第00002篇:“绿鞋机制”及交易策略的研究

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$N邮储(SH601658)$

成文于:2019年12月10日

我想了几个问题:

* 绿鞋机制在哪些股票上面发生过?有什么作用?

* 分析和思考

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## 绿鞋机制是什么?在哪些股票上面发生过?有什么作用?

### 绿鞋机制概述

[《邮储银行今登陆A股 再启“绿鞋”机制》](网页链接)

引用原文如下:

1963年,一家名为波士顿绿鞋制造公司的股票在美国发行。这家上市公司不算伟大,甚至今天已不存在,但这并不妨碍它青史留名。因为这家公司在发行时采用了一种很特别的机制,这种机制在后来被称为超额配售选择权,市场更愿意叫它“绿鞋”机制。

43年后的2006年,A股市场首次引入“绿鞋”机制,主角是中国工商银行。此后的2010年,农业银行光大银行相继采用这一做法,效果都不错。

所谓“绿鞋”(超额配售选择权),是指发行人授予主承销商即券商的一项选择权,获此授权的主承销商按同一发行价格超额发售不超过包销数额15%的股份,即主承销商按不超过包销数额115%的股份向投资者发售。本次增发包销部分的股票上市之日起30日内,主承销商有权根据市场情况选择从集中竞价交易市场购买发行人股票,或者要求发行人增发股票,分配给对此超额发售部分提出认购申请的投资者

举例来看,A公司马上要上市,发行100%的股票,但同时它给了主承销商“绿鞋”期权。于是主承销商除了推销原本100%份额的股票外,还额外找来一批投资者,以发行价多卖了15%的股票,不过双方事先约定先交钱,晚点再交股票。

拿到这笔多出来的钱,主承销商从哪儿去弄这多出来的15%股票?有两种情况:一是,股票上市后,如果股价一路走高,那么主承销商可以行使“绿鞋”权力,要求A公司以发行价增发15%的股票交给投资者。由于股票发行数增加了,快速上涨的价格会有所缓和。二是,如果股价一路下跌,直到破发,主承销商可以选择不行使权力,直接去二级市场买股票。因为这时二级市场的价格比发行价便宜,买够15%的股票后,主承销商再还给申购的投资者。这个过程中,主承销商还赚了个差价。不过,获利的不仅是主承销商,在这种情况下,由于主承销商的买入,这些资金可以在一定程度上支撑股价上涨,也就形成“护盘”。此时,股票发行总量并没有改变,还是100%。但也有例外,那就是由于主承销商的“护盘”行为,股价由低转高,在其还没买满15%的时候,股价又超过发行价了。这时,主承销商通常会去找A公司,部分行使“绿鞋”权力,让其增发一部分股票,以凑满交给投资者的15%份额。

总体上,“绿鞋”机制可起到稳定股价的作用,涨时稳住,跌时接盘,但“绿鞋”也不是万能良药。此次邮储银行有近43亿元的“绿鞋”资金等待护盘。

“绿鞋”机制看上去很美好,为什么A股市场不常用呢?答案很简单,因为过去很长一段时间,由于市场不够成熟,发行机制不够完善,A股市场上的新股基本上不破发。

**简单一点说来,就是用绿鞋机制,在股票发行的第一个月内,对股价进行保驾护航。涨了,增加供给,从邮储处增发15%包销;跌了,从二级市场买,报股价。**

通过网络搜索,找到A股几个股票,用过“绿鞋机制”为上市保驾护航的

1⃣️ 工商银行[601398] 2⃣️ 农业银行[601288] 3⃣️ 光大银行[601818] 4⃣️中国人保[601319]

我先搞了个东方财富的Windows版本读取的行情,如上图所示,设置为后复权。

> 后复权就是在K线图上,以除权前的价格为基准来测算除权后股票的市场成本价。就是把除权后的价格按以前的价格换算过来。简单来讲,就是保持先前的价格不变,而将以后的价格增加。

把软件显示的数据做了个简单的分析,情况如下:

数据验真的思考

各家行情软件各有优缺点,也有区别

* **界面可用性**:比如能否自定义,移动端体验是否良好等等。

* **原始数据**:1⃣️开盘价2⃣️收盘价3⃣️最高/低价4⃣️成交量5⃣️成交额6⃣️换手率

* **二次数据**:基于原始数据的二次计算,得出的数据。比如涨跌幅、振幅

通过简单的计算,发现东方财富显示的数据让我很吐血,本着精益求精的态度,我又下了同花顺,打开数据来测试。

比如上面的图,股票信息的原始数据:都是一致的,但是,在对于原始数据的二次加工上,各个软件各有不同。

通过仔细比对,上图(东财)和下图(同花顺)的原始数据是一样的,但是二次数据的情况天差地别。



分析结果如下:


## 分析和思考

**事实一:**

* 银行股的套利空间(第一个月)不大

**事实二:**

* 最近的中国人保,第一个月内,可以4.81买得到。但是意义不大,没有什么成交,真正能自由买入的时候是,第六个交易日(2018年11月23日)的事情了。

**思考:**

* 绿鞋机制的套利空间不大,纯粹靠价格交易机制想赚价差,难度很高,几率不大。

* 发现不同软件间二次数据的真实性有很大差异。

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