接上文

01

月份效应

1 数据代码

为了验证五穷六绝七翻身的说法，我们找来了大家最熟悉的上证指数、代表大盘的沪深300、代表小盘股的中证1000指数、以及包含绝大部分股票的中证全指的数据。

还编写了相应的Python代码来进行验证。

​如果你对这个数据和代码感兴趣的话，可以在评论区留言，都是可以免费发给你。

2 每月胜率
具体结果如图所示：

从2005年到2022年这18年间，5月、6月、7月的上涨次数分别是10次、10次和11次，上涨概率都大于50%，总体来看涨多跌少。

这个结果貌似并不符合五穷六绝的说法。

并且如果你仔细观察表格，就可以发现另一个有趣的现象。

​2月份上涨概率极大，18年上涨14次，胜率高达78%。反观3月则下跌概率最大，18年下跌11次。

我们甚至可以看看其他指数的表现：

​和上证指数类似，5月、6月、7月涨多跌少，2月上涨概率最大，3月下跌概率最大。

我们将表格转为柱状图做更直观的对比：

2月胜率遥遥领先，3月表现极差；5月、6月并没有出现五穷六绝的现象；7月份大多保持高胜率。

3 每月平均收益

当然有一定交易经验的朋友都知道，我们不能只看胜率，毕竟高胜率不等于高收益。

我们还应该去看每个月的平均收益。

我们也做了相关统计，结果很是耐人寻味：

​5月平均收益为正，中证1000指数表现尤佳。

6月指数收益显著为负，是所有月份中平均收益最低的，符合六绝的说法

7月也确实翻身了，平均收益为正，各指数表现良好。

2月指数的表现则遥遥领先，中证1000的平均收益甚至高达7.6%。

因此图中最明显的结论并非所谓的五穷六绝七翻身，而是2月收益惊人，6月实属六绝。

02

月份择时策略

1 单月策略

我们甚至可以构建一个简单的量化策略来对比各月份间的不同表现。

假设我们每年只在2月/6月去买入相应指数，其他月份空仓，结果又将如何？

我们仍借助Python代码来进行验证。

如果你对这个数据和代码感兴趣的话，可以在评论区留言，都是可以免费发给你。

具体结果就如图所示：

2005年至今，代表只在2月买入指数策略的橙色曲线从1元涨到了1.7元。

这是你每年只花一个月去投资，其他时间都不动的结果，整体收益已然不错。

而代表6月的绿色曲线从1元跌至0.65元，下跌35%。与2月的差距显而易见。

2 指数择时策略

在此基础上我们可以构建一个指数投资策略：

每年在2月持有上证指数，并在6月做空，其他时间我们持有货币基金（假设货币基金每月平均收益为0.2%）。

这样一个简单的策略能帮我们赚钱吗？

相关代码已为大家准备，如果你对这个数据和代码感兴趣的话，可以在评论区留言，都是可以免费发给你。

最终结果如图所示：

代表策略的橙色曲线从1元涨到了3.38元，不仅跑赢了指数本身，还非常稳健，最大回撤极低。

03

数据应用

至此我们发现A股有较明显的月份效应。

但以上结果都是我们基于数据统计得到的，任何统计数据大家一定要留一些心眼。

因为有时单纯的统计结果并不一定能让人信服，最好还要有理论上的解释来呼应。

1 无意义规律

比如有人和我说过他发现上海的天气会影响上证指数的涨跌幅。

还有人跟我说月相会对股市的涨跌有影响，他会据此交易，甚至这方面还有相应的学术论文。

在我看来这些方向并无意义，哪怕上海的天气或天上的月相从数据上呈现出一定的规律，能对指数产生影响，我也只认为是过渡拟合的结果，至少我本人是不信的。

而至于上文发现的A股在2月容易上涨，6月容易下跌，其实也有相关的理论解释。

2月上涨无非是因为春节期间资金总体宽裕，大量会议召开并发布相关政策，又恰逢上市公司年报发布期等。

而6月易下跌则是因为没有固定的宏观事件，市场缺乏明确的主线，处于比较混沌的状态等等。

但这些解释在我看来或多或少也有些马后炮的意味在里面，并不能让我完全信服。

并且我们只用到了过去18年的数据，每个月只做了18次统计，样本量太小。

2 有意义规律

而我们之前文章验证过的周内效应（周四更容易下跌）则不同。

​它每周都有数据，20年间累积了1000多条。这个样本量下得出的结论我也更愿意用到实盘交易中，我自己实盘的策略就有部分会在周四时选择空仓。

而反观月份效应的结论，我个人则不敢直接投入实盘使用，相信在座的各位也有类似的想法。

​当然我们的研究也不是毫无作用的，以后我可能会在2月的持仓上更激进，而6月更谨慎。

比如原本6月我的策略仓位是100%，我可能会人工干预到85%的仓位，但也仅此而已。

04

后记

文章的最后，和大家分享一点量化投资的心得。

经常有人问我小白如何入门量化投资，有什么资料分享。

我特意为大家准备了一个《量化投资新手学习大礼包》。

首先是我们自己总结的适合零基础新手的量化投资学习路径，可以让你知道自己每一步需要达到什么阶段。

接下来你可以通过我整理的量化文章合集，来更全面的了解量化投资到底是什么。

我还精选了适合各个学习阶段的策略研报合集，正如我一直所说，量化研报是很好的量化实践项目，深度研报可以显著提升你的量化水平。

这一份代码则适合喜欢研究技术指标的人，你可以跟着教程轻松计算出所有技术指标，并测试这个指标的有效性。

如果你有一定的基础，还可以尝试回测一些策略，我为你准备好了十几个不同类型的经典策略和它们的代码，相信总有一个适合你自己去魔改开发，运用到实盘。

最后也是最关键的，量化的基础就是准确的历史数据，我会送你一份股票历史日线数据和一份财务数据，你可以用它测试所有技术指标和财务指标，也可以用来回测大部分策略。

识货的你一定能够发现这个大礼包的价值吧。如果你需要的话，可以在评论区留言，都是可以直接免费发给你的。