將交易日一分為二的數字

1993年至2016年間,標普500指數的年化報酬率約為9.4%。將這一數字分解為常規交易時間(東部時間上午9:30至下午4:00)發生的部分和市場關閉期間發生的部分,一個驚人的不對稱現象浮現出來:幾乎所有的累積報酬都發生在隔夜期間。僅在交易時間投資的1美元幾乎不會增長。僅在隔夜窗口——從收盤到次日開盤——投資的1美元則能捕獲幾乎全部的股票溢價。
這不是隱藏在晦澀數據中的統計好奇心。發表於Journal of Financial Economics的Lou、Polk和Skouras(2019)在數千檔美國股票中記錄了這一模式,並表明它遠不止於指數層面。隔夜-日內報酬率的分割涉及個別證券、因子組合,甚至跨資產市場。理解報酬為何集中在無人能交易的時段,是現代異象研究中最令人困惑的問題之一。
分解收盤價對收盤價報酬率
投資者追蹤的標準報酬率——收盤價對收盤價報酬率,是從某日收盤價到次日收盤價的百分比變化。Lou、Polk和Skouras將其分為兩部分:
隔夜報酬率從下午4:00的收盤價運行到次日早晨的開盤價。它捕獲了在交易間隔期間到達並被定價的所有資訊:盤後發布的財報、總體經濟數據、地緣政治事件,以及數百萬投資者累積的情緒變化。
日內報酬率從同一天的開盤價運行到收盤價。它反映了活躍交易期間持續的價格發現過程:機構訂單流、演算法執行、造市商活動和即時資訊處理。
從數學上看,收盤價對收盤價報酬率大約等於這兩個組成部分之和(在對數報酬率中精確相等)。使這一分解引人注目的是總溢價的偏斜分配。
| 組成部分 | 年化報酬率(標普500,1993-2016) | 佔總體比例 |
|---|---|---|
| 收盤對收盤 | 約9.4% | 100% |
| 隔夜(收盤→開盤) | 約8.9% | 約95% |
| 日內(開盤→收盤) | 約0.5% | 約5% |
數值因樣本期和方法論而異,但方向性發現是一致的:隔夜部分佔據主導。使用1993年至2006年數據的Cliff、Cooper和Gulen(2008)得出了類似結論,並將工作論文題為「交易時間與非交易時間的報酬差異:如同晝夜」,捕捉了差距的規模。
超越指數:個股與因子組合
隔夜溢價不僅僅是指數層面彙總的產物。Lou、Polk和Skouras表明,當按各種特徵將股票分為五分位時,隔夜-日內的分割在各組中持續存在。
散戶投資者持股比例高的股票表現出特別顯著的隔夜報酬。這是這個謎題的核心部分。當在開盤時不成比例地交易的散戶投資者在審閱隔夜新聞後下達買入訂單時,他們的集體需求將開盤價推至前一收盤價之上。開盤競價中的買賣價差通常比連續交易期間更寬,這意味著這些注意力驅動的買家在進入部位時支付了溢價。
這一模式延伸到知名的因子溢價。例如,動量組合產生的報酬集中在隔夜時段。高動量股票傾向於在開盤時比低動量股票下跌更多地向上跳空,產生隔夜動量價差。日間,隨著機構投資者重新平衡和獲利了結,這一價差部分反轉。
| 因子 | 隔夜溢價 | 日內溢價 | 淨值(收盤對收盤) |
|---|---|---|---|
| 市場(股票溢價) | 強正 | 接近零 | 正 |
| 動量(WML) | 正 | 接近零至負 | 正 |
| 規模(SMB) | 正 | 接近零 | 微正 |
| 價值(HML) | 正 | 接近零至負 | 正 |
此表總結了Lou、Polk和Skouras(2019)的方向性模式。確切數值因子期間和因子定義而異。
隔夜溢價的競爭性解釋
沒有單一機制能完全解釋隔夜-日內的差異。文獻提供了幾種解釋,每種捕獲了現象的不同方面。
散戶注意力與開盤競價需求
Berkman、Koch、Tuttle和Zhang(2012)提供了將隔夜報酬與散戶行為聯繫起來的最直接證據。他們發現,通過異常Google搜索量或異常交易量衡量的散戶注意力增加的股票,表現出更高的隔夜報酬,隨後出現日內反轉。機制很直接:散戶在交易時間外處理新聞並下達市價開盤訂單。這種需求壓力推高了開盤價。在隨後的交易時段,更成熟的參與者針對開盤價的扭曲進行交易,價格向基本面價值回歸。
庫存風險與造市商渠道
隔夜持有庫存的造市商面臨交易所關閉時無法輕易對沖的風險。Hendershott、Livdan和Schürhoff(2015)表明,機構訂單流資訊豐富,傾向於集中在機構能監控執行品質的交易時間。日間從機構賣方處累積部位的造市商面臨著在暴露於財報發布和總經意外的情況下持有這些部位過夜的前景。
這一庫存風險渠道表明,隔夜溢價至少部分是承擔不可對沖的隔夜曝險的補償。高頻造市商透過在收盤前平倉一定程度上降低了這一風險,但結構性不對稱依然存在。
賣空摩擦與報酬轉移
第三個渠道涉及證券借貸的機制。賣空者支付隔夜產生的每日借貸費用。當賣空者借入股票時,出借方收到的費用實際上將股票預期報酬的一部分從日內期間轉移到隔夜期間。
Lou、Polk和Skouras(2019)表明,賣空餘額較高的股票表現出更極端的隔夜-日內分割,與這一解釋一致。賣空借貸費用渠道可能是貢獻因素而非主要驅動力。
不頻繁的投資組合再平衡
Bogousslavsky(2016)提出了一種基於投資組合再平衡模式的獨特機制。如果指數基金或退休基金等特定投資者類別以離散間隔而非連續方式再平衡其投資組合,那麼它們的再平衡交易可能產生可預測的日內模式。具體而言,機構委託的收盤再平衡需求可能推高收盤價,在從這一抬高的收盤價衡量時膨脹了隨後的隔夜報酬。
國際證據與穩健性
隔夜溢價不是美國市場獨有的現象。研究日本、歐洲和新興市場股票的文獻記錄了類似模式,儘管幅度不同。非交易期間較長的市場(如沒有延時交易的市場)傾向於顯示更大的隔夜溢價,與庫存風險解釋一致。
