DOSSIER · No.70
历史峰度
涨跌集中在少数几天爆发的“肥尾”股票,之后会多给一点补偿吗?
失效
经典因子
数据 B 级
月度调仓
是否仍有效(策略本身)
失效
论文发表后夏普比率接近或低于零
是否跑赢基准(买入持有 SPY)
未跑赢基准
论文发表后,夏普比率 -0.16 对比 0.87;年化收益低于基准。
「仍有效」只说明策略没有失效,不代表比基准更好,也不构成任何建议。2026-10-18 更新。
来源论文:Diego Amaya, Peter Christoffersen, Kris Jacobs, Aurelio Vasquez (2015). Does Realized Skewness Predict the Cross-Section of Equity Returns?. Journal of Financial Economics.
原理
峰度描述的是收益分布的“尾巴有多肥”。两只股票一个月的总波动可能差不多,但一只是每天小幅起伏,另一只是平时纹丝不动、某一两天突然大涨或大跌——后者峰度高。高峰度意味着风险集中爆发在少数几天,平时看起来很安静,出事时却很猛烈。
按照“风险要有补偿”的思路,承担这种尾部风险的投资者理应得到更高的回报:极端事件难以预测、难以对冲,持有高峰度股票的人需要忍受突然的大幅亏损,价格应该打折。另一方面,高峰度也常常伴随着单日暴涨,吸引喜欢“彩票”的投资者,又会把价格推高。两种力量方向相反,所以峰度和未来收益的关系在理论上并不确定。
Amaya、Christoffersen、Jacobs 和 Vasquez 在 2015 年研究已实现偏度时,也计算了用日内数据衡量的已实现峰度。他们报告的结果是:峰度与下一期收益正相关,即高峰度股票之后收益略高,但这个关系不如偏度那样稳健。
这里按论文报告的方向,买当月峰度最高的股票、空峰度最低的股票,用日收益代替日内数据、按月调仓,检验“肥尾补偿”在美国大盘股里是否存在。它和 67 号“历史偏度”是同一篇论文的两个变量,可以对照着看。
封
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- 含成本的完整回测与净值曲线
- 论文发表前后、最近三年分段对比
- 逐条交易规则与结果解读
- 可直接运行的 Python 代码下载
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