佣金万三,过去十年佣金万三,这些小巧精致的“壳资源”才是A股市场最靓丽的神话。
根据佣金万三我们的多次反复实验,过去十年满仓最小市值的一定数量股票,并定期满仓再平衡,十年最低收益75倍,最高收益1300倍,平均收益500倍,平均年化收益率超过80%。这样的业绩,已经超越了炒股或者投资的范畴,完全可以媲美“风投”的回报。与其说这是出色的投资,倒不如说这是成功的创业。
2.最小市值单只股票满仓再平衡
2.1单一小市值股票,调仓频率每年一次
为了便于读者阅读和回溯验证,我们采用渐近的方式来分别展示大数据回溯的结果。首先我们采用 最极端的假设:满仓持有一只最低市值的股票,每年调仓一次。年初买入,第二年初卖出。如果第二年初无法卖出股票(停牌、跌停或者该股仍是最低市值的股票),则顺延至第三年初再操作。初始投入资本10万元,交易佣金万三。
回溯结果显示:自2006年初至2015年底,十年时间,模拟盘共七次分别买入七只不同的股票(山水文化、天润乳业、ST宏盛、曲江文旅、博通股份、神州信息和宝城股份),并六次分别卖出了前六只股票。初始投入10万元本金,截止2015年11月底,模拟账户持有宝城股份净资产激增至4230万元。十年总收益422倍,十年年化收益率83%。
具体数据如下表所示:
十年422倍,这个业绩令世界上任何投资大师过往业绩顿时黯然失色。在此之前,一直接受西方价值投资理念灌输的我认为十年十倍收益便是奢望,从不曾想过二级市场股权投资竟可以取得十年几百倍的收益。
看到结果后相比多数人的第一反应是:程序出错了。说实话,这样的回溯结果,确实超出了地球人可以想象的极限。为了便于拥有编程基础的朋友查阅分析,我们在此公布程序源代码,有兴趣的朋友可以点击以下链接进行回溯分析,欢迎批评指正。https://www.joinquant.com/post/346
2.2单一小市值股票,多频次验证
在一年一次调仓的基础上,我们继续测试了 单一小市值股票多频次满仓再平衡的策略。我们分别选取:每年、每季度、每月、每周为调仓周期,其余各项限制条件同2.1,回溯核心数据统计如下:
回溯结果表明:单一最小市值股票多频次调仓都取得了超高的投资回报,十年最低回报289倍,最高回报高达1353倍(10万元本金,十年后变成1.35亿元)。最低年化投资回报率76%,最高年化投资回报率106%。
3.最小市值十只股票满仓再平衡
为了避免单一持股的局限性以及可能面临的“黑天鹅”事件,我们继续升级量化交易策略: 选取10只最小市值的股票进行满仓再平衡。并分别将再平衡频率设置为:每年、每季度、每月及每周。
以十只小市值股票每年初调仓一次为例,再平衡策略如下:06年初选取总市值最小的十只股票入股票池,每只股票购买1万元,总投资10万元;07年初重新测评选取最新的十只最小市值股票入股票池;卖出新股票池以外的股票,将所获得资金均等分配至新股票池内的十只股票。特殊的,如果因为停牌、跌停等因素导致某只股票无法卖出,则顺延至下一年再操作。
四种调仓频率下,10只最小市值股票满仓再平衡核心数据如下表:
回溯结果显示:
同单只小市值股票满仓再平衡一样,10只小市值股票的满仓再平衡,在过去十年也取得高额的投资回报。十年最低收益75倍,最高收益644倍。10只小市值股票再平衡的源代码链接如下:https://www.joinquant.com/post/347
综上所述,针对小市值股票满仓再平衡策略,本文在横向上,验证分析了单一股票持仓和多只股票持仓;在纵向上验证分析了年、季、月、周等四个调仓频率。验证时间周期跨越10年。文章回溯分析结论均显示,小市值股票满仓再平衡策略均取得了令人吃惊的超高回报率。
4、原罪反思
看完完文章结论,我们冷静下来思考:为何这种小市值股票投资策略在世界范围内并不存在,而A股可以独有?以我们最为熟知的港股为例,总市值仅有几百万的股票大量存在,且股价皆以分记,交投冷淡,乏人问津。而A股市场从来没有市值低于1亿元的股票存在。为何美国的纳斯达克股票市场每年有上千家企业股票退市,而A股市场十几年来,仅有个位数的股票被迫退市?
大家不难想到这一切的原罪便是:A股市场股票发行的审批制度。在新股发行审批制的前提下,只有少数企业可以获得上市的资格,众多非上市企业只能另辟蹊径:借壳上市便成为它们唯一的选择。僧多粥少,壳资源自然水涨船高。
很多股民因为抓住了一些借壳机会并从中获利而沾沾自喜,但分析整个利益链条,一级市场才是最终的获利者:本该退市的企业大股东因为卖壳获得了大量收益,借壳上市的企业付出了过高的代价,这一切都要二级市场慢慢来消化,整个二级市场因为炒壳其实受伤最深。
好在,管理层早已意识到股票发行审批制的弊端所在,股票发行注册制已经箭在弦上,新的股票发行制度将更快的向成熟的国际资本市场接轨,届时,小市值股票高回报将成为历史。“A股不死鸟”将会升(变成)仙(仙股),并慢慢死去。
A股市场大数据挖掘之2:蓝筹股股债动态再平衡
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