接上文

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AH股溢价统计

1 AH股数据
要进行上述研究，我们需要找来相应的AH股数据，并编写Python代码，分析AH股的溢价情况。

相关的数据我已经为大家准备好了，包含了所有AH股同时上市的股票和它们在AH股每天的开高收低价格。

甚至还有人民币兑港币的汇率数据，以便两个市场的股价都可以用人民币计价。

懂行的朋友应该都能看出数据的珍贵。如果你需要的话，可以在评论区留言和我交流，都是可以直接免费发给你的。

2 AH溢价率计算
有了相应的数据，我们就可以借助Python代码对AH股价差进行分析。

先计算股票每天的AH股溢价率，即同一公司A股价格比港股价格高的比率，计算公式如图所示：

比如某公司A股价格为12元，港股价格为10元，则对应的AH溢价率为20%。

同理我们可以算出所有两地上市股票的整体AH溢价率。

截至2023年6月30日，共148只股票同时在A股和港股上市，它们的平均溢价率是114%，即这些股票的A股平均价格是H股价格的2倍多。

3 溢价率变化图
我们还计算出了AH股整体溢价率每天的变化图：

溢价率在2014年降至最低点20%，其他时间大多维持在100%左右。

也就是说A股相对于港股长期存在溢价，反映到估值上则是A股的估值普遍高于港股。

更进一步，溢价率指数在市场底部相对较低，而随着牛市的兴起溢价率也会上涨。这也从一定程度上反映了市场的情绪波动。

4 溢价率分布
理论上讲AH股溢价率应该越低越好，指标越低，代表A股股票处于超跌或低估状态，后续更易反转。

高溢价率则意味着A股在短期内被过分炒作或高估，后续有下跌的风险。

除此以外我们还统计了2023年5月底所有溢价率高于100%的股票，共65只，它们在未来一个月的平均涨跌幅是-1.04%。

而其他84只溢价率低于100%的股票在未来1个月上涨了0.14%。

以上似乎也都能证明AH股溢价率越低，股票未来收益越高这一理论。

但我们不能只看一个月的数据就得出结论，还是要拿整体数据说话，去计算每个股票每天的溢价率。

再结合Python代码构建买低溢价率股票的策略，看看在历史上买溢价率低的股票到底能不赚钱。

03

AH股溢价率策略

1 策略构建

首先假设每月最后一个交易日结束后，把所有在AH两地同时上市的股票按溢价率从小到大进行排序。

删除当时处于ST/退市/停牌及上市未满一年的股票，挑选出此时溢价率最小的10只。

比如2023年1月31日溢价率最低的是招商银行，为-6%，中国平安为-2.64%，即它们A股价格比港股更便宜。

选出股票后我们在下个月第一个交易日开盘去均仓买入。
一直持有至下个月最后一个交易日收盘，全部卖出。

再重新选择下个月AH溢价率最小的10只股票，并在下下个月的月初买入，如此循环往复。

2 举例说明
比如2023年5月31日，根据策略选出以下10只溢价率最低的股票：

就在6月1日买入并一直持有至6月30日卖出，再重新选择符合条件的股票。

假设我们一开始投入一笔钱去交易这个策略，最终是赚是亏？

要验证这个想法，就需要借助相关历史数据和Python代码，如果你需要的话，可以在评论区留言和我交流，都是可以直接免费发给你的。

3 策略结果
程序运行结果如图所示：

代表策略的橙色曲线从一开始的1块钱涨到了9.94元，远超代表大盘的沪深300指数。

分年度看，策略年化收益有17.21%，最大回撤也只有33.71%。

要知道这个策略是永远满仓运行的，当市场暴跌时策略也会下跌，但相对跌幅较小。

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溢价率分组统计

1 前20%选股
我们还可以不仅只看溢价率前10的股票，还可以看溢价率最低的前20%的股票，这样更有说服力。

比如有150只股票同时在AH股上市，前20%就是30只，我们需将它们一并买入。

我们只需修改一下代码，运行程序即可。如果你需要数据和代码的话，可以在评论区留言和我交流，都是可以直接发给你的。

2 策略结果
程序运行结果如图所示：

代表策略的橙色曲线从1元变为了6.86元，同样跑赢了代表大盘的沪深300指数。

由于该策略的持股较多，我们还可以把它当作一个每月调仓的指数，调仓规则是选择溢价率最低的前20%的股票。

3分组统计
我们甚至还可以看溢价率前20%-40%、40%-60%、60%-80%及80%-100%的股票表现，也就是把所有股票按AH溢价率从小到大分为5组。

最终结果如图所示：

可以明显发现AH溢价率越低的股票未来收益越高，这也说明溢价率对股票未来的涨跌有显著的预测作用。

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策略拓展

至此我们研究了AH股溢价率并据此构建了一个切实可行的量化策略。
我们还能在这个基础策略上做哪些拓展呢？

比如基础策略中是买AH股溢价率最低的A股股票，买相应的港股股票又会如何？

又或者在选出溢价率最低的一批股票后，结合其他财务或量价指标做进一步筛选呢？

这些都可以问我拿了数据和代码后自己去做验证，相信应该会有不错的结果。

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后记

文章的最后，和大家分享一点量化投资的心得。

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