融券卖出“高位高换手”标的

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1、目录负面信号：高位高换手5沪深300中的负面选股效果 5中证500、创业板指中的负面选股效果7在融券标的中的负面选股效果10融券市场概况11高位高换手：两融标的中的负面选股效果 12实务：考虑券源流动性、杠杆与融券利息等 15券源流动性15行业中性16杠杆与融券利息18长江证券专项融券业务19总结20图表目录图1：高位高换手组合、高换手组合和高涨跌幅组合和沪深300指数的单位净值曲线7图2：高位高换手组合、高换手组合和高涨跌幅组合和中证500指数的单位净值曲线8图3：高位高换手组合、高换手组合和高涨跌幅组合和创业板指数的单位净值曲线 10图4：两融余额的变动情况(单位：亿元)12图5：信用账户

2、户数的变化(单位：户)12图6：融券标的数量的变化，以及其中融券余额不为零的标的数量和占比13图7：存在融券余额的标的对上证50、沪深300、中证500及其他的覆盖情况 13图8：目前沪深300成分股的融券余额占融券余额总额的约55%14图9：融券卖出额、融券余额、流通市值之间的相关系数 15图10：对冲收益单位净值(至2020.10.30) 16图11：对冲收益单位净值(至2020.10.30) 17图12：行业中性前后对冲单位净值比照17图13：杠杆率和最终收益率随预留现金比例的变化情况 19图14：长江证券专项融券业务流程 19表1：高位高换手具有显著负面选股效果5表2：单独按换手率分组

3、 5表3：单独按涨跌幅分组6表4：高换手和高涨跌幅结合起来稳定性更高6表5：在中证500中同样有显著负面效果 7表6：在创业板指中同样有显著负面效果7图4:两融余额的变动情况（单位：亿元）1.20025,0001,00020,00080015,00060010,0004005,0002000010-03 10-11 11-07 12-03 12-11 13-07 14-03 14-11 15-07 16-03 16-11 17-07 18-03 18-11 19-07 20*03融券余额（左轴）融资余额（右轴）资料来源：Wind, &图5是2011年以来信用账户户数的变化。2015年以前个人信

4、用账户户数的增速要高于 机构户；2015年下半年之后，个人信用账户的增速较为缓慢，而机构户户数迎来了大 幅增长。如同近年来A股市场逐步机构化一般，两融业务的机构化时代或正在到来，未 来或将是一个更加成熟的两融市场。图5:信用账户户数的变化（单位：户）35,0008,000,00030,0007.000,00025,000 5,000,00020,0004,000,00015,0003,000,00010,0002,000,0005,000 1,000,0000011-01 11-07 12-01 12-07 13-01 13-07 14-01 14-07 15X）1 15-07 1601 16

5、）7 17-01 17-07 18-01 1807 19-01 19-07 20-01 20X）7信用期末账户投资者数:个人（左轴）信用期末账户投资者数:机构（右轴）资料来源：Wind, &高位高换手：两融标的中的负面选股效果我们将测试范围限定在融券标的中融券余额不为零的标的中。图6是2010年以来融券 标的数量的变化，以及其中融券余额不为零的标的数量及占比，目前融券余额不为零的 标的数量约为1600只左右，数量占比约为86%。图6:融券标的数量的变化，以及其中融券余额不为零的标的数量和占比120%120%20001600100%100080060040000%10-03 1009 11-03

6、 11-09 12-03 12-09 13-03 13-09 14-03 14 09 15-03 15-09 16-03 16-09 17-03 17-09 18-03 18 09 19-03 19 09 20-03 20 09占比（右轴）融券标的数量（左轴）存在融券余额的标的数量（左轴）资料来源:Wind, &在这些存在融券余额的标的中，目前对上证50、沪深300基本是完全覆盖的，对中证 500的覆盖率大概在93%左右，除此之外的其他股票存在融券余额的数量从2016年之 后也在逐步上升，目前已经有900只左右（图7）。从融券余额占比来看（图8）,目前 沪深300成分股的融券余额占融券余额总额

7、的约55%,其中上证50成分股的融券余额 占比约23%,且今年下半年来处于上升趋势。图7:存在融券余额的标的对上证50、沪深300、中证500及其他的覆盖情况1000900800700600500400300200100011-12 12-05 12-10 13-03 13-08 14-01 14-06 14-11 15-04 15-09 16-02 16-07 16-12 17-05 17-10 18-03 18-08 19-01 19-06 19-11 20-04 20-09上证50上证50沪深300中证500其他资料来源：Wind, &图8:目前沪深300成分股的融券余额占融券余额总额的

8、约55%100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%11-12 12-05 12-10 13-03 13-08 14-01 14-06 14-11 15-04 15-09 16-02 16-07 16-12 17-05 17-10 18-03 18-08 19-01 19-06 19-11 20-04 20-09上证50沪深300中证500其他资料来源：Wind, &我们从2012年可选标的到达200只以上时开始回溯测试。测试的方法仍然是分组法， 先按过去22交易日涨跌幅将指数成分股分为5组，再在各组中按近5交易日平均换手 率分为5组，共25组。各组股票按流通市值加权计算

