散戶交易量仍然很高,特別是在單一股票期權市場。雖然與零售交易活動有關的信號已經被深入地研究了幾十年,但在過去的一年里,有一些新的重要趨勢在形成。雖然只有時間能證明這些趨勢是否代表了結構性變化,但高盛的分析表明散戶交易活動仍然是一個領先的指標(而不是反向的)。在這份報告中,高盛基于過去一年的研究,討論了:
- 通過新的指標來尋找大量的散戶交易在哪里
高盛利用了來自高盛電子交易系統(GSET)平臺的新數據,通過交易報告機構(TRF)的數據估計每只股票的散戶交易量的百分比。總的來說,在過去的一年里,使用這一信號得到回報與使用高盛的"小批量"交易信號得到的回報相似;但是,也有短暫的表現差異。這種相似性增加了高盛對每個衡量標準的信心,同時也暗示綜合模型有可能改善結果。
*什么是"小批量"交易:股票方面,高盛將低于2000美元的交易確定為"小批量"交易。如果股票價格>2,000美元,那么只有1手的交易被認為是"小批量"交易。對于期權,高盛認為任何合約數量乘以股票價格小于5000美元的交易都是"小批量"交易。
- 零售股與宏觀資產&特定因素投資的相關性
高盛分析了散戶大量交易的股票的每日回報,以了解它們與宏觀資產和特定因素的相關性。了解它們與宏觀資產和特定因素的相關性。高盛發現這種散戶交易信號的回報與五種資產/策略結合使用時有明顯的關聯性。這5種資產/策略是:
SPDR S&P Retail ETF XRT(正)
IPO(正)
股票利率因素(正)
盈利能力因素(負)
標普500指數(負)
- 案例研究
高盛的分析表明,"小批量"交易在股價達到峰值之前就會下降,這意味著大批量交易商在股價峰值之前和之后推動了股價的波動。
- 表現更新
自5月12日市場創下最近的底部以來,在"小批量"交易的成交量見頂之后買入股票這一策略一直是可以賺到錢的。信號為:
(1) "小批量"股票交易信號達到11%;
(2) "小批量"期權交易信號達到9%;
(3) GSET股票信號達到15%。
下面是一些內容的具體解釋:
1.高盛對GSET分析TRF數據的解釋
不管是使用GSET通過TRF計算的散戶交易百分比還是通過"小批量"交易找到的"小批量"股都得到了類似的結果,在2020年2月之日相關性達到80%,說明這兩種計算方法都能準確找到散戶交易的股票。
2.零售股與宏觀資產和特殊因素投資的相關性
高盛利用2020年7月至今的宏觀和特殊因素的總回報排列,做了一個宏觀模型,以最佳方式復制上述每個交易信號的每日回報。
從20個資產和特殊因素交易策略的列表中,高盛估計了所有可能的5個變量模型,并根據擬合效果最好的模型進行排序。高盛研究頂級模型,以了解哪個模型提供了最清晰的分解。
宏觀模型解釋了大部分的變化。對于"小規模"股票、"小規模"期權和GSET股票,5個因素模型的擬合度分別為74%R^2、59%R^2和63%R^2。這表明散戶參與與其他宏觀和因子投資相關,但仍有很大一部分回報無法解釋。
關鍵的焦點因素:
標普零售ETF SPDR S&P Retail ETF(XRT):正相關
高盛分析的每個頂級模型都表明,XRT是與"散戶"行為正相關的最重要變量。高盛認為這是因為
(1)幾只焦點股票都包括在零售業中
(2)消費者的可支配收入可能會影響到零售公司和"散戶投資者"的交易模式。
盈利性因素:負相關
根據散戶信號進行交易的盈利能力與擁有高盈利股票的收益率呈負相關。散戶投資者關注的股票,大多當前的盈利能力通常低于平均水平。
"利率反應者"(GSPUIRRT):正相關
散戶信號策略的股票的盈利能力與受益于利率上升的股票(如金融類股票)呈正相關,與受利率上升負面影響的股票(如科技類)呈負相關。
IPO ETF(IPO):正相關
散戶信號策略股票的盈利能力與包括最近IPO的ETF走勢呈正相關關系。
標普500指數(SPX):負相關
在對上述變量進行調整后,散戶零售策略股票的交易盈利能力與標普500指數呈負相關。
3.案例研究- AMC GME PLTR WKKS
每天觀察"小批量"的交易數據有助于高盛發現各種事件中的相似性。下面,高盛用五只股票來說明這些趨勢,這五只股票在今年到目前為止某個時候都會有高于異常的散戶交易成交量。
高盛相信散戶交易活動是大量交易員"關注"一只股票的表現。當散戶投資者關注一只股票時,他們通常會在"買入"或"不買入"該股票之間做出選擇(散戶投資者通常不做空)。這導致了散戶投資者暫時的凈買入流量會暫時推高股價。
高波動的股票隨后吸引了機構投資者的注意,因為他們在期權市場、做市商的三角對沖要求和基本面估值的理解看到了機會,并且為獲得超額利潤建倉。在某些時候,散戶在整個交易量中的比例變小了,這種"關注"的信號中固有推高價格的因素也隨之消失。這就是機構投資者為(部分)均值回歸進行定位的時刻。事實上,許多著名的散戶最愛股票都顯示,在股價峰值之前的幾天,散戶交易占總交易量的百分比明顯下降。由于高盛的方法模擬了在最大的波動日之前避開股票,它使高盛的框架能夠避開散戶投資者活動升高后的最大跌幅。
下面,高盛展示了一些關鍵股票的數據。在這些股票中,高盛發現在過去一個月的時間里,散戶投資者的參與度非常高。高盛對這些股票不持任何觀點,下面的圖表并不意味著對所提及的證券的基本面、方向性或波動性的看法。
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