A股大小盤的收益率量化分析

市場風格走向是投資者較為關注的一個方面，我們采用市值維度從量化角度來考察A股大盤和小盤股收益率特征。

將大盤月度收益率分布和小盤月度收益率分布畫在一起，便于查看兩者分布的差異性。我們挑選中證超級大盤指數來追蹤大盤走勢，中證超級大盤指數是挑選在滬深兩家交易所上市的規模大、流動性好的50只超級大盤股票組成樣本股。挑選上證小盤指數來追蹤小盤收益率。選取2006年開始至今作為分析時段。

from WindPy import *

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import stats

w.start()

data_big_cap = w.wsd("000980.SH", "pre_close,close", "2006-01-01", "2018-12-31", "Period=M")

data_big_cap = pd.DataFrame(data_big_cap.Data,columns=data_big_cap.Times,index=data_big_cap.Fields).T

r_big_cap = np.log(data_big_cap['CLOSE']/data_big_cap['PRE_CLOSE'])                           # 大盤股月度對數收益率

data_small_cap = w.wsd("000045.SH", "pre_close,close", "2006-01-01", "2018-12-31", "Period=M")

data_small_cap = pd.DataFrame(data_small_cap.Data,columns=data_small_cap.Times,index=data_small_cap.Fields).T

r_small_cap = np.log(data_small_cap['CLOSE']/data_small_cap['PRE_CLOSE'])                      #小盤股月度收益率

plt.hist(r_big_cap,bins = 30, normed=True, color="#FF0000", alpha=.9, label='Big_cap')

plt.hist(r_small_cap, bins=30, normed=True, color="#C1F320", alpha=.5, label='Small_cap')

plt.legend()

plt.title('Distributions of Big_cap and Small_cap Returns')

plt.show()

import seaborn as sns

sns.set_style("whitegrid")

sns.jointplot(r_big_cap, r_small_cap, kind="hex")

plt.show()

（北京量化投資管理有限公司   基金經理   沈冬鵬 ）