隔夜收益能否预测美国市场指数的开盘后半小时收益？

《The North American Journal of Economics and Finance》：Does overnight return predict the first half-hour return for U.S. market indices?

　　

•隔夜收益率预测标普 500 指数基金的前半小时收益率。
•在市场压力时期，这种可预测性会增强。
•2010 年代后，这种可预测性减弱，这与散户交易的兴起相一致。
•由于波动率高，COVID-19 疫情初期增强了日内反转的盈利能力。
•在追踪美国市场指数的其他 ETF 中也观察到了日内反转现象。

**引言**
时间序列动量的可预测性是投资者面临的最重要的市场特征之一。例如，Moskowitz 等人 (2012) 发现，过去 1 至 12 个月的收益可预测各类资产的未来收益，Georgopoulou 和 Wang (2017) 在新兴市场也观察到了同样的模式。此外，De Bondt 和 Thaler (1985) 以及 Jegadeesh (1990) 观察到了横截面反转的可预测性。Mehat 和 Schmeling (2022) 的近期研究发现，短期横截面动量和反转取决于股份换手率。尽管先前的研究主要集中在月度形成期和持有期上，但最近的研究已将重点扩展到更短的时间框架。Gao 等人 (2018) 具有影响力的研究采用了标普 500 交易所交易基金 (ETF) 数据，并揭示开盘后前半小时收益率可预测收盘前半小时收益率，这归因于投资组合再平衡不频繁 (Bogousslavsky, 2016) 以及后期知情交易者的存在。这种日内动量也观察到了外汇汇率 (Elaut 等人，2018)、个股 (Gao 等人，2019)、商品期货 (Jin 等人，2020)、国际股票指数 (Li 等人，2022)、比特币 (Shen 等人，2022) 和 VIX 期货 (Huang 等人，2023) 中。1 与这些研究不同，我们研究的是日内反转，即隔夜收益率预测开盘后前半小时收益率。2 关于日内反转的早期工作由 Fung 等人 (2000) 和 Grant 等人 (2005) 开展，但美国市场的实证证据尚存争议。日内反转与关于相反投资客户群的文献有关。Lou 等人 (2019) 将每日收盘至收盘收益分解为隔夜和日内成分，并发现隔夜收益率较高的股票倾向于产生较低的日内收益。3 Berkman 等人 (2012) 和 Akbas 等人 (2022) 将日间反转解释为与散户投资者的隔夜买入和套利者的日间卖出有关。4 此外，Bogousslavsky (2021) 认为，作为套利者交易的机构投资者在隔夜期间面临高保证金追加和借贷费用的要求，因此更倾向于在日间交易。
我们的主要发现如下。首先，我们发现隔夜收益率对标普 500 指数基金的前半小时收益率呈负向预测。其次，这种可预测性在市场压力时期增强，这与日内动量文献中的发现一致，例如 Gao 等人 (2018) 和 Li 等人 (2022)。第三，2010 年代后，可预测性减弱，这与移动应用程序和智能投顾等交易工具的发展推动的散户交易兴起相一致。例如，安本研究中心 (2023) 报告称，散户交易在美国股票市场的份额从 2010 年的 10% 增加到 2023 年的 18%。这些进步改变了散户投资者的行为，并增加了散户投资者之间的异质性，导致日内反转下降。第四，由于波动率高，COVID-19 疫情初期增强了日内反转的盈利能力，而后期则不然。我们的实证结果表明，高市场压力时期创造了更大的套利机会并增强了日内反转。5 这也意味着由于远程办公，更多散户投资者倾向于在日间交易。第五，在追踪美国市场指数的其他 ETF 中也观察到了日内反转，但在追踪国际市场指数的 ETF 中则不然。最后，基于日内反转信号的投资策略对于美国市场指数是盈利的，但对于其他国际市场指数则不然。
我们的第一个贡献是扩展了时间序列反转文献。Moskowitz 等人 (2012) 提出了月度频率的时间序列动量和反转组合。当使用股票指数时，他们观察到时间序列反转发生在 36 个月后。更近期的研究 Papailias 等人 (2021) 也报告称，时间序列反转在 45 个月后变得更强，而我们探索的是一天之内的时间序列行为。
我们的第二个贡献是扩展 Gao 等人 (2018) 的工作，他们采用 SPDR 标普 500 指数基金并发现开盘后前半小时收益率可预测收盘前半小时收益率。此外，Baltussen 等人 (2021) 确定了另一种模式：使用股指期货，从上一个市场收盘到收盘前 30 分钟的收益与最后半小时收益密切相关。与这些研究不同，我们研究隔夜收益率是否预测开盘后前半小时收益率。
我们的第三个贡献是记录日内时间序列反转，而不是现有短期反转文献中研究的横截面反转。Heston 等人 (2010) 确定了当前半小时与下一个半小时之间横截面收益中的日内反转，Baltussen 等人 (2024) 报告了交易日最后半小时的横截面日内反转。然而，我们关注的是时间序列反转和最广泛使用的市场指数的日内波动。这一发现记录了市场指数的日内时间序列反转，从而补充了现有的短期反转文献。
我们的第四个贡献是考察疫情如何影响日内反转，从而扩展了 COVID-19 疫情文献。先前的研究发现，散户投资者通过 Robinhood 等在线零售经纪平台参与股票市场 (Welch, 2022)，并在这一时期提供了流动性 (Ozik 等人，2021)。6 我们的研究表明，疫情对日内反转的影响取决于市场波动率。
本文其余部分组织如下：第 2 节描述我们的数据，第 3 节展示我们的主要结果，第 4 节进行进一步分析，第 5 节提供结论。

