• 研究初衷与理论基础 [page::0][page::3]：

- 依据显著理论，极端偏离市场收益的个股会吸引过度买入或过度卖出，分别形成“守株待兔”与“草木皆兵”的投资心理。
- 投资者对极端收益的决策权重存在扭曲，对日度收益和偏离市场收益的“惊恐度”加权更能模拟实际交易行为。

• “惊恐度”及“原始惊恐”因子构造 [page::4][page::5]:

- “惊恐度”定义为个股日收益偏离市场日收益绝对值与市场收益绝对值加权和的比值。该指标区别不同日市场状况下的同收益率反应。
- “原始惊恐”因子通过加权日收益率计算月度加权收益和波动率，结合提升反转因子效果。


- 测试结果显示“原始惊恐”因子Rank IC最高可达-9.32%，多空组合年化收益26.49%，明显优于传统20日反转因子。

• 因子改进方向及效果 [page::6][page::7][page::8][page::9]:

- 波动率加剧：引入分钟波动率权重，构建“波动率加剧-惊恐”因子。多空组合年化收益提升至39.48%。

- 个人投资者交易比：利用小额交易占比定义投资者情绪影响，构建“个人投资者交易比-惊恐”因子，年化收益达30.62%。

- 注意力衰减：减去前两日惊恐度均值，模拟恐慌情绪衰减，构建“注意力衰减-惊恐”因子，提升稳定性增强因子表现。

• “草木皆兵”因子整体构建及表现 [page::10][page::11][page::12]:

- 因子综合了衰减惊恐度、波动率加剧和个人投资者交易比，日收益率加权计算月度收益和波动率的等权合成。
- 测试表明，“草木皆兵”因子Rank IC最高-8.90%，ICIR达-4.54，年化收益率32.50%，信息比率3.92，表现优异且稳定。
- 分行业来看，所有一级行业均有显著选股能力，综合、公用事业、商贸零售表现尤为突出。

• 因子与主流因子相关性及增量信息 [page::12][page::13]:

- “草木皆兵”因子与流动性和波动率因子相关较高，其余风格因子相关性较低。
- 剔除主流风格因子影响后，因子依然具备显著的选股能力，年化收益16.40%，信息比率2.03。

• 不同样本空间测试及频率调仓影响 [page::13][page::14][page::15]:

- 沪深300、中证500、中证1000成分股均表现良好，多头组合超额收益分别为7.42%、9.74%、10.15%。


- 周频调仓的“草木皆兵”因子性能更佳，多头组合年化收益率约39.81%，多空组合年化收益率58.79%。

报告详尽分析报告：方正证券《T显ab著le效S应um、ma极ry端]收益扭曲决策权重和“草木皆兵”因子——多因子选股系列研究之八》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《T显ab著le效S应um、ma极ry端]收益扭曲决策权重和“草木皆兵”因子——多因子选股系列研究之八》

- 发布机构：方正证券研究所

• 研究部门：金融工程研究

- 发布时间：2022年12月13日

• 研究分析师：曹春晓（执业编号S1220522030005）

- 研究主题：基于显著理论（Salience Theory）研究极端收益扭曲投资者决策权重影响，提出并构造“草木皆兵”因子，用于股票月度频率的多因子选股策略。

核心论点与目标信息

本文核心在于基于显著理论和前景理论，解释极端收益偏离市场的股票如何导致投资者行为的非理性扭曲，进而影响价格走势。针对极端高收益个股投资者的“守株待兔”心理和极端低收益个股的“草木皆兵”心理，构建了新型“惊恐度”指标，进而设计“原始惊恐”因子，并以“波动率加剧”、“个人投资者交易占比”、“注意力衰减”三个维度进行了因子改进，最终生成“草木皆兵”因子。

“草木皆兵”因子在量化测试中表现卓越，包括高负向Rank IC、ICIR，多空策略年化收益率优良，且剥离风格因子后依然展现优势，适用沪深300、中证500、中证1000等多样股票池。

