众所周知，由于人性使然，作为市场参与者的每位个体，其行为都不可避免受外界环境影响，或多或少地表现出一定从众心理。那么如何用定量的方法衡量市场从众心理？本文基于早期国外学者提出的LSV模型，在测算公募基金的羊群效应（从众心理）基础上，以期识别基金经理的交易特征及规律，希望对感兴趣的投资者有所帮助。
　　LSV模型概述：早在1992年，Lakonishok J、Shleifer A和Vishny R在发表的文章《The impact of institutional trading on stock prices》中提出一种通过度量投资者同时买入（或卖出）某只股票概率的方法以衡量市场的羊群效应，并命名为LSV模型。
　　公募基金羊群效应显著：公募基金2014年至2022年羊群效应H值平均为13.7%，表明羊群效应显著。该数据可以近似理解为：若全市场有100只基金产品交易某股票，买入（或卖出）该股票的平均基金数量，比在相同概率的二项分布假设下买入（或卖出）该股票的基金数量期望值多13.7只。
　　公募基金羊群效应：买入强于卖出、上涨强于下跌：测算显示买入羊群效应比卖出羊群效应大，前者相对于后者胜率为82%；此外在中证全指±0%、±5%、±10%以及±15%不同涨跌阈值下，市场上涨时期羊群效应显著高于市场下跌时期，前者相对于后者的胜率高达100%。
　　公募基金的股票平均买入概率与同期市场收益负相关：两者秩相关系数为-50%，即：伴随着市场下跌，公募基金倾向于逐步布局权益资产。
　　公募基金无明显追涨杀跌效应，但其交易行为显著影响股票收益：测算显示上期收益较低的股票买入羊群效应较高，而上期收益高的股票卖出羊群效应较高。此外本文在测算羊群效应时仅考虑交易方向，并未用到收益率等相关因子；而测试结果显示买入羊群效应较高的股票当期收益也较高，且各年度规律较为一致，可见由于公募基金体量较大，其交易行为能显著影响股票未来收益。
　　公募基金相对偏好交易成长股、且更加倾向估值分位数较低的股票：测算显示上期平均EP较低（平均市盈率较高）的组羊群效应较高，反之羊群效应较低，且单调性较为明显；此外近一年市盈率分位数较低的股票买入羊群效应较高。
　　公募基金偏好换手率高、且成交金额相对较低、市值相对较小的股票：测算显示上期平均换手率较高的组羊群效应较高，反之羊群效应较低，各组之间单调性较为明显；此外上期平均成交金额较低的股票买入羊群效应较高；上期平均流通市值较低的股票整体羊群效应较高。
　　风险提示：报告中所涉及测算均基于公募基金的历史持仓数据，所得结论并不代表对未来的判断；受政策、制度或市场风格影响，公募基金交易特征和交易偏好未来可能发生变化，其羊群效应亦可能变化。
　　

研究报告全文：TableTitle基于LSV模型的公募基金羊群效应及交易特征研究TableReportDate金融工程TableReportDate量化研究专题报告202395TableRank核心观点TableAuthorsTableSummary众所周知由于人性使然作为市场参与者的每位个体其行为都不可王仕进避免受外界环境影响或多或少地表现出一定从众心理那么如何用定首席分析师量的方法衡量市场从众心理本文基于早期国外学者提出的LSV模型SAC执证编号S0110522100001在测算公募基金的羊群效应从众心理基础上以期识别基金经理的wangshijinsczqcomcn交易特征及规律希望对感兴趣的投资者有所帮助LSV模型概述早在1992年LakonishokJShleiferA和VishnyR在发表的文章Theimpactofinstitutionaltradingonstockprices中提出一LSV模型算法流程图种通过度量投资者同时买入或卖出某只股票概率的方法以衡量市场的羊群效应并命名为LSV模型公募基金羊群效应显著公募基金2014年至2022年羊群效应H值平均为137表明羊群效应显著该数据可以近似理解为若全市场有100只基金产品交易某股票买入或卖出该股票的平均基金数量比在相同概率的二项分布假设下买入或卖出该股票的基金数量期望值多137只公募基金羊群效应买入强于卖出上涨强于下跌测算显示买入羊群资料来源首创证券效应比卖出羊群效应大前者相对于后者胜率为82此外在中证全指0510以及15不同涨跌阈值下市场上涨时期羊群效应显著高于市场下跌时期前者相对于后者的胜率高达100本期收益率对羊群效应影响公募基金的股票平均买入概率与同期市场收益负相关两者秩相关系数为-50即伴随着市场下跌公募基金倾向于逐步布局权益资产公募基金无明显追涨杀跌效应但其交易行为显著影响股票收益测算显示上期收益较低的股票买入羊群效应较高而上期收益高的股票卖出羊群效应较高此外本文在测算羊群效应时仅考虑交易方向并未用到收益率等相关因子而测试结果显示买入羊群效应较高的股票当期收益也较高且各年度规律较为一致可见由于公募基金体量较大其交易行为能显著影响股票未来收益公募基金相对偏好交易成长股且更加倾向估值分位数较低的股票测资料来源聚源数据首创证券算显示上期平均EP较低平均市盈率较高的组羊群效应较高反之羊群效应较低且单调性较为明显此外近一年市盈率分位数较低的股票买入羊群效应较高公募基金偏好换手率高且成交金额相对较低市值相对较小的股票TableOtherReport测算显示上期平均