大数据告诉你A股的秘密规律

1、收盘前上涨概率较高

统计数据表明，2009年1月至2015年9月期间，对比指数每五分钟的涨跌幅发现，午盘收盘前和全天收盘前，市场呈现较高概率的上涨，上涨概率高达60.3%和79.1%。

尾盘上涨现象与市场交易机制有较大关系，例如尾盘机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言，对该现象的产生，目前尚没有完美的解释。

2、周一上涨概率大

统计每周的交易时间发现，周一上涨的概率和幅度最大。分段统计后发现，牛市期间，股市在周一上涨的幅度较大，而熊市中这种现象不明显。

“周一更容易上涨现象”在美国等成熟市场则并不明显，这很可能是由于成熟市场投资者情绪化不明显造成的。

周一出现极端涨跌幅的概率较高，这也与市场预期有关。例如投资者未预期到的周末市场数据和突发事件出现，或者预期落空带来的市场波动，在我国以散户为主的市场中，这种市场情绪波动更大。

统计月度数据发现，我国资本市场的上半月效应明显。而这种现象，与SHIBOR短端利率上半月较低的统计规律遥相呼应。

3、四月份要卖

“Sell In may and goaway”是一句广为流传的股市谚语，指的是股市在经过5月份后，市场就开始疲软，投资者在5月就可以获利了结。

通过随机测算上证综指的投资收益率：在每年任意时间买入指数，在之后任意时间卖出获利。发现年初买入、四月卖出获得正收益的概率最大。同时对比美国标普500指数，此期间交易带来的正收益概率也是最大的。

同时，美国的长期投资价值凸显，从年度随机投资收益的分布来看，均显示最长时间的持股，投资收益最高。对比标普500的指数的长期走势，发现标普500指数的价值是通过时间来检验的，持有时间越长，收益越高。

如果从月度涨跌幅的角度去看市场，上证综指和标普500指数均在上半年取得比较好的正收益，上涨的概率较高，而进入6月份后，市场的回报率和上涨概率均下行。

4、牛市波动增强

用两种方法来表示股票市场的波动，日内分钟收益率的标准差和开盘收盘价格波幅。

从日内分钟数据的标准差来看，在上证综指的阶段性顶点时，市场的波动显著增强，而这种现象在市场趋势性上涨的尾端更为明显。

从开盘收盘价格的波幅来看，波动带来的规律并不如上一种方式明显。

但对开盘收盘的价格进行了策略化处理后，回测其效果即：高开买进、低开卖出的双向操作。

回测结果显示，这样的策略长期表现要好于指数，但其效果存在失效期。用同样的方法测试了沪深300股指期货主力合约，策略失效同样存在，其长期效果尚可，年化回报率为12.2%。

5、春节前后上涨概率大

每当长假来临，持币过节还是持股过节的问题，都会备受投资者关注。

研究结果表明，在节前五个交易日，节后七个交易日里，上证综指表现较好。在迄今为止的22个春节前后，上证综指上涨次数为18次，上涨概率高达81.81%，涨跌幅的中值为3.19%，均值为3.72%。春节效应比十一效应更加明显，持续时间更长、平均上涨幅度更大。

在十一长假之前的三个交易日和假日之后的两个交易日，上证综指表现较好。在16次十一长假前后，上证综指有11次上涨，上涨概率为68.75%，指数涨跌幅的中值为1.87%，均值为1.05%。由此可见，在十一假日前后，指数上涨的概率较大，十一效应在A股市场中较为明显。

整体而言，我国的假期效应明显，尤其是春节效应，其持续时间和涨幅都比较高。

统计标普500指数的圣诞节效应，发现同样存在节日效应，尤其是在圣诞节之后，市场表现相对较好。

6、均线系统仍有效

技术分析在我国股票市场应用依然较为广泛，而技术分析的有效性，也是广大投资者争论不休的事情。

回测结果显示，在多数发展比较完善的资本市场，例如美国，日本、英国、法国，均线系统下的技术分析已经失效，而新兴市场国家和地区依然有效，而且德国DAX30指数有效性也较强。

值得一提的是，双均线系统的有效期，比单均线有效期要长久一些，或许这暗示着技术分析也要进行不断的演化，以适应市场的发展。

7、7倍PE肯定见底

资本市场有其自身规律，也有着估值的上下限。“树不会长到天上去”，脱离资本市场规律的事情不可能长久。

8、低价股收益率最高

对比A股的不同市场风格指数发现，在A股中，低估值个股，包括低市盈率和低市净率指数，长期走势均好于中、高估值品种，且其长期收益率要高于上证综指。在资本市场的长线低估值走势较好。

9、新股上市第一年收益欠佳

由于我国资本市场的结构和上市制度，导致上市公司在上市前报表的盈利能力较高，而一旦上市，其整体盈利能力开始下滑。

统计前五年上市公司的RoE分布表明，随着上市时间的延长，低盈利能力的公司开始增加，收益率的众数开始向较低的RoE水平倾斜。

对比上市公司不同年限的投资价值，上市第一年的投资收益并不好，其后明显好转。

10、金融板块行情独立

从行业的月度收益率出发，寻找行业之间的联动性。

数据显示，金融行业与其他行业的相关性最小，而在每个月上涨前五名的行业中，银行业出现的次数最多。