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DOSSIER · No.67

历史偏度

上个月走势像彩票(偶尔暴涨)的股票,下个月是不是更容易跑输?

失效 经典因子 数据 B 级 月度调仓
是否仍有效(策略本身)
失效

论文发表后夏普比率接近或低于零

是否跑赢基准(买入持有 SPY)
未跑赢基准

论文发表后,夏普比率 -0.37 对比 0.87;年化收益低于基准。

「仍有效」只说明策略没有失效,不代表比基准更好,也不构成任何建议。2026-10-18 更新。
来源论文:Diego Amaya, Peter Christoffersen, Kris Jacobs, Aurelio Vasquez (2015). Does Realized Skewness Predict the Cross-Section of Equity Returns?. Journal of Financial Economics.

原理

看一只股票的风险,大多数人只看波动大不大。但同样的波动,形状可以完全不同:有的股票平时小跌、偶尔暴涨,收益分布的尾巴拖向右边,叫“正偏”;有的平时小涨、偶尔暴跌,尾巴拖向左边,叫“负偏”。

正偏的股票像彩票:大概率不怎么样,小概率一夜暴富。行为金融的研究发现,人们天然偏爱这种“以小博大”的机会,会为它多付钱,于是这类股票的价格偏高、之后的平均回报偏低;负偏的股票让人害怕,价格偏低,之后反而会给出补偿。

2015 年,Diego Amaya、Peter Christoffersen、Kris Jacobs 和 Aurelio Vasquez 用日内高频数据直接计算每只股票每周的“已实现偏度”,发现偏度高的股票下一周收益明显更低,买低偏度、卖高偏度的组合有可观的收益。这种方法的好处是不需要估计复杂的模型,偏度直接从最近的价格里算出来,能反映投资者此刻在追逐什么。

免费数据没有日内价格,这里改用每个月的日收益计算当月的已实现偏度,按月调仓。这样每个估计只有二十来个数据点,噪声大得多,但如果“彩票溢价”足够强,它应该仍然能被看到。问题是:在美国大盘股里,它还在吗?

封

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  • 含成本的完整回测与净值曲线
  • 论文发表前后、最近三年分段对比
  • 逐条交易规则与结果解读
  • 可直接运行的 Python 代码下载
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历史回测不代表未来收益,仅供学习研究,不构成投资建议。