换手率较高的组羊群效应较高反之羊群效应较低各组之间单调性较为明显此外上期平均成交金额较低的股票买入羊群效应较高上期平均流通市值较低的股票整体羊群效应较高风险提示报告中所涉及测算均基于公募基金的历史持仓数据所得结论并不代表对未来的判断受政策制度或市场风格影响公募基金交易特征和交易偏好未来可能发生变化其羊群效应亦可能变化请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明金融工程研究报告证券研究报告目录1前言12羊群效应相关模型原理121交易行为模型LSV122收益率相关模型323本文拟采用模型43公募基金羊群效应分析531样本选择532测算逻辑几点思考6321股票筛选及交易方向6322参数选择6323调整因子分布及影响733公募基金羊群效应8331公募基金羊群效应显著9332公募基金羊群效应买入强于卖出10333公募基金羊群效应上涨强于下跌10334公募基金羊群效应中等规模基金较高10335公募基金的股票平均买入概率与同期市场收益负相关114公募基金交易特征分析1241收益率因子对羊群效应影响1342估值因子对羊群效应影响1543估值分位数因子对羊群效应影响1744净资产收益率因子对羊群效应影响1945市值因子对羊群效应影响2146换手率因子对羊群效应影响2347成交金额因子对羊群效应影响255总结和展望2751本文总结2752未来展望276风险提示27插图目录图1LSV模型算法流程图3图2半年报年报基金数量5图3参与交易的基金数量阈值对羊群效应影响6图4不同参数下调整因子分布8图5羊群效应与基金规模关系11图6各报告期股票平均买入概率与同期中证全指收益散点图12图7上期收益率对羊群效应影响13图8本期收益率对羊群效应影响13图9上期收益率对买入羊群效应影响13图10本期收益率对买入羊群效应影响13请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明金融工程研究报告证券研究报告图11上期收益率对卖出羊群效应影响14图12本期收益率对卖出羊群效应影响14图13上期收益对羊群效应整体影响14图14本期收益对羊群效应整体影响14图15上期平均EP对羊群效应影响15图16本期平均EP对羊群效应影响15图17上期平均EP对买入羊群效应影响15图18本期平均EP对买入羊群效应影响15图19上期平均EP对卖出羊群效应影响16图20本期平均EP对卖出羊群效应影响16图21上期平均EP对羊群效应整体影响16图22本期平均EP对羊群效应整体影响16图23上期市盈率分位数对羊群效应影响17图24本期市盈率分位数对羊群效应影响17图25上期市盈率分位数对买入羊群效应影响17图26本期市盈率分位数对买入羊群效应影响17图27上期市盈率分位数对卖出羊群效应影响18图28本期市盈率分位数对卖出羊群效应影响18图29上期市盈率分位数对羊群效应整体影响18图30本期市盈率分位数对羊群效应整体影响18图31上期净资产收益率对羊群效应影响19图32本期净资产收益率对羊群效应影响19图33上期净资产收益率对买入羊群效应影响19图34本期净资产收益率对买入羊群效应影响19图35上期净资产收益率对卖出羊群效应影响20图36本期净资产收益率对卖出羊群效应影响20图37上期净资产收益率对羊群效应整体影响20图38本期净资产收益率对羊群效应整体影响20图39上期平均流通市值对羊群效应影响21图40本期平均流通市值对羊群效应影响21图41上期平均流通市值对买入羊群效应影响21图42本期平均流通市值对买入羊群效应影响21图43上期平均流通市值对卖出羊群效应影响22图44本期平均流通市值对卖出羊群效应影响22图45上期平均流通市值对羊群效应整体影响22图46本期平均流通市值对羊群效应整体影响22图47上期平均换手率对羊群效应影响23图48本期平均换手率对羊群效应影响23图49上期平均换手率对买入羊群效应影响23图50本期平均换手率对买入羊群效应影响23图51上期平均换手率对卖出羊群效应影响24图52本期平均换手率对卖出羊群效应影响24图53上期平均换手率对羊群效应整体影响24图54本期平均换手率对羊群效应整体影响24图55上期平均成交金额对羊群效应影响25请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明金融工程研究报告证券研究报告图56本期平均成交金额对羊群效应影响25图57上期平均成交金额对买入羊群效应影响25图58本期平均成交金额对买入羊群效应影响25图59上期平均成交金额对卖出羊群效应影响26图60本期平均成交金额对卖出羊群效应影响26图61上期平均成交金额对羊群效应整体影响26图62本期平均成交金额对羊群效应整体影响26表格目录表1羊群效应显著性水平与统计量Hit大小关系9表2公募基金羊群效应大小9表3市场上涨下跌时羊群效应差异10表4公募基金半年报年报股票平均买入概率11请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明金融工程研究报告证券研究报告1前言众所周知由于人性使然作为市场参与者的每位个体其行为都不可避免受外界环境影响或多或少地表现出一定从众心理经济学上羊群效应通常就是对市场参