• 趋势资金定义与核心因子回顾 [page::0][page::2]：

- 以过去5日分钟成交量90%分位数为阈值识别每日趋势资金。
- 构造趋势资金交易均价因子和净支撑量因子，合成为趋势资金交易行为综合因子。
- 综合因子10分组多空对冲年化收益27.34%，信息比率3.21，最大回撤7.06%。

• 羊群效应理论与因子构建 [page::3][page::4]：

- 市场存在“追涨杀跌”不对称，杀跌受卖空限制和处置效应影响，导致羊群效应对未来收益负向影响。
- 构建极端跟随行为相关性因子和比值因子，以衡量盲目跟随趋势资金的极端交易行为，因子值越大预示未来收益越低。

• 羊群效应因子绩效表现 [page::4][page::5]：

| 因子指标 | 极端跟随相关性因子 | 极端跟随比值因子 (羊群效应因子) |
|--------------------------|--------------------|---------------------------------|
| 月度IC均值 | -0.047 | -0.055 |
| 年化ICIR | -2.57 | -2.90 |
| 月度RankIC均值 | -0.071 | -0.084 |
| 年化RankICIR | -3.82 | -4.09 |
| 10分组多空对冲年化收益率 | 22.40% | 29.12% |
| 信息比率 | 2.61 | 3.07 |
| 最大回撤率 | 8.26% | 4.98% |

- 极端跟随比值因子表现优于相关性因子，最终选择比值因子作为羊群效应因子。

• 合成因子效果显著提升 [page::6][page::7]：

- 两因子相关系数-0.38，合成因子表现更优，月度IC均值0.066，年化收益34.61%，信息比率3.43，最大回撤7.07%。

• 纯净羊群效应因子剔除风格影响依然有效 [page::7][page::8]：

- 与Barra常用风格因子相关性低（绝对值均小于0.10）。
- 纯净因子10分组多空对冲年化收益率14.61%，信息比率2.22，最大回撤3.73%。

• 参数敏感性检验 [page::8][page::9]：

- 参数n（极端跟随的时间窗口）建议取值不超过10，因子效果在n=3至5表现最佳。
- 回看天数（10日、20日、40日）对结果影响较小。
- 参数变化对收益和表现指标有一定影响，但整体因子稳定性良好。

• 不同样本空间表现差异 [page::10]：

- 羊群效应因子在小市值股票池（如中证1000、国证2000）表现更佳。
- 如中证1000月度IC为-0.055，年化收益27.65%，信息比率2.58，最大回撤9.14%。
| 样本 | 月度IC均值 | 年化收益率 | 最大回撤率 |
|---------|------------|------------|------------|
| 沪深300 | -0.029 | 9.94% | 23.71% |
| 中证500 | -0.030 | 12.07% | 16.96% |
| 中证1000| -0.055 | 27.65% | 9.14% |
| 国证2000| -0.065 | 32.47% | 5.68% |

• 结论总结 [page::10]：

- 盲目追随趋势资金的极端交易行为可构建出具备显著负向预测性的羊群效应因子。
- 因子具备较强独立性及稳定性，剔除风格因素后仍有效。
- 与趋势资金交易行为因子合成后，选股信号更稳健，收益表现优异。

• 风险提示 [page::1][page::11]：

- 各结论基于历史数据及统计模型，未来市场环境变化可能导致模型失效。
- 本报告不构成具体投资建议，需结合投资者自身风险承受能力与判断。

国盛证券研究报告详尽分析

报告标题与概览

报告标题：
【国盛金工 量价选股】盲目追随趋势资金的极端交易行为分析——羊群效应的识别与因子构建

作者： 沈芷琦，阮俊烨，刘富兵

发布机构： 国盛证券研究所金融工程团队

发布日期： 2024年8月8日

报告主题：
本报告关注在中国A股市场中，趋势资金的极端交易行为以及由于“羊群效应”产生的盲目追随行为，研究如何识别并构建相应的选股因子。作为“量价淘金”系列报告的延续，本报告区别于前期单纯识别趋势资金本身的交易行为，着重于趋势资金之后的追随者行为，探索这些极端的跟随交易行为对选股的价值。

