量化模型与构建方式 1. 模型名称：财富投资者情绪指数择时模型（Fortune Investor Sentiment Index, FISI） - 模型构建思路：借鉴EMSI方法，通过计算沪深300指数成分股的日收益率与其Beta系数的Spearman秩相关系数，结合沪深300指数的涨跌幅，定义投资者情绪并构建择时模型[6][18][19] - 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数成分股的日收益率与其Beta系数的Spearman秩相关系数，公式如下： $\rho = \frac{\sum\left(\mathrm{R}_{{}_{iF}}-\overline{\mathrm{R}}_{{}_{r}}\right)\left(\mathrm{R}_{{}_{iF}}-\overline{\mathrm{R}}_{{}_{r}}\right)}{\left[\sum\left(\mathrm{R}_{{}_{iF}}-\overline{\mathrm{R}}_{{}_{r}}\right)^{2}\left(\mathrm{R}_{{}_{iF}}-\overline{\mathrm{R}}_{{}_{r}}\right)^{2}\right]^{1/2}}$ 其中，$\mathrm{R}_{{}_{iF}}$为个股的日收益率排序，$\overline{\mathrm{R}}_{{}_{r}}$为所有股票日收益率排序的平均值[16][17] 2. 定义6种初始信号，结合Spearman秩相关系数的显著性和沪深300指数的涨跌幅，具体如下： - 显著为正且指数上涨：强有效看多Beta - 显著为正且指数下跌：弱有效看空Beta - 不显著且指数上涨：强有效中性 - 不显著且指数下跌：弱有效中性 - 显著为负且指数上涨：弱有效看多Beta - 显著为负且指数下跌：强有效看空Beta[19][20] 3. 构建财富投资者情绪指数（FISI），公式如下： $F_{{}_{n}}=\frac{\mathit{SUM}(O_{{}_{n+n-9}}+P_{{}_{n+n-9}})-\mathit{SUM}(V_{{}_{n+n-9}}+T_{{}_{n-n-9}})}{\mathit{SUM}(O_{{}_{n+n-9}}+P_{{}_{n-n-9}})+\mathit{SUM}(V_{{}_{n+n-9}}+T_{{}_{n-n-9}})+1},\ \ n\geq10$ 其中，$O$为强有效看多Beta的个数，$P$为弱有效看多Beta的个数，$V$为强有效看空Beta的个数，$T$为弱有效看空Beta的个数[21] 4. 对FISI进行均值回归检验，采用ADF检验法，结果表明FISI为平稳时间序列，服从均值回归[24][25] 5. 根据FISI的变化趋势，当指标由负转正穿越0值时看多沪深300，当指标由正转负穿越0值时看空沪深300[27] - 模型评价：模型能够有效反映市场投资者情绪，择时效果良好，但在趋势市中信号较少，震荡市中信号较频繁，整体表现出较高的实用性[30][46] 2. 策略名称：多策略与多空策略 - 策略构建思路：基于FISI择时模型发出的看多或看空信号，分别构建多策略和多空策略[37] - 策略具体构建过程： 1. 多策略：当FISI择时模型发出看多信号时买入沪深300指数，当发出看空信号时卖出持仓[37] 2. 多空策略：当FISI择时模型发出看多信号时买入沪深300指数，当发出看空信号时卖空沪深300指数，即进行双向交易[37] - 策略评价：多空策略的累计收益率显著高于多策略，但最大回撤也更大；多策略在回撤控制方面表现更优[42] --- 模型的回测效果 财富投资者情绪指数择时模型 - 择时信号统计： - 样本区间：2005年4月8日至2015年6月19日 - 共发出109次多空信号，其中正确信号55次，错误信号54次 - 单次最大亏损：9% - 单次最大盈利：92.31% - 平均每次亏损：1.18% - 平均每次盈利：5.67% - 单次平均期望回报：2.28% - 策略正确率：50.46%[27][30] --- 策略的回测效果 多策略 - 累计收益率：12.22倍（1221.56%） - 最大回撤：27.45%[42][45] 多空策略 - 累计收益率：23.82倍（2381.66%） - 最大回撤：37.64%[42][45]