該模式在美國市場內也隨時間變化。隔夜溢價在1990年代中期至2000年代中期特別大,這一時期個人線上交易快速成長而盤後流動性相對有限。
季節性也很重要。隔夜報酬在進入週一時(週五收盤到週一開盤)更大,反映了週末延長的非交易期。
| 市場 | 隔夜溢價是否存在 | 相對幅度 |
|---|---|---|
| 美國 | 是 | 大 |
| 日本 | 是 | 中至大 |
| 英國 | 是 | 中 |
| 德國 | 是 | 中 |
| 新興市場 | 是(有數據時) | 差異很大 |
該異象不意味著什麼
人們可能會想在收盤時買入、開盤時賣出來收穫隔夜溢價。但幾個實際現實使這一策略遠不如原始數據所暗示的那樣有吸引力。
交易成本迅速侵蝕溢價。每天進行往返交易——收盤買入、開盤賣出——每天產生兩次佣金、買賣價差和市場衝擊。對大多數股票而言,這些成本消耗了全部隔夜溢價甚至更多。收盤和開盤競價中可用的流動性對大型股來說相當可觀,但對小型股則急劇惡化。
稅務處理加重了負擔。在大多數司法管轄區,隔夜持有期的利潤適用最高稅率的短期資本利得處理。
隔夜溢價還伴隨著顯著風險。雖然平均隔夜報酬為正,但變異數很大。財報未達預期、地緣政治衝擊和跳空下跌事件集中在隔夜窗口。
對投資組合建構和執行的啟示
隔夜報酬研究具有超越狹隘交易策略的實務啟示。
對下單的投資者:證據表明在收盤而非開盤時買入能捕獲時機優勢。提交市價開盤訂單的散戶投資者在系統性地為注意力驅動的需求支付溢價。將訂單執行移向機構參與較多、價差傾向較窄的收盤時段,可以隨時間減少這一隱性成本。
對因子投資者:認識到因子溢價集中在隔夜,有助於解釋為何實際因子組合報酬有時與理論計算不同。
Aboody、Even-Tov、Lehavy和Trueman(2018)透過將隔夜報酬與公司特定情緒指標聯繫起來擴展了分析,發現在情緒對定價作用更大的股票中隔夜溢價更大。
未解決的張力
隔夜報酬異象位於市場微觀結構、行為金融和風險定價的不適交匯處。如果溢價純粹是承擔隔夜風險的補償,那麼只要有人必須持有庫存過夜,它就應該持續。如果它由開盤時散戶情緒驅動,那麼隨著市場變得更高效和盤後交易擴展準入,它應該減弱。
這一發現跨越數十年和多個地區的持續性表明,單一解釋是不夠的。隔夜溢價可能反映了風險補償、行為定價錯誤和制度摩擦的組合,其相對貢獻隨時間推移而變化。
數據清楚表明,將時段視為與預期報酬無關的傳統假設是錯誤的。報酬在24小時週期內的發生位置不是隨機的,隔夜與日內報酬之間的不對稱代表了股票市場微觀結構中最穩健的實證模式之一。
- Lou, D., Polk, C., & Skouras, S. (2019). "A Tug of War: Overnight Versus Intraday Expected Returns." Journal of Financial Economics, 134(1), 192-213. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2019.05.011
- Cliff, M. T., Cooper, M. J., & Gulen, H. (2008). "Return Differences between Trading and Non-Trading Hours: Like Night and Day." Working Paper. https://ssrn.com/abstract=1004081
- Berkman, H., Koch, P. D., Tuttle, L., & Zhang, Y. J. (2012). "Paying Attention: Overnight Returns and the Hidden Cost of Buying at the Open." Journal of Financial and Quantitative Analysis, 47(4), 715-741. https://doi.org/10.1017/S0022109012000270
- Bogousslavsky, V. (2016). "Infrequent Rebalancing, Return Autocorrelation, and Seasonality." The Journal of Finance, 71(6), 2967-3006. https://doi.org/10.1111/jofi.12436
- Hendershott, T., Livdan, D., & Schürhoff, N. (2015). "Are Institutions Informed about News?" Journal of Financial Economics, 117(2), 249-287. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2015.03.007
- Aboody, D., Even-Tov, O., Lehavy, R., & Trueman, B. (2018). "Overnight Returns and Firm-Specific Investor Sentiment." Journal of Financial and Quantitative Analysis, 53(2), 485-505. https://doi.org/10.1017/S0022109017000989
Written by Marcus Torres · Reviewed by Sam
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