报告重点传达的信息是该因子能够有效捕捉因极端收益导致投资者过度恐慌卖出，而产生未来补涨的选股机会，并通过多角度优化增强因子表现，具备较强的选股与超额收益能力。

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二、逐节深度解析

1. 引言（页3）

• 关键论点总结：

报告介绍了行为金融领域中的前景理论及显著理论，指出投资者会因极端收益或亏损赋予不合理的决策权重。前景理论局限于单一事件，对跨股票横截面比较难以适用，显著理论提供了解决方案。该理论认为，极端偏离市场收益的股票引起投资者的过度买入（高收益）或过度卖出（低收益），进而导致股价的反转。

• 推理依据与假说：

- 高收益股票会激发“守株待兔”心理，即投资者预期高收益可再次出现而追买但随后价格下跌。
- 低收益股票会激发“草木皆兵”心理，即投资者因恐慌而卖出，价格随后出现补涨。
- 引用Cosemans和Frehen（2021）及Cakici和Zaremba（2021）对显著理论的前提、质疑及完善建议。

• 关键数据点：

无具体数字，主要阐述理论框架与先行学者结论。

• 说明：

报告以显著理论为根基，提出股价极端偏离指标“惊恐度”作为投资者权重扭曲的量化体现，后来发展出“原始惊恐”因子。

2. “惊恐度”与“原始惊恐”因子（页3-6）

2.1 “惊恐度”定义与计算

• 关键论点：

“惊恐度”体现股票每日收益率相对市场的偏离程度，作为投资者恐慌或过度关注的度量，区别于传统20日收益率反转因子中的等权重打分假设。

• 计算方法详述：

1. 市场收益率取中证全指指数每日收益率。
2. 计算个股与市场收益差的绝对值作为“偏离项”，计算个股收益绝对值加市场绝对收益加0.1作为“基准项”。
3. “惊恐度”＝偏离项／基准项，确保数值合理避免除零和极端情况。

• 示例说明：

- 股票A收益率-2%，市场2%，偏离度为0.04，基准项0.14，因此惊恐度0.04/0.14≈0.286。
- 股票B收益率0%，市场2%，偏离度0.02，基准项0.12，惊恐度0.02/0.12≈0.167。
该设计体现情形A的惊恐度高于情形B，符合人们对市场状况判断的心理预期。

• 图示支撑：

图表1清晰展示“惊恐度”计算流程，直观体现偏离度的分子和基准项分母构成的逻辑及数值关系。[page::3-4]

2.2 决策权重的构造逻辑

• 关键论点：

反转策略中的“20日收益率”实质为投资者对过去每日收益的决策加权。传统方法默认等权加总每日数据，忽略了同样的日收益走向在不同市场背景下对投资者的影响不同。

• 推理说明：

不同交易日收益虽相同，但由于市场收益水平不同，投资者的“惊恐度”存在差异。这意味着投资者对某些日子的过度反应更强，应赋予更高权重，传统等权重打分忽略了投资者行为背后的情绪波动。

• 示例说明：

- 股票A在k日和k+l日收益均是-5%，但k日市场0%，k+l日市场-3%。
- k日惊恐度较高，因此应赋予更高权重，体现投资者对该日超跌的恐慌更强，推断未来反弹概率更大。

此部分深入揭示了传统反转因子在权重处理上的不足，强调情绪化权重调整的重要性。[page::4-5]

2.3 “原始惊恐”因子构造

• 方法步骤：

1. 每日股票收益率作为决策分。
2. 每日“惊恐度”与当日收益率相乘得到加权决策分。
3. 月度结算时，计算过去20个交易日加权决策分均值和标准差，分别构造“惊恐收益”和“惊恐波动”因子。
4. 二者等权合成“原始惊恐”因子。

• 因子测试结果（2013.1-2022.11，全A样本，市值及行业正交化）：

- Rank IC分别为-7.49%、-8.66%、-9.32%
- Rank ICIR分别为-3.31、-2.98、-3.87
- 多空组合年化收益率分别为23.45%、23.09%和26.49%

