“投资范围包括中国A股市场的股票。投资者在农历正月初一对六个市场指数（包括整个A股市场）进行做多操作，投资组合按市值加权。由于策略每年仅交易一次，因此不会重新调整权重。投资者在农历正月初一买入股票，并在农历月底（28天后）卖出。”
资产类别：CFDs、ETFs、基金、期货 | 地区：中国 | 频率：月度 | 市场：股票 | 关键词：农历效应，中国股票
策略概述
投资范围包括中国A股市场股票。投资者在农历正月初一时对六个市场指数（包括整个A股市场）进行做多操作。投资组合按市值加权，由于策略每年仅交易一次，因此不会重新调整权重。投资者在农历正月初一买入股票，并在农历月底（28天后）卖出。
策略合理性
此前关于该主题的研究并不全面。Xiaobo Liang、Qianqiu Liu和Allan A. Zebedee（2022年9月）的贡献在于仔细研究了所谓的“农历月效应”，这种效应在中国市场上表现明显，而传统上错误地被称为太阳历的二月和三月效应，因为农历正月通常不会精确地在太阳历月初开始。税损抛售或年末“窗口装饰”假说并不能解释中国市场中的这一效应，这些假说通常被学术界接受为西方市场中的解释。因此，交易量的年末效应、买入比例和日收益率的影响，尤其在小市值公司中尤为显著。此外，在此期间举行的两个重要宏观经济事件：全国人大和政协会议（两会）也对股票表现产生了积极影响。研究者们通过严格的稳健性测试证明，在对外国人开放的B股市场上，这种效应从未出现或表现微弱。
论文来源
One Country, Two Calendars: Lunar January Effect in China’s A-share Stock Market [点击浏览原文]
- Xiaobo Liang, Qianqiu Liu, Allan A. Zebedee, 夏威夷大学马诺阿分校希德勒商学院，克拉克森大学
<摘要>
本文从1995年1月到2019年12月，使用太阳历和农历，研究了中国A股市场的1月效应。与现有文献一致，我们未发现传统的太阳历1月效应；然而，我们观察到在农历中存在显著的1月效应，且在小市值公司中更为强烈。我们展示了税损抛售和“窗口装饰”假说无法解释中国市场的年末效应。相反，交易量和买单的年末效应有助于解释强烈的农历正月效应。作为验证性测试，我们检查了主要由外国投资者构成的B股市场，并未发现农历正月效应的证据。研究结果表明，中国金融市场更符合传统农历而非标准太阳历的周期规律。
回测表现
| 年化收益率 | 4.46% |
| 波动率 | 5.08% |
| Beta | 0.05 |
| 夏普比率 | 0.88 |
| 索提诺比率 | -0.091 |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | 68% |
完整python代码
from AlgorithmImports import *
from data_tools import CustomFeeModel, GregorianLunarDates, ChinaIndexData
# endregion
class LunarMonthlyEffectInChineseStocks(QCAlgorithm):
def Initialize(self):
self.SetStartDate(2000, 1, 1)
self.SetCash(100000)
self.leverage:int = 5
self.liquidate_period:int = 28
self.liquidate_on_date_flag:bool = False
self.open_date:Union[datetime.date, None] = None
self.liquidate_date:Union[datetime.date, None] = None
self.fxi_flag:bool = True
data = self.AddEquity('FXI', Resolution.Daily) if self.fxi_flag else self.AddData(ChinaIndexData, 'HANG_SENG', Resolution.Daily)
data.SetFeeModel(CustomFeeModel())
data.SetLeverage(self.leverage)
self.china_market:Symbol = data.Symbol
self.gregorian_dates:Symbol = self.AddData(GregorianLunarDates, 'gregorian_lunar_dates', Resolution.Daily).Symbol
def OnData(self, data: Slice):
if self.gregorian_dates in data and data[self.gregorian_dates]:
date:str = data[self.gregorian_dates].GetProperty('gregorian_date_end_first_lunar_month')
self.liquidate_date = datetime.strptime(date, '%d.%m.%Y').date()
self.open_date = self.Time.date()
if self.Time.year != 2005: # data error prevention
if self.Securities[self.china_market].Price != 0 and self.Securities[self.china_market].IsTradable:
self.SetHoldings(self.china_market, 1)
if self.Portfolio.Invested:
if self.liquidate_on_date_flag and self.Time.date() >= self.liquidate_date:
self.Liquidate()
elif not self.liquidate_on_date_flag and (self.Time.date() - self.open_date).days >= self.liquidate_period:
self.Liquidate()
