请务必阅读正文之后的免责条款部分全球视野本土智慧金融工程研究Page1证券研究报告—深度报告金融工程[Table_Title]量化择时系列报告之二数量化投资2014年08月04日[Table_BaseInfo]相关研究报告：《量化择时系列报告之一：基于ARFIMA的股市择时模型》——2014-07-27《国信量化研究体系》——2014-07-01《成长到价值常规路径》——2014-06-30《金融工程专题研究：组合归因下的结构性对冲策略》——2014-06-30《金融工程专题研究：基于协整方法与因子模型的配对交易策略》——2014-06-30证券分析师：李忠谦电话：010-88005325E-MAIL：lizqian@guosen.com.cn证券投资咨询执业资格证书编码：S0980514070001证券分析师：林晓明电话：021-60875168E-MAIL：linxiaom@guosen.com.cn证券投资咨询执业资格证书编码：S0980512020001独立性声明：作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。专题报告国信投资者情绪指数择时模型CAPM框架下的研究探讨CAPM不仅仅同时考察了系统性风险和超额收益，通过对行业CAPM的研究，我们发现三个结构性规律：第一，根据各行业Alpha之间的相关系数，将所有行业分为两类，在几乎所有的投资周期内，两类组合Alpha都能表现出理想的负相关关系，并且没有频繁交叉，对于构建实用的投资策略十分有利。第二，有些行业具有长期正Alpha，而其余行业Alpha正负互现。这结论比较切合我们对A股中存在具有长期稳定规律的非系统性风险的评估。第三，我们发现通过度量行业Beta和行业收益率的秩相关系数能够构建良好的择时模型，这是本报告的主要内容。国信投资者情绪指数构建本报告在借鉴A.D.Persaud风险偏好指数的基础上，根据中国股市特点，将该方法完善改进后移植到A股市场，构建了国信投资者情绪指数GSISI。基本思路是，首先，计算28个申万一级行业周收益率以及其相对沪深300指数的周Beta系数；然后测算28个申万一级行业周收益率与其周Beta系数的Spearman秩相关系数；最后以Spearman秩相关系数为基础构建国信投资者情绪指数GSISI。GSISI择时模型为了使得国信投资者情绪指数GSISI对沪深300指数有更加良好的预判效果，我们设计了基于GSISI的择时模型。基本思路是，若GSISI连续两次发出看多(或看空)信号，则看多(或看空)沪深300指数，且保持这个判断，直到连续两次看空(或看多)信号出现，则发生看空(或看多)沪深300指数...