• 论证：

改进后的因子相比传统20日收益率因子，信息系数和收益质量均有大幅提升，体现通过引入情绪和权重“惊恐度”因素取得显著效果。

• 图表详解：

- 图表2展示因子指标各项IC值及收益率指标，体现“原始惊恐”因子在评估指标上的领先。
- 图表3呈现对应十分组多空纯收益净值曲线，多头和空头分组表现明显，验证因子选股能力强。[page::6]

3. “草木皆兵”因子构建优化（页6-14）

3.1 波动率加剧

• 逻辑说明：

- 文献指出显著效应在波动加剧时更强。
- 引入个股1分钟收益波动率，全天每分钟收益标准差作为当日波动率。

• 构造方法：

将每日波动率、惊恐度与当日收益率相乘，计算加权决策分，聚合过去20日均值与标准差构造“波动率加剧-惊恐收益”和“波动率加剧-惊恐波动”，合成“波动率加剧-惊恐”因子。

• 测试结果：

- Rank IC分别为-8.04%、-8.48%、-9.34%
- Rank ICIR分别为-4.00、-3.12、-4.27
- 多空组合年化收益率提升至33.62%、33.27%、39.48%
- 稳定性及收益均优于“原始惊恐”因子

• 图示评价：

图表4、图表5清楚表现因子收益曲线显著攀升，多空对冲策略净值显著提升，波动率因素增强因子质量。[page::6-7]

3.2 个人投资者交易占比

• 分析动因：

小市值股票中个人投资者比例较高，更易过度反应。个人投资者交易占比被视为情绪传导的重要驱动变量。

• 计算方法：

- 统计每日成交金额小于4万元的买卖交易金额均值，除以总成交金额得到该日个股个人投资者交易比。
- 将个人交易比、惊恐度、收益率相乘构造当日加权决策分，月度组合“个人投资者交易比-惊恐”因子。

• 测试结果：

- Rank IC为-6.99%、-8.47%、-9.35%
- Rank ICIR为-3.07、-3.05、-3.92
- 年化收益率为25.77%、24.59%、30.62%

• 图表说明：

图表6、图表7展示单位净值增长趋势及因子分组收益，表现稳定且选股效果良好。[page::7-8]

3.3 注意力衰减

• 理论基础：

投资者对连续极端收益的恐慌情绪会逐步衰减或适应。为剔除过度记忆效应，使用衰减形式的惊恐度。

• 构造步骤：

- 计算t日惊恐度减去t-1和t-2日惊恐度均值，负值数据剔除。
- 将衰减惊恐度与日收益率相乘构造因子，聚合20日均值和标准差。

• 测试结果：

- Rank IC为-7.60%、-7.90%、-8.73%
- Rank ICIR为-3.76、-3.28、-4.20
- 年化收益率为22.28%、17.40%、25.39%

• 分析解读：

稳定性有所提升但整体收益略有下滑，平衡了过度波动，反映投资者情绪动态调整的量化体现。

• 图表说明：

图表8和图表9展现了该衰减因子在收益率及多空组合上的表现。[page::8-9]

3.4 “草木皆兵”因子

• 综合构造：

将“衰减后的惊恐度”、每日波动率、个人投资者交易比和收益率相乘，分别计算月度加权均值和标准差，合成为“草木皆兵”因子。

• 测试背书：

- Rank IC分别为-7.69%、-7.88%、-8.90%
- Rank ICIR达到-4.21、-3.47、-4.54
- 多空组合年化收益率高达28.92%、24.26%、32.50%
- 性能明显优于传统反转、多波动、原始惊恐因子

• 分组表现：

各十分组基准收益净值均呈现单调性，绝对收益/回撤表现持续优异。

• 图示内容：

图表10-12清晰展现了因子的统计检验结果及分组多空表现趋势，表明因子选股效果非常出色。

• 年度与行业效果：

年度表现分组收益高度单调；跨行业IC均值均显示优异表现，综合、公用事业、商贸零售行业尤佳。[page::9-12]