与者从众心理的描述即部分参与者倾向于效仿市场上其他众多参与者行为的现象而在资本市场中这种从众心理尤其较为常见该效应的存在本质上是由于市场参与者的非理性行为导致羊群效应通常会在一定程度上放大市场波动进而影响各类资产的定价并使其偏离该资产的内在价值最终不可避免导致资产泡沫和风险的产生那么如何用定量的方法衡量这种从众心理呢本文基于早期国外学者提出的LSV模型在测算公募基金的羊群效应基础上以期识别基金经理的交易特征及规律希望对感兴趣的投资者有所帮助2羊群效应相关模型原理本章详细介绍LSV模型的相关原理及算法逻辑并简述其他几种常见的衡量羊群效应大小的方法21交易行为模型LSV早在1992年LakonishokJShleiferA和VishnyR在发表的文章Theimpactofinstitutionaltradingonstockprices中提出一种通过度量投资者同时买入或卖出某只股票概率的方法以衡量市场的羊群效应并命名为LSV模型后续该模型在学术界被广泛应用具体算法逻辑如下HPPAFitittit其中Hit为羊群效应的度量值其数值越大则表示市场上的羊群效应越大Pit为在t报告期内股票i的净买入基金数量占比即BuyitPitBuySellititBuyit为在t报告期内股票i的净买入基金数量Sellit为在t报告期内股票i的净卖出基金数量Pt为在t报告期内所有股票的净买入基金数量占比的平均值即NtBuyitPi1tNNttBuySellititii11N为在t报告期内所有基金交易的股票全集数量tAFit为调整因子表示在t报告期内股票i的净买入基金数量占比与同时期所有请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明1金融工程研究报告证券研究报告股票的净买入基金数量占比均值之差的绝对值的期望其计算公式为AFEPPititt经济学上调整因子AFit表示在不存在羊群效应的市场中PPitt的期望由于此处取了绝对值因此该期望并不会等于0假设不同基金经理购买某只股票为独立事件且其购买该股票的概率为Pt由此可以得出该股票被购买次数Buyit服从参数为Mit的二项分布即BuyitBinMitPt其中MitBuyitSellit即参与交易该股票的基金数量由二项分布的概率公式可知某只股票被不同基金经理购买m次的概率为MmPBuymCmm1PPititMittt将上述公式带入的计算表达式中可得MitmAFPCPP1mmMmitittMttitm0Mit整体上看衡量的是市场同时期的买入或者卖出股票的平均概率可以理解为股票市场整体向好或差时不同投资者基于自己的判断整体上不约而同地买入或者卖出股票的平均概率此买入或卖出行为并不是羊群效应衡量的是在没有羊群效应的假设下不同投资者基于自己的判断不约而同地买入或者卖出股票i的概率相对于所有股票平均概率偏离程度的期望此期望也不是羊群效应综上所述羊群效应Hit的含义如下在t报告期内对于股票i而言剔除全市场同期买入或卖出的平均概率Pt后处于单边交易的基金数量占比同时买入或者同时卖出该股票的基金数量占比比调整因子无羊群效应市场中该股票处于单边交易的基金数量占比偏离平均概率的期望高即相对于的偏离程度公募基金整体的羊群效应则可以表示为报告期t各个股票羊群效应的平均值即NtHiti1HtNt上述方法可以衡量市场上某类投资者的羊群效应大小但遗憾的是无法对买卖方向进行判断即无法区分买方羊群效应和卖方羊群效应的差异学者WermersR为解决此类问题在LSV模型的基础上于1999年在文章Mutualfundherdingandtheimpactonstockprices中提出买方羊群效应和卖方羊群效应的计算方法根据文章定义可知HBHPPititittHSitHitPitPt请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明2金融工程研究报告证券研究报告根据上述公式报告期t内买方羊群效应HBt为HBit的均值即Pit大于同期均值Pt的所有股票羊群效应Hit的平均同理卖方羊群效应HSt为HSit的均值即小于同期均值的所有股票羊群效应的平均LSV模型详细算法流程如图1所示图1LSV模型算法流程图资料来源首创证券22收益率相关模型正如前文所述LSV模型主要基于投资者对各个股票的交易行为买入或卖出行为计算投资者的羊群效应并没有考虑交易数量的大小或交易前后股票收益率的变化目前学术界常见的与收益率相关的模型为CH模型以及FH模型其算法逻辑简述如下CH模型该模型为学者ChristieHuang于1995年在文章FollowingthePiedPiperDoIndividualReturnsHerdaroundtheMarket中提出主要通过测算截面上股票收益率分化程度以评估羊群效应模型认为当截面上股票分化程度较低时市场羊群效应较大反之市场无羊群效应或羊群效应较小该模型算法逻辑如下nRR2i1ittCSSDtn1CSSDt为t时刻股票截面收益率的标准差n为股票数量Rit为t时刻股票i收益率Rt为t时刻截面所有股票平均收益updn在上述基础上引入两个哑变量RMtRMt构建下述二元回归方程请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