利用流通股本分布寻找上涨信号

张晗

技术分析对交易而言是重要工具，其中流派众多并且诞生了波浪理论等经典理论，但是千人千浪的局面导致其应用价值大打折扣。一个重要的原因就是技术分析者众，但能解其逻辑者寡，过于关注“形”就容易忽视第一性原理。技术分析的基础是微观结构，本报告以流通股本分布作为分析工具，把行为金融学作为逻辑基础，提取各类因子进行定价研究，最终定量计算得到涨跌信号，可作为主动管理的辅助工具。

择时最重要的任务就是回答以下三个问题：

（1）股价高位是否面临下跌？

（2）连续下跌后是否触底反弹？

（3）上涨趋势在当前时点能否延续？

此部分我们将在解释微观结构原理的基础上构造择时信号，并且定量的回溯信号的有效性。

1.超跌反弹信号构建

发生超跌反弹的基础是前期股价经历了持续大幅的缩量下跌，流通股本分布呈现断层，并且多数的超跌反弹都是v型反转。以2024-2-5的计算机指数为例，整个1月份计算机指数出现了20%以上的调整，区间日均换手率仅为2%，显著低于其正常3%的换手率，此阶段交换的股本数量较少，多数持股发生在调整之前。行为金融学上的处置效应意味着投资者更倾向于持有亏损的股票而卖出有盈利的个股。所以此时股价一旦反弹，即便上行30%也未能改变多数持股人的心态，即上涨面临的阻力较小。（见图一）

图一：从计算机指数看超跌反弹特征

此外，2022年4月26日的新能源行业也出现了类似的股本分布形态。

超跌反弹信号的触发是以下三个条件交集：（1）累计获利股本比例为10%以内；（2）当前价格和上方20%区间内累计股本分布不超过15%；（3）出现底分型。

以波动较大的计算机指数为例，图二表示超跌反弹信号发出的时点，在2022年4月、2022年10月、2024年1月等时点均发出了超跌反弹的信号，此后指数均有较好的反弹表现。

图二：模型超跌反弹信号分布

定量的统计超跌反弹信号发出后持有5个交易日、10个交易日的持仓表现，以及按照跌破10日均线作为卖点进行优化。统计范围是40个行业指数自从2017年至2024年3月所发出的信号。

信号发出后一周的平均持有收益达到近5%，延长持有期至两周时收益率进一步提升，但是盈亏比和胜率有所下降，原因是捕捉到了持续性较强的几轮超跌反弹行情，但是对于小级别行情也增加了误判率。如果利用均线系统对卖点进行改进，当收盘价跌破10日线时卖出，胜率和盈亏比均得到較为显著改善。

2.识别顶部信号

价格顶部识别是择时方法论中最难的部分，情绪高涨期的场外资金，并且场外资金的体量并非微观结构研究所能回答。我们在2023年6月21日的报告《从资金扩散识别微观结构恶化》中提到一种思路，当资金在一个板块中充分扩散往往是价格拐点的到来。该方法是从微观到中观的择时方法，接下来我们尝试利用流通股本分布，直接对行业指数进行建模得到信号。

当价格发生大幅上涨进入短期平台震荡期，如果缺乏增量资金股价容易回调，当股价跌破震荡平台下沿，意味着诸多短线资金发生亏损，投资者预期发生变化，则股价反弹会遇到平台价位的较大阻力。量化模型信号设计：过去一周获利盘比率达到90%以上，股价回调使得获利股本比率下降25%以上。

以计算机指数为例展示所识别出的高位信号发生时点，如图三所示。

图三：高位信号分布特征

定量统计2017年以来40个行业指数的顶部信号表现，在其后一周或两周的时间窗口内仅为小幅下跌，平均跌幅仅为1%，但指数波动率平均达到年化40%-50%，是正常区间波动率的一倍。即高位信号在帮助组合规避回撤的同时也会损失部分收益，整体上还是可以提高组合夏普比率。

3.上涨中继确认信号

股价在上涨趋势中并非每个时点的确定性都相同，而是在某些结构特征下的上涨延续性较强，其中之一就是平台突破。不同研究框架下的平台突破具有不同含义，本报告中定义为：股价上涨没有伴随成交量的显著放大，但是获利股本比率大幅提升。该特征说明投资者持股信心较强，即便是短期内多数投资者获利，仍然未出现放量卖出的现象。

2019年2月11日的农林牧渔指数是比较典型的稳量平台突破，在2个交易日之前获利盘比率仅有40%，而此后经过1.6%的换手把获利盘比率大幅提升至70%之上。（见图四）

图四：2019年2月农林牧渔指数出现平台突破的股本分布特征的量、价背离（%）

量化信号构建：换手率处于过去40个交易日的70%分位以内，获利盘比率提升30%以上。

利用40个行业指数2018年以来数据进行回测，平台突破信号的表现如图五所示。

图五：平台突破信号表现

文中图片数据来源：Wind，国泰君安证券研究所

该信号具有比较显著的统计效果，在信号发出后的一周内平均持有指数收益率为3.3%，后两周内持有平均收益为5%，进一步如果利用均线确定卖出点，则平均持有收益率可提升至6.7%，盈亏比和胜率也相应得到提升。