3.5 剥离风格因子影响后的增量效应

• 研究目的：

验证“草木皆兵”因子是否纯粹依赖于已知风格因子，还是具有自主增量信息。

• 相关性分析：

因子与流动性、波动率相关性较强，与成长、盈利等相关性较低。

• 正交化处理：

剔除传统流动性、市值、估值、成长、波动率、反转等风格因素后，构造“纯净草木皆兵”因子。

• 结果：

纯净因子依然表现良好，Rank IC达-3.59%，ICIR-1.86，多空组合年化收益率16.40%，信息比率2.03。[page::12-13]

• 图表：

图表15-17展示相关性与剔除后的因子成果，视觉呈现纯净因子仍维持较好收益与区分度。

3.6 不同样本空间下表现

• 研究对象：

沪深300、中证500、中证1000成分股。

• 结论：

“草木皆兵”因子在不同样本市场均表现较好，多头组合年化超额收益分别为7.42%、9.74%、10.15%。

• 图示：

图表18-21表现不同市场中因子收益趋势和相对超额回报。

3.7 周频调仓优势

• 说明：

虽因子构造综合利用分钟和日频率数据，最终主要采取月频率调仓，但若缩短至周频率调仓，因子表现提升显著。

• 测试结果：

周频多头年化收益率39.81%，多空年化58.79%。

• 图示支持：

图表22-23展示了按周频率重新调仓时因子十分组净值走势及各年度表现，有更强盈利能力和稳定性。[page::14-15]

4. 风险提示（页15）

• 历史规律未来可能失效风险；

- 市场突变超预期风险；

• 驱动因子受外部环境影响阶段性失效风险。

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三、图表深度解读

图表1（惊恐度计算示范）

清晰说明如何计算个股的“惊恐度”，通过个股收益与市场收益的差异的绝对值比上基准项得出，解决了零除问题，并合理排序股票恐慌度大小，图示以股票A和B为例，辅以计算细节，逻辑严密。[page::4]

图表2和3（原始惊恐因子测试及净值走势）

• 图表2列示三种因子Rank IC和IR数值，突出原始惊恐因子明显优于传统因子；

- 图表3显示10组股票的累计净值和多空对冲净值，分组收益高度分明，验证因子强选股效力。[page::6]

图表4和5（波动率加剧惊恐因子）

• 提升稳定性和收益率，IC指标均提升，收益净值持续攀升至40附近；

- 多空对冲净值线增长趋于陡峭，极强的盈利信号。[page::7]

图表6和7（个人投资者交易比惊恐因子）

• 紧密结合投资者行为，因子稳定性和收益均优良；

- 净值线分组间隔显著，说明因子有效捕捉投资者情绪波动。[page::8]

图表8和9（注意力衰减惊恐因子）

• 通过减少连续异常日的过度响应，因子稳定性得到提高，部分指标略微下降；

- 多空净值走势平滑但总体积极。[page::9]

图表10-13（草木皆兵因子主因子）

• 因子在收益、稳定性、区分度各指标均超越基础及改进版本；

- 持续表现出单调递减的分组收益；

• 各年份均展现较高区分能力，体现策略的时间持久性。[page::10-11]

图表14（行业表现）

• 几乎全部一级行业均表现优秀，尤其综合、公用事业、商贸零售更佳；

- 行业广泛适用性高，提示因子非个别行业驱动。[page::12]

图表15和16（与风格因子相关性及剥离测试）

• 因子与流动性、波动率相关显著，其他相关度较低；

- 剥离后依然显示16.4%年化收益，说明因子自身具备增量信息。[page::12-13]

图表17（纯净草木皆兵因子净值）

• 净值线持续上升，说明因子稳定且有效；

- 多空对冲策略依然具有显著收益能力。[page::13]

图表18-21（不同样本空间表现）

• “草木皆兵”因子在沪深300、中证500及中证1000内均表现良好；

- 超额收益年化分别7.42%、9.74%、10.15%，适用范围广。[page::13-14]