明3金融工程研究报告证券研究报告updnCSSDRMRMtuptdnttup其中RMt在市场指数收益率位于其分布的右侧X时取1其余情况下取0dnRMt在市场指数收益率位于其分布的左侧X时取1其余情况下取0X通常取1或5若回归方程的系数updn显著为负则说明当市场波动变大时CSSDt减小各个股票分化程度较小市场上投资者的交易行为趋于一致羊群效应显著综上由CH模型的算法逻辑可知该方法有一定缺陷仅能识别市场波动较大时候的羊群效应对市场的小幅波动无能为力FH模型上述CH模型只能测算全市场的羊群效应而无法对某类投资者单独衡量学者JiangHVerardoM为度量单个基金的羊群效应于2018年在文章DoesHerdingBehaviorRevealSkillAnAnalysisofMutualFundPerformance中提出FM模型该模型算法逻辑为文章首先引出下述两个变量WWjitjit1DiffjitWjit1WFundWFunditit1DiffFunditWFundit1其中Diffjit表示t时刻基金j中股票i相对于t-1时刻持仓数量或权重的变化比例DiffFundit表示t时刻全部基金股票i相对于t-1时刻持仓数量或权重的变化比例其次对于每一只基金j构建t时刻的下述多元线性回归方程RSizePBDiffDiffFundRSizePBjitjtj1titj-1titj-1titj-1titjit其中Rit-1为t-1时刻股票i收益率Sizeit-1为t-1时刻股票i流通市值PBit-1为t-1时刻股票i市净率回归方程中变量DiffFundit1的回归系数jt可以反映t-1时刻所有基金整体调仓行为对t时刻基金j调仓行为的影响程度即t时刻基金j的羊群效应大小后续对所有时期t的所有基金j遍历即可得到统计区间内各基金不同时期的羊群效应23本文拟采用模型鉴于本文在第四章中将通过测算公募基金的羊群效应以分析其交易模式并评估各报告期前后股票的收益率流动性流通市值以及估值等因子对羊群效应的影响那么在测算羊群效应大小的过程中若引入收益率等相关变量不免会有自证嫌疑因此本文选择基于股票交易行为的LSV模型测算公募基金的羊群效应以期做到测算及验证逻辑客观公正请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明4金融工程研究报告证券研究报告3公募基金羊群效应分析本章基于股票型及偏股混合型公募基金半年报年报全部持仓清单分析公募基金的羊群效应大小31样本选择为使所选样本区间尽可能包含市场周期的不同阶段以期更好地分析不同市场环境下羊群效应的差异本文选择2014年至2022年期间公募基金半年报和年报数据具体基金产品而言本文选择股票仓位相对较高的股票型基金及偏股混合型基金同时做下述剔除1剔除被动型指数基金及被动型ETF基金2剔除指数增强型基金及指数增强型ETF基金3剔除沪深港主题基金4剔除投资海外市场的基金5剔除t-1时期半年报或年报缺失的基金图2半年报年报基金数量资料来源聚源数据首创证券剔除后各报告期基金数量如图2所示股票型基金数量2014年以来缓慢增加截至2022年底约为400只偏股混合型基金数量2014年至2018年变化不大位于350只至450只之间2019年以来快速增加截至2022年底约为1700只年化几何增长率高达40请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明5金融工程研究报告证券研究报告32测算逻辑几点思考321股票筛选及交易方向由于开放式基金可每日申购赎回本文认为基金经理由于客户申购或赎回所带来的被动同步加仓或减仓行为不属于羊群效应范畴为剔除基金规模变动带来的影响本文采用每个股票报告期前后实际持仓变化作为该股票买入或卖出的判断标准此处需要注意的是在计算某基金t报告期股票仓位变化时需要用t报告期内各个股票的实际收益对t-1报告期该基金的实际股票仓位做调整并归一化该基金t报告期股票仓位与t-1报告期股票仓位调整值之差可以作为该时期基金经理调仓行为的代理变量在实际建模过程中本节对每只基金持有的所有股票做如下筛选1由于实际投资中基金经理大概率不会主动以较低仓位持有某只股票为规避零股及低仓位股票的影响本节剔除实际持仓小于01的股票2由于基于公开数据只能获取基金半年报年报全部持仓且只能通过前文提到的代理变量近似代替基金经理的交易行为为规避代理变量中噪声影响本节剔除实际仓位变动绝对值小于01的股票3经前两步骤筛选后将t报告期全部基金的股票交易数据取并集并记录每个股票参与交易的基金数量为规避小众股冷门股的影响本节剔除参与交易基金数量小于5只的股票322参数选择本节测算参与交易基金数量阈值对羊群效应的影响如图3所示图3参与交易的基金数量阈值对羊群效应影响资料来源聚源数据首创证券请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明6金融工程研究报告证券研究报告伴随阈值M增大市场羊群效应大小先扬后抑于M10时达到最大随后逐步Mitm下降究其原因由调整因子的计算公式AFPCPP1mmMmitittMttitm0Mit可知伴随基金数量M增大调整因子快速下降此阶段M为影响羊群效应的主要矛盾导致羊群效应在M增大初期稳步上升当M增大到一定