核心论点与主要信息传达：

• 趋势资金是量价选股中重要的力量，研究其日内交易分钟成交量的极端波动，确认资金的趋势交易行为及对应因子表现强劲。

- 投资者存在“羊群效应”，即非理性跟风趋势资金的交易行为，尽管跟随趋势资金的行为极端，却对未来股票收益产生负面影响。

• 报告通过极端跟随行为相关性与比值两个因子的构建，发现比值因子表现更优，且二者信息高度重叠，最终选用比值因子作为羊群效应因子。

- 羊群效应因子在不同市场环境和样本空间表现稳定，且剔除常用因子风格干扰后依然有效。

• 将羊群效应因子与趋势资金交易行为因子合成后，选股稳定性和收益均有提升。

重点绩效指标概览：

• 趋势资金交易行为因子年化多空收益27.34%，信息比率3.21，月度胜率84.8%。

- 羊群效应比值因子年化多空收益29.12%，信息比率3.07，月度胜率79.2%。

• 合成因子年化收益提升至34.61%，信息比率3.43。

- 纯净羊群效应因子（剔除风格及行业影响）依然保持不错选股能力，年化多空收益14.61%，信息比率2.22。
整体凸显本次报告所构建的羊群效应因子具备独立且持久的选股价值，并能通过与趋势资金交易行为因子结合取得更高稳定性与收益。

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1. 前言与研究背景

本报告为国盛证券“量价淘金”系列研究第七篇，延续并深入拓展前期第五篇报告。前期工作通过简单的分钟成交量指标定义“趋势资金”，在日内观察趋势资金的交易均价和支撑量，构建了有效的选股因子。

本报告从行为金融学视角出发，聚焦理性趋势资金的交易行动之后，“非理性”普通市场参与者的盲目跟风行为（羊群效应）。报告提出这种极端的跟随力与市场收益之间显著的负相关性，可反向提取负面信息用于反向选股。

羊群效应的识别，区分于前期对趋势资金本身的关注，体现了从市场主体行为心理变动到宏观量价模式识别的深层次衔接。

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2. 趋势资金定义回顾

定义方法

• 通过统计过去5个交易日（k=5）内分钟成交量序列90%分位数（m=90）作为成交量阈值。

- 当日如果某一分钟的成交量超过该阈值，则视为“趋势资金”的交易。

构建交易行为因子

• 交易均价因子： 计算趋势资金的成交量加权均价与当日整体成交量加权均价之比减1，随后月度均值并中性化。

- 净支撑量因子： 将趋势资金分钟收盘价分为高于和低于均值两类，计算相应成交量差值，归一化后月度化并中性化。

• 以两因子等权合成得到趋势资金交易行为综合因子。

绩效概览

• 2014-2024年，IC指标表现稳定，月度RankIC均值0.081，年化RankICIR 4.37。

- 多空对冲年化收益率27.34%，波动率8.51%，信息比率3.21，最大回撤7.06%，月度胜率84.8%。

图表解析

• 图表2（趋势资金交易行为综合因子多空对冲净值）展示了分组内收益差异明显，预示分组1与分组10表现分化强烈，因子具有显著区分能力。

- 图表3指标明确对比了均价因子、净支撑量因子的IC与收益指标，综合因子表现优于单个因子。

总体来看，趋势资金的明确定义和因子构造逻辑扎实，指标含义明确且绩效优异，具备较强实操和研究价值。

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3. 羊群效应的识别与因子构建

3.1 理论分析

• 因A股市场卖空限制及投资者的“处置效应”，股价下跌时“杀跌”力量相对较弱，而“追涨”几乎无约束。

- 羊群效应使投资者出现追涨杀跌不对称，过度追涨利好时反而增加未来下跌风险，形成未来收益负相关。

3.2 羊群效应因子构建

两种方法识别极端跟随行为：

• 极端跟随行为相关性因子：

- 以趋势资金的交易分钟作为基准，取随后n分钟内成交量最大的一分钟作为极端跟随行为，计算两者成交量序列的日相关系数。
- 取20日移动平均并做横截面市值、行业中性化处理。

