报告原文下载链接：https://pan.baidu.com/s/1vTlDC54x6ha8FSz6ERSaiA
提取码：gsjg

锚定效应是行为金融学的代表理论之一。投资者在进行股票投资时，往往会考虑股票过去的价格走势，比如将过去一年中的低点视为支撑位、过去一年中的高点视为压力位。 当股价逼近过去高点时，“锚定投资者”会认为股价很难继续上涨至突破高点，因此很容 易造成股票价格对其他利好消息的反应不足。

因此我们想利用创新高股票来获取超额收益，并在中证 800 股票池上测试。创新高股票定 义:某只股票某日的收盘价创过去 240 个交易日收盘价的新高。又从可投资性角度来说， 次日开盘涨停的创新高股票无法正常买入，因此在选股时也会将次日开盘涨停的创新高股票 剔除。

一、构建创新高事件的增强因子:寻找反应不足或基本面优秀的个股

1.“寻找反应不足的样本” :创新高事件的超额收益主要来自于高点的锚定效应，即股价 对于利好信息的反应不足。因此，我们可以从寻找“更容易反应不足”的样本出发，通过量 价因子在创新高的股票中找到更有可能反应不足的样本;

2.“寻找优质公司” :业绩更优秀的公司，其基本面更能够支撑股价持续上涨。因此可以 通过相对高频的基本面因子寻找创新高样本中业绩表现更优秀的公司。

衡量反应是否不足我们使用涨跌幅和换手率这两个因子。一般来说，短期内涨幅越高的公司 越容易反应过度，未来收益越低;另外，股票换手率持续处于高位，代表该股票拥挤度较高， 也是常见的反映反应过度的指标。

我们定义前期涨跌幅因子为:个股创新高日之前 K 个交易日的累计涨跌幅(K 暂取 60)。

在整个回测期 20180101-20250630 中，每个交易日，我们将当日创新高的样本，按照前期涨 跌幅因子的大小重新排序，等分为 2 组，每组分别计算创新高后 240 个交易日的平均累计超额收益。

我们可以看到，前期涨幅低的创新高样本的未来 240 个交易日平均累计收益显著高于前期 涨幅高的创新高样本。

类似的，我们定义前期换手率因子为:个股创新高日之前 K 个交易日的日均换手率(K 暂取 60)。

在整个回测期中，每个交易日，我们将当日创新高的样本按照前期换手率因子的大小重新排序，同样等分 2 组后分别计算每组的平均累计超额收益。

我们也可以看到，前期换手率低的创新高样本的未来 240 个交易日平均累计收益显著高于 前期换手率高的创新高样本。

相关代码实现:

二、创新高样本的综合筛选方案

由于创新高样本数量和市场环境相关性较高，牛市中新高数量较多，甚至某些交易日可达上百只，在选股组合中全部持有显然不合理。因此我们需要给出创新高事件的综合选股方案，以保证每日选出的创新高数量相对平衡。

方案如下：
(1) 以中证 800 成份股为选股域，个股收盘价创 240 日新高即为触发创新高事件；首先剔除涨停创新高或者次日开盘涨停的样本，再剔除创新高成交额不足前期高点的样本，之后根据每日触发事件的样本数量，采取不同的选股方案；
(2) 若当日创新高样本量小于20，则仅使用前期涨跌幅因子，选取前期涨跌幅较小的 50%样本；
(3) 若当日创新高样本数量大于等于 20 且小于 50，则综合考虑前期涨跌幅因子、前期换手率因子，选择同时属于前期涨跌幅较小的50%、前期换手率较低的 50%的样本；
(4) 若当日创新高样本量大于等于 50，则前期涨跌幅因子、前期换手率因子和分析师预期上调因子均纳入使用，选取同时属于涨跌幅较小的 50%、前期换手率较低的 50%和分析师上调幅度较高的50%的样本（）。

我们发现，筛选后的创新高样本在创新高后240天收益率稳步上升，可见此因子为alpha因子。

在创新高组合策略落地的时候，我们采用资金通道法：
(1) 共计 4 个资金通道，每个通道初始资金量相等；
(2) 每经过 5 个交易日，回看过去 5 日创新高的样本，按照上述的样本筛选方案进行筛选，得到需要持有的创新高股票；
(3) 在某一空闲通道中，将需要持有的创新高股票于下一个交易日开盘时等权买入，持有 20 个交易日后卖出；若过去 5 个交易日无任何股票创新高，则对应通道空仓；
(4) 计算 4 个资金通道的收益净值并求和，即可得到组合收益情况。

资金通道法的本质是 “流水式布局工具”， 用时间错配解决资金利用率问题，用固定规则降低操作复杂度，也可更好地适应不同时期的市场。