**章节片段**
**数据**
在本研究中，我们主要关注 SPDR 标普 500 指数基金信托 (SPY)，这是美国市场上按市值计算最大的 ETF 之一，交易时间为东部标准时间上午 9:30 至下午 4:00。7 SPY 一直是日内动量文献中的主要分析对象 (Gao 等人，2018)。我们关注 SPY 反映了我们的目标，即在总市场水平上检查日内时间序列模式，而不是……
**日内反转**
我们首先调查在标普 500 ETF 市场中 ??????,?? 是否预测 ??????,??。遵循 Gao 等人 (2018) 和 Baltussen 等人 (2021) 的方法，我们运行以下回归：
??????,??=α+β???????,??+????,??
其中 α 和 β 代表估计参数，????,?? 表示误差项。为了比较，我们用 ????,??、????????,?? 和 ??????,?? 替换 ??????,??，并重复印方程 (2) 中的估计。
表 1 提供了实证证据，表明 ??????,?? 与 ??????,?? 呈负相关，表明收益率反转，这是我们……
**其他时间框架**
我们对日内反转的分析集中在市场开盘后的前 30 分钟。Gao 等人 (2018) 和 Huang 等人 (2023) 报告称，日内动量对特定时间框架不敏感。遵循 Huang 等人 (2023) 的做法，我们采用前 15、45 和 60 分钟的收益，并重复印方程 (2) 中的估计。表 A3 报告称，日内反转对时间框架的选择不敏感，这与日内动量文献中的发现一致。
**隔夜收益符号**
本节探讨
**结论**
本研究扩展了日内动量文献 (例如 Gao 等人，2018, Baltussen 等人，2021) 并调查了日内时间序列反转。我们发现隔夜收益率预测标普 500 ETF 的前半小时收益率。我们将这种市场模式归因于存在相反的投资客户群——具体而言，是散户投资者的隔夜买入和套利者的日间卖出，正如 Berkman 等人 (2012)、Lou 等人 (2019) 和 Akbas 等人 (2022) 所提出的。

**CRediT 作者贡献声明**
Yasuhiro Iwanaga: 写作 – 审阅与编辑，可视化，方法论，调查，正式分析，数据整理，概念化。
Ryuta Sakemoto: 写作 – 原稿，可视化，方法论，调查，资金获取，概念化。

**资助**
这项工作由日本学术振兴会 KAKENHI 资助计划 (编号 24K16398) 支持。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的相互冲突的财务利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文报告的工作。

**致谢**
我们要感谢 Kinoshita Ryo, Minami Koutaroh, Kuroda Toshifumi, Ohno Sanae, Shigeta Yuki, Yoshida Yasushi, Yuyama Tomonori 以及东京经济大学研讨会的参与者提出的有益评论。任何遗留错误均由我们独自负责。

Yasuhiro Iwanaga|Ryuta Sakemoto