• 极端跟随行为比值因子：

- 同样取极端跟随行为对应的成交量与趋势资金成交量比值，日内对所有比值求平均，月度处理并中性化。

回测显示：

• 比值因子IC均值-0.055，ICIR-2.90，信息比率3.07，年化收益29.12%，最大回撤4.98%，表现优于相关性因子（见图表4-6）。

- 负IC及收益指标反映该因子捕捉的是未来表现较差标的，体现羊群效应的负面信号。

图表解析

• 图表4、图表5分别展示相关性因子和比值因子的多空对冲净值，均表现出明确的组间分化趋势和持续上涨的收益差。

- 图表6汇总IC值和收益波动率对比，比值因子优势明显，波动率较低且最大回撤小，实用性更高。

• 图表7给出比值因子分年度表现，虽个别年份出现负收益但整体保持较好表现，部分年出现超高信息比率与月度胜率，体现因子长期稳定性。

3.3 因子合成

• 羊群效应因子与趋势资金交易行为因子相关性约为-0.38，即两因子负相关且信息内容互补。

- 合成策略为标准化两因子后因子方向加权，提升整体稳定性和收益。

• 合成因子表现：年化收益34.61%，信息比率3.43，最大回撤7.07%，较单个因子明显优异。

- 图表8显示合成因子多空收益净值的明确上升，有效强化选股信号。

• 图表9比较三者IC和绩效指标，合成因子所有指标均表现最佳。

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4. 其他重要讨论与参数检验

4.1 纯净羊群效应因子

• 报告分析羊群效应因子与Barra风格因子（Beta、Size、Momentum等）相关性均较低（相关系数绝对值<0.10）。

- 对因子进行回归剔除风格因子影响，获得纯净因子。

• 纯净因子依然有负向IC及合理收益，年化收益14.61%，信息比率2.22，表现稳定（见图表11-12 ）。

- 该结果说明羊群效应因子非仅反映市场风格或行业因素，具备独立选股能力。

4.2 参数敏感性检验

• 关键参数为极端跟随行为识别时间窗口n（暂取5）和月度滚动窗口天数（暂取20）。

- 实测不同n取值表明n越小因子效果越好，信息比率和收益均递减，推荐n<10。

• 月度回看20日是合理时间窗，变化不大（见图表13-15）。

- 该结果符合逻辑，羊群效应应为紧随趋势资金的短期行为，过长时间窗口会降低信息及时性。

4.3 不同样本空间表现

• 量价类因子通常在小市值股票表现更佳，羊群效应因子亦符合此规律。

- 在沪深300、中证500、1000、国证2000各指数成份股均有显著表现，尤其在中证1000及国证2000表现亮眼（年化收益分别27.65%、32.47%）。

• 这说明羊群效应因子在中小市值、流动性较低股票中信号更强，适合不同规模投资者。

- 图表16详细列示了不同指数内的IC及多空绩效，突出信息比率和月度胜率指标。

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5. 估值分析

报告侧重因子策略与量化选股研究，无直接企业估值模型。因子构建基于量价数据及统计回测，评价指标为IC、ICIR、信息比率、年化收益和波动率、最大回撤等量化绩效指标。折现和可比公司估值法无涉，属于量化因子研究范畴。