程度后调整因子伴随M增大依然减小但减小的速度在减弱此阶段PPitt为影响羊群效应的主要矛盾羊群效应在M增大的后期逐步减小正如前文所述为剔除小众股票的影响本文选择M5作为参与交易的基金数量阈值323调整因子分布及影响本节通过模拟的方式展示不同参数P买入概率M参与交易的基金数量下调整因子数值的分布由图4颜色越红调整因子越大颜色越浅调整因子越小可知1随着参与交易的基金数量M增大初期调整因子快速下降当M增大到一定程度调整因子下降的速度逐步减缓参与交易的基金数量增大到500时平均调整因子约为15影响较小2买入概率P以50为中心调整因子呈对称分布且中间大两端低当M为5时P50调整因子最大为188P95或5调整因子最小为77当M超过60时调整因子的最大值已低于5请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明7金融工程研究报告证券研究报告图4不同参数下调整因子分布51015202530354045505560657075808590950000000000000000000100000000000000000000000000000000000000020000000000000000000000000000000000000003000000000000000000000000000000000000000400000000000000000000000000000000000000050000000000000000000000000000000000000006000000000000000000000000000000000000000700000000000000000000000000000000000000080000000000000000000000000000000000000009000000000000000000000000000000000000000100000000000000000000000000000000000000001100000000000000000000000000000000000000012000000000000000000000000000000000000000130000000000000000000000000000000000000001400000000000000000000000000000000000000015000000000000000000000000000000000000000160000000000000000000000000000000000000001700000000000000000000000000000000000000018000000000000000000000000000000000000000190000000000000000000000000000000000000002000000000000000000000000000000000000000021000000000000000000000000000000000000000220000000000000000000000000000000000000002300000000000000000000000000000000000000024000000000000000000000000000000000000000250000000000000000000000000000000000000002600000000000000000000000000000000000000027000000000000000000000000000000000000000280000000000000000000000000000000000000002900000000000000000000000000000000000000030000000000000000000000000000000000000000310000000000000000000000000000000000000003200000000000000000000000000000000000000033000000000000000000000000000000000000000340000000000000000000000000000000000000003500000000000000000000000000000000000000036000000000000000000000000000000000000000370000000000000000000000000000000000000003800000000000000000000000000000000000000039000000000000000000000000000000000000000400000000000000000000000000000000000000004100000000000000000000000000000000000000042000000000000000000000000000000000000000430000000000000000000000000000000000000004400000