9、与沪深300指数的相对收益。每 月初调仓，买、卖交易费用共计6%。分组回测结果见表13,涨幅最高、换手率最高组相对沪深300指数的年化相对收益约 为-28%,具有显著的负面收益；同时，在两融标的中，涨幅较小组对沪深300也呈现 出负相对收益，没有呈现出反转效应。表13:高位高换手在两融标的中具有显著负面选股效果资料来源：Wind, &相对沪深300涨跌幅最小组涨跌幅第二组涨跌幅第三组涨跌幅第四组涨跌幅最大组换手率最低组-7.75%-3.73%1.89%-1.82%0.85%换手率第二组-5.24%-4.15%0.14%-0.50%-2.24%换手率第三组-2.06%-4.07%-8.36%0.

10、45%-8.72%换手率第四组-7.79%-3.10%-16.86%-12.27%-25.16%换手率最高组-8.61%-15.33%-10.89%-20.94%-27.54%我们比照高位高换手、低位低换手组合相对沪深300的分年相对收益（表14）,考察负 面相对收益的稳定性。尽管低位低换手组合相对沪深300在年化收益上有负面收益，但 分年来看并不稳定，高位高换手组合的负面相对收益总体上是稳定的，在2015年之后 负面收益更加显著。表14:两融标的中高位高换手、低位低换手组合分年相对收益比照资料来源：Wind, & 注：标绿为相对收益在“0%以内，标红相对收益为正相对沪深300高位高换手低位低

11、换手2012 年（自 1.4）-4.08%11.78%2013 年-8.48%-20.49%2014 年-6.95%-36.06%2015 年-39.75%3.04%2016 年-32.24%5.43%2017 年-50.89%-21.39%2018 年-23.37%10.19%2019 年-32.99%-8.12%2020年（至 10.30）-19.42%-17.83%实务：考虑券源流动性、杠杆与融券利息等上节的分组测试主要为了测试指标有效性，本节主要从实务出发构造一个实际可行的策 略。券源流动性首先，我们考虑券源的可得性，选取在融券卖出上流动性较好的标的。具体方法为取调 仓日之前的5个交易

12、日每个融券标的的融券卖出额之和，剔除融券卖出额排序在后20% 的标的。融券卖出额反映当前标的融券的流动性，融券余额是已发生的融券金额，一定 程度反映融券的容量，二者相关性较高（图9）。图9:融券卖出额、融券余额、流通市值之间的相关系数90%80%70%60%50%40%30%11-12 12-06 12-12 13-06 13-12 14-06 14-12 15-06 15-12 16-06 16-12 17-06 17-12 18-06 18-12 19-06 19-12 20-06融券卖出额流通市值融券余额流通市值融券卖出额融券余额资料来源：Wind, &其次，由于样本股票池是逐渐变大的，

13、直接5x5分组选出的股票数量一直变化，2012年 仅有8只左右，2020年有60只左右。我们希望相比60只来说有更集中的持仓，一方 面为了有更高的负面收益，一方面为更少的股票寻找融券券源更加容易。因此，在上述 选股池中，我们采用先按涨跌幅分3组，然后在涨跌幅最高的一组中选出换手率最高的 20只标的融券卖出。融券卖出选中的20只融券标的，并同时买入沪深300指数对冲系统性风险，所得收益 率见表15,图10是沪深300指数、高位高换手组合以及对冲后的单位净值曲线。表15:融券卖出20只融券标的，并同时买入沪深300指数对冲系统性风险对冲收益25.35%4.61%0.26%12.67%40.74%2

14、7.41%38.26%22.32%29.27%29.10%资料来源：Wind, &图10：对冲收益单位净值（至2020.10.30）12108642012-01 12-06 12-11 13-04 13-09 14-02 14-07 14-12 15-05 15-10 16-03 16-08 17-01 17-06 17-11 18-04 18-09 19-02 19-07 19-12 2（M）5 20-10对冲收益（左轴）一高位高换手（右轴） 沪深300 （右轴）资料来源：Wind, &行业中性观察发现，对冲组合发生较大回撤的区间是2019年底至2020年2月，图11是2019 年11月至今

15、的净值曲线情况。通过观察当时的具体持仓，我们发现选出的股票行业上 主要集中于电子和医药当时动量较强的行业，大幅跑赢了沪深300指数。图11：对冲收益单位净值（至2020.10.30）1.41.61.21.21.01.10.81.00.60.90.40.70.011-0111-2212-1301-0301-2402-14030603-2704-1705-0805-2906-1907-1007-3108-2109-1110-0210-23对冲收益（左?由）高位高换手（右轴） 沪深300（右轴）资料来源：Wind, &为了控制回撤，我们在此前选出的20只的标的的基础上，按沪深300的行业权重进行 行业中性配置。如有缺失行业，在两融标的中选取该行业换手率最高的一只股票进行填 充。行业中性处理后的分年收益见表16,行业中性前后的对冲单位净值比照见图12。 行业中性后在年化收益上差异不大，中间过程