图表22和23（周频调仓净值及年度表现）

• 周调仓频率提高了收益率，多空组合收益逼近60%年化；

- 净值线上升趋势强烈且年度表现良好，提示高频调仓具有潜在优势。[page::14-15]

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四、估值分析

报告主要聚焦因子研究，未涉及传统估值模型和目标价预测，故无估值部分分析。

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五、风险因素评估

• 历史规律失效风险：模型基于历史数据，未来市场结构或投资者行为变化可能导致因子失效。

- 市场突变风险：未知或突发事件可能导致市场超预期波动，影响因子有效性。

• 驱动因子阶段性失效风险：波动率、投资者行为等外部变量受多种因素影响，可能出现阶段性失效，降低因子预测能力。

报告虽然未明确提出缓解策略，但风险提示提醒用户保持警惕，结合实务中适当调整策略。[page::0,15]

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六、审慎视角与细微差别

• 报告以显著理论、前景理论为理论基础，结合国内数据构造新颖因子，延续和丰富了行为金融与量化选股研究。然而：

- 其依赖于过去表现，市场环境变化时存在潜在失效风险。
- 对“惊恐度”加权构造依赖显著理论假设，理论及市场一致性可能因投资者结构变化而调整。
- 个别因子（如个人交易比）可能受制度、监管政策变更影响。
- 虽定量考察了与传统风格因子相关性，但复杂市场环境下，因子叠加及共振效应仍存不确定性。

• 报告没有对因子在极端市场条件（如金融危机、政策大变动）下的表现作出特别说明，未来可拓展此方向。
• 报告将“惊恐度”中的“0.1”作为常量参数无优化，或有进一步参数调校空间。
• 因子均聚焦短期反转与波动率敏感性，对于中长期趋势投资价值尚未体现，该点需注意。

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七、结论综合

方正证券《多因子选股系列研究之八》系统而深入地研究了显著理论对投资者行为的影响，创新性地提出“惊恐度”指标和由其演化而来的“原始惊恐”及最终优化的“草木皆兵”因子。文章结合市场实际，融合波动率加剧、个人投资者交易比和注意力衰减三个维度进行多角度改进，显著提升因子信息系数、稳定性和策略年化收益。

深度挖掘情绪化卖压（特别是“草木皆兵”心理）导致的反转效应，抓住投资者过度恐慌带来的超额收益机会，且在多个样本空间均展现稳健有效。因子在剥离其他风格因子后依然表现优异，证实了因子的独立增量信息价值。

图表数据充分佐证因子在选股和多空策略执行中的有效性，多头和空头组合净值曲线形态良好，排名分组单调严谨，行业和年度表现均衡优异。

此外，报告细致地揭示了因子构建逻辑，严谨解释“惊恐度”设计、加权机制以及注意力衰减等创新点，理论和实证密切结合，既有晴明的理论基础，也有扎实的数据支持。

风险提示约束了策略适用范围，提醒投资者关注历史规律失效和市场突变风险。

总之，本报告展现了一条系统且富有创新的多因子量化选股路径，“草木皆兵”因子具备较强的实务应用价值，是反转策略体系中的重要补充，同时为行为金融理论在中国市场的应用提供了重要案例和数据支持。[page::0-15]

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参考文献

1. Cosemans M, Frehen R. Salience theory and stock prices: Empirical evidence. Journal of Financial Economics, 2021, 140(2): 460-483.

2. Cakici N, Zaremba A. Salience theory and the cross-section of stock returns: International and further evidence. Journal of Financial Economics, 2021.

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总体评价

该研究报告逻辑严密、数据充分，因子设计结合行为金融心理研究，填补市场上基于显著理论的多因子选股研究空白。通过多角度改进，成功提升了策略稳定性和收益率，且考虑了投资者交易特征和注意力动态，体现了一定的理论创新与实务价值。报告的信息量丰富、图表清晰，适合量化研究员与策略开发者参考应用。

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