000000000000000000000000000000000045000000000000000000000000000000000000000460000000000000000000000000000000000000004700000000000000000000000000000000000000048000000000000000000000000000000000000000490000000000000000000000000000000000000005000000000000000000000资料来源聚源数据首创证券33公募基金羊群效应本节以基于交易行为的LSV模型为基础测算国内公募基金的羊群效应为本文第四章分析公募基金交易特征做铺垫请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明8金融工程研究报告证券研究报告331公募基金羊群效应显著学术界普遍认为羊群效应的显著水平与统计量Hit数值大小的关系如表1所示表1羊群效应显著性水平与统计量Hit大小关系显著程度不显著略显著显著非常显著数值0至55至1010至2020至50资料来源聚源数据首创证券以海外市场为例LakonishokJShleiferA和VishnyR在发表的文章Theimpactofinstitutionaltradingonstockprices中测算得出国外市场共同基金的羊群效应为1至3认为不存在羊群效应就国内市场而言公募基金2014年至2022年H值平均为137见表2H1表示半年报H2表示年报下同表明羊群效应显著该数据可以近似理解为若全市场有100只基金产品交易某股票买入或卖出该股票的平均基金数量比在相同概率的二项分布假设下买入或卖出该股票的基金数量期望值多137只表2公募基金羊群效应大小买入卖出羊群效应羊群效应羊群效应2014H21521831232015H11391591142015H21281251302016H11251361142016H21311301312017H11341081512017H21301141422018H11391431352018H21341521192019H11111121112019H21361441282020H11371501232020H21621721532021H11451671202021H21601751402022H11271341212022H2148166126平均137145128资料来源聚源数据首创证券请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明9金融工程研究报告证券研究报告332公募基金羊群效应买入强于卖出就不同买卖方向的羊群效应而言见表2买入羊群效应比卖出羊群效应大前者相对于后者胜率为82非常显著造成这种现象的原因主要在于公募基金考核相对收益基金经理更加担心由于错过某个强势板块或主题而导致投资业绩掉队导致买入羊群效应较大而在卖出股票时每位基金经理都有自己的研究框架和方法论都有各自不同的止盈或止损策略使得卖出行为较为分散导致卖出羊群效应相对较小333公募基金羊群效应上涨强于下跌就市场不同强弱水平下羊群效应差异而言见表32014年至2022年期间在中证全指0510以及15不同涨跌阈值下市场上涨时期羊群效应显著高于市场下跌时期的羊群效应前者相对于后者的胜率高达100即在市场上涨时基金经理的交易行为更加趋同使得羊群效应较高而市场下行时基金经理往往交易意愿较弱导致羊群效应相对较低表3市场上涨下跌时羊群效应差异涨跌中证全指羊群买入卖出阈值涨跌方向效应羊群效应羊群效应上涨1402150712860下跌133513781280上涨1393153412545下跌133414281242上涨14081565125310下跌133414281242上涨14081565125315下跌132614361227资料来源聚源数据首创证券334公募基金羊群效应中等规模基金较高本节将所有公募基金按照t-1报告期的规模从大到小排序分为10组见图5最左侧组1规模最大最右侧组10规模最小分别测算每组基金所交易股票的羊群效应与基金规模的大小关系整体上伴随基金规模下降羊群效应先扬后抑中等规模基金羊群效应相对较高此外买入羊群效应明显高于卖出羊群效应请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明10金融工程研究报告证券研究报告图5羊群效应与基金规模关系资料来源聚源数据首创证券335公募基金的股票平均买入概率与同期市场收益负相关就公募基金半年报年报股票平均买入概率而言表4平均来看买入概率位于45至55之间最低为2015年上半年买入概率为462最高为2021年下半年买入概率为555表4公募基金半年报年报股票平均买入概率20142015201520162016201720172018201820192019202020202021202120222022H2H1H2H1H2H1H2H1H2H1H2H1H2H1H2H1H2股票平均501462523515498490484509509505529497477496555501523买入概率资料来源聚源数据首创证券由各报告期股票平均买