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6. 风险因素

• 报告风险提示明确，所有结论基于历史数据与统计模型，未来市场环境变化可能导致模型失效。

- 量价因子基于历史成交量和价格行为，极端市场波动、政策干预、市场结构变化都可能影响因子效果。

• 行为金融因素的波动特征复杂，羊群效应的表现与市场情绪密切相关，突发事件风险难以建模。

- 因此实际投资需谨慎，结合多因子模型和风险管理措施。

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7. 批判性视角与细微差别

• 本报告所用的“极端跟随”定义具有主观参数（如n=5分钟），尽管参数敏感性检验表明小范围内稳定，仍存在一定人为设定的随意性，可能影响策略普适性。

- 报告充分披露因子负IC特性，呈现了理性资金和非理性跟风者之间的逆向关系，这种利用负相关反向排序策略值得关注，读者应注意因子特性的违和或非传统投资直觉。

• 羊群效应因子与趋势资金因子的负相关关系表明，两因子可能分别捕捉不同投资心理阶段的行为，合成因子提升表现证明多层次行为解读的价值。

- 报告未深入探讨因子在牛熊不同市场环境下的表现差异，未来可进一步拓展按市况划分的稳健性分析。

• 由于只基于历史量价数据，未结合基本面信息，因子可能对信息披露、事件驱动的行情表现较弱，存在一定样本外适用限制。

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8. 图表深度解读

1. 图表1与图表4-5：不同因子的多空对冲净值走势呈现显著分组分化，说明因子有效区分股票未来表现，并且收益增长稳健。羊群效应比值因子显著优于相关性因子，波动率更低，最大回撤更小，表现更稳健。
2. 图表2与图表3：趋势资金交易行为因子细节展示，两个子因子（相对均价和净支撑量）对应的IC与收益均优，组合因子效果最佳，体现量价因子的内在逻辑性与互补性。
3. 图表6与图表9：绩效指标对比直接呈现了羊群效应因子、趋势资金因子及合成因子的相对优劣，合成因子IC及信息比率最高，风险调整后收益更佳。
4. 图表7与图表12：分年度表现揭示因子在不同年份的差异波动及极端年份表现，彰显策略的可持续性及对部分年份的不利影响具有一定容错性。
5. 图表10：风格因子相关系数极小，表明羊群效应因子具备独立的投资逻辑，不是简单的风格因子翻版，增加了因子组合的多样性。
6. 图表13至15：参数敏感性细节清晰阐释n参数与回看天数的影响，实操指导具有较强参考价值。
7. 图表16：不同样本空间下因子的表现差异明确，尤其在中小市值股票中反馈更好，强调了因子适用范围及小盘股中的机会。
8. 图表8：合成因子表现优异，净值持续攀升，总体回撤较小，增强了量价选股框架的深度和稳定性。

以上图表均从Wind数据库与国盛证券研究所得到数据，可靠性较高，体现了因子历史实证的充分性。

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9. 结论性综合

本报告系统构建并验证了在中国A股市场中基于量价数据的“羊群效应”选股因子，作为主流趋势资金交易行为因子的补充。

• 趋势资金定义严谨，通过5日分钟成交量90%分位数判定，构建的交易行为因子显示持续且稳定的正向IC及高回报。

- 研究基于行为金融学的“羊群效应”理论，聚焦趋势资金之后的极端跟随购买行为，构建极端跟随行为比值因子。该因子表现为未来收益的负相关指标，具有独特的预测价值，为反向选股因子。

• 两大因子组合后，表现显著提升，收益与信息比率均优于单因子策略，表明理性资金与非理性羊群行为的联合解读对投资价值发掘至关重要。

- 羊群效应因子经过剔除传统因子风格及行业影响后，仍展现较强独立选股能力，增强因子透明度与稳定性。

• 参数敏感性测试验证了因子的稳健性，对n值建议控制在10以内以保持信息及时性和选股效果。

- 在不同市场级别和样本空间中均有良好表现，尤其中小盘股市表现优于大盘，契合量价因子一般的市场规律。

• 报告强调风险提示，模型具备良好历史表现但受限于未来市场环境变化可能失效，投资需结合风险管理。

总的来看，羊群效应因子的建设与应用为量价选股提供了新的视角，填补了市场参与者行为层面的盲点，提供了既反映资金理性流向也捕捉非理性过度追随的综合量化工具。投资者可据此设计更加稳健且多元的组合策略，提升选股精准性及风险调整后收益率。

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参考文献与版权声明

报告全部内容由国盛证券研究所原创，版权归属国盛证券所有，未经许可禁止转载。所有结论仅代表报告发布日观点，不构成具体投资建议。

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重要附图示例

报告封面：


羊群效应因子多空对冲净值走势（图表1）：


趋势资金交易行为综合因子多空净值走势（图表2）：


极端跟随行为比值因子多空净值走势（图表5）：


羊群效应与趋势资金因子合成因子多空净值走势（图表8）：


纯净羊群效应因子多空净值走势（图表11）：


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溯源

本分析内容皆直接依据国盛证券研究所2024年8月8日发布研究报告《“量价淘金”选股因子系列研究（七）：盲目追随趋势资金的极端交易行为分析——羊群效应的识别与因子构建》各页内容系统解读而成，[page::0-11]

报告