周间时间维度。若电子元器件、计算机行业表现强势，在下周中纺织服装行业则有66.11%的可能也表现强势;餐饮行业、银行行业在本周表现强势，则会有66.10%的概率影响到电子设备行业在下周中表现强势。其三，月间时间维度。若黑色金属、国防军工行业在本月表现强势，则在次月中纺织服装行业将有77.78%的概率超越股票市场交易的整体行情（即跑赢大盘）;同样，国防军工、银行行业在本月跑赢大盘，则在次月中机械设备跑赢大盘的概率为75.86%。

轮动规则在日、周、月三个时间维度上的置信度达62.3%以上，强势表现基本稳定，可为投资者配置相应的投资策略提供参考依据，具体如图1所示。

4 结论与不足

4.1结论

本文主要运用关联规则，根据近8年的行业收益数据在不同周期上，针对一对一、多对一行业进行了研究，得出了行业间存在的轮动规则，投资者大体了解哪些行业间存在顺序轮动，根据其轮动规则对其他行业进行预测;并懂得运用行业轮动规则配置资源投资是否有效性和可行性。通过实验与分析，说明了我国股市确实存在明显的行业轮动现象，并得到了准确度较高的行业轮动的相关规则，为投资者的投资提供了参考依据，主要归结为。

第一，在日、周、月三个时间维度下各个行业间存在明显的行业轮动效应。从以上行业轮动特征分析可以发现，在按周和月这两个时间维度上的支持度和置信度的值是最高的，即行业间的轮动规则是最稳定的，其操作性也是最強的。而在一对一的行业模式下的轮动规则表现的是单个行业间的轮动关系。其中，有色金属、采掘、国防军工、电子元器件等行业表现强势的概率较高，进而引起了轻工制造、纺织服装、机械设备、医药生物等行业的强势表现。在多对一的行业模式下的轮动规则表现的是多个行业与单个行业间的轮动关系，其置信度达到了62%以上，该轮动规则对投资者进行合理性投资具有很大的指导作用。

第二，可以在不考虑投资成本的前提下，根据行业轮动规则预测行业未来的发展情势，构建简单的投资策略，有针对性的进行投资。

4.2不足

本文通过对行业的轮动现象进行了分析，以一定频率的收益价格在日、周、月三个时间维度上涨跌幅领先的行业指数分析，最后得出强势行业其稳定性的长期有效性显著。即对行业轮动规则对未来存在强势表现的行业进行预测，验证其可行性与有效性，从而为投资者获得超额利益提供参考，而投资者在投资过程中，可以参考以下策略：

（1）投资者要紧跟政治风向，密切关注国家关于市场经济的宏观调控以及相关政策调整，同时也要关注股票基本面的变化以及大庄家的操控动向，时刻注意股市信息，不要盲目跟风。

（2）研究结果得出：板块行业在一定的时间维度上存在强联动性，投资者可以选择这些具有强联动性的行业进行投资，或是对具有明显的行业轮动效应的行业进行合理配置投资，尽量避免对强势行业与弱势行业组合投资，否则强弱相抵，投资者将很难获得预期利益。

当然，规则并不是一成不变的，影响股价的因素很多。若认为只要根据规则，就一定赚取超额收益的想法是不科学的。就研究数据而言，本文所得出的规则也是基于最近8年的股票市场数据，其稳定性的提高还有待于后续市场数据的不断加入。就研究内容而言，本文只分析了各行业间的强势现象，对于弱势行业的研究明显不足，而行业之间弱势的轮动规则对于投资者来说也具有重要的参考意义。就研究方法而言，本文使用的关联规则也是最基本的运算，更加深入有效的关联规则挖掘还需要考虑更多的细节问题，这就需要数据的不断更新，事件样本的不断丰富以及更为严谨的逻辑思维和更为精密的算法支撑。

参考文献：

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