入概率与同期中证全指收益散点图可知见图6两者呈现较强的负相关性秩相关系数为-50即就半年度而言当中证全指收益较低时公募基金同时期股票买入概率较高反之则买入概率较低整体上看伴随着市场下跌公募基金倾向于逐步布局权益资产请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明11金融工程研究报告证券研究报告图6各报告期股票平均买入概率与同期中证全指收益散点图资料来源聚源数据首创证券4公募基金交易特征分析本章以常见的股票收益率估值估值分位数净资产收益率市值换手率成交金额等多个角度分析各因子对羊群效应的影响以期拆解公募基金的交易特征及交易偏好具体而言本章将当前报告期半年报或年报下同公募基金交易的所有股票按照当期或上期因子值从大到小的顺序分组分别计算每组股票的平均羊群效应大小分析各组之间的差异及规律本章下述图中颜色越红表示羊群效应越强颜色越浅表示羊群效应越弱此外图中左侧组1因子值最大右侧组10因子值最小请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明12金融工程研究报告证券研究报告41收益率因子对羊群效应影响本节以股票收益率因子为例分别测算上期收益半年度下同本期收益对羊群效应的影响图7上期收益率对羊群效应影响图8本期收益率对羊群效应影响2014H2105798642132015H1174510862932015H2129346107852016H1195237810642016H2345106918722017H1236110478952017H2910638724512018H1736941052812018H2810795132642019H1710283194562019H2497163810522020H1109687452312020H2210719836542021H1810927564312021H2810947521362022H1761329485102022H214910875326组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券图9上期收益率对买入羊群效应影响图10本期收益率对买入羊群效应影响2014H2108975362142015H1710549831622015H2110945386272016H1410286379152016H2910786513422017H1178392561042017H2859231074162018H1610795842312018H2810796431522019H1985102173462019H2105847629312020H1108579642312020H2891057624312021H1981027654312021H2910856421372022H1782916534102022H285910763214组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券从图中可以看出上期收益率影响羊群效应上期收益较低的组羊群效应较低见图7反之羊群效应较高但两者差异不大买入羊群效应如图9所示右侧颜色较深表明上期收益较低的组买入羊群效应较高反之买入羊群效应较低卖出羊群效应如图11所示左侧颜色较深表明上期收益较高的组卖出羊群效应较高反之卖出羊群效应较低但各报告期稍有差异请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明13金融工程研究报告证券研究报告当期收益率影响羊群效应当期收益较高或较低的组羊群效应较高见图8反之羊群效应较低整体呈U型形态见图14买入羊群效应如图10所示左侧颜色较深表明当期收益较高的组买入羊群效应较高反之买入羊群效应较低卖出羊群效应如图12所示右侧颜色较深表明当期收益较低的组卖出羊群效应较高反之卖出羊群效应较低图11上期收益率对卖出羊群效应影响图12本期收益率对卖出羊群效应影响2014H2415791086232015H1123456791082015H2126348971052016H1136248791052016H2314851029762017H1436251078192017H2810469235712018H1913847561022018H2573612849102019H1110357296842019H2387142910562020H1689103472512020H2283154769102021H1810579243612021H2135261098742022H1872131049562022H212354710869组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券综上可以看出基金经理倾向于买入上期收益率较低的股票卖出上期收益率较高的股票并无明显的追涨杀跌效应此外值得注意的是本文在测算羊群效应时仅考虑交易方向并未用到收益率等相关因子而测试结果显示买入羊群效应较高的股票当期收益也较高且各年度规律较为一致可见由于公募基金体量较大其交易行为能显著影响股票未来收益图13上期收益对羊群效应整体影响图14本期收益对羊群效应整体影响资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明14金融工程研究报告证券研究报告42估值因子对羊群效应影响本节以股票EP市盈率倒数TTM下同因子为例分别测算上期平均EP本期平均EP对羊群效应的影响图15上期平均EP对羊群效应影响图16本期平均EP对羊群效应影响2014H228103762014H29541171045689232015H115410792015H16283210685974132015H291053862015H27241910754862312016H110734682016H19521109573682142016H24962582016H273101796238541012017H191085672017H14321109845367122017H291051422017H28376910413256872018H110974262018H15813109752648132018H27384612018H259102721065148932019H110953872019H16142987210653142019H210769532019H22814910876254132020H13456782020H191012561047893212020H291065732020H28421109875362412021H110987512021H14632109872465312021H296110852021H24372710498365212022H110971452022H13268910615842372022H210927362022H2845110938627451组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券图17上期平均EP对买入羊群效应影响图18本期平均EP对买入羊群效应影响2014H224631082014H29751126598107342015H110869452015H13271910876453122015H291067852015H24231910875642312016H18352192016H110647864311092572016H21625392016H210487265148103792017H14723562017H198101765231981042017H25471822017H263910872136451092018H110974362018H15821109752638412018H231106522018H28749417953682102019H110735862019H19142106879541322019H210789542019H21623107986254132020H110635472020H18912106935782412020H26974852020H210321951068473212021H191047612021H18523109872654312021H289511072021H22346710896354212022H159621042022H11738610538972142022H210876252022H2934110987426351组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券从图中可以看出上期平均EP影响羊群效应上期平均EP较低平均市盈率较高的组羊群效应较高见图15反之羊群效应较低单调性较为明显买入羊群效应与上述羊群效应相似卖出羊群效应与上述羊群效应相似当期平均EP影响与上期平均EP影响相似请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明15金融工程研究报告证券研究报告图19上期平均EP对卖出羊群效应影响图20本期平均EP对卖出羊群效应影响2014H2810912537462015H1123768109452015H2610712895342016H1895107364122016H2107843625912017H1108945637122017H2910814276352018H1105723698142018H2106825437912019H1710819563242019H2910648237152020H1247689105132020H2109475163822021H1109781265342021H2643109587212022H1108512934672022H264259387101组1组2组3组4组5组6组7组8组9组10资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券综上可以看出基金经理倾向于交易买入或卖出下同上期平均市盈率较高的股票此类股票成长性较高弹性较大能较好吸引基金经理博取收益另外由于本期的交易行为使得市盈率较高的股票其买入羊群效应与卖出羊群效应之间的差距被进一步拉大图21上期平均EP对羊群效应整体影响图22本期平均EP对羊群效应整体影响资料来源聚源数据首创证券资料来源聚源数据首创证券请务必仔细阅读本报告